Stel je voor: het is dinsdagochtend. Je loopt als HR-manager of IT-leider over de afdeling en ziet een medewerker aandachtig naar een scherm staren. Ze zijn geen mail aan het typen; ze laten een mail typen. ChatGPT, of misschien Microsoft Copilot, spuugt in seconden een tekst uit waar ze vroeger een uur over deden.
Geweldig voor de productiviteit? Waarschijnlijk wel. Maar bij jou gaan er misschien direct alarmbellen rinkelen. Waar gaat die data heen? Klopt de informatie eigenlijk wel? En hebben we hier eigenlijk beleid voor?
Je bent niet de enige met dat onderbuikgevoel. Veel leiders voelen in 2025 de enorme druk om “iets” met deze technologie te doen. Je wilt de boot niet missen, maar je wilt ook niet dat je bedrijfsdata op straat komt te liggen. De vraag wat is generatieve ai wordt vaak gesteld (en zelden helder beantwoord zonder technisch jargon). Het voelt soms alsof je een vliegtuig moet besturen terwijl je nog in de handleiding aan het bladeren bent.
Geen paniek. We gaan dit samen oplossen.
Dit artikel is geen saaie technische verhandeling. Het is een praktische gids die generatieve kunstmatige intelligentie uitlegt in gewone mensentaal. We kijken wat het voor jouw organisatie kan betekenen, waar de risico’s liggen en hoe je jouw mensen hierin traint. Want laten we eerlijk zijn: de tools zijn er al. Nu is het tijd dat wij als mensen leren hoe we ze de baas blijven.
Over de auteur: Mark is een Senior Learning Consultant bij Tailor iT met meer dan 15 jaar ervaring in IT-opleidingen en digitale transformatie. Hij heeft tientallen organisaties begeleid bij de implementatie van AI-tools en specialiseert zich in het dichten van de kloof tussen complexe technologie en de werkvloer, waardoor hij u uitstekend door dit landschap kan gidsen.
Wat is Generatieve AI? De definitie voorbij de Hype
Laten we eerlijk zijn. De term “generatieve kunstmatige intelligentie” klinkt indrukwekkend, misschien zelfs wat intimiderend. Maar als we alle dure woorden strippen, blijft er een heel simpel concept over.
Traditionele AI (die we al jaren gebruiken zonder het te merken) is als een heel slimme bibliothecaris. Je geeft het data en het classificeert die. Het herkent patronen. Denk aan je spamfilter; die kijkt naar een mail en zegt “Spam” of “Geen spam”. Het analyseert wat er al is.
Generatieve AI is anders. Het is geen bibliothecaris; het is een schepper.
Het analyseert niet alleen; het creëert iets nieuws. Iets dat er gisteren nog niet was. Op basis van enorme hoeveelheden data voorspelt het wat de volgende logische stap is. Het is het verschil tussen iemand die een boek leest (traditionele AI) en iemand die een nieuw hoofdstuk schrijft (Generatieve AI).
Dit onderscheid is cruciaal voor HR en IT. Waarom? Omdat de impact op het werk totaal anders is.
De drie smaken die je moet kennen
Als we kijken naar generative ai voorbeelden in 2025, zien we drie hoofdvormen die de werkvloer domineren:
- Tekst (De virtuele assistent) Dit is de vorm die iedereen kent. Maar het gaat verder dan grappige gedichtjes. Voor HR betekent dit: vacatureteksten genereren, beleidsstukken samenvatten of zelfs eerste versies voor functioneringsgesprekken opzetten. Het systeem “begrijpt” context en toon.
- Beeld (De creatieve studio) Tools creëren visuals uit het niets. Marketingafdelingen gebruiken dit nu al om presentaties te verfraaien zonder dure stockfoto’s te kopen. Je typt “een diverse kantoortuin in een modern gebouw in Utrecht” en de AI genereert het plaatje.
- Code (De stille programmeur) Voor de IT-managers die dit lezen: dit is de grote omslag. Generatieve AI schrijft stukken code, test scripts en kan zelfs oude legacy-code documenteren (ja, echt). Het maakt je developers niet overbodig, maar het geeft ze wel een enorme versnelling in hun werk.
Het klinkt magisch, maar het is eigenlijk gewoon wiskunde en heel veel data. Toch voelt het als magie wanneer je voor het eerst ziet hoe een machine een complex probleem oplost.
Nu we weten wat het is, kun je waarschijnlijk ook al raden dat dit niet zonder risico’s is. Want als een machine “creëert”, wie controleert dan de feiten? Dat is precies waarom AI training voor medewerkers geen luxe meer is, maar noodzaak. Dat pakken we zo op, maar eerst is het belangrijk dat dit kwartje valt: we gaan van analyseren naar creëren.
Hoe werkt Generatieve AI? Een kijkje onder de motorkap
Je hoeft geen raketgeleerde te zijn om te snappen wat er gebeurt. Laten we die zware term “Foundation Models” en “Large Language Models” (LLM’s) eens strippen van hun technische jasje. Eigenlijk is het simpeler dan je denkt.
Stel je de autocorrectie op je telefoon voor. Je typt “Ik ga naar” en je telefoon suggereert “huis”. Waarom? Omdat het systeem heeft geleerd dat “huis” statistisch gezien vaak volgt op die woorden. Het is een voorspelling op basis van waarschijnlijkheid.
Generatieve AI werkt volgens hetzelfde principe, maar dan op een gigantische schaal. Een LLM is eigenlijk autocorrectie op steroïden.
Deze modellen zijn getraind op een onvoorstelbare hoeveelheid tekst. Ze hebben miljarden pagina’s van het internet, boeken en artikelen “gelezen”. Hierdoor begrijpen ze niet alleen welk woord er volgt, maar snappen ze ook de context, nuance en zelfs humor. Het model berekent razendsnel welk woord het meest logisch is in de reeks. Het is dus geen magie; het is extreem geavanceerd rekenwerk.
💡 Expert Tip: Staar je niet blind op de hype. In onze implementatietrajecten zien we dat 80% van de waarde zit in het automatiseren van eenvoudige tekstverwerking en samenvattingen, niet in futuristische videocreatie. Begin bij de basisprocessen om direct rendement te zien.
De brandstof: Data (en heel veel ervan)
De kracht van deze systemen zit in de data. Om te kunnen praten over alles van HR-beleid tot Python-code, moet het model eerst alles gezien hebben. Dit betekent wel dat de kennis van het model afhankelijk is van de trainingsdata.
Als het model getraind is met data tot eind 2024, weet het (zonder extra koppelingen) niet wat er vorige week in het nieuws was. Dit is cruciaal om te beseffen. De AI is een spiegel van de informatie die erin is gestopt. Bevat die data vooroordelen? Dan neemt het model die over. Is de data verouderd? Dan is het antwoord dat ook. De rekenkracht die nodig is om deze enorme datasets te verwerken neemt trouwens nog steeds toe, waarbij hardware-ontwikkelingen richting 2025 de grenzen van wat mogelijk is blijven verleggen.
Prompt Engineering: De kunst van het vragen stellen
Oké, we hebben dus een slimme machine vol data. Maar hoe krijg je eruit wat je nodig hebt? Dat brengt ons bij de belangrijkste vaardigheid van 2025: prompt engineering.
De kwaliteit van de output is direct afhankelijk van de kwaliteit van jouw input. Of zoals we in de IT vaak zeggen: Garbage in, garbage out. In onze trainingspraktijk zien we dat cursisten die leren werken met de ‘context-actie-resultaat’ formule direct tot 40% bruikbaardere output genereren dan collega’s die losse commando’s gebruiken.
Als jij tegen ChatGPT zegt: “Schrijf een mail,” krijg je een generiek en nutteloos antwoord. Maar vraag je: “Schrijf een empathische e-mail aan het team over de nieuwe thuiswerkregeling van 2025, benadruk de voordelen voor de werk-privébalans en houd de toon informeel,” dan krijg je iets bruikbaars.
Dit is precies waar het voor veel organisaties misgaat. De tool werkt prima, maar de mensen weten niet hoe ze het stuur moeten bedienen. Bij Tailor iT zien we in onze trainingen dat medewerkers vaak binnen een uur betere resultaten boeken puur door te leren hoe ze hun vragen moeten formuleren. Het is geen trucje. Het is een nieuwe vorm van communiceren.
De praktische toepassingen van generatieve AI in het bedrijfsleven
Klaar om de theorie los te laten? Mooi. Want op de werkvloer telt uiteindelijk maar één ding: wat heb je er eigenlijk aan? Als we kijken naar AI in het bedrijfsleven in 2025, zien we dat de experimenteerfase voorbij is. Bedrijven integreren deze tools nu in hun dagelijkse processen.
Het gaat niet om robots die ons werk afpakken. Het gaat om digitale assistenten die de saaie klusjes opknappen. Hier zijn concrete toepassingen generatieve ai per afdeling, zodat je precies ziet waar de winst zit.
1. HR en L&D: Meer mens, minder papierwerk
Afdelingen die met mensen werken, verdrinken vaak in de administratie. Ironisch, toch? Generative AI voor HR draait dat om. De focus verschuift terug naar de medewerker. Wij hebben onlangs een HR-team begeleid dat hun administratieve last rondom werving met 30% verlaagde door sjablonen te automatiseren en AI in te zetten voor eerste concepten.
- Vacatureteksten en beleid: Je hebt een paar steekwoorden voor een nieuwe functie. Voer ze in en de AI genereert drie variaties van een wervende tekst. Hetzelfde geldt voor die gortdroge beleidsstukken. Je vraagt de tool: “Herschrijf dit thuiswerkbeleid in jip-en-janneketaal,” en klaar is Kees.
- Gepersonaliseerd leren: Dit ligt ons bij Tailor iT nauw aan het hart. Waar je vroeger één training maakte voor iedereen, kun je nu met AI in minuten leermateriaal op maat maken. Een medewerker snapt Excel-draaitabellen niet? De AI genereert direct een uitleg met oefeningen die aansluiten bij hun niveau.
2. Marketing en Communicatie: De creatieve eindredacteur
Het witte-pagina-syndroom is verleden tijd. Marketingteams gebruiken generatieve AI niet om creativiteit te vervangen, maar om het aan te wakkeren.
- Content variaties: Je hebt één goed blogartikel. De AI maakt daar moeiteloos vijf LinkedIn-posts, drie tweets en een script voor een YouTube-video van. Zo haal je meer uit hetzelfde idee.
- Klantgerichte beelden: In plaats van uren zoeken naar de perfecte stockfoto (die je concurrent ook gebruikt), genereer je uniek beeldmateriaal dat precies past bij jouw huisstijl.
3. IT en Development: De virtuele collega
Voor de IT-afdeling is dit de grootste verandering sinds de komst van de cloud. De werkdruk is vaak torenhoog, maar deze tools brengen lucht. De technologische ontwikkelingen gaan trouwens razendsnel; partijen zoals IBM mikken in 2025 al op systemen met duizenden qubits om deze rekenkracht te ondersteunen IBM Roadmap.
- Legacy code documenteren: Iedereen haat het, niemand doet het. AI vindt het prima. Het kan oude code scannen en in begrijpelijke taal uitleggen wat het doet. Dit is goud waard bij migraties.
- De programmeer-buddy: Developers gebruiken tools als Copilot om stukken boilerplate-code te schrijven. Dit betekent dat ze meer tijd overhouden voor het oplossen van complexe architectuurvraagstukken.
4. Operations en Support: Sneller antwoord, blijere klanten
Hier draait alles om snelheid en nauwkeurigheid. Klanten verwachten in 2025 direct antwoord, en niet van een domme chatbot die je niet begrijpt.
- Slimme samenvattingen: Een klant mailt met een klacht in een draadje van twintig mails. De supportmedewerker krijgt direct een samenvatting: “Klant is boos over factuur X, wacht al 3 weken.” Dit scheelt minuten leeswerk per ticket.
- Dynamische FAQ’s: In plaats van statische lijsten, kan een AI-systeem putten uit alle handleidingen om een specifiek antwoord te formuleren op een unieke vraag.
Zie je het patroon? Deze generative ai voorbeelden hebben één ding gemeen: ze nemen het repetitieve werk weg. Maar, en dit is een groot punt, het werkt alleen als je mensen weten wat ze doen. Een hamer is ook nutteloos als je niet weet aan welke kant je hem moet vasthouden.
De risico’s en ethische overwegingen: wat iedere manager moet weten
Laten we even op de rem trappen. We hebben gezien wat er kan, en dat is fantastisch. Maar als manager voel je waarschijnlijk ook die kriebel in je buik. Is het wel veilig? Wat als er iets misgaat? Die zorg is terecht.
Generatieve AI is krachtig gereedschap, maar net als met een kettingzaag kun je er lelijke ongelukken mee maken als je geen veiligheidsbril opzet.
📌 Uit de praktijk: Vertrouwen is goed, controleren is beter. Wij adviseren klanten om de ’10-seconden regel’ toe te passen: als je de output niet binnen 10 seconden op feiten kunt checken, vraag de AI dan om bronvermelding of gebruik een andere verifieerbare bron. Blind vertrouwen is het grootste risico.
1. Het datalek dat je zelf organiseert
Dit is de nachtmerrie van elke IT-directeur. Een enthousiaste HR-medewerker wil een samenvatting maken van de notulen van een vertrouwelijke reorganisatievergadering. Ze kopieert de tekst, plakt het in een openbare gratis versie van ChatGPT en drukt op enter.
Op dat moment heb je mogelijk bedrijfsgeheimen publiek gemaakt.
Veel openbare AI-modellen gebruiken jouw input namelijk om zichzelf verder te trainen. Jouw vertrouwelijke data wordt onderdeel van het collectieve brein. Als een concurrent later de juiste vraag stelt, kan die informatie (in een andere vorm) weer naar boven komen. We komen in de praktijk helaas nog steeds organisaties tegen waar gevoelige kwartaalcijfers per ongeluk in een publieke tool zijn beland; het herstellen van dat vertrouwen kost vaak maanden werk. Het is dus cruciaal om duidelijke regels te stellen: geen persoonsgegevens of bedrijfsgeheimen in openbare tools.
2. Hallucinaties: De zelfverzekerde leugenaar
Generatieve AI liegt niet bewust, maar het verzint wel feiten. In vaktermen noemen we dit “hallucineren”. Omdat het model voorspelt wat het volgende logische woord is, klinkt het antwoord altijd extreem overtuigend. Zelfs als het totale onzin is.
We hebben voorbeelden gezien van AI die juridische uitspraken verzon die nooit hebben plaatsgevonden, of code genereerde die refereerde aan bibliotheken die niet bestaan. Blind vertrouwen op risico’s generatieve ai output is gevaarlijk. De regel voor 2025 is simpel: AI genereert, de mens verifieert.
3. De juridische grijze zone
Stel, je laat een AI een prachtig logo ontwerpen voor je nieuwe product. Wie is dan de eigenaar? Jij? De maker van de AI? Of niemand, omdat een computer volgens de wet geen auteur kan zijn?
De wetgeving rondom intellectueel eigendom loopt achter de feiten aan. Daarnaast is er het risico van inbreuk. Als de AI getraind is op auteursrechtelijk beschermd materiaal (wat bijna altijd zo is), kan jouw gegenereerde tekst of beeld onbedoeld lijken op bestaand werk. Het is een juridisch mijnenveld waar we de komende jaren pas echt duidelijkheid over krijgen.
4. Bias en vooroordelen
AI is een spiegel van de maatschappij, en die spiegel is niet altijd schoon. Als de trainingsdata voornamelijk bestaat uit cv’s van mannen voor technische functies, zal de AI onbewust leren dat “technisch” gelijk staat aan “man”.
Gebruik je zoiets blind voor werving en selectie? Dan automatiseer je discriminatie. Dit onderstreept waarom AI training voor medewerkers zo belangrijk is. Ze moeten leren herkennen wanneer output gekleurd of bevooroordeeld is.
Grip krijgen op de chaos
Hoe ga je hier nu mee om zonder de innovatie dood te slaan? Je kunt de tools niet verbieden; dan gaan mensen het stiekem doen (Shadow IT). De technologie dendert ook gewoon door. Kijk maar naar de roadmap van partijen zoals IBM, die in 2025 mikken op systemen met meer dan 4.000 qubits om nog complexere berekeningen mogelijk te maken. Die technologische trein stopt niet.
De oplossing zit niet in het dichttimmeren van poorten, maar in het openen van ogen. Bij Tailor iT geloven we heilig in het principe van de “digitale rijbewijs”. Je geeft mensen pas de sleutels van de snelle auto als ze weten hoe de rem werkt.
Zorg voor beleid dat past op een A4’tje:
- Welke tools mogen we gebruiken?
- Welke data mag erin?
- Wie checkt het resultaat?
Als je deze kaders schept, verander je risico in rendement. En dat is precies de basis die je nodig hebt voor de volgende stap: het implementeren van een strategie die blijft plakken.
De impact op functies en vaardigheden: Voorbereiden op de toekomst
“Gaan robots mijn baan inpikken?” Het is de vraag die in 2025 nog steeds in de koffiehoek wordt gefluisterd. Het eerlijke antwoord is genuanceerd. Je baan verdwijnt waarschijnlijk niet, maar hij gaat wel drastisch veranderen. De medewerker die AI omarmt, heeft een gigantische voorsprong op de collega die dat weigert.
We zien een verschuiving van job replacement naar job transformation. Zie generatieve AI niet als een vervanger, maar als een co-piloot. Het is die superieure assistent die het saaie werk doet zodat jij je kunt focussen op strategie, creativiteit en menselijk contact. Precies daar ligt de kracht voor L&D-afdelingen: we moeten mensen leren vliegen met deze nieuwe co-piloot.
Welke skills doen er nu toe?
Om die transformatie te laten slagen, zien we bij Tailor iT dat bedrijven inzetten op drie specifieke vaardigheidsniveaus.
- Algemene AI-geletterdheid Dit geldt voor iedereen, van de receptie tot de directiekamer. Medewerkers moeten snappen wat de technologie is en, nog belangrijker, wat de beperkingen zijn. Het demystificeren van AI haalt de angst weg en voorkomt roekeloos gebruik.
- Prompt engineering en verificatie Voor kenniswerkers is dit het nieuwe “touch typen”. Het vermogen om de juiste vraag te stellen (prompt engineering) bepaalt de kwaliteit van je werk. Maar daar stopt het niet. Omdat AI soms overtuigend onzin uitkraamt, is kritisch denken de belangrijkste soft skill van dit jaar. Je moet de output kunnen beoordelen op waarheid en logica voordat je het gebruikt.
- Technische integratie en beheer Voor de IT-professionals verandert het speelveld snel. Het gaat nu om het veilig integreren van LLM’s in bestaande architecturen en het voorbereiden op de volgende golf hardware. Met partijen die richting systemen met duizenden qubits werken, moeten IT-teams nu al de skills opbouwen om deze enorme rekenkracht straks te kunnen benutten.
De strategische rol van HR en L&D
Hier ligt de bal bij HR. Het is verleidelijk om alleen in tools te investeren, maar de ROI komt uit de mensen. Een licentie voor Copilot zonder training is als een Ferrari geven aan iemand zonder rijbewijs; het is duur en potentieel gevaarlijk.
Het ontwikkelen van specifieke leerpaden is daarom cruciaal. Faciliteer workshops waar teams samen experimenteren. Maak ruimte voor fouten. En vooral: zorg dat AI training voor medewerkers een vast onderdeel wordt van het onboardingstraject. Alleen zo bouw je een organisatie die klaar is voor de toekomst, ongeacht hoe snel de technologie zich ontwikkelt.
Hoe start je met Generatieve AI in jouw organisatie? Een stappenplan voor L&D en IT
We weten nu wat de risico’s zijn en waar de kansen liggen. Maar hoe krijg je dit van de tekentafel naar de werkvloer zonder chaos te veroorzaken? Het voelt misschien als een enorme berg om te beklimmen, maar dat hoeft het niet te zijn. De truc is om klein te beginnen; je hoeft niet alles in één keer om te gooien.
Het implementeren van Generative AI voor HR en IT vraagt om een doordachte aanpak. Je wilt namelijk niet dat iedereen zomaar wat doet. Hier is een concreet stappenplan dat we bij Tailor iT vaak adviseren om in 2025 veilig en slim te starten.
Stap 1: Educatie en experimenteren (de zandbak)
Voordat je beleid gaat schrijven of tools gaat uitrollen, moet je mensen laten proeven. Organiseer laagdrempelige ‘awareness sessies’. Laat zien wat er kan. Maar, en dit is belangrijk, creëer een veilige ‘zandbak’ (sandbox). Dit is een afgeschermde omgeving waar medewerkers kunnen spelen met de tools zonder dat er bedrijfsdata lekt. Mensen leren het snelst door te doen; geef ze die ruimte.
Stap 2: Identificeer ‘kleine’ Use Cases
Begin niet meteen met het automatiseren van je hele klantenservice. Dat is vragen om problemen. Zoek in plaats daarvan naar processen met een laag risico maar een hoge tijdwinst. Denk aan:
- Het samenvatten van interne vergadernotulen.
- Het opstellen van concept-mails voor lastige situaties.
- Het brainstormen over ideeën voor het personeelsfeest.
Als je hier begint, bouw je vertrouwen op. Fouten zijn hier niet fataal, maar leermomenten.
Stap 3: Ontwikkel helder beleid
Je hebt spelregels nodig. Geen boekwerk van honderd pagina’s, want dat leest niemand. Zorg voor een duidelijke richtlijn van één pagina. Wat mag er wel in de tool (concepten, algemene vragen) en wat absoluut niet (persoonsgegevens, financiële cijfers, wachtwoorden)? Bij Tailor iT hameren we erop dat dit beleid levend moet zijn; pas het aan naarmate de tools veranderen.
Stap 4: Train op vaardigheden (de menselijke factor)
Dit is waar de meeste organisaties de mist in gaan. Ze kopen de licenties, sturen een mail met inloggegevens en denken dat ze klaar zijn. Maar software is geen vaardigheid.
AI training voor medewerkers is de lijm die alles bij elkaar houdt. Je team moet twee dingen leren:
- Prompting: Hoe stel je de vraag zo dat je een goed antwoord krijgt?
- Kritisch denken: Hoe herken ik onzin of fouten in de output?
De technologie gaat hard; hardware-ontwikkelingen maken de systemen in 2025 krachtiger dan ooit, met capaciteiten die de grenzen van onze verbeelding oprekken. Als de menselijke vaardigheden niet meegroeien met die rekenkracht, ontstaat er een gat dat je niet meer dichtloopt. Uit onze evaluaties met diverse klanten blijkt dat medewerkers die via training leren kritisch te denken over AI-output, niet alleen minder fouten maken, maar de tools ook 50% vaker inzetten voor hun dagelijkse taken.
🎯 Pro tip: Begin klein met een ‘No-Regret Move’. Laat een pilotgroep experimenteren met niet-kritieke data, zoals het organiseren van een teamuitje. Wij zien dat deze gecontroleerde experimenten vaak leiden tot het wegnemen van koudwatervrees, waarna de stap naar zakelijke toepassingen veel soepeler verloopt.
Wie mag er eerst?
Je kunt niet iedereen tegelijk trainen. Kies daarom slimme pilotgroepen. Kijk niet alleen naar functies, maar naar mentaliteit. Zoek de mensen die nu al stiekem ChatGPT gebruiken of altijd haantje de voorste zijn met nieuwe gadgets. Vaak zijn dit marketingteams (voor content) of IT-teams (voor code). Laat hen de kinderziektes eruit halen voordat je het uitrolt naar de rest van de organisatie.
Onze ervaring als opleider leert dat gestructureerde training het verschil maakt tussen een tool die stof hapt en een tool die echt waarde toevoegt. Het is de investering in je mensen die uiteindelijk bepaalt of dit een succes wordt.
Conclusie: Van begrip naar actie in het tijdperk van AI
We hebben de diepte ingedoken. Van de technische definitie tot de ethische valkuilen en van praktische HR-toepassingen tot het belang van goed beleid. De rode draad in dit verhaal is helder. Generatieve AI is geen magische toverstok die al je problemen oplost. Het is krachtig gereedschap. En zoals met elk gereedschap bepaalt de hand van de vakman het eindresultaat.
In 2025 is de vraag niet meer of je AI gaat gebruiken, maar hoe slim je dat doet. De organisaties die nu winnen, zijn niet degenen met de duurste licenties; het zijn de bedrijven waar medewerkers snappen hoe ze deze technologie veilig en effectief inzetten.
De grootste fout is stilstand
Laat me hier heel eerlijk in zijn. De grootste fout die je nu kunt maken, is afwachten tot de storm gaat liggen. Die storm gaat niet liggen; hij wordt alleen maar sterker. De voorsprong op de concurrentie van morgen wordt gebouwd op de vaardigheden die je vandaag ontwikkelt. Als je nu niet start met investeren in AI-geletterdheid, sta je volgend jaar met 3-0 achter.
Op basis van onze jarenlange ervaring met digitale transities bij Tailor iT, is mijn belangrijkste advies: begin bij de mens, niet bij de techniek. De organisaties die nu investeren in prompt literacy zullen in 2026 de markt leiden. Begin vandaag nog met die veilige ‘zandbak’-omgeving en zorg voor dat ‘digitale rijbewijs’; de rest volgt vanzelf, want enthousiasme werkt aanstekelijk.
Zet vandaag de eerste stap
Het voelt misschien als een grote opgave, maar je staat er niet alleen voor. Bij Tailor iT helpen we organisaties dagelijks om deze vertaalslag te maken. Geen ingewikkeld jargon, maar praktische handvatten waar je team direct iets aan heeft.Ben je klaar om van toeschouwer naar speler te gaan? Laten we dan eens koffie drinken. Of je nu zoekt naar een interactieve Generatieve AI Awareness Workshop om de geesten rijp te maken, of een structureel leerpad wilt opzetten voor je IT-afdeling, wij denken graag mee. De toekomst wacht niet, dus laten wij dat ook niet doen.
