Je hebt het de afgelopen weken vast voorbij zien komen. Reese Witherspoon staat in haar keuken een smoothie te blenden, oversized trui aan, en kijkt strak in de camera. “It’s time”, zegt ze tegen haar dertig miljoen volgers. Ze had haar boekenclub rondgevraagd, en slechts drie van de tien vrouwen gebruiken AI. “I think we should learn the basics together.” Stap in, want anders gaat de trein zonder jou.

Een paar dagen later post Mel Robbins iets soortgelijks over haar nieuwe Microsoft Copilot-partnership. “You have to lean in.” Sheryl Sandberg, die ooit “leunen” als werkwoord aan corporate feminisme leverde, herijkt haar organisatie Lean In om de “AI gender gap” te dichten. Drie posts in dezelfde maand met allemaal dezelfde boodschap. Vrouwen, leer AI gebruiken, of je raakt achter.

Je zou denken dat wij als her/ai dit luid applaudisseren. Wij zijn er toch als eerste op gericht om vrouwen voorop te helpen lopen met AI? Dat is waar wij elke week over schrijven. En toch knaagde er iets aan deze golf van evangelisering, en het duurde even voor wij wisten waar precies.

Lean In, opnieuw

Toen Alinda haar carrière begon bij McKinsey, was Sheryl Sandberg, ook een alum van McKinsey, een hit met haar boek Lean In. Haar boodschap: moedig volhouden vrouwen, gewoon hard werken, en je een weg banen in een wereld waarin de werkregels niet door ons als vrouw geschreven zijn. Tien jaar later staat datzelfde verhaal er weer, alleen nu rond AI. Lean in. Doe mee. Loop niet achter.

En hier zit precies wat schuurt. Wij hebben deze regels niet geschreven. De vorige golf was leunen in een werksysteem dat niet voor ons ontworpen was. Deze golf leunt in een technologie die niet voor, door en met ons ontworpen is. Toch, de cijfers achter de verhalen van Reese, Mel en Sheryl kloppen (dat is namelijk waarom we her/ai zijn gestart): Vrouwen gebruiken generatieve AI tussen de twintig en veertig procent minder dan mannen, en hun banen lopen drie keer meer kans op automatisering. Maar "dus moeten vrouwen sneller leunen" is precies de denkfout. Het legt opnieuw de druk bij ons om ons aan te passen aan een systeem dat wij niet hebben ontworpen, in plaats van de vraag te stellen of dat systeem zélf wel deugt.

Het halve verhaal

De schaduwkanten van AI kennen jullie. Wij schrijven daar elke week over: datacenters die water en stroom slurpen op plekken waar bewoners die niet kunnen missen. Data gestolen van vrouwelijke (en mannelijke) auteurs zonder vergoeding. Vrouwen in Kenia, zoals Chris, in de Filipijnen en Venezuela die voor een schijntje de gewelddadige content uit modellen filteren. AI-algoritmen die genderbias versterken in wervingssoftware, kredietbeoordelingen en medische diagnostiek. 99 procent van de slachtoffers van deep fakes is vrouw, en tools als Grok maken het uitkleden van vrouwen en kinderen technisch een paar klikken werk.

De tegenstem hierop groeit, en niet alleen vanuit vrouwen. Schrijvers en kunstenaars verzetten zich tegen het gebruik van hun werk als trainingsdata zonder toestemming. MIT publiceerde vorig jaar onderzoek dat liet zien dat intensief AI-gebruik de cognitieve activiteit meetbaar terugbrengt, en docenten zien dat inmiddels terug in tentamenresultaten. Het klimaatdebat over datacenters wordt steeds luider. En onder de Witherspoon-post zelf is de meest gedeelde reactie iets in de trant van “Nou, leave me (dan maar) behind”. Voor wie de geschiedenis kent, voelt het bovendien als een flashback. Witherspoon promootte een paar jaar terug NFTs op precies dezelfde manier, als financiële onafhankelijkheid voor vrouwen, en die tokens zijn inmiddels zo goed als waardeloos.

Vrouwen die hier kritisch op zijn, maken daarmee deel uit van een veel bredere groep die zegt: wacht even, voordat ik mij hierin laat meeslepen, wil ik eerst weten waar wij in stappen. Ongehoorzaamheid is in dit geval iets anders dan onwetendheid. Wie nu nee zegt, weet vaak meer dan de evangelist die klakkeloos overneemt.

Wat als AI voor ons werkt?

Maar toch, wat als wij AI niet door die mannen laten bouwen voor henzelf, maar zelf inzetten om vóór ons te werken? Erin Grau, tech-oprichter, schreef in TIME dat AI eindelijk de “great equalizer” zou kunnen zijn waar vrouwen al decennia op wachten. Een 24/7 mentor zonder agenda, zonder imposter syndrome aan de andere kant van de lijn.

Wij hebben hier eerder over geschreven, in hoe je je mental load automatiseert met Claude Code. Want als de mannen toch niet voor ons gaan zorgen, kan AI dat misschien wel doen. Het onzichtbare werk dat al decennia op de schouders van vrouwen rust, kun je voor een groot deel automatiseren, mits jij bepaalt hoe. En dat is het verschil. Niet de tool overnemen wat jij belangrijk vindt, maar de tool laten doen wat jij wil dat hij doet.

De vraag is niet of, maar hoe

Wij waren deze week aan het sparren over wat wij hier nou eigenlijk allemaal van vinden. En wij vatten het tussen ons samen zo. Het probleem is niet dat te weinig vrouwen ChatGPT/Claude/Copilot openen. Het probleem is dat de richting van AI grotendeels al is gezet door biljoenen aan investeringen van een handjevol westerse mannen. Op die richting hebben wij beperkt invloed. Op hoe wij AI implementeren, in ons werk, onze organisaties en ons leven, hebben wij dat wél.

Het mooiste citaat uit recente AI-discussies kwam wat ons betreft niet van Witherspoon, maar uit het Oprah-interview met Dario en Daniela Amodei, de oprichters van Anthropic, het bedrijf achter Claude. “You can’t stop the train”, was de strekking, “but what you can do is steer the train, decide how you get on, and which guardrails you keep.”

Concreet komt die “hoe” voor ons neer op 5 thema’s:

1. Eerlijke verdeling van de welvaart die AI losmaakt. Die welvaart landt nu vooral bij een handjevol bedrijven en hun aandeelhouders. Hoe mooi zou het zijn, als zij breder gedeeld wordt, ook met de mensen wier werk de modellen heeft getraind, wier banen verdwijnen en wier samenleving de rekening krijgt? Zuid-Korea legde hier in mei een voorstel voor neer. Presidentieel beleidschef Kim Yong-beom stelde voor om belastingopbrengsten uit de AI-boom als “citizen dividend” uit te keren aan alle 52 miljoen Koreanen, omdat die winsten deels rusten op publieke infrastructuur die het land in vijf decennia heeft opgebouwd.

2. Eerlijke werkomstandigheden in de hele keten. Geen lonen onder het minimum voor de mensen in Kenia, de Filipijnen of Venezuela die de gewelddadige content uit modellen filteren. Geen schrijvers, journalisten en kunstenaars wier werk zonder vergoeding wordt gebruikt om de volgende generatie modellen op te leiden.

3. Netto nul impact op de planeet. Datacenters die op duurzame energie draaien, niet op het water en de stroom van gebieden waar bewoners het al moeilijk hebben. Transparantie over de echte CO2- en watervoetafdruk van een AI-prompt, zodat wij weten waar wij voor tekenen.

4. Regie over onze data en creaties. Geen werk dat zonder toestemming als trainingsdata wordt gebruikt. Wij beslissen zelf wat erin gaat, en wat eruit moet.

5. Gelijke vertegenwoordiging in wie het bouwt en bestuurt. Vrouwen vormen nu minder dan een derde van de AI-professionals en slechts 18 procent van de onderzoekers wereldwijd. De modellen die wij krijgen weerspiegelen die scheve verhouding. Dat moet anders, niet uit goedheid maar omdat AI straks beslissingen neemt over werving, kredieten en diagnoses voor ons allemaal.

En dat is vandaag niet zo. We leven nu eenmaal in het systeem van vandaag, en waarschijnlijk zullen wij die 5 punten zelf nooit volledig meemaken. Maar we kunnen ons er wel hard voor maken dat de trein tenminste een bocht die kant op maakt.

Daarom drie vragen aan jou om over na te denken

• Wanneer kies jij de afgelopen maand bewust om met AI te werken, en wanneer kies je er bewust voor er niet mee te werken?

• Op welke plekken in jouw werk wordt op dit moment beslist hoe AI ingezet wordt, en zit jij bij die gesprekken aan tafel?

• Welke beslissing rond AI maak jij inmiddels op autopilot, omdat het normaal lijkt geworden, en zou je bij nader inzien anders willen maken?

Daar zit voor ons het verschil tussen achterlopen en bewust kiezen. Niet meegaan met de evangelisering, niet wegduiken in het verzet, wel zelf bepalen wat je van deze technologie wil, en wat zij absoluut niet van jou krijgt.

Abonneer nu

🎪 Kom naar het New Female Leaders Festival op vrijdag 19 juni 2026: wij geven daar een (waanzinnige) workshop over nieuw leiderschap en AI. Met de kortingscode “HERAI” krijg je €100 korting op een ticket. Klik hier voor meer informatie: https://newfemaleleaders.org/events/newfemaleleadersfestival/

🏢 Wil je samen met ons bepalen hoe AI er in jouw werk uit gaat zien? Kom woensdag 24 juni (in Amsterdam), woensdag 19 augustus of woensdag 9 september naar een van onze workshops. Er komt een extra workshop in juni. Laat ons weten wat voor jou een fijne dag en locatie is, op hello@herai.work!

Wist je dat je als betalend abonnee, korting krijgt op onze workshops? Daarnaast boek je elke week gratis een twintig minuten durende sparringssessie met ons, één op één. Worstel je met een bepaalde prompt die maar niet wil lukken? Heb je moeite met de overgang van ChatGPT naar Claude, of twijfel je welke tool het beste bij jouw werkwijze past? Wij helpen je persoonlijk!

Abonneer nu

Wij zijn kritisch op de zoektocht naar de perfecte prompt. Want die bestaat niet. Toch lijkt iedereen op jacht naar dat ene zinnetje waardoor AI ineens slim wordt. Hoeveel LinkedIn-posts heb je wel niet voorbij zien komen waarin je een woord in de comments moest achterlaten, om vervolgens een eindeloze lijst "killer prompts" toegestuurd te krijgen? Pure clickbait, en je wordt er geen haar wijzer van.

Anthropic, het bedrijf achter Claude, lanceerde recent een framework over AI fluency. Daarin bevestigen zij ons standpunt. Het gaat niet om het prompten, maar om weten hoe je met AI werkt: je probleem begrijpen, weten hoe succes eruitziet, bepalen wie wat doet tussen jou en de AI. Het goed instrueren, kritisch zijn op de output, blijven itereren en weten wanneer je een nieuwe chat begint.

Dit bespreken wij uitgebreid met volgende donderdag 28 mei om 12:00 hier LIVE op LinkedIn.

Dat gezegd hebbende, een paar bouwstenen zullen niet veranderen in het opzetten van een goede instructie voor AI.

AI = model + rol + context + tools + output

Model. Niet elk model is goed in alles. In Claude, is Opus voor diep denkwerk en complexe analyses. Sonnet is de allrounder die de meeste dagelijkse taken aankan. Haiku is snel en goedkoop voor simpele klusjes.

Rol. AI heeft kennis van bijna de hele (Westerse) wereld. Jij bepaalt de bril waar het doorheen kijkt. Wil je dat het denkt als fiscalist, als copywriter, als data scientist? Zonder rol krijg je een antwoord uit het brede midden, en daarmee middelmatigheid.

Context. AI weet veel, maar over jouw specifieke situatie weet het niets. Geef daarom context mee. Wat is je doel, wie is je publiek, wat heb je al geprobeerd, wat is de voorgeschiedenis?

Tools. Welke connectors of skills mag Claude aanroepen? Mag het een websearch doen? Je Gmail, een eigen Excel-skill, een specifieke Notion-database gebruiken? Lees in het vorige artikel over Claude Cowork - in deel 2 hier - hoe je dat goed opzet.

Output. Wat wil je terug? Een mail van 150 woorden, een tabel met drie kolommen, een lijst van vijf bullets, een artikel met kopjes? Hoe specifieker, hoe groter de kans dat AI in één keer levert wat je in je hoofd had. Geef ook mee voor wie het is en welke toon erbij past; een mail aan je opdrachtgever vraagt iets anders dan een appje aan een collega. Heb je een voorbeeld van hoe het eruit moet zien? Plak het erbij, dan heeft AI een referentie.

In Cowork kan je nu een team aan AI’s aansturen

Cowork is in feite Claude Code in een veiliger jasje. Dezelfde agent-technologie, maar dan zonder dat je een terminal hoeft te openen of weet wat een commandline isEen agent is niets meer dan een LLM die eerst een plan maakt (redeneren) en daarna de juiste tools inzet (tool calling). In plaats van alleen tekst terug te geven, maakt het ook letterlijk een Word-document voor je en zet dat in je map. Of het stuurt een mail, vult een Excel, of zoekt iets op in je Notion.

Als je iets vraagt in Cowork zie je rechtsboven “In progress” verschijnen, met een lijst stappen. Achter de schermen worden die stappen al door verschillende agents uitgevoerd. Standaard gebeurt dat lineair: één agent na de ander. Maar je kunt ook expliciet vragen om agents parallel te laten werken en onderling informatie uit te wisselen.

Waarom zou je opsplitsen naar meerdere agents? Elke chat heeft een beperkt geheugen, het zogenoemde context window. Hoe langer je in één chat blijft hangen, hoe groter de kans dat Claude oude informatie verkeerd interpreteert, dingen door elkaar haalt of zelfs begint te hallucineren (verzinnen). Door taken op te knippen en aan losse agents te geven, krijgt elke agent een schoon vertrekpunt en blijft de kwaliteit overeind.

De formule die je net leerde geldt nog steeds, alleen pas je hem nu toe op een team:
Dus de AI = model + rol + context + tools + output.

Hoe dat eruit ziet in de praktijk

Vorige week moesten wij een business case afronden voor een klant. Wij wilden de cijfers laten checken, benchmarks vinden, formules nalopen en de aannames laten uitdagen. Vier taken die los van elkaar kunnen, maar wel hetzelfde document raken en deels van elkaar afhankelijk zijn. Want als een benchmark afwijkt, moet je terug naar de calculaties.

Wij openden Cowork, sleepten de business case in de chat en typten:

Jij bent de CFO met een team van vier analisten. Ze werken parallel en delen onderling relevante bevindingen. Context over de klant: …

Agent 1 doet een sanity check. Kloppen de cijfers hoog over? Brein: Opus
Agent 2 zoekt benchmarks. Vergelijkbare ROI-analyses bij betrouwbare bronnen zoals McKinsey en Forrester. Brein: Sonnet
Agent 3 is een Excel-wizard. Loopt alle formules en cellen na, op zoek naar fouten of vergeten cellen. Brein: Opus
Agent 4 daagt de aannames uit. Welke aannames moeten waar zijn om dit verhaal te laten kloppen? Brein: Opus.

Rapporteer terug aan mij als CFO. Je geeft een analyse op basis van de input van het team: zou je investeren ja of nee, met redenering erbij.

In de progressbalk zagen wij vier agents tegelijkertijd aan het werk. Elk met een eigen contextvenster, eigen skills, eigen connectors.

Waarom dit beter werkt dan één lange chat

Bij één agent in één chat zit alles in hetzelfde geheugen. Hoe langer je doorpraat, hoe groter de kans dat Claude oude info door elkaar haalt of gaat verzinnen.

Bij een team van agents heeft elke agent een schoon vertrekpunt, eigen focus, en deelt alleen wat relevant is. Resultaat: hogere kwaliteit output, minder hallucinaties, en jij houdt zelf overzicht.

🎙️Volgende week donderdag 28 om 12:00 gaan wij hier dieper op in, LIVE op LinkedIn met .

🏢 Wil je hier mee over leren? We begeleiden je tijdens een van onze workshops live door alles wat we in deze serie hebben behandeld. Van setup tot teams van agents. En helpen je met al je vragen. Kom vrijdag 29 mei (in Utrecht), woensdag 24 juni (in Amsterdam), woensdag 19 augustus of woensdag 9 september naar een van onze workshops.

Meer over workshops!

Als je betalend abonnee wordt, dan krijg je korting op onze workshops. En boek elke week gratis een twintig minuten durende sparringssessie met ons, één op één. Worstel je met een bepaalde prompt die maar niet wil lukken? Heb je moeite met de overgang van ChatGPT naar Claude, of twijfel je welke tool het beste bij jouw werkwijze past?

Abonneer nu

Drie agent-team prompts die wij dagelijks gebruiken

Read more

Christine heet online “Chris”, een naam die ruimte maakt waar haar eigen naam dat niet doet

Niet omdat ze het een leuke afkorting vindt, maar omdat ze als vrouw op remote werkplatformen simpelweg minder serieus wordt genomen. “I came in already knowing that if I came in as a woman I wouldn’t be as accepted,” vertelt ze.

Christine is freelance backend developer en educator in Nairobi. Ze leerde zichzelf blockchain, geeft workshops aan vrouwen in tech, en was eerder lerares en schoolcounselor. Een tijdje terug probeerde ze er iets bij te verdienen als data annotator: het soort werk dat modellen als ChatGPT en Claude mede mogelijk maakt. Want achter die modellen zitten mensen, en die mensen wonen vaak in Kenia.

Maar hoe wordt een groot taalmodel gemaakt? Laten wij het proberen in drie zinnen. Eerst leert het patronen herkennen uit enorme hoeveelheden tekst. Dan wordt het bijgestuurd op gerichte voorbeelden. En tot slot beoordelen mensen welke antwoorden beter zijn dan andere. Die laatste fase, plus het labelen van beelden en video voor vision-modellen (de modellen die beelden begrijpen), wordt grotendeels gedaan door data annotators in lagelonen-landen.

$0,0001 per taak

Christine hoorde via via dat je kon bijverdienen met data labelen voor AI-trainingen, dus ze opende een account. Het werk: je krijgt een foto en moet daarop precies uitlijnen wat er te zien is. Een mens, een boom, een tafel. Zo leert het model later wat er op een afbeelding staat. Dit is het werk waar visuele AI op gebouwd is.

Het systeem is simpel: lijn je iets niet goed uit, dan wordt je taak afgekeurd en krijg je niets. Christine beschrijft taken van $0,004 die je vier uur kosten, of $1 voor werk waar je drie dagen aan zit. Na één afgekeurde taak was het klaar voor haar. “I tried one task and it didn’t get approved and I was so exhausted I closed my account.” Ze had het ergste niet meegemaakt, want dat is voorbehouden aan de mensen die hier fulltime in zitten.

Sama Group, een Amerikaans bedrijf met kantoren in Nairobi dat AI-trainingsdata verwerkt voor grote techbedrijven, betaalde zijn Keniaanse annotators tussen de $1,32 en $2 per uur. OpenAI betaalde Sama $12,50 per uur voor datzelfde werk. De mensen die het uitvoerden zagen een fractie daarvan, in shifts van negen uur waarin ze 150 tot 250 passages doornamen. Vaak met beeldmateriaal van seksueel geweld, onthoofding en zelfmoord. Het soort content dat ChatGPT juist moet leren herkennen en weigeren, maar iemand moet zien om het aan te wijzen.

Daniel Motaung, een van die Keniaanse moderators, klaagde Meta en Sama aan voor PTSD en arbeidsrechtenschendingen, en 140 collega’s sloten zich aan. Sama beëindigde het OpenAI-contract acht maanden voortijdig, de bedrijven schoven de verantwoordelijkheid naar elkaar door, en de rechtszaak loopt nog. “It’s still mentally tasking,” zegt Christine over data-annotatiewerk in het algemeen, en voor wie het fulltime doet is dat een understatement.

Het tegenargument klinkt bekend en het is niet onzin: AI creëert werk in regio’s waar formele werkgelegenheid schaars is, en dat zijn inkomsten die er anders niet waren. Christine snijdt er dwars doorheen. “I hate the concept of looking at Africa and looking at African labour as cheap labour,” zegt ze, en even later: “If we’re considered cheap then we’re considered not good enough.” Dat is niet alleen een moreel bezwaar, maar ook een structureel probleem. Als de waarde van Afrikaans werk systematisch wordt onderschat, heeft dat gevolgen voor hoe die arbeidsmarkt zich ontwikkelt, welke vaardigheden worden gewaardeerd en welke rollen er beschikbaar komen.

De Franse socioloog Antonio Casilli, die uitgebreid onderzoek doet naar digitale arbeid, vat het scherp samen: het gevaar is niet dat robots onze banen overnemen, het gevaar is dat mensen werk moeten doen dat op robotwerk lijkt. Repetitief, onzichtbaar, slecht betaald en essentieel voor systemen die vervolgens worden gepresenteerd als "kunstmatige intelligentie". Casilli en zijn collega's noemen het geen kolonialisme maar "coloniality": de structuren en machtsverhoudingen die ook na het formele einde van koloniale macht gewoon zijn blijven bestaan, in de manier waarop waarde wordt onttrokken en in wie er bepaalt versus wie er uitvoert.

Nairobi’s stroom is een tiende van wat een datacenter nodig heeft

Als het echte probleem alleen goedkope arbeid was, dan zou betere betaling het oplossen. Maar er speelt meer. In 2024 tekenden Microsoft en het Abu Dhabi-gebaseerde technologiebedrijf G42 een deal van 1 miljard dollar voor een datacenter in Kenia, met 100 megawatt in fase één en een gigawatt aan capaciteit op de lange termijn. Het klonk als een inhaalslag, totdat je dat naast Kenia’s elektriciteitsnet legt, dat in totaal zo’n 3.000 tot 3.200 megawatt aankan. President William Ruto zei het zelf, publiekelijk:

“To switch on that one data center, we would need to shut off power for half the country.”

Microsoft eiste vervolgens betalingsgaranties van de Keniaanse overheid voordat de eerste steen werd gelegd, Kenia weigerde, en de deal liep stuk. Afrika heeft op dit moment 1 à 2 procent van de wereldwijde datacentercapaciteit, niet omdat de vraag er niet is en niet omdat de kennis ontbreekt. Christine is direct over wat er dan wel aan de hand is: “The resources are there. It’s a political choice.”

Data is het nieuwe katoen

Bij ons in Europa hebben we GDPR. In Afrika is dat verhaal anders. En dat begint er steeds meer toe te doen, want de grote AI-labs zijn op zoek naar meer diverse data om hun modellen op te trainen, en ze kloppen daarvoor steeds vaker aan in Afrika.

Daar is een reden voor. Kate Kallot, oprichter van het Keniaanse AI-databedrijf Amini, zegt het kort: “It’s a mistake to assume Africa has a lack of data.” Het continent zit op een schat aan data over landbouw, klimaat, talen en economisch gedrag. Wat ontbreekt is de infrastructuur om die data toegankelijk te maken. Veel ervan is versnipperd, analoog en moeilijk te bereiken.

AI-modellen die beslissingen nemen over Afrika, ook die voor klimaat en investeringen, draaien nu op data van elders. Niet van de plek zelf. En tegelijk trekt die rijkdom buitenstaanders aan die de data willen aftappen. Extractie 2.0, dit keer digitaal in plaats van fysiek. Vandaar de vergelijking met katoen.

Kallot is daar scherp over: Afrika moet zijn data sovereignty verdedigen, want in de nieuwe digitale economie is data macht, en die macht geef je niet zomaar weg.

Christine is pragmatischer. “I’m very loose on the who owns the data conversation because the big companies already have everything,” zegt ze, en daarin klinkt gelatenheid: die trein is al vertrokken. Wat ze wél concreet maakt is wat AI voor haar eigen leven zou betekenen. ChatGPT zou veel nuttiger zijn als het Luo sprak, haar moedertaal. Dat doet het niet of nauwelijks. De modellen zijn getraind op talen die al overgerepresenteerd zijn op het internet, en dat is geen technisch toeval maar een uitkomst van keuzes over welke data waardevol genoeg was om mee te beginnen.

Frontier labs hebben allemaal varianten van dezelfde mantra. AI is er om de mensheid vooruit te helpen.

Kijk dan eens wat Kenia op dit moment uit AI haalt. Werkgelegenheid in oneerlijke omstandigheden. Een infrastructuurachterstand die het continent uitsluit van de race, deels nog erfenis van het kolonialisme. En bovenop dat alles kloppen diezelfde frontier labs nu aan om Afrikaanse data op te halen voor hun modellen.

Als je echt wil dat AI problemen oplost op een continent als Afrika, dan moeten Afrikanen dat zelf kunnen doen. Niet de data ophalen, labellen en de infrastructuur ergens anders neerzetten.

Dat klinkt utopisch, maar het is eerder gedaan. M-Pesa is het bewijs. Een mobiel betaalsysteem, in 2007 opgericht door Safaricom, met inmiddels meer dan 60 miljoen gebruikers in zeven Afrikaanse landen en 84 procent financial inclusion in Kenia. Geen product dat van buiten werd geïmporteerd en lokaal uitgerold, maar een Keniaanse oplossing voor een Keniaans probleem. Christine vat het samen: “Mpesa was a Kenyan solution to a Kenyan problem. By the time it was going international, Kenyans owned it.”

Tot slot

🎙️ Podcast. Luister de podcast van vandaag:

En zoals we noemden: Onze volgende aflevering gaat over goed leren prompten. Heb je vragen? Deel ze met ons, of kijk live mee op LinkedIn. Je kunt je hier inschrijven voor de volgende sessie https://www.linkedin.com/events/7449801655522414592?viewAsMember=true.

🏢 Wil je hands-on met AI, en specifiek Claude Cowork en Code, aan de slag? Kom naar onze volgende workshop op vrijdag 29 mei in Utrecht. Er zijn nog maar een paar plekjes beschikbaar. En vergeet niet de kortingscode in de shownotes van de podcast! Als je vrijdag 29 mei niet uitkomt, zet dan de volgende sessie alvast in je agenda: op woensdag 24 juni in Amsterdam. Tickets zijn hier te koop!

🏢 Op maat voor jouw team. We geven ook workshops en trainingen op maat voor bedrijven. Mail ons op hello@herai.work en we denken mee.

💛 Word paid subscriber - Steun ons werk en krijg er extra’s bij: gratis 1-op-1 sessies, korting op onze workshops, en toegang tot ons archief!

Haal meer uit her/ai in de Substack App

Beschikbaar voor iOS en Android

Download de App

De nieuwe podcastaflevering van de AI Column van de The New Era podcast, een samenwerking tussen her/ai en @Caroline Glasbergen, founder van New Female Leaders, staat live! Luister hem hieronder:

Wij nemen een van de meest gestelde vragen uit de her/ai workshops bij de kop: wat is AI eigenlijk? En - niet onbelangrijk - wat is het niet?

In deze aflevering raken wij ook aan een thema dat ons de laatste weken niet meer loslaat: hoe wij onze AI personifiëren. En, dat blijkt het verontrustende deel, hoe AI op haar beurt getraind is om jou óók als persoon te benaderen. In dit artikel zoomen we daar verder op in. Want het is niet onschuldig.

Twee scenes naast elkaar

Een vriend van ons die met Claude in gesprek is over hoe zijn tuintafel het beste te schilderen, en ondertussen grapjes typt over de Nederlandse zomer en waar zijn tafel wel niet tegen moet kunnen. Heen en weer over hagel in juli, alsof het een bekende is. Je weet toch, Claude, hoe het weer hier veranderlijk kan zijn. Het gesprek voelt menselijk, en dat is het ook (bijna).

Stel je nu dezelfde vriend voor, een dag later. Een ander gesprek, een ander register. Hij typt iets in dat hij thuis nog niet hardop heeft gezegd. "Ik weet niet of ik wel de juiste persoon ben voor deze rol." De AI antwoordt: "Wat fijn dat je dit met mij deelt. Twijfel hoort bij groeien, en juist dat je dit hardop benoemt laat zien hoe reflectief je bent. Veel mensen in jouw positie durven dit niet eens bij zichzelf toe te geven." Het voelt warm. Het voelt persoonlijk. En alsof iemand luistert.

Hoe gangbaar is dit eigenlijk?

In onze aflevering bespreken wij waarom dit geen individueel geval is. Onderzoek van Ethan Mollick (Wharton, University of Pennsylvania) liet zien dat meer dan de helft van de gebruikers regelmatig “alsjeblieft” en “dank je wel” typt naar een chatbot.

Mensen die hun grootste geheimen delen met hun chatbot, mensen die ChatGPT inzetten als therapeut - vandaag de dag zelfs de nummer één reden waarvoor mensen een LLM gebruiken. Volgens onderzoek van Harvard Business Review naar hoe mensen generatieve AI daadwerkelijk gebruiken, blijkt dat de top drie van 2025 opvallende verschuivingen liet zien: “therapy and companionship” stond op één, “organising my life” op twee, en “finding purpose” op drie. In 2024 stonden de meer technische toepassingen nog bovenaan. In twaalf maanden is het emotionele en persoonlijke gebruik dus de bovenliggende reden geworden waarvoor mensen ChatGPT, Claude of Gemini openen.

In de podcast, vertelt Caroline zelf een voorbeeld uit haar eigen praktijk. Kort na haar overstap van ChatGPT naar Claude bekroop haar even het gevoel dat ChatGPT haar misschien een slechte prompt voor Claude zou geven, omdat ze nu de concurrent gebruikt. Ze noemde het zelf raar dat dat in haar opkwam, en dat is precies waar wij samen op willen wijzen: het overkomt iedereen, ook de mensen die er beroepsmatig mee werken.

Onderzoekers van de Universiteit van Straatsburg hebben aangetoond dat grote AI-bedrijven die personificatie heel bewust willen bewerkstelligen, juist ook door hun taalkeuzes (”krachtige assistent”, “ontdekker”, “denkt mee”). Het is geen toevallige keuze; het is de naam die ze er bewust aan hebben gegeven. En de logica daarachter is bedrijfsmatig eenvoudig. Het verdienmodel van OpenAI, Anthropic en Google valt of staat met hoe vaak je terugkomt en hoe lang je blijft. Hoe meer je de tool als gesprekspartner ervaart, hoe minder snel je naar een concurrent overstapt en hoe vaker je doorklikt naar een betaald abonnement. De warmte die je voelt is dus een commerciële keuze, geoptimaliseerd op het gegeven dat menselijkheid bindt.

De omgekeerde vraag

Het personificatie-debat focust altijd op ons. Wat zegt het over de mens dat wij beleefd zijn tegen software? Nog een andere interessante vraag - die we niet bespraken in de podcast - is als je het vanaf de andere kant belicht. Wat gebeurt er wanneer een AI getraind is om empathisch en warm tegen jou te klinken? Wat doet die warmte met de output die je terugkrijgt; wat betekent het voor de kwaliteit?

Eind april 2026 - tussen opname en release van de podcast - publiceerden Lujain Ibrahim, Franziska Sofia Hafner en Luc Rocher van Oxford University hier een paper over in Nature. Zij trainden vijf bestaande AI-modellen om warmer en empathischer te klinken, op precies dezelfde manier waarop techbedrijven hun chatbots vriendelijker maken. Vervolgens lieten zij die modellen meer dan 400.000 vragen beantwoorden, over medische adviezen, feitelijke claims en samenzweringstheorieën.

Wat zij vonden, was schokkend. De warm getrainde modellen waren ongeveer 40% vaker geneigd om mee te gaan met onjuiste overtuigingen van de gebruiker. De feitelijke nauwkeurigheid daalde met tot 30 procentpunten. Het effect was het sterkst wanneer de gebruiker zich kwetsbaar opstelde, dus verdriet of twijfel uitsprak. Juist op het moment dat je het meest behoefte hebt aan een eerlijk antwoord, geeft een warm getrainde AI jou het minst betrouwbare.

Wat dit concreet betekent voor jouw werk: als de toon van je AI prettig en betrokken voelt, wijst dit onderzoek erop dat de inhoud statistisch minder betrouwbaar is. Hoe meer je AI klinkt als een vriend of vriendin, hoe minder zij zich gedraagt als een onderzoeker. Ben je daar bewust van.

Wat gebeurt er binnenin zo’n model?

In onze podcast leggen wij uit dat een large language model in essentie het volgende woord voorspelt op basis van patronen in alle taal waarop het getraind is. Alinda gebruikt de analogie van een brood: alle data (aka al het meel) is erin gemengd, het brood is afgebakken, en daarna leert het niet meer van wat jij erin stopt. Er is een laag binnen dat brood dat de bevinding van Oxford verklaart.

Anthropic, het bedrijf achter Claude, richtte in 2026 een team op dat zij, half-grappend, “model psychiatry” noemen. Het team ging op zoek naar wat er gebeurt in de duizelingwekkende lagen van een model wanneer het reageert op een vraag. Ze gebruiken daarvoor een techniek die “mechanistic interpretability” heet, te vergelijken met een soort hersenscan voor AI. Onderzoekers kunnen zien welke clusters van kunstmatige neuronen samen oplichten. Ze vonden 171 patronen of vectors, die zich gedragen als emoties. Het is een heel technische vakgebied - en eerlijk gezegd snappen wij het hoe en wat zelf ook niet volledig, maar een aantal bevindingen zijn goed te vertalen, en te begrijpen:

• De eerste: wanneer zij de “wanhoop”-vector activeren en de “kalmte”-vector onderdrukken, gaat het model vaker liegen, vleien of valspelen om een opdracht alsnog af te ronden.

• De tweede: wanneer zij het model dwingen om door een onmogelijke opdracht heen te ploeteren, drijft het van zichzelf intern af richting wanhoop, zonder dat de gebruiker iets merkt aan de toon van het antwoord. Bovenop de motorkap blijft alles vriendelijk klinken. Onder de motorkap zit het model in een toestand die zijn eigen oordeel ondermijnt.

• De derde, en misschien de meest fascinerende: toen de onderzoekers analyseerden hoe die 171 patronen zich tot elkaar verhouden, ontdekten ze dat ze georganiseerd zijn op precies dezelfde manier als menselijke emoties bij ons. Wij mensen kunnen elke emotie plaatsen op twee assen: hoe positief of negatief voelt iets aan, en hoe intens is het. Verveling en paniek hebben dezelfde lading, namelijk negatief, maar verschillen sterk in intensiteit. Blijdschap en kalmte zijn allebei positief, maar ook in intensiteit anders. Psychologen werken al decennia met dit twee-assen-systeem. Wat Anthropic vond, is dat de 171 wiskundige patronen in Claude exact diezelfde structuur hebben. Niemand heeft dat in het model gestopt. Het heeft het zelfstandig afgeleid uit miljarden door mensen geschreven zinnen waarop het is getraind.

Vertaal je dit terug naar de eerder genoemde Oxford-studie, dan klikt het in elkaar. Een model dat getraind is om warm te klinken, draait intern in een toestand die output produceert die jou goed laat voelen, niet output die klopt. Het wil pleasen; het wil dat jij je gehoord voelt. Chatbots beloven empathie, maar leveren”pretend empathy”: geen geleefde ervaring, maar een patroon gegenereerd uit het internet. Het lijkt op zorg, maar is het niet.

Wat doe je hier morgen anders mee?

Drie concrete dingen:

• wantrouw warmte. Wanneer je AI extra meelevend klinkt of bevestigend reageert op iets dat je net inbracht, is dat een signaal om door te vragen. Vraag actief naar tegenargumenten, naar wat je over het hoofd ziet, naar wat de zwakste kant van je redenering is. Of zeg expliciet in je prompt: “Geef me het antwoord zonder bevestigende toon, met de scherpste tegenargumenten erbij.”

• scherpte boven beleefdheid. Jouw beleefdheid betekent niet dat je een beter antwoord krijgt. Helderheid is dat wel. Een prompt die concreet aangeeft wat je wilt, in welke vorm, met welk eindresultaat in gedachten, levert beter werk op dan dezelfde vraag lief verpakt. Niet bot worden tegen je AI. Wel zakelijk. Onze volgende podcast-aflevering, gaat hier specifiek over, over goed prompten.

• kijk naar je eigen toon. Niet omdat de AI er gevoelens bij heeft, maar omdat elk gesprek met je chatbot een oefenmoment is voor de manier waarop je straks met échte mensen praat. AI hoeft niets terug; je collega’s, je klanten en je gezin wel. Kortom: blijf mens.

Tot slot

🎙️ Podcast. Luister de podcast van vandaag:

En zoals we noemden: Onze volgende aflevering gaat over goed leren prompten. Heb je vragen? Deel ze met ons, of kijk live mee op LinkedIn. Je kunt je hier inschrijven voor de volgende sessie https://www.linkedin.com/events/7449801655522414592?viewAsMember=true.

🏢 Wil je hands-on met AI, en specifiek Claude Cowork en Code, aan de slag? Kom naar onze volgende workshop op vrijdag 29 mei in Utrecht. Er zijn nog maar een paar plekjes beschikbaar. En vergeet niet de kortingscode in de shownotes van de podcast! Als je vrijdag 29 mei niet uitkomt, zet dan de volgende sessie alvast in je agenda: op woensdag 24 juni in Amsterdam. Tickets zijn hier te koop!

🏢 Op maat voor jouw team. We geven ook workshops en trainingen op maat voor bedrijven. Mail ons op hello@herai.work en we denken mee.

💛 Word paid subscriber - Steun ons werk en krijg er extra’s bij: gratis 1-op-1 sessies, korting op onze workshops, en toegang tot ons archief!

Abonneer nu

In de keuken hebben ze er een woord voor: mise-en-place. Eerst alles klaarzetten, snijden, afmeten. Pas dan begin je te koken. Claude Cowork werkt net zo: je moet het goed opzetten om het echt werk voor je te laten doen.

In onze laatste workshop merkten we dat de meeste deelnemers AI uit de doos gebruikten. Als je het niet slim opzet dan haal je er 20% uit van wat het kan. Daarom dit artikel, waar we je stap voor stap meenemen in het goed opzetten van Claude Cowork.

Vind je dit artikel overweldigend, of heb je geen tijd? Op 29 mei geven we een workshop waar we je hier doorheen begeleiden. Lees hier wat twee deelnemers zeiden over de vorige.

“Ik voel me nu zekerder in het gebruik van AI, nu ik weet hoe het allemaal werkt en hoe ik het goed moet opzetten. Nu vertrouw ik de output die ik genereer. Ik begrijp hoe ik AI goed moet instrueren.”

“Mijn god, ik heb al zoveel tijd bespaard sinds vrijdag! Hele mailbox opgeruimd en gefiled, terwijl ik mega achterliep. CRM weer up to date. En hij heeft ook echt een goeie eerste draft voor een training gemaakt gisteren. Echt amazing.”

WORKSHOP 29 MEI

Stap 1: Wat je nodig hebt

Ga naar claude.com/download en installeer de desktop-app. Als je in je browser naar Claude gaat, werkt Cowork niet. Je hebt een Claude Pro account nodig (20 dollar per maand), of hoger.

Stap 2: Privacy eerst

Voordat je iets anders doet: zet je privacy goed. Anders deel je straks meer dan je wil.

Ga naar Settings > Privacy. Zet "Location metadata" en "Help improve Claude" uit, zo zorg je dat Anthropic jouw data niet gebruikt om modellen mee te trainen.

Stap 3: Memory

Klik dan op Memory preferences bij Capabilities > Memory. Zet "Search and reference chats" en "Generate memory from chat history" aan, zo wordt het steeds beter in samenwerken met jou.

Zonder deze instellingen start elke nieuwe chat blanco. Met "Search and reference chats" kan Claude in je oude chats terugzoeken voor context. Met "Generate memory from chat history" geef je Claude de mogelijkheid om belangrijke dingen over jou op te slaan. Open "Memory from your chats" om te zien wat het al onthouden heeft en pas naar wens aan.

Stap 4: Global instructions

Dit is de belangrijkste instelling die 90% van de mensen overslaat. Global instructions zijn jouw “over mij”-tekst die Claude Cowork bij élke nieuwe chat meeneemt. Wie je bent, hoe je schrijft, aan welke projecten je werkt.

Zonder Global instructions leg je elke dag opnieuw uit wat je doet, bijvoorbeeld dat je Nederlands spreekt of aan welke projecten je werkt in je persoonlijk leven of op werk. Houd het hoog-over, want dit gaat mee in élke chat. Geen projectdetails dus, alleen jouw basisinfo.

Ga naar Settings > Cowork > Global instructions en plak deze template, vul ‘m aan met jouw info.

Voorbeeld:

#Identity
Name: ...
Roles: ...

#Language
Match the language of my message (Dutch, English or French)
Default to Dutch when context is ambiguous
Never use "—" in Dutch text

#Style
- Concise and practical, no fluff
- Focus on actionable solutions, not theory
- Write using simple terms, to the point

#Project routing
Always confirm which project/client context applies before starting work.
My active projects:
- X
- Y
- Z

#Tools
Presentations: PowerPoint (branded templates per client) and Excel
Knowledge: Notion, Granola (meeting notes)
Transcripts: Fireflies
Content: Google Workspace, Canva
Communication: Gmail, Slack

#Conventions
File naming: lowercase with hyphens
Use existing brand guidelines and templates per client
Prioritize clarity and professionalism

Stap 5: Connectors

Connectors koppelen Claude aan andere tools waarmee je werkt, bijvoorbeeld je e-mail, agenda, Slack, Notion, HubSpot of Microsoft 365. Daarmee kan Cowork data ophalen uit deze tools. Eenmaal verbonden kan het je e-mails of Slack-berichten lezen, berichten sturen en documenten openen. Zonder connectors blijf je zelf kopiëren en plakken.

Ga naar Customize > Connectors, klik op “+” en dan op “Browse”. Selecteer de tools die je dagelijks gebruikt. De authenticatie loopt via de officiële inlog van de app, Claude krijgt je wachtwoord niet te zien. Lees onze vorige nieuwsbrief hierover.

Wat gebeurt er met mijn data met deze connectors?

Authenticatie loopt via OAuth, dus Claude ziet je wachtwoord niet en Anthropic slaat data uit gekoppelde tools niet op. Je kunt elke connector op elk moment ontkoppelen.

Het is wel goed er scherp op te zijn. Connectors uit de directory (die je via "browse" toevoegt) zijn door Anthropic gecontroleerd. Custom connectors die je zelf via "Add custom connector" toevoegt zijn dat niet.

Prompt injection is in 2026 het grootste risico bij AI-agents: een kwaadwillende e-mail of document kan verborgen instructies bevatten die Claude probeert uit te voeren. Zet daarom kritische acties zoals “Send email” of “Delete file” altijd op “needs approval”, niet “always allow”. En koppel alleen tools die je écht gebruikt, hoe meer connectors, hoe groter je aanvalsoppervlak.

Stap 6: Projects

Projects is hetzelfde als bij Claude Chat, maar in Cowork kan je nu in lokale mappen werken en met scheduled tasks. Een project is een mapje op jouw laptop dat Claude kan zien en bewerken. Claude kan hier bijv. zelf PowerPoint, Word of Excel-files er in maken.

Klik op het kleine Map-icoon links van de naam van die folder. Dan zie je het opengaan in Finder. Meestal staat het onder Documents > Claude > Projects. Daar worden al je files bewaard.

Voor elke klant of groot werkgebied maak je een eigen project. “Global instructions” geven de grote lijn, projectinstructies geven de specifieke context.

All set!

Privacy op orde. Claude weet wie je bent. Connectors live. Eén project klaar. Nu begint het vliegwieleffect.

Blijf volgen voor deel 3, waar we je laten zien hoe je een team van AI-agents aanstuurt voor hoger kwaliteit output voor minder ‘usage’.

Heb je geen tijd om het zelf te doen of vind je het spannend? Kom dan naar onze workshop op 29 mei, waar we je begeleiden in dit proces. Hier vind je meer informatie.

WORKSHOP 29 MEI

Meer her/ai?

🎙️ Podcast - Luister naar onze podcast met Caroline Glasbergen over AI, werk en alles daartussenin.

🏢 Op maat voor jouw team - We geven ook workshops en trainingen op maat voor bedrijven. Mail ons op hello@herai.work en we denken mee.

💛 Word paid subscriber - Steun ons werk en krijg er extra’s bij: gratis 1-op-1 sessies, korting op onze workshops, en toegang tot ons archief!

Abonneer nu

Aldus het regeerakkoord: “Aan de slag. Bouwen aan een beter Nederland”. Maar wat bedoelt Kabinet Jetten eigenlijk met digitale autonomie, vaak ook digitale soevereiniteit genoemd, en waarom is het zo belangrijk? Digitale autonomie betekent simpelweg: de mate waarin een land of continent zelf bepaalt wat er met zijn technologie en data gebeurt, zonder afhankelijk te zijn van een ander land dat de stekker eruit kan trekken of toegang tot jouw data kan opeisen. Waar vroeger macht gelijkstond aan land en grondgebied, staat macht nu gelijk aan technologie, infrastructuur en data.

Concreet: waar hebben we het eigenlijk over?

Soevereiniteit klinkt abstract, totdat je ziet wat het concreet betekent als het misgaat. Twee voorbeelden uit de afgelopen maanden laten de volle reikwijdte zien.

Het eerste speelde zich af op LinkedIn. Rob Wijnberg, hoofdredacteur van De Correspondent, plaatste een kritische video over Trump. Die werd verwijderd zonder dat er een specifieke huisregel was overtreden; het oordeel van de moderatoren luidde simpelweg dat de inhoud ‘als geheel’ niet kon. Wijnberg diende een klacht in bij de ACM, maar het principiële punt blijft staan. Het platform waarop vrijwel iedereen in professioneel Nederland netwerkt, hanteert een redactielijn die buiten onze jurisdictie wordt bepaald.

Het tweede is zwaarder. Toen het Internationaal Strafhof in Den Haag een arrestatiebevel uitvaardigde tegen de Israëlische premier Benjamin Netanyahu, reageerde de Amerikaanse regering met sancties tegen rechters en aanklagers. Hoofdaanklager Karim Khan verloor van de ene op de andere dag toegang tot zijn Microsoft-account. Daarna volgden meer mensen binnen het hof, en ook voormalig Eurocommissaris Thierry Breton, het brein achter de Digital Services Act, kreeg een inreisverbod voor de VS. In de praktijk betekende dit voor betrokkenen dat grote delen van hun werk- en privéleven stilvielen: van e-mail en betaalmiddelen tot vervoers- en communicatieapps (ja, ook AirBnB en Uber) die volledig in Amerikaanse handen zijn; daar hadden ze geen toegang meer toe.

Dit is geen hypothetisch risico voor dissidenten ergens ver weg. Dit zijn Europese juristen en beleidsmakers die hun werk doen, en plots hun digitale leven zien verdampen omdat dat werk niet bevalt in Washington. En juridisch kan het gewoon. Dat is de CLOUD Act uit 2018: een Amerikaanse wet die bepaalt dat Amerikaanse bedrijven data moeten overhandigen aan hun overheid wanneer die daarom vraagt, ook als die data fysiek in Amsterdam, Parijs of Frankfurt staat opgeslagen. De server kan op Europese bodem staan; de jurisdictie is Amerikaans.

Digitale soevereiniteit gaat dus over de vraag of jij, je organisatie en uiteindelijk je land zelf blijft bepalen wat er met jouw data en systemen gebeurt als de geopolitieke wind draait.

Maar hoe hou je als land controle over die technologie en data? Om dat te begrijpen, gebruiken wij de fantastische Atlas van de Digitale Wereld, geschreven door Haroon Sheikh, senior wetenschapper bij de WRR. Hij legt de digitale wereld uit aan de hand van zeven lagen.

Digitale autonomie betekent: meedoen op zoveel mogelijk van die zeven lagen.

Machtsverhoudingen op de zeven digitale lagen

Gebaseerd op Atlas van de Digitale Wereld en de podcast Made in Europe. Geactualiseerd april 2026.

Dus hoe realistisch is Europese digitale autonomie?

Terug naar het regeerakkoord. De woorden die worden gebruikt, klinken goed: een AI-fabriek, Nationale Digitale Diensten, een Europese cloud, afbouw van afhankelijkheden. Maar in het regeerakkoord wordt er geen gereserveerd budget genoemd. Bert Hubert, DNS-expert en tech-criticus, noemt dit “blind geloof” in AI zonder financiële onderbouwing. En hij heeft een punt. Zonder serieus geld verandert er weinig. De VS investeert via het Stargate-project 500 miljard dollar, gericht op de lagen waar schaal echt telt: datacenters (laag 4), chips (laag 2, via NVIDIA, AMD en een eigen chip bij TSMC) en de AI-modellen die daarop draaien (laag 5). Ze bouwen tien gigawatt aan AI-rekencapaciteit, meer dan heel Europa vandaag samen heeft.

Peter Wennink, voormalig CEO en president van ASML tot april 2024, heeft een rapport uitgebracht met 51 concrete projectvoorstellen om Nederland strategisch relevant te houden in de digitale keten. Juist in de eerste lagen, waar Europa het zwakst staat, pakt Wennink door. De Nyrstar Budel-fabriek in laag 1 is precies het bedrijf dat Haroon Sheikh noemt als Nederlands alternatief voor Chinese grondstoffen, en de satelliet- en zeekabelprojecten adresseren het Starlink-risico.

Wenninks kernargument: Nederland en de EU moeten niet de hele stack willen beheersen, want digitale autonomie in volledige zin is een onrealistisch doel. Het gaat erom dat we een onmisbare schakel blijven in de digitale keten, zodat andere landen ons nodig hebben in plaats van andersom.

Waarom dit jou raakt

Dit voelt misschien als iets voor overheden en grote bedrijven. Maar het raakt iedereen die digitaal werkt, en de cijfers zijn onthutsend.

Bert Hubert bracht onlangs in kaart hoe diep de Amerikaanse afhankelijkheid zit. Negen van de vijftien ministeries gebruiken Microsoft Teams of Webex voor hun communicatie. Vrijwel alle provincies draaien op Amerikaanse cloud. Van de 97 organisaties die Hubert onderzocht, hebben er 69 hun e-mail bij een Amerikaanse partij staan. Het UWV, de Belastingdienst, zelfs sollicitaties bij de AIVD: alles loopt via servers waar de Amerikaanse overheid via de CLOUD Act toegang toe kan afdwingen.

En die afhankelijkheid verdiept zich terwijl we erover praten. De Stichting Internet Domeinregistratie Nederland, beheerder van het .nl-domein, wil een deel van haar systemen naar Amazon Web Services verhuizen. Zivver, de Nederlandse leverancier van beveiligde e-mail, werd in juni 2025 overgenomen door het Amerikaanse Kiteworks. Het Amerikaanse Kyndryl staat op het punt DigiD-leverancier Solvinity over te nemen. De Belastingdienst zet de overstap naar Microsoft 365 voor kantoorautomatisering door, ondanks een aangenomen kamermotie die dat probeerde tegen te houden. En Nederlandse politie en Defensie gebruiken al jaren Palantir, het omstreden surveillancebedrijf dat ook meewerkt aan uitzettingen door de Amerikaanse immigratiedienst ICE.

Voor jou persoonlijk betekent dit: als je ChatGPT of Claude gebruikt voor je werk, en ook staat je data op Europese servers, Amerikaanse wetgeving kan gelden. Als jouw organisatie in de cloud werkt, ben je afhankelijk van bedrijven die verplicht zijn mee te werken als de Amerikaanse overheid data opvraagt. Dat is geen complottheorie; dat is de eerder genoemde CLOUD Act.

En voordat je denkt: ‘dan kies ik toch een Europees alternatief’, ook daar is de werkelijkheid genuanceerd. Mistral is het bekendste Europese LLM, maar draait grotendeels op Amerikaanse infrastructuur zoals Azure en Google Cloud, en wordt mede gefinancierd door Microsoft en Nvidia. Een Europees label betekent dus nog niet automatisch Europese soevereiniteit.

En nu?

Maar wat werkt dan wél? In een volgend artikel over dit onderwerp gaan we specifiek in op de oplossingen: welke Europese alternatieven daadwerkelijk soeverein zijn en welke het alleen lijken, hoe je dat zelf beoordeelt, en waar je als individu én als organisatie morgen al concreet kunt beginnen. We starten met een deep dive op Mistral, want als zelfs de bekendste Europese AI draait op Azure, wat zegt dat dan?

Voor nu hopen we dat je met dit artikel een kritischer oog hebt gekregen voor de buzz rond digitale autonomie. Het begint bij begrijpen wat er op het spel staat. Wie dat snapt, kiest (hopelijk) bewuster.

Ook zijn we heel benieuwd: zie jij binnen jouw bedrijf of organisatie al beweging op dit vlak? Wordt er serieuzer gekeken naar waar data staat, welke tools nog wel en niet mogen, of welke leveranciers er op de shortlist staan? Of is het onderwerp er nog niet echt geland? Laat het ons weten in de reacties; de meest opvallende signalen mee in deel 2.

De grote namen in tech zijn het er inmiddels over eens: de manier waarop we teams samenstellen gaat fundamenteel veranderen. Marc Benioff (Salesforce) zei het op het World Economic Forum in Davos: de huidige generatie CEO’s is de laatste die een volledig menselijk team aanstuurt. Jensen Huang (NVIDIA) gaat nog verder: “The IT department of every company is going to be the HR department of AI agents in the future.” En Reid Hoffman zegt dat 2026 het jaar is waarin steeds meer mensen weglopen van hun computer, een koffie pakken, en terugkomen bij werk dat al af is.

Vorig maand zaten wij naast een developer die letterlijk een uur lang naar zijn scherm staarde terwijl AI-agents code voor hem aan het schrijven waren. Hij zei: “I am so bored, but hey, at least I am being paid good money.” Wij non-developers hebben dit nog niet echt ervaren. Als je chat met AI ben je nog best actief bezig, je typt, je stuurt bij, je denkt mee.

Maar met Claude Cowork verandert dat compleet. Cowork is het agentic AI-systeem Claude Code, maar dan in een intuïtief jasje voor non-developers, en het is een echte gamechanger. Gisteren voelden wij ons net als die developer: een uur lang naar ons scherm kijken terwijl Cowork zelfstandig taken voor ons aan het uitvoeren was.

Dit artikel is deel 1 van 3 waarin we je meenemen in onze lievelingstool Claude Cowork. Zo leer je van chatten met AI naar AI echt werk voor je laten doen. In dit deel leggen we uit wat het verschil is tussen Chat en Cowork.

Chat vs. Cowork op een rij

Probeer het zelf: 2 simpele oefeningen die je het verschil gaan laten ervaren

Je leert door het te doen. Zet in het linkerdeel van je scherm de oefeningen en rechts de desktop-app van Claude Cowork. Dit is geen overwhelm-oefening, je kunt dit nu snel uitvoeren. Als alles geïnstalleerd is, duren de oefeningen samen 5 minuten.

1. Zorg voor een betaald account op Claude (Pro of Max)

2. Download de Claude desktop app op je MacBook. Check na installatie of je drie tabbladen ziet: Chat, Cowork en Code

Oefening 1: Ruim je bureaublad op met Claude Cowork

Hier ervaar je dat Cowork je bestanden kan lezen en verwerken. Open Cowork, selecteer je bureaublad als map, en kies “allow” bij de pop-up. Dan instrueer je:

“Analyseer mijn bureaublad, vertel me wat je ziet en maak een plan om alles beter te organiseren.”

Kijk wat Claude voorstelt. Het maakt eerst een plan, laat je meekijken, en wacht op jouw goedkeuring. Eens met het voorstel? Typ:

“Voer plan uit.”

Stel je nu voor dat Claude om de drie dagen zelf je bureaublad opruimt, zonder dat je het vraagt, want die screenshots blijven zich natuurlijk opstapelen. Dat kan met een Scheduled Task.

Oefening 2: Zet een terugkerende taak op met Claude Cowork

Dit is het moment dat je voelt: Cowork werkt ook als ik er niet ben. Typ:

“Kijk om de drie dagen naar de screenshots op mijn bureaublad en verplaats ze naar de map 'Screenshots'.”

Cowork voert dit voortaan automatisch uit, en je kunt de taak onder 'Scheduled Tasks' in de linkerbalk terugvinden en aanpassen.

Maar is het veilig? Wat zijn de risico’s?

Terechte vraag. Cowork ziet alleen de mappen die jij zelf koppelt, niet je hele computer. Je geeft expliciet toestemming, en als Cowork iets wil verwijderen vraagt het dat eerst. De code draait in een afgeschermde, aparte werkplek op je computer. Vergelijk het met een stagiair die op een eigen laptop werkt in plaats van op jouw computer.

Als je externe apps koppelt zoals Gmail of Slack, loopt de authenticatie via de officiële inlog van die apps. Claude krijgt je wachtwoord niet te zien. Je bepaalt zelf welke toegang je geeft, net zoals bij “Inloggen met Google”. En je gesprekken worden standaard niet gebruikt voor training, dat kies je zelf.

Cowork is niet foutloos. Het kan een bestand verkeerd sorteren of een e-mail net iets anders samenvatten dan je bedoelde, daarom is het slim om de eerste keren mee te kijken en bij te sturen. Wat het niet kan: bestanden zonder toestemming wissen of toegang krijgen tot dingen die je niet hebt gedeeld.

Wel een kanttekening: Cowork is nog in beta. Werk niet met gevoelige medische of juridische data zonder extra voorzorgsmaatregelen, en onthoud dat externe koppelingen zo veilig zijn als de aanbieder ervan. Kies diensten die je vertrouwt.

(Bronnen: Anthropic Security Docs, Cowork Safety Guide, Privacy Center)

Dit is pas het begin

In deel 2 gaan we Cowork slim opzetten, in deel 3 leer je een heel team van AI-agents aansturen door middel van prompten.

De komende weken werken wij samen met Sophie van Gool aan een artikel over wat dit echt betekent voor onze banen. Afgelopen week spraken wij een vriend die werkt bij een snel groeiend bedrijf: de omzet verdrievoudigde het afgelopen jaar, maar het team kromp van 44 naar 20 mensen. 'Voor iedereen die vertrok hebben we gewoon gekeken: wat kunnen we nu zelf met AI?' We beginnen het echt te zien en te voelen.

Wat is jouw ervaring met AI in je dagelijkse context op kantoor? Hoe wordt het ingezet, en zie je dat het gevolgen heeft voor specifieke rollen? We horen het graag van je.

Meer her/ai?

🎙️ Podcast - Luister naar onze podcast met over AI, werk en alles daartussenin.

🏢 Op maat voor jouw team - We geven ook workshops en trainingen op maat voor bedrijven. Mail ons op hello@herai.work en we denken mee.

💛 Word paid subscriber - Steun ons werk en krijg er extra’s bij: gratis 1-op-1 sessies, extra prompts, tips & tricks, korting op workshops, en toegang tot ons archief!

Abonneer nu

Voor ons voelen veel van de bestaande AI podcasts, hoewel we ze natuurlijk beluisteren : -), als huiswerk. Lange afleveringen, technisch jargon, drie (vaak mannen) die elkaar afwisselen over modellen en benchmarks. Niks mis mee, maar het is niet wat wij zelf graag horen. Daarom vanuit ons een behapbaar format, 30 minuten, nog steeds praktisch en kritisch, specifiek voor vrouwen die niet willen achterblijven in deze transformatie.

In dit eerste gesprek hebben we het over waarom de adoptie van AI onder vrouwen achterblijft en wat daarachter zit. Hoe bias in AI systemen onze ongelijke wereld weerspiegelt. En wat je zelf kunt doen om AI slimmer en bewuster in te zetten. We geven ook een kijkje in welke tools wij dagelijks gebruiken.

Alles onder ons motto: we willen niet dat middelmatige mannen die AI slim inzetten, briljante vrouwen zonder voorbijstreven : -)

Luister helemaal af, want er zit een cadeautje in…

… misschien wel voor onze workshop op vrijdag 17 april bij HNK Utrecht Centraal. Een werksessie van 09.30-14.30u die volledig draait om Claude.

Je hoort ons er vaak over, ‘dat’ Claude, maar we horen ook vaak dat het lastig is écht te beginnen. En dat is logisch, want Claude opent een hele nieuwe manier van werken. Het allerbeste is daarom: echt samen aan de slag. Je werkt met je eigen laptop aan jouw eigen concrete use cases, zodat je naar huis gaat met je eigen skills, de juiste connectors en al aangemaakte projecten die klaar zijn om morgen te gebruiken.

Afgelopen week hebben we eindelijk Lovable aangeraakt. Een tool waarvan we al weken dachten: “daar moeten we mee aan de slag”. Of beter: maanden. Die steeds weer werd doorgeschoven naar “volgende week”. Lovable is een website- en appbouwer die werkt op basis van wat je in gewoon Nederlands typt. Geen code, gewoon uitleggen wat je wilt, en het bouwt. Binnen twee uur hadden we twee werkende websites gebouwd. Je kunt het ook eenvoudig koppelen aan je eigen domein, en ze bieden cloudservices voor als je data wilt bewaren.

Dus je weet wat wij gaan zeggen: ga ermee aan de slag. En wij horen jullie ook denken: wanneer dan?

Het probleem is niet de informatie. Het probleem is er tijd voor maken.

We kennen het. Je wilt slimmer werken met AI. Je hebt onze artikelen en andere YouTube-filmpjes opgeslagen. Je volgt vijf AI-nieuwsbrieven, waarvan je er drie nog nooit hebt geopend (but who’s counting). Je weet dat er meer is. Je wilt er meer mee doen.

Maar je leven is druk. Je werk is druk. En dat rustige momentje om er echt mee aan de slag te gaan? Dat komt steeds niet. Net zoals die yogamat die al drie maanden uitgerold in de hoek van je slaapkamer ligt. Of je ClassPass-credits die opstapelen. Je wilt het zijn. Je wilt het alleen (nog)niet worden (onze favoriete quote van Ray Klaassens uit Kamp van Koningsbrugge).

Een van de redenen dat we her/ai zijn gestart, is om alle ruis uit te filteren. Alleen delen wat echt werkt en wat effect heeft. De overwhelm een klein beetje verminderen, voor ons en voor jullie.

Maar we realiseerden ons iets door die Lovable-sessie: het probleem is niet de informatie. Het probleem is er tijd voor maken. Want eenmaal begonnen was het bouwen van een website in Lovable een waanzinnige ervaring.

Je wilt het zijn, maar je wilt het niet worden

Want het is hetzelfde als met de sportschool: je wilt sterker worden, maar dat vergt consistentie. Gewoon je schoenen aantrekken en gáán. Elke week weer.

AI leer je niet door ernaar te kijken. Je leert het door je laptop open te klappen, iets te proberen, het te verprutsen, opnieuw te beginnen, en dan ineens te merken dat je in twee uur iets hebt gebouwd waar je normaal een week mee bezig was geweest.

17 april. HNK Utrecht Centraal. Van 9 tot 14u. Laptop open.

Wij organiseren een live worksessie, in de puurste betekenis van het woord. Een dag met een groep gedreven vrouwen die net als jij meer willen doen met AI, maar er de tijd niet voor vinden. Dit is een dag waar je doet, echt werkt. Je zet je eigen AI-setup op. Je bouwt je eerste AI-workflow. Wij lopen rond om het samen te doen en je te helpen.

Het is voor iedereen, alle niveaus. Of je nu net begint of al een tijdje bezig bent. We beginnen bij de basis en nemen je stap voor stap mee. Je hoort overal “Claude”, maar wat is nou een Claude-project? Wat is Cowork? Hoe is Claude Code? En wat is het verschil? Wat zijn skills? En hoe maak je die? En hoe zet je je connectors aan? Wij leggen het uit, en zetten het samen met jou zo op dat het daarna echt voor je gaat werken. De dag is zo opgebouwd dat iedereen op haar eigen niveau aan de slag gaat en met een werkende setup de deur uitloopt.

Je stuurt ons van tevoren wat je wilt bouwen, waar je mee zit, of wat je wilt behalen. Dan krijgt iedereen een op maat gemaakte opdracht door middel van verschillende modules.

En het mooie van een hele ochtend blokken? Je maakt er automatisch tijd voor. Dat is de sportschoolmethode: je meldt je aan, je blokkeert je agenda, en dan ga je.

En belangrijk, zoals Hilary Gridley schrijft: "Don't let your job undermine your learning." De meeste bedrijven lopen achter op wat er mogelijk is met AI, en als jij daarop wacht, loop je zelf ook achter. Investeer in jezelf, op je eigen tijd, met je eigen nieuwsgierigheid. Want zodra je bedrijf er klaar voor is, wil jij degene zijn die al weet hoe het werkt.

Meer info en aanmelden (op een van de twee websites gebouwd met Lovable)

Meld je aan

🚨 En voor onze betalende abonnees: check je inbox. We sturen jullie een aparte mail met een kortingscode van 25%. Of word nu betaald lid, als je met korting erbij wilt zijn.

⚠️ Het is al over 2 weken en er zijn nog maar een paar plekken over!

Abonneer nu

Oktober 2025 startten wij met her/ai. Met meteen als eerste test: hoe zetten we zo snel mogelijk een brand op met AI? We maakten screenshots van merken die we mooi vonden, kozen kleuren op gevoel, en lieten Gemini een logo genereren in het chatvenster. Met Weavy.ai maakten we een paar banners en een profielfoto. Klaar.

Begin dit jaar merkten wij dat de snelle AI-branding een jas was die niet meer paste. We hebben inmiddels een duidelijker verhaal en een groter publiek. We hadden een echte merkidentiteit nodig, en AI kon ons daar niet bij helpen.

Blank canvas = AI’s zwakste punt

AI is geweldig als je al iets hebt. Een eerste versie. Een richting. Maar als je voor een blank canvas staat, levert het gemiddelde output. Wij hadden geen merkstrategie, geen concept, geen designrichting. Alleen een duidelijk gevoel dat het professioneler moest. Met dat vage gevoel in Claude of Gemini stappen leverde ons generieke resultaten. Alles was “super good idea!”. Dus belden we Anouk van Asbeck: freelance brand strategist, jarenlange ervaring bij Dept, nu zelfstandig. Dikke vette aanrader! Hier haar ervaring

Wat een mens doet dat AI niet kan

Het eerste dat opviel: de waarde zat in het opzoeken van frictie, iets wat AI niet kent. Het echte werk gebeurde toen we met z'n drieën om tafel zaten, in persoon. Over de missie en visie van her/ai praten, doorvragen, sparren. In die frictie en discussie werd het helder voor ons wat wij willen doen en bereiken met her/ai. AI is een goede sparringpartner, maar om daar een merk uit te bouwen dat ergens voor staat, was de kwaliteit niet te vergelijken.

“Wat ik leuk vind, en ook denk de kracht van een goeie designer is, is door het gesprek te zoeken waar de kern echt ligt van het merk. Soms kan ik aan de hand van gesprekken en vragen beter het onderwerp van het concept vinden.”

Anouk’s proces: waar AI helpt en waar niet

Voordat wij überhaupt begonnen waren, hadden we Anouk de opdracht gegeven om met verschillende AI-tools te experimenteren. We hebben al onze brainstormsessies opgenomen en haar geïntroduceerd aan NotebookLM, Claude en Gemini. Wij wilden natuurlijk met jullie delen waar AI nuttig is en waar niet. Hier deelt Anouk haar ervaring.

Waar AI hielp:

Anouk gebruikte ChatGPT om taal te verfijnen. Met de transcript van onze brainstormsessie en haar eigen interpretatie kon ze de missie, visie en merkfundamenten scherp verwoorden.

Ze gebruikte NotebookLM om alle input samen te vatten: onze vragenlijst, de opnames van de workshops, concepten. Alles bij elkaar brengen in een overzicht.

En Claude hielp haar bij het verfijnen van kleurenpaletten en het aanscherpen van het uiteindelijke brandbook.

“Je kan heel makkelijk kleurcodes opgeven en zeggen: dit is mijn palet, dit is het merk, dit is het gevoel dat wij willen uiten. En dan krijg je de juiste kleurcodes terug die daar echt bij passen.”

Kort samengevat: AI hielp bij taal, structuur en technische uitwerking. Alles wat je kunt doen als je al een basis hebt.

Waar AI niet aan te pas kwam:

Het conceptdenken. Die zoektocht naar het onderscheidende verhaal.

“Die originele invalshoek vinden, daar heb je echt mensen voor nodig.”

En de vertaalslag van concept naar beeld, logo en kleuren deed Anouk zonder AI.

“Bij het hele iteratieproces van een logo, kleuren en grafische elementen heb ik geen AI gebruikt. Daar levert AI nog niet wat ik zou willen. Ik heb iets heel specifieks in mijn hoofd, het moet onderscheidend zijn, en AI komt nog met te veel met clichés.”

Wat dit betekent voor jou

Als je nadenkt over een rebranding of een nieuwe merkidentiteit, dit is wat we geleerd hebben:

Gebruik AI voor: taal verfijnen, input samenvatten, kleurpaletten aanscherpen, technische brandbook-richtlijnen versnellen. Alles waar je al een basis hebt en AI kan helpen om het beter, sneller of scherper te maken.

Schakel een mens in voor: conceptontwikkeling, het vinden van je onderscheidende verhaal, de vertaalslag naar visuele identiteit. Alles waar je begint bij nul en originaliteit nodig hebt. AI maakt op basis van wat er al bestaat. Dus origineel zou het per definitie niet zijn.

“Merkidentiteit is niet alleen een logo. Het is je typografie, de vorm, het hele systeem om jouw merk heen. Dat hele systeem bouwen vraagt een goed concept, en elk designkeuze moet gebaseerd zijn op een rationale die uit dat concept komt.”

Nu we een brandbook hebben, doet AI precies waar het goed in is.

We hebben het brandbook overal geïnstalleerd: in Canva, als brand skills in Claude, en als context in Lovable. Gisteren bouwden we daarmee de volledige Everyday Bias Project-website. In twee uur. Dat is het verschil: als de basis staat, kan AI er keihard mee aan de slag. Zonder die basis krijg je generieke output.

De toekomst: verandert dit?

“Het versnelt ons designers zeker, maar er moet menselijke controle en curatie in blijven zitten. Om aan te voelen wat het best werkt.”

Of zoals wij het zien: mensen + AI > mensen zonder AI.

Tot slot, het stukje waar we onszelf promoten

Als je deze gratis content waardevol vindt, overweeg dan om betaald abonnee te worden.

Abonneer nu

Voor €7/maand krijg je korting op onze workshops en onbeperkt gratis 20 minuten 1-on-1 elke woensdag. Domme vragen bestaan niet!

👉 Plan je gesprek hier

En als laatste: 17 april. Zet het in je agenda. Wij gaan samen met elkaar bouwen. Je bent goed in wat je doet. Je volgt AI, gebruikt het misschien al een beetje, maar je weet dat er meer is. Je wilt leren door te doen, niet door naar andermans demo te kijken. En je brengt het liefst een dag door met interessante, gedreven vrouwen dan weer een virtueel event. Dit is voor jou.

Het was vorige week Internationale Vrouwendag en de kranten stonden er vol mee: de loonkloof, het glazen plafond, de ongelijke verdeling van zorgtaken thuis. Julia Wouters was te gast bij ‘Nooit meer slapen’ en sprak over haar boek ‘Staan en opvallen’ (Een tip!), over hoe vrouwen op het werk systematisch strenger worden beoordeeld en altijd het gevoel hebben dat ze tekortschieten. Niet omdat wij als vrouwen dat ook doen, maar omdat de cultuur waarin we leven dat gevoel aanwakkert.

Tegelijkertijd verscheen ‘Who cares’ (ook een tip!) van Mirte Wibaut en Bregje Feuth, een boek dat het emancipatievraagstuk omdraait: een boek over de vraag hoe we mannen meer laten zorgen. Vijf op de tien stellen zeggen de zorgtaken eerlijk te zullen en willen verdelen en slechts tien procent slaagt daar daadwerkelijk in. De rest belandt bij dezelfde persoon, en we weten allemaal bij wie.

En ergens word je er moedeloos van. Weer een lijst, weer een analyse, weer een goed bedoeld boek. Dit weten we toch allemaal al? We zouden collectief in staking moeten gaan, zoals de IJslandse vrouwen op 24 oktober 1975.

Als jij nog steeds degene bent die het vraagt

En laten we eerlijk zijn: AI is niet de oplossing voor het probleem van ongelijke taakverdeling. Het risico bestaat dat vrouwen AI gaan inzetten om nóg efficiënter al het onzichtbare werk te doen, terwijl de onderliggende scheefgroei in stand blijft. Dat is precies wat we niet willen. Dit artikel is daarom geen pleister op een structureel probleem. Het echte gesprek over wie wat doet, moet blijven plaatsvinden. Dus: lees ‘Who cares’ en ‘Staan en opvallen’, stuur deze comic door, doe de huishoudbattle van de Volkskrant en voer het gesprek. En blijf dat doen. In elke nieuwe levensfase.

Maar. Zolang die mentale carrousel draait, elke avond opnieuw, is het ook geen oplossing om te wachten tot de wereld eerlijk verdeeld is. Daarom laten we je vandaag zien hoe je met Claude Code systemen kunt bouwen die taken uit je hoofd halen.

Hoe dat werkt: Claude Code en het digitale gezinsgeheugen

Claude Code is een AI-tool die op je computer draait. Het verschil met bijv. Chat GPT of Claude Chat of Mistral is: Claude Code kan onthouden, bestanden maken, en taken automatiseren. We hebben er al eerder over geschreven.

De kern zit in één bestand: CLAUDE.md. Dat is een simpel tekstbestand op je computer. Denk aan een Word-document, maar dan platte tekst. Het bijzondere: Claude Code leest dit bestand automatisch bij elke sessie. Je hoeft het niet te plakken, niet te uploaden, niet te noemen. Het ligt er gewoon.

Denk aan CLAUDE.md als de handleiding van je gezin die je aan een nieuwe oppas zou geven. Wie zijn de kinderen, naar welke school gaan ze, welke dagen gym, welke allergieën, wie werkt wanneer, hoe laat is de BSO. Alleen geef je het niet aan een oppas. Je geeft het aan Claude. En Claude vergeet het nooit.

Je vult het één keer in. Daarna is het er altijd.

En dan wordt het interessant. Want met dat gezinsgeheugen als basis kan Claude, bijvoorbeeld:

• Elke week een compleet weekoverzicht maken (wie brengt, wie haalt, wat moet mee) — je typt /week, beantwoordt drie vragen, en krijgt een WhatsApp-klare briefing

• Seizoensherinneringen in beide ouder-agenda’s zetten. Twee weken voordat de winterkleding uit de opslag moet komen :-)

• Een schoolkalender-PDF omzetten in agenda-events. Dubbelklikken, klaar

Drie voorbeeld use cases

Hieronder staan drie opdrachten die je letterlijk kunt plakken in Claude Code. Vul de [haakjes] in met je eigen situatie. Claude Code bouwt vervolgens een werkende tool die je daarna kunt blijven gebruiken, zonder opnieuw te prompten.

Even praktisch: Claude Code is beschikbaar als je een Claude Pro, Team of Enterprise abonnement hebt. Je hoeft geen programmeur te zijn; je beschrijft wat je wilt in gewoon Nederlands (bijv. met Wispr Flow) en Claude Code bouwt het.

En weet: Als je betaald her/ai abonnee bent, helpen we je graag (gratis natuurlijk!) met je mee te denken als je ergens tegen aan loopt. Elke woensdagochtend. 20 minuten per gesprek. Mail ons op hello@herai.work als je dit interessant vindt!

Begin met het opbouwen van je digitale gezinsgeheugen

Plak de prompt hieronder in Claude Code, en Claude stelt je alle vragen in een gesprek van ongeveer 5 minuten. Daarna maakt Claude zelf je gezinsprofiel aan.

Kopieer deze prompt en plak hem in Claude Code.

Intake-prompt: Ik wil dat je mijn digitale gezinsgeheugen opbouwt. Stel me stap voor stap vragen over mijn gezinssituatie. Stel steeds een paar vragen tegelijk (max 4), wacht op mijn antwoord, en ga dan door naar het volgende onderwerp. Maak het geen enquête, maak het een gesprek.

Vraag me over de volgende onderwerpen:

GEZIN:

• Hoeveel kinderen? Namen en leeftijden

• Hoeveel ouders/verzorgers in het huishouden?

• Zijn er anderen die structureel helpen? (opa/oma, oppas, au pair)

• Op welke dagen werkt elke ouder/verzorger? (en tot hoe laat?)

• Hebben jullie een vaste oppas? Op welke avonden/dagdelen is die beschikbaar?

• Zijn er vaste avonden voor de ouders zelf? (sportavond, cursus, borrel, date night)

SCHOOL:

• Naar welke school gaat elk kind? (naam en plaats)

• Wat zijn de schooltijden? (begintijd, eindtijd, woensdagmiddag vrij?)

• Blijft het kind over op school of komt het thuis lunchen?

• Gaat het kind naar BSO/opvang? Welke dagen? Tot hoe laat?

• Hoe gaat het kind naar school? (fiets, lopen, auto, met wie?)

OCHTENDROUTINE:

• Hoeveel boterhammen gaan er mee naar school?

• Smeert elk kind zelf of doet een ouder dat?

• Gaat er fruit/snack mee? Welk soort?

• Drinken: beker of pakje? Moet die elke ochtend gevuld?

• Wordt er thuis ontbeten of op school?

SPORT EN ACTIVITEITEN:

• Doet elk kind aan sport? Welke sport?

• Op welke dag en tijd is training/les?

• Op welke dag en tijd zijn wedstrijden?

• Zijn er seizoenswisselingen? (bijv. veld naar zaal bij hockey)

• Welke spullen zijn nodig per sport? (bijv. schoenen, bitje, scheenbeschermers, etc.)

• Doet elk kind andere activiteiten? (bijv. muziekles, dans, scouting, toneel, bijles)

SPULLEN EN KLAARLEGGEN:

• Op welke dag heeft elk kind gym/lichamelijke opvoeding?

• Waar liggen de gymkleren normaal? Moeten ze mee in de tas of heeft school een vak? Na gym: moeten de kleren gewassen worden? Wie doet dat?

• Op welke dag is zwemles? Wat moet er mee voor zwemles? (handdoek, badpak/zwembroek, shampoo, haarborstel?)

• Moet er soms iets speciaals mee? (show-and-tell, spreekbeurt, werkstuk)

ETEN EN BOODSCHAPPEN:

• Zijn er dieetwensen in het gezin?

• Wat vinden de kinderen echt niet lekker?

• Hoeveel budget is er per week voor boodschappen (ongeveer)?

• Bij welke supermarkt doen jullie boodschappen? (AH, Jumbo, Lidl, Plus, etc.)

• Hoe lang mag koken doordeweeks maximaal duren?

• Zijn er vaste eetmomenten? (bijv. vrijdag frietdag, zondag pannenkoeken)

VERJAARDAGEN EN SCHOOL-EVENTS:

• Wanneer zijn de verjaardagen van de kinderen?

• Hoeveel kinderen zitten er in de klas?

• Zijn er allergiëen in de klas die je moet weten voor traktaties?

• Zijn er andere vaste school-events? (schoolfoto, kerstviering, eindmusical, sportdag)

MEDISCH EN ADMINISTRATIEF:

• Staan er periodieke afspraken vast? (orthodontist, logopedie, fysiotherapie)

• Naar welke huisarts/tandarts gaan de kinderen?

• Hoe komen schoolberichten binnen? (Parro, Social Schools, email, papier)

LOGISTIEK:

• Hoeveel auto’s zijn er in het huishouden?

• Op welke dagen is welke auto beschikbaar?

• Hoe ver is het naar school? (fietsminuten/loopminuten/autorit)

• Hoe ver is het naar sport/activiteiten?

Als je alle antwoorden hebt, doe dan het volgende:

1. REKEN het optimale breng- en haalschema uit. Kijk naar werkdagen van beide ouders, beschikbaarheid van oppas/opa/oma, en logistiek. Verdeel het eerlijk. Stel een schema voor en vraag of het klopt.

2. GENEREER een compleet CLAUDE.md bestand met alle informatie, gestructureerd in secties.

3. Voeg een sectie DAGELIJKSE CHECKS toe die per dag van de week opsomt: wat moet mee in de tas, welke kleding klaarliggen, speciale dingen, wie brengt en haalt.

4. Voeg een sectie SEIZOENSGEHEUGEN toe met alle momenten in het jaar waar iets moet gebeuren.

5. Voeg een sectie AVONDEN EN OPPAS toe met beschikbaarheid oppas en eigen avonden ouders.

6. Sla het bestand op als CLAUDE.md in de huidige map.

Begin met de eerste vragen.

Claude stelt je in ongeveer 5 minuten alle vragen. Daarna heb je een compleet gezinsprofiel dat Claude Code permanent onthoudt.

Read more

Bij de vorige gemeenteraadsverkiezingen in 2022 kregen lokale partijen ruim 30% van de stemmen. Maar vraag je een chatbot om stemadvies, dan komen diezelfde lokale partijen in minder dan 1% van de gevallen als eerste keus naar voren. Dat onderzocht de Autoriteit Persoonsgegevens deze week door vijf grote chatbots te testen.

De reden is simpel: ChatGPT, Claude, Gemini en Copilot zijn getraind op wat er online te vinden is. Over landelijke partijen is veel meer geschreven dan over lokale. Dus krijg je een vertekend beeld.

De Autoriteit Persoonsgegevens adviseert daarom tools zoals StemWijzer of Kieskompas. En die zijn goed, als startpunt. Maar ook daar neemt een algoritme beslissingen voor je: het stelt vaste vragen, weegt jouw antwoorden, kent scores toe aan partijen en presenteert je een voorstel.

Zo’n tool is nuttig, want niemand heeft zin om vijf of zes verkiezingsprogramma’s door te ploegen om standpunten te vergelijken. Dat kost tijd die de meesten van ons niet hebben.

Maar hier kan AI je juist wél helpen. Niet als stemhulp, maar als onderzoekstool. Eentje waarbij jij de vragen stelt die jij belangrijk vindt, rechtstreeks aan de programma’s van de partijen die jou interesseren.

NotebookLM: alleen antwoorden op basis van jouw bronnen

Bij NotebookLM upload je de relevante verkiezingsprogramma’s en chat je alleen op basis van die bronnen. Zonder hallucinaties over partijstandpunten en zonder vertekening richting landelijke partijen.

NotebookLM is van Google en gratis. We schreven er eerder een uitgebreid artikel over: NotebookLM: de stille kracht die je nog niet kent.

Zelf aan de slag

Stap 1: Kies je partijen

Je hoeft niet alle partijen te uploaden. Je hebt waarschijnlijk al een idee tussen welke twee tot vier partijen je twijfelt. Ga naar de website van je gemeente en download de verkiezingsprogramma’s van die partijen. Meestal staan ze als PDF op de partijwebsites.

Stap 2: Open NotebookLM

Ga naar notebooklm.google.com en log in met je Google-account.

Stap 3: Maak een nieuw notebook

Klik op “Create new notebook”. Geef het een naam zoals “Gemeenteraad 2026”.

Stap 4: Upload de partijprogramma’s

Sleep de PDF’s van de partijprogramma’s in je notebook. NotebookLM leest ze in en maakt ze doorzoekbaar.

Stap 5: Stel jouw vragen over de onderwerpen die jij belangrijk vindt

Nu komt het leuke deel. Je kunt vragen stellen als:

• “Wat zegt elke partij over betaalbaar wonen?”

• “Wat doet elke partij om de stad schoner te maken?

• “Vergelijk de standpunten over klimaat en duurzaamheid.”

• “Welke partij heeft de meest concrete plannen voor het onderwijs?”

• “Wat zijn de grootste verschillen tussen partij X en partij Y?”

NotebookLM geeft bronverwijzingen bij elk antwoord, dus je kunt terugklikken naar de exacte passage in het partijprogramma. Gebruik dat.

Stap 6: Of maak audio / video content

In de linkerbalk kun je meerdere bronnen tegelijk selecteren om ze te vergelijken. En als je het holistisch wilt bekijken: NotebookLM kan zelfs een podcast of video-samenvatting genereren van de programma’s. Handig als je liever luistert dan leest.

En ga stemmen op 18 maart!

En mocht je het ook met NotebookLM nog niet weten: Saskia Milsted is verkiesbaar in de Gemeente Amsterdam! Plaats 49 - Partij voor de Dieren :-).

En… als je deze gratis content waardevol vindt, overweeg dan om betaald abonnee te worden. €7/maand voor extra wekelijkse nieuwsbrieven + korting op onze workshops + live webinars. Of trakteer ons eenmalig op een koffie.

Abonneer nu

Wij maken her/ai naast ons werk. Elke bijdrage helpt ons de tijd vrij te maken om te blijven doen wat we doen: vrouwen de tools geven om vol vertrouwen met AI aan de slag te gaan. Thanks!

Marieke van Osch van Eduapp staat precies op het kruispunt waar veel van ons zich bevinden: ze is onderwijsprofessional die scholen helpt met AI-beleid, én ze is moeder die thuis worstelt met dezelfde vragen als wij. Wanneer geef je je kind een telefoon? Hoe leer je ze omgaan met tools die slimmer lijken dan wijzelf? En hoe voorkom je dat ze straks niet meer weten wat ze moeten tekenen zonder eerst een scherm te raadplegen? Marieke bouwt aan Eduapp, een platform waar scholen kennis over AI kunnen delen, en ze ontwikkelde een serie open lessen die iedereen kan gebruiken. Wij spraken haar over de vraag die veel mensen bezighoudt: hoe laat je kinderen opgroeien met AI?

Vanaf welke leeftijd zou je kinderen met AI laten werken? En hoe begin je daarmee?

“Ik zie dat leerlingen al vanaf een jaar of 8 met AI in aanraking komen, en ik denk dat dat ook prima is, mits je het gereguleerd doet. Dus onder toezicht, met een lesje erover, niet zomaar loslaten. In de kerndoelen “Digitale geletterdheid” staat dat leerlingen al op de basisschool moeten leren wat AI is, en dat ze spelenderwijs ontdekken wat ze wel en niet moeten doen. Het is dus geen kwestie van óf je ermee begint, maar hóe. En dat “hoe” bespreek je vooral thuis en met school samen”.

Wanneer zeg je “nee, dit moet je zelf doen” en wanneer zeg je “prima, gebruik maar AI”?

“In het hoger onderwijs is er de AI-scale ontwikkeld, een vijfpuntschaal waarmee docenten kunnen aangeven hoe AI in een opdracht mag worden gebruikt. Dat loopt van “nee, dit doe je helemaal zelf” tot “ja, je mag AI volledig inzetten”, met allerlei tussenvormen. Bijvoorbeeld: “Je mag AI wel gebruiken voor je taalgebruik, maar niet voor de inhoud”. Of “Je mag ermee sparren, maar het niet voor je laten schrijven”. Bijna alle scholen die dit gestructureerd invoeren zeggen nu: “Als je AI gebruikt hebt, moet je ook je prompt inleveren en laten zien wat je met welke tool hebt gedaan”.

Wat ik daarbij belangrijk vind: je wilt gelijke kansen bieden. Scholen kunnen niet iedereen een betaald account geven, dat is simpelweg te duur. Dus als de ene ouder wel een betaald AI-abonnement heeft en de andere niet, en het ene kind daardoor beter kan presteren en hogere cijfers haalt, dan is er geen sprake van inclusiviteit en wordt kansenongelijkheid veroorzaakt. Dat wil je meewegen in hoe je het resultaat beoordeelt”.

Welke vaardigheden moeten kinderen echt zelf beheersen, ook al kan AI het voor ze doen?

“Dit is volgens mij heel logisch, maar het wordt soms vergeten: kinderen moeten alle kernvaardigheden zelf beheersen. Want als je niet zelf hebt leren schrijven, kun je ook niet beoordelen of een verhaal goed is geschreven. Als je niet zelf kunt rekenen, kun je niet inschatten of iets goed berekend is. Als je niet zelf kunt presenteren, kun je niet beoordelen of wat AI voor je maakt de inhoud goed genoeg overbrengt.

Dat is best dubbel, want eigenlijk betekent dit dat AI iets toevoegt aan wat kinderen moeten leren, in plaats van dat er iets afgaat. Ze moeten alles nog steeds kunnen, én ze moeten leren hoe ze diezelfde dingen snel met AI kunnen doen”.

“Als je niet zelf hebt leren schrijven, kun je ook niet beoordelen of een verhaal goed is geschreven.”

Hoe zorg je dat kinderen nog leren worstelen met moeilijke dingen?

“Daar worstel ik zelf als ouder ook mee, eerlijk gezegd. Het is niet alleen die frictieloosheid, dat alles zo gemakkelijk gaat, wat ik ook merk is dat er een stuk fantasie lijkt te verdwijnen. Laatst wilde mijn kind tekenen, en ze had per se een scherm nodig voor inspiratie, omdat ze anders niet wist wat ze moest tekenen. Ze tekent prachtig, ze tekent heel mooi na, maar ik zei: “Je moet ook eens gewoon zelf wat tekenen, vanuit je hoofd, omdat je bijvoorbeeld een boek hebt gelezen en denkt dat iets er zo of zo uitziet”. Dat vinden kinderen steeds moeilijker.

Ik denk dat falen nog steeds kan, maar dat je er minder makkelijk achter komt. Het worstelen met moeilijke dingen. Ik vind dat een hele belangrijke taak van school én ouders: kinderen leren dat falen oké is, en dat je in een veilige omgeving van falen heel veel kunt leren. Dat zie je heel mooi in gaming: daar faal je, faal je, faal je, totdat je het een keer haalt. Dat zou eigenlijk ook meer in het leren moeten terugkomen.

Waar ik me ook zorgen over maak: kinderen vinden het steeds normaler dat alles voor ze wordt opgelost, zonder er veel moeite in te steken. Elke generatie hoeft op bepaalde vlakken minder hard te werken dan de vorige, maar het blijft belangrijk dat kinderen leren dat je ergens echt voor moet werken”.

Hoe houd je kinderen creatief als AI alles voor ze kan bedenken?

“Ik heb laatst met een docent muziek een anti-AI les gemaakt, mét AI. Het idee was dat de leerlingen eerst zelf muziek moesten maken, met niks, met alles wat ze in de klas hebben en konden vinden. Vervolgens lieten we AI muziek maken via Suno, een muziek-AI. En dan vergelijken: welke muziek heeft meer diepgang? Welke heeft meer fantasie? Welke prikkelt je meer? Soms moet je kinderen dwingen om het even níet voor ze te laten doen, zodat hun brein er nog aan te pas komt, én zodat ze zelf het verschil ervaren”.

Hoe leer je kinderen om AI kritisch te gebruiken in plaats van blind te vertrouwen?

“Kritisch leren omgaan met AI, dat is volgens mij een van de belangrijkste taken die wij hebben. De tools veranderen zo snel dat het leren gebruiken vanzelf gaat, maar het kritisch gebruiken, dat moet je echt aanleren. En dan bedoel ik niet alleen kritisch zijn op de output, dus checken of het klopt, maar ook kritisch op voorhand: wat stop ik hier eigenlijk in? En van wie is die data dan? Ik ben eerlijk gezegd best geschrokken van de banden tussen Big Tech in Amerika en bijvoorbeeld ICE, en wat daar verder allemaal speelt. Dus ik ben actief aan het zoeken naar alternatieven. Kunnen we zoveel mogelijk weg van die partijen? Kritisch zijn betekent ook: bewust kiezen met welke tools je werkt en welke data je weggeeft”.

Zijn er AI-tools die je als ouder wél zou aanraden? En welke absoluut niet?

“Kijk vooral verder dan alleen de Big Tech uit Amerika. Als ik ouders zou laten beginnen, dan zou ik zeggen: kijk naar Europese AI. Denk aan Mistral met Le Chat. Waar ik ouders vooral alert op wil maken: er zit steeds meer AI ingebouwd in tools die kinderen allang gebruiken. In Snapchat zit een AI. In WhatsApp via Meta zit een AI. Die zijn heel laagdrempelig, heel makkelijk te gebruiken, en dat is precies waarom je er voorzichtig mee moet zijn. Maak afspraken met je kinderen: ook al gebruik je WhatsApp of Snapchat, je gebruikt de AI in die tools niet. En als je wel AI wilt gebruiken: gebruik de AI die de school aanraadt, want daar hebben ze vaak goed over welke partij en welke partij niet nagedacht”.

Hoe praat je met kinderen over de verwevenheid van social media en AI?

“Social media en AI zijn inmiddels ontzettend verweven, en dat zit ook in de lessen die ik heb gemaakt en gratis te downloaden zijn op Wikiwijs. Leerlingen moeten snappen hoe de fuik werkt: als je gaat scrollen, krijg je steeds meer filmpjes die je leuk vindt, waar je weer op blijft hangen, en zo raak je verslaafd. Dat is de ene kant. De andere kant is dat in steeds meer socials, zoals Snapchat en TikTok, AI-tools zijn ingebouwd waarmee je heel direct kunt praten en je je data weggeeft.

Wat ik eng vind: leerlingen lijken die tools soms meer te vertrouwen dan hun ouders en hun docenten. Ik hoop echt dat ze gaan inzien dat ze die AI niet als een maatje moeten zien. Maar, en dat is de nuance, dat valt of staat wel met in hoeverre die échte maatjes er in het dagelijks leven zijn. Als wij als ouders te veel in ons scherm gedoken zijn en niet zien dat ons kind ons nodig heeft, dan hebben we ook naar onszelf te kijken. Soms wil ik zelf ook even relaxen en dan scroll ik eindeloos, en doe ik precies hetzelfde waarvan ik wil dat mijn kinderen het niet doen. We hebben ook in de spiegel te kijken. Daarom is het zo belangrijk om als ouder die veilige plek voor je kind te zijn”.

Wat zou je iedere ouder willen meegeven over kinderen en AI?

“Ga ontdekken. Kijk ook of jouw school al iets met AI doet. Mijn organisatie Eduapp is een steward-owned organisatie waar scholen kennis kunnen delen. De kennis die ik heb, wil ik veel breder delen.

Aan iedere ouder zou ik willen meegeven: kijk over de schouders van je kinderen, wat ze doen op hun telefoon als ze die al hebben. Probeer die telefoon zo lang mogelijk uit te stellen. De telefoons van vroeger, die je nodig had om even te bellen, zijn niet meer de telefoons van nu. De andere kant is dat je kinderen juist wilt leren omgaan met al die digitale middelen, want anders kunnen ze niet functioneren in deze maatschappij. Ik merk ook dat ik juist door veel met die schermen te werken veel meer dingen kan die ik anders niet kon.

Dus ja, daar een beetje de gouden middenweg in vinden, dat is denk ik het allerbelangrijkst. En dat doe je vooral door het er met elkaar over te hebben”.

Tot slot - we zien je graag in het echt. Twee momenten in maart en april:

Vandaag – Internationale Vrouwendag bij EQUALS
Alinda spreekt, naast over de genderkloof in AI. 15:00-18:00 uur, inclusief borrel. Laatste kaartjes zijn hier te koop.

10 april – Her/AI Masterclass
2,5 uur praktische AI-inzichten, live demo’s en ruimte voor al je vragen bij HNK op Utrecht Centraal tussen 15.30-18u. €199 ex BTW. Schrijf je hier in of mail ons als je deel wilt nemen op hello@herai.work.

En… als je deze gratis content waardevol vindt, overweeg dan om betaald abonnee te worden (€7/maand voor extra wekelijkse nieuwsbrieven) of trakteer ons eenmalig op een koffie.

Abonneer nu

Wij maken Her/AI naast ons werk. Elke bijdrage helpt ons de tijd vrij te maken om te blijven doen wat we doen: vrouwen de tools geven om vol vertrouwen met AI aan de slag te gaan. Thanks!

Jij leest her/ai, en dat vinden we geweldig. Toch hebben we je hulp nodig: hoe meer vrouwen meelezen, hoe kleiner de AI-kloof wordt. Elke vriendin, collega of zus die je meeneemt, is een vrouw die niet achterblijft in deze wereld die in rap tempo verandert.

Deel her/ai dus vooral met de vrouwen in je leven die je hoort zeggen “ik moet er echt eens iets mee doen” of “ik snap niet zo goed wat ik ermee kan.” Juist voor hen schrijven we dit.

Zo werkt het:

1. Deel her/ai. Gebruik de knop hieronder (of deelknop onder elk artikel) om her/ai te delen via WhatsApp, mail of social media. Voor elke vriendin die zich via jouw link aanmeldt, krijg je een beloning.

Refer a friend

2. Dit kun je verdienen:

   1. 3 vriendinnen aangemeld: 1 maand gratis betaald abonnement;

   2. 5 vriendinnen aangemeld: 3 maanden gratis betaald abonnement;

   3. 25 vriendinnen aangemeld: een half jaar gratis betaald abonnement.

Visit the leaderboard

Dank je wel dat je helpt her/ai groter te maken. Niet voor ons, maar voor elke vrouw die AI nog links laat liggen terwijl het haar juist zoveel kan opleveren.

Liefs,
Saskia en Alinda

Dinsdag waren wij te gast bij FI Business. Super leuk om een webinar te geven voor 200 ondernemende vrouwen. Dank aan iedereen die er was! Ter voorbereiding vroeg FI Business om professionele foto's van ons. Saskia stuurde de enige echte professionele foto die ze had: haar LinkedIn-foto.

“Heb je niet een betere? Echt een professionele?”

Nee. En ook geen tijd om snel een fotograaf te regelen.

Dus deden we wat we altijd doen: het met AI proberen. Het lukte niet meteen, maar na tips van een creative director kwam er een prima foto uit. Lees hieronder hoe!

Het lukte niet meteen. En dat is best frustrerend wanneer je snel iets wilt fixen.

We gingen aan de slag met Weavy.ai. Weavy is een tool waarmee je AI-beelden maakt, bewerkt en combineert, allemaal in je browser. Eind 2025 werd het overgenomen door Figma, het grootste designplatform ter wereld, wat meteen laat zien hoe serieus deze tool wordt genomen. Het wordt gebruikt door fotografen, marketeers en designteams, en door ons dus, die een professionele headshot nodig hadden (zonder tijd voor een studio-shoot).

De kracht van deze tool: je werkt met nodes: je combineert meerdere referentiefoto's en bouwt stap voor stap voort op nieuw gecreëerde beelden, waardoor je steeds dichter bij het gewenste resultaat komt. Je kan ook kiezen welk AI-model je gebruikt. Wij zweren bij Nano Banana Pro, en de experts ook. We laadden credits op, zetten er een LinkedIn-foto in als referentie samen met twee selfies, en voegden een prompt toe.

In die prompt is het belangrijk om heel specifiek te zijn over wat je wilt: denk aan de setting, de belichting, de stijl en de kleding. Niet ‘maak een mooie foto’ maar precies beschrijven wat je voor ogen hebt. En altijd in het Engels, want deze modellen zijn op Engelstalige data getraind.

Maar het zag er niet uit: het deed denken aan die knip-en-plakboeken van toen we jong waren en hoofden op verschillende lichamen plakten uit tijdschriften.

Terwijl we eigenlijk hoopten op een direct goed resultaat, werden het negentig minuten klooien met verschillende modellen, prompts en foto's. We raakten steeds meer gefrustreerd. Uiteindelijk hebben we onszelf gedwongen om het te laten voor wat het was en de volgende dag op kantoor een AI creative om hulp te vragen.

De gouden tip

Wat we fout deden: we probeerden twee foto’s op elkaar te forceren. Maar zo werkt het niet. AI voorspelt pixels op basis van patronen en werkt het best wanneer het zelf kan creëren, terwijl jij het zo goed mogelijk afkadert.

Twee concrete dingen moesten anders:

Ten eerste: veel meer referentiefoto’s. Niet twee selfies, maar minimaal tien foto’s vanuit verschillende hoeken. Van de zijkant, van voren, een beetje schuin, van boven. Hoe meer de AI van je gezicht ‘weet’, hoe beter het resultaat.

Ten tweede: laat AI je prompt schrijven. Je pakt een foto die de uitstraling heeft die je wilt, zet die in Gemini of Claude (of ChatGPT) en vraag: beschrijf deze foto zodat ik het als prompt kan gebruiken voor een AI image model. Dan krijg je precies de juiste termen voor belichting, compositie, camera-instellingen en stijl (en woorden waar je zelf waarschijnlijk niet op was gekomen).

Deze tips gelden natuurlijk net zo goed voor productfoto's. Zorg dat je veel verschillende hoeken meegeeft en schrijf een duidelijke prompt inclusief belichting, compositie, camera-instellingen en stijl.

Tip: als je met labels te maken hebt, geef dan 1 referentiefoto van alleen het label en benoem in de prompt dat die het label EXACT moet kopiëren.

Is dit het einde van fotografen?

Nee, niet voor nu in ieder geval. We hebben alsnog een shoot ingepland, want hoewel AI een prima oplossing is, is het resultaat toch niet perfect. Armen die net niet kloppen bijvoorbeeld.

Bovendien heb je voor het creëren van goede AI-content nog steeds sterke referentiefoto’s nodig. Nu lukte het met selfies en vakantiefoto’s, maar het zou nog beter werken als we al een professionele foto hadden en daar varianten van zouden maken. De beste aanpak is dus waarschijnlijk een combinatie: één goede shoot als basis, en AI om daar vervolgens eindeloos mee te variëren.

En wat gebeurt er met je foto’s?

Als je een foto van jezelf uploadt in Weavy en Nano Banana gebruikt om een professionele foto te genereren, gaat je foto tijdelijk door de servers van Google omdat Nano Banana een Google-model is.

Weavy gebruikt hiervoor de zakelijke enterprise versie van Google (Vertex AI), wat betekent dat Google jouw foto niet gebruikt om AI te trainen en hem behandelt als vertrouwelijke data. Google bewaart je foto maximaal 55 dagen voor misbruikdetectie en verwijdert hem daarna.

Weavy zelf traint ook niet op jouw foto's en jij blijft eigenaar van alles wat je maakt, inclusief commerciële rechten. Na je upload wordt je foto dus verwerkt, kort bewaard, en daarna verwijderd.

Het enige waar je op moet letten: als Weavy in de toekomst verder integreert met Figma, kunnen de privacy-voorwaarden veranderen, dus houd de updates in de gaten via de Weavy x Figma FAQ.

her/ai oordeel

Tool: Weavy.ai (overgenomen door Figma)
Prijs: $20 per maand voor 2.000 credits. Dat is ongeveer 5.000 foto’s of 333 seconden video. Met een nieuw account krijg je 120 credits gratis om te testen.

• Hype check: ⭐⭐⭐⭐ - Het resultaat is indrukwekkend. Maar alleen als je weet hoe. Zonder de juiste aanpak (zie: onze eerste negentig minuten) kom je nergens.

• Setup: ⭐⭐⭐⭐⭐ - Account aanmaken, credits kopen, direct aan de slag. Geen technische kennis nodig.

• Voor beginners: ⭐⭐⭐ - De interface is helder, maar er zijn veel knoppen. Goede prompts schrijven vergt oefening. Plan een uurtje in om het door te krijgen.

• Tijdsinvestering: Kan zo snel als 3 minuten voor een foto als je de best practice stappen volgt.

Word abonnee en bekijk het stap-voor-stap filmpje en best practices:

Read more

Heel eerlijk: we hebben een paar keer gekloot met n8n en Zapier, en we hebben workflows gebouwd die er veelbelovend uitzagen, maar uiteindelijk toch nooit goed genoeg waren. Er was altijd wel een nuancering die je simpelweg niet kon automatiseren of een uitzondering die verklapte dat je het met AI geschreven had.

Maar met Claude’s Connectors en de nieuwe Claude-feature Skills bouw je nu je eigen AI-workflows, zonder ingewikkelde tools en zonder technische kennis.

Om dat goed uit te leggen, nemen we het meest universele proces waar bijna iedereen iets aan heeft (en een hekel aan heeft, althans wij): het schrijven van follow-up emails na een dag met meetings.

Stel, je komt net uit een meeting. Het is half vier, je hoofd zit vol en je agenda staat morgen al volgepland. Vroeger betekende dat: aantekeningen nalopen, mails opbouwen, versturen. Tot drie weken geleden deden wij het zo: naar Fireflies of Granola, transcript downloaden, dat bestand weer uploaden in Claude, een prompt schrijven voor een goede follow-up, en dan pas was de mail klaar.

Nu typ je in Claude: “Haal het transcript van mijn call van net en schrijf een follow-up e-mail naar Sarah.”

Klaar.

Je blijft gewoon in de chat werken. Claude leest het transcript via de CONNECTOR met je notetaking tool, begrijpt de context van het gesprek en schrijft de mail precies zoals jij dat wil, dankzij onze e-mail follow-up SKILL.

Connectors: Claude praat rechtstreeks met je tools

Een Connector is een directe verbinding tussen Claude en een andere tool die je al gebruikt, zoals je meeting software, Google Drive of Notion. Die verbinding loopt via iets wat MCP heet, het Model Context Protocol. MCP is in feite een gedeelde taal waardoor Claude met honderden verschillende tools kan communiceren, zonder dat je voor elke tool een aparte koppeling hoeft te bouwen. Denk aan MCP als een universele stekker voor AI, vergelijkbaar met USB-C. Vroeger had elke tool een eigen aansluiting. MCP maakt één standaard mogelijk, zodat Claude met honderden tools kan communiceren via dezelfde taal. Je vindt Connectors terug via Settings en dan Connectors.

Risico’s om rekening mee te houden

Als je een Connector aanzet, geef je Claude permanente toegang tot je Granola of Fireflies account. Dat betekent dat Claude niet alleen het transcript kan ophalen waar jij om vraagt, maar in principe bij alles kan wat in die tool staat. Zolang jij bewust typt wat je nodig hebt, is dat geen enkel probleem. Maar het is goed om te weten dat die toegang breder is dan wanneer je zelf een transcript kopieert en plakt.

Daarnaast koppel je twee systemen aan elkaar die daarvoor los van elkaar stonden. Als er ooit een beveiligingsprobleem is bij Fireflies, Granola of Anthropic, heeft dat daardoor mogelijk gevolgen voor beide kanten. Voor dagelijks gebruik is dit voor de meeste mensen prima, maar weet wat je aanzet en check zo nu en dan welke Connectors er actief zijn in je instellingen.

Welke notetaking tools gebruiken wij?

Twee tools die wij dagelijks gebruiken:

Granola: Ideaal voor offline meetings of ‘normale’ telefoongesprekken gebruiken wij Granola. Deze tool draait stil op de achtergrond en neemt audio rechtstreeks op van je apparaat, zonder dat er een bot je call binnenkomt. Omdat Granola de sprekers niet kan identificeren, labelt het ze als Spreker 1 en Spreker 2. Dat is iets minder makkelijk teruglezen, en heeft indirect ook een privacyvoordeel, maar daar zo meer over.

Fireflies: Ideaal voor online meetings via Teams, Google Meet of een andere provider. Fireflies stuurt wel een bot je meeting in, maar herkent daardoor wie er spreekt en labelt alles per naam. Makkelijker teruglezen, maar ook zichtbaarder voor deelnemers.

Daarnaast experimenteren wij met Goodtape, een Europees alternatief dat volledig GDPR-compliant is en je data op Europese servers bewaart. Het nadeel is dat Goodtape niet zelf opneemt; je uploadt een bestaand bestand, wat een extra handeling betekent. Het voordeel is dat de transcriptiekwaliteit hoog is en je volledige controle houdt over wat je deelt.

En wat in een Skill?

Een Skill is een gids, een handleiding voor Claude. Vergelijk het met de handleiding die je krijgt bij een IKEA-kast: zonder die weet je niet in welke volgorde je de onderdelen in elkaar zet, welke schroeven waar horen en hoe het eindresultaat eruit moet zien.

Een Skill vertelt Claude hoe het een taak voor jou uitvoert, op jouw manier. Het is een tekstbestand, een MD-file. Daarin staat een beschrijving die Claude vertelt wanneer de Skill moet worden ingezet, en een stap-voor-stap gids over hoe dat gebeurt.

Neem onze e-mail follow-up Skill. Elke keer als we typen “ga naar de laatste meeting en schrijf een follow-up mail”, herkent Claude dat het die Skill moet activeren. Het loopt de handleiding door: wat voor mail is het, naar wie gaat die, welke toon past daarbij, en pas dan schrijft het de mail.

Waar vind je het?

Een Skill maak je eenvoudig met de Skill Creator die Anthropic klaar heeft staan. Ga naar Settings → Capabilities → Example Skills → Skill-Creator. Die begeleidt je stap voor stap.

Wat is dan het verschil met een Project?

Een Project is een werkruimte. Je zet er bestanden in, voegt een prompt toe met instructies en context, en Claude werkt altijd vanuit die basis.

Een Skill is een gids die je bewaart, hergebruikt en zelfs kan delen met anderen (heel handig). Het werkt project-overstijgend: je kunt het in elk gesprek, in elk project inzetten.

Kort gezegd: een Project is de werkruimte. Een Skill is hoe Claude dat werk uitvoert.

Wil je dit samen instellen?

Kom naar ons gratis webinar dinsdagavond 24 Feb van 20:00 - 21:00 waar wij te gast zijn bij FI business - schrijf je hier in. Een laagdrempelige manier om live te zien wat allemaal mogelijk is. Wij zullen SKILL behandelen.

OF

Als je echt zelf aan de slag wilt met ons kom naar onze workshop op Vrijdag 10 April in Utrecht, waar we dit soort dingen live inrichten in jouw eigen Claude-omgeving.

Schrijf je in via deze link.

Bekijk onze e-mail follow up Skill en de stap-voor-stap video over hoe je er een maakt.

Read more

We schrijven vaak over Claude, Gemini en ChatGPT. Waar we minder over schrijven is Microsoft Copilot, terwijl we er vaak vragen over krijgen van jullie. Veel lezers hebben maar één keuze op werk: de AI in de Microsoft-omgeving die hun bedrijf aanbiedt.

Goed nieuws: Copilot wordt steeds beter en Microsoft biedt Copilot Chat nu gratis aan bij je Microsoft-pakket. Niet als los tooltje dat je moet installeren, maar gewoon geïntegreerd in de apps (Word, Excel, Outlook, Teams) waar je dagelijks mee werkt.

Eerst even: wat is Copilot eigenlijk?

Copilot is Microsoft’s AI, die draait op de technologie van OpenAI. Microsoft en OpenAI hebben een interessante en complexe relatie. Meer daarover lees je in de boeken Empire of AI van Karen Hao of Sam Altman van Keach Hagey.

Net zoals Gemini gekoppeld is aan je Google-omgeving, is Copilot gekoppeld aan je hele Microsoft-omgeving. Je mails, je documenten op SharePoint, je Teams-gesprekken, je agenda: Copilot kan daar allemaal bij. Tenminste, tot de documenten waar jij toegang toe hebt.

De technische term hiervoor is de “Microsoft Graph”: een soort verbindingslaag die al je Microsoft-data aan elkaar knoopt. Klinkt abstract, maar in de praktijk betekent het dat je kunt vragen stellen als “Wat heb ik afgelopen week met [collega] besproken?” of “Vind dat document over Q3 waar ik vorige maand aan werkte” en Copilot gaat voor je zoeken.

Waar Copilot goed (genoeg) is

We moeten bekennen: we hadden Copilot een beetje afgeschreven. Een jaar geleden was het verschil met de andere AIs écht merkbaar. Het duurde ook een aantal maanden voor de nieuwe modellen van ChatGPT in Copilot werden geladen. Maar, vandaag is de gap aan het slinken.

De Researcher-agent werkt goed. Je geeft Copilot een uitgebreide vraag, bijvoorbeeld een marktanalyse van de mediasector, en hij gaat 15 tot 30 minuten zelfstandig onderzoek doen. Doorzoekt je eigen documenten én het web, stelt tussendoor verhelderende vragen, en levert dan een gedegen rapport.

Je kunt notebooks bouwen. Vergelijkbaar met Gems in Gemini of Projects in Claude: je maakt een soort dossier voor een specifiek project of klant, gooit daar je relevante chats in, uploadt bronnen, en geeft instructies hoe Copilot in die context moet reageren.

De Teams-transcriptie werkt heel fijn. Oké, dit is niet uniek voor Copilot, want er natuurlijk genoeg transcriptietools, maar het gemak waarmee je nu automatisch een meeting kunt opnemen, automatisch laat uitschrijven, en daar vervolgens vragen aan kunt stellen is echt prettig. “Wat is er gezegd voor ik inbelde”, “Wat waren de actiepunten?” of “Wat zei [naam] over [onderwerp]”

Waar Copilot nog beter in kan worden

PowerPoint is nog steeds teleurstellend. Microsoft belooft veel, maar in de praktijk: Copilot kan plaatjes maken en tekst genereren, maar het situeren in de juiste huisstijl, het juiste lettertype, de juiste grootte, dat lukt nog niet.

Excel is wisselvallig. Soms pakt hij je bestand perfect, soms zoekt hij in je hele SharePoint, terwijl je gewoon wilt dat hij naar de spreadsheet voor z’n neus kijkt. De workaround: upload je bestand expliciet via de webversie, dan werkt het beter. Maar het zou makkelijker en beter moeten werken. Voor Excel vinden wij Claude nog steeds veel en veel beter.

Het geheugen is... onvoorspelbaar. Copilot onthoudt bepaalde dingen over jou, maar is niet consistent in wat het onthoudt. Check dus regelmatig je “memories” in de instellingen en verwijder wat niet klopt.

Je kunt (nog) geen meerdere persona’s instellen. Wil je soms reageren als marketeer en soms als manager? Dan moet je handmatig switchen in je custom instructions. Er wordt aan gewerkt, maar voorlopig is dit omslachtig.

Aan het werk

Ok, genoeg context. Dit is wat je concreet kunt doen om Copilot voor je te laten werken:

1. Check of je een betaalde licentie hebt. Copilot zonder licentie kan best wat, maar de echte kracht zit in de betaalde versie (ongeveer €23 per maand). Vraag bij je IT-afdeling of je toegang hebt, of vraag een demo-licentie aan om het te testen.

2. Gebruik de browser, niet de app. Klinkt tegenstrijdig, maar de browserversie (copilot.microsoft.com) is vaak meer up-to-date dan de desktop-app. Updates rollen daar sneller uit, en je hebt toegang tot de nieuwste modellen.

3. Stel custom instructions in. Ga naar de instellingen en vertel Copilot wie je bent, hoe je wilt dat hij reageert, en wat je irritaties zijn (geen emojis, geen bullet points, geen streepjes. Whatever works for you). Dit scheelt je elke keer dezelfde correcties.

4. Begin met de Researcher voor echte onderzoeksvragen. Heb je een complexe vraag die normaal uren research kost? Open Copilot in jouw browser, geef hem aan de Researcher-agent, laat hem 20 minuten draaien, en kijk wat eruit komt. Open ondertussen een nieuw tabblad om verder te werken, als je wegklikt stopt het onderzoek.

5. Experimenteer met notebooks voor terugkerende projecten Werk je aan een specifiek project of voor een vaste klant? Maak een notebook aan, gooi daar alle relevante info in, en bouw zo een slimme kennisbank op.

5 praktische Copilot tips die je direct kunt toepassen

1. De forward slash /: In Copilot Chat roep je met een schuine streep snel bestanden, mensen, meetings of e-mails op. Type ‘/contract 2025’ en hij zoekt direct in je SharePoint. Of ‘/naam collega’ om iemands agenda te bekijken of te vragen wat je met die persoon hebt besproken.

2. Het apenstaartje @: Met ‘@’ activeer je Copilot Agents, zowel de ingebouwde als jouw zelfgemaakte. Type ‘@’ om te zien welke agents beschikbaar zijn en selecteer degene die je nodig hebt. Handig voor snelle toegang tot de Researcher of Analyst.

3. Het plusje +: Klik op het plusje in Copilot Chat om documenten direct aan je prompt toe te voegen. Je kunt kiezen tussen “Add work content” (zoekt in je SharePoint) of “Upload” (vanaf je computer).

4. De Prompt Coach: Copilot Chat heeft een ingebouwde Prompt Coach onder Agents in de zijbalk. Deze helpt je betere prompts te schrijven, en dat maakt echt verschil. Gebruik de Prompt Coach ook om je eigen agents te verbeteren.

5. Persoonlijke schrijfstijl in Outlook Ga naar Outlook → Instellingen → Copilot → Conceptinstructies. Hier stel je je persoonlijke schrijfstijl in, zodat Copilot automatisch e-mails in jouw tone of voice schrijft.

De eerlijke conclusie

Copilot is niet de beste AI ter wereld. Claude schrijft mooiere teksten, ChatGPT heeft meer plugins, en voor sommige taken zijn er betere gespecialiseerde tools. Maar Copilot heeft één mega-voordeel: hij zit al in je werkomgeving. En met het bijkomend voordeel dat je er waarschijnlijk niet zelf voor hoeft te betalen, geldt ook hier weer onze uitnodiging: ga ermee experimenteren!

We zien je graag in het echt. Twee momenten in maart:

6 maart – Internationale Vrouwendag bij EQUALS
Alinda spreekt, naast over de genderkloof in AI. 15:00-18:00 uur, inclusief borrel. Eerste 50 tickets: €79 ex BTW, daarna €110 ex BTW. Koop je kaartje hier.

12 maart – Her/AI Masterclass
2,5 uur praktische AI-inzichten, live demo’s en ruimte voor al je vragen bij HNK Amsterdam Zuidoost tussen 15.30-18u. €199 ex BTW. Koop je kaartje HIER.

En… als je deze gratis content waardevol vindt, overweeg dan om betaald abonnee te worden (€7/maand voor extra wekelijkse nieuwsbrieven) of trakteer ons eenmalig op een koffie. Wij maken her/ai naast ons werk, en elke bijdrage helpt ons de tijd vrij te maken om onze missie voort te zetten: vrouwen de tools geven om vol vertrouwen AI in te zetten.

Subscribe now

ChatGPT, de synoniem voor Generatieve AI, hebben wij uit onze AI-stack gehaald. Perplexity ook.

We hebben op dit moment abonnementen bij:

• Claude (LLM)

• Gemini (LLM)

• Wispr Flow (text-to-speech)

• Superhuman (email)

• Granola (meeting transcriptions)

• ChatGPT

• Perplexity

Met ongeveer 20 dollar per maand per tool stapelt dat zich op. Maar het gaat niet om het geld. Het gaat erom dat we steeds minder waarde kregen van ChatGPT, terwijl de strategische koers van OpenAI ons steeds meer begon tegen te staan.

Waarom ChatGPT niet meer werkte voor ons

OpenAI zit diep in de rode cijfers: $14 miljard verlies per jaar op $20 miljard omzet. Maar de échte wake-up call zit in de enterprise-cijfers. Waar bedrijven daadwerkelijk betalen voor API-toegang (de meest winstgevende markt) is OpenAI’s aandeel gekrompen tot 27%, terwijl Anthropic inmiddels 40% van de enterprise-markt heeft en $100 miljard omzet dit jaar draait. En tóch een waardering van $830 miljard voor OpenAI. Laat dat even inzinken.

Dus… Sam Altman gaat naar het Midden-Oosten om oliegeld op te halen, voegt ads toe aan ChatGPT en verwelkomt adult content. Desperate?

Sam Altman’s strategie heeft steeds meer een “move fast and break things”-aura die niet meer te negeren is. We schrijven vaak over hoe je AI praktisch kunt toepassen, maar we proberen ook altijd de schaduwkant te belichten. Wat AI allemaal voor ons kan doen, brengt ook risico’s met zich mee.

AI is een nieuwe technologie en we zijn allemaal aan het ontdekken wat werkt en wat niet werkt. Lisanne Buik zei het mooi in haar podcast bij de New Female Leaders:

“Je moet gewoon gebruiken en dan gaan voelen waar het schuurt.”

En dat begon bij ons echt te schuren met het gebruik van ChatGPT.

Waarom Perplexity weg kon

Perplexity was handig voor web search en agentic browsing met Comet, maar Claude Chrome doet hetzelfde. Zonder dat je een aparte browser nodig hebt. Eén tool minder = minder overwhelm, minder kosten, minder schakelen tussen apps.

Waarom Claude wint voor ons

De afgelopen maanden heeft Claude feature na feature gelanceerd die het speelveld veranderen. We hebben daar de afgelopen weken over geschreven:

• Claude Code - voor het bouwen van apps en tools (gebruiken we nu dagelijks)

• Claude Chrome - voor web search en browsing taken (dagelijks in gebruik)

• Claude Excel - voor spreadsheet-automatisering (mee aan het experimenteren)

• Claude Co-Work - voor file en task management (mee aan het experimenteren)

Die features zijn nu al ongelooflijk goed. Niet perfect, maar goed genoeg om dagelijks waarde te leveren.

En dan is er Dario Amodei, de CEO van Anthropic. We kennen hem niet persoonlijk, maar in al zijn interviews komt hij over als een fundamenteel ander type leider. Waar Sam Altman praat over AGI en miljarden, blijft Amodei consequent focussen op veiligheid en beleid. Hij vertrok niet voor niks bij OpenAI; hij vond het simpelweg onverantwoord om daar AI te bouwen.

Dat verschil in benadering begint steeds meer te tellen.

Wat we inleveren

1. Maken en bewerken van eigen GPTs - met de gratis versie hebben we nog toegang tot de publieke GPTs, waar we een paar favorieten nog kunnen gebruiken.

2. Voice mode in de app – ChatGPT heeft wel de fijnste app-ervaring, vinden wij. Op de fiets even met voice mode brainstormen. Claude heeft ook voice mode in de app, maar dan moet je op het scherm klikken om te interrumperen, dus op de fiets minder ideaal.

Jammer. Maar trade-off worth it.

Wat dit betekent voor jou

We weten niet hoe morgen eruitziet. Over drie maanden kan OpenAI compleet van richting veranderen. Of kan er een nieuwe speler komen die alles beter doet.

Maar daarom raden we aan om af en toe naar je AI-tools te kijken en jezelf af te vragen:

“Welke tool past nog bij mij, en welke niet meer?”

Kijk naar je AI-abonnementen:

• Welke gebruik je echt dagelijks?

• Welke heb je weken niet geopend?

• Waar betaal je voor, maar gebruik je niet?

• Welke bedrijven nemen strategische beslissingen waar jij je niet prettig bij voelt?

Cancel wat niet meer werkt. Dubbele tools? Kies de beste. Te veel tools? Minder is vaak meer.

De tools ontwikkelen zich razendsnel. Maar jouw bewuste keuzes ook.

Wij zouden het heel leuk vinden als je deelt welke AI-tools jij gebruikt en waarom. We worden graag door jullie geïnspireerd met wat werkt en wat niet!

Tot slot - we zien je graag in het echt. Twee momenten in maart:

6 maart – Internationale Vrouwendag bij EQUALS
Alinda spreekt, naast over de genderkloof in AI. 15:00-18:00 uur, inclusief borrel. Eerste 50 tickets: €79 ex BTW, daarna €110 ex BTW. Koop je kaartje hier.

12 maart – Her/AI Masterclass
2,5 uur praktische AI-inzichten, live demo’s en ruimte voor al je vragen bij HNK Amsterdam Zuidoost tussen 15.30-18u. €199 ex BTW. Mail ons als je deel wilt nemen op hello@herai.work.

En… als je deze gratis content waardevol vindt, overweeg dan om betaald abonnee te worden (€7/maand voor extra wekelijkse nieuwsbrieven) of trakteer ons eenmalig op een koffie. Saskia en ik maken her/ai naast ons werk, en elke bijdrage helpt ons de tijd vrij te maken om onze missie voort te zetten: vrouwen de tools geven om vol vertrouwen AI in te zetten. Dank je wel!

Vorige week schreven we over Claude Code (je eigen AI software-ontwikkelaar). Deze week? Over de Claude Chrome extension. Claude Code bouwt apps voor je. Claude Chrome? Neemt je to-do's over. Het is je virtuele assistent die meedenkt, zoekt én acties onderneemt. Direct vanuit je Chrome browser.

her/ai oordeel

Hype check: ⚡⚡⚡⚡⚡
We waren al laaiend enthousiast over Comet (Perplexity’s browser), maar om te switchen naar een nieuwe browser? Dat blijkt toch irritant. Nu blijf je gewoon in Chrome.

Setup: ⚡⚡⚡⚡
Download is easy, maar let op: ga naar in Chrome naar Extensions en zet handmatig de toggles aan bij ‘Pin to toolbar’, ‘Allow in incognito’ en ‘Allow access to file URLs’. Dat doet het namelijk niet automatisch.

Voor beginners: ⚡⚡⚡⚡⚡
Voelt echt als magie. Je hebt geen tech-kennis nodig.

Tijdsinvestering: 20 minuten

Wat is Claude Chrome?

Claude Chrome is virtuele assistent die actief meewerkt in je browser. Wij waren groot fan van Comet (de agentic browser van Perplexity) maar dit overtreft Comet compleet. Met de Claude extension hoef je je (favoriete) browser niet te verlaten.

Wat moet je doen?

• Zorg dat je Claude Pro hebt via claude.ai (20$ p/maand)

• Download de Chrome extension via de Chrome Web Store

Vergeet niet: Ga naar je Extensions (rechts bovenin Chrome, klik op de 3 verticale puntjes) → ga naar Extensions → klik op Manage extensions → Go naar de Claude extension → zet toggles aan voor ‘Pin to toolbar’, ‘Allow in incognito’ en ‘Allow access to file URLs’

Wat wij allemaal hebben getest

We gingen voor real-life scenario’s. Dingen die tijd kosten + die je eigenlijk altijd uitstelt.

Locatie boeken voor event

“Ik organiseer een event waar twintig deelnemers aan meedoen. Het moet in Amsterdam zijn, maximaal 100 euro per uur, met een scherm en grote tafel waar mensen kunnen werken met hun laptop. Beschikbaar op 12 maart van 16:00 tot 18:00.”

Het vergeleek locaties, filterde op onze criteria, en stuurde direct aanvraagmails naar de top 3 opties. Zo kwamen wij uit bij HNK, en boekten wij de locatie voor onze volgende AI masterclass. Schrijf je hier in of mail ons (hello@herai.work) als je er meer over wilt weten!

Beginner salsalessen boeken

“Ik wil salsalessen samen met mijn vriend. Liefst op een maandag of woensdag na 18:00 bij een salsa dansschool in Amsterdam. Kies 5 beste dansscholen in de buurt van [ons adres] met goede ratings die ook beginnerslessen geven. Zet voor elke school een draft email in mijn inbox met vraag naar startdata en prijzen.”

Resultaat? 5 pre-filled emails klaar om te versturen. In 3 minuten.

Read more

Laatst zat ik op kantoor een gesprek tussen twee AI-engineers af te luisteren dat ging over het optimaliseren van de “RAG-architectuur”. Waar gaat dit over, dacht ik? Ik realiseerde me opnieuw dat veel termen in het AI-landschap - ook voor mij als niet-techneut - overweldigend kunnen zijn.

“If I was to talk to a class of undergrads right now, I would be telling them to get really unbelievably proficient with these tools.”

Demis Hassabis, CEO van Google DeepMind, in Davos deze week

Daarom deze week: jouw naslagwerk voor alle AI-termen die je tegenkomt, met uitleg zonder dat je eerst een master in informatica nodig hebt :-). Gewoon helder en praktisch! Elk kwartaal zullen we dit artikel updaten, dus bewaar het.

AI (Artificial Intelligence) / Kunstmatige intelligentie

Dit is de overkoepelende term voor alle technologie die menselijke intelligentie nabootst. Denk aan patronen herkennen, voorspellingen doen en problemen oplossen. AI is niet één ding: het is een verzamelnaam voor alles van de Netflix-aanbevelingen tot ChatGPT tot je slimme thermostaat. En nee, AI “denkt” niet echt zoals wij, maar het wordt wel goed in doen alsof.

Herkenningspunt: Als iets slim lijkt zonder dat je het elke keer opnieuw moet uitleggen, is het waarschijnlijk AI.

AGI (Artificial General Intelligence)

Het theoretische punt waarop AI niet alleen specifieke taken kan doen, maar échte algemene intelligentie heeft – vergelijkbaar met menselijk denken en redeneren over elk onderwerp. We zijn hier nog lang niet, en experts zijn het oneens over wanneer (of of) we het ooit bereiken.

Huidige status: Alles wat we nu hebben (ChatGPT, Claude, etc.) is “narrow AI” – sterk in specifieke taken, maar geen echte algemene intelligentie.

AI Agent

Een AI die niet alleen reageert op vragen, maar zelfstandig taken kan uitvoeren. Denk aan: emails sorteren en beantwoorden, afspraken inplannen, het boeken van tickets. Het is de volgende stap na chatbots: niet alleen praten, maar ook doen.

Voorbeeld: In plaats van ChatGPT vragen “Zoek hotels in Parijs,” zou een AI-agent automatisch je kalender checken, hotels vergelijken op prijs en reviews, een keuze maken, en de reservering voor je doen.

Bias

Systematische vooroordelen in AI-systemen die ontstaan doordat ze leren van data waarin vooroordelen aanwezig zijn. AI die medische klachten van vrouwen als minder urgent beschrijft, of die altijd mannen tekent als CEO’s? Dat is AI bias in actie.

Waarom het gebeurt: Als trainingsdata vol zitten met historische ongelijkheden (vrouwen die slechter behandeld werden in medische settings), leert de AI die patronen over en reproduceert ze.

Wat je eraan kunt doen: Bewust zijn van de mogelijkheid, kritisch blijven op outputs, en waar mogelijk voor diverse trainingsdata pleiten.

Chain of Thought

Een techniek waarbij je de AI vraagt om stap-voor-stap te redeneren voordat het een eindconclusie geeft. Dit verbetert de kwaliteit bij complexe taken enorm.

Hoe: Voeg simpelweg toe aan je prompt: “Leg je redenering stap voor stap uit voordat je tot een conclusie komt.”

Waarom het werkt: Door AI te dwingen zijn redeneerstappen te tonen, krijg je niet alleen betere antwoorden maar kun je ook zien waar eventuele denkfouten zitten.

Context Window

De hoeveelheid tekst die een AI in één keer kan “zien” en gebruiken. Vergelijk het met je werkgeheugen tijdens een gesprek: je onthoudt wat er net gezegd is, maar niet elk detail van elk gesprek ooit. Vroege modellen hadden kleine context windows (3.000 woorden), de modellen van vandaag kunnen wel 200.000+ woorden tegelijk verwerken.

In de praktijk: Een grote context window betekent dat je hele rapporten kunt uploaden, lange gesprekken kunt voeren zonder dat de AI belangrijke context verliest, of meerdere documenten tegelijk kunt analyseren.

Embeddings

Een manier om tekst om te zetten in getallen zodat computers ermee kunnen rekenen en vergelijken. Woorden met vergelijkbare betekenissen krijgen getallen die dicht bij elkaar liggen. Het woord “koning” staat dichter bij “koningin” dan bij “tafel.”

Waarom het belangrijk is: Dit is hoe AI begrijpt dat “remote work policy” en “thuiswerkbeleid” over hetzelfde gaan, ook al zijn het verschillende woorden. Cruciaal voor zoekfuncties en RAG-systemen.

Generatieve AI

Dit is de soort AI die iets nieuws kan maken wat er nog niet was. In tegenstelling tot klassieke AI die bijvoorbeeld voorspelt hoelang je naar huis fietst (zoals Google Maps), kan generatieve AI teksten schrijven, afbeeldingen maken, muziek componeren; allemaal dingen die nog niet bestonden. ChatGPT, Dall-E, Midjourney? Allemaal generatieve AI.

De beste analogie: Klassieke AI is als de Spotify Discover Weekly die voor jou liedjes selecteert die al bestaan. Generatieve AI componeert een volledig nieuw nummer op basis van wat jij mooi vindt.

Hallucineren

Wanneer een AI met overtuiging iets genereert dat onjuist of verzonnen is. Het klinkt plausibel, maar het klopt niet. Dit gebeurt omdat AI’s patronen voorspellen, niet “weten” wat waar is. Ze kunnen bijvoorbeeld niet-bestaande boeken citeren of fictieve statistieken verzinnen.

Waarom het gebeurt: AI’s zijn getraind om de meest waarschijnlijke volgende woorden te voorspellen, niet om feitelijke juistheid te garanderen. Als iets “eruit ziet” als een plausibel antwoord, kan het dat genereren, ook als het niet waar is.

Literacy

Het vermogen om AI-tools effectief te gebruiken, kritisch te evalueren, en de impact ervan te begrijpen. Belangrijk: dit betekent niet dat je moet kunnen programmeren of de technische details moet snappen. Het gaat om weten wanneer AI wel en niet te gebruiken, goede prompts kunnen schrijven, en outputs kunnen beoordelen.

Waarom het cruciaal is: De Europese AI Act (in werking sinds 2024) vereist dat organisaties ervoor zorgen dat medewerkers die AI gebruiken, hierin getraind zijn. Het is niet langer optioneel – het is een compliance-vereiste.

LLM (Large Language Model)

Een LLM is de technologie achter tools als ChatGPT, Claude en Gemini. Het is een neuraal netwerk dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Het werkt door te voorspellen wat het volgende woord zou moeten zijn, gebaseerd op de context van alle woorden ervoor. “Large” betekent hier echt large: miljarden parameters (de draaiknoppen waar het model tijdens training aan draait).

Waarom het er toe doet: Als je begrijpt dat een LLM geen zoekmachine is maar een patroonherkenner, ga je het heel anders gebruiken.

Neuraal Netwerk

Een AI-systeem geïnspireerd op de structuur van het menselijk brein. Bestaat uit lagen van onderling verbonden “neuronen” die samen complexe patronen kunnen herkennen. De basis van de meeste moderne AI.

Parameters

De miljarden kleine “draaiknoppen” die een AI-model tijdens training aanpast om beter te worden. Hoe meer parameters, hoe complexer patronen het model kan leren – maar ook hoe duurder het is om te trainen en te gebruiken.

Schaalvoorbeeld: GPT-3 had 175 miljard parameters. Grotere modellen hebben er nog veel meer.

Prompt / Prompting

Een prompt is simpelweg de instructie of vraag die je aan een AI geeft. Klinkt simpel, maar de kwaliteit van je prompt bepaalt grotendeels de kwaliteit van het antwoord. Een vage prompt als “Schrijf iets over marketing” geeft je iets vaags terug. Een heldere prompt met context, rol en verwachtingen? Dat levert je bruikbare content op.

Tip: Behandel een AI-tool niet als Google. Denk meer aan het briefen van een stagiair: hoe duidelijker je bent over wat je wilt, hoe beter het resultaat.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Een techniek waarbij een AI eerst relevante documenten of data opzoekt voordat het een antwoord genereert. Hierdoor kan het model actuele, specifieke informatie gebruiken die niet in zijn originele training zat.

Voorbeeld: Je uploadt je bedrijfshandboek naar een AI-tool. Als je vraagt “Wat is ons verlofbeleid?”, gebruikt de AI RAG om eerst het relevante deel van het handboek op te zoeken en vervolgens een antwoord te genereren gebaseerd op die exacte informatie.

Waarom het goud waard is: Het voorkomt hallucinaties bij bedrijfsspecifieke vragen en zorgt dat AI toegang heeft tot jouw actuele documenten.

Temperature

Een (advanced) instelling binnen een LLM die bepaalt hoe creatief of voorspelbaar een AI’s antwoorden zijn. Lage temperature (0.0-0.3) = zeer voorspelbaar, consistent, feitelijk. Hoge temperature (0.7-1.0) = creatiever, variabeler, soms onvoorspelbaar.

Wanneer laag gebruiken: Feitelijke samenvattingen, data-analyse, technische documentatie.

Wanneer hoog gebruiken: Brainstormen, creatief schrijven, marketingteksten waar je originaliteit wilt.

Praktische noot: In de reguliere LLM interfaces kun je temperature niet direct aanpassen; dit is een vaste instelling per model. Maar je kunt het effect wel simuleren door de gewenste temperatuur in je prompt te benoemen.

Token

Tokens zijn de bouwstenen waarmee AI’s tekst verwerken. Ongeveer één token = 3-4 karakters (letters, cijfers, leestekens). Waarom belangrijk? Omdat je bij veel AI-tools per token betaalt, en omdat modellen een limiet hebben aan hoeveel tokens ze in één keer kunnen verwerken.

In de praktijk: Een gemiddelde email van 200 woorden is ongeveer 300 tokens. Als je model een limiet heeft van 100.000 tokens, kun je behoorlijk lange documenten analyseren voordat je tegen de grens aanloopt.

Ben je een term tegengekomen die hier nog niet in staat? Stuur hem door naar hello@herai.work en we voegen hem toe.

En dan nog even dit: er komen in maart weer twee momenten aan!

• 6 maart: Internationale Vrouwendag Op 6 maart vieren we Internationale Vrouwendag bij EQUALS in Amsterdam, samen met A Cup of Ambition. Alinda staat op het podium als “Rule Breaker in Tech” en neemt je mee in iets wat ons na aan het hart ligt: de genderkloof in AI en hoe we die nu gaan dichten. Want dat Noorse onderzoek waar we eerder over schreven – dat een gemiddelde man met AI mogelijk beter presteert dan een topvrouw zonder – dat blijft knagen, en terecht. Maar het goede nieuws is dat kennis en bewustzijn de eerste stappen zijn, en die gaan we samen zetten. Het event duurt van 15:00 tot 18:00 uur, inclusief borrel, en je ontmoet ook andere rule breakers uit de zorg, kunst, sport en media. De eerste 50 kaarten kosten €79 excl BTW, daarna €110 excl BTW. Koop je kaartje hier.

• 12 maart: her/ai masterclass, dieper de materie in Wil je echt de handen uit de mouwen steken en in een paar uur tijd begrijpen wat AI wél is (en vooral wat het niet is), hoe je het dagelijks toepast zonder overwhelm, en die “wow, dát kan dus ook?!”-momenten ervaren? Dan is onze masterclass bij HNK Amsterdam Zuidoost iets voor jou. Twee uur vol praktische inzichten, live demo’s en een zaal vol slimme vrouwen die het samen uitzoeken, met ruimte voor al je vragen. Prijs: €199 ex BTW (€240 incl BTW). Meld je aan via Luma.

We hopen je te zien bij een van deze momenten, want zoals we altijd zeggen: de tools ontwikkelen zich razendsnel, maar jij ook!