Je AI trainen: de mythe van het lange gesprek

Gisteren zat ik in een implementatiesessie met een klant. Ze had slechte ervaringen met Claude. Ze moest veertien campagnemails schrijven voor een lancering. De eerste deed ze samen met de AI, stap voor stap, tot die mail precies goed zat. Toen ze aan de tweede begon, was de AI het spoor kwijt, alsof hij vergeten was wat ze tien minuten eerder had gezegd.

Dus ging ze terug naar ChatGPT. Daar deed ze al haar mails na elkaar in één lang gesprek, en het onthield alles. Logisch dat ze dacht: ChatGPT is gewoon beter.

„Je AI trainen”, noemde ze dat. Alleen bestaat dat niet. Je voert gewoon een heel lang gesprek. Dat werkt, tot het niet meer werkt. En dan denk je dat de tool het probleem is, terwijl het je eigen manier van werken is.

Kan je je AI trainen in een gesprek?

Nee. Wat de meeste mensen „mijn AI trainen” noemen, is een heel lang gesprek voeren. Het model leert niks bij van jouw chat. Als standaardgebruiker pas je het niet aan door ermee te praten. Het onthoudt alleen wat er op dat moment in het gesprek staat.

„Ik heb mijn AI getraind.” Ik hoor het constant. En ik snap waarom het zo voelt. Je hebt uren met dat ding gepraat, het kent je toon, je voorbeelden, je klant. Het voelt alsof je samen iets hebt opgebouwd. In werkelijkheid heb je één lange conversatie opgebouwd. En een conversatie heeft een rand.

Waarom vergeet je AI wat je eerder zei?

Omdat een AI maar een beperkte hoeveelheid tekst tegelijk kan vasthouden. Wordt het gesprek te lang, dan valt het oudste eruit. Weg. Die grens heet het context window.

Stel je een tafel voor. De AI legt daar alles op wat het nodig heeft: jouw vraag, alles wat jullie besproken hebben, elk voorbeeld dat je gaf. Zolang alles op de tafel past, ziet de AI het en gebruikt het. Maar de tafel heeft een rand. Leg je er te veel op, dan duwen de nieuwe papieren de oudste eraf. Alles wat je in het begin van het gesprek zei, ligt dan op de grond. Voor de AI bestaat het niet meer.

Elk stukje tekst neemt plaats in op die tafel. Hoe langer je gesprek, hoe voller het wordt. Die plaats meten ze in tokens, maar onthoud gewoon: vol is vol.

Dat is exact wat mijn klant voelde. Tegen mail twee was de tafel vol, en de instructies van mail één lagen al lang op de grond. De AI werkte nog even goed als altijd. Hij kon alleen niet meer zien wat ze in het begin had gezegd.

Waarom lost overstappen naar een andere tool het niet op?

Omdat je hetzelfde probleem meeneemt. ChatGPT heeft een grotere tafel, dus je voelt de rand later. Ook een grote tafel raakt vol. Op een gegeven moment vergeet ChatGPT net zo goed, en zit je weer opnieuw te herhalen en bij te sturen.

Dit is waar de meeste mensen vastlopen. Je hoort van iedereen dat die andere tool zo goed is, dus je stapt over. Je gebruikt hem precies hetzelfde als de vorige, en na een tijd bots je tegen dezelfde muur. Dan probeer je de volgende. En de volgende. Je gebruikt een krachtig werktuig alsof het een chatbot is.

Dat is de norm. Uit een analyse van OpenAI van anderhalf miljoen ChatGPT-gesprekken bleek dat bijna de helft simpelweg vragen stellen is. Mensen behandelen AI als een adviseur waar je iets aan vraagt. Handig, en toch blijft het praten. Er wordt niks vastgelegd.

De echte oplossing ligt buiten het gesprek. Je hebt een plek nodig waar je informatie blijft staan, ook als je het venster sluit. Dat is ook precies waarom losse tools nog geen systeem vormen.

Wat is goed werken met AI dan wél?

Goed werken met AI is kunnen vertellen hoe je werkt, en waarom je de dingen doet zoals je ze doet. Uitleggen wat er in je hoofd zit, in gewone woorden. De AI schrijft het voor jou op.

Dat klinkt simpel, en toch is het net waar de meeste mensen op vastlopen. Want het meeste van wat jij goed doet, doe je op automatische piloot. Je weet perfect hoe een goede mail van jou klinkt, welke toon wel en niet past, wat je altijd schrapt. Maar je hebt het nooit uitgeschreven. Het zit in je hoofd, en daar blijft het.

Dit is letterlijk wat ik als integrator elke dag doe bij ondernemers. Ik haal wat op instinct in hun hoofd zit naar buiten en maak er iets van dat je kan overdragen. Van hoofd naar systeem. AI dwingt je tot diezelfde oefening. Een vaardigheid die je kan leren.

De cijfers laten zien waar de kans ligt. In 2025 gebruikte 58,8 procent van de Vlaamse bedrijven minstens één AI-technologie, volgens de Vlaamse AI-barometer. Of je nu een Vlaamse KMO runt of een MKB-bedrijf in Nederland, het patroon is hetzelfde: iedereen gebruikt het, bijna niemand heeft opgeschreven hoe. Daar zit het hele verschil.

Hoe zet je een goed resultaat om in een herbruikbaar proces?

Op het moment dat het resultaat goed is, stop je niet. Je vraagt de AI om het recept. Letterlijk: „analyseer alles wat we net besproken hebben, en zet het om in een stappenplan waarmee we van een ruwe mail naar een sterke salesmail gaan. Stap voor stap.” De AI geeft je dat proces terug, en dat proces kan je eindeloos hergebruiken.

Dat is wat ik mijn klant liet doen. Haar eerste mail zat goed na een lang gesprek. In plaats van dat gesprek te bewaren en er mail twee bovenop te stapelen, vroegen we de AI om de stappen die we net hadden gezet uit te schrijven. Welke vragen stelde ze zichzelf, in welke volgorde, wat maakte de mail uiteindelijk sterk. Binnen een minuut stond haar eigen werkwijze op papier.

Dat recept kan je op twee manieren gebruiken.

Manier van werken	Wat je doet	Wat het kost
AI als chatbot	Elke mail opnieuw uitleggen in een steeds langer gesprek	De tafel loopt vol, de AI vergeet, jij herhaalt jezelf
AI als systeem	Je proces één keer vastleggen en het telkens laten draaien	Een leeg gesprek, altijd hetzelfde resultaat, geen geprompt

Zie het als een medewerker inwerken. Je gaat een nieuw teamlid niet elke ochtend opnieuw uitleggen hoe een mail eruit moet zien. Je legt het één keer goed uit, en daarna doet ze het zelf. Bij AI heet dat een skill: je proces, vastgelegd, klaar om te draaien op elke nieuwe mail. Prompten is niet eens meer nodig. Eén zin volstaat: verbeter deze mail. En omdat je telkens in een nieuw, leeg gesprek start, blijft je tafel leeg en loop je nooit meer vol.

Vroeger heette dat goed prompten: de juiste instructie typen. Nu leg je een heel proces vast, met een vast startpunt, vaste stappen en een vast resultaat. Van prompt naar proces.

Waarom is dit juist belangrijk voor vrouwelijke ondernemers?

Omdat vrouwen generatieve AI nog altijd minder gebruiken dan mannen. En laat dat net de plek zijn waar de kans ligt.

Volgens cijfers van Deloitte gebruikte in 2024 33 procent van de vrouwen generatieve AI, tegenover 44 procent van de mannen. Onderzoek van Harvard Business School komt tot een vergelijkbaar beeld: vrouwen gebruiken deze tools ongeveer een kwart minder dan mannen, onder meer omdat ze zich meer zorgen maken over de ethiek en over hoe het overkomt om op AI te leunen.

Dat is jammer, want de winst ligt binnen handbereik. Wie doorgaat tot het goed is en dan het recept bewaart, heeft het te pakken. De tool die je kiest, doet er weinig toe. Andermans kant-en-klare skills evenmin, want andermans skill is andermans proces, en dat past niet op jouw bedrijf. Wat telt, is dat je je eigen manier van werken op papier krijgt.

Tot slot

Wie haar eigen proces kan uitschrijven, haalt alles uit AI. Wie van tool naar tool blijft springen, begint elke keer opnieuw. Het werk zit in wat je over je eigen manier van werken kan vertellen.

Daar draait SHEBUILDS om: een duurzaam bedrijf uitbouwen met een AI Operating System dat van jou is, waar de AI alleen de motor is. Ik werk aan een basiscursus die je leert werken met AI als een krachtige tool in plaats van een chatbot. Wil je op de hoogte blijven, zet je op de interesselijst.

Blijf op de hoogte van SHEBUILDS

Veelgestelde vragen

Kan je ChatGPT trainen op je eigen data?

Nee, niet door gewoon te chatten. Je gesprekken passen het model niet aan. Wil je dat de AI jouw manier van werken kent, dan leg je die vast in een proces of een skill, niet in een los gesprek.

Wat is een context window?

De hoeveelheid tekst die een AI tegelijk kan zien en gebruiken. Alles wat erin past, kan hij meenemen. Wordt het gesprek te lang, dan valt het oudste eruit en vergeet hij het.

Wat is het verschil tussen een prompt en een skill?

Een prompt is een instructie die je elke keer opnieuw typt. Een skill is je proces, één keer vastgelegd, dat de AI automatisch toepast zonder dat je nog moet uitleggen wat je wil.

Is Claude beter dan ChatGPT?

Dat is de verkeerde vraag. Ze zijn anders gebouwd. ChatGPT houdt een lang gesprek langer vol, Claude komt tot zijn recht in een vaste set-up waar je proces in vastligt. Belangrijker dan de keuze tussen de twee is hoe je ze gebruikt: als chatbot of als systeem.