AI is dus geen plug & play

Iedereen kent de laagdrempelige toepassingen van AI: een tekst schrijven met ChatGPT, een plaatje genereren met Midjourney of Banana, of een video maken met Sora. Dat voelt magisch, maar blijft vaak in de “communicatie- en inspiratiehoek”. Leuk voor een pitch of een social post, maar zodra je wilt automatiseren, koppelen of grootschalig toepassen… dan blijkt AI ineens niet zo plug & play.

Als niet-developer ontdek je dat er grenzen zijn. Je krijgt code of scripts aangereikt, maar die moet je wel draaien, hosten en onderhouden. En daar loop je stuk.

In mijn vorige project > Van chaos naar overzicht: hoe AI jouw beeldbank kan bouwen liep ik daar zelf tegenaan. Wat begon als een simpele vraag (“kan AI 5000 foto’s automatisch analyseren en ordenen?”) bleek complexer dan gedacht. Met losse tools kwam ik niet verder, en pas door de technische kennis van onze developers werd het een schaalbare oplossing: een doorzoekbare beeldbank die écht bruikbaar is.

AI klinkt simpel, maar schaalbaar inzetten is een ander verhaal

Met tools als ChatGPT kun je snel iets voor elkaar krijgen. Een tekst, een samenvatting, een brainstorm. Voor een eerste stap is dat geweldig. Maar zodra je data wilt koppelen, duizenden bestanden wilt doorzoeken of processen écht wilt automatiseren, merk je de beperkingen.

Waar de echte kracht van AI zit

De waarde van AI zit in de combinatie van drie elementen:

• Creativiteit: Zien waar AI je kan helpen, kansen spotten en experimenteren.
• Techniek: Developers die weten hoe je AI koppelt, schaalbaar maakt en zo zorgt voor automatisering.
• Rekenkracht: De infrastructuur (servers, GPU’s, LLM’s) die nodig is om grote hoeveelheden data te verwerken.

Pas als die drie samenkomen, krijg je resultaten die verder gaan dan een gimmick.

Mijn rol als niet-developer

Juist omdat ik geen developer ben, ervaar ik dit spanningsveld scherp. Ik zie de kansen en de problemen, maar ik weet ook dat ik niet alles zelf kan oplossen. Dat maakt het werken met AI des te interessanter: je ontdekt waar jouw rol eindigt en waar de techniek het moet overnemen.

Ik gebruik AI dagelijks: voor communicatie, teksten, visuals en brainstorms. Het helpt me sneller, creatiever en slimmer werken. Maar ik weet ook: er is een scheidslijn. Zodra het gaat over automatiseren, schaalbare workflows of het inzetten van rekenkracht, dan heb je meer nodig dan alleen ChatGPT of een design-tool. En precies daar begint de kracht van samenwerking tussen creativiteit en techniek.

Van tool naar project

Het beeldbankproject liet me dit glashelder zien. AI kan heel veel, maar niet alleen. Je hebt de combinatie nodig: een idee, de juiste prompts, en technische mensen die het schaalbaar maken. Gelukkig heb ik developers om me heen die mijn ideeën direct omzetten in technische oplossingen.

AI adopteren is voor mij dus vanzelfsprekend, het zit inmiddels in mijn dagelijkse werk. Maar de echte waarde zie ik in de projecten waarin AI wordt verbonden met techniek. Want dáár ontstaat de stap van losse experimenten naar structurele oplossingen.

Herken je dit? Waar loop jij tegenaan met AI? En wat gebeurt er als je de stap zet van losse tools naar echte projecten? Heb je ideeën voor automatisering waarvan je denkt dat AI het zou moeten kunnen? Neem gerust contact op, we vinden het leuk om met je mee te denken.