De AI-efficiëntie-illusie: waarom je niet zo veel sneller werkt als je denkt
1. Self-estimate miscalibration
Mensen hebben werkelijk geen benul van hun eigen gedrag. Wanneer je professionals vraagt hoe vaak ze een AI-tool in hun workflow gebruiken, schatten ze dat systematisch veel lager in dan de harde logs laten zien. We denken graag dat we zelf aan het stuur zitten en de meeste beslissingen zelf nemen. In werkelijkheid roepen we de tool aan voor elke wissewasje zonder dat we het zelf doorhebben.
2. The efficiency-gain illusion
Dit is het echte gevaar voor je productiviteit. We hebben de chronische neiging om te overschatten hoeveel tijd en cognitieve moeite AI ons bespaart. Een taak voelt lichter omdat we het werk 'uitbesteden' aan een interface. Dat de voorbereiding, de prompt, het wachten op de output en de eindcontrole uiteindelijk net zoveel of méér tijd opslokken, filtert ons brein moeiteloos weg. Het voelt alsof we als een raket gaan. Maar gevoel is geen goede KPI.
De gevaarlijke feedback loop
Wat dit onderzoek essentieel maakt voor teams, is het waargenomen carryover-effect. Heb je in een werksessie al een paar keer met AI gewerkt? Dan is de kans exponentieel groter dat je die tool direct weer opent voor een volgende, nóg simpelere taak. Eerder gebruik wakkert dus direct nieuw gebruik aan en versterkt die blinde efficiëntie-illusie.
Het ultieme risico hiervan is een overreliance feedback loop. Je gebruikt AI, je brein registreert een vals en overschat gevoel van tijdwinst, je gebruikt het vervolgens voor een nog banalere taak, en langzaam erodeert je eigen denkkracht en kritische blik. Voor je het weet is een heel team qua productiviteit afhankelijk van een taalmodel, zonder dat de output er kwalitatief of qua snelheid op vooruit gaat.
Drie nuchtere adviezen voor je team
Als we de adoptie van AI simpelweg 'vrijgeven' op een afdeling zonder enige kaders, dan innoveren we niet; dan creëren we hooguit digitale bureaucratie op microniveau. Hoe voorkom je de illusie in de praktijk? Ik hanteer bij implementaties altijd de volgende vuistregels.
Meet écht, niet op gevoel
Stop subiet met medewerker-surveys waarin je de vraag stelt of mensen zich 'productiever voelen' sinds ze Copilot of ChatGPT hebben. Dat gevoel is irrelevant en zwaar vertekend. Maak het objectief. Ontwerp een simpele A/B-test in je operatie voor je meest voorkomende processen. Meet de daadwerkelijke bestede kloktijd per taak, inclusief de eventuele redigeertijd van AI-content. Harde seconden verslaan aannames.
Reserveer AI voor het zware tilwerk
Modellen blinken uit in patroonherkenning, het synthetiseren van honderd pagina's aan vergaderstukken, of het opzetten van een ingewikkelde projectplanning. Dáár zit je echte return on investment (ROI). Maak aan je team duidelijk dat we de tools inzetten voor cognitief zware taken. Leer ze analyseren wat de zwaarte van een taak is voordat ze op de shortcut-knop drukken.
Bouw friction in voor simpele taken
We hebben onze werkplekken soms zo ingericht dat de AI-assistent overal op de voorgrond springt. Breng wat frictie terug. Hanteer met je team simpelweg een 'dertig-seconden regel'. Moet je een simpele rekensom doen of een feitelijke vraag van een collega beantwoorden wat je zelf binnen een halve minuut kunt? Blijf van die prompt-balk af. Het houdt de geest scherp en elimineert de wachttijd op onnodige machine-output.
De bottom line
Elke disruptieve technologie verleidt ons met de droom van grenzeloze tijdwinst. Maar als we voor elke basale spelfout, rekensom of korte e-mail een gigantisch neuraal netwerk aan het werk zetten, zijn we niet efficiënt bezig we bedriegen onszelf vanuit intellectuele luiheid. Gebruik AI daar waar het je denkkracht exponentieel vergroot, niet als excuus om niet meer zelf hoeven na te denken bij simpele kantoorklusjes. De realiteit beloont echte resultaten, geen illusies.
// Over de auteur
Job van den Berg
Mede-oprichter, AI Keynote Spreker & Techondernemer
Tech-ondernemer (1989) met een achtergrond als socioloog (Research Master (MSc) in statistiek en sociologie) en een van de meest gevraagde keynote sprekers over AI en data in Nederland. Als mede-oprichter van Ai.nl, The Automation Group en Proxies leidt hij engineers die agentic AI van prototype naar productie brengen binnen enterprises. Op het podium vertaalt Job die hands-on praktijk naar concrete strategieën. Eerder was Job Chief Data bij o.a. DPG Media en Kantar. Hij is co-auteur van 5 boeken over AI waaronder 'AI Agents' en 'Handboek AI Strategie' en een veelgevraagd expert in de landelijke media.
LinkedIn
