Wat marketeers vergeten: AI is pas slim als jíj het bent

Veel marketeers zijn bang dat AI hun creativiteit overbodig maakt. De angst is begrijpelijk: als een machine met één druk op de knop een campagneconcept, een reeks social posts of een complete e-mailflow kan genereren, wat blijft er dan nog over van het menselijke aspect? Wat is de waarde van onze ervaring, ons inzicht, onze vonk?

Dit is de verkeerde vraag. De realiteit is dat AI geen bedreiging is voor creativiteit; het creëert juist de ruimte die we nodig hebben om écht creatief te zijn. Als je repetitieve, tijdrovende taken automatiseert, houd je eindelijk de mentale bandbreedte over om te experimenteren, diep na te denken en systemen te ontwerpen die voorheen ondenkbaar waren.

De meeste marketeers gebruiken AI echter nog niet op deze manier. Ze zien het als een handig hulpmiddel voor losse taken, maar missen de essentie: de ware kracht van AI ligt niet in wat het voor je doet, maar in wat jij ermee kunt bouwen. Dit artikel laat zien waarom de toekomst van marketing niet draait om meer produceren, maar om slimmer denken. En hoe jij de marketeer wordt die AI niet alleen gebruikt, maar het ook daadwerkelijk slim maakt.

De realiteit: AI als stagiair in plaats van strategisch partner

Laten we eerlijk zijn: hoe gebruik jij AI op dit moment? Waarschijnlijk voor taken als:

• “Schrijf een pakkende onderwerpregel voor deze nieuwsbrief.”
• “Vat dit rapport van 50 pagina’s samen.”
• “Geef me tien ideeën voor een blog over duurzaamheid.”
• “Vertaal deze advertentietekst naar het Engels.”

Dit zijn nuttige toepassingen die je tijd besparen. Maar in wezen behandel je AI als een stagiair. Je geeft een duidelijke, afgebakende opdracht en verwacht een snel, acceptabel resultaat. Zodra de taak is voltooid, ga je verder met de volgende. Er is geen sprake van een leerproces, geen feedbackloop, geen systeem dat slimmer wordt naarmate je het vaker gebruikt.

Deze aanpak is begrijpelijk, want het levert directe winst op. Je vinkt sneller taken van je to-do-lijst af. Maar het is ook de minst interessante toepassing van AI. Het is alsof je een Formule 1-auto koopt en er alleen boodschappen mee doet in de stad. Je gebruikt een fractie van het potentieel en mist de ware kracht die onder de motorkap verborgen zit.

De echte waarde van AI ontstaat wanneer je stopt met denken in losse opdrachten en begint te denken in systemen. Wat als je AI niet alleen een taak laat uitvoeren, maar het ook leert van het resultaat? Wat als je een workflow bouwt die zichzelf verbetert, die terugpraat, die patronen herkent die jij zelf nooit zou zien? Dan verandert AI van een uitvoerende stagiair in een strategische partner die jouw denkwerk naar een hoger niveau tilt.

Van losse taken naar lerende systemen: de praktijk

Het verschil tussen AI als hulpmiddel en AI als systeemdenken wordt pas echt duidelijk met concrete voorbeelden. Waar de meeste marketeers stoppen bij het genereren van een stuk tekst, begint het voor de strategische marketeer pas. Het gaat niet om de output zelf, maar om wat je met die output doet en hoe je een feedbackmechanisme creëert.

Stel je voor dat je AI inzet voor je sales-outreach. De standaardaanpak is om ChatGPT te vragen een reeks follow-up e-mails te schrijven. Je krijgt een paar generieke templates, past ze lichtjes aan en laadt ze in je CRM. Klaar. Maar wat heb je nu echt bereikt? Je hebt wat tijd bespaard, maar je hebt niets geleerd. Je weet nog steeds niet wélke follow-up werkt en waarom.

Nu de systeemaanpak.

Voorbeeld 1: De zelflerende follow-up agent

Bij Triad experimenteren we met een AI-agent die veel verder gaat. Dit systeem is ontworpen om niet alleen e-mails te sturen, maar ook om te leren van de interacties die eruit voortkomen.

Hoe werkt het?

1. De basis: we beginnen met een aantal basis-templates voor follow-up e-mails, gegenereerd door een AI-model. Deze templates bevatten verschillende invalshoeken, toon en call-to-actions.
2. Verzenden en meten: de agent stuurt deze e-mails naar verschillende segmenten van onze leadlijst. Vervolgens monitoren we de resultaten: wie opent de e-mail? Wie klikt op een link? Wie reageert er? En, belangrijk, wie converteert uiteindelijk naar een afspraak?
3. De feedbackloop: deze data wordt teruggekoppeld aan de AI-agent. De agent krijgt de opdracht: “Dit zijn de e-mails die tot een positieve reactie leidden, en dit zijn de e-mails die werden genegeerd. Analyseer de succesvolle varianten. Wat hebben ze gemeen? De toon? De lengte? De specifieke vraag die gesteld werd?”
4. Optimalisatie: op basis van deze analyse genereert de agent nieuwe, verbeterde varianten van de e-mails. Het systeem begint patronen te herkennen: “Blijkbaar reageren leads in de tech-sector beter op een korte, directe vraag, terwijl marketingmanagers de voorkeur geven aan een follow-up die refereert aan een recente blogpost.”
5. Continue verbetering: dit proces herhaalt zich continu. De copy wordt automatisch aangepast en geoptimaliseerd op basis van real-time data. De agent wordt met elke verstuurde e-mail slimmer en effectiever.

Het resultaat? We zijn niet langer afhankelijk van ons eigen onderbuikgevoel of A/B-testen die weken duren. We hebben een systeem gecreëerd dat zelfstandig leert en de effectiviteit van onze outreach continu verhoogt. De marketeer is hier geen tekstschrijver meer, maar de architect van het leersysteem.

Voorbeeld 2: De agent die koude leads weer opwarmt

Een ander krachtig voorbeeld is het identificeren van ‘verloren’ leads. Elk bedrijf heeft een database vol met contacten die ooit interesse toonden, maar om wat voor reden dan ook zijn afgehaakt. Ze openden een paar e-mails, bezochten de website, maar reageerden nooit op een sales-call. De meeste marketeers laten deze leads voor wat ze zijn. Zonde van de tijd.

Een slimme AI-agent kan hier goud vinden.

Hoe werkt het?

1. Data-analyse: de agent krijgt toegang tot je volledige CRM-data, inclusief websitebezoeken, e-mailinteracties, downloads en socialmedia-activiteit.
2. Patroonherkenning: de agent analyseert het gedrag van leads die wél klant werden. Wat deden zij vlak voordat ze converteerden? Bezochten ze de prijspagina? Downloadden ze een specifieke case study? Stelden ze een vraag via de chatbot? De agent bouwt een profiel op van ‘koopklaar gedrag’.
3. Scoren van koude leads: vervolgens analyseert de agent de database met koude leads. Het systeem zoekt naar subtiele signalen die overeenkomen met het ‘koopklaar’ profiel. Misschien bezoekt een lead die al zes maanden stil is plotseling weer de website. Of misschien liked hij een post van je bedrijf op LinkedIn. Dit zijn signalen die een menselijke marketeer gemakkelijk mist.
4. Gepersonaliseerde actie: wanneer de agent een ‘opwarmende’ lead identificeert, kan hij automatisch een actie triggeren. Dit hoeft geen platte sales-e-mail te zijn. Het kan een uitnodiging zijn voor een relevant webinar, het sturen van een whitepaper over het onderwerp waar de lead naar keek, of een notificatie naar de accountmanager met de boodschap: “Let op, deze lead toont opnieuw interesse. Dit is een goed moment voor een persoonlijke follow-up.”

In dit scenario is AI niet bezig met het maken van content, maar met het begrijpen van context. Het verbindt losse datapunten tot een coherent verhaal en stelt je in staat om op het perfecte moment met de juiste boodschap in te stappen.

De boodschap: AI is het begin van creatiever denken in systemen

Deze voorbeelden tonen aan dat de ware revolutie van AI niet ligt in het automatiseren van creatieve taken, maar in het mogelijk maken van creatief systeemdenken. Je creativiteit verschuift van het produceren van de ‘output’ (de e-mail, de blog, de advertentie) naar het ontwerpen van de ‘workflow’ (het leersysteem, de feedbackloop, de geautomatiseerde beslisboom).

Je bent niet langer de persoon die de stenen bakt, maar de architect die het gebouw ontwerpt. Je stelt jezelf vragen als:

• Hoe kan ik een systeem bouwen dat zichzelf verbetert?
• Welke databronnen kan ik met elkaar verbinden om nieuwe inzichten te genereren?
• Hoe creëer ik een feedbackmechanisme dat mijn AI-modellen daadwerkelijk slimmer maakt?
• Welke beslissingen in mijn marketingproces kunnen volledig geautomatiseerd worden op basis van data, zodat mijn team zich kan focussen op strategie en klantrelaties?

Dit is een fundamenteel andere, en veel uitdagendere, vorm van creativiteit. Het vereist een holistische blik, analytisch vermogen en het lef om processen te bouwen die je op een gegeven moment zelf niet meer volledig kunt bijbenen. Het is de overstap van handwerk naar engineering. En het is precies waar de volgende generatie succesvolle marketeers zich zal onderscheiden.

Jouw agenda voor de toekomst van marketing

AI gaat de marketeer niet vervangen. Maar het gaat de rol van de marketeer wel fundamenteel veranderen. De winnaars van morgen zijn niet degenen die het snelst een prompt kunnen intypen, maar degenen die het slimst een systeem kunnen ontwerpen.

Hoe word jij die marketeer?

1. Stop met denken in losse opdrachten. Elke keer dat je AI vraagt iets voor je te doen, stel jezelf de vraag: “Hoe kan ik dit proces omzetten in een lerend systeem? Hoe kan ik het resultaat meten en die data gebruiken om de volgende keer een betere opdracht te geven?”
2. Word een data-architect. Leer welke data je bedrijf verzamelt en hoe je die kunt ontsluiten. De kracht van AI schuilt in de data waarmee je het voedt. Begrijp hoe je CRM, je marketing automation platform en je website-analytics met elkaar kunnen praten.
3. Experimenteer klein. Je hoeft niet meteen een volledig autonoom marketingsysteem te bouwen. Begin met een klein, afgebakend proces. Bouw bijvoorbeeld een simpele feedbackloop voor je nieuwsbriefonderwerpregels. Leer van de resultaten en breid van daaruit verder uit.
4. Focus op de ‘waarom’-vraag. Terwijl AI het ‘wat’ en ‘hoe’ overneemt, wordt jouw rol als strateeg belangrijker dan ooit. Waarom doen we deze campagne? Wie is onze doelgroep écht en wat drijft hen? Welk verhaal willen we als merk vertellen? Dit zijn vragen die AI niet kan beantwoorden.

De toekomst van marketing is niet meer maken, maar slimmer denken over wat je al hebt. Het gaat erom dat je de systemen bouwt die het zware werk doen, zodat jij de ruimte hebt voor de strategische, creatieve en menselijke aspecten die het echte verschil maken. Laat AI de rest doen, maar zorg ervoor dat jij degene bent die het vertelt wat ‘de rest’ is. Want AI is pas echt slim, als jij het bent.

Home < Wat marketeers vergeten: AI is pas slim als jíj het bent