De heavy lifting met AI is niet meer typen. Het is ordenen en reviewen

Waar het werk naartoe verschuift

Dorine is Competence Manager bij Elmos en werkt al jaren als project manager en analist over de hele software development lifecycle. Sinds een paar maanden ziet ze haar eigen werkpatroon kantelen. Het mechanische typen valt weg. Wat overblijft, is iets anders.

‍

"De heavy lifting is eigenlijk het ordenen en structureren," zegt ze. "Dat waren dingen die ik tot een paar maanden geleden eigenlijk niet deed."

‍

Dat patroon zien we breed in onze projecten. Wanneer AI het schrijfwerk overneemt, verschuift de inspanning naar drie plekken: hoe scherp je de input opbouwt, hoe je de output beoordeelt en hoe twee mensen samen vasthouden wat geaccepteerd wordt.

‍

‍

Waarom ordenen en reviewen het werk worden

De output van AI is geen artefact tot iemand het accepteert. Een Excel-opzet die Claude genereert, een user story die in een sprint belandt, een stuk code dat naar UAT gaat: niets daarvan is af voordat een mens de richting bevestigt.

‍

‍

Dorine bouwt die check expliciet in. "Ik gebruik het heel veel als sparringspartner. Ik beschouw mijn eigen niet als alwetend, dus ik laat even de AI nadenken. Ik denk zelf na en ik leg het naast elkaar." De AI doet een voorstel. Zij doet er één naast. Het verschil tussen beide is waar het werk zit.

‍

Op team-niveau wordt dezelfde discipline harder. Twee paar ogen de AI-output laten nakijken voordat het een artefact wordt, in een specificatie of analyse of pull request. Niet omdat AI niet te vertrouwen is, maar omdat het tempo waarin fouten doorlopen veel hoger ligt dan vroeger. "Je zet zijn guardrails op," vat Dorine samen. "Jij moet hem sturen."

‍

‍

Wat te doen

Bouw één review-stap in je workflow waar twee mensen samen een AI-output beoordelen voor het in een artefact landt. Niet aan het einde van de week, maar bij elke stap waar de output kostbaar wordt: een analyse, een user story, een release-deploy.

‍

En leg deze week één Excel of analyse-document waar je normaal zelf vakjes zou invullen, eerst voor aan een AI-tool met een tekstuele beschrijving. Kijk wat eruit komt. Het echte werk begint daarna.

‍

De vraag die daarna komt is breder: hoe ziet diezelfde discipline eruit als je een hele organisatie achter AI zet? Welke governance-keuzes houden stand, en welke zou je achteraf anders doen?
‍

Daarover gaan Charles-Antoine Coget (AI Lead bij NN) en Catherine De Baets (CIO bij Attentia) op 25 juni in gesprek. Twee sectoren, twee manieren om review en verantwoordelijkheid te beleggen.

‍

‍

Wil je grip krijgen op AI-discipline binnen je projectorganisatie? Crafted by Elmos.

‍

Dorine Smeets is Competence Manager bij Elmos met expertise in project management, analyse en stakeholder alignment.

‍