AI & Projectmanagement: hype, kleuters en de rauwe realiteit

Hey, ik ben Elisa en ik ben Brunhilde. En in deze podcast leggen wij uit waarom projecten beheren helemaal niet zo moeilijk is als het lijkt. Ben je bezig met een project en zie je door de bomen het bos niet meer, dan zijn wij hier om jou te helpen. Wij zijn de projectstudio. Goedemorgen iedereen.

Goedemorgen! We zijn hier met iemand extra. Full house. Yes. Mag ik even vragen, wie jij bent?

Zeker en vast. Ik ben Kristof en ik heb een bedrijf Searching PI en wij specialiseren ons in data en AI. Wij helpen klanten met al hun uitdagingen die ze hebben met data enerzijds en wij maken daarbij gebruik van AI waar nodig. We hebben de nodige expertise om voorspellende modellen te bouwen of bestaande modellen te gaan gebruiken. Oké.

Ja, wij krijgen de laatste tijd, de laatste maanden, ... Het is een beetje schering en inslag geworden dat mensen aan ons vragen: "Kunnen dat ook niet met AI?" Ik dacht dat is misschien wel een goede om Kristof uit te nodigen om daar een keer een thema rond te doen. Ja, de meest gehoorde vraag. Ja, maar als we dan nu gewoon eens aan copilot vragen, kan die dat ook niet. En ook ja, AI is nu steeds meer in de picture, dus dat is misschien ook wel relevant om het daar gewoon eens over te hebben.

Ja, het leek een goed topic: AI en projectmanagement. Wat doet dat? En wat doet dat niet? En je had een beginstandpunt, hè? Ja, ik ben kritisch.

Kan AI ons projectdashboard bouwen?

Vooral omdat we dus inderdaad heel vaak de vraag krijgen: jullie gaan ons komen helpen. Meestal bellen bedrijven omdat ze wat standaardisatie nodig hebben of een dashboard willen bouwen. Elk bedrijf droomt van een dashboard en ze doen heel veel projecten, maar ze hebben geen overzicht en ze willen een dashboard. En dan komen wij en dan is er toch altijd iemand die zo de zo de vraag stelt: "Goh, maar zouden we dat ook niet kunnen als ik dat nu vraag om mijn Claude of mijn copilot of hè hebben jullie daar eigenlijk wel voor nodig?" Dan ziet Elisa mij zo al wat draaien op mijn stoel. En dan zeggen we: "Pakte gij hem of pak ik hem?" Ik zit al wat te draaien op mijn stoel hè.

Want het probleem met al die bedrijven is dat, dat dashboard, is maar helemaal aan het einde van hun probleem. Ja, het probleem is dat zij helemaal geen data hebben en dat zij hun data op allemaal verschillende niet gestandaardiseerde manieren bijhouden en dat elke projectmanager op zijn eigen eilandje zo een beetje zijn kosten bij houdt. Maar allemaal op een eigen manier, totaal niet gestructureerd. Dus ja, gooit daar dan zo'n chique tool op. Maar nee, dat gaat dat niet oplossen.

Uw probleem zit er eerder in dat beginstadium van ja, als wij een budget maken, wat houden wij daar dan van bij? Hoe gaan wij dat bijhouden? Op welke manier? En zolang als je daar niet over nadenkt, ja, kun jij daar zo'n chique Claude op gooien, maar die gaat uw probleem niet oplossen. Dus ja, dus ik word daar altijd zo een beetje ... van omdat dat zo lijkt van...

En je kunt gemakkelijk een dashboardje bouwen met die AI tools, maar de vraag is wat zit daaronder? En als daaronder niks deftig zit, dan gaat die Claude ook geen deftig dashboard bouwen. Dus dat is zo'n beetje altijd onze ons antwoord daarop. Ja. En hoe reageert men daar dan op?

Ja, ze zitten daar ook zo'n beetje draaiend op hun stoel, hè, want dat is wel natuurlijk een beetje een pijnpuntje. En je ziet wel dat er bij heel veel bedrijven, binnen die hun projecten, gebeurt er wel veel met AI. Al die individuele projectmanagers die zijn daar wel mee aan het prutsen om het zo te zeggen. Die hebben ergens een een betalende Copilot, want dat komt dan mee met het Microsoft pakket. Ja.

Eh sommigen hebben dan op hun eigen een Claude. Daar is ook heel zelden iets over afgesproken, want wij moeten dan ook heel vaak zeggen: "en het bedrijf weet dat gij met uw privé Claude dingen van het vanuit het bedrijf oplaad in die AI tool en wat dat ding daarmee doet". Daar wordt meestal niet zo heel erg bij stilgestaan. Maar die individuele resultaten die zijn er wel. Als ik zelf projectmanager ben en ik wil dat gebruiken om maand na maand te rapporteren, dan komt daar wel iets mooi uit.

Ja. Maar het probleem is dat je dat niet geaggregeerd krijgt naar iets hogerop. Als je al die verschillende projectmanagers hun eigen systeempje laat draaien is het moeilijk om daar iets of begint gewoon gigantisch te hallucineren, hè. Het begint gewoon echt je merkt ook dat de maturiteit er heel vaak niet is om die prompting goed te doen. En dan krijgen ze iets waar dat ja...

We zaten onlangs nog ergens. Dat was iemand dat ik denk om de twee weken een rapport uitbracht en die is daar een halve dag, ja per twee weken mee bezig met daar eigenlijk de feitelijke fouten uit te halen. Dat is zoveel dat is gewoon ja... dat was een rapport geproduceerd met AI en daar dan de fouten gaan uithalen. Ja, dus daar kwamen dan toch nog veel factuele fouten uit. Omdat een AI invult wat hij niet kan vinden.

En daar dan assumpties op maakt op basis van andere projecten of voorgaande maanden, vult hij dat dan zelf in. En dus eigenlijk was er meer tijd nodig om te verbeteren wat dat een AI fout had ingevuld. Dus wij zijn in die zin de kritische madam die altijd zeggen: "Jullie dromen allemaal van AI, maar je vergeet uw basis". Get the basics right. Inderdaad.

Dus dan bestrijd je de symptomen, maar niet de oorzaak. Ja, inderdaad. Dus dat is zo wat meestal ons standpunt. Hoewel dat je wel heel erg een eagernness merkt bij al die bedrijven, want ze willen het allemaal wel gebruiken, want ze hebben ook allemaal wel schrik. We hebben ook al echt letterlijk gehoord wij willen iets doen met AI.

FOMO, Fear Of Missing Out. Wij moeten ook iets doen. Als wij niet op onze website kunnen zeggen dat wij ook AI hebben, dan gaan onze klanten ... jah. Dat is echt niet normaal. Ja, en niet alleen de klanten, maar ook mijne concurrent gaat het doen.

Ja. En wat gaat die juist doen? Ik ga het missen, hè. Mijn concurrent gaat wel met AI iets doen, maar wat dan precies dat weet ik nog niet, maar iets. Ja, ik denk, ik ben het eens met de oorzaken hè.

Je gaat altijd inderdaad uw eigen strategie moeten blijven formuleren. En van daaruit dan naar oplossingen gaan met AI. Om eventjes terug te gaan over dat misbruik en die hallucinatie daar zijn eigenlijk twee dingen die ik nog heel eventjes wil herhalen van hoe ziet die AI er eigenlijk uit? En wat doet dat eigenlijk, hè? Want je moet altijd die basisprincipes van zo'n large language model in gedachten houden.

Zo'n large language model, wat is dat eigenlijk? Dat is getraind op een hele hoop kennis die het heeft vergaard via online websites, via boeken die gescraped worden en die heeft dus een hele hoop ervaring in zich en jij gaat daar een vraag aan stellen en vanuit die ervaring gaat die u een antwoord geven. Nu zo een AI dat is eigenlijk een baby. Je moet u inbeelden dat is een volwassen baby die heel de wereld in zijn hersenen heeft zitten maar die kent niks van u. Dus die kent u totaal niet.

Waarom gaat AI hallucineren?

En als gij die een vraag stelt, gaat hij als een baby gewoon antwoorden. En dat is iets heel belangrijk om te begrijpen. En dan spreken we altijd over context. Ik weet niet of dat jullie al gehoord hebben van context hè. Wat gebeurt er naarmate dat je met die baby spreekt?

Leert hij nu u beter kennen. Dus die kent context. Dus typisch als gij in chat GPT of met Claude, als jij een sessie start begint eigenlijk een context op te bouwen. Je begint met te zeggen ah ja ik heb hier een project en dat project doet dat en dat en dat en dat en dan stelt hij een vraag of geeft hij nu een antwoord. En zo bouwt die eigenlijk verder op.

Ja maar wat heel belangrijk is, is om te weten dat bij elke vraag die jij stelt krijgt die een AI de volledige historiek met vraag en antwoord terug mee. Dus die krijgt eigenlijk niet alleen uw laatste vraag te zien, maar die krijgt ook uw eerste vraag. En het antwoord dat hem daarop gegeven binnen één gesprek of binnen elke keer als je hem hebt gebruikt? Binnen elke sessie. Ja.

Dus elke keer als jij ergens in uw gebruikersinterface opnieuw klikt en een nieuwe conversatie aangaat, gaat hem eigenlijk die context beginnen opbouwen. Maar na een tijd loopt dat mis. Na een tijd geraakt je... eerst en vooral die context is beperkt, hè. Dus de meeste modellen vandaag de dag die doen ongeveer een miljoen tokens. Dat is ongeveer de grootte van het geheugen dat ze hebben.

En een token komt min of meer neer op een lettergreep. Nu naarmate dat die context voller zit is dat gelijk dat gij probeert als een baby... probeert je alles hè. Je bent een conversatie aan het doen en je probeert alles in uw hoofd op te nemen. Ja. En na een tijd weet je niet meer wat er gezegd is geweest in de eerste boodschap.

En dan begint die kwaliteit eigenlijk naar beneden te gaan. En dan begint die eigenlijk rare dingen te doen. Dus een truc is om als jij met zo'n AI of met een large language model aan de gang gaat om eigenlijk die context te gaan beheren. Dat is eigenlijk de skill van de toekomst. Namelijk je weet dat je een baby voor je hebt die weet heel veel maar die weet niet waar dat jij mee bezig bent.

Ja. Dus je moet eigenlijk proberen om zo snel mogelijk zoveel mogelijk context mee te geven en dan gaat die hallucinatie kunnen vermijden. Het is ook zo dat je gaat proberen om zo snel mogelijk tot een antwoord te komen en dan uw sessie weg te gooien en een totaal nieuwe sessie op te starten. Dus je wil uw sessies zo klein mogelijk houden. Nu waar dat voor mij het grote aha moment is gekomen vorig jaar ergens in de zomer is dat je die context... ja de meeste mensen bouwen die op door gewoon te typen.

Ah ja, ik wil nu dat weten. Ah ja, stel je nog een extra vraag. Nu als je over projectmanagement of professionele omgevingen spreekt, er is een heleboel context. Je hebt een heleboel zaken. Dus wat dat je vandaag de dag kunt doen is je kunt eigenlijk die modellen in uw omgeving zetten.

En wat wilt dat dan concreet zeggen? Je zet dat model eigenlijk in een folder en dat model ziet eigenlijk alle bestanden die in die folder aanwezig zijn. En zo heb ik bijvoorbeeld al in het verleden een reis gepland. Ik zeg: "Kijk die reis, ik ga een bestand maken met mijn reisplanning in dag per dag." En ik heb zelfs een instructie erbij gestoken voor dat large language model. Als je een nieuwe dag plant, dan moet dat volgens dat formaat zijn.

Dan kom we eigenlijk een beetje terug naar uw dashboard, hè. Je gaat eigenlijk regels opleggen. Je ga zeggen: "Kijk, als gij nu een nieuwe dag in mijn reis plant, dan moet dat er exact zo uitzien." En het eerste wat ik nu doe in zo een nieuwe sessie is niet zeggen we gaan een reisplannen van drie weken. Wat ik eigenlijk zeg is kijk eens naar mijn reisplanning. Dat vind je in dat bestand.

We gaan nu vandaag de we gaan spreken over dag nummer vier. Want ik wil weten welke dag activiteiten dat we gaan doen. En dat large language model dat gaat eigenlijk die reisplanning zien. Gaan overlopen. Ah ja, het gaat hier over een reis naar daar.

Moet dat allemaal niet meer meegeven. En die gaat eigenlijk heel snel op zijn taak gefocust zijn. En dan komt daar eigenlijk nog bij ja, mensen spreken vandaag de dag van agents, hè. Wat is een agent? Stel nu dat je zegt: "Kijk, ik ga die dag plannen.

En ik wil nu dat je internetonderzoek doet over de activiteiten dat ik daar in die streek. Bijvoorbeeld van Frankrijk, ik wil naar Les Gorges Du Verdon gaan. Wat kan ik er allemaal gaan doen?" Herinner u die context. Als je zegt tegen uw large language model, kijk, doe internetonderzoek, dan gaat hij al die websites dat hij afhaalt allemaal in uw context beginnen duwen. Ja.

En op de duur zit hem door het bos de bomen niet meer. Dus wat dat je ook kunt doen is je kunt eigenlijk zeggen: "Kijk, weet je wat? Vervuil jouw context niet, maar deelt dat uit als een taakje aan een andere AI." En dan zeg je dat eigenlijk tegen uw hoofd AI, van kijk hè ik wil nu dat je, ik noem dat een orakel, vraag aan je orakel om onderzoek te doen en u de resultaten van dat onderzoek terug te geven. Ja. En op die manier gaat het terug die hallucinaties vermijden.

Want uw hoofd, Large Language Model, weet eigenlijk niet hoeveel websites dat er allemaal zijn en gaat niet in de foute richting begeven. Maar die geeft eigenlijk de opdracht aan een andere en die andere gaat dat allemaal uitzoeken. We weten large language models kunnen heel mooi samenvattingen maken en die hoofd large language model gaat eigenlijk aan die aan dat kind zeggen van kijk en ik wil dat je mij dat en dat en dat in dat formaat teruggeeft met een bronvermelding met dit met dat. En dus het is eigenlijk de combinatie voor mij van in een keer een model in jouw context zetten en niet heel de tijd zelf liggen typen. Met dan heel hard bewust te zijn van hoe zit die context in elkaar.

Dat is waanzinnig. Je krijgt daar zaken van gedaan... En de eerste doorbraak daar, moet ik wel toegeven is natuurlijk alles wat code schrijven is, hè. Wij schrijven geldt ook aan dashboarding, hè. Ja, wij maken ook voor klanten dashboard, maar vaak wat is de skill van een dashboard te maken is de tool goed kennen, weten waar dat je moet klikken, welke parameters dat er zijn ingesteld.

Nu ja, dat zijn nu exacte dingen die zo'n model veel beter kan onthouden dan dat jij dat moet doen. Ja. Maar naar coding toe. Ja, daar ik ben relatief oké in het schrijven van code zelf, maar ik... I met my match, ik schrijf heel weinig van mijn code nog zelf omdat ik gewoon zoiets heb van ja, dat ding doet dat 10 keer rapper en 10 keer beter.

Dat is gewoon ook, ja , een komma, een punt ergens verkeerd. Die haalt dat er allemaal uit hè. Dat is Je moet daar niet meer mee bezig zijn. Ja, dat is waar. Het is grappig dat jij zegt, baby, wij noemen...

Hoe gebruik je AI wel slim?

Want wij gebruiken ook wel, voor automatisaties gebruiken wij ook wel een betalende desktopversie en wij noemen hem "onze kleuter". Ja, maar zo is het echt. Je moet echt inbeelden van ja, het is gigantisch slim, maar je moet hem in de juiste context kunnen zetten. En dat is het probleem. Dat kan men nooit trainen.

Men kent jouw bedrijf niet. Men weet niet welk probleem dat je aan het oplossen bent of dat je een reis aan het plannen bent of dat je een project aan het opleveren bent. En en het is zo snel mogelijk, zo efficiënt mogelijk die context meegeven en weten dat je met een hele slimme baby bezig zij of met een kind bezig zij dat eigenlijk al een stuk van de oplossing is. Ja, dat heeft ons wel geholpen om hem consequent onze kleuter te noemen, want dat wilt ook zeggen inderdaad dat je er zelf van bewust zij dat je hem veel moet leren. Je vraagt bijvoorbeeld, ik heb een nota gemaakt, ik moet daar een presentatie van maken en zet daar voor de basis op bijvoorbeeld.

En hij doet dat helemaal verkeerd. En dan moet je jezelf erover zetten om dan te denken: "Ah, dat ding kan echt niks, hè. Ik doe het wel gewoon zelf." Eigenlijk moet je dan toch de tijd nemen om te zeggen waarom dat je dat niet goed vindt en wat dat hem dan anders zou moeten doen om hem dat te leren de volgende keer beter te doen. En dan pas gaat het natuurlijk opleveren. Maar daar helpt het voor mij ook om dat beeld aan te maken van we moeten onze kleuter eerst leren hoe dat dan moet doen.

Want hij doet dat niet goed. Hij pakt teveel woordjes mee. Hij vat dat niet goed samen. Dus daar is heel veel in te leren hè. Het is daarom dat wij inderdaad consequent onze kleuter zeggen.

Ja, ik heb wel misschien een vraag voor iemand dat nog wil beginnen met AI, maar nog niet bezig is met AI. Eh wat zijn dan de eerste stappen dat je moet doen om te kunnen starten voor een leek van AI? Ja, maar ik denk stap één is sowieso is naar een online website gaan waardat je die zaken kunt gebruiken. Vandaag de dag een Google search kan je al AI gaan gebruiken. Je kan met een chat GPT aan de slag.

Ehm dus dat is sowieso stap één om te beseffen van wat kan ik daarvan verwachten? Wat voor soort antwoorden geeft hij? Stap twee. Ja, daar raad ik mensen aan om te gaan kijken hoe kan ik ervoor zorgen dat ik een tool heb, zoals een copilot die naar mijn presentatie kan zien. Maar naast mijn presentatie, ja, ik maak mijn presentatie op basis van een aantal inzichten, hè, die ook misschien, dat klinkt heel creepy, maar die misschien ook aan mijn mails kan als daar uw informatie zit.

Dus het bouwen van een presentatie voor mij is verschillende stappen. Je gaat uw bronnen verzamelen. Je moet zorgen dat die in AI toegang heeft tot uw bronnen. Je gaat die samenvatten. Je bouwt uw storyline.

En daar zijn dus daar zijn die dingen wel heel goed in. Waarom vertaalt iedereen dat direct naar een presentatie? Waarom heb je niet eerst eens een gesprek met AI? Wat gaan we eigenlijk vertellen? Wat zijn de interessante zaken?

Wat is de verhaallijn? En die dingen schrijven, PowerPoint is zeer moeilijk hè voor die modellen. Die schrijven graag tekst. Dus je kunt dat even goed in een tekstbestand doen. Uw storyline wegschrijven en het vertalen naar een slide en het visualiseren en het aantrekkelijk maken is eigenlijk de laatste stap.

Wat kan AI concreet voor een projectmanager doen?

Het is een beetje gelijk het het verhaal dat we mee begonnen zijn hè. Het dashboard is laatste stap. Ik denk ook voor als je gewoon kijkt in het algemeen bijvoorbeeld van als je thuis een projectje doet, we hebben voor in vorige afleveringen zo een paar keer het voorbeeld gegeven van je moet een renovatie bij u thuis doen of je wilt je wilt iets bijbouwen of je wilt een tuinhuis zetten. En ik vind daar dat helpt u want ja gewoon daar zit zodanig veel data in. daar al een keer gewoon uzelf laten challengen in een gesprek van heé, ik wil dit doen. Dat is mijn context.

Ik woon daar. Ik heb onlangs ja, ik ben de laatste tijd heel hard in mijn herfstgroentetuin. Ik heb een volledig model laten maken van oké, mijn een tuin is noordgericht en ik wil dat en dat zetten en dat is mijn context. En ja, ik heb een heel gesprek gehad en een heel model laten bouwen. Maar jij wilt die planten bij die een boom zitten?

Ja, die gebruiken wel dezelfde nutriënten en dat is zo echt een sanity check op uw volledig plan van aanpak. En dat of dat je nu een renovatie gaat doen of ge wilt iets bijbouwen of je wilt zoals ik helemaal wakko gaan in uw groentetuin. Dat helpt wel om een keer een andere point of view te krijgen. Dus ja, dat is ter ondersteuning. Het is niet dat het in uw plaats alles gaat doen.

Nee, want dan krijg ik heel domme antwoorden terug en dat wil ik niet. Dat is echt voor mij echt de volledig out of the box gebruik ik zelden of nooit. Ik weet niet of dat jij dat ooit... ? Nee. Ik denk ook dat, in het voorbeeld wat jij aanhaalt van mijn vakantieplannen.

Ik denk dat dat het juist aangeeft. Als jij al een goed idee hebt van waar dat je naartoe wilt, dan kan dat ding u wel goed helpen. Als jij zelf nog helemaal geen idee hebt van waar dat je naartoe gaat, dan is wat je eruit gaat krijgen dat dat kan een beetje alle kanten op gaan, hè. Dan vult het iets in hè, want dan heeft hem inderdaad uw context niet, en dan weet hem niet wat dat jij eigenlijk wilt en dan gaan er dingen uitkomen waarvan dat je denkt maar wat zeg jij nu allez dat dat wil ik helemaal niet. Ja, wat ik wel doe en in het kader van projecten lijkt mij dat ook heel belangrijk is wij we staan vaak niet stil met wat er fout kan lopen.

Wij zijn als mens altijd gericht op oh ja, het zal allemaal goed lopen en we maken een planning en dat gaat allemaal dat gaat allemaal goed lopen. En en met die groentuin misschien ook. En wat ik die ook wel voor gebruik is proberen heel uw context te schetsen en is te zeggen zijn u eens kritisch? Ja, wat ben ik hier nu vergeten of wat gaat er hier nu fout gaan? Ik vind het goed.

En lijst de foute scenario's eens op. Kan die een groentuin goed tegen de regen? Wat als dat hier in oktober ik weet niet hoeveel zon gaat zijn. Denk daar eens over na. En hoe kan ik ik mijn groentuin eh robuuster maken?

En en die lijst u dat perfect op hè. zegt: "Oh, dat kan er fout gaan, maar dat kun je zo oplossen, dat kan er fout." Dat doet dat doe ik ook al soms zo de "Stel mij eens kritische vragen". Stel dat als ik deze presentatie bijvoorbeeld zou geven of dit verhaal aan u zou komen vertellen en jij bent bijvoorbeeld mijn klant, wat zou gij mij dan vragen? Ja, zo u kritisch wel laten challengen. Dat doe ik ook wel soms. Ik vind het voor projectmanagers individueel ook heel krachtig om hun planningen te challengen.

Ja, zeker. Dat is echt absoluut. Dat is de taak van een projectmanager om naar verschillende kanten te kijken, maar vaak is daar geen een tijd voor, hè. Dat ding dat ding helpt u daar wel bij. En ik denk daar waar dat je heel vaak als als projectmanager of coördinator ofzo de de tijd mist om mensen van verschillende rollen rond de tafel te krijgen.

Daar in de professionele context is dat zo van ah ja, zet een keer cyber security. Allez, als je dan de verschillende rollen zet van kijk ik zou een workshop hebben met iemand van cyber security of in de fysieke context iemand van health en safety en zet al die rollen een keer digitaal rond de tafel en challenged mij een keer op mijn idee of op mijn proposal. Daar komen echt kei waardevolle dingen uit. En ja, zeker als je tijd tekort hebt. Ja, dat kan wel helpen.

Maar dat zijn dat blijven allemaal zo vanuit het individuele project. En wat ik moeilijk blijf vinden is ja, maar wat gaan we dan als bedrijf daarmee doen met al die aparte projectmanagers die dat dan wel zeer zinvol gebruiken, maar hoe gaan we dat dan als bedrijf als geheel gebruiken? Jullie werken rond data, automatisatie en AI. Proportioneel zijn jullie niet in jullie projecten gewoon hallucinant veel bezig met mensen gewoon op te leiden in datakwaliteit. Gewoon datakwaliteit wat de mogelijkheden zijn.

Gewoon hun maturiteitslevel wat hoger te krijgen. Eh absoluut hè, we hebben onlangs een automatisatie gedaan van een heel proces eh van een backoffice waarbij dat er eigenlijk door mensen fysiek nog controles werden uitgevoerd op documenten. Dus dat was een backoffice van 10 man die een hele dag door moest checken op bepaalde aantal documenten of dat bepaalde zaken aanwezig waren. afwezig waren of dat die wel klopte, niet klopte enzovoort in het kader van een aanvraagproces. En natuurlijk je wilt dat zo snel mogelijk hebben die aanvragen, want hoe meer dat je er kunt doen eh hoe meer klanten dat je gaat werven. En wij kunnen dat automatiseren.

Wij kunnen daar inderdaad een large language model mee laten kijken, maar het menselijk aspect is daar inderdaad zeer belangrijk. De eerste reactie is: "Ja, gaat die AI mijn werk weggeven?" Ja. Hè? Eh de tweede reactie is: "Ja, die kan dat niet zo goed doen als ik." Ja. Hè, dus hoe gaan we tools ernaast zetten en hoe gaan we feedback geven?

Dus we hebben wel tijd gespendeerd om een feedback loop in te bouwen. "Goed, de mensen zijn eigenlijk in in controle, maar we laten eigenlijk zien wat een AI zou gedaan hebben." En dan kunnen ze feedback geven van is dit goed, is dit slecht? Daarnaast is het ook ja, het opvoeden van wat kan dat ding wel, wat kan dat niet? Dus ja, wij zijn heel veel bezig met te spreken over, opleidingen te geven, maar ook evengoed over de gevaren. Één van de dingen die wij ook doen, er is Europese regelgeving rond de zoals de AI act, als je echt AI gaat gebruiken waardat er beslissingen worden genomen over mensen, moet jij ook gaan aantonen dat je daar op de juiste manier mee omgaat. Dus hoe gaat dat als bedrijf met zo'n AI om?

Welk proces moeten dat rondbouwen? Hoe jullie een proces bouwen rond projectmanagement, doen we dat ook wel voor AI. Dus opleidingen en processen daar rond bouwen. Absoluut. En dat zal belangrijker worden.

Want uiteindelijk, de repetitieve kennistaken gaan verdwijnen. En daar klasseer ik bijvoorbeeld ook coderen onder. Dus het klassieke neerzitten en een stuk code schrijven. Dat kan een AI beter. Daarmee zeg ik niet dat we geen programmeurs meer gaan nodig hebben.

Neemt AI het werk van de projectmanager over?

Ze gaan op een hogere sfeer gaan. Ik denk dat dat in alle vakgebieden zo zal zijn. Ik denk in projectmanagement ook. Als ik zie als ik projectmanager was. Je spendeert 60-70% van uw tijd met administratieve taken, met te rapporteren, met statussen op te vragen eigenlijk allemaal banaal is.

Maar uzelf challengen, wat gaat er hier fout lopen wat eigenlijk van u verwacht wordt, hè? Hoe ga ik daarop inspelen? Yes. Daar gaan we meer tijd voor krijgen. Dat gaat belangrijker worden.

Oké, maar ik ga een party pooper moeten zijn en moeten beginnen finaliseren. Oké. Eh het is heel interessant, maar misschien nog één vraag. Als er iets is dat je zou willen meegeven aan de luisteraars, allez projectmanagers of gewoon fans van de show, wat zou dat zijn? Ik zou echt eens proberen om met een copilot studio of een claude effectief niet alleen een conversatie te voeren, maar uw bestanden mee in de mix proberen te trekken.

Gelijk de groentetuin hè. Je hebt een conversatie, maar sla die conversatie op en gebruik dat dan als begin volgende conversatie. Dus probeer eigenlijk uw kennis op te beginnen bouwen. Gebruik het niet als een throw-away iets, maar schrijf de resultaten weg, een reisplanning en ga er dan op verder en bouw zo verder. Dat is voor mij iets dat ja, dat super belangrijk is.

Moet ons bedrijf nu iets met AI doen?

Voor mij is het eerder wat dat je individueel daar wat moet in groeien hoe dat je daarmee omgaat voordat je dat op bedrijfsniveau volledig wilt doen. Merk ik omdat heel vaak die individuele skills niet matuur genoeg zijn om dat op een volledig bedrijfsniveau toe te passen. Dat merk ik wel. En als je dan zegt van ja inderdaad van smijt het niet weg. Eén van de meest frustrerende dingetjes dat ik wel zie is dat mensen zo zeggen van ja, je ziet dat dat AI is.

Je ziet dat AI dat geschreven heeft. Maar kijk een keer voor uw taakjes dat je dan doet. Heel repetitieve taakjes. Traint uw tool daarop, op uw stijl van schrijven en ziet dan een keer of dat dat ding wat meer doet wat dat je wilt. En dan smijt het inderdaad ook niet weg.

Dan zijn inderdaad skills aan het opbouwen. Dat is zo gelijk van die denkstreepjes enzo, die hoofdletters. Je kunt uw een tool, zeker als je een betalende versie hebt, daar echt wel op trainen. Dus kijk een keer naar heel repetitieve taakjes en ziet inderdaad of dat je een skilletje kunt pakken een AI daarop trainen en dat je dan een soort van werkvereenvoudiging voor uzelf kunt toepassen. Daarmee te beginnen voordat je dat zo trekt tot "we moeten iets met AI doen".

Maar toch eventjes op in te pikken. Jij gebruikt het woord skills. Weet je dat AI werkt met skills? Ja, ik gebruik dat veel. Ja, misschien dan een tip voor de meer geavanceerde luisteraars moet je surfen naar skills.sh.

Dat is een directory van allemaal skills die je kan downloaden en die je agent kan meegeven. Ah, de max wist ik niet. Misschien ook een voor de shownotes Yes. Dat gaan we doen. Heb jij nog iets wat dat je wilt delen?

We hebben het al veel hebben gezegd, maar ik denk dat wij blijven preachen dat je naar uw basis moet kijken. Dus eerst nadenken wat willen we eruit halen en staat ons basisproces wel op orde voordat we daar AI bovenop gooien om te vermijden dat we denken we moeten iets met AI, ik weet niet wat, maar we moeten er iets mee. Dus dat is voor mij het belangrijkste. Oké, dan wil ik je alvast bedanken. Ik wil ook zeggen dat het heel duidelijk was.

Het was niet te advanced uitgelegd en ik denk dat is wel tof om eens op mensentaal te luisteren naar technische dingen. Dus merci, ook voor de gast. Graag gedaan. Dank u Kristof om tot hier te komen. Merci.

Ik heb het gevoel dat nog maar het begin van het gesprek was. We hadden nog een paar uur kunnen doorgaan. Er zijn nog wel wat dingen om te ontrafelen rond AI en large language Models. Misschien binnenkort nog een tweede sessie. Bedankt om te luisteren.

Je vindt onze shownotes op projectstudio.be. Heb je een vraag voor de podcast of loop je vast in je projectmanagement? Neem een kijkje op onze website.