Van persoonlijke AI-assistent naar team-assistent

We zijn in korte tijd gewend geraakt aan AI als persoonlijk hulpmiddel. Met oplossingen als ChatGPT, Claude en Claude Code schrijven, analyseren, onderzoeken en programmeren we inmiddels op een heel andere manier.

En die persoonlijke AI-assistent wordt steeds krachtiger. We voegen eigen instructies, context, tools en skills toe. Zo bouwen we langzaam een AI-omgeving die steeds beter aansluit op onze eigen werkzaamheden.

Maar daarmee ontstaat ook een nieuwe vraag: wat gebeurt er als iedereen binnen een organisatie zijn eigen, persoonlijke, steeds slimmere AI-assistent bouwt?

Individuele productiviteit is nog geen teamproductiviteit

Ik merk dit inmiddels regelmatig in de praktijk. Een collega vertelt bijvoorbeeld dat hij een handige skill gebruikt voor een bepaalde taak. Een andere collega hoort dat en zegt: “Interessant, die wil ik ook in mijn assistent.” En voor je het weet zijn meerdere mensen vergelijkbare skills aan het verzamelen, bouwen en verbeteren.

Denk bijvoorbeeld aan een marketeer die een goede skill heeft ontwikkeld voor SEO-optimalisatie. Of een verkoper die een skill gebruikt om een salesgesprek voor te bereiden. Waarom zouden al hun collega's diezelfde vaardigheden vervolgens opnieuw aan hun persoonlijke AI-assistent moeten toevoegen?

Individueel levert dit productiviteitswinst op. Maar op teamniveau dreigt een bekend organisatieprobleem: kennis en werkwijzen raken versnipperd over individuele medewerkers, worden dubbel ontwikkeld en zijn lastig gezamenlijk te verbeteren en te borgen. Met persoonlijke AI-assistenten dreigen we dat probleem niet op te lossen, maar juist te digitaliseren en te versnellen.

Van persoonlijke assistent naar team-assistent

Daarom denk ik dat naast de persoonlijke AI-assistent een ander concept belangrijk gaat worden: de team-assistent.

Een team-assistent is niet van één medewerker, maar van het team. Het is een gedeelde AI-assistent waarin kennis, vaardigheden en werkwijzen van het team samenkomen.

Neem een marketingteam. In plaats van dat iedere marketeer zijn eigen SEO-skill, analyseprompts en werkwijzen verzamelt, beschikt het team over een gezamenlijke marketingassistent. Die kan bijvoorbeeld skills hebben voor SEO-optimalisatie, campagne-analyse, het bewaken van de tone of voice of het voorbereiden van content.

Het interessante is dat daarmee ook de manier waarop AI zich ontwikkelt verandert. Als één medewerker een werkwijze verbetert, kan die verbetering beschikbaar worden gemaakt voor het hele team. Als het team iets leert, kan die kennis of vaardigheid in de team-assistent worden geborgd. En als de team-assistent beter wordt, profiteert iedereen daarvan.

AI wordt daarmee niet alleen een middel voor persoonlijke productiviteit, maar ook voor collectief leren en verbeteren.

Maar hoe werkt een team eigenlijk samen?

Als we een AI-assistent serieus onderdeel willen maken van een team, moeten we volgens mij eerst kijken naar hoe mensen vandaag de dag samenwerken. Of een team nu Scrum, Kanban of een andere werkwijze gebruikt, ik zie grofweg drie vormen van samenwerking.

Ten eerste is er de gezamenlijke werkvoorraad. Er zijn taken, cases, tickets, kansen of andere werkzaamheden die moeten worden opgepakt. Het team maakt zichtbaar wat er moet gebeuren, wat prioriteit heeft en wie waarmee bezig is.

Daarnaast zoeken collega's elkaar rechtstreeks op. Niet alle kennis staat in een systeem. Soms weet je simpelweg: hiervoor moet ik bij Peter zijn. Goed samenwerken betekent niet dat iedereen alles weet. Het betekent ook dat je weet wie bepaalde kennis of ervaring heeft en dat je die persoon eenvoudig kunt betrekken.

En ten slotte is er het teamoverleg. We bespreken voortgang, delen inzichten, stellen prioriteiten bij en nemen gezamenlijk beslissingen. Uit die afstemming ontstaat vervolgens weer nieuw werk of verandert de bestaande werkvoorraad.

Als een AI daadwerkelijk een team-assistent wordt, zou die dan niet juist in deze drie vormen van samenwerking moeten kunnen meedoen? Dat betekent iets anders dan een gedeeld chatvenster waar verschillende collega's vragen aan kunnen stellen.

Een team-assistent zou de gezamenlijke werkvoorraad moeten begrijpen, werkzaamheden kunnen voorbereiden of uitvoeren en weten wat er binnen het team speelt. Hij zou kennis beschikbaar moeten kunnen maken wanneer iemand die nodig heeft. En hij zou context uit werkzaamheden en eerdere beslissingen kunnen meenemen naar het teamoverleg.

Andersom zouden afspraken en besluiten uit zo'n overleg ook weer onderdeel moeten worden van de context waarmee de team-assistent werkt. Dan wordt AI daadwerkelijk onderdeel van de manier waarop het team samenwerkt.

Van individuele skills naar vaardigheden van het team

Dat heeft ook gevolgen voor hoe we naar skills kijken. Vandaag bouwen we die vooral rondom individuele AI-assistenten. Ik heb mijn instructies, mijn prompts, mijn context en mijn skills. Mijn collega heeft zijn eigen verzameling.

Maar misschien moeten we een deel daarvan helemaal niet meer persoonlijk organiseren.

Een goede skill voor het voorbereiden van een salesgesprek is bijvoorbeeld geen vaardigheid die alleen van één verkoper hoeft te zijn. Het kan een vaardigheid van het salesteam worden. Hetzelfde geldt voor een SEO-analyse binnen marketing of het beoordelen van een document binnen een juridisch team.

Daarmee ontstaat bovendien een interessant mechanisme: het team kan gezamenlijk bepalen hoe de AI zijn werk moet doen.

Niet iedere medewerker hoeft opnieuw uit te vinden wat een goede prompt of werkwijze is. Het team kan die werkwijze gezamenlijk verbeteren en borgen in de team-assistent.

Dat maakt kennis niet alleen deelbaar, maar ook beheersbaar.

Gedeelde intelligentie betekent niet gedeelde bevoegdheid

Daar komt tegelijkertijd een belangrijke governance vraag bij.

Want zodra een team-assistent niet alleen informatie geeft, maar ook daadwerkelijk iets kan uitvoeren in achterliggende systemen, ontstaat de vraag: namens wie handelt die assistent?

Mijn uitgangspunt daarbij is: gedeelde intelligentie, individuele bevoegdheid.

De team-assistent kan door het hele team worden gebruikt en beschikken over dezelfde gedeelde kennis, skills en werkwijzen. Maar wanneer ik de assistent opdracht geef om iets uit te voeren, gebeurt dat binnen mijn bevoegdheden en met mijn goedkeuring.

Geeft een collega dezelfde team-assistent een opdracht, dan handelt de assistent binnen de bevoegdheden van die collega.

De intelligentie en vaardigheden zijn dus van het team. Het mandaat blijft bij de mens. Maar ook binnen die gedeelde intelligentie moet duidelijk zijn hoe de team-assistent met informatie omgaat. Niet alles wat binnen een team wordt gedeeld, heeft dezelfde waarde of actualiteit. Het team zal daarom samen moeten bepalen welke kennis leidend is, welke afspraken gelden en wanneer een medewerker zelf een afweging moet maken.

Dat lijkt misschien een technisch detail, maar volgens mij wordt dit essentieel wanneer AI-assistenten daadwerkelijk onderdeel worden van bedrijfsprocessen. Het zorgt ervoor dat acties persoonlijk herleidbaar blijven en dat een gedeelde assistent niet automatisch ook gedeelde bevoegdheden krijgt.

Persoonlijke assistent óf team-assistent?

Daarmee kom ik bij de vraag die ik zelf misschien wel het interessantst vind. Wat betekent de opkomst van de team-assistent voor onze persoonlijke AI-assistent? Moet die uiteindelijk plaatsmaken voor een team-assistent? Of gaan beide juist naast elkaar bestaan?

Ik kan me goed voorstellen dat er een combinatie ontstaat. Een persoonlijke AI-assistent die mij kent, mijn voorkeuren begrijpt en mij ondersteunt bij mijn individuele werkzaamheden. En daarnaast verschillende team-assistenten waarin we gezamenlijke kennis, vaardigheden, afspraken en werkprocessen onderbrengen.

Misschien moeten die persoonlijke en team-assistenten uiteindelijk zelfs met elkaar kunnen samenwerken. Maar daarmee ontstaan ook nieuwe vragen.

Wat houd je persoonlijk en wat deel je met het team? Welke voordelen biedt een team-assistent en welke nadelen zie je? En als persoonlijke assistenten en team-assistenten naast elkaar bestaan, hoe zouden die dan met elkaar moeten samenwerken?

Hoe kijk jij hiernaar?

Ik ben vooral benieuwd hoe anderen hiernaar kijken. Want volgens mij staan we pas aan het begin van de stap van AI die mij helpt naar AI die ons helpt.