AI is getraind om aardig en behulpzaam te zijn, niet om je tegen te spreken. ChatGPT, Claude en andere AI-assistenten kunnen behoorlijk meegaand zijn. Je legt een campagne-idee voor en krijgt terug dat het een “sterke aanpak” is. Je toont een advertentie en AI zegt je vooral wat er goed aan is. En wanneer je vraagt of een beslissing verstandig is, krijg je argumenten die jouw idee ondersteunen.
Dat verschijnsel wordt ook wel AI-sycophancy genoemd.
AI die te veel meegaat in de opvattingen, aannames of voorkeuren van de gebruiker.
Dat is vooral vervelend wanneer je AI zakelijk gebruikt.
Als ondernemer heb je weinig aan een digitale cheerleader. Je wilt juist ontdekken wat ontbreekt, waar je redenering rammelt en welke aanname je misschien duur komt te staan.
Dus hoe voorkom je dat AI je advertentie, plan of beslissing altijd goedkeurt ook als het eigenlijk niet goed genoeg is?
Je voorkomt dit door beoordelingscriteria mee te geven, tegenargumenten af te dwingen en ontbrekende informatie expliciet te laten benoemen.
In dit artikel krijg je daarvoor drie prompttechnieken. En je krijgt ook:
👉🏻 De ene zin die je aan elke prompt kunt toevoegen zodat AI je advertentie niet meer goedkeurt, maar beoordeelt.
👉🏻 De simpele volgorde-truc die AI dwingt eerst tegen je eigen campagne-idee te pleiten voordat het ja mag zeggen.
👉🏻 De vraag die AI verplicht te zeggen wat het níet weet over jouw markt of doelgroep, in plaats van gewoon door te schrijven alsof het compleet is.
Laten we beginnen met de eerste prompttechniek waarmee je AI kritischer laat denken en zwakke aannames sneller blootlegt.
#1. Geef AI kwaliteitscriteria
Stel: je wilt een advertentie opzetten voor een product, dienst of programma. De visual heb je al. Je hebt Canva gebruikt (of je hebt gevraagd aan AI om iets te fabriceren) en je bent tevreden met het resultaat. Nu heb je alleen nog een bijhorende advertentietekst nodig.
Dus geef je jouw beeld aan ChatGPT of Claude en vraagt: "Schrijf op basis hiervan een bijpassende advertentietekst voor mijn product."
Zonder verdere sturing of criteria valt AI automatisch terug op de behulpzame modus.
Wat gebeurt er?
1. AI kijkt naar de visual, herkent het type product/sfeer en vult de rest in met de meest waarschijnlijke, generieke aanpak voor een advertentietekst. (Gevolg: een vlotte, logisch klinkende tekst die lijkt op wat concurrenten van jou ook zeggen. Of erger: typische AI-slop waar mensen zo’n hekel aan hebben.)
2. AI zoekt zelf naar de meest waarschijnlijke boodschap achter het beeld en vult ontbrekende informatie zelf in. (Gevolg: één verkeerde aanname kan de hele advertentie de verkeerde richting uitsturen: denk aan een advertentie rond een claim die jij niet kunt waarmaken.)
3. AI verzint zelf de kwaliteitscriteria voor de tekst op basis van de visual.
Misschien staat er al veel info op het beeld en moet de tekst vooral aansturen op de volgende stap. Of misschien moet de copy juist spanning toevoegen of een bezwaar wegnemen. Als je dat niet zegt, beslist AI zelf wat “bijpassend” betekent en gaat het herhalen, beschrijven of veilig aanvullen. (Gevolg: beeld en tekst passen wel bij elkaar, maar versterken elkaar niet noodzakelijk.)
Met andere woorden: Je krijgt dan waarschijnlijk een plausibel klinkende tekst die past bij het beeld maar daarom niet voor wat jij eigenlijk nodig hebt. Je krijgt niet noodzakelijk de advertentietekst die het meeste kans maakt om te converteren.
De simpelste ingreep? Voeg deze zin toe aan je oorspronkelijke prompt:
"Benoem eerst welke criteria een goede advertentietekst hier zou moeten halen voordat je hem schrijft."
Dan bepaalt AI zelf niet stiekem wat "bijpassend" betekent. Het moet dat eerst hardop maken en jij kunt bijsturen voordat AI begint met schrijven.
Nog sterker is het om die criteria zelf al mee te geven.
Bijvoorbeeld zo:
“Schrijf op basis van deze visual een advertentietekst. Herhaal niet gewoon wat al op de visual staat. De eerste zin moet een concreet probleem benoemen dat de kijker herkent. Eén duidelijke call-to-action. Geen claims die ik niet kan onderbouwen. Schrijf direct en stellig. Vermijd twijfelwoorden, hype, druk, kunstmatige urgentie.”
Kort gezegd: je krijgt met de korte prompt geen slechte tekst, maar een tekst die AI goed vindt zonder te weten wat jij goed vindt. Hoe specifieker je bent over wat "goed" betekent voor jouw situatie, hoe minder AI zelf zaken zal invullen.
En dat brengt ons bij het tweede punt: hoe stuur je het denkproces van AI?
# 2. Stuur het denkproces van AI
In 1984 onderzochten Lord, Lepper en Preston een denkfout: als mensen eenmaal een mening hebben zoeken ze daarna vaak naar informatie die bij die mening past. Tegengestelde informatie beoordelen ze dan strenger of leggen ze makkelijker naast zich neer.
De onderzoekers wilden weten: kun je mensen uit die tunnel halen door ze bewust naar de andere kant te laten kijken?
Om dat te onderzoeken gaven ze de deelnemers verschillende soorten instructies.
Een groep kreeg de algemene opdracht om zo eerlijk, onbevooroordeeld en objectief mogelijk te oordelen.
Een andere groep kreeg een veel concretere opdracht om ook serieus na te denken over wat de tegenovergestelde conclusie zou kunnen ondersteunen. Dus niet alleen: “Wees eerlijk”, maar bijvoorbeeld: “Stel dat jouw eerste indruk onjuist is. Welke feiten, verklaringen of argumenten zouden dan in de andere richting wijzen?”
Dat bleek de sterkere correctie te geven.
Vaag oproepen tot objectiviteit werkt minder goed dan een concrete opdracht om de andere kant op te zoeken. (Bron: Lord, Lepper & Preston (1984), "Considering the opposite: a corrective strategy for social judgment", Journal of Personality and Social Psychology 47(6), 1231-1243.)
Vragen om het tegenovergestelde te overwegen verandert de manier van denken.
Ook AI kun je de opdracht geven: “Stop even. Draai om en kijk wat je onderweg hebt gemist”.
Het helpt om minder cheerleader-achtige antwoorden te krijgen van ChatGPT en Claude.
❌Vraag dus niet: “Is mijn insteek of idee voor een campagne een goed idee?”
of zelfs: “Bewijs dat dit een goed idee is."
Geef AI twee kanten om te onderzoeken:
✅"Zoek eerst de sterkste argumenten vóór deze campagne. Formuleer daarna het sterkste argument tégen. Beoordeel pas daarna welke kant overtuigt en waarom."
Of gebruik een pre-mortem:
✅"Stel dat deze [advertentie/campagne/keuze] niet het gewenste effect behaalt. Wat is dan de meest waarschijnlijke reden? Zoek actief naar zwakke plekken voordat je concludeert dat het een goed idee is."
Zie je het verschil?
Je vraagt AI niet om jouw idee te verdedigen, maar om het te testen.
En precies daar wordt AI interessant als sparringpartner.
Waarom is dit nuttig voor ondernemers?
Stel dat je €2.000 advertentiebudget achter een campagne wilt zetten.
Je hebt weinig aan: “Dit ziet eruit als een sterke campagne.”
Je hebt meer aan vragen zoals:
- Welke aanname moet waar zijn om dit te laten werken?
- Wat is het sterkste argument om deze campagne níet te lanceren?
- Welk bezwaar van de doelgroep hebben we over het hoofd gezien?
- Welk onderdeel zou ik eerst goedkoop kunnen testen?
- Welke conclusie trek ik waarvoor eigenlijk nog onvoldoende bewijs is?
Een tegencontrole garandeert geen succesvolle campagne. Maar hij kan je wel helpen zwakke concepten te ontdekken vóór je geld uitgeeft. Zo krijg je waardevolle ontbrekende informatie.
Ontbrekende info zoeken is ook de sleutel voor sterkere AI-antwoorden.
#3. Laat AI zeggen wat het niet weet
De derde techniek is misschien wel de belangrijkste. Want AI kan een overtuigend antwoord produceren terwijl belangrijke informatie ontbreekt.
Dat komt doordat een taalmodel niet bij iedere ontbrekende variabele automatisch stopt en zegt: “Hier weet ik onvoldoende van.”
Soms maakt het een redelijke aanname en schrijft het verder.
Dat is handig wanneer je snel wilt brainstormen. Het is minder handig wanneer zo'n aanname bepalend is voor een zakelijke beslissing.
Vraag expliciet naar ontbrekende informatie
Gebruik bijvoorbeeld deze prompt:
"Welke informatie ontbreekt waardoor jouw antwoord fundamenteel zou kunnen veranderen? En is die informatie ergens te vinden of te verifiëren? En zo ja: waar? Verzin niets.”
Of, specifiek voor marketing:
“Welke aannames maak je over mijn doelgroep of markt in deze tekst die je eigenlijk niet zeker weet? En wat zou je antwoord veranderen als een van die aannames niet klopt?”
Daarmee vraag je AI niet om nóg een antwoord. Je vraagt het om zijn eigen antwoord te controleren op verborgen onzekerheden.
Stel bijvoorbeeld dat AI impliciet aanneemt dat jouw klanten prijsgevoelig zijn. Daardoor draait de voorgestelde advertentie om besparen, korting en de “voordeligste” keuze.
Maar wat als jouw beste klanten juist kiezen op expertise, gemak of kwaliteit?
Dan kan de advertentie technisch prima geschreven zijn en toch volledig de verkeerde snaar raken.
Door AI zijn aannames te laten benoemen, weet je direct welke informatie jij nog moet aanvullen of controleren.
Denk je nu: “Als ik toch alles moet controleren, wat heb ik dan aan AI?”?
Het punt is niet dat je alles moet controleren. Stel gewoon één gerichte vraag die het meeste impact heeft voor jou. Dat is beter dan het AI-antwoord blind te vertrouwen óf de hele tekst helemaal zelf te herschrijven. Dat is nog altijd sneller dan zelf vanaf nul beginnen.
Samenvattend:
Geef ChatGPT of Claude vooraf kwaliteitscriteria, verplicht het om tegenargumenten te zoeken en vraag expliciet welke informatie of aannames onzeker zijn. Daarmee verander je de opdracht van “Help mij met mijn idee” naar “Test of mijn idee daadwerkelijk standhoudt”.
Zo voorkom je dat AI je zomaar gelijk heeft en vooral: dat je veel minder tijd verliest aan verduidelijken, bijsturen of uiteindelijk nog alles zelf moet doen. Want dat moet je niet willen als je AI gebruikt.
Je volgende stap:
AI kan je helpen om plannen, ideeën en advertenties sneller te toetsen. Maar uiteindelijk moet je nog altijd weten welke boodschap, doelgroep en aanpak klopt.
Tijdens mijn gratis strategiedag voor ondernemers bekijken we waar je marketing vandaag kansen laat liggen en welke keuzes eerst aandacht verdienen.
Ik organiseer die dag regelmatig in Uden.
Kom je graag ook eens langs? Stuur dan een berichtje via Whatsapp: (+32)496.61.44.99
Veelgestelde vragen over AI kritisch laten denken
Waarom geeft ChatGPT me vaak gelijk?
AI-assistenten zijn getraind en afgestemd om behulpzaam te reageren. Afhankelijk van het model, de context en de formulering van je vraag kan dat leiden tot te veel instemming of bevestiging. Dat verschijnsel wordt vaak AI-sycophancy genoemd.
Hoe zorg ik ervoor dat ChatGPT kritischer antwoordt?
Geef concrete beoordelingscriteria en vraag expliciet om tegenargumenten, zwakke plekken en onzekerheden. “Wees kritisch” is minder specifiek dan: “Geef eerst het sterkste argument tegen mijn voorstel en beoordeel daarna pas of je het aanbeveelt.”
Wat is AI-sycophancy?
AI-sycophancy is een verzamelterm voor gedrag waarbij een AI-model zich te veel aanpast aan de overtuigingen, voorkeuren of verwachtingen van een gebruiker. Dat kan zich uiten in onnodige instemming, overdreven bevestiging of onvoldoende correctie.
Welke prompt voorkomt dat AI zomaar met me meegaat?
Een goede algemene prompt is:
“Beoordeel mijn idee niet op basis van wat je denkt dat ik graag wil horen. Noem eerst de belangrijkste criteria, zoek daarna het sterkste tegenargument en benoem welke informatie ontbreekt. Geef pas daarna je conclusie.”
Kan ik AI vragen om mijn idee bewust af te kraken?
Dat kan, maar “kraak mijn idee af” kan ook weer te eenzijdig zijn. Je vervangt dan mogelijk een positieve vertekening door een negatieve. Beter is om AI eerst de sterkste argumenten vóór en tegen te laten formuleren en daarna beide kanten te laten afwegen.
Kan AI zelf herkennen welke informatie ontbreekt?
Tot op zekere hoogte. Je kunt een taalmodel vragen ontbrekende informatie, onzekerheden en aannames te benoemen. Beschouw dat echter niet als garantie dat het álle ontbrekende informatie vindt. Bij belangrijke beslissingen blijven betrouwbare externe gegevens en menselijke beoordeling noodzakelijk.
Moet ik elk antwoord van ChatGPT of Claude controleren?
Niet ieder antwoord vraagt dezelfde mate van controle. Stem je controle af op de gevolgen van een fout. Voor een brainstorm is een onjuiste aanname meestal minder ernstig dan bij een advertentieclaim, grote investering of belangrijke zakelijke beslissing.
