AI op kantoor: sneller werken, met gezond verstand
Afgelopen december organiseerden we bij Lemone een creatieve teamsessie rondom een centraal thema: werken met AI. Niet vanuit de hype, maar vanuit de praktijk. We onderzochten waar AI ons écht kan versnellen, waar we in het dagelijks werk tegenaan lopen en welke toepassingen juist verrassend ondersteunend zijn. Vanuit die insteek stelden we onszelf drie vragen:
- Wat gebruiken we nu aan AI-tools?
- Welke problemen lopen we tegenaan?
- Wat willen we in 2026 met AI gaan doen – en wat juist niet?
Wat gebruiken we nu aan AI-tools?
Tijdens de sessie werd al snel duidelijk: AI is geen toekomstmuziek meer bij Lemone. We gebruiken het al op tientallen manieren. Sommige tools draaien volledig op AI (zoals ChatGPT of Midjourney), andere bevatten AI-componenten binnen bredere software (zoals Figma of Octopus).
Een greep uit onze huidige AI-toepassingen:- ChatGPT: voor tekstcreatie, agents, creatieve brainstorms, projectplanning, mailtemplates, voice-input, vertalingen, tijdsbesparing op voorstellen, SEO-content, Figma-overzichten, styleguides en meer.
- Midjourney: voor visuals, videoverlengingen en beeldcreaties voor Lemone-content én klantprojecten.
- Figma & Photoshop: met AI-modules om sneller visuele concepten en bewerkingen te maken.
- Gemini & Notta: transcriptie, videoanalyse, ‘rubber ducking’ bij debugging.
- Claude AI & OpenCode: als pair programmer, voor refactoring, debugging, commit messages en automatische documentatie.
- Octopus: automatische sitemaps en slimme structuurvoorstellen.
Waar lopen we tegenaan met AI
Toch was het tweede deel van onze sessie misschien wel het meest waardevol. Want zodra iedereen ging delen waar het schuurt, vulde het whiteboard zich razendsnel met post-its. Hieruit bleek: hoe krachtig AI ook is, het vraagt nog altijd om onze menselijke scherpte.
De belangrijkste uitdagingen die we signaleerden: Technisch & functioneel:- AI-output klopt niet altijd (hallucinatie).
- Tools als GPT raken ‘vol’ bij grote datasets.
- AI leert niet structureel van fouten.
- Code wordt soms onbruikbaar.
- Beperkingen bij copyright en image upscaling.
- Te eager in code-assist: AI neemt het te snel over.
- Geen tegengas: AI is (te) meegaand.
- US-gecentreerde output: cultuur- en taalverschillen.
- Learning curve bij prompts en AI-interfaces.
- We worden lui(er)?
- Verslavingsgevaar: AI regelt ‘alles wel’.
- Minder nadenken, minder voldoening.
- Het verandert je als professional.
- Moeilijk bij te houden voor collega’s.
- Klanten gebruiken ook AI, maar hoe sluit je daarop aan?
- AI is prijzig en niet duurzaam.
- Privacyvraagstukken en schuldgevoel bij gebruik.
Wat willen we in 2026 gaan gebruiken en hoe?
Vooruitkijkend naar 2026 ligt onze focus op verdieping en bewuste keuzes. Niet méér AI om het meer, maar AI inzetten waar het écht waarde toevoegt, voor ons én voor onze klanten.
Onze ambities voor het komende jaar:- Meer consistentie: één Lemone tone-of-voice in content, mail, offertes en blogs.
- Slimmere creatie: AI in Figma (Make), wireframes genereren, UX-onderzoek met AI.
- Betere prompts: persona’s & system prompts opstellen (bijv. ‘senior art director’).
- Samenwerking verbeteren: webcomponenten herbruikbaar maken via AI, support versnellen.
- Meer automatiseren: debuggen, monitoren en testen met AI.
- Ontwikkelaars ontlasten: designers worden developers met behulp van AI-tools.
- Bewuste keuzes: tijd nemen om AI te ‘temmen’ in plaats van klakkeloos gebruiken.
Conclusie: een betoverende kracht, als je wakker blijft
De sessie heeft me gesterkt in de overtuiging dat ons team op hoog niveau werkt met AI. We hebben de tools, de ervaring én de kritische houding. AI helpt ons werk versnellen, verbindt onze processen en verhoogt de waarde die we aan klanten kunnen leveren.
Tegelijkertijd zagen we ook twee cruciale factoren terugkomen in de discussies:- Senioriteit maakt het verschil. Vooral bij development is het essentieel dat je ervaring hebt. Seniors herkennen eerder wanneer AI de verkeerde kant opgaat – bijvoorbeeld bij het schrijven van code die langzaam verandert in spaghetti. Herken je die hallucinatie te laat, dan is terugdraaien lastig en tijdrovend.
- AI functioneert het best op fundament. Programmeertalen met een rijke geschiedenis (zoals PHP of Laravel) leveren sterkere output op, simpelweg omdat er meer bronmateriaal beschikbaar is. Nieuwe talen hebben dat voordeel nog niet – en dat merk je.