“Een maand geleden kon ik geen regel code schrijven, maar nu maak ik productie-ready recruitment software.”. Workflows die profielen scrapen (AVG anyone?), geautomatiseerd connectieverzoeken sturen en daabij indrukwekkende Excel-sheet produceren. Nee.
Je loopt niet achter
Ik word er niet eens meer boos van, ik word er moe van. Want het is een epidemie. Je hoeft tegenwoordig maar één workflow aan elkaar te klikken, een project te openen en drie keer het woord “agent” te laten vallen, en daar is weer een nieuwe AI-expert. Niet iedereen natuurlijk. Maar wel genoeg om het hele ecosysteem vakkundig te vervuilen. En ik weiger m’n mond hierover te houden, ook al levert me het een block op LinkedIn op.
Wat me hieraan stoort is niet dat mensen ambitieus zijn. Ambitie is prima, overschatting is menselijk, maar dit is iets anders. Dit is misleiding op klaarlichte dag, schaamteloos en ook nog winstgevend. Ten overstaan van duizenden, soms miljoenen mensen. En het lukt ze ook nog.
- De lezer die “PROMPT” onder een post typt alsof daar de sleutel tot professionele verheffing ligt.
- De starter die denkt iets waardevols te leren.
- De recruiter die bang is achter te lopen en ‘s avonds laat een cursus “AI-first” koopt.
- De manager die voelt dat hij “iets met AI” moet.
- Het MKB-bedrijf dat geld uitgeeft aan een cursus, consultant of toolstack die vooral goed klinkt.
Omdat de kwaliteit vooraf lastig te beoordelen is. En dat is precies waarom kwakzalverij zo lekker verkoopt. Zeker bij AI. Want AI-kwakzalverij oogt al heel snel waardevol.
Kijk, innovatie
Als iets automatisch reageert, een taak uitvoert of een dashboard spuugt, denken veel mensen: kijk, innovatie. Maar “het beweegt” is niet hetzelfde als “het deugt.” Een vrij pijnlijk voorbeeld daarvan is OpenClaw, een AI-agent die taken uitvoert namens de gebruiker en die viraal ging als het next big thing. Cisco’s securityonderzoekers testten een populaire third-party skill en vonden negen beveiligingslekken, waarvan twee kritiek. De populairste skill in de hele community bleek letterlijk malware. Maar het zag er allemaal heel professioneel uit.
Dat is precies het punt: bij eerdere hypes als social media of big data kon je de onzin relatief snel ontmaskeren. Een slechte social media-strategie zie je na drie maanden. Maar een rommelige AI-workflow levert output op die er overtuigend uitziet en inhoudelijk rammelt. En dat verschil ziet de koper van die cursus niet. De zelfbenoemde expert trouwens ook niet.
Dit zit in ons DNA en dat gaat niet veranderen. Want het zijn niet alleen die individuen die hier schuldig aan zijn. Ergens zit iemand bij een techbedrijf die beslist dat een post met 200 “PROMPT”-comments meer bereik verdient dan een weloverwogen analyse. Ergens zit iemand die engagement definieert als het aantal reacties, niet als de kwaliteit ervan. Ook zij worden gedreven door geld en groei.
Hoe herken je dit fenomeen?
Robert Cialdini zou zich geen seconde vervelen op LinkedIn. Social proof, autoriteit, sympathie, schaarste: het zit er allemaal in. Alleen gebruiken veel mensen die principes niet om te overtuigen met inhoud, maar om inhoud te vervangen.
En je herkent het patroon. Alleen screenshots en prompts, nooit een werkende case. Grote claims, maar geen meting, geen evaluatie, geen enkele benoemde beperking. Toolnamen in plaats van competenties in de bio. Nul woorden over privacy, security of wat er misgaat. Boos worden zodra iemand om bewijs vraagt. En natuurlijk: “DM me even” als verdienmodel. Dan weet je eigenlijk al genoeg.
Want expertise is niet dat je een tool kunt openen. Expertise is dat je kunt uitleggen wat je hebt gebouwd, waarom het werkt en waar het stukloopt. Het is durven zeggen wat je niet weet. Maar ja, daar scoor je minder likes mee dan met “5 prompts die je leven veranderen.”
Wat kunnen we doen?
Goed, en wat kun je ertegen doen?
Vraag om bewijs, vraag door en benoem bullshit als je die ziet (ook als iemand je daarna blockt :). Leer starters en collega’s waar ze op moeten letten. Stel vervelende maar uiterst redelijke vragen: wat draait er nu echt? Hoe heb je kwaliteit gemeten? Waar ging het mis? Wanneer raad je AI juist af? Hoe zit het met privacy en security? Wie daar geen fatsoenlijk antwoord op heeft, verkoopt geen expertise maar lucht. En nogmaals, kwetsbare of onwetende mensen betalen.
Soms is de afzender zelf niet eens bewust van de schade. Soms is iemand oprecht enthousiast over een tool die hij net ontdekt heeft en wil hij dat delen. Maar goed bedoeld en goed zijn twee heel verschillende dingen. En als je jezelf positioneert als expert, dan mag je ook als expert beoordeeld worden.
Dus bij deze een waarschuwing. Niet voor de oplichters zelf, die redden zich wel. Wel voor de mensen die nog denken dat een goedlopende LinkedIn-post hetzelfde is als deskundigheid. Dat is het niet. Behandel elke zelfbenoemde expert alsof je een tweedehands auto koopt. Eerst onder de motorkap kijken. Pas daarna applaudisseren.
