In onze vorige blog sloten we af met het zinnetje: elke keer dat je een AI-tool gebruikt om iets voor te bereiden, bepaalt het eerste anker dat jij meegeeft heel erg wat je terugkrijgt. En dat zette mij aan het denken.
Het rad waar we daar over spraken, met de getallen 0 tot 100, draait namelijk niet alleen aan de onderhandeltafel. Het draait ook, onzichtbaar, op het moment dat jij een AI-tool opent en een prompt typt. Je ziet het rad dan alleen niet ronddraaien. Je ziet alleen het antwoord nog. En dat antwoord klinkt vrijwel altijd behoorlijk overtuigend. Iets waar je brein enorm veel van houdt. Mooi, denk je dan. Dat was lekker snel ook. Top! Maar… wiens antwoord krijg je nu eigenlijk? Welk anker is er gebruikt?
Het gat dat AI zelf invult
Wat AI doet als jij geen anker meegeeft
Op het moment dat jij AI iets vraagt zonder daar een duidelijke context bij te geven, gaat hij gewoon aan de slag. Want weigeren, dat doet een AI zeer zelden. En zijn antwoord baseert AI ergens op: op zijn eigen immense trainingsdata. Heel het internet zou je kunnen zeggen. Inclusief alle slechte, gladde en inwisselbare salesteksten die daar te vinden zijn.
Sanne Cornelissen noemt je vanaf dat moment de redacteur, in plaats van de auteur, in haar boek “This is not AI”. Als AI namelijk zelf mag beginnen met het bepalen van de context, dan redigeer je alleen waar hij mee komt.
"Je stopt met origineel denken en wordt redacteur in plaats van auteur."
Haar oplossing daarvoor is verrassend simpel. Drie letters: MAM. Mens, AI, Mens. Jij bepaalt het doel, de context en je vraag en daarmee creëer jij een eigen anker. AI doet daarna waar het goed in is, rekenwerk, schrijfwerk of een analyse. En daarna check jij, polijst je en voeg je persoonlijke waarde toe. Niet heel ingewikkeld, maar wel een volgorde die nogal wat uitmaakt.
Twee prompts, twee voorstellen
En dat verschil zie je meteen als je het zelf uitprobeert. Stel: jij bereidt een salesvoorstel voor, voor een facilitair bedrijf dat naast schoonmaak nu ook beveiliging wil aanbieden. Je eerste keuze is: ‘Schrijf een voorstel voor een facilitair bedrijf dat wil uitbreiden met beveiliging’, dan krijg je binnen een aantal seconden een net, professioneel ogend voorstel terug. Vol met alom bekende termen als ‘toegevoegde waarde’, ‘op maat’ en ‘flexibele oplossingen’. Je weet wel, waar het hele internet mee vol staat. Klinkt ook best goed. En… klinkt toevallig ook exact hetzelfde als het voorstel van je concurrent, die gisteren toevallig ook dezelfde vraag stelde.
Je tweede optie is de Mens vooraf toevoegen. Denk aan een gewonnen voorstel, je eigen opbouw van voorstellen, jouw unieke manier om prijsdifferentiatie te presenteren of de koopmotieven van jouw klanten. Het antwoord van AI verschuift volledig. Het is niet meer totaal generiek, er zit een vleugje jou en je bedrijf bij.
Wat onderzoek hierover zegt
Dat vleugje van jou is precies waar recentelijk (2024) een groep onderzoekers naar keken. Ze gaven GPT-4 en vergelijkbare modellen een vraag, plus soms een kleine hint. Soms was deze hint een neutraal feit. Soms de mening van een ‘expert’. En daar bleek de crux te zitten: zo’n mening van een expert ankerde het model hardnekkig. Zelfs als de onderzoekers in hun vraag vroegen om deze mening te negeren, bleef het antwoord er altijd naartoe leunen. En hoe sterker het model, hoe hardnekkiger het anker van die ‘expert’ bleek te zijn.
Niet elk antwoord hoeft neutraal te zijn
De onderzoekers concludeerden dat dit een probleem is. Logisch ook, want hun vragen gingen over het weer van morgen, of een beurskoers. Daar is inderdaad een neutraal antwoord het enige juiste antwoord. Het anker-effect wat ontstond was een denkfout van AI en wilde men corrigeren.
Maar… jouw salesvoorstel is geen weerbericht. En al helemaal geen beurskoers. Je wil helemaal geen gemiddeld of neutraal antwoord. Je wil onderscheidend zijn, toch? Dus die hardnekkigheid waar het onderzoek zo mee worstelde, is voor jou helemaal geen bug. Het is een pluspunt. Want, als jij het anker kan zetten, dan blijft AI daaraan vasthouden. En daardoor versterkt hij jouw aanpak, in plaats van hem te verdunnen met wat het gemiddelde van de wereld te vertellen heeft.
Dit is overigens ook wat ik onze deelnemers al jaren voorhoudt bij onder andere het college Commercieel Schrijven. Een vage instructie wordt door de ander op een eigen manier ingevuld. Als je zegt ‘Er wordt geadviseerd dit voorstel op korte termijn te beoordelen’, dan laat je de lezer zelf gokken wat dat betekent. Zeg je ‘Beoordeel dit voorstel deze week, dan plannen we vrijdag het vervolggesprek in’ laat niets meer aan de verbeelding over. Concreet zijn voorkomt eigen ankers van de ander bij een offerte. En, zo blijkt, ook bij een prompt.
Dit doe ik zelf voordat ik AI om een salesvoorstel vraag
Als ik AI ergens bij betrek, dan kun je ervan uit gaan dat de volgende drie dingen voor mij voorbijkomen.
Als eerste bouw ik mijn eigen database. Niet alleen gevuld met generieke uitleg over bijvoorbeeld SPIN-selling, maar juist vertaald naar mijn toepassing. Wat werkt er voor mij goed? Waar moet AI juist mijn interpretatie of ervaring vertrouwen? Door deze koppelingen te leggen voorkom je dat je op AI’s ‘kennis’ vertrouwt én maak je het ook nog eens eigen.
Daarna geef ik AI voorbeelden mee. Een offerte die werkte. Een pitch die echt goed aansloeg. Onze eerste voorstellen die ooit nog zonder AI werden gemaakt. Heb je zoiets niet meer, omdat inmiddels bijna alles via AI tot stand komt? Dan daag ik je uit: maak er eerst zelf een, zonder AI. Dit geeft jouw kader mee, wat dat anker alleen maar unieker maakt. Door de combinatie van theorie, jouw interpretatie van die theorie en jouw voorbeeld heb je een mooie eigen context gecreëerd.
Als laatste voeg ik daar ook mijn eigen stijl en toon aan toe. Dit vertel ik hem niet, nee, dit laat ik hem zien. Ik geef geen instructies als ‘Schrijf informeel maar zakelijk’. Dat is weer zo’n generiek anker waar AI dan weer zelf invulling aan geeft. Ik voed hem met mijn 100% eigen teksten en opnames. Hierdoor kan AI onze teksten checken en gerichte feedback geven op basis van mijn stijl, niet op wat het internet gemiddeld als ‘goed’ verstaat.
Ik gebruik AI dus niet om mezelf te vervangen, maar om mezelf te versterken. En dat werkt niet alleen voor een salesvoorstel. Dat werkt voor LinkedIn, colleges en interne communicatie. Geef je eigen interpretaties, meningen en voorbeelden mee en AI blijft geankerd aan wie jij bent. In plaats van het gemiddelde van de wereld.
Nog even terug naar dat rad
Niemand in het experiment koos ervoor om door een toevallig nummer onbewust gestuurd te worden. Het gebeurde gewoon. Bij AI is dat niet anders. Alleen heb jij, meer dan bij dat rad, gewoon invloed op wie als eerste het anker neerlegt. Dus… voordat jij AI weer snel om een voorstel vraagt: welk anker geef je het mee? Of laat je AI het toch lekker zelf verzinnen?
Carl Dahmen
Eigenaar BSA | Hbo Salesdocent | Ondernemerscoach
