AI-first begint met opschrijven: wat HelloPrint je leert

Het Rotterdamse kantoor van HelloPrint. De nieuwe AI-first organisatie zit volgens directeur Hans Scheffer in hetzelfde pand, op een andere verdieping. Beeld: HelloPrint.

Hans Scheffer, directeur van de Rotterdamse online drukkerij HelloPrint, bouwt naast zijn bestaande bedrijf een tweede organisatie die vanaf de eerste dag AI-first is. De eerste stap daarvan heeft weinig met tools te maken. Hij laat elk proces tot in detail opschrijven, en pas daarna gaat AI aan het werk. Volgens mij is dat precies de stap die de meeste bedrijven overslaan.

Je hoeft geen tweede bedrijf te bouwen om hier iets van te leren. In deze blog lees je wat HelloPrint doet, waarom documenteren het eigenlijke werk is en hoe je dat zelf aanpakt met één proces van je team.

Wat HelloPrint precies doet

Scheffer vertelde er vorige week over op het Rotterdamse AI-event AI010, en Emerce schreef het op. Zijn uitgangspunt: hij zou zijn bedrijf vandaag anders opbouwen dan veertien jaar geleden. Nieuwe technologie stap voor stap over het bestaande heen leggen, brengt HelloPrint volgens hem niet ver genoeg.

Daarom bouwt hij ernaast een compleet nieuw bedrijf, met de beste mensen uit de huidige organisatie. Het bestaande bedrijf draait door en draait bewust een tandje langzamer, want de meest ervaren mensen zijn met iets anders bezig. Uiteindelijk moet de nieuwe organisatie de oude vervangen, in een voorbereide overstap zonder bigbang. Op de vraag hoe hij weet dat hij zo geen goed bedrijf kapotmaakt, was hij eerlijk: dat weet hij niet.

Helemaal nieuw is het niet voor HelloPrint. In 2025 vertelde Scheffer al aan Emerce dat met de komst van AI alle processen in het bedrijf expliciet zijn gemaakt, en dat zeventig procent van de klantmails toen volledig automatisch werd afgehandeld.

AI-first betekent eerst documenteren

Bestaande bedrijven zijn volgens Scheffer gebouwd rond kennis in hoofden, en die is zelden goed vastgelegd. Start-ups beginnen nu met een gedetailleerde beschrijving van hoe het bedrijf werkt en automatiseren van daaruit. Bij HelloPrint wordt daarom per afdeling elk proces en miniproces beschreven, inclusief wat er gebeurt als iets niet gebeurt. Dat loopt op tot duizenden of tienduizenden regels.

Scheffer vergelijkt het met de onboardingweek van een nieuwe medewerker. "Daar laat je AI vervolgens op los." Anthropic gebruikt trouwens hetzelfde beeld: het bedrijf noemt de skills in Claude een soort onboardingmateriaal waarin je expertise verpakt.

Alles wat een ervaren collega op de eerste werkdag uitlegt, moet ook ergens opgeschreven staan. Beeld: gegenereerd met AI.

Dit raakt aan iets wat ik vaak zeg: het fundament is belangrijker dan de losse tool. Veel mkb-bedrijven beginnen bij de tool en slaan het waarom over. Dan krijgt iedereen een abonnement en blijft de echte kennis van het team precies waar die al zat: in de hoofden van een paar mensen. Volgens onderzoek van Fingerspitz is bij 65 procent van de mkb-bedrijven het AI-gebruik in marketing vooral ad hoc of nauwelijks vastgelegd. Daar schreef ik eerder over in AI in mkb-marketing: veel gebruik, weinig plan.

Waarom AI zonder beschrijving blijft hangen

HelloPrint leerde uit de eerste ervaringen hoe AI zich verhoudt tot medewerkers. Die inschatting laat goed zien waarom de beschrijving zo belangrijk is.

JuniorAI doet het beter

Bij HelloPrint deed AI het beter dan een junior medewerker.

MediorOngeveer gelijk

Met een medior kwam AI ongeveer op hetzelfde niveau uit.

SeniorDe senior blijft beter

Vakmensen blijven nodig om de technologie aan te sturen en smaak en keuzes te bepalen, aldus Scheffer.

Wat een senior extra heeft, is meestal ervaring met uitzonderingen. Die kennis krijgt AI alleen mee als iemand hem opschrijft. Daarom zit de waarde van zo'n procesbeschrijving vooral in de stukken waar je normaal niet aan denkt.

Drie manieren om te beginnen

De keuze van HelloPrint is radicaal, en Scheffer noemt het zelf een balanceeract. Voor de meeste teams ligt er een kleinere stap tussen "iedereen een tool" en "een tweede bedrijf".

	AI over het bestaande leggen	Eerst één proces vastleggen	Een tweede AI-first organisatie
Wat je doet	Iedereen krijgt een AI-tool en zoekt het zelf uit	Eén terugkerend proces volledig beschrijven en daar AI op inzetten	Naast je bedrijf een nieuw bedrijf bouwen vanaf de procesbeschrijvingen
Wat het vraagt	Licenties en wat uitleg	Tijd van de mensen die het werk nu doen	Je beste mensen, tijd en geld om te herinvesteren
Waar het misgaat	Iedereen werkt anders en de kennis blijft in hoofden	Klein: je past de beschrijving aan en probeert opnieuw	De uitkomst staat volgens Scheffer zelf niet vast
Mijn advies	Prima om te leren, te los om op te bouwen	Hier begin je	Alleen met een stevig bedrijf eronder

Zo leg je één proces vast

Pak het aan zoals HelloPrint, alleen kleiner. Eén proces, goed beschreven, levert meer op dan tien halve prompts.

Kies een proces dat elke week terugkomt

Denk aan de nieuwsbrief, het beantwoorden van een offerteaanvraag, de social posts van de week of een campagnebriefing. Kies iets wat vaak gebeurt en waarvan je weet wie het goed doet. Met die persoon ga je zitten.

Schrijf het als een inwerkweek

Stel je voor dat er maandag een nieuwe collega begint die dit proces moet overnemen. Wat moet die weten? In een goede beschrijving staat in elk geval:

• Het doel. Waarom doen we dit en voor wie?
• De input. Welke bestanden, gegevens en afspraken zijn nodig, en waar staan ze?
• De stappen. In volgorde, met de keuzes die je onderweg maakt.
• De uitzonderingen. Wat doe je als de klant niet reageert, de cijfers ontbreken of de deadline schuift?
• Hoe goed eruitziet. Een of twee echte voorbeelden van eerder werk waar je trots op bent.
• Wie beslist. Waar kijkt een mens mee voordat iets de deur uitgaat?

Schrijf ook op wat er gebeurt als iets niet gebeurt

Dit is het stuk dat iedereen overslaat, en Scheffer noemt het expliciet. De standaardroute kent iedereen wel. De waarde zit in de randgevallen die je senior uit het hoofd oplost. Vraag dus door: wanneer ging dit de laatste keer mis, en wat deed je toen?

Test het met AI en verbeter de beschrijving

Geef de beschrijving aan ChatGPT, Claude of Copilot in een nieuw gesprek en laat de AI een echte opdracht uitvoeren. Gaat het mis, kijk dan eerst wat er in de beschrijving ontbreekt voordat je aan de prompt gaat sleutelen. Controleer de uitkomst net zo kritisch als werk van een nieuwe collega. Hoe je dat doet, lees je in AI-output controleren.

Werkt het, dan zet je de beschrijving op een vaste plek waar de AI hem steeds gebruikt, bijvoorbeeld als skill. Hoe dat in de verschillende tools werkt, staat in mijn blog over skills in ChatGPT, Claude, Gemini en Copilot.

Zo ziet een vastgelegde werkwijze eruit als skill: de vaste stappen in één bestand, en een apart bestand voor formulieren dat Claude alleen leest als er een formulier ingevuld moet worden. Beeld: Anthropic.

Mijn advies

Je hoeft niet zo radicaal als HelloPrint te gaan om iets van ze te leren. Kies deze maand één proces, schrijf het samen op met degene die het al jaren doet en geef het aan AI. Je ziet snel waar de beschrijving gaten heeft. Vaak zijn dat ook precies de plekken waar nieuwe collega's vastlopen, dus je wint er dubbel bij.

Eerlijk gezegd kost dat vastleggen de eerste keer meer tijd dan je denkt. Daarna heb je wel iets wat los staat van één tool: een beschrijving die je in elke AI-tool kunt gebruiken, ook als je volgend jaar voor een ander model kiest.

Wil je je eerste proces samen AI-klaar maken?

In een training op jullie eigen werk kiezen we samen een proces dat elke week terugkomt en maken we het klaar voor de tools die jullie al gebruiken.

Bekijk de trainingen Stel me je vraag