Stel: een marketingmanager ontwikkelt een campagnestrategie. Die wordt mondeling toegelicht aan een contentspecialist, die er een briefing van maakt voor een bureau, dat er vervolgens drie concepten voor maakt voor de brand manager, die feedback geeft aan het bureau, dat weer een definitieve versie oplevert voor de campagnemanager.
Herkenbaar? Elke stap in dit proces is een overdracht. En bij elke overdracht gaat context verloren. De nuance van de strategie verdampt in de briefing. De feedback wordt anders geïnterpreteerd dan bedoeld. De eindversie wijkt af van het oorspronkelijke idee. Niet omdat iemand slecht werk levert, maar omdat informatie weglekt bij elke handover naar de volgende persoon.
Chris Geoghegan, VP Product bij Zapier, noemde dit fenomeen op GitKon 2025 treffend: context bleeding. Zijn observatie: individuele AI-adoptie levert individuele winst op. Maar pas wanneer een heel team context deelt en AI inzet om die context te bewaken ontstaat er echte transformatie.
De reflex bij de meeste teams is om AI in te zetten bij de persoon: sneller schrijven, sneller analyseren, sneller rapporteren. Eén mens plus AI. Dat levert versnelling op, maar hoe je als team werkt verandert er niet door.
De verschuiving die mogelijk is: zet AI ook in op de grensvlakken. Niet alleen bij de contentschrijver, maar juist bij de overdracht van strategie naar briefing. Niet alleen bij de data-analist, maar juist bij de vertaling van data naar actie voor het team. Niet alleen bij de campagnemanager, maar juist bij de presentatie van resultaten naar management.
AI op de grensvlakken betekent: zorgen dat context niet weglekt wanneer werk van de ene persoon naar de andere gaat.
Hoe dat er in de praktijk uitziet
Laten we concreet worden. Hier zijn drie marketingscenario's waarin AI op de overdracht het verschil maakt:
1. Van strategie naar briefing Een marketingdirecteur bespreekt de kwartaalstrategie in een vergadering. In plaats van dat iemand aantekeningen maakt die de helft missen, laat je AI het gesprek samenvatten tot een gestructureerde briefing: doelstellingen, doelgroep, kernboodschappen, randvoorwaarden en niet te vergeten de openstaande vragen die nog beantwoord moeten worden. De contentmaker start niet met een halfbakken notitie, waarbij hij afhankelijk is van wat er op papier is gezet maar met een compleet vertrekpunt.
2. Van concept naar feedback Een bureau levert drie campagneconcepten aan. In plaats van losse e-mails met "ik vind concept 2 het sterkst, maar kan je dat ene aanpassen?" gebruik je AI om de feedback te structureren: per concept de sterke punten, de aanpassingen, de relatie met de oorspronkelijke briefing, en een heldere prioritering. Het bureau krijgt geen puzzel om uit te zoeken, het krijgt een werkbare opdracht.
3. Van resultaten naar rapportage De campagne is afgelopen. De data-analist heeft de cijfers. In plaats van een spreadsheet die voor interpretatie vatbaar is, laat je AI aan de hand van onder andere CSV-exports uit de campaign managers de resultaten vertalen naar een narratief dat aansluit bij de oorspronkelijke doelstellingen. Wat was het doel? Wat is bereikt? Wat is het advies? De directie hoeft niet te raden wat de cijfers betekenen maar krijgt het in begrijpelijke taal.
Welke tools helpen hierbij?
Het begint bij vastleggen. Je kunt context niet bewaken als je die niet eerst vastlegt. Gelukkig is er inmiddels voor vrijwel elke situatie een tool die dat automatisch doet.
Ingebouwde AI in je vergaderplatform. Als je al in Microsoft Teams of Google Meet werkt, heb je de snelste route. Microsoft Copilot maakt automatisch samenvattingen, actie-items en doorzoekbare transcripten van Teams-vergaderingen. Google Gemini doet hetzelfde binnen Google Meet en slaat transcripten op als Google Docs die je direct kunt doorsturen. Zoom heeft een vergelijkbare AI Companion die samenvattingen genereert voor betaalde accounts. Voordeel: geen extra tool, geen bot die je meeting binnenkomt, alles blijft in je bestaande ecosysteem.
Fysieke opnameapparaten voor live gesprekken. Niet elke overdracht vindt online plaats. Voor fysieke vergaderingen, klantbezoeken of brainstormsessies is een apparaat als de Plaud NotePin of Plaud Note Pro interessant. Je clipt het op je kleding of legt het op tafel, en het neemt op, transcribeert en genereert automatisch een samenvatting via AI. Plaud biedt duizenden samenvattingstemplates voor verschillende contexten.
Het transcript is pas het begin. Een transcript vastleggen is stap één. De echte waarde ontstaat in wat je ermee doet.
De tweede fout: verwachten dat het in één keer goed is
Er is nog een veelgemaakte fout die hiermee samenhangt. Teams proberen AI, krijgen een eerste output, vinden het "best oké maar niet goed genoeg" en concluderen dat AI niet werkt voor hun context. Dat patroon zie je overal: één team draait een succesvol experiment, maar de rest van de organisatie doet er niets mee niet omdat de technologie faalt, maar omdat niemand de aanpak vertaalt naar andere overdrachten. Teams blijven hangen in losse pilots die niet schalen.
Dat is alsof je een nieuwe collega op dag één een project geeft, het resultaat bekijkt en besluit dat diegene niet geschikt is.
AI-output is een startpunt. De teams die er het meeste uithalen werken iteratief:
Capture: Leg het gesprek, de strategie of de input vast in een gestructureerd format. Niet "schrijf een briefing" maar "hier is de context, hier zijn de doelen, maak er een spec van met de openstaande vragen."
Refine: Verrijk de eerste versie. Voeg ontbrekende context toe, verwerk feedback, neem technische of creatieve beslissingen. Dit is het moment waarop de menselijke expertise het verschil maakt. (Overigens nog beter als je alle informatie toevoegt aan bijvoorbeeld een project binnen Claude, zodat het alle relevante kennis altijd heeft.)
Decompose: Breek het geheel op in werkbare eenheden. Niet één grote briefing, maar specifieke opdrachten per persoon, per kanaal, per doelgroep, per fase, etc.
Implement: Pas dan ga je uitvoeren. Met context die intact is, met heldere afbakening, en met de menselijke check als laatste stap.
Dit klinkt misschien als een watervalmodel, maar het is juist het tegenovergestelde. Elke stap is een feedbackloop. Het gaat om bewust itereren, niet om één keer prompten en hopen dat het goed komt.
Wat je morgen kunt doen
Breng in kaart waar in jouw marketingproces overdrachten plaatsvinden. Grote kans dat je er meer vindt dan je denkt: van strategie naar planning, van planning naar briefing, van briefing naar creatie, van creatie naar review, van review naar publicatie, van publicatie naar analyse, van analyse naar optimalisatie.
Kies er één uit. De overdracht waar het vaakst misgaat. En experimenteer met AI niet als schrijfmachine, maar als contextbewaker: een tool die ervoor zorgt dat wat de ene persoon bedoelt, ook daadwerkelijk bij de volgende persoon terechtkomt.
En als de eerste output niet perfect is? Goed. Dat is het startpunt. Itereer. Verfijn. Maak het beter en ervaar AI als een versneller van een bewust proces.
En eerlijk is eerlijk. Ik had net ook nog een overleg met Peter, waarbij ik achteraf baalde dat ik geen AI mee had laten luisteren of zelf heb genotuleerd. Dus ergens schrijf ik dit artikel ook weer als les voor mezelf. Morgen zal ik dat beter doen.
