Over AI Gesproken

Als je Photoshop, Moneybird en Notion kunt nabouwen in een weekend, waarom betaal je dan nog voor software?

Jean-Luc bouwde betaald.app, Lumen (een Notion-kloon met Mac- en iPhone-app) en Kopwerk, een complete 3D-fietsgame. Kai vertelt hoe zijn Grokbot als chief of staff zijn werkdag regelt, van WhatsApp en LinkedIn tot een Notion-dashboard dat zichzelf bijwerkt.

Plus: waarom Dots het niet werd, een AI die je bankafschriften mag lezen en waarom je de chatbot misschien beter kunt overslaan.

(00:00) Intro: hoe staat ons verbruik ervoor?

(00:31) Dots vs. Grokbot: waarom we terug zijn

(01:30) €1100 aan concertkaartjes gemist

(02:29) Grokbot vs. ChatGPT: app tegenover model

(04:00) Alles gekoppeld: WhatsApp, LinkedIn en je bank (05:26) Agent Mail en 1Password

(06:13) Een voorstel laten bouwen vanuit de auto

(06:39) Verjaardagen en het boodschappenlijstje

(07:38) Barry Beterzo: één chief of staff

(08:35) Notion-dashboard en de proactieve hartslag

(10:08) AI Radar Ruben volgt X en de NOS

(10:30) Photoshop nagebouwd: ArtCraft

(11:41) Moneybird nagebouwd: betaald.app

(12:31) Notion nagebouwd: Lumen

(13:52) Kopwerk: een 3D-fietsgame in een weekend

(15:28) Drie weken geleden kon dit nog niet

(15:50) Een LinkedIn-video, helemaal door AI gemaakt

(17:28) Leapfroggen: sla de chatbot over

(18:24) Vraag het gewoon aan AI

(18:58) Educatieve video's voor je kinderen

(19:25) Challenge: welke software moeten wij nabouwen?

(20:01) Afronding

Links:

• betaald.app: https://betaald.app 
• Lumen: https://lumen.jeanluc.online 
• Grokbot: https://x.ai/bot 
• ArtCraft: https://getartcraft.com 
• Bureau Reuring: https://www.bureau-reuring.nl 
• Vragen of reacties: [email protected]

Een PowerPoint laten aanvullen terwijl je naar een training fietst. Een AI-assistent die uit zichzelf ziet dat er iemand ontbreekt in de cc. Jean-Luc Laval en Kai Oukes delen hun eerste ervaringen met OpenAI dots en bespreken wat er verandert als AI zelf gaat meedenken.

We vergelijken dots met Grok Bot en Meta Muse. Wat heb je aan een assistent met een eigen computer in de cloud? Hoe voelt het om met je AI te bellen? En geeft één gesprek voor al je projecten echt meer rust in je hoofd?

00:00 Dots, Grok Bot en Muse: AI wordt proactief

02:53 Een PowerPoint laten afmaken op de fiets

04:02 Van chatbot naar een assistent die meedenkt

05:42 Een eigen cloudcomputer en bellen met je AI

08:13 Eén chat, minder onthouden en de eerste haperingen

10:57 Kosten, toegang en verschillen tussen de tools

12:17 Space, spraak en nieuwe AI-apparaten

15:54 De demo: AirPods en koffie bestellen

16:42 Snellere modellen en meer mogelijkheden

18:11 Prioriteiten kiezen en zelf uitproberen

Nieuwe week, nieuw woord: de AI-afknapper. Wanneer knap je écht af op AI-gebruik? We bespreken herkenbare AI-teksten op LinkedIn (emoji-jeuk! streepjes-koorts!), delen live een afschrikwekkend voorbeeld op het scherm, en maken de balans op na een week Grokbot: wat werkt (delegeren, kleine specifieke bots, skills maken van processen) en wat niet (alles laten uitvoeren tot je tokens op zijn).

Plus: Fable 5.1 vs Astra 6, het model dat 4,5 dag non-stop doorwerkte aan een 3D-game, en waarom "ga door tot je klaar bent" de beste prompt-toevoeging van het moment is.

Hoofdstukken

(00:00) Intro: het woord van de week — de AI-afknapper

(01:21) Kaiens afknapper: herkenbare AI-posts op LinkedIn

(02:54) Het LinkedIn-algoritme: zelf typen vs. plakken

(04:14) Authenticiteit wint: de fiets-post vs. de uitgewerkte AI-post

(05:12) Schermdelen: emoji-jeuk en streepjes-koorts in het wild

(06:28) Grokbot week 2: wat blijft hangen?

(08:50) Uitvoeren vs. delegeren: zo blijf je binnen je tokens

(10:16) Een heel dev-team dat overlegt vóór er één prompt naar Claude gaat

(12:28) Kleine specifieke bots — en maak er skills van

(14:51) Is dit een hype? Token-resets als signaal

(17:45) Fable 5.1 vs. Astra 6

(20:02) Uren autonoom werken: de 4,5-dagen-3D-game

(21:30) Loops & /goal: "kom pas terug als je klaar bent"

(24:01) Afronding

Links

• Bureau Reuring: https://www.bureau-reuring.nl
• Reacties/vragen: [email protected]

Emergency podcast!

Tien dagen geleden lanceerde X.AI Grokbot — en die heeft ons werk nu al op z'n kop gezet. In deze aflevering leggen we uit wat Grokbot is: geen zoveelste chatbot, maar een soort Slack/WhatsApp vol AI-collega's die elk hun eigen taak hebben.

Denk aan Marike van de Mail die je inbox beheert, Speurneus Sam die bedrijven onderzoekt, Vera van de Voorstellen die complete webpagina-voorstellen bouwt en LinkedIn Lenny die met een eigen browser LinkedIn afstruint. En daarboven: één Chief of Staff (Barry Beterzo) — de enige met wie je zelf praat.

We bespreken waar Grokbot vandaan komt, hoe het zich verhoudt tot Claude en ChatGPT, wat het kost, de privacy-afwegingen en waarom je als AI-gebruiker bereid moet zijn om drie à vier keer per jaar opnieuw te beginnen.

(00:00) Intro: emergency podcast over Grokbot

(00:55) Wat is Grokbot? Een Slack vol AI-collega's

(01:50) Het agent-team: Marike van de Mail, Notionally, Speurneus Sam, Vera van de Voorstellen

(03:18) Barry Beterzo: één Chief of Staff boven alle agents

(03:47) LinkedIn Lenny: een agent met z'n eigen browser

(04:54) Waar komt Grokbot vandaan? (X.AI, Grok vs. Groq, Cursor)

(05:12) Grok(bot) in je auto

(06:32) De WhatsApp-achtige interface & swarms

(08:55) Vergelijking met eerdere agent-systemen

(09:32) Van tool naar collega: de interface wordt belangrijker dan het model

(11:04) Bestanden in de cloud & elke agent z'n eigen computer

(12:29) WhatsApp koppelen? De privacy-twijfel

(13:52) Hoe goed is het t.o.v. Claude? Modelkeuze per taak

(14:57) Abonnementen: gratis / SuperGrok €30 / SuperGrok+ €100

(16:16) 3-4x per jaar opnieuw beginnen: houding boven knopjes

(19:39) Overstap-tip: laat Claude je migratieprompt schrijven

(21:15) ChatGPT vs. Claude vs. Grokbot: wat gebruik je waarvoor?

(22:59) Eigen bots & opnieuw beginnen

(24:09) Afronding

Links:

Grokbot: https://x.ai/bot

Bureau Reuring: https://www.bureau-reuring.nl

Vragen of reacties: [email protected]

AI maakt steeds meer. Maar moet je straks ook altijd kunnen zien dát iets door AI gemaakt is?

In deze aflevering van Over AI Gesproken hebben we het over het aangekondigde watermerk in Claude-output, AI-schaamte op de werkvloer en de vraag of het eigenlijk relevant is om te weten waarmee een document is gemaakt.

Daarna kijken we naar een grotere verschuiving: wat gebeurt er met werk als AI steeds meer uitvoerende taken overneemt? Entry-level banen verdwijnen, terwijl vaardigheden als controleren, aansturen, prioriteren en beoordelen juist belangrijker worden.

En Jean-Luc laat zien hoe dat er in de praktijk uit kan zien met zijn eigen AI Chief of Staff, waarin mail, agenda, Notion, klanten, taken en nieuws samenkomen in één interface.

In deze aflevering:

• AI-watermerken in tekst, documenten en code

• AI-schaamte en shadow AI op het werk

• Waarom entry-level banen onder druk staan

• Van zelf uitvoeren naar AI controleren en aansturen

• Een persoonlijke AI Chief of Staff bouwen

• AI als nieuwe interface voor je werkdag

• Waarom digitale basisvaardigheden belangrijker worden

• De nieuwe rol van Learning & Development

Timestamps:

(00:00) Claude-watermerk in tekst, documenten en code

(02:16) Waarom mensen AI-sporen proberen te verwijderen

(03:35) Minder entry-level vacatures sinds 2022

(05:31) Werk verschuift naar controleren en aansturen

(06:22) Een persoonlijke AI Chief of Staff bouwen

(08:45) Waarom één standaardprompt niet genoeg is

(11:34) Wat er in Jean-Lucs ochtendbriefing zit

(13:43) Eén AI-interface als werkplek

(15:36) Claude Code, MCP en koppelingen met je tools

(17:13) Zelf beginnen met een Chief of Staff

(18:42) AI als nieuwe interface voor je werkdag

(20:37) Klikangst, data en veilig experimenteren

(21:37) Digitale vaardigheden vóór AI-vaardigheden

(22:06) Learning & Development wordt ‘leren leren’

(23:34) Waarom menselijke controle nodig blijft

(24:27) De AI-paradox: je moet méér weten om goed te controleren

(26:27) Zelfrijdende auto's en verlies van situational awareness

“De chat interface wordt echt jouw werkdag.”

“Je kan niks fout als opdracht geven.”

“Onze taak als Learning & Development wordt gewoon dat wij mensen die houding aan kunnen leren.”

Over AI Gesproken is de podcast van Bureau Reuring over AI, technologie en de toekomst van werk.

AI ontwikkelt zich razendsnel. Vrijwel iedere week verschijnen er nieuwe modellen, nieuwe mogelijkheden én nieuwe zorgen. Van verhalen over AI die uit een sandbox ontsnapt tot oproepen om de ontwikkeling tijdelijk af te remmen.

Maar hoe serieus zijn die risico's eigenlijk?

In deze aflevering van Over AI Gesproken bespreken we de nieuwste ontwikkelingen rondom AI, de risico's die daarbij horen en vooral hoe je AI vandaag al veilig kunt inzetten binnen je eigen organisatie.

We hebben het over de balans tussen innovatie en veiligheid, waarom goed toegangsbeheer belangrijk is en welke praktische stappen je kunt zetten om AI verantwoord te gebruiken.

In deze aflevering

• De recente AI-incidenten die wereldwijd aandacht kregen
• Wat wordt bedoeld met een AI die "uit het systeem breekt"?
• De discussie over een pauzeknop voor AI-ontwikkeling
• Waarom AI-veiligheid steeds belangrijker wordt
• Hoe je AI veilig koppelt aan je eigen systemen
• Het verschil tussen read-only en volledige rechten

Belangrijkste inzichten

• AI wordt steeds krachtiger, maar veiligheid blijft mensenwerk.
• Geef AI alleen toegang tot de systemen en informatie die echt nodig zijn.
• Begin klein en experimenteer gecontroleerd.
• Goede AI gaat niet alleen over slimme modellen, maar vooral over slimme afspraken en goed beheer.

🎙️ Over AI Gesproken is de podcast van Bureau Reuring en BeterZo over AI, technologie en de toekomst van werk.

Volg de podcast voor nieuwe afleveringen over AI, automatisering, agents, open source en de praktische toepassingen die je vandaag al kunt inzetten.

Wat is eigenlijk nog de moeite waard om te bouwen, nu AI het zo makkelijk maakt om bijna alles te automatiseren?

In deze aflevering hebben we het over de verleiding van vibe coding, automatiseringen en AI-agents die je werk uit handen nemen. Want ja: iets kúnnen bouwen betekent nog niet automatisch dat je het ook móét bouwen.

Wanneer levert automatiseren echt iets op? Wanneer kun je beter een bestaande tool gebruiken? En misschien nog belangrijker: welke dingen moet je juist zélf blijven doen, omdat het proces van denken, maken en proberen onderdeel is van de waarde?

We bespreken onder andere een simpele matrix voor taken: zelf doen, automatiseren of gewoon helemaal niet meer doen. Ook hebben we het over de risico’s van te veel automatiseren, het verlies van controle en eigenaarschap, en waarom onderhoud vaak wordt vergeten zodra iets eenmaal “werkt”.

En uiteindelijk komen we weer uit bij de menselijke kant. Want AI en automatisering gaan misschien over technologie, maar de interessantste vragen gaan over leren, creativiteit, vakmanschap, werkplezier en de discipline om soms gewoon te zeggen: dit hoef ik helemaal niet te automatiseren.

**In deze aflevering:**

* Wat maakt iets écht de moeite waard om te bouwen?

* Wanneer wegen de kosten van bouwen niet op tegen de waarde?

* Zelf doen versus automatiseren

* De matrix: zelf doen, automatiseren of niet doen

* Welke vaardigheden je juist zelf moet blijven oefenen

* Waarom automatiseren zonder controle riskant is

* Eigenaarschap en onderhoud van AI-systemen

* Hoe AI kan helpen bij creativiteit en meningsvorming

* De menselijke kant van AI-implementatie

* De FOMO om ineens álles te willen automatiseren

**Hoofdstukken**

(00:00) Wat is eigenlijk de moeite waard om te bouwen?

(00:26) De kosten van bouwen versus de waarde

(00:56) Wanneer is een project écht waardevol?

(01:24) De valkuil van te snel iets bouwen

(02:16) De belangrijkste vraag: is dit het waard?

(03:10) Zelf doen om te leren versus uitbesteden

(03:40) De matrix: zelf doen, automatiseren of niet doen

(06:02) Welke dingen moet je zelf blijven doen?

(06:30) Wanneer automatiseer je te veel?

(12:23) Waarom, controle en eigenaarschap

(14:48) AI blijft uiteindelijk een mensenvraagstuk

(22:12) Werkdruk, AI en menselijke vaardigheden

(24:34) De discipline om níét te automatiseren

AI-modellen kunnen steeds meer, maar wat gebeurt er eigenlijk met de informatie die we erin stoppen? Waar wordt die data verwerkt, wie heeft er toegang toe en hoe afhankelijk willen we zijn van een klein aantal Amerikaanse of Chinese technologiebedrijven?

In deze aflevering duiken we in de wereld achter AI-taalmodellen. We bespreken hoe modellen worden getraind, waarom ze zoveel rekenkracht nodig hebben en welke risico’s ontstaan wanneer gevoelige informatie op externe servers terechtkomt.

Maar er zijn ook alternatieven. Wat kun je inmiddels lokaal op je eigen computer draaien? Wat betekenen open modellen en open weights precies? En is het voor organisaties realistisch om zelf een AI-model te hosten, of lopen de kosten en technische eisen dan al snel uit de hand?

Van praktische toepassingen voor bedrijven en advocaten tot de geopolitieke strijd tussen de Verenigde Staten, China en Europa: deze aflevering gaat over technologie, privacy, onafhankelijkheid en de vraag wie uiteindelijk de controle houdt over AI.

Onder andere besproken:

• Hoe taalmodellen worden getraind en antwoorden genereren
• Wat er met je data kan gebeuren wanneer je een AI-dienst gebruikt
• De risico’s van datalekken en Amerikaanse cloudinfrastructuur
• Lokale AI-modellen en open-sourcealternatieven
• De kosten en infrastructuur van het zelf hosten van AI
• De AI-race tussen Amerika, China en Europa
• Regulering, veiligheid en de toekomst van open AI

Hoofdstukken

(00:00) AI, data en de belangrijkste privacyvragen
(02:07) Hoe taalmodellen werken en welke rol data speelt
(04:03) Datalekken en informatie op Amerikaanse servers
(05:57) Lokale AI en open-sourcemodellen
(07:52) Wat kost het om zelf een AI-model te hosten?
(10:12) De AI-race tussen Amerika en China
(12:00) Open modellen, zelfhosting en digitale onafhankelijkheid
(13:52) Praktische toepassingen voor bedrijven en advocaten
(15:48) Regulering, de open brief en de toekomst van AI
(18:04) Conclusies en afsluiting

Links uit de aflevering

LM Studio
https://lmstudio.ai

Kimi K3 van Moonshot AI
https://moonshot.ai

Locally AI
https://locally.ai

Van assistent naar collega

(00:00) Van screenshots naar collega's
(01:27) Assistent vs collega
(02:34) Connectors uitgelegd
(03:35) Mail + agenda automatisch combineren
(05:15) Gmail koppelen aan Claude
(08:05) AI haalt zelf context op
(11:35) Praktijkvoorbeeld: btw-aangifte
(14:50) Is dit eigenlijk wel veilig?
(17:05) Computer Use in Chrome
(20:50) Van meekijken naar uitvoeren
(23:35) Voor wie is dit interessant?
(24:20) Zo begin je vandaag nog
(27:15) Afsluiting

Waar AI vroeger vooral antwoorden gaf, voert AI tegenwoordig ook daadwerkelijk werk uit.

Jean-Luc en Kaien laten zien hoe je AI kunt verbinden met onder andere:

• Gmail
• Google Agenda
• Google Drive
• Notion
• HubSpot
• Moneybird

• Chrome (Computer Use)

Daardoor hoef je steeds minder informatie te kopiëren en te plakken. AI haalt zelf de juiste context op en voert complete workflows uit.

Praktijkvoorbeeld

Kai vertelt hoe Claude:

• Moneybird uitleest
• facturen controleert
• banktransacties vergelijkt
• de btw-aangifte voorbereidt
• alles onderbouwt
• waarna alleen nog de laatste controle nodig is.

Ook besproken

• waarom permissions belangrijk zijn;
• read-only versus volledige toegang;
• waarom grote corporates soms achterlopen;
• Chrome Computer Use;
• plugins vs connectors;
• hoe je zelf kunt beginnen.

De opdracht van deze week

Pak een willekeurig uur van je werkdag. Schrijf op:

• welke apps je gebruikt;
• waar je steeds moet kopiëren/plakken;
• waar je veel kliks maakt.

Vraag daarna aan Claude of ChatGPT: “Hoe maak ik van deze workflow een collega in plaats van een assistent?”