De focus verschuift van modellen naar workflows
De AI-wereld verandert tegenwoordig bijna wekelijks. Het ene moment wordt Claude geprezen als de beste assistent voor programmeerwerk, kort daarna introduceert ChatGPT nieuwe mogelijkheden en vervolgens verrast Google opnieuw met een krachtige AI-update. Voor veel professionals ontstaat daardoor een voortdurende zoektocht naar "het beste AI-model".
Volgens de maker van deze workflow is dat echter de verkeerde vraag.
In plaats van voortdurend van AI-platform te wisselen, zouden bedrijven moeten investeren in een slimme, draagbare AI-agent die onafhankelijk is van het onderliggende model. Zo blijft alle opgebouwde kennis behouden, ongeacht welke AI op dat moment de meeste mogelijkheden biedt.
Waarom het AI-model steeds minder belangrijk wordt
De verschillen tussen de grootste AI-platformen worden kleiner. Vrijwel iedere grote speler biedt inmiddels ondersteuning voor tekstgeneratie, programmeren, analyse, documentverwerking en steeds vaker ook beeld, audio en automatisering.
Daardoor verschuift de echte concurrentieslag.
Niet langer bepaalt het model de productiviteit, maar de manier waarop een organisatie haar AI-agenten organiseert. Wie zijn volledige werkwijze vastlegt binnen één gesloten ecosysteem, loopt het risico telkens opnieuw te moeten beginnen zodra een ander platform interessanter wordt.
Een goed ontworpen agent kan daarentegen eenvoudig meeverhuizen.
Een AI-agent is veel meer dan een chatbot
Veel gebruikers beschouwen AI nog steeds als een slimme gesprekspartner. In werkelijkheid bestaat een moderne AI-agent uit veel meer onderdelen.
Naast de taalmodellen bevat zo'n agent onder meer:
- vaste instructies;
- gespecialiseerde vaardigheden;
- bedrijfsdocumentatie;
- merk- en schrijfrichtlijnen;
- workflows;
- sjablonen;
- kennisbestanden;
- projectstructuren.
Juist deze elementen vertegenwoordigen de grootste waarde. Het taalmodel is slechts de "motor" die ermee werkt.
Bouw een centrale AI-workspace
In plaats van afzonderlijke projecten op verschillende AI-platformen aan te maken, wordt een centrale werkruimte aanbevolen.
Deze workspace bevat alle informatie die een marketingagent nodig heeft om zelfstandig kwalitatieve content te produceren.
Daarin kunnen onder andere worden opgeslagen:
- huisstijlrichtlijnen;
- tone of voice;
- SEO-strategieën;
- doelgroepinformatie;
- contentformats;
- marketingcampagnes;
- prompts;
- voorbeeldartikelen;
- checklists;
- projectdocumentatie.
Doordat alle kennis op één centrale plaats staat, kan dezelfde werkruimte door meerdere AI-platformen worden gebruikt.
De drie lagen van draagbaarheid
Volgens de methode bestaat een goed overdraagbare AI-agent uit drie afzonderlijke onderdelen.
1. De kennislaag
Hier bevindt zich alle informatie die niet verandert:
- merkidentiteit;
- documentatie;
- strategie;
- processen;
- richtlijnen;
- voorbeelden.
Deze gegevens kunnen vrijwel overal worden gebruikt.
2. De vaardigheden
Dit zijn de concrete taken die een agent uitvoert.
Denk aan:
- blogartikelen schrijven;
- nieuws samenvatten;
- SEO-analyses uitvoeren;
- e-mails opstellen;
- socialmediaposts maken;
- concurrenten analyseren;
- marketingcampagnes voorbereiden.
Deze vaardigheden worden opgeslagen als herbruikbare instructies.
3. Platformspecifieke instellingen
Pas in de laatste laag komen de onderdelen die specifiek zijn voor Claude Code, OpenAI Codex of een ander AI-platform.
Doordat deze laag relatief klein blijft, wordt overstappen veel eenvoudiger.
Praktijkvoorbeeld: Een marketingagent bouwen
De demonstratie laat zien hoe een complete marketingagent wordt opgebouwd binnen Claude Code.
Daar worden alle benodigde bestanden toegevoegd:
- systeeminstructies;
- workflows;
- contentregels;
- templates;
- kennisbestanden;
- marketingvaardigheden.
De agent leert daardoor niet alleen antwoorden te geven, maar ook zelfstandig complete marketingtaken uit te voeren volgens vooraf bepaalde kwaliteitsnormen.
Een vaardighedenpakket voor marketeers
Een belangrijk onderdeel vormt het zogenaamde Agent Skills Pack.
Hierin worden alle terugkerende marketingtaken ondergebracht.
Voorbeelden zijn:
- contentplanning;
- zoekwoordonderzoek;
- blogstructuren;
- SEO-optimalisatie;
- advertentieteksten;
- nieuwsbriefcampagnes;
- merkconsistentie;
- doelgroepanalyse.
Omdat deze vaardigheden losstaan van het AI-model, kunnen ze telkens opnieuw worden ingezet.
Van Claude naar ChatGPT zonder opnieuw te beginnen
Vervolgens demonstreert de video hoe dezelfde agent naar OpenAI Codex wordt overgezet.
Niet alleen de documenten worden meegenomen, maar ook:
- instructies;
- vaardigheden;
- workflows;
- projectstructuur.
Daardoor kan het werk vrijwel direct worden voortgezet zonder de agent opnieuw vanaf nul op te bouwen.
Dit principe kan volgens de maker ook worden toegepast op toekomstige AI-platformen.
Een migratiekaart voorkomt afhankelijkheid
Om de overstap tussen AI-platformen eenvoudig te houden, wordt gewerkt met een zogenaamde Portability Map.
Deze kaart beschrijft precies:
- welke bestanden universeel zijn;
- welke onderdelen platformafhankelijk zijn;
- welke instructies moeten worden aangepast;
- welke workflows direct bruikbaar blijven.
Hierdoor wordt migreren een overzichtelijk proces in plaats van een complete herontwikkeling.
Synchroniseren tussen meerdere AI-platformen
De volgende stap is het automatisch synchroniseren van agenten.
Met een speciale Agent Migration Skill kunnen wijzigingen die op het ene platform worden gemaakt, worden overgenomen op een ander platform.
Een nieuwe workflow, aangepaste prompt of extra marketingvaardigheid hoeft daardoor slechts één keer te worden toegevoegd. Vervolgens blijft de volledige AI-omgeving op meerdere systemen synchroon.
De echte investering zit in de kennis
De centrale boodschap van de video is helder.
AI-modellen zullen blijven verbeteren en elkaar blijven afwisselen als marktleider. Organisaties die hun volledige werkwijze afhankelijk maken van één platform, zullen telkens opnieuw moeten investeren wanneer de markt verandert.
Wie daarentegen een platformonafhankelijke AI-agent bouwt, creëert een duurzame digitale collega die eenvoudig kan meeverhuizen naar Claude, ChatGPT, Codex, Gemini of toekomstige AI-systemen.
In de komende jaren zal daarom niet het krachtigste taalmodel het verschil maken, maar de kwaliteit van de eigen AI-workspace, de opgebouwde kennis en de herbruikbare vaardigheden. Juist daarin ligt volgens deze aanpak de echte concurrentievoorsprong voor moderne marketingteams.
