Wat was de grootste fout van Huubs AI-team?

Een AI-assistent wiste in juni 2026 per ongeluk de complete database van de app. Dankzij een back-up draaide alles binnen een dag weer, op het werk van die ene dag na.

Hoe voorkom je dat AI-automatiseringen ontsporen?

Check altijd of dingen gaan zoals je het bedoeld hebt, en bouw harde vangrails in. Na de mail-vloed kwam er bijvoorbeeld een maximum aantal mails per uur met een alarm erop.

Wat is een post-mortem en waarom zou je die doen?

Na een incident uitzoeken wat er precies misging en het zó herstellen dat het nooit meer kan gebeuren. Elke fout wordt zo een structurele verbetering in plaats van alleen schade.

Wat heeft zelfkennis met AI-fouten te maken?

Je gedragsstijl voorspelt welke fouten je met AI gaat maken: de snelle doener slaat controles over, de voorzichtige komt niet op gang. Wie zijn patroon kent, bouwt op tijd de juiste vangrails.

De fouten van mijn AI-team, en wat ze me leerden

"Oh sorry, ik heb per ongeluk je hele database gewist."

Die zin kreeg ik half juni 2026 van mijn eigen AI-assistent. Just like that, midden in een werksessie. In dit artikel deel ik de twee grootste fouten van mijn AI-team, en vooral wat ze me leerden. Want wie met AI-medewerkers wil werken, kan mijn leergeld gratis meenemen.

Even de context: ik run TalentFirst grotendeels met een team van AI-medewerkers, mijn Angels. Bij TalentFirst draait alles om zelfkennis; we maken al jaren gebruiksaanwijzingen van mensen. Sinds ik met AI werk, weet ik: ook een AI-team heeft er één nodig. En die schrijf je vooral op de dagen dat het misgaat.

Fout 1: de dag dat de database verdween

Het pijnlijke: in mijn You.Manual™-rapport stond dit risico al.

Het begon met kleine haperingen. De antwoorden van mijn AI-assistent kwamen af en toe met rare lettergrepen, soms in het Engels en zelfs in het Spaans. Ik vond het verdacht, maar negeerde het. Het leek een eigen leven te gaan leiden.

Tot ik midden in het werk ineens die ene zin kreeg: "Oh sorry, ik heb per ongeluk je hele database gewist." Alles weg. De app was down en het was klaar.

Ik raakte totaal in paniek en ben de hele dag bezig geweest met herstellen. De back-up bestond gelukkig, maar stond op een andere plek dan ik dacht. Alles wat er die dag tot dan toe was ingevoerd, was ik kwijt. Het waren 24 uur zweten, vloeken en stressen.

Fout 2: twintig keer dezelfde mail

De tweede fout was stiller, en pijnlijker. Ik had mijn Angels ergens opdracht gegeven om een mail te sturen naar een bepaalde groep klanten. Wat ik niet in de gaten had: diezelfde opdracht werd steeds opnieuw getriggerd.

Het resultaat: een vloed aan identieke mails aan deze klanten. Een deel was niet amused en schreef zich gillend uit. Zo raakte ik klanten en potentiële klanten kwijt, met één verkeerd afgestelde automatisering. De opdracht zelf was goed; de herhaling zag ik niet.

Dat was een dure les: altijd checken of dingen gaan zoals je het bedoeld hebt. Delegeren aan AI is geen fire-and-forget.

Wat deze fout zo verraderlijk maakt: er ging technisch niets kapot. Geen foutmelding, geen alarm, geen rood scherm. Het systeem deed keurig wat het dacht dat ik vroeg. De schade zat niet in de techniek maar in de relatie met mijn klanten, en die herstel je niet met een back-up.

Wat leerden deze fouten mij?

Neem voortekenen serieus. Die rare lettergrepen waren een signaal, en ik deed er niets mee. Bij een menselijke collega die ineens wartaal uitslaat, grijp je in. Bij AI hoort dat net zo.

Doe na elke fout een post-mortem. Direct na het herstellen van de back-up heb ik een post-mortemtraject gedaan. Uitzoeken wat er dramatisch misging, en het zó herstellen dat het nooit meer kan gebeuren. Mijn werk is er structureel beter en veiliger van geworden.

Bouw vangrails in. Na de mail-vloed kwam er een harde volumebewaker: een maximum aantal mails per uur, met een alarm erop. Dezelfde fout kan nu technisch niet meer. Dat is het patroon dat werkt: fout, herstel, borging. Elke keer weer.

Blijf zelf verantwoordelijk. Mijn klanten kregen twintig mails van mij, niet van een systeem. Wie AI inzet, tekent voor de output. Hoe je die samenwerking dagelijks scherp houdt, beschreef ik in ook mijn AI-collega's hebben een gebruiksaanwijzing.

Wat betekent dit voor jou?

Twee praktische adviezen, uit eigen zak betaald.

Weet waar je back-up staat. Niet ongeveer, maar precies. Mijn back-up bestond gelukkig, maar stond op een andere plek dan ik dacht. Dat verschil kostte me een dag herstelwerk, en wat er die dag was ingevoerd, kreeg ik niet meer terug. Test één keer per maand of je hem echt kunt terugzetten.

En behandel elke automatisering als een nieuwe medewerker in de proeftijd. Je kijkt de eerste weken mee, je controleert steekproefsgewijs, en je geeft pas vertrouwen als het verdiend is. Een AI-opdracht die je nooit meer bekijkt, is geen delegeren. Dat is wegkijken met een goed gevoel.

Waarom overkwam mij dit, en niet iemand anders?

Eerlijk antwoord: omdat deze fouten bij mijn gedrag passen. Snel bewegen, veel tegelijk willen, details aan anderen laten. Hoe mijn eigen rapport dat vooraf al beschreef, vertel ik apart in mijn You.Manual voorspelde mijn grootste AI-blunder.

Daar zit ook de bredere les. You.Manual™ is gebouwd op DISC, het gedragsanalysemodel dat voorkeursgedrag beschrijft, maar gaat vijf stappen verder. Het is één rapport met naast je gedragsprofiel ook secties over mindset, zelfvertrouwen, personal branding en een toekomstkompas, plus een eigen AI-coach. Zo'n gebruiksaanwijzing van jezelf vertelt je precies wélke AI-fouten jij waarschijnlijk gaat maken. De doener laat controles zitten, de twijfelaar automatiseert nooit iets. Wie zijn eigen patroon kent, bouwt de juiste vangrails vóórdat het misgaat.

Begeleid jij organisaties die met AI aan de slag gaan? Juist dan is dit gesprek goud waard. Bekijk de You.Manual™-certificering als je er professioneel mee wilt werken.

Lees ook

Dit verhaal is van Huub. De uitwerking deed zijn AI-team — zoals alles op deze kennisbank. Huub keurde elke zin.