Een golf van creatie: wat AI maakt bij je team en bij je klanten

Vroeger mailde een klant een korte vraag. Nu stuurt hij een vragenlijst van tachtig punten, voorbereid en opgesteld met AI. De klant heeft daar weinig werk aan gehad. Je binnendienst moet wel elk punt beantwoorden en elk antwoord nalezen voor de offerte vertrekt.

Je hebt het allicht ook zelf al gemerkt: een offerte waar je vroeger een halve dag aan besteedde, staat tegenwoordig met AI veel sneller op papier, netjes opgemaakt en vlot geschreven. Wat voor jouw offerte geldt, geldt ook voor de offertevarianten van je collega's, de vragenlijsten van je klanten en de prijslijsten van je concurrenten. Er komt een aanzwellende golf van AI-gegenereerde informatie aan. Zelfs als je liever wacht om met AI te werken, zal je er niet aan kunnen ontsnappen.

In het vorige deel zag je hoe een commerciële werking in elkaar zit: drie niveaus, van het commercieel beleid tot het dagelijkse werk van elke medewerker, en zes stappen van de eerste vraag tot de expansie bij een bestaande klant. Wat doet AI op het onderste niveau, waar je team en je klanten elke dag offertes, mails en vragen maken?

AI maakt steeds meer

Het tempo waarin AI steeds meer informatie creëert, is op een paar plaatsen goed gemeten. Zo houdt Google bij hoeveel tekst zijn AI-modellen verwerken.

Een AI-model deelt tekst op in 'tokens', stukjes van een paar letters. Een offerte van twee bladzijden telt er al gauw een paar duizend. Het aantal tokens toont dus hoeveel tekst AI leest en schrijft. In mei 2024 verwerkte Google ongeveer 9,7 biljoen tokens per maand (een biljoen is 1.000 miljard, een 1 met twaalf nullen). Twee jaar later waren dat er 3.200 biljoen, of ongeveer 330 keer zoveel, zo vertelde Sundar Pichai op Google I/O 2026.

Op het internet is de verhouding tussen mens en machine intussen gekanteld. Een groot deel van dat verkeer passeert langs het bedrijf Cloudflare. In juni 2026 kwam daar voor het eerst meer dan de helft van alle websiteverzoeken van bots: 57,5%, volgens Cloudflare Radar.

De groei vlakt ook niet af. Vijf techbedrijven investeren vandaag meer in datacenters dan de hele wereld investeert in olie- en gaswinning, berekende het Internationaal Energieagentschap. Ook de modellen zelf worden krachtiger en zelfstandiger. In 2023 werkte een AI-model zonder tussenkomst taken af waar een mens een paar minuten over doet. In 2026 gaat het al om taken van enkele uren. In die metingen van METR is nog geen vertraging te zien. Alles wijst er dus op dat AI meer en meer informatie zal creëren.

Meer varianten in je eigen team

Die informatiegolf spoelt ook bij jou binnen. Daar zijn twee redenen voor. De eerste ligt in je eigen team.

Vroeger maakte een collega één versie van een offerte. Om zijn kans op een order te vergroten, kan hij nu met weinig moeite drie varianten voorleggen aan zijn klant, bijvoorbeeld met een andere uitvoering of een kortere levertermijn. Zo moet je collega of zijn salesmanager plots drie offertes nalezen in plaats van één.

Tenminste, als je collega die offertes al laat nalezen door de salesmanager. Werken met AI gebeurt immers niet altijd openlijk. In een Britse enquête van Deloitte gaf 31% van de AI-gebruikers op het werk toe dat ze AI inzetten zonder medeweten van hun werkgever.

Meer vragen van je klanten

De tweede reden ligt bij je klanten. De vragenlijst van tachtig punten uit de opening is geen uitzondering. Zulke klantenvragen belasten je commercieel team. Hoe vaker je klanten met AI werken, hoe meer van die vragen er komen.

Dat geldt zeker als je grote bedrijven als klant hebt, want vooral grote bedrijven werken vandaag met AI. Volgens Eurostat werkte in België in 2025 ongeveer 29% van de bedrijven met tien tot 49 werknemers met AI, tegenover 76% van de bedrijven met 250 werknemers of meer.

Klanten gebruiken AI ook wanneer ze aankopen. Bij consumenten is dat al gemeten: in de feestdagen van 2025 kwam er bijna acht keer zoveel verkeer vanuit AI-tools naar Amerikaanse webwinkels als een jaar eerder, meldde Adobe.

Ook aankopers bij bedrijven schakelen AI steeds vaker in, vooral om leveranciers en producten te onderzoeken. Het adviesbureau Gartner vroeg in 2025 aan 645 B2B-kopers hoe ze hun laatste aankoop aanpakten: bijna de helft (45%) gebruikte daarbij AI. Volgens hetzelfde adviesbureau zullen AI-agents tegen 2028 zelfs voor meer dan 15 biljoen dollar aan B2B-aankopen afhandelen.

Dat raakt ook je digital marketeer. Een AI-model haalt zijn beeld van jouw product uit de informatie online over je bedrijf. Je website en je productinformatie moeten dus leesbaar zijn voor AI-modellen en agents. Meer daarover lees je in het deel over hoe elke commerciële rol verandert.

Dankzij dat opzoekwerk vinden aankopers meer mogelijke leveranciers. Zo belandt hun prijsaanvraag bij meer bedrijven dan vroeger. Dat merkte een Britse spuitgieter van precisieonderdelen, beschreven door Kenny en Pogrebna in Harvard Business Review in 2026. Sinds zijn klanten AI gebruikten, kreeg het bedrijf veel meer prijsaanvragen. Op het eerste gezicht leken die beloftevol. Toch waren ze steeds vaker slordig: de toepassing ontbrak, of er stond zelfs nog de naam van een concurrent in. Zo'n aanvraag maakte weinig kans op een order. Een ingenieur moest er wel de tekening voor nakijken en het materiaal, de matrijs en de haalbaarheid inschatten. Meer aanvragen leverden dus geen extra orders op. Elke order kostte wel meer werk.

Het volume bepaal je niet langer zelf

Zowel aan de aankoop- als aan de verkoopkant wordt creëren goedkoop. De aanvragen van klanten stromen binnen bij je binnendienst. De offertes en varianten van je collega's belanden bij de salesmanager voor zijn handtekening. Dat volume bepaal je niet langer zelf: het groeit mee met het AI-gebruik van je klanten en van je eigen team.

Aan die golf ontsnap je niet. Maar alles wat gemaakt wordt, moet ook iemand nakijken voor het naar de klant gaat. Hoe houd je dan nog grip op alles wat er gemaakt wordt? Daarover gaat het volgende deel: waarom het nakijken meer tijd kost dan het maken, en waar het werk zich opstapelt.