AI in marketing: waar het echt werk scheelt

AI scheelt in marketing het meeste werk bij taken die vaak terugkomen en een vaste vorm hebben: productteksten en feeds, rapportages, zoektermen nalopen, eerste versies van advertenties. Het werkt het best als het gekoppeld is aan je eigen data en als een specialist controleert wat eruit komt voordat het live gaat.

AI scheelt werk waar dezelfde handeling vaak terugkomt op wisselende inhoud: honderden producttitels, wekelijkse cijfers uit vijf bronnen, een lange lijst zoektermen. Het scheelt weinig bij werk dat één keer gebeurt en vooral uit afwegen bestaat. Marketing en verkoop is in Nederland nu al de toepassing die bedrijven het vaakst noemen.

Volgens het CBS gebruikte in 2025 29,8 % van het mkb (10 tot 249 werkzame personen) één of meer AI-technologieën, tegenover 13,8 % van de microbedrijven en 66,2 % van het grootbedrijf. Van de bedrijven die AI gebruiken zet 35 % het in voor marketing of verkoop. Bedrijfsadministratie volgt met 32 %, boekhouding en financieel beheer met 17 %.

Waar het in de praktijk op neerkomt:

• Feeds en productdata. Titels en omschrijvingen aanvullen op basis van wat er al in de feed staat, ontbrekende kenmerken vinden, varianten gelijktrekken. Hoe je een feed in de basis goed zet staat in Productfeed optimaliseren.
• Advertenties. Google zet zelf AI in, met Performance Max en met AI Max op zoekcampagnes. Daarnaast kun je met een taalmodel varianten van koppen en beschrijvingen schrijven die je daarna zelf selecteert.
• Rapportages. Cijfers ophalen, naast elkaar zetten en een eerste lezing schrijven van wat er veranderde. Hoe dat bij ons met Google Ads werkt staat in Google Ads-rapportage automatiseren met Claude.
• Content. Een opzet, een samenvatting, een vertaling, een eerste versie van een nieuwsbrief. Altijd als vertrekpunt, niet als eindtekst.
• Leadopvolging. Een aanvraag lezen, samenvatten en klaarzetten in het CRM, zodat iemand sneller en beter voorbereid terugbelt.

Per taak is er een handvol tools, en welke je kiest hangt vooral af van waar je data staat en wie er mee werkt. De tabel hieronder geeft voorbeelden uit de markt, geen aanbeveling. Wij bouwen zelf met Claude Code en Cowork van Anthropic, omdat we daarmee aan de systemen van een klant kunnen koppelen.

Taak	Wat AI doet	Voorbeelden uit de markt	Wat je zelf blijft doen
Teksten en ideeën	eerste versies, varianten, samenvattingen	ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot	kiezen, inkorten, op toon brengen
Advertenties in Google	zoektermen, teksten en landingspagina's kiezen	AI Max, Performance Max	meting, uitsluitingen, budget
Productfeeds	titels en kenmerken aanvullen	AI-functies in feedtools, of een taalmodel op een export	regels bepalen, steekproeven controleren
Koppelingen tussen systemen	gegevens van A naar B, met een stap ertussen	Zapier, Make, n8n	bepalen wat er mag gebeuren en wat niet
Eigen assistenten	vaste vragen beantwoorden met eigen documenten	custom GPT's, Copilot Studio	de bronnen bijhouden
Werk in eigen systemen	lezen, voorbereiden en uitvoeren met jouw goedkeuring	Claude Code, Cowork	het akkoord, en het logboek nalezen

Het verschil zit in de laatste kolom. Een tool die alleen tekst teruggeeft, laat het werk bij jou. Een tool die in je systemen kan schrijven, neemt werk over, en vraagt daarom om afspraken over wat hij zelf mag en wat pas na een akkoord gebeurt.

Cowork is een desktopagent voor kenniswerk zonder te programmeren, die met bestanden, mappen en apps op je eigen computer werkt. Claude Code is de omgeving waarin je met Claude software bouwt en draait, ook gekoppeld aan andere systemen. Wat we daarmee bouwen staat op AI-automatisering.

Laat AI geen beslissingen nemen over budget, positionering of wat er onder je naam naar buiten gaat. Een taalmodel kan stellig klinken en ernaast zitten, en het weet niet wat jij weet over je klant, je marge of je afspraken. Gebruik het voor de voorbereiding en houd het akkoord bij een mens.

Concreet:

• Wat er live gaat. Een advertentie, een mail aan een klant of een prijswijziging gaat pas door na een akkoord. Ook als de tool het zelf zou kunnen.
• Feiten en cijfers. Een taalmodel vult gaten op met iets dat plausibel klinkt. Controleer elk getal, elke bron en elke productclaim tegen het origineel.
• Strategie. Welke markt, welke marge, welk kanaal eerst: dat vraagt kennis van je bedrijf die nergens in een prompt staat.
• Gevoelige gegevens. Kijk waar je data naartoe gaat en wat de leverancier ermee doet. Anthropic raadt zelf af om Cowork in te zetten voor zeer gevoelige of gereguleerde gegevens zolang het product zich nog ontwikkelt. Dat is een eerlijk advies, en het geldt in de geest ook voor andere tools.

Daar komt bij dat de AI-verordening vraagt dat je mensen begrijpen met welke AI ze werken. Wat dat inhoudt staat in AI-geletterdheid: wat de AI Act van je team vraagt.

Begin bij één taak die elke week terugkomt, veel tijd kost en een duidelijke uitkomst heeft. Schrijf op hoe die taak nu gaat, laat AI één stap overnemen en vergelijk een paar weken lang het resultaat met de oude manier. Breid pas uit als die ene stap betrouwbaar loopt.

1. Maak een lijst van terugkerend werk. Per taak: hoe vaak, hoe lang, en wie het doet. Dat is je inventaris.
2. Kies de taak met de vaste vorm. Een weekrapport of een feedcontrole is een betere eerste kandidaat dan een campagnestrategie.
3. Regel eerst de data. AI die op onbetrouwbare cijfers draait, maakt sneller een verkeerde rapportage. Een meting die klopt komt voor de automatisering.
4. Bepaal waar het akkoord zit. Wat mag de tool zelf, wat bereidt hij voor en wat blijft handwerk.
5. Meet het verschil. Hoe lang duurde de taak, hoe vaak klopte de uitkomst. Zonder die twee getallen weet je niet of het werkt.

Liever niet zelf bouwen? Hoe wij AI inzetten in Google Ads, feeds en data staat op AI-marketingbureau.

• CBS: Gebruik van AI-technologie door Nederlandse microbedrijven (2026), cijfers over 2025, voor microbedrijven voorlopig
• Accountant.nl: Bedrijven gebruiken AI vooral voor marketing, verkoop en administratie, 12 december 2025, over de ICT-cijfers van het CBS