De AI die naast je werkt, en de AI die voor je werkt

Dit was het jaar waarin elke tool een agent kreeg. Copilot heeft de Agent-modus in PowerPoint. Gemini bouwt complete presentaties in Google Slides. Claude schrijft een .pptx-bestand en overhandigt het aan jou. ChatGPT zit in PowerPoint. Pitch, Plus AI, Prezi en Genspark lanceerden elk iets wat ze een agent noemen. De onderliggende modellen kregen om de paar weken een nieuwe naam.

Kijk voorbij de namen en bijna al deze agenten werken op dezelfde manier. Je beschrijft wat je wilt. De agent gaat aan de slag. Hij komt terug met een concept. Dan is het jouw beurt.

Wij denken dat dit een van de twee soorten AI is, en dat het verschil tussen die twee belangrijker is dan welk model eronder zit. We bouwen van elk één, dus we hebben er goed over moeten nadenken.

De AI die voor je werkt

De eerste soort is een producer. Je geeft het een briefing, het verdwijnt en komt terug met een kant-en-klaar product. De sterke punten zijn snelheid en volledigheid: een voorstel in twee minuten, een presentatie voordat je koffie koud is.

De zwakte is wat er gebeurt als het concept voor 80 procent klopt. De AI heeft de kamer al verlaten. De laatste 20 procent moet je handmatig doen, in een editor, en het begrip van de AI over wat het aan het doen was, is vervlogen. Als de structuur niet klopt, ben je ofwel een verkeerde structuur aan het bewerken, of begin je weer helemaal opnieuw.

NextDocs is dit type AI, en we denken dat het de beste versie ervan is, om één reden: het overhandigt je niet slechts één concept. Het geeft je verschillende complete concepten, desgewenst geschreven door verschillende modellen, waardoor jouw taak verschuift van repareren naar kiezen. Kiezen is iets waar mensen goed en snel in zijn. Die ene verandering verandert het 80-procent-probleem in een beslissing van vijf minuten. Voeg daar een brand kit, echte exports en een model dat geslaagd is voor een test met lange documenten aan toe, en een producer-AI is een uitstekend hulpmiddel voor iemand die alleen werkt en aan het eind een bestand nodig heeft.

Maar het is nog steeds een producer. Hij werkt voor jou.

De AI die naast je werkt

De tweede soort is een collega. Deze werkt op dezelfde pagina als jij, terwijl je toekijkt. Als hij een koptekst aanpast, zie je de koptekst veranderen. Als de structuur niet klopt, zeg je dat op dia twee, niet pas na dia veertig. Je kunt het halverwege een zin overnemen, en de AI maakt plaats. Je kunt ongedaan maken wat hij heeft gedaan, net als elke andere bewerking, want het is gewoon een bewerking.

Dit is moeilijker te bouwen, en daarom is het zeldzamer. Het vereist een document waar jullie allebei tegelijkertijd in kunnen werken, een live canvas in plaats van een bestand dat wordt gegenereerd en overhandigd. De bewerkingen van de AI moeten van dezelfde aard zijn als die van jou. En de AI moet in staat zijn om naar de pagina te kijken, en niet alleen naar de prompt.

Dat is wat Shyne is: een canvas waar jij, je team en de agent zich allemaal in hetzelfde bestand bevinden en tegelijkertijd aan hetzelfde werken. Presentaties, documenten, social posts en video in één project, zodat de introductievideo wordt gemaakt op basis van de introductiepresentatie, en niet op basis van een beschrijving ervan. Een agent die werkt waar je hem kunt zien, zodat je hem vroegtijdig corrigeert in plaats van achteraf dingen opnieuw te moeten doen.

Waarom het verschil belangrijker is dan het model

Een beter model maakt de concepten van een producer beter. Het verandert niets aan de vorm van de interactie. Je geeft nog steeds een briefing, wacht, ontvangt en herstelt. Een concept dat voor 90 procent klopt is fijner dan een van 80 procent; het is nog steeds een concept waarbij je niet in de kamer was toen het werd gemaakt.

Een collega daarentegen wordt bij elke modelverbetering dubbel zo goed: hij maakt minder fouten, en je merkt de fouten die hij wel maakt sneller op omdat je meekijkt. De interactie versterkt zichzelf op een manier die bij een overdracht niet gebeurt.

We merkten dit omdat, naarmate de modellen gedurende het jaar verbeterden, onze supporttickets voor NextDocs niet zo snel daalden als de kwaliteit van de concepten steeg. Mensen liepen niet vast op slechte concepten. Ze liepen vast op de laatste 20 procent, en op het moment dat ze wilden zeggen "nee, niet zo" en er niemand was om dat tegen te zeggen.

Waarom we beide bouwen

Een collega is niet altijd wat je wilt. Als je precies weet wat je nodig hebt en je hebt het alleen nodig in een bestand, binnen twee minuten, dan is een collega een tragere manier om dat te bereiken. Dan wil je de producer, en wil je kunnen kiezen uit drie opties.

Als het werk nog gaat veranderen, als er iemand anders bij betrokken moet worden, als het een video moet worden, of als je de AI wilt corrigeren tijdens het werk in plaats van achteraf, dan wil je de collega.

Dus NextDocs blijft de beste producer die we kunnen maken, en Shyne is de collega. Dezelfde brand kit, dezelfde modellen waar dat logisch is, maar in een andere vorm. We hebben een eenvoudige gids geschreven over welke tool bij welke taak past.

De sector zal het komende jaar discussiëren over welk model het slimst is. Dat is een terechte discussie. We willen er alleen één vraag aan toevoegen: als het model aan je document werkt, ben jij dan in de kamer?

---

Mas Abdi, oprichter