Waarom AI te vaak op een fatbike lijkt
In dit artikel:
Een merkstrateeg beschrijft hoe veel AI-toepassingen steeds meer op een fatbike lijken: ze maken werk makkelijker en sneller, maar niet per se beter. Hij onderscheidt drie manieren om met AI te werken. Scenario 1 draait om snelheid en kostenreductie: strategiewerk dat vroeger weken kostte wordt met AI in dagen of zelfs uren gedaan en tegen veel lagere prijs — de route naar een SaaS-achtig product. Scenario 2 is verbreding: de zelfstandige professional wordt een eenmans‑fullservicebureau door AI‑agents in te zetten voor onderzoek, creatie en uitvoering. Beide scenario’s zetten in op kwantiteit: “meer” output, maar meestal geen hogere kwaliteit.
Het derde scenario is kwaliteit: AI gebruiken om dieper en slimmer te werken — betere onderbouwing, sterkere scenarioplanning, synthetische klanten om aannames te toetsen, prototypes die strategie tot leven brengen en zelfs neurosimulaties om concepten te evalueren. Dat is de mountainbike-benadering: niet makkelijker, maar je wordt er beter van en kunt grotere uitdagingen aan.
De kernkritiek is dat fatbike‑AI gemakzucht in de hand werkt. Omdat veel AI‑output op het eerste gezicht “oké” oogt, neemt de prikkel weg om harder te werken en jezelf te blijven verbeteren. “Redelijk” wordt zo de vijand van “goed”: wie altijd voor de makkelijke route kiest, glijdt richting middelmatigheid en wordt daardoor makkelijker te vervangen door geautomatiseerde opties.
Voor merken heeft het fatbike‑fenomeen twee belangrijke gevolgen. Ten eerste vergroot het de noodzaak van merken juist in een overaanbod: als er honderden vergelijkbare AI‑tools of marketinguitingen zijn, gaan mensen beslissingen op basis van vuistregels en merkherkenning nemen — het jamschap‑voorbeeld. Daardoor winnen zichtbaarheid en onderscheid; klassieke merkwetten blijven werken, ook voor AI‑spelers. Voorbeeld: Claude positioneert zich als “reclamevrij” in massamediale campagnes terwijl OpenAI ook aan traditionele reclame doet. Ironisch genoeg stelt dit Galloway’s eerdere voorspelling (dat AI merken overbodig zou maken) flink bij: AI‑bedrijven gedragen zich nu als normale merken.
Ten tweede leidt fatbike‑gebruik tot “vaker” vernieuwen: vaker nieuwe strategieën, campagnes en merken lanceren. Dat schaadt juist de belangrijkste groeimotor van merken: consistentie. Onderzoek (System1/IPA “Compound Creativity”) laat zien dat consistente merken significant meer winstgroei halen dan inconsistente.
De conclusie van de auteur is een oproep tot discipline: kies of AI je gemakspartner wordt (fatbike) of je strenge trainer (mountainbike). Gebruik AI niet enkel om meer te produceren, maar om beter te worden — tegen de wind in fietsen om echte kwaliteit en onderscheid te bouwen.