“Ja hoor, ik gooi het gewoon even in Copilot. Dan rolt er zo een strak verhaal uit.” De wonderen van AI, je hoort het overal om je heen. En eerlijk is eerlijk: het is vaak ook indrukwekkend. De snelheid. De structuur. De overtuigende toon. In een paar seconden verschijnt er iets waar we vroeger rustig twee weken op zaten te zweten.
Fantastisch. Maar ook een tikkeltje ongemakkelijk. Want als AI zo snel analyseert, schrijft, samenvat en adviseert, wat blijft er dan eigenlijk nog over van jouw en mijn marketingexpertise? Gelukkig zijn er nog de hallucinaties waar we Chat om uit kunnen lachen. Dan voelen we ons weer even superieur. Maar het blijft knagen. Mijn ervaring, mijn vakkennis, mijn intuïtie – zijn die straks nog iets waard?
Het onderzoek ‘Human–AI collaboration for marketing capabilities: a meta‐analysis’ gaat over exact die vraag. Het is gepubliceerd door Ngo in 2025. Hoe wij oordelen en beslissen, als consument, maar ook als professional, vind ik razend interessant. Wat is onze menselijke kennis en intuïtie waard? AI maakt die vraag extra urgent. En daar past dit onderzoek in.
Het onderzoek
Onderzoeker Ngo zoomt specifiek in op de wereld van marketing en merkprofessionals. En laat zien waar AI ons als marketeers daadwerkelijk beter maakt en waar menselijke expertise juist onmisbaar wordt.
Ngo analyseerde 132 experimenten uit 27 studies naar samenwerking tussen mensen en AI in marketing. Daarbij keek hij naar drie situaties: mensen alleen, AI alleen en mensen met AI samen. De uitkomst: marketeers presteren gemiddeld duidelijk beter mét AI dan zonder AI. In het artikel wordt een verbetering van ongeveer 21 procent genoemd. Dat is substantieel. Dus AI voegt wat toe aan de prestatie van de mens. Mooi, niks aan de hand.
Maar, en dat maakt het spannender: Mens plus AI is niet automatisch beter dan AI alleen. Zodra je de combinatie vergelijkt met de beste individuele speler, vaak AI, verdwijnt de synergie. Zeker bij sterk gestructureerde marketingtaken. Denk aan forecasting, pricing, optimalisatie, segmentatie of andere taken waarin veel data, duidelijke criteria en voorspelbare patronen centraal staan. Daar is AI vaak niet alleen sneller, maar ook consistenter. De mens voegt dan eerder ruis toe dan wijsheid.
De waarde van intuïtieve expertise
Daniel Kahneman zou daar niet van opkijken. De Nobelprijswinnaar liet decennialang zien hoe feilbaar ons oordeel is. We denken dat we rationeel wegen, maar onze intuïtie zit vol afwijkingen, of in goed Nederlands ‘biases’, zoals beschikbaarheid van informatie, tunnelvisie, overmoed, of gevoeligheid voor referentiepunten, ankers. Met al die ingebouwde kronkels verbaast het niet dat in voorspelbare, statistische omgevingen de menselijke intuïtie vaak minder briljant is dan we zelf graag geloven.
Maar Kahneman had ook een interessante tegenhanger: Gary Klein. Samen schreven ze over de voorwaarden waaronder intuïtieve expertise wél waardevol is. Klein keek naar brandweerlieden, militairen en crisismanagers: professionals die onder tijdsdruk beslissingen nemen in complexe, rommelige situaties. En dat doen ze op basis van jarenlange patroonherkenning, intuïtie. Zijn punt was niet dat intuïtie altijd goed is, maar in dat bepaalde situaties wel superieur kon zijn.
De resultaten
Terug naar het onderzoek van Ngo. Want hij vond weldegelijk ook situaties waar wel echte synergie tussen mens en AI ontstaat. Namelijk vooral bij taken die creatief, ambigu en contextgevoelig zijn. En dat voelt precies als het terrein van merkstrategie. Waar het antwoord niet een absolute uitkomst is, die berekend kan worden, maar waar het om een oordeel gaat. Merken worden gebouwd op betekenisvolle keuzes. Wanneer volg je de data, en wanneer wijk je er juist bewust van af? Wanneer kies je voor optimalisatie, en wanneer voor spanning? Wanneer is een boodschap efficiënt, maar te vlak? Wanneer is iets onderscheidend, maar niet geloofwaardig? Dat zijn strategische oordeelsvragen.
Ngo laat bovendien zien dat de beste presterende samenwerking tussen mens en AI-machine ontstaat wanneer geavanceerde AI wordt gecombineerd met senior professionals. Ervaring helpt dus om AI-output te wegen. Een ervaren marketeer ziet sneller wanneer een antwoord wel overtuigend klinkt, maar strategisch niet klopt. Wanneer een analyse netjes is, maar de kern mist. Wanneer een concept aansprekend lijkt, maar niet past bij het merk, de categorie of de culturele context.
De keerzijde is dat AI marketingkennis toegankelijker maakt waarmee iedereen sneller tot een redelijk antwoord kan komen. De overtuigende antwoorden van AI kunnen juist bij onervaren professionals zelfs leiden tot overschatting. Dit fenomeen, het overschatten van eigen inzicht en kunde juist door het gebrek aan ervaring kennen, we als het Dunning-Kruger-effect. AI vergroot dat risico. Weinig ervaring, veel output, veel zelfvertrouwen, is een gevaarlijke cocktail.
Conclusie
Dit onderzoek bouwt voort op eerder onderzoek gedaan door het befaamde MIT. En laat zien dat in de wereld van merk en marketing hetzelfde patroon duidelijk wordt. Is de taak gestructureerd, herhaalbaar en meetbaar? Laat AI dan vooral hard werken. Is de taak ambigu, creatief, en contextgevoelig? Gebruik AI dan als sparringpartner, maar laat menselijk oordeel leidend zijn. En hoe strategischer de vraag, hoe belangrijker expertise wordt.
De toekomst van de menselijke merkexpertise ligt dus niet in méér weten dan AI. Gelukkig maar, want dat gaan we niet redden. De toekomst ligt in beter oordelen met AI. In context zien. In spanning herkennen. In betekenis geven. De vraag is dus of wij genoeg strateeg blijven om AI goed te gebruiken. En dat, is als je het mij vraagt, de mooiste uitdaging die je kan hebben!
Volledige literatuurverwijzing
Ngo, V. M. (2025). Human–AI collaboration for marketing capabilities: a meta-analysis. Marketing Letters, 36(4), 839-855. https://doi.org/10.1007/s11002-025-09783-5
Bronnen
Kahneman, D., & Klein, G. (2009). Conditions for intuitive expertise: a failure to disagree. American psychologist, 64(6), 515. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/a0016755
Vaccaro, M., Almaatouq, A., & Malone, T. (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8(12), 2293-2303. https://doi.org/10.1038/s41562-024-02024-1
Bekijk hier de volledige SWOCC Selectie 2026 Q3.