AI is niet meer weg te denken uit het dagelijks werk van schrijvers, marketeers en ondernemers. Ook ik werk er regelmatig mee, al is het maar om sneller een eerste opzet te maken. En eerlijk is eerlijk: de opkomst van AI is fascinerend. Zeker als je, zoals ik, van taal houdt. Maar dat taalgevoel blijkt ook meteen de achilleshiel van AI.
Want wie goed oplet, merkt dat veel AI-teksten op elkaar lijken. Ze klinken slim, maar voorspelbaar. AI-woorden herkennen is dan ook een vaardigheid die steeds belangrijker wordt — zeker als je waarde hecht aan een eigen toon, stijl en zeggingskracht.
En wie een AI-tekst leest, merkt het meteen: die tekst is te netjes. Te gepolijst. Te perfect. Of juist: nét een beetje krom. AI heeft een eigen taalsmaak ontwikkeld — en die smaakt steeds meer naar vanille.
Taal zonder rafelranden
Een tekst geschreven door AI klinkt vaak als een schoolopstel met een heleboel woordjes uit de bonuslijst. Alles klopt. Maar het lééft niet.
Dat komt doordat AI schrijft op basis van waarschijnlijkheid. Het voorspelt steeds het volgende woord. Niet op basis van creativiteit of inzicht, maar op basis van statistiek. Geen gek idee, maar het mist de menselijke rafelranden: humor, twijfel, gekke woordspelingen, emotie.
Het gevolg? Je krijgt zinnen als:
- “Laten we erin duiken.”
- “In dit snel veranderende landschap…”
- “Het is belangrijk om te overwegen…”
Allemaal zinnen die keurig klinken, maar ook generiek en zielloos. Je ziet ze in LinkedIn-posts, blogs, salespagina’s — en juist daardoor vallen ze op.
AI en de Nederlandse taal: een lastige match
Dat effect wordt nog sterker als de AI vertaalt naar het Nederlands. En dat doet hij graag. Alleen: onze taal laat zich niet zomaar in hokjes persen.
In het Engels is “facilitate a solution” volkomen normaal. In het Nederlands wordt dat vaak “een oplossing faciliteren” — wat technisch klopt, maar al snel overkomt als een taalrobot die net iets te veel managementboeken heeft gelezen.
Uit eigen ervaring weet ik dat spelling, grammatica en vooral interpunctie regelmatig misgaan. Een verkeerd gebruik van ‘die’ of ‘dat’. Een komma op de verkeerde plek. Of een lijdende zin die net niet lekker loopt. AI snapt taalstructuur, maar voelt hem niet.
Daarom controleer áltijd alles wat je met AI schrijft. AI is geen bron, geen eindredacteur en zeker geen taalgevoelige collega. Feiten kunnen rammelen, komma’s vliegen alle kanten op en regels worden vaker genegeerd dan begrepen. Even controleren dus. Altijd.
Waarom al die AI-teksten op elkaar lijken
Er zijn een paar redenen waarom AI-teksten zo herkenbaar zijn:
- Herhaling van bepaalde woorden en patronen
AI houdt van zinnen die beginnen met “Het is belangrijk om…” of “Daarom is het essentieel dat…”. Die patronen keren terug in bijna elke tekst die je door een model laat maken. - Een overdaad aan ‘mooi klinkende’ woorden
Denk aan termen als holistisch, toekomstbestendig, in kaart brengen, relevante stakeholders. Ze ogen intelligent, maar worden vaak ingezet als opvulling. - Gebrek aan voorbeelden of echte ervaring
AI schrijft alsof het er zelf bij was — maar was dat natuurlijk niet. Er mist gevoel, context of persoonlijke kleur. - Verzonnen spreektaal
AI probeert informeel te klinken, maar komt dan met zinnen als “Aan het eind van de dag draait het om impact maken.” Geen mens die dat zegt op die manier.
Gebruik je die AI-woorden zelf ook? Dat is oké.
Je hoeft niet krampachtig álle AI-woorden te vermijden. Veel ervan zijn gewoon onderdeel van zakelijk of professioneel taalgebruik. Bovendien, in kaart brengen of bijdragen aan zijn prima woorden — als je ze bewust inzet.
Wat AI-teksten herkenbaar maakt, is niet het woord zelf, maar het voorspelbare patroon. De combinatie van steeds dezelfde woorden, zonder persoonlijke inbreng, nuance of variatie.
Zolang jij schrijft met gevoel, afwisseling en een heldere intentie, is jouw tekst al veel menselijker dan wat een model uitspuwt.
Dus nee: je bent geen robot omdat je af en toe ‘impact maken’ zegt 😉
Veelgestelde vragen
Wat maakt een AI-tekst zo herkenbaar?
AI-teksten zijn vaak overdreven netjes en gestructureerd. Ze bevatten veel herhaalde signaalwoorden, klinken generiek en missen vaak persoonlijke inbreng, echte voorbeelden of emotie.
Zijn AI-woorden dan fout?
Nee. Veel zogenaamde “AI-woorden” zijn gewoon neutrale zakelijke termen. Ze worden pas storend als je er te veel van tegelijk gebruikt, zonder afwisseling of nuance.
Hoe weet ik of ik te veel AI-taal gebruik?
Lees je tekst hardop. Klinkt het als een standaard LinkedIn-post die je al honderd keer zag? Dan is het tijd om wat menselijkheid toe te voegen. Twijfel? Laat iemand anders meelezen.
Zijn er ook AI-detectietools en welke zijn betrouwbaar?
Er zijn verschillende tools die helpen inschatten of een tekst (deels) door AI is geschreven. Geen enkele tool is 100% sluitend, maar deze drie worden veel gebruikt en presteren goed:
1. Originality.ai
Zeer geschikt voor professionals, redacties en contentteams. Detecteert GPT-3.5 en GPT-4 met hoge nauwkeurigheid en controleert ook op plagiaat. (Let op: dit is een betaalde tool.)
✅ Werkt goed met Nederlands.
2. GPTZero
Gratis te gebruiken, ontwikkeld voor het onderwijs. Laat per zin zien of iets door AI geschreven lijkt. Handig voor korte of middelgrote teksten.
🟡 Matig tot redelijk met Nederlands.
3. Sapling AI Detector
Supersnel en gebruiksvriendelijk. Geeft een duidelijke score in procenten. Werkt vooral goed voor korte teksten of webcontent.
🟡 Basisfunctionaliteit werkt met Nederlands, maar accuratesse is lager.
🧂 Belangrijk: AI-detectie werkt op basis van waarschijnlijkheid, niet op harde bewijzen. Vooral herschreven of hybride teksten (mens + AI) kunnen lastig te herkennen zijn. Gebruik deze tools dus als hulpmiddel, niet als absolute graadmeter.
AI-woorden herkennen. Wat zijn voorbeelden van vaak gebruikte AI-woorden?
Hieronder een lijst met woorden en zinnen die AI opvallend vaak gebruikt. Niet verboden, wel een signaal om even extra goed naar te kijken in je eigen teksten:
- bovendien
- daarnaast
- essentieel
- cruciaal
- faciliteren
- toekomstbestendig
- waarde toevoegen
- inzichten bieden
- impact maken
- bijdragen aan
- in kaart brengen
- holistische benadering
- data-gedreven
- relevante stakeholders
- uitdagingen aangaan
- kansen benutten
- continue verbetering
- schaalbaarheid
- randvoorwaarden
- best practices
- synergie
- klantgericht
- resultaatgericht
- strategisch kader
- toekomstvisie
- dynamisch landschap
- het speelveld verandert
- het verschil maken
- next-level
- ontzorgen
- waardecreatie
- geoptimaliseerd
- duiken in / verdiepen in
- navigeren door het landschap
- analyseren
- verkennen
- naadloos
- vergemakkelijken
- benutten
- inzetten
- scharnierend
- op maat gemaakt
- testament aan (Engelse calque)
- realm (soms letterlijk vertaald)
- ongetwijfeld
- vooral belangrijk om te overwegen
- laten we erin duiken
- aan het eind van de dag
- zonder twijfel
- het loont de moeite om te onthouden dat…
