Je marketingteam gebruikt AI-tools, maar de campagnes worden er niet beter op. Dat is geen incident, maar de norm. De grootste meta-analyse ooit naar samenwerking tussen mens en AI laat zien dat combinaties van mens en AI gemiddeld slechter presteren dan mens of AI alleen. Dit is geen labuitslag, maar een patroon dat in 106 studies terugkomt.

Wat er aan de hand is

Onderzoekers Vaccaro, Almaatouq en Malone publiceerden in Nature Human Behaviour een meta-analyse van 106 studies met 370 effectmetingen. De conclusie: mens-AI-combinaties (HAI) presteren significant slechter dan de beste van mens of AI alleen. Het effect is -0.23 Hedges g, met een betrouwbaarheidsinterval dat nul niet overschrijdt. Dat betekent dat het resultaat statistisch significant is.

De studies liepen van januari 2020 tot juni 2023 en besloegen uiteenlopende taken. Het patroon was consistent. Ondertussen bevestigt BCG in 2025 hetzelfde op bedrijfsniveau: 85 procent van de leidinggevenden en 78 procent van de managers gebruikt generatieve AI, maar het gebruik en de impact zijn ontkoppeld. Mensen loggen in, genereren output, maar leveren geen waarde.

Het MIT GenAI Divide Report uit 2025 voegt toe dat slechts ongeveer 5 procent van de AI-pilotprogramma’s snelle omzetgroei realiseert. De rest blijft steken.

Wat dit betekent

Voor marketingteams betekent dit dat de aanname ‘meer AI = betere resultaten’ niet klopt. Het probleem is niet dat mensen weigeren AI te gebruiken. Het probleem is dat de manier waarop ze het gebruiken averechts werkt. CMO’s die merken dat content vlakker wordt, campagnes niet scherper en doorlooptijden niet korter, hebben geen gebrek aan tools. Ze hebben een samenwerkingsprobleem.

De data van Faros AI over 10.000 developers op 1.255 teams laat zien dat AI-adoptie alleen niet leidt tot betere prestaties. Hetzelfde geldt voor marketing. Het effect is niet dat AI niets toevoegt. Het effect is dat de combinatie slechter is dan elk apart. Dat wijst op een fundamenteel ontwerpprobleem in hoe teams AI inzetten.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een marketingteam aanstuurt dat AI gebruikt voor contentcreatie. Je ziet dat de output toeneemt, maar de kwaliteit niet. Een mogelijke oorzaak is dat teamleden AI gebruiken als vervanger van denkwerk in plaats van als hulpmiddel. Overweeg om een scheiding aan te brengen: laat teamleden eerst een concept schrijven zonder AI, en gebruik AI daarna alleen voor specifieke verbeteringen zoals alternatieve formuleringen of data-analyse. Het onderzoek suggereert dat de combinatie beter werkt als mens en AI niet tegelijkertijd aan dezelfde taak werken.

Als je een campagne opzet waarbij AI helpt met targeting en personalisatie. Het risico is dat je vertrouwt op AI-aanbevelingen zonder die te toetsen aan je eigen inzicht. Een optie is om AI-voorstellen te behandelen als een eerste ruwe schets, niet als eindadvies. Laat een teamlid zonder AI een tegenvoorstel maken en vergelijk beide. Het onderzoek wijst uit dat blind vertrouwen op de combinatie leidt tot slechtere uitkomsten dan wanneer je kiest voor het beste van beide apart.

Als je de ROI van je AI-tools evalueert. Kijk niet alleen naar gebruikscijfers, maar naar specifieke uitkomsten. Een mogelijkheid is om een A/B-test op te zetten: een campagne volledig door mensen, een campagne volledig door AI, en een campagne door de combinatie. Meet welke variant de beste resultaten oplevert. Het onderzoek laat zien dat de combinatie vaak verliest. Dat betekent niet dat je AI moet afschaffen, maar wel dat je moet weten wanneer je wel en niet moet mengen.

Als je een teamlid hebt dat AI gebruikt om tijd te besparen. De valkuil is dat tijdwinst niet leidt tot betere kwaliteit, maar tot meer van hetzelfde. Overweeg om de vrijgekomen tijd te gebruiken voor taken die AI niet kan: strategie, nuance, context. Het onderzoek suggereert dat de meerwaarde van AI zit in taken waar het beter in is dan mensen, niet in taken waar het mee interfereert.

Bron: Martech