Boekbespreking - Beter, Leuker, Sneller: Optimaal ontwikkelen met generatieve AI
17 februari, 2026
Auteur: Arnold Westgeest
Na een cursus te hebben gevolgd over generatieve AI, besloot ik op zoek te gaan naar een boek dat mij nog méér kon leren over dit onderwerp. Geen “kristallen bol”-voorspellingen hoe het bestaan van de mensheid werd bedreigd door AI of een “halleluja”-lofzang over hoe overbodig 90% van de werknemers zal worden, maar een boek waarin gewoon is beschreven hoe het zit. De reviews maakten de doorslag en ik kocht het boek Beter, Leuker, Sneller: Optimaal ontwikkelen met generatieve AI, geschreven door Barend Last, Ilona Boomsma en Jean-Luc Laval. En het boek viel me zeker niet tegen.
Het boosten van een brainstorm
Het boek bestaat uit twee delen: het eerste deel gaat in op de vraag wat (generatieve) AI inhoudt en het tweede deel komt met concrete toepassingen. Weliswaar is het specifiek geschreven voor de Learning & Development (L&D)-sector, maar dat doet geen afbreuk aan de bruikbaarheid buíten deze sector. Het eerste deel is sowieso generiek geschreven. Beschreven wordt wat AI is, wat risico’s zijn en hoe je kunt prompt engineeren.
De dertig use cases in het tweede deel zijn wat meer geënt op L&D. En ondanks dat de use cases specifiek bedoeld zijn voor de L&D-sector, werd ik enthousiast van bijvoorbeeld het boosten van een brainstorm, overtuigend communiceren volgens Cialdini en het schrijven van “scherpe” samenvattingen. Hoewel ik vanuit vertrouwelijkheid niet snel deze voorbeelden in mijn IT-auditpraktijk zal toepassen. Had ik maar een eigen, afgeschermde omgeving…
Kristallen bol
Wat me vooral aansprak, is dat het boek voorbijgaat aan de hype. Geen verhalen over een computer die “denkt” of “redeneert”. Nee, gewoon een stukje uitleg hoe een taalmodel werkt, voor zover dat in eenvoudige bewoording begrijpelijk te maken is. Toegegeven, in het vierde hoofdstuk – het eerste hoofdstuk van het tweede deel – word ingegaan op de toekomst, misschien toch nog stiekem de kristallen bol.
Het boek leest ook makkelijk weg. Allereerst omdat het geen bijster dik boek is. Het eerste deel omvat ongeveer 65 pagina’s, die ik pagina voor pagina heb gelezen. Het tweede deel omvat ongeveer 125 pagina’s, maar ik heb deze niet allemaal gelezen. Immers, dit deel bestaat uit dertig use cases. Niet alle use cases interesseren me. Daarnaast zullen sommige use cases pas interessant worden als zich een uitdaging voordoet.
De statistiek achter de taalmodellen
Eerdere pogingen me in generatieve AI te verdiepen, hebben ertoe geleid dat ik juist wat afhaakte op dit onderwerp. Ik ben tijdens een kerstvakantie begonnen aan twee online cursussen. De ene ging in op de statistiek achter de taalmodellen. Hoewel dit mijn volste interesse heeft, heb ik het afmaken van deze cursus wat moeten uitstellen: Het was nog nét te abstract, komt later wel.
De andere cursus heb ik met enige tegenzin afgemaakt: net iets te ongeloofwaardig. In de praktijk ook verder niets meer mee gedaan. Totdat ik deze lente een aansprekende cursus over het onderwerp heb gevolgd. Net als dit boek twee benen op de vloer, geen ge-hype. En met de opgedane kennis uit dit boek, is mijn enthousiasme aangewakkerd en ben ik aan het experimenteren geslagen. Uiteraard met alle in het tweede hoofdstuk beschreven risico’s in het achterhoofd…
A.J. (Arnold) Westgeest | MSc RE
Naast zijn parttimebaan als docent op de opleiding Accountancy aan De Haagse Hogeschool, is Arnold Westgeest zelfstandig adviseur. Hij adviseert en ondersteunt accountantskantoren bij hun accountantscontroles en geeft naast vaktechnische adviezen ook trainingen op dit gebied. Een van zijn specialismen is data-analyse bij de jaarrekeningcontrole.
