Claude vs ChatGPT: wat kun je zakelijk beter gebruiken?
Bijna elke week krijg ik de vraag: moeten we nou Claude of ChatGPT gebruiken? Het is een goede vraag, en tegelijk de verkeerde om mee te beginnen. Want als je alleen af en toe iets vraagt en een antwoord terugkrijgt, lijken ze sterk op elkaar. Het verschil gaat pas leven als je stopt met losse vragen stellen en AI echt in je eigen werk laat meedraaien. In dit artikel: waar het verschil zit, hoe het zit met je data, en hoe je kiest zonder in de hype te trappen.
Voor een los vraagje maakt het weinig uit
Stel je een vraag en lees je het antwoord, dan zit het verschil vooral in smaak en waar je aan gewend bent. Beide modellen zijn sterk, schrijven prima Nederlands en helpen je sneller. Als dat je hele gebruik is, kies dan gewoon wat prettig voelt en stop met vergelijken. Je wint meer door het te gebruiken dan door de perfecte keuze.
Het verschil zie je pas in je eigen materiaal
Een chat vergeet. Elke keer opnieuw uitleggen wie je bent, wat je verkoopt en hoe jullie het doen, kost tijd en levert middelmatige output. Het wordt pas krachtig als je je merk, je klanten, je cijfers en je manier van schrijven een keer vastlegt en het model daarmee laat werken. Dan praat je niet meer tegen een leeg venster, maar tegen iets dat je bedrijf kent. Je offerte wordt nagekeken met je eigen voorwaarden ernaast, en dat klusje dat elke maand terugkomt wordt een knop.
“De vraag is niet welk model het slimst is, maar welk model jouw bedrijf het beste kent.”
Waarom wij met Claude werken
Eerlijk antwoord: het meeste hiervan kan in ChatGPT ook. ChatGPT is een sterke generalist, maakt beeld en heeft een enorme adoptie. Wij werken met Claude omdat we daar zelf de meeste kilometers mee hebben gemaakt. We bouwen hele bedrijfssystemen in Claude, we werken in Claude Code, en het model is sterk in werk en in code. Dat is geen dogma. Het is de tool waar wij het diepst in zitten, en daardoor halen we er meer uit.
En je data dan?
Dit is voor het MKB de belangrijkste vraag, en hij wordt te weinig gesteld. Waar komt je data terecht? Plak geen klantcontracten of persoonsgegevens zomaar in een chatvenster. Kijk naar de zakelijke instellingen: bij een betaald zakelijk account wordt je invoer standaard niet gebruikt om modellen te trainen, en kun je beter regelen waar data blijft. Wil je het echt netjes, dan zet je gevoelige verwerkingen in een omgeving die je zelf beheert. Denk vooraf na over AVG, niet achteraf.
Kies de tool die je team ook echt gebruikt
De grootste fout is eindeloos vergelijken en dan bij geen van beide echt beginnen. Een tool die niemand gebruikt levert nul op, hoe goed hij ook is. Kies er een, richt hem in op jullie eigen processen, en spreek af dat iedereen hem een paar weken echt gebruikt. Adoptie verslaat de perfecte keuze, elke keer weer.
Houd de mens in de lus
Welk model je ook kiest: het neemt het saaie werk over, jij houdt de beslissing die telt. Een concept-offerte, een eerste opzet, een samenvatting, prima. Maar de laatste check blijft mensenwerk, zeker als het naar een klant gaat. Dat is precies waar het bij ons om draait. Niet de mens eruit, maar de AI het zware werk laten doen en de mens aan het stuur.
Zo helpen we
Twijfel je welke kant je op moet, of wil je je team leren om AI echt in het dagelijkse werk te zetten? Dat doen we in een workshop op jullie eigen locatie, met jullie eigen werk als vertrekpunt. Geen slides over de theorie, maar aan het eind van de dag iets werkends. Plan gerust een kennismaking, dan kijken we waar voor jullie de meeste tijd te winnen is.
Marc bouwt dagelijks met AI en helpt bedrijven om ideeen snel om te zetten in werkende tools.
Volg op LinkedIn ↗