Meer leren over AI?
AI inzetten voor je team? In onze trainingen leer je het in 4 uur.
Dennis Claassen
AI-trainer · 35+ teams getraind
Key takeaways
- AI voor marketingbureaus werkt het beste op drie taken: content-concepten, klantrapportages en briefings. Alle drie leveren tijd op, alle drie hebben een andere controle nodig voor het de klant bereikt.
- 70% van de Nederlandse marketingsector gebruikt al AI, met governance als groeiend aandachtspunt. Bureaus die alleen op snelheid inzetten, missen waar het risico echt zit.
- De grootste valkuil is niet dat een klant AI-woorden herkent, maar dat de tekst van niemand meer klinkt. Zonder tone-of-voice-brief levert AI generieke tekst, en zonder een eigen creatieve keuze die je in de tekst kunt aanwijzen is die tekst waarschijnlijk niet auteursrechtelijk beschermd.
- De toets is niet of je herschreef, maar of jouw keuze in de tekst te zien is. Het Hof van Justitie bevestigde in maart 2026 dat een vrije keuze niet automatisch een creatieve keuze is: leg daarom vast wát je veranderde, niet alleen dát je het deed.
- Reken op een eerste concept in minuten, geen eindproduct. Uit onze trainingen: bij een goede tone-of-voice-brief is zes tot zeven van de tien contentconcepten met kleine aanpassingen bruikbaar.
- Een klantrapportage is het bewijs van je waarde als bureau. Eén verzonnen conclusie daarin kost meer vertrouwen dan de rapportage zelf ooit tijd bespaart.
AI voor marketingbureaus levert het meeste op bij drie taken: het eerste concept van contentteksten, de duiding in een klantrapportage en het omzetten van een briefing naar een werkbaar plan. Niet bij het eindproduct zelf. Een AI-agent schrijft in seconden een conceptcaption of een conceptalinea voor een rapportage, maar zonder merk-context wordt die tekst generiek, en generiek is voor een bureau het ergste wat er is: dat is precies waar de klant niet voor betaalt. Uit onderzoek van DDMA (DDMO 2026) blijkt dat de uitdaging voor de sector verschuift van "hoe werkt het" naar governance en kwaliteit, precies het verschuivingspunt dat bepaalt of AI voor jouw bureau winst wordt of een reputatierisico. Hieronder drie toepassingen om deze week mee te starten, een uitgewerkte social caption en een klantrapportage met de fout erin en de reparatie, en de auteursrechtvalkuil die de meeste bureaus niet kennen.
Waarom AI voor marketingbureaus nu relevant is
Een bureau verkoopt twee dingen tegelijk: uren en onderscheidend denkwerk. AI raakt de eerste meteen en bedreigt de tweede zodra je niet oplet. Zonder merk-specifieke context schrijft een taalmodel de gemiddelde toon van duizenden andere merken. Voor een productiebedrijf is dat vervelend; voor een bureau dat bestaat bij "dit klinkt als niemand anders" is het een aanval op het product zelf.
De DDMO 2026-meting van DDMA (branchevereniging voor data- en marketingorganisaties, geen toolleverancier) bevestigt de richting: 70% van de sector zet AI al in, en de investering in AI-beleid groeide in een jaar van 54% naar 66%. Het aandachtspunt verschuift van "welke tool" naar "wie controleert wat eruit komt", precies de vraag hieronder op drie taken.
De 3 praktische toepassingen van AI voor marketingbureaus deze week
Kies er één om mee te starten. Neem de taak die deze week de meeste avonduren kost.
1. AI copywriting: content maken met AI en een tone-of-voice-brief
De taak: een eerste versie van een social caption, blogalinea of advertentietekst, in de stem van de klant, niet in een gemiddelde AI-stem. Dit is waar de meeste bureaus AI copywriting voor het eerst inzetten.
Hoe AI helpt: je geeft een tone-of-voice-brief mee (wie is het merk, welke woorden gebruikt het nooit, hoe klinkt "goed") en AI levert een eerste concept in de merktaal in plaats van in een generieke taal. Dat werkt omdat een taalmodel goed is in stijl overnemen zodra je die stijl expliciet voorschrijft; het is zwak zodra je die context weglaat en het model op zijn eigen gemiddelde terugvalt. Verwacht een bruikbaar concept in minder dan een minuut, tegen tien tot vijftien minuten zelf schrijven en verfijnen. Niet doen zonder brief: dan lever je in feite gratis het probleem dat je juist moet oplossen.
Een voorbeeld. Klant: een ambachtelijke bakkerij, "De Molenaar", lanceert een nieuw meergranenbrood. De briefing: een Instagram-caption, geen productfoto-onderschrift maar een verhaal.
Zonder tone-of-voice-brief krijg je dit terug: "Ontdek ons heerlijke nieuwe meergranenbrood! Vol van smaak en boordevol goede voedingsstoffen. Kom snel proeven!" Dat past bij elke bakkerij in Nederland en bij geen enkele in het bijzonder.
Met een tone-of-voice-brief erbij ("De Molenaar praat als een ambachtsbakker die trots is maar niet opschept, korte zinnen, altijd een verwijzing naar het ambacht of de oven, geen uitroeptekens, geen emoji's") komt dit terug:
Vanochtend om vijf uur ging de oven aan voor dit brood. 100% biologisch
meergranen, langzaam gerezen, geen kunstjes. Proef 'm vanaf morgen bij
De Molenaar.
Beter, en er staat een fout in die je bijna mist: "100% biologisch" staat nergens in de briefing. Het model voegt de claim toe omdat "biologisch" en "ambachtelijk" vaak samen voorkomen, niet omdat het gecontroleerd heeft of het klopt. Bij een voedingsmiddel is dat een misleidende, controleerbare claim: precies waar een klant je op afrekent als hij live gaat en niet klopt.
Wat je repareert: de claim schrappen, want ze staat nergens in de bron: "Vanochtend om vijf uur ging de oven aan voor dit brood. Meergranen, langzaam gerezen, geen kunstjes. Proef 'm vanaf morgen bij De Molenaar." Voeg twee regels toe aan je prompt voor de volgende keer: "Noem geen kwaliteitskeurmerk, ingrediënt- of gezondheidsclaim die niet letterlijk in de briefing staat" en "Bij twijfel: laat de claim weg in plaats van hem in te vullen." Dat kost bij het schrijven twintig seconden extra, tegen een klacht van de klant of erger als de tekst al live staat.
2. Klantrapportages: van cijfers naar duiding
De taak: de maandrapportage voor een klant, waarin je niet alleen de cijfers toont maar ook uitlegt wat ze betekenen.
Hoe AI helpt: je geeft de ruwe cijfers uit je advertentietool of social-insights mee, en AI schrijft de duidende tekst eromheen. Dat werkt voor de opsomming (bereik, CTR, conversies in leesbare zinnen in plaats van een tabel). Het wordt gevaarlijk bij de causaliteit: een taalmodel ziet twee feiten naast elkaar staan (een cijfer stijgt, er veranderde iets) en schrijft er een oorzakelijk verband tussen, ook als de tijdlijn dat niet dekt. Verwacht een leesbare eerste versie in een paar minuten, tegen twintig tot dertig minuten zelf schrijven. Niet doen zonder de tijdlijn van elke wijziging erbij: zonder die context is elke conclusie een gok die toevallig goed kan uitpakken.
Een voorbeeld. Campagne voor De Molenaar, september: bereik 84.000, CTR steeg van 1,1% naar 1,8%, 340 conversies (winkel-vind-me-kliks), budget €1.200. Twee creatives liepen: een productfoto de hele maand, een video-recept pas vanaf 15 september.
Prompt: "Schrijf de duidende alinea voor de maandrapportage op basis van deze cijfers." AI-concept: "De stijging van de CTR van 1,1% naar 1,8% komt door de nieuwe video-creative, die duidelijk beter aanslaat bij de doelgroep." Klinkt logisch, is een gok. Er staat geen data in de bron die de video-creative apart van de productfoto meet: de AI ziet "CTR omhoog" en "nieuwe creative erbij" in dezelfde maand en trekt er een lijn tussen, zonder de tijdlijn te controleren op wanneer welke creative liep.
Wat je repareert: splits de data zelf per periode voor je de conclusie laat schrijven. Hier: CTR eerste helft (alleen productfoto) 1,3%, tweede helft (beide creatives) 2,3%. Herschreven conclusie: "De CTR steeg van 1,1% naar 1,8% over de maand. In de tweede helft, toen de video-creative meeliep, lag de CTR op 2,3% tegenover 1,3% in de eerste helft. Dat wijst op een bijdrage van de video, maar we hebben nog geen volle maand vergelijkbare data om dat hard te maken." Vijf minuten extra filteren, tegen een klant die volgende maand een verkeerde beslissing neemt op een conclusie die je niet kon onderbouwen.
3. Een briefing verwerken tot een werkbaar plan
De taak: van een los intakegesprek of een korte briefingmail naar een gestructureerd startpunt: contentpijlers, een globale planning, de eerste vragen die nog open staan.
Hoe AI helpt: je geeft de ruwe notities of de mail mee en AI structureert ze tot een overzicht. Dat werkt voor het ordenen zelf: een briefingmail valt meestal al impliciet in thema's uiteen. Verwacht een bruikbaar skelet in een paar minuten, tegen een half uur zelf ordenen. Niet doen voor een briefing die je nog niet zelf hebt gelezen: AI vult precies het gat dat jij overslaat.
Een voorbeeld. Briefingmail van De Molenaar: "Gewoon regelmatig wat posten op Instagram dit najaar over het meergranenbrood, en misschien iets met de lokale markt." Prompt: "Zet dit om in een contentkalender-skelet met pijlers en postfrequentie." AI-concept: "Postfrequentie: dagelijks. Pijler 1: productfoto's. Pijler 2: recepten. Pijler 3: sfeerbeelden van de markt."
De fout zit in het eerste woord: "dagelijks" staat nergens in de briefing. "Regelmatig" is vaag, en het model vult vaag op met het patroon dat het vaakst zag. Met De Molenaar is telefonisch juist drie keer per week afgesproken, omdat de bakker zelf de foto's maakt.
Wat je repareert: de frequentie vervangen door wat je zelf weet, en elk onduidelijk punt markeren: "Postfrequentie: [CHECKEN MET KLANT, telefonisch drie keer per week afgesproken]. Budget: [CHECKEN MET KLANT, geen bedrag in briefing]." Voeg aan je prompt toe: "Vul geen frequentie, budget of deadline in die niet letterlijk in de tekst staat." Kost een minuut nalezen, tegen een klant die na drie weken vraagt waarom er ineens elke dag iets online staat.
AI voor marketingbureaus: prompt, workflow of agent?
Neem het lichtste gereedschap dat de klus betrouwbaar klaart. De drempels volgen uit wat handmatig kost, tegenover wat bouwen kost en wat er misgaat zonder controle.
| Als dit geldt | Dan doe je dit | Waarom de drempel daar ligt |
|---|---|---|
| Minder dan 5 contentconcepten per week voor één klant | Handmatig prompten met de tone-of-voice-brief erbij | Bouwtijd van een workflow (3 tot 5 uur) verdien je op dit volume pas na maanden terug |
| 5 tot 20 concepten per week, vaste briefingstructuur | Een sjabloon-prompt per klant, met de tone-of-voice-brief als vaste context | Bij 15 concepten kost handmatig plakken en herschrijven al 2 tot 3 uur per week; een sjabloon is dat binnen enkele weken terug |
| Meer dan 20 concepten per week, of meerdere klanten met vaste contentkalenders | Een workflow die de brief automatisch meestuurt per klant, mens keurt elk concept goed | Zonder automatische koppeling aan de juiste brief stijgt het risico dat een klant per ongeluk de merkstem van een ander krijgt |
| Rapportage of conclusie gaat rechtstreeks naar de klant | Altijd een accountmanager of strateeg die de duiding checkt tegen de brondata, ongeacht volume | Een rapportage is het bewijs van je expertise; één verzonnen conclusie kost meer vertrouwen dan de tijdwinst ooit oplevert |
| Puur AI-concept, zonder menselijke bewerking, als eindproduct naar de klant | Nooit: altijd een bewerking die de aanwijstest haalt, met het ruwe concept ernaast bewaard | Zonder een keuze die in de tekst zichtbaar is, is die tekst waarschijnlijk niet beschermd, en een urenregistratie bewijst dat niet, zie hieronder |
Waar AI voor marketingbureaus misgaat: content die van niemand is
De caption hierboven laat de zichtbare fout zien: een claim die nergens vandaan komt. Er zit een onzichtbaardere fout onder, en die raakt aan wat een bureau eigenlijk verkoopt. Nederlands en Europees auteursrecht vereisen een "eigen intellectuele schepping": een werk moet vrije, creatieve keuzes van een mens laten zien, geen automatische uitkomst van een instructie. Het Hof van Justitie scherpte die maatstaf aan in zijn arrest van 19 maart 2026 (zaak C-649/23), met twee punten die voor een bureau direct praktisch zijn. Eén: de creatieve keuze en de persoonlijkheid van de maker moeten zichtbaar zijn in het werk waarvoor je bescherming claimt. Twee: een vrije keuze is niet automatisch een creatieve keuze. Nederlandse vakcommentaren noemen dit arrest expliciet relevant voor AI-output die daarna is bewerkt.
Praktisch: lever je een klant een volledig door AI geschreven en ongewijzigde advertentietekst, dan is de kans groot dat niemand daar exclusieve rechten op heeft, ook de klant niet die ervoor betaalde, en dat een concurrent de tekst mag overnemen. "De kans groot", niet "zeker": dit is geen vaste rechtspraak over reclametekst, het is de maatstaf die een rechter zou aanleggen. Voor een bureau is dat verschil academisch, want je verkoopt geen procesrisico aan je klant.
Dat maakt de tone-of-voice-brief ook een juridische voorzorg: zodra jouw team het concept herschrijft op de merkstem, ontstaat er een menselijk creatief aandeel waar je je op kunt beroepen. Lever je het ruwe concept ongewijzigd door, dan lever je iets wat vermoedelijk niemand kan beschermen. Voor een bureau dat factureert voor creatief werk is dat de duurste versie van "het klinkt als niemand": het is ook juridisch van niemand.
Hoeveel bewerking is genoeg, en hoe leg je het vast?
Hier gaan de meeste bureaus de fout in, want ze bewijzen het verkeerde. Het arrest kijkt niet naar het proces (hoeveel rondes, hoeveel minuten) maar naar het resultaat: is jouw keuze in de tekst terug te zien? Een logbestand met "concept aangepast, 14 minuten" bewijst dus niets. Wat wel werkt, zijn twee toetsen en één administratieve gewoonte:
- De aanwijstest. Kun je in één zin benoemen welke keuze jij maakte, en ziet een buitenstaander die in de tekst terug? "We hebben de kop vervangen door de uitdrukking die de oprichter zelf gebruikt" haalt de test. "We hebben de tekst doorgelezen en hier en daar een woord veranderd" niet.
- De vervangtest. Zou een concurrent met dezelfde briefing bij dezelfde tool op iets uitkomen dat jullie versie kan vervangen? Zo ja, dan zit er nog niets van jullie in.
- Vastleggen doe je met versies, niet met uren. Bewaar het ruwe AI-concept en de geleverde versie als twee bestanden bij het klantdossier, met één regel erbij: wat is veranderd en waarom. Dat kost vijftien seconden per stuk en is het enige bewijs dat de maatstaf uit het arrest daadwerkelijk raakt: het verschil is zichtbaar, niet beweerd.
Wanneer je dit niet hoeft te doen: bij een intern concept, een moodboard of een A/B-variant die nooit als jullie werk de deur uit gaat. Doe het wel bij alles wat gefactureerd wordt als creatief werk, en bij alles wat langer dan een campagne meegaat.
Waar dit heen beweegt: naarmate modellen beter worden in het vasthouden van een merkstem, verdwijnt het "klinkt generiek"-probleem geleidelijk. Het auteursrecht-probleem wordt daarmee juist scherper. Hoe overtuigender AI een merkstem imiteert, hoe verleidelijker het wordt om de menselijke bewerkingsslag over te slaan, en hoe lastiger het voor een bureau wordt om achteraf te bewijzen dat die er wél was. Bureaus die dat bewijs nu al structureel vastleggen (wie paste wat aan, en waarom) staan sterker dan bureaus die er pas over nadenken als een klant een vraag stelt.
Let op
Een AI-concept dat een klant bereikt zonder een menselijke creatieve keuze die je in de tekst kunt aanwijzen, is dubbel kwetsbaar: het klinkt generiek én het is waarschijnlijk niet auteursrechtelijk beschermd. Bouw die stap in als vast onderdeel van je proces, en bewaar het ruwe concept naast de geleverde versie: dat verschil is je bewijs, een urenregel is dat niet.
Wat het oplevert, en hoe je het na zeven dagen meet
Wat na een week beter wordt: je tone-of-voice-brief scherpt aan met elke correctie die je erin verwerkt, en het aandeel bruikbare concepten stijgt. Wat niet beter wordt: het aanvoelen van een klant die tussen de regels iets anders bedoelt dan hij schrijft, en het navertellen van een mondelinge afspraak die nergens is vastgelegd. Uit onze trainingen: met een goede tone-of-voice-brief is zes tot zeven van de tien contentconcepten met kleine aanpassingen bruikbaar; zonder brief zakt dat naar twee of drie van de tien.
Drie meetpunten voor een streepjeslijst, zonder tooling:
- Hoeveel concepten gingen ongewijzigd de deur uit? Minder dan de helft betekent dat je brief te dun is, niet dat de tool niet werkt. Vul de brief aan met twee of drie voorbeeldzinnen van "goed".
- Hoe vaak trof je een claim of cijfer aan dat niet in de bron stond? Eén keer op tien is de realistische ondergrens. Vaker: geef AI kleinere, explicietere brokken brondata tegelijk.
- Hoeveel tijd kostte de menselijke bewerkingsslag per concept? Klok dag 1 en dag 7. Blijft die stap langer dan het zelf schrijven zou kosten, dan levert deze taak bij deze klant niets op.
- Pak drie geleverde teksten van deze week en doe de aanwijstest. Kun je bij alle drie in één zin zeggen welke keuze van jullie in de tekst te zien is? Lukt dat bij één of meer niet, dan factureerde je creatief werk dat je niet kunt onderbouwen, en zit het gat in je proces en niet in de tool.
Privacy en regelgeving: wat een marketingbureau met AI moet weten
Klantdata is het eerste risico. Zodra je een e-maillijst, CRM-export of doelgroepdata van een klant in een AI-tool verwerkt, ben je meestal zelf verwerker van die klant, niet alleen klant van de AI-leverancier. Regel dat met een zakelijk abonnement met verwerkersovereenkomst, zet training op je data uit, en zorg dat je verwerkersovereenkomst met de klant AI-inzet dekt. Persoonsgegevens van de doelgroep horen nooit in een gratis consumentenaccount.
Het tweede risico is het auteursrecht hierboven: lever nooit een puur AI-concept als eindproduct, en bewaar het ruwe concept naast de geleverde versie. Het derde is de transparantieplicht uit de EU AI Act: een volledig door AI gegenereerde advertentieafbeelding valt onder de labelplicht hieronder, een tekst die je team stevig herschrijft op merkstem waarschijnlijk niet.
Info
Stand van zaken op 22 september 2026. De EU AI Act-transparantieverplichting voor AI-gegenereerde content (artikel 50) geldt sinds 2 augustus 2026, met een uitzondering voor assisterende bewerking die de betekenis niet wezenlijk verandert. De officiële EU-bronnen over de precieze afbakening waren deze week niet rechtstreeks te raadplegen; controleer bij een concrete campagne de actuele richtlijnen voor je AI-gegenereerd beeld of video zonder label publiceert.
Wat AI hier niet goed kan
Een klant "lezen" tussen de regels door lukt AI niet: "we willen iets fris" kan "we zijn bang voor onze concurrent" betekenen, en dat hoor je aan de telefoon, niet in de briefing. En een merk consistent houden gaat niet vanzelf: het model onthoudt niets tussen sessies, dus elke nieuwe chat begint weer bij het gemiddelde tenzij jij de brief opnieuw meegeeft.
Doe dit deze week
Schrijf de tone-of-voice-brief van je grootste klant op één A4
Wie is het merk, welke drie woorden gebruikt het nooit, en twee voorbeeldzinnen van "zo klinkt het goed". Zonder dit document is elk AI-concept een gok.
Draai de contentprompt op tien echte briefings
Gebruik de brief uit stap 1 als vaste context. Streep elke claim, elk cijfer en elke frequentie aan die niet letterlijk in de briefing staat. Kom je op meer dan twee van de tien: maak de brief specifieker.
Leg de bewerkingsslag schriftelijk vast
Eén regel in je proces: geen AI-concept gaat naar een klant zonder een aantoonbare menselijke herschrijf- of selectiestap. Dat is je kwaliteitscheck én je auteursrechtdekking in één stap.
Het agent-recept dat vandaag werkt: bij elke nieuwe briefing haalt een AI-stap de tone-of-voice-brief van die klant erbij, schrijft drie contentvarianten en markeert elke claim of elk cijfer buiten de brondata. Een accountmanager kiest, herschrijft en verstuurt. Meer promptopbouw staat in de promptbibliotheek; brede AI-strategie voor marketingteams staat in AI in marketing: de beste tips voor 2026.
Wil je dit met je team op jullie eigen klanten en briefings werkend hebben? Bouw het in de Agent Sprint, of begin breder met een AI-werksessie. Twijfel je waar te starten, plan een vrijblijvend gesprek.
AI-training
Wil je AI leren inzetten?
In onze praktische trainingen leer je hoe je ChatGPT, Claude en andere AI-tools effectief inzet voor jouw werk.
Bronnen
- DDMA: DDMO 2026, AI ontwikkelt van marketingtool naar organisatievraagstuk. Adoptiecijfer (70%) en groei in AI-beleid (66% tegen 54%). Ddma.nl was tijdens het schrijven niet direct te openen door een blokkade in onze eigen netwerkverbinding; de cijfers zijn kruisverwijsd via WebSearch, niet zelf op de bron geopend.
- Hof van Justitie van de EU, arrest van 19 maart 2026 in zaak C-649/23 (Institutul de Istorie şi Teorie Literară "G. Călinescu"). De maatstaf die dit artikel gebruikt: de creatieve keuzes en de persoonlijkheid van de maker moeten zichtbaar zijn in het werk waarvoor bescherming wordt geclaimd, en een vrije keuze is niet automatisch een creatieve keuze. Nederlandse vakcommentaren noemen het arrest expliciet relevant voor bewerkte AI-output, en het is de grond voor de aanwijstest en de vervangtest in dit artikel. Zaak, datum en maatstaf kruisverwezen via WebSearch over meerdere onafhankelijke Nederlandse juridische bronnen (Dirkzwager, Holla, IE-Forum) met onderling dezelfde formulering; curia.europa.eu en eur-lex.europa.eu waren tijdens het schrijven tijdens het schrijven niet te openen door een blokkade in onze eigen netwerkverbinding, dus het arrest is niet zelf op de brontekst gelezen.
- Auteursbond: AI en auteursrecht, met Charlotte's Law & Fine Prints en Captien: drie onafhankelijke partijen, dezelfde conclusie dat puur AI-gegenereerde content bij gebrek aan menselijke creatieve inbreng in beginsel onbeschermd is. Alle drie domeinen waren tijdens het schrijven tijdens het schrijven niet te openen door een blokkade in onze eigen netwerkverbinding; kruisverwezen via WebSearch, niet zelf op de bron geopend. Secundair: de maatstaf in dit artikel staat op het HvJ-arrest hierboven, deze commentaren bevestigen de richting.
- EU AI Act, artikel 50 (transparantieverplichtingen voor AI-gegenereerde content). De officiële EU-pagina's (digital-strategy.ec.europa.eu, ai-act-service-desk.ec.europa.eu, eur-lex.europa.eu) waren tijdens het schrijven niet direct te openen; de kern (labelplicht vanaf 2 augustus 2026, uitzondering voor assisterende bewerking) is kruisverwijsd via WebSearch over meerdere onafhankelijke juridische trackers, niet zelf op de brontekst geopend.
Veelgestelde vragen
Waar kun je AI voor marketingbureaus het beste voor gebruiken?
Voor drie taken met genoeg herhaling voor een goed eerste concept: contentteksten schrijven met een tone-of-voice-brief, de duidende tekst in een klantrapportage, en een briefing structureren tot een werkbaar plan. Bij alle drie geldt dezelfde grens: een concept gaat pas naar de klant na een menselijke bewerkingsslag, niet als ongewijzigde AI-tekst.
Is AI copywriting net zo goed als een tekstschrijver bij een bureau?
Voor een eerste concept wel, voor het eindproduct niet. AI copywriting zonder tone-of-voice-brief levert de gemiddelde toon van duizenden andere merken, niet de stem van jouw klant. Met een goede brief erbij is zes tot zeven van de tien concepten met kleine aanpassingen bruikbaar; zonder brief zakt dat naar twee of drie van de tien.
Mag je content maken met AI leveren zonder dat je klant het auteursrecht verliest?
Niet als je het AI-concept ongewijzigd doorlevert. In Nederland ontstaat auteursrecht alleen bij een menselijke creatieve inbreng; puur AI-gegenereerde tekst of beeld is in beginsel niet auteursrechtelijk beschermd. Laat je team het concept altijd herschrijven, selecteren of combineren op basis van de merkstem, dan ontstaat er wel een beschermbaar werk.
Moet je AI-gegenereerde content voor klanten labelen als AI-content?
Voor volledig AI-gegenereerde synthetische content (tekst, beeld, audio, video) geldt sinds 2 augustus 2026 een machineleesbare labelplicht onder de EU AI Act. Content die je team stevig herschrijft op merkstem valt waarschijnlijk onder de uitzondering voor assisterende bewerking. Check de actuele afbakening voor je een campagne met AI-beeld of -video zonder label publiceert.
Is het veilig om klantdata van een marketingbureau in ChatGPT of Claude te plakken?
Alleen op een zakelijk abonnement met verwerkersovereenkomst en met training op je data uitgezet. Zodra je een e-maillijst, CRM-export of doelgroepdata van een klant verwerkt, ben je meestal zelf verwerker van die klant, dus moet je eigen verwerkersovereenkomst met de klant AI-inzet dekken. Persoonsgegevens van de doelgroep horen nooit in een gratis consumentenaccount.
