Een goede A3 begint niet met het invullen van een template. Je moet eerst begrijpen wat er werkelijk aan de hand is. Wat is het probleem? Wat merken klanten en medewerkers daarvan? Welke oorzaken spelen een rol? En welke maatregel pakt daadwerkelijk de kern aan?
ChatGPT, Microsoft Copilot en andere generatieve AI-tools kunnen je hierbij helpen. Niet door het denkwerk van je over te nemen, maar door vragen te stellen, informatie te ordenen en je redenering kritisch te toetsen.
In dit artikel ontdek je hoe je AI gebruikt bij A3-probleemoplossing. Je krijgt een praktisch stappenplan, direct bruikbare voorbeeldprompts én aandachtspunten voor veilig en verantwoord AI-gebruik.
Kan AI een A3 voor je maken?
Technisch gezien kan AI binnen enkele seconden een compleet ingevulde A3 produceren. Toch is dat meestal geen goed idee.
Een AI-tool kent jouw proces niet. De tool heeft de werkvloer niet gezien, niet met medewerkers gesproken en geen betrouwbare metingen uitgevoerd. Wanneer informatie ontbreekt, kan AI aannames doen of zelfs overtuigend klinkende informatie verzinnen.
Gebruik AI daarom als:
- kritische sparringpartner;
- hulp bij het structureren van informatie;
- vragensteller tijdens je analyse;
- tekstredacteur;
- hulpmiddel bij het bedenken van mogelijke oorzaken;
- assistent bij het uitwerken van maatregelen en meetpunten.
De probleemeigenaar, medewerkers en andere betrokkenen blijven verantwoordelijk voor de inhoud en besluiten.
AI kan je denkproces versterken, maar mag het niet vervangen.
Wil je eerst meer weten over de methode zelf? Lees dan ook ons artikel over A3-probleemoplossing.
Zo gebruik je AI tijdens de verschillende stappen van een A3
Een A3 volgt de logica van continu verbeteren: je brengt de huidige en gewenste situatie in kaart, onderzoekt oorzaken, kiest maatregelen en controleert het resultaat.
Bij iedere stap kan AI op een andere manier ondersteunen.
Stap 1: het probleem scherp formuleren
Veel verbetertrajecten beginnen met een oplossing die als probleem wordt gepresenteerd:
- “We hebben een nieuw systeem nodig.”
- “Medewerkers moeten beter communiceren.”
- “Het proces moet efficiënter.”
Dit zijn nog geen scherpe probleemstellingen. Er staat niet wat er fout gaat, voor wie dat een probleem is en hoe groot het verschil is tussen de huidige en gewenste situatie.
AI kan helpen om een eerste probleemomschrijving kritisch te bekijken.
Voorbeeldprompt
Je bent een ervaren Lean-coach. Beoordeel de onderstaande probleemstelling.
Controleer of duidelijk is:
- wat er feitelijk misgaat;
- waar en wanneer het probleem optreedt;
- wie er last van heeft;
- wat de omvang en impact zijn;
- wat de huidige en gewenste situatie zijn.
Benoem ontbrekende informatie en stel maximaal vijf verdiepende vragen. Bedenk zelf geen feiten.
Probleemstelling: [vul hier je probleemstelling in]
De laatste zin is belangrijk: bedenk zelf geen feiten. Daarmee verklein je de kans dat AI ontbrekende informatie zelf invult.
Stap 2: de huidige en gewenste situatie ordenen
Bij een A3 wil je een feitelijk beeld krijgen van de huidige situatie. Denk bijvoorbeeld aan:
- doorlooptijden;
- foutpercentages;
- aantallen klachten;
- wachttijden;
- herstelwerk;
- gemiste afspraken;
- verschillen tussen teams, locaties of periodes.
AI kan een onoverzichtelijke verzameling observaties structureren. Controleer wel altijd of de gebruikte gegevens correct en volledig zijn.
Voorbeeldprompt
Orden de onderstaande informatie over onze huidige situatie. Maak onderscheid tussen:
- feiten en metingen;
- observaties;
- meningen en aannames;
- ontbrekende informatie.
Geef daarna aan welke aanvullende gegevens nodig zijn om het probleem betrouwbaar te kunnen beoordelen. Trek nog geen conclusies over oorzaken.
Informatie: [plak hier uitsluitend toegestane en geanonimiseerde informatie]
Met deze prompt voorkom je dat feiten, meningen en vermoedens ongemerkt door elkaar gaan lopen.
Stap 3: mogelijke oorzaken onderzoeken
AI kan snel een lange lijst met mogelijke oorzaken bedenken. Dat lijkt handig, maar een lange lijst is nog geen oorzaakanalyse.
De echte waarde ontstaat wanneer je AI gebruikt om verschillende invalshoeken te onderzoeken en betere vragen voor de werkvloer te formuleren.
Je kunt AI bijvoorbeeld vragen om mogelijke oorzaken te ordenen volgens:
- mens;
- methode;
- machine of systeem;
- materiaal of informatie;
- meting;
- omgeving.
Voorbeeldprompt
Help mij mogelijke oorzaken van het onderstaande probleem te onderzoeken.
Orden mogelijke oorzaken volgens mens, methode, systeem, informatie, meting en omgeving. Formuleer iedere oorzaak als hypothese die we nog moeten toetsen.
Geef per hypothese aan:
- welke informatie of meting nodig is;
- welke medewerker of betrokkene we kunnen spreken;
- welke observatie op de werkvloer kan helpen.
Trek geen definitieve conclusies.
Probleem: [beschrijf hier het probleem]
AI helpt hiermee om je onderzoek voor te bereiden. De werkelijke grondoorzaken bepaal je pas na observaties, gesprekken en metingen.
Stap 4: doorvragen met de 5x Waarom-methode
AI kan ook optreden als kritische vragensteller tijdens een 5x Waarom-analyse.
Let op: de 5x Waarom-methode verloopt zelden als één rechte lijn. Een probleem kan meerdere oorzaken hebben. Laat AI daarom verschillende mogelijke onderzoekslijnen herkennen, zonder te doen alsof één antwoord automatisch de grondoorzaak is.
Voorbeeldprompt
Begeleid mij als Lean-coach bij een 5x Waarom-analyse.
Stel steeds één verdiepende waaromvraag. Accepteer geen antwoord dat alleen een mening, persoonsgericht oordeel of onbewezen aanname bevat. Vraag dan om feiten, voorbeelden of metingen.
Benoem het wanneer meerdere onderzoekslijnen ontstaan. Trek niet zelfstandig de conclusie dat we de grondoorzaak hebben gevonden.
Het probleem is: [vul hier het probleem in]
Gebruik de antwoorden vervolgens als voorbereiding op een gesprek met de mensen die het proces dagelijks uitvoeren.
Stap 5: tegenmaatregelen bedenken en beoordelen
Wanneer mogelijke grondoorzaken voldoende zijn onderzocht, kan AI helpen bij het bedenken van tegenmaatregelen.
Vraag niet simpelweg: “Wat is de oplossing?” Dan krijg je waarschijnlijk een rij algemene adviezen. Geef de oorzaak, randvoorwaarden en beoordelingscriteria mee.
Voorbeeldprompt
Bedenk mogelijke tegenmaatregelen voor de onderstaande, door ons onderzochte oorzaak.
Randvoorwaarden:
- de maatregel moet de oorzaak aanpakken en niet alleen het symptoom;
- de maatregel moet binnen [termijn] getest kunnen worden;
- het beschikbare budget is [bedrag of beperking];
- betrokken medewerkers moeten de maatregel in de praktijk kunnen uitvoeren.
Geef per mogelijkheid:
- de verwachte bijdrage;
- de benodigde inspanning;
- mogelijke risico’s;
- een klein experiment om de maatregel te testen.
Oorzaak: [vul hier de onderzochte oorzaak in]
AI kan mogelijkheden aandragen waaraan je zelf nog niet had gedacht. De keuze maak je samen met de betrokkenen.
Stap 6: acties en eigenaarschap concreet maken
Een maatregel zonder eigenaar, planning of controle verdwijnt al snel in een la. AI kan helpen om losse afspraken om te zetten in een duidelijk actieplan.
Voorbeeldprompt
Zet de onderstaande afspraken om in een beknopt actieplan.
Gebruik de kolommen:
- actie;
- beoogd resultaat;
- eigenaar;
- startdatum;
- einddatum;
- benodigde ondersteuning;
- manier van controleren.
Markeer ontbrekende informatie met “[nog bepalen]”. Vul niets zelf in.
Afspraken: [vul hier de afspraken in]
Controleer na afloop altijd of de genoemde eigenaren daadwerkelijk verantwoordelijk én beschikbaar zijn.
Stap 7: KPI’s en borging uitwerken
Na de uitvoering wil je weten of de maatregel werkelijk effect heeft. AI kan helpen om onderscheid te maken tussen:
- resultaatmetingen;
- procesmetingen;
- vroege signalen;
- late indicatoren;
- ongewenste neveneffecten.
Voorbeeldprompt
Help mij passende meetpunten te formuleren voor deze verbetermaatregel.
Maak onderscheid tussen:
- het uiteindelijke resultaat;
- de uitvoering van de nieuwe werkwijze;
- mogelijke neveneffecten.
Geef per meetpunt aan:
- wat we meten;
- hoe vaak;
- waar de gegevens vandaan komen;
- wie verantwoordelijk is;
- wanneer we moeten bijsturen.
Verbetermaatregel: [beschrijf hier de maatregel]
Beoogd resultaat: [beschrijf hier het doel]
Zo wordt AI niet alleen een hulpmiddel bij het bedenken van verbeteringen, maar ook bij het voorbereiden van de Check- en Act-fase.
Praktijkvoorbeeld: te late verwerking van klantaanvragen
Stel dat uit metingen blijkt dat 35% van de klantaanvragen niet binnen de afgesproken twee werkdagen wordt verwerkt. Het doel is om dit binnen drie maanden terug te brengen naar maximaal 10%.
Je kunt AI dan niet vragen om direct “het probleem op te lossen”. Je kunt AI wel gebruiken om:
- de probleemstelling te controleren;
- ontbrekende gegevens te herkennen;
- mogelijke oorzaken als hypotheses te ordenen;
- interviewvragen voor medewerkers te formuleren;
- mogelijke experimenten uit te werken;
- geschikte meetpunten voor te stellen.
Een goede startprompt kan dan zijn:
Je bent mijn kritische Lean-sparringpartner. Wij onderzoeken waarom 35% van de klantaanvragen niet binnen twee werkdagen wordt verwerkt. Ons doel is maximaal 10% binnen drie maanden.
Stel eerst maximaal zeven vragen die nodig zijn om de huidige situatie beter te begrijpen. Geef nog geen oplossingen en verzin geen ontbrekende informatie.
Door AI eerst vragen te laten stellen, voorkom je dat je te snel naar oplossingen springt.
Zo schrijf je een goede prompt voor A3-probleemoplossing
Een bruikbare prompt bevat minimaal vijf onderdelen:
- Rol – vanuit welke deskundigheid moet AI reageren?
- Context – over welk proces en probleem gaat het?
- Opdracht – wat wil je precies laten doen?
- Vorm – hoe moet het antwoord worden weergegeven?
- Grenzen – wat mag AI niet aannemen of verzinnen?
Een eenvoudig basissjabloon is:
Je bent [rol].
De situatie is [context].
Help mij met [opdracht].
Geef het antwoord als [vorm].
Gebruik alleen de verstrekte informatie, benoem aannames en stel vragen wanneer gegevens ontbreken.
Hoe beter je context en opdracht, hoe groter de kans op een bruikbaar antwoord. Blijf het resultaat echter altijd zelf beoordelen.
Vijf veelgemaakte fouten
1. Vertrouwelijke gegevens invoeren
Voer niet zomaar namen, persoonsgegevens, klantinformatie, medische gegevens of bedrijfsgevoelige informatie in een openbare AI-tool in. Volg altijd het AI- en informatiebeleid van je organisatie.
2. AI feiten laten bedenken
AI kan een ontbrekend gegeven presenteren alsof het een feit is. Vraag daarom expliciet om ontbrekende informatie te benoemen en niets zelf in te vullen.
3. Te snel naar oplossingen gaan
Een overtuigend antwoord is nog geen juiste oplossing. Begrijp eerst het probleem en toets mogelijke oorzaken op de werkvloer.
4. Medewerkers niet betrekken
Een A3 is geen individueel invuldocument. Goed probleemoplossen vraagt om gesprekken, observaties, catchball en gezamenlijk leren.
5. AI het besluit laten nemen
AI kan opties vergelijken, maar draagt geen verantwoordelijkheid voor de gevolgen. De uiteindelijke beoordeling en beslissing blijven mensenwerk.
Checklist: AI verantwoord gebruiken bij een A3
Controleer voordat je een AI-antwoord gebruikt:
- Heb ik alleen toegestane informatie ingevoerd?
- Zijn feiten, aannames en suggesties duidelijk van elkaar gescheiden?
- Kan ik belangrijke uitspraken controleren?
- Heb ik de mensen uit het proces betrokken?
- Hebben we mogelijke oorzaken met gegevens of observaties getoetst?
- Past de voorgestelde maatregel bij onze organisatie?
- Is duidelijk wie uiteindelijk beslist?
- Blijft de A3 ons eigen verhaal en niet dat van de AI-tool?
Kun je niet overal “ja” op antwoorden? Dan is er nog werk te doen. Dat is niet erg: continu verbeteren heet niet voor niets continu verbeteren.
AI is een verbeterassistent, geen verbetereigenaar
AI kan je helpen om sneller structuur aan te brengen, betere vragen te stellen en nieuwe invalshoeken te ontdekken. Maar een goede A3 ontstaat nog steeds door naar de werkvloer te gaan, gegevens te verzamelen, met mensen te praten en gezamenlijk te leren.
De beste combinatie is daarom niet mens óf AI, maar een deskundige verbeteraar die AI bewust en kritisch inzet.
Zelf leren werken met AI binnen continu verbeteren?
Tijdens onze AI-training voor Lean en continu verbeteren leer je ChatGPT, Microsoft Copilot en andere generatieve AI-tools praktisch gebruiken voor A3’s, KPI’s, Kaizen, dagstarts en probleemanalyses.
Je bereidt je voor met een compacte e-learning en gaat tijdens de praktijkdag vooral zelf aan de slag met herkenbare situaties en een verbeteruitdaging uit je eigen werk. Technische AI-kennis of een Green Belt-certificaat is niet vereist.
Bekijk de pagina met trainingsdata en schrijf je in→
Veelgestelde vragen
Kan ChatGPT mijn volledige A3 schrijven?
Dat kan technisch gezien wel, maar het is niet verstandig om de inhoud zonder controle over te nemen. ChatGPT kent jouw proces, metingen en medewerkers niet. Gebruik AI als sparringpartner en hulpmiddel, niet als eigenaar van de analyse.
Moet ik Lean Green Belt zijn om AI bij een A3 te gebruiken?
Nee. Basiskennis van probleemoplossing helpt, maar een Green Belt-certificaat is niet noodzakelijk. Begin met een duidelijk probleem, betrouwbare informatie en blijf de uitkomsten zelf controleren.
Kan ik vertrouwelijke informatie in ChatGPT of Copilot invoeren?
Dat hangt af van de gebruikte omgeving en de afspraken binnen jouw organisatie. Voer nooit zomaar persoonsgegevens of vertrouwelijke bedrijfsinformatie in. Controleer eerst welk AI- en informatiebeleid geldt en anonimiseer informatie waar nodig.
Welke AI-tool is het meest geschikt voor A3-probleemoplossing?
Dat hangt af van de beschikbare tools, beveiliging en het beleid van je organisatie. Zowel ChatGPT als Microsoft Copilot kan helpen bij het ordenen, formuleren en kritisch onderzoeken van informatie. De kwaliteit van je context, opdracht en eigen beoordeling blijft doorslaggevend.
