Kim Pot
Spreker en trainer over AI-adoptie
Kim Pot hielp de afgelopen jaren meer dan 75 organisaties om de samenwerking met generatieve AI vorm te geven. Niet gericht op sneller of efficiënter, maar op de kwaliteit van het werk zelf. Meer is niet beter, zegt ze. Meer van beter wel. Volgens Kim is de grootste uitdaging van AI niet de technologie. Die zit erin dat organisaties expliciet moeten maken wat kwaliteit is, om te kunnen bepalen waar AI waarde toevoegt en welke beslissingen mensen zelf moeten nemen. Ze combineert een achtergrond in bestuurs- en organisatiewetenschap, verandermanagement en marketing met een nuchtere blik op technologie en veel humor. Na haar keynote kijkt de zaal anders naar AI.
Thema's
Boek Kim voor
Talen
Tariefindicatie
Biografie
Bestuurskunde, verandermanagement en marketing
Kim Pot combineert een achtergrond in bestuurs- en organisatiewetenschap, verandermanagement en marketing met jarenlange praktijkervaring rond AI-adoptie. Die mix is ongebruikelijk in een veld dat wordt gedomineerd door technologen: zij kijkt naar hoe organisaties werkelijk functioneren, en pas daarna naar wat de techniek kan.
Ruim 75 organisaties verder
Inmiddels hielp ze meer dan 75 organisaties om AI te implementeren en te vertalen naar beter werk. Als oprichter van KIM (Kunstmatige Intelligentie & Mens) helpt ze organisaties AI niet alleen te gebruiken, maar er daadwerkelijk beter van te worden. Naast auteur, spreker en trainer is ze steeds vaker adviseur.
Kwaliteit als vertrekpunt
AI dwingt organisaties opnieuw na te denken over kwaliteit, want alleen als mensen weten waar goed werk aan moet voldoen, kan AI daar iets aan bijdragen. Dat inzicht is het vertrekpunt van elke keynote: met humor, scherpe analyses en herkenbare praktijkvoorbeelden laat Kim zien hoe AI een hefboom wordt voor beter werk in plaats van voor méér werk.
Het gaat om mensen, niet om AI
Ze werkt het liefst met teams, want daar wordt samengewerkt, geleerd en bepaald wat goed werk is. Haar drijfveer is ook niet de technologie zelf, maar mensen die met plezier het allerbeste werk willen leveren. Dat ze daarbij graag kattenplaatjes in haar slides gebruikt en vaak snoep meeneemt, hoort erbij.
Expertise
Kwaliteit expliciet maken
De kern van Kims werk: AI kan pas bijdragen aan goed werk als een organisatie weet en kan benoemen wat goed werk ís. In de praktijk blijkt dat zelden vastgelegd — het zit in de hoofden van ervaren collega's. Kim helpt teams die impliciete standaard boven tafel te krijgen, te vertalen naar instructies waar AI iets mee kan, en te borgen in processen. Daarmee legt AI ook bloot hoe goed een organisatie eigenlijk werkt.
AI-adoptie als gedragsvraagstuk
Tools uitrollen is niet hetzelfde als ze gebruiken. Kim benadert adoptie als verandermanagement: er moet tijd voor worden vrijgemaakt, er moeten kaders zijn over wat wel en niet mag, kennis moet centraal gedeeld worden en het gebruik moet aan echte doelen hangen. Zonder die vier blijft AI hangen bij een handvol enthousiaste collega's — en verdwijnt het zodra die vertrekken.
De rolverdeling tussen mens en machine
Kim weet waar AI faalt en waar het uitblinkt, en dat onderscheid is het bruikbaarste deel van haar verhaal. Welke beslissingen blijven bij mensen, welke denkstappen moet je zelf blijven zetten en op welke punten is menselijk beoordelingsvermogen niet te vervangen? Die vragen beantwoorden bepaalt of een samenwerking met AI te sturen valt.
Vertalen naar niet-technische professionals
Haar publiek bestaat uit mensen die AI praktisch willen toepassen in hun eigen werk, niet uit ontwikkelaars. Kim stemt inhoud en niveau af op de zaal en brengt haar verhaal zonder jargon, met humor en herkenbare voorbeelden. Juist dat maakt dat mensen ná afloop daadwerkelijk iets anders doen.
Thema's
AI en kwaliteit
Waarom AI organisaties dwingt opnieuw naar kwaliteit te kijken, en hoe je expliciet genoeg maakt wat goed werk is zodat mens én machine ermee uit de voeten kunnen.
AI-adoptie en verandermanagement
Waarom AI-adoptie niet in de boardroom begint en wat er wél nodig is: tijd vrijmaken, kaders stellen, kennis centraal delen en AI koppelen aan doelen.
AI-geletterdheid en praktische toepassingen
De basis van generatieve AI en wat je er in je eigen werk concreet mee doet. Voor professionals zonder technische achtergrond of voorkennis.
Kritisch denken in een AI-wereld
Welke denkstappen professionals moeten beheersen om AI veilig en effectief in te zetten, en waar menselijk beoordelingsvermogen onmisbaar blijft.
Data en AI voor non-techies
Wat AI wel en niet met data kan, welke toepassingen in jouw werk bruikbaar zijn en hoe je uitkomsten interpreteert.
AI in marketing en communicatie
Waarom die vakgebieden nu aan zet zijn, en hoe je content laat profiteren van AI zonder dat die zijn eigen karakter verliest.
Waarom Kim
75 organisaties aan praktijkervaring
Kim weet waar AI-implementaties in de praktijk stranden, omdat ze het tientallen keren van dichtbij heeft meegemaakt. Dat is een ander verhaal dan een overzicht van wat er theoretisch mogelijk is.
Een eigen these
Waar veel AI-sprekers de mogelijkheden opsommen, heeft Kim een standpunt: de uitdaging zit niet in de techniek maar in het expliciet maken van kwaliteit. Daar kan een zaal het mee eens of oneens zijn, en dat maakt het een gesprek in plaats van een presentatie.
Bestuurlijke kennis én communicatieve expertise
Een zeldzame combinatie in dit vakgebied. Ze begrijpt hoe besluitvorming en verandering in organisaties werken, en kan dat ook overbrengen aan mensen zonder technische achtergrond.
Ze zet aan tot actie
Kim vertaalt complexe ontwikkelingen naar praktische stappen die gedrag veranderen. Want dat is wat generatieve AI vraagt: het werk opnieuw inrichten, niet alleen een tool erbij nemen.
Nuchter en grappig
Geen hype en geen doemscenario. Haar toon is droog en licht, waardoor ook de sceptici in de zaal blijven luisteren.
Altijd op maat
Inhoud en vorm sluiten aan bij de organisatie en het kennisniveau in de zaal, van beginner tot gevorderd. Ze levert naar eigen zeggen consequent meer dan waar je om vroeg.
Lezingen
AI en de vraag naar kwaliteit
45 tot 60 minutenDe uitdaging zit niet in de techniek
Rond AI gaat het meestal over sneller, efficiënter en meer. Kim begint ergens anders: alleen als mensen weten waar goed werk aan moet voldoen, kan AI daar waarde aan toevoegen. Meer is niet beter maar meer van 'beter' wel.
AI legt bloot hoe goed je organisatie werkt
Zodra je probeert te beschrijven wat kwaliteit is, blijkt hoeveel er impliciet was. Met scherpe analyses en herkenbare praktijkvoorbeelden laat Kim zien wat organisaties daar tegenkomen en waarom dat een kans is.
Waar mensen aan zet blijven
Deelnemers vertrekken met inzicht in waar AI waarde toevoegt, waar menselijk beoordelingsvermogen onmisbaar blijft en hoe ze kwaliteit expliciet maken zodat AI die daadwerkelijk versterkt. De inhoud wordt afgestemd op het kennisniveau in de zaal en vraagt geen technische voorkennis.
AI-training op maat
Dagdeel tot hele dagEerst bepalen wat je team nodig heeft
Kim stemt inhoud en vorm volledig af op de organisatie en werkt zowel met teams als met managers. Beginner of gevorderd: je gaat aan de slag met je eigen werk, niet met een standaardvoorbeeld.
Kies je onderwerp
Uit haar programma's is te kiezen: AI-adoptie voor management (het AI-teamkompas, gedrag en werkafspraken) · AI-strategie en organisatietransformatie · AI en kwaliteit · AI en content · data-analyse met AI voor beginners · tooltrainingen voor onder meer ChatGPT, Claude en Copilot.
Tot het gedrag daadwerkelijk verandert
AI optimaal inzetten vraagt ander gedrag, en dat verandert niet vanzelf. Kim laat je pas los wanneer zij en jij de verandering zien die jullie voor ogen hadden.
Foto's
Gerelateerde sprekers
Bianca Best
VerbindingGlobal Speaker of the Year 2025
Dr. Irina Mirkina
Technologie & AIIn de wereldwijde Top 50 meest invloedrijke vrouwen in Tech
Robbert van Empel
Technologie & AISpreker over AI, auteur en futurist
Vincent Roders
Technologie & AIAutoriteit op het gebied van A.I. op de werkvloer
