Het begon met een stopwatch
Toen Danny en ik het concept voor Skillkaart schetsten, hadden we één harde eis: het mocht trainers geen extra tijd kosten. Klinkt logisch, is verdomd lastig. De meeste evaluatietools die ik ken, zijn gebouwd door mensen die nooit een training hebben gegeven. Die denken: 'Hoe meer velden, hoe beter.' Danny dacht: 'Hoe minder klikken, hoe beter.' En hij had gelijk.
We hebben talloze sessies gedaan met zijn trainers bij UFA om de interface zo strak mogelijk te krijgen. Letterlijk met een stopwatch ernaast. Elke extra klik werd bevochten. Elke dropdown die overbodig bleek, ging eruit. Het resultaat: minder dan twee minuten per speler. En die tijd wordt alleen maar korter naarmate je de skills en normen kent.
Wat gebeurt er in die twee minuten?
Een evaluatie bestaat uit drie stappen. Eerst selecteer je de speler en de trainingssessie. Daarna vul je per kernskill een score in van 0 tot 5. Danny's trainers doen dat op gevoel — ze zien een speler de hele week, ze weten waar die staat. Dat onderbuikgevoel is waardevol, wij geven er alleen een vaste vorm aan. Tot slot voeg je eventueel een korte notitie toe. Dat is alles.
De AI doet de rest. Na het invullen genereert het systeem automatisch feedback op basis van jouw scores. Geen getyp, geen gezocht naar de juiste formulering. Jij hebt in twee minuten gedaan wat je anders twintig minuten zou kosten achter je laptop.
Waarom we geen lange vragenlijsten willen
Er zijn evaluatietools met vijftig vragen per speler. Vijftig. Wie heeft dáár tijd voor? Een vrijwilligers trainer staat na een training nog een kwartier op het veld, wil naar huis, heeft een baan. Die gaat niet vijftig vragen invullen. Dus hebben we het teruggebracht tot zeven skills, één score per skill, klaar.
Danny zei in een van de eerste gesprekken: 'Als het langer duurt dan een sigaret, doen ze het niet.' Rookt geen van zijn trainers, maar de boodschap was helder.
De AI bespaart de meeste tijd
Het grootste tijdsvoordeel zit in de feedbackgeneratie. Een gemiddelde trainer besteedt per speler misschien tien tot vijftien minuten aan het formuleren van zinvolle feedback. Wat zeg je tegen een linksback die goed staat maar te traag schakelt? Hoe formuleer je dat zonder dat het afbreekt? De AI neemt die denkstap over. Jij scoort, de machine schrijft. En jij controleert of het klopt.
In de praktijk blijken trainers de feedback in 85 procent van de gevallen direct over te nemen. De rest passen ze aan, maar dan heb je het over een minuut extra werk — niet over een kwartier.
Minder dan twee minuten is de ondergrens
We zijn nog niet klaar met optimaliseren. Danny pusht me nog steeds: 'Vincent, die notitie kan ook met spraak.' En hij heeft gelijk. Spraakinvoer is het volgende waar we naar kijken. Want als je al tijd bespaart, waarom zou je dan nog typen?
Heb je vragen over hoe een evaluatie er in de praktijk uitziet? Neem een kijkje op de FAQ-pagina of mail me op info@skillkaart.nl. Ik leg het je graag uit.
Het klinkt misschien alsof ik de AI ophemel, maar ik ben de eerste om de beperkingen te benoemen. De AI van Skillkaart is een assistent, geen vervanging. Ik heb genoeg hype rondom AI gezien in de zorg en het sociaal domein — beloftes van volledige automatisering die nooit waargemaakt werden. Daar trap ik niet in. AI is goed in patronen herkennen en tekst genereren. Menselijk inzicht, empathie en context: dat blijft het domein van de trainer.
Wat wél werkt: de combinatie. Jij ziet een speler twijfelen tijdens een 1-tegen-1-situatie. Jij weet dat hij onzeker is omdat hij net is overgegaan van een kleiner team. Die context heeft de AI niet. Maar de AI ziet wél dat zijn score op balvastheid in vier weken is gedaald van 7 naar 5. Jij combineert die data met jouw mensenkennis, en samen neem je een beter besluit dan een van beiden alleen. Dat is de kracht van Skillkaart — niet AI die de trainer vervangt, maar AI die de trainer scherper maakt. Daar doe ik het voor.