De jaarplannen voor 2026 en de bijbehorende meerjarenplannen zijn inmiddels afgerond. Waar dit proces normaal gesproken weken of maanden in beslag neemt, heb ik dit traject dit keer in ongeveer 2,5 dag van nul tot nagenoeg volledig uitgewerkt. Niet door harder te werken, maar door het hele denk- en rekenproces te doen met GPT 5.2 Thinking als vaste denkpartner.
Niet om plannen sneller op te schrijven, maar om ze samen te bouwen. Van strategische keuzes tot Excel-modellen met meerdere tabbladen, doorrekeningen en KPI-overzichten. Deze ervaring maakte voor mij zichtbaar dat het niet alleen gaat om betere jaarplannen, maar om een andere manier waarop AI daadwerkelijk werk overneemt en samenhang aanbrengt in hoe we denken, rekenen en beslissen.
De herkenbare realiteit van jaarplannen in het bedrijfsleven
Iedereen die wat langer meedraait in organisaties kent dit wel. Aan het eind van het jaar begint het weer: plannen per afdeling, strategische prioriteiten die op elkaar moeten aansluiten en uiteindelijk een financieel model dat alles bij elkaar brengt. Het voelt bijna als een vast ritueel. Zo doen we dat nou eenmaal.
In de praktijk betekent het veel voorbereidingstijd. Afdelingen maken hun eigen plannen, vaak logisch vanuit hun eigen verantwoordelijkheid. Daarna begint het schuiven en afstemmen. Past dit nog bij de koers? Sluit dit aan op wat de directie wil? En waar zitten we elkaar onbedoeld in de weg?
Pas als dat grotendeels is uitgezocht, komt finance echt aan tafel. Alles moet worden doorgerekend. Aannames vastgelegd, budgetten aangescherpt, scenario’s vergeleken. En bijna altijd gebeurt dat in Excel. Niet omdat iemand dat per se wil, maar omdat dit de plek is waar alles samenkomt.
Wat dit proces zwaar maakt, is niet het maken van één plan. Het is het voortdurende heen-en-weer. Versies die rondgaan, wijzigingen die doorwerken in andere bestanden en veel tijd die opgaat aan controleren of alles nog klopt. Kleine aanpassingen hebben vaak grotere gevolgen dan je vooraf denkt.
Opvallend genoeg vinden we dat meestal heel normaal. Grote organisaties zijn complex, dus plannen maken kost tijd. Dat hoort erbij. Jarenlang heb ik daar zelf ook zo naar gekeken. Totdat ik me begon af te vragen of dit echt de enige manier is om richting te bepalen en financieel te sturen.
Waarom dit systeem logisch is, maar ook zijn grenzen heeft
Laat ik duidelijk zijn: dit systeem is niet zomaar ontstaan. Het heeft goede redenen. In grotere organisaties draait planning niet alleen om richting, maar ook om verantwoording. Afdelingen moeten kunnen uitleggen waarom ze keuzes maken. Directies moeten beslissingen kunnen onderbouwen richting toezichthouders, aandeelhouders of andere stakeholders. Finance speelt daarin een logische rol als bewaker van samenhang en haalbaarheid.
Daarnaast is complexiteit gewoon een gegeven. Hoe groter de organisatie, hoe meer afhankelijkheden er zijn. Een aanpassing in een commercieel plan raakt al snel capaciteit, IT, HR en cashflow. Het is dus niet vreemd dat plannen meerdere rondes nodig hebben voordat ze worden vastgezet.
Precies daarom accepteren veel organisaties dat het traag gaat. Tijd voelt als een verzekering tegen fouten. Liever uitgebreid afstemmen vooraf dan later moeten bijsturen. Dat voelt veilig en professioneel.
Maar daar zit ook de grens. In de loop der jaren is het proces steeds belangrijker geworden dan het denken zelf. Veel energie gaat naar het managen van de planning, niet naar de inhoudelijke keuzes erachter. Excel-modellen worden steeds verfijnder, terwijl de aannames vaak nauwelijks veranderen.
Tegelijkertijd beweegt de wereld sneller dan deze jaarcycli kunnen bijhouden. Markten veranderen, technologie ontwikkelt zich razendsnel en kansen dienen zich onverwacht aan. Toch blijven we plannen maken alsof de werkelijkheid vooral stabiel is.
Dat maakt het spanningsveld interessant. Het systeem is logisch en goed bedoeld, maar gebouwd op aannames over tijd en voorspelbaarheid die steeds minder vanzelfsprekend zijn. En precies daar begint de ruimte voor een andere manier van werken.
Het kantelpunt: mijn eigen experiment met GPT 5.2 Thinking
Het omslagpunt kwam niet door een demo of een mooi verhaal, maar door een heel praktische vraag. Ik zat met dezelfde dilemma’s als in eerdere rollen: waar zetten we op in, wat laten we bewust liggen en hoe zorgen we dat strategie, uitvoering en financiën elkaar niet tegenspreken.
De schaal van mijn eigen bedrijf is natuurlijk niet te vergelijken met die van een corporate. Maar het type vragen is precies hetzelfde. Je wilt keuzes maken die je kunt uitleggen, aannames expliciet maken en snappen wat de gevolgen zijn. Normaal trek je daar weken, of zelfs maanden, voor uit. Niet omdat het zo ingewikkeld is, maar omdat het denkwerk versnipperd raakt.
Dit keer pakte ik het anders aan. Ik gebruikte GPT 5.2 Thinking niet om teksten te versnellen, maar als denkpartner en onderzoekers. Iemand die doorvraagt, verbanden legt en me dwingt om keuzes af te maken. Geen losse prompts, maar één doorlopend gesprek waarin strategie, positionering en richting steeds scherper werden.
Wat me opviel, was hoe snel alles samenkwam. Geen losse documenten of aparte spreadsheets, maar één samenhangend geheel. Aannames bleven zichtbaar. Keuzes werden meteen doorgetrokken: klopt dit volgend jaar nog? En over drie jaar?
Binnen twee dagen lag er een concreet jaarplan én een meerjarenbeeld. Geen high-level verhaal, maar duidelijke prioriteiten en zelfs twee nieuwe businessmodellen die logisch voortkwamen uit de gekozen richting. Niet als ideeën, maar als iets wat je kunt doorrekenen.
Het voelde niet alsof ik harder werkte, maar alsof het denken zelf minder frictie had. Dat was het moment waarop ik besefte dat dit niet ging over optimaliseren van mijn oude werkwijze, maar over iets anders.
Het financiële model als bewijs dat er iets fundamenteels is veranderd
Dat besef werd echt scherp bij het financiële model. Juist omdat finance geen ruimte laat voor mooie verhalen. Daar moet het kloppen.
Eerdere ervaringen met ChatGPT waren op dit punt vrij voorspelbaar. Je kreeg een simpele Excel: één tabblad, zonder opmaak, weinig structuur, nauwelijks formules. Eerlijk gezegd had je er helemaal niets aan als je er echt beslissingen op wilde baseren.
Met GPT 5.2 Thinking was dat anders. Op basis van het strategiedocument ontstond een Excel-bestand met meerdere tabbladen die logisch aan elkaar hingen. Aannames waren niet verstopt in tekst, maar onderdeel van het model. Ik hoefde alleen aantallen in te voeren, zoals het aantal leads en een paar parameters rondom de dienstverlening en het model rekende alles direct door.
Wat vooral opviel, was dat het geheel stevig aanvoelde. Aanpassingen werkten overal door. Er zat zelfs een KPI-dashboard in met grafieken en overzichten.
Normaal is dit het moment waarop alles vertraagt. Modellen worden stap voor stap opgebouwd en gecontroleerd. Hier klopte de structuur vanaf het begin. Niet omdat het simpeler was, maar omdat de samenhang al was uitgedacht.
Dat maakte voor mij duidelijk dat dit geen snelle truc is. Dit was geen Excel die je daarna nog moet repareren. Dit was direct een stuurinstrument. En dat betekent niet dat finance overbodig wordt, maar dat het werk verschuift: minder bouwen, meer interpreteren en sturen.
Dit is geen efficiency, dit is een andere manier van werken
Het is makkelijk om dit af te doen als tijdswinst. Maar dat doet geen recht aan wat hier gebeurt. Het gaat niet alleen sneller, het werkt anders.
Veel strategisch en financieel werk bestaat uit structureren. Informatie ordenen, aannames expliciet maken, verbanden vastleggen. Met GPT 5.2 Thinking ontstaat die structuur tijdens het denken zelf.
Daardoor verschuift de echte bottleneck. Niet tijd of tooling, maar helderheid. Hoe scherper de uitvraag, hoe beter de uitkomst.
Wat dat oplevert, is meer werkgeluk. Minder dubbel werk, minder eindeloze afstemming over details en meer aandacht voor de keuzes die er echt toe doen. Je ziet sneller wat logisch is en kunt daar ook direct naar handelen.
In die zin versnelt dit niet simpelweg bestaand werk, maar verandert het hoe het denkproces verloopt.
Wat dit betekent voor directies, CFO’s en jaarplancycli
Als je dit serieus neemt, verandert de rol van planning en finance. Zeker voor directies en CFO’s.
De klassieke jaarplancyclus is gebouwd op schaarste. Tijd, capaciteit en rekenkracht zijn beperkt, dus kies je één scenario en zet je dat vast. Met GPT 5.2 Thinking valt die schaarste grotendeels weg.
Scenario’s worden iets wat je continu kunt verkennen. Het financiële model verschuift van verantwoordingsdocument naar stuurinstrument.
Voor CFO’s betekent dat minder tijd aan bouwen en bewaken, en meer aan duiden en adviseren. Het model hoeft niet perfect te zijn om waarde te hebben. Juist doordat je snel kunt bijstellen, ontstaat eerder het goede gesprek.
Voor directies verkort de afstand tussen idee en inzicht. Je kunt sneller toetsen of iets realistisch is, niet op gevoel maar op samenhangende aannames en cijfers.
Kleinere organisaties lopen hier vaak voorop, simpelweg omdat ze minder vastzitten in bestaande ritmes. Grote organisaties zullen volgen, waarschijnlijk stap voor stap.
De vraag verschuift daarmee van: hebben we het plan af? Naar: zien we scherp genoeg wat er gebeurt en durven we daarop te sturen?
De echte vraag die nu ontstaat
Na deze ervaring bleef één vraag hangen. Niet zozeer over plannen, maar over hoe je AI eigenlijk inzet in je dagelijkse werk.
Tot nu toe gebruiken veel organisaties AI vooral aanvullend. Een snellere tekst, een eerste opzet, een analyse hier en daar. Handig, maar vaak losstaand. Het echte denkwerk, het doorrekenen van consequenties en het maken van keuzes blijft versnipperd over mensen, documenten en momenten.
Wat hier anders voelde, was dat AI niet werd ingezet ná het denken, maar tijdens het denken. Strategie, aannames, cijfers en scenario’s ontwikkelden zich tegelijk. Niet als losse output, maar als één samenhangend geheel waar je steeds op kon teruggrijpen.
Dat maakt AI minder een tool en meer een werkomgeving. Een plek waarin je vragen stelt, aannames test en direct ziet wat de gevolgen zijn. Niet om besluiten uit handen te geven, maar om sneller te begrijpen waar keuzes toe leiden.
Voor mij verschuift de inzet van AI daarmee van ‘handig hulpmiddel’ naar ‘vaste denkpartner’. Iets dat continu meeloopt in hoe je werkt, in plaats van iets wat je af en toe raadpleegt.
Dat voelt niet als een eindpunt, maar als het begin van een andere manier om AI echt onderdeel te maken van hoe organisaties denken en beslissen.
Veelgestelde vragen
Is dit alleen haalbaar voor kleine organisaties?
Nee. Kleine organisaties bewegen vaak sneller, maar de principes zijn net zo relevant voor grotere organisaties. Juist in grotere organisaties kan dit helpen om complexiteit beheersbaar te houden, zolang de invoering stapsgewijs gebeurt.
Gaat dit alleen over jaarplannen en finance?
Nee. Jaarplannen en financiële modellen zijn vooral een herkenbaar startpunt, omdat daar samenhang en aannames snel zichtbaar worden. In de praktijk gaat dit net zo goed over dagelijkse werkzaamheden: analyses, voorbereidingen, doorrekenen van keuzes en het structureren van informatie. AI neemt daarbij niet alleen taken over, maar verbindt ze.
Vervangt GPT 5.2 Thinking finance, strategie of andere functies?
Nee. Het vervangt geen rollen, maar wel delen van het werk. Terugkerende denk- en rekenstappen, het structureren van informatie en het doorrekenen van scenario’s worden grotendeels overgenomen. Mensen blijven nodig voor richting, oordeel en besluitvorming.
Wat betekent dit concreet voor het werk van mensen?
Dat een deel van het werk verschuift. Minder tijd aan handmatig bouwen, kopiëren en controleren. Meer tijd aan begrijpen, afwegen en sturen. AI wordt daarmee geen losse tool, maar een actieve deelnemer in het werkproces.
Hoe betrouwbaar zijn zulke financiële modellen en analyses?
De betrouwbaarheid zit niet in de tool, maar in de aannames. Doordat aannames expliciet worden vastgelegd en direct doorwerken in modellen en analyses, wordt het resultaat juist beter toetsbaar.
Wat is er nodig om hier verantwoord mee te starten?
Heldere doelen, duidelijke kaders en de bereidheid om werk anders in te richten. Niet alles hoeft in één keer, maar het vraagt wel dat je accepteert dat AI niet alleen ondersteunt, maar daadwerkelijk taken overneemt.