De AI-stack achter ODB Growth (en wat die echt doet)

Elk tweede artikel op LinkedIn vertelt je welke AI-tools je moet gebruiken. De meeste sommen twintig opties op en laten jou de rest uitzoeken.

Dus hier een andere aanpak. Dit is de exacte AI-stack waar founder-led salesconsultancies zoals ODB Growth in 2026 op draaien. Negen tools. Elk met een specifieke taak. Elk verdient zijn plek. Want AI weerspiegelt de discipline van de gebruiker, en de verkeerde stack versterkt de verkeerde discipline.

De bedrijven die nu winnen hebben niet meer AI. Ze hebben AI die past bij hun proces.

Waarom de meeste AI-stacks falen

De meeste salesteams verzamelen AI-tools op dezelfde manier als CRM-velden. Ze voegen er één toe omdat een concurrent hem gebruikt. Ze voegen er een tweede toe omdat een webinar ze overtuigde. En een derde omdat iemand in het team hem wilde uitproberen.

Zes maanden later hebben ze abonnementen op acht tools. Maar slechts twee worden consistent gebruikt. De rest is decoratie, en ze betalen voor allemaal.

Dat is geen AI-stack. Dat is een kerkhof van goede bedoelingen.

De meeste teams weten ook niet hoe groot de gap echt is. Ze gaan ervan uit dat ze een 60 op 100 scoren op AI-integratie, omdat iedereen ChatGPT gebruikt. In de praktijk, als je de integratie per functie apart meet, ligt de score dichter bij de 34. Tools gebruiken en AI integreren in de workflow zijn twee heel verschillende dingen.

Een echte AI-stack doet drie dingen. Elke tool heeft een specifieke taak. Alles sluit aan op hoe je al werkt. En het verdient zichzelf terug in bespaarde tijd of gegenereerde omzet.

"Je hebt niet elke AI-tool nodig. Alleen de tools die passen bij hoe je echt werkt."

De AI-stack achter ODB Growth

Dit is wat mijn week draait, in de volgorde waarin ik het gebruik. Negen tools. Elk met één duidelijke taak. Samen zorgen ze ervoor dat één persoon levert waar de meeste bureaus een heel team voor nodig hebben.

1. Claude (Anthropic): de strategische denkpartner

Voor elk betekenisvol stuk tekst, strategie of klantwerk begin ik bij Claude. Het denkt in gestructureerde argumenten, houdt lange context vast, en geeft weerwoord als een plan zwak is. Het respecteert bovendien consistent de tone of voice zodra het gebrieft is.

Taak: strategisch denkwerk, longform teksten, klantanalyse, frameworks. Waar een gewone schrijver een uur naar een leeg scherm staart, levert Claude in tien minuten een werkbare eerste versie.

2. Claude Code: bouwen wat ik verkoop

Voor technisch werk, van maatwerk CRM-workflows tot landingspagina's en interne tools, gebruik ik Claude Code. Het leest de codebase voordat het schrijft. Het verwerkt wijzigingen over meerdere bestanden zonder de context kwijt te raken. Zo lever ik in één middag wat vroeger een ontwikkelaar een week kostte.

Taak: hands-on technische executie. Elke klantintegratie, elk Make.com-scenario, elke maatwerk CRM-automatisering loopt hierdoorheen. Bouwen wat ik verkoop, niet alleen erover praten.

3. Claude Cowork: voor parallelle taakstromen

Wanneer meerdere klanttrajecten tegelijk lopen, verwerkt Claude Cowork de parallelle werklast. Elke klant, elk project, elk onderzoekstraject krijgt zijn eigen context. Zo ontstaat er geen kruisbesmetting tussen opdrachten.

Taak: contextbeheer voor meerdere klanten tegelijk. Eén founder doet wat vroeger een projectmanager plus drie specialisten kostte.

4. Claude Design: visueel werk op productiesnelheid

Landingspagina's, one-pagers, presentatieslides, merkmateriaal. Alle visuele output die traditioneel betekent dat je een designer betaalt of iets amateuristisch produceert. Claude Design levert werk van productiekwaliteit op conceptsnelheid.

Taak: merkconsistente visuele assets. Klantopleveringen die eruitzien alsof ze van een team komen, terwijl ze van één persoon en één tool komen.

5. Claude Routines: het herhaalbare automatiseren

Voor alles wat zich herhaalt: wekelijkse rapportages, contentplanning, nieuwsbriefconcepten, maandelijkse reviews, verwerkt Claude Routines de terugkerende werklast. Het draait op schema, levert de output, en laat mij het werk controleren in plaats van het vanaf nul te doen.

Taak: terugkerende workflows automatiseren. Een consultancy schaalt slecht als de founder alles zelf doet. Routines haalt dat plafond weg voor voorspelbaar werk.

6. ChatGPT (OpenAI): de tweede mening

Voor elk denkwerk met hoge inzet leg ik het langs een tweede model. Verschillende modellen zien verschillende dingen. ChatGPT ziet bovendien vaak de commerciële hoek die Claude onderbelicht. Het meningsverschil tussen beide scherpt mijn denken sneller aan dan één model alleen.

Taak: tweede mening, alternatieve invalshoek. Twee modellen verslaan er één, voor alles dat ertoe doet.

7. Gemini (Google): diepteonderzoek op schaal

Als ik echt onderzoek nodig heb, marktdata, concurrentieanalyse of regelgevingscontext, doet Gemini's deep research-modus in twintig minuten wat vroeger een onderzoeksanalist een hele dag kostte. Het synthetiseert bronnen bovendien in plaats van ze alleen op te sommen.

Taak: onderzoek en synthese. Elk klanttraject begint met branchecontext, en zo kom ik daar snel bij.

8. Grok (xAI): realtime signaal van X

Voor alles wat tijdgevoelig is: breaking news in de branche van een klant, verschuivingen in publiek sentiment, of opkomende gesprekken, haalt Grok signaal rechtstreeks van X. Zo weet ik wat er vandaag gezegd wordt, niet wat zes maanden geleden waar was toen een training afgerond werd.

Taak: realtime marktinformatie. De enige tool voor content en context die niet verouderd is.

9. Cursor en Obsidian: de werkomgeving

Niet direct AI-tools, maar de omgeving waarin AI draait. Cursor is waar technisch werk gebeurt met Claude ingebouwd in de editor. Obsidian is ondertussen mijn tweede brein: elke klantnotitie, elk framework, elk terugkerend patroon staat daar en blijft jarenlang doorzoekbaar.

Taak: het besturingssysteem. Elke AI-tool hierboven haakt hierop in. Zonder deze twee stort de stack in.

Wat deze stack echt oplevert

Dit is geen lijst met tools. Het is een systeem. Samen verzorgen deze negen tools:

Bijvoorbeeld klantonderzoek naar een nieuwe branche in twintig minuten. Maatwerk CRM-automatiseringen gebouwd in één middag. Landingspagina's gebouwd in één dag. Ondertussen loopt de contentproductie wekelijks door zonder dat ik eraan hoef te komen. En elke strategische vraag wordt langs twee modellen getest voordat het een klantaanbeveling wordt.

Zo levert één founder wat bureaus met drie mensen factureren. Niet omdat ik sneller ben dan drie mensen. Maar omdat deze stack de frictie wegneemt die drie mensen vertraagt.

De regel die dit laat werken

Elke tool in deze stack heeft één taak. Als een tool alles probeert te doen, doet het niets goed. Als een tool zijn plek elke maand niet verdient, gaat hij eruit. En als twee tools dezelfde taak doen, gaat er één weg.

Dat is de discipline die een werkende AI-stack onderscheidt van een dure toolverzameling.

Waar staat jouw AI-integratie echt?

De AI-stack van iemand anders lezen is nuttig. Die van jezelf meten is nuttiger.

Voordat je een van de tools hierboven kopieert, ken je startpunt. Hier komt de AI Integration Scan om de hoek kijken. Hij scoort je op exact het bereik en de dimensies waarrond we de scan hebben ontworpen.

Ben je DORMANT (0-20), waar AI vrijwel afwezig is en het bedrijf nog draait op mensuren voor werk dat AI al zou kunnen doen? WAKING (21-40), waar een paar mensen op eigen houtje AI gebruiken maar niets verankerd is en de waarde verdwijnt zodra zij weggaan? WIRED (41-60), waar AI echt werk ondersteunt in meerdere functies maar nog naast jouw handmatige processen staat in plaats van ze uit te voeren? AUTOMATED (61-80), waar AI verankerd zit in de kernworkflows van de meeste functies en gekoppeld is aan de onderliggende live data? Of AUTONOMOUS (81-100), waar AI end-to-end werk uitvoert binnen kaders en begint te bepalen wat je verkoopt?

De meeste teams kunnen die vraag niet eerlijk beantwoorden. En de meeste weten niet dat de zeven dimensies waar AI-integratie vastloopt grotendeels hetzelfde zijn tussen bedrijven. Zonder te meten kun je niet weten of een extra tool jouw gap oplost of vergroot.

Daarom hebben we de AI Integration Scan gebouwd. Vijfendertig vragen, acht minuten, één score over de zeven dimensies waar AI-adoptie doorgaans vastloopt. Je weet precies waar jouw integratie staat. Dan beslis je of je deze stack kopieert, de helft van je huidige stack schrapt, of iets compleet anders bouwt.

Doe de scan op odbgrowth.nl/ai-scan. Geen consultant nodig om je cijfer te weten.

Praktische checklist: werkt jouw AI-stack echt?

1. Elke AI-tool die je betaalt heeft een specifieke taak die je in één zin kunt benoemen ☐
2. Je kunt zeggen wanneer je elke tool voor het laatst gebruikte, zonder je abonnementen na te kijken ☐
3. Geen twee tools overlappen significant in wat ze doen ☐
4. Elke tool sluit aan op jouw bestaande workflow, in plaats van ernaast te staan ☐
5. Je herbekijkt de stack elk kwartaal en schrapt wat zijn plek niet verdient ☐
6. De stack werkt voor hoe jij echt opereert, niet voor hoe influencers zeggen dat het moet ☐
7. Nieuwe tools toevoegen betekent dat je een bestaande tool schrapt, niet alleen toevoegt ☐
8. De totale maandelijkse AI-uitgave staat in verhouding tot bespaarde tijd of gegenereerde omzet ☐

Als drie of meer punten onaangevinkt zijn, is jouw AI-stack decoratie, geen infrastructuur. Tijd om te auditen voordat je volgende abonnement verlengt.

The ODB Way

Bij ODB Growth adviseren we geen AI-stack. We ontwerpen er een die past bij jouw proces.

We beginnen met in kaart brengen hoe jouw team écht werkt. Waar tijd naartoe gaat. Welke beslissingen vertraging oplopen. Welke informatie het team opzoekt die al beschikbaar is. Dan bepalen we de AI-stack die frictie wegneemt uit die specifieke patronen.

Geen generiek advies. Geen kopie van de stack van iemand anders. Wel de specifieke set tools die past bij hoe jouw team al werkt.

Want het verschil tussen een AI-stack die werkt en een die niet werkt zit niet in de tools. Het zit in de fit. En die fit ontstaat alleen door eerst naar jouw proces te kijken, niet naar de toolslijst van de markt.

Een AI-stack die niet past bij jouw proces wordt bovendien een van de vier sales-lekken die elk B2B-bedrijf heeft: nog iets op de to-dolijst dat nooit echt gebruikt wordt. Het doel is dus niet meer tools. Het is de juiste tools, die samenwerken, en elke week meetbare output leveren.

De eerste stap is geen tool toevoegen. Het is meten waar je echt staat. Daarna ontwerp je de stack die past bij jouw integratieniveau. Start met de AI Integration Scan. Al de rest volgt daaruit.