Het nieuwe leerecosysteem: zelf leercontent maken

En de strategische rol van L&D-teams

Leren is altijd een sociale activiteit geweest — kennis wordt gemaakt, getest en gedeeld. Toch is de manier waarop organisaties leren vorm geven lange tijd top-down geweest: Learning & Development- of HR-teams ontwikkelen leercontent, plannen leertrajecten en vullen het LMS. Dat werkt — tot op zekere hoogte — maar het creëert ook een stap tussen de praktijk en de leercontent. Die stap verklaart waarom veel trainingen als te generiek, te ver van de praktijk of te laat worden ervaren.

Met de opkomst van AI verandert de logica. Niet omdat AI het menselijk oordeel vervangt, maar omdat het de drempel verlaagt voor het vastleggen, structureren en delen van praktijkkennis. Het maakt mogelijk wat je kortweg kunt noemen: de democratisering van e-learning — een beweging waarin leren niet langer een product is van een klein team, maar een taak en een middel dat midden in de organisatie plaatsvindt. Medewerkers kunnen zelf leercontent maken. In deze blog nemen we je mee in waarom dat wezenlijk anders is, welke verrassende consequenties het heeft, en hoe je er als organisatie praktisch mee aan de slag kunt.

Van gecentraliseerde productie naar een leerecosysteem

Traditionele contentcreatie is duur en traag. Een compact L&D-team kan goed onderwijskundige ontwerpen leveren, maar heeft zelden de capaciteit om élke nichevraag binnen een organisatie snel en relevant te bedienen. Daardoor ontstaan gaten: verouderde procedures, gemiste toepasbaarheid en een kloof tussen wat medewerkers nodig hebben en wat beschikbaar is.

AI verandert dit door twee eenvoudige functies te combineren: (1) het automatisch extraheren en structureren van kerninformatie uit documenten, notities of gesprekken, en (2) het vormen van die informatie tot een didactisch bruikbare schil — leerdoelen, micro-modules, checks en korte reflectie-opdrachten. Daarmee kan een specialist in het werkveld zijn of haar kennis in enkele stappen beschikbaar maken voor collega’s, zonder dat die persoon een instructieontwerper hoeft te zijn. Dit is niet langer fictie, maar in toenemende mate al de dagelijkse praktijk: organisaties gebruiken steeds vaker AI-gedreven authoring en personalisatie om leerstof dynamisch te genereren en te verspreiden.

Waarom zelf leercontent maken méér is dan alleen efficiëntie

Het lijkt makkelijk om dit als een efficiëntieslag te verkopen — sneller content, minder werk voor L&D — maar het effect reikt dieper. Wanneer medewerkers zelf bijdragen aan leren, verandert de relatie tot kennis. Het wordt geen passief te consumeren product, maar een actief, gezamenlijk bezit. Dat heeft drie belangrijke consequenties:

1. Relevantie neemt toe. Leercontent ontstaat vanuit concrete situaties: klantcases, troubleshooting, korte how-tos die je vandaag nodig hebt en morgen weer aanpast. Hierdoor stijgt de leereffectiviteit omdat voorbeelden, taal en probleemstellingen exact aansluiten bij de context van de lerende.
2. Kennisbehoud verbetert. Documentatie en on-the-job expertise worden geen verloren tactische kennis meer wanneer mensen vertrekken; zij worden getransformeerd tot leerbare bouwstenen die nieuwe collega’s sneller operationeel maken.
3. Cultuur van continu leren. Als leren een continu proces is — ingebed in het werk — verschuift motivatie van ‘moeten’ naar ‘willen’. Dat is precies wat onderzoek en praktijkadviezen stimuleren: maak leren onderdeel van de dagelijkse routine, niet een apart project.

Deze verschuiving is niet alleen instrumenteel; het heeft wortels in klassieke leertheorieën. Vygotsky’s socioculturele perspectief en het werk van Etienne Wenger over communities of practice benadrukken al decennia dat leren sociaal, contextgebonden en gegroeid in praktijk is — precies de kwaliteiten die decentrale, AI-ondersteunde leerontwikkeling nu schaalbaar maken.

De (hernieuwde) rol van L&D: curator, coach, governance

Een veel gehoorde angst is dat L&D overbodig wordt wanneer iedereen leercontent kan maken. Het omgekeerde is waar: L&D-teams krijgen een strategischer en waardevoller takenpakket. In plaats van álle inhoud zelf te produceren, richten zij zich op:

• kwaliteitszorg en didactische kaders (wat is een goede leer-sequencing?);
• governance en metadata (wie mag publiceren, hoe borg je actualiteit?);
• tooling en empowerment (train medewerkers in het effectief genereren van leercontent met AI-tools);
• analyse en verbetering (welke content werkt, waar zitten leerloopholes?).

Op die manier faciliteren L&D-teams een ecosysteem waarin duizenden kleinschalige, maar goed gemaakte leerinterventies samen zorgen voor een coherent leerlandschap. Recent werk van adviesbureaus laat ook zien dat organisaties die AI inzetten voor in-the-moment learning en coaching betere uitkomsten behalen in adaptiviteit en skills-ontwikkeling.

Praktisch beginnen met zelf leercontent maken

Als je deze beweging werkelijk wilt omarmen, helpt het om niet alles tegelijk te veranderen. Begin met kleine, meetbare stappen:

1. Pilot binnen één domein. Kies een afdeling waar kennis snel verandert (bijvoorbeeld sales of operations). Zet een AI-authoring workflow op waarmee experts in één of twee sessies zelf leercontent kunnen maken.
2. Regels en randvoorwaarden. Stel helder vast welke kwaliteitschecks nodig zijn voordat leercontent breed wordt gedeeld — peer reviews, korte validatie door een onderwerpsexpert, en heldere metadata (doelgroep, leerdoel, vaardigheden).
3. Meet en leer. Gebruik analytics binnen je LMS of authoring tool om te zien welke modules gebruikt worden, welke scores medewerkers halen, en waar vervolgcontent nodig is. Itereer.

Collow heeft concrete tools en programma’s om dit proces te versnellen.

Ethische en kwaliteitsvragen — blijf kritisch

Democratisering betekent ook dat je risico’s moet managen. Zonder heldere kaders kan verouderde of foutieve leercontent zich snel verspreiden. Beheerversies, reviewloops en eenvoudige kwaliteitsindicatoren (bronvermelding, publicatiedatum, author tag) zijn geen overbodige luxe, maar de ruggengraat van betrouwbaar leren. AI helpt hier ook: automatische bronchecks, verwijderingswaarschuwingen en versiecontrole kunnen in het proces ingebouwd worden.

Zelf leercontent maken als strategische keuze

Het nieuwe leerecosysteem waarin medewerkers zelf e-learnings maken is geen technologisch kunstje: het is een fundamentele verandering in organisatie-learning. Het maakt leren realistischer, sneller en beter ingebed in het werk. Maar het vereist ook visie: een plek voor governance, een rol voor L&D als curator, en praktische tooling-keuzes die medewerkers daadwerkelijk helpen hun kennis te delen.

Wil je concreet zien hoe dit eruitziet in de praktijk? Bekijk de Collow-resources voor AI-authoring en implementatie — van blogartikelen en whitepapers tot hands-on programma’s die teams begeleiden bij het opzetten van decentrale leerflows.