Over LearnLLM

Achter LearnLLM zit één persoon: Dennis van de Velde, SEO-specialist bij Space'M Online en dagelijks gebruiker van AI in professioneel werk. De cursussen, kennisbankartikelen en werkwijzen op dit platform komen voort uit zijn eigen praktijk, niet uit theorie of marketingmateriaal.

Mijn SEO-werk speelt zich al jaren af binnen marketingbureaus. Ik werkte ruim twee jaar bij een ander Nederlands marketingbureau en ben sinds 2026 als SEO-specialist bij Space'M Online actief. In die rol werk ik dagelijks met content, technische SEO en data-analyse voor klanten in uiteenlopende sectoren. LearnLLM komt direct uit die wereld voort: de cursussen behandelen exact het type werk waarvoor ik AI dagelijks inzet, namelijk schrijven, structureren, samenvatten en analyseren onder kwaliteitsdruk.

In mijn dagelijkse werk is Claude inmiddels het primaire AI-model. Zowel via de interface voor schrijfwerk en analyse, als via de Python-API voor workflows die op mijn eigen VPS draaien. Die workflows koppelen LLM's aan SEO-tooling: Google Search Console voor query-analyse, PageSpeed Insights voor technische audits en Screaming Frog voor crawl-data. Het gaat om productie-omgevingen waarin ik scripts honderden keren per dag laat draaien, niet om losse experimenten.

Voor de overstap naar Claude heb ik ChatGPT intensief gebruikt, inclusief het bouwen van meerdere custom GPT's voor zoekwoordenonderzoek, content briefings, technische SEO-analyses en GSC-data. Die periode heeft me zowel laten zien wat AI structureel goed doet als waar het structureel faalt. De overstap was geen modebewuste keuze maar een werkbeslissing op basis van eigen vergelijking.

Mijn eerdere werkachtergrond ligt bij verschillende Nederlandse grootbanken: Rabobank, ABN Amro en Van Lanschot. Daar heb ik gewerkt met principes die in de bankensector vanzelfsprekend zijn maar in AI-werk vaak ontbreken: het four-eyes principe, risicoclassificatie waarbij de hoeveelheid controle meebeweegt met de impact van een fout, en compliance-denken over welke data je wel en niet aan een systeem mag toevertrouwen. Die principes pas ik in mijn eigen werk dagelijks toe op AI-output. Daarmee zitten ze in het DNA van LearnLLM.

Waarom LearnLLM bestaat: professionals lopen niet vast omdat AI niet slim genoeg is. Ze lopen vast omdat AI overtuigend fout kan zijn en die fouten vaak pas laat worden herkend. Een goed geformuleerde zin die nergens op gebaseerd is, een statistiek zonder bron, een samenvatting die de nuance weglaat. Vloeiende taal is geen bewijs van juistheid, en dat is een onderscheid dat alleen ervaring je leert.

In de periode dat ik ChatGPT intensief gebruikte voor SEO-werk, kwam ik consistent dezelfde patronen tegen. Een terugkerend voorbeeld: bij het invoeren van een zoekwoord plaatste ChatGPT er ongevraagd een zoekvolume bij. Terwijl ChatGPT geen koppeling heeft met Ahrefs, SEMrush of een andere keyword-tool en die cijfers dus onmogelijk kan kennen. Pure hallucinaties die plausibel klinken voor wie zelf geen toegang tot keyword-data heeft. Hetzelfde gebeurde bij code: niet-bestaande Python-functies, WordPress-hooks die nep zijn, CSS-eigenschappen die nergens gedocumenteerd staan. Vaak komt dat pas naar boven bij het draaien van de code, wat tijd kost in het ontwikkelproces.

Een tweede observatie komt uit mijn SEO-werk. Sinds de Google-update van januari 2026 zie ik in Search Console bij klantsites en bij benchmarksites die ik volg dat een specifiek type content substantieel in verkeer is gezakt: AI-gegenereerde artikelen zonder menselijke bewerking, generieke "wat is X"-pagina's zonder eigen perspectief, me-too content die sterk lijkt op wat concurrenten al schrijven. Wat stabiel bleef of groeide: content met een herkenbare auteur, concrete cases, eigen data en duidelijke E-E-A-T-signalen. Google maakt steeds scherper onderscheid tussen content die niemand anders kan schrijven en content die door tientallen sites inwisselbaar gepubliceerd wordt.

LearnLLM is opgezet om dat gat te dichten. Niet door AI te vermijden maar door het te begrijpen. Je leert eerst waar AI structureel faalt voordat je het inzet in je werk. Daarna bouw je een werkwijze met vaste controlepunten die fouten vangen voordat ze verder gaan. Het uitgangspunt is simpel: AI is nooit verantwoordelijk. Jij wel.

De visie achter LearnLLM rust op drie uitgangspunten. Het eerste: een Large Language Model genereert tekst op basis van waarschijnlijkheid, niet op basis van waarheid. Het voorspelt welk woord plausibel volgt op de vorige, gebaseerd op patronen in taaldata. Dat is geen bug die in de volgende versie wordt opgelost, het is een structureel kenmerk van hoe deze systemen werken. Begrip van dat mechanisme is de basis van verantwoord gebruik.

Het tweede uitgangspunt: verantwoordelijkheid blijft altijd menselijk. AI kan uitstekend ondersteunen bij denken en uitwerken, maar het kan geen besluiten nemen en geen verantwoordelijkheid dragen. "ChatGPT zei het" is geen professioneel argument, juridisch noch ethisch. Wie AI gebruikt, blijft eindverantwoordelijk voor wat onder zijn of haar naam naar buiten gaat, of dat nu een klantmail is, een beleidsadvies of een interne presentatie.

Het derde uitgangspunt: niet alles wat technisch kan, moet ook worden ingezet. Niet elke taak heeft hetzelfde risicoprofiel. Een eerste schrijfversie heeft een andere foutmarge dan een juridische overeenkomst of een financieel rapport. Het onderscheid tussen laag-risico en hoog-risico gebruik is het meest praktische kompas dat een professional kan hanteren. In mijn eigen werk betekent dat: AI breed inzetten en de controlepunten laten meebewegen met de impact van een eventuele fout.

De aanpak in deze vier stappen komt voort uit mijn eigen overstap van losse prompts naar gestructureerde workflows. Die overstap was geen theoretische keuze maar een reactie op concrete problemen: fouten die in productie terechtkwamen, herhaling die efficiënter kon en klantwerk dat geen wisselende output accepteerde. De vierde stap is bovendien een directe vertaling van het four-eyes principe dat ik bij de banken heb leren toepassen, naar AI-output.

Wat onze cursussen onderscheidt is geen lijst features maar een werkwijze die in alles terugkomt. Wie wil zien hoe dat per tool is uitgewerkt, kan terecht bij het overzicht van onze AI-cursussen, of direct doorklikken naar de ChatGPT cursus, de Claude AI cursus of de Gemini cursus.

De cursussen voor individuele professionals zijn bedoeld voor kenniswerkers zonder technische achtergrond die AI al gebruiken maar nog geen vaste werkwijze hebben. Denk aan consultants en adviseurs, marketeers en communicatieprofessionals, beleidsmedewerkers, HR-professionals en projectmanagers. Ook ZZP'ers en freelancers die AI willen inzetten om productiever te werken zonder kwaliteitsverlies.

Wat al deze professionals delen: ze leveren output onder eigen naam, dragen verantwoordelijkheid voor wat ze versturen en kunnen zich geen reputatierisico veroorloven door AI-fouten die ze niet hebben onderschept. Iedere cursus duurt vier tot acht uur en is op je eigen tempo te volgen, met onbeperkte toegang en certificaat. Wie eerst wil ervaren hoe de aanpak voelt, begint met de gratis introductiecursus van tien minuten.

Voor teams en organisaties biedt LearnLLM drie zakelijke pakketten, opgebouwd rond dezelfde werkwijze als de individuele cursussen maar met groepslicenties, voortgangsrapportage en optioneel maatwerk. De doelgroep zijn organisaties in zakelijke dienstverlening, overheid, onderwijs, finance, HR en marketing die hun medewerkers organisatiebreed willen bijscholen in een uniforme aanpak.

Het pakket Team is bedoeld voor één afdeling of team van 5 tot 25 medewerkers en is volledig self-service af te nemen. Het pakket Organisatie ondersteunt 25 tot 100 medewerkers, met cursustoewijzing per afdeling en optionele scenario's op maat per branche of werkproces. Het pakket Enterprise vanaf 100 medewerkers werkt met volledig maatwerk: scenario's uit de eigen werkprocessen, afdelingsspecifieke modules en periodieke voortgangsrapportage richting L&D of HR.

Wie verantwoordelijk is voor een team of organisatie en wil weten welk pakket past, vindt de volledige opzet, inclusief intake-proces en doorlooptijden, op de pagina over AI-training voor bedrijven. Voor een vrijblijvend gesprek over een organisatiebreed traject kan rechtstreeks contact worden opgenomen via info@learnllm.nl.

Voor wie eerst wil ervaren hoe de aanpak voelt, is de gratis introductiecursus van tien minuten de logische start. Korte kennismaking, direct toegankelijk, zonder verplichting. Voor individuele professionals die gericht aan de slag willen, geeft het cursusoverzicht inzicht in alle e-learnings per tool, met inhoud, duur en het tastbare eindproduct per cursus. Voor teams en organisaties die een traject overwegen, is de pagina over zakelijke training het beste startpunt, met de drie pakketten en het intake-proces.