De AI RICE Prioritering skill voor Claude

Het probleem dat deze skill oplost herken je aan de vergadering waarin het eindigt. Er liggen acht ideeen op tafel, iedereen vindt zijn eigen idee het belangrijkst, en na een uur discussie wint niet het beste idee maar de hardste stem of de hoogste functie. De roadmap wordt een politiek compromis. RICE haalt die dynamiek uit de kamer door elk idee langs dezelfde vier vragen te leggen: hoeveel mensen raakt dit, hoe groot is het effect per persoon, hoe zeker weten we dat, en wat kost het ons. De uitkomst is een getal, en getallen kun je vergelijken zonder dat er iemand met een mening tussen zit.

Geschreven is hij voor iedereen die tussen te veel opties moet kiezen: product teams die een roadmap vullen, marketeers die campagnes en kanalen vergelijken, founders die alles tegelijk willen, en teams die een content kalender of een lijst operationele projecten moeten volgorden. Hij is onderdeel van de skill-bibliotheek die we vanuit de dienst AI en automatisatie gratis beschikbaar stellen, zonder account en zonder verkoopmail achteraf.

Een ding moet je vooraf weten: RICE objectiveert je aannames, hij vervangt ze niet. Als je Reach gokt en je Impact wenst, komt er een getal uit dat precies zo zacht is als die gok. Daarom is het strengste deel van het bestand niet de formule maar het bias-check-protocol dat na elke scoringsronde verplicht draait. Daarover verderop meer.

De formule is compact: (Reach x Impact x Confidence) / Effort. De teller beloont ideeen die veel mensen raken, per persoon veel effect hebben en op bewijs rusten. De noemer straft ideeen die veel capaciteit opslokken. Hoe hoger de uitkomst, hoe hoger het idee op de lijst. Wat de formule slim maakt is de rol van Confidence: een idee met een prachtig verhaal maar zonder bewijs wordt vermenigvuldigd met 0,5 en zakt vanzelf, terwijl een saai idee met harde testdata overeind blijft. En de deling door Effort maakt zichtbaar wat teams stelselmatig missen: dat een klein idee met een gemiddeld effect vaak meer oplevert per maand werk dan een groot idee met een massief effect.

Het verschil met kiezen op gevoel laat zich het kortst tonen als diff. Links de zinnen waarmee roadmapdiscussies meestal worden beslist, rechts wat de skill daarvoor in de plaats zet.

De cijfers in dit blok komen uit het voorbeeldscenario in het skill-bestand zelf. Het zijn illustraties van de rekenmethode, geen metingen van ons of van een klant.

Daarna volgen de vier factorinstructies die je in FIG.02 zag, elk met eigen doorvraagregels en een eigen schaal. En dan komt het deel dat de output bepaalt: een verplichte structuur van vijf onderdelen. Eerst een korte opzet met de periode, het hoofddoel en de aannames over de schaal. Dan per item een RICE-blok met per factor het getal plus een onderbouwing van een zin, en bij Confidence expliciet de zwakste aanname.

Dan de geprioriteerde tabel, aflopend gesorteerd, met per rij rang, item, de vier factoren en de score. Dan een top 3 met per item waarom het bovenaan staat, welke aanname het hardst gevalideerd moet worden en wat je vanuit die top 3 schrapt of uitstelt. En als afsluiting de bias-check, waarover hieronder meer.

Er staan twee uitgewerkte voorbeeldscenario's in: de SaaS-roadmap met vier ideeen die deze pagina als rode draad gebruikt, en een marketingkalender van een MKB-ondernemer met vijf opties, van SEO-landingspagina's tot een Google Ads campagne voor een niche. Beide laten hetzelfde patroon zien: het item dat het grootst voelt wint zelden, en het item met de beste verhouding tussen bereik en inspanning wint vaak.

Het bestand sluit af met een lijst van vijf dingen die de skill nooit doet, een bronvermelding naar de originele Intercom-publicatie van Sean McBride, en vijf stijlregels. De belangrijkste daarvan: antwoord altijd in de taal van de input, toon altijd de berekening en niet alleen de eindscore, en vraag door zodra een factor niet uit de input te bepalen is. Wil je zelf leren hoe je zo'n instructiebestand opbouwt, dan staat de volledige uitleg in SKILL.md schrijven.

Score-inflatie. Krijgt elk item een Impact van 3, dan klopt niet de lijst maar de schaal, en moet er herschat worden. Massief hoort zeldzaam te zijn, anders betekent het niets meer.

Effort-onderschatting. Staat alle Effort onder de 1, dan onderschat je tijd en hoort er een buffer bij. Een team dat elk project een halve maand geeft, plant geen roadmap maar een wensenlijst.

Confidence-gokwerk. Zit meer dan de helft van de items onder de 80 procent, dan is de eerste actie geen bouwen maar onderzoek. De ranking vertelt je dan niet wat je moet maken, maar wat je moet valideren.

Reach-inflatie. Dezelfde mensen meerdere keren tellen blaast de teller op. Unieke gebruikers per periode worden afgedwongen, met de expliciete vraag of herhaald bereik meetelt.

Onvergelijkbare periodes. Een item per maand naast een item per kwartaal zetten maakt de cijfers misleidend. Alles wordt in dezelfde periode gemeten, of het wordt niet vergeleken.

Naast deze vijf checks flagt de output zelf nog drie dingen per ronde: welke items onder de 70 procent Confidence zitten en dus eerst validatie nodig hebben, welke items een Effort onder de 0,5 hebben en mogelijk worden overschat, en welke Reach-getallen niet met data te staven zijn. Zo krijg je nooit alleen een ranking, maar ook de lijst met zwakke plekken erin. Wie zijn eigen aannames breder wil leren toetsen, vindt de bredere denkframeworks in de kennisbank.

Daarna is het gebruik simpel: plak je lijst, noem je hoofddoel en je periode, en vraag om een RICE-ronde. Ontbreekt er iets, dan vraagt de skill het na in plaats van te gokken. Loop je ergens vast bij het installeren, dan staat elke stap uitgelegd in de gids Claude skills installeren.

Even eerlijk is het bestand over wanneer je hem laat liggen, en dat zijn er vijf. Bij een of twee opties is RICE overkill: dan is de scoringsronde meer werk dan de beslissing. Bij pure urgentie, waar deadlines de volgorde bepalen, hoort de Eisenhower matrix.

Bij een existentiele go-of-no-go-beslissing op een enkel project hoort een pre-mortem of een inversie, want daar wil je risico's zien, geen ranking. Sluiten items elkaar uit op dezelfde resource, dan heb je naast de scores ook een capaciteitsplan nodig. En voor strategische keuzes met een horizon van drie jaar of meer verwijst het bestand naar frameworks als Three Horizons of Wardley Mapping: RICE is een instrument voor het komende kwartaal, niet voor de komende drie jaar.

De belangrijkste grens is al genoemd, maar hij verdient herhaling: de score is zo goed als de input. RICE maakt je aannames vergelijkbaar en legt bloot waar ze zwak zijn, maar hij vervangt geen marktonderzoek en geen klantgesprek. Het bestand lost dat op door lage Confidence om te zetten in een validatietaak, zodat de zwakste aanname vanzelf bovenaan je takenlijst komt te staan.

Een goede ranking is het halve werk: daarna moet het topitem ook gebouwd, geschreven of gelanceerd worden. Staat er een SEO- of zichtbaarheidsproject bovenaan je lijst, dan laat de gratis SEO scan in enkele seconden zien waar je site nu staat, zodat je Reach-schatting meteen ergens op rust. En wil je doorpraten over wat AI verder voor je bedrijf kan doen, van losse skills tot volledige automatisering, dan doen we dat gewoon in een gesprek.