Zo kijk ik naar AI in 2026
In dit gesprek bij de Eindbazen podcast stonden we uitgebreid stil bij AI als krachtenveld: technologisch, economisch, maatschappelijk en menselijk. Wat er aan de hand is, welke subtiele patronen zichtbaar worden en waar we naartoe gaan.
Ik ben optimistisch waar het kan en kritisch waar het moet. Dit zijn de elf belangrijkste inzichten. Vind je ze interessant, ga dan alsjeblieft de video kijken of geef de video een duimpje, ook om de jongens van Eindbazen te steunen.
1. Ontbundeling van werk
Wanneer werk wordt ontbundeld, wordt het in kleinere cognitieve taken geknipt. Denken, analyseren, schrijven, plannen en beoordelen zijn dan afzonderlijke onderdelen, geen ondeelbaar geheel. Losse onderdelen die steeds vaker door AI kunnen worden uitgevoerd of geautomatiseerd.
Veel mensen staan daar nog onvoldoende bij stil. Zij ervaren hun werk als volledig verstrengeld, uniek en onaantastbaar, maar dat is een structurele onderschatting van de impact van AI. Die kan prima uit de voeten met losse taakjes. En AI wordt steeds capabeler en autonomer. Taken die vandaag nog ondersteuning vragen, kunnen morgen zelfstandig door AI worden uitgevoerd.
Maar in een wereld waarin cognitie overvloedig en goedkoop wordt, ontstaat paradoxaal genoeg ook ruimte voor het menselijke. Betekenis, aandacht, traagheid en vakmanschap. Die ruimte ontstaat echter niet automatisch. Ze vraagt om bewuste keuzes. Zonder bewuste keuzes leidt AI vooral tot versnelling en verdere uitholling van werk.
2. Geen plateau in ontwikkeling
De vooruitgang op benchmarks zoals ARC-AGI laat zien dat de ontwikkeling richting breed inzetbare cognitieve AI-intelligentie (AGI) nog volop gaande is. Het idee dat we tegen de grenzen aanlopen, wordt telkens weer ingehaald door nieuwe modellen en technologische verbeteringen.
3. Media
In een eerdere nieuwsbrief schetste ik al dat de weerstand tegen AI voortkomt uit daadwerkelijke legitieme zorgen én de ervaringen die we hebben gehad met sociale media. In deze podcast stip ik ook aan dat het negatieve beeld wordt gevoed omdat veel traditionele media vooral focussen op AI-risico’s, misstanden en uitwassen. Dat is óók de rol van journalisten, maar wat ik mis, zijn brede verhalen over de versnelling van wetenschappelijke ontdekkingen, medische doorbraken, betere materialen, verbeterde energieopslag en bijdragen aan onderwijs en duurzaamheid. Dat scheve beeld vertekent niet alleen het publieke debat, maar inspireert ook onvoldoende om er in Nederland gewoon praktisch mee aan de slag te gaan. De “ pessimistische verlamming” zoals Payal Arora dat zo mooi noemt.
4. Een klassiek prisoners dilemma
De AI-ontwikkeling in 2026 wordt in hoge mate gedreven door geopolitieke competitie. AI levert economische, militaire en strategische macht op. Die dynamiek speelt zich vooral af tussen de Verenigde Staten en China.
Geen enkel land durft bewust te vertragen. De angst om achterop te raken is groter dan de bereidheid tot gezamenlijke afstemming. In theorie zou vertraging verstandig kunnen zijn, in de praktijk ontbreekt het onderlinge vertrouwen.
Een direct gevolg is machtsconcentratie bij zeer grote technologiebedrijven. Commerciële prikkels sturen de ontwikkeling, terwijl de verdeling van baten en lasten scheef groeit. De opbrengsten landen grotendeels bij bedrijven, de maatschappelijke risico’s bij de samenleving.
Dit mechanisme beperkt zich niet tot staten. Hetzelfde prisoners dilemma zien we op organisatieniveau. Bedrijven en kenniswerkers zetten AI in, niet altijd vanuit overtuiging, maar uit angst om anders achter te blijven.
5. Softwareontwikkeling versnelt radicaal
Vibecoding, onderwerp van mijn vorige nieuwsbrief, is geen gimmick. Het maken van software, iPhone-apps, websites en computerapps is enorm toegankelijk geworden. Iedereen kan op zijn eigen laptop software programmeren om zijn werk sneller en makkelijker te maken en om nieuwe verdienmodellen te ontplooien. Een vrachtwagenlading vol mogelijkheden zijn er ontstaan. What a time to be alive.
Complexere AI-modellen schrijven daarnaast steeds meer code zelfstandig en bouwen steeds vaker autonoom aan complexere systemen. Steeds meer taken kunnen worden geautomatiseerd. Zie punt 1, de ontbundeling van werk.
En we krijgen disposable software: software voor eenmalig gebruik.
6. De transformatiekloof
AI is technisch gezien al tot veel meer in staat dan we momenteel binnen organisaties terugzien. Toch blijft de impact op officiële productiviteit soms uit. Dat komt deels door het schaduwgebruik van AI: medewerkers experimenteren ermee zonder dat dit formeel wordt gemeten.
Daarnaast wordt de brede adoptie geremd door factoren zoals wet- en regelgeving, privacy-eisen, compliance, organisatiecultuur en simpelweg angst voor het onbekende. We bevinden ons in een soort tussentijd—een overgangsfase waarin de technologie al aanwezig is, maar formele implementatie nog achterblijft.
Een treffende vergelijking is die met video’s van vroeger, die eerst moesten bufferen voordat ze begonnen met afspelen. Op de achtergrond werd de inhoud al ingeladen, maar het eerste frame stond stil. Zo is het nu ook met AI binnen bedrijven: achter de schermen gebeurt er van alles, maar de ‘video’ is nog niet overal zichtbaar aan het afspelen.
Bovendien helpt de beeldvorming niet mee. Koppen als ‘95% van de AI-pilots faalt’ dragen bij aan scepsis en terughoudendheid. Het is bovendien misleidend. Want waar dat soort onderzoeken vaak op uitkomt, is niet het falen van de technologie, maar van de implementatie. Slecht verandermanagement en verkeerde succescriteria zijn meestal de echte oorzaken.
7. Functionele onverschilligheid
In steeds meer situaties maakt het ons nauwelijks nog uit of iets door een mens is gedaan of door AI is gegenereerd. Of het nu gaat om contact met de klantenservice, muziek op Spotify of reclames op televisie; wij richten ons op het eindresultaat. Of het nou AI is of niet.
En eerlijk is eerlijk: vaak is dat resultaat uitstekend. Soms zelfs beter dan wat een mens had kunnen leveren. Bovendien is het meestal ook nog eens vele malen goedkoper. Niet onbelangrijk.
Maar onder deze functionele onverschilligheid gaat een diepere ontwikkeling schuil. Maatschappelijk gezien is dit geen neutrale trend. Het risico bestaat dat we ongemerkt steeds verder afglijden richting een samenleving waarin álle menselijke interactie en menselijke creaties met onverschilligheid, apathie tegemoet worden getreden….
8. Erosie van relaties is een grens
Op dit punt ben ik volkomen helder. Systemen die ontworpen zijn om menselijke hechting na te bootsen of zelfs op te wekken, vormen wat mij betreft een grens die we niet zouden moeten oversteken. Denk aan chatbots die menselijk doen, vriendschap suggereren of emotionele verbinding proberen te creëren. Dat is geen onschuldige innovatie, maar een fundamentele bedreiging.
Mens-machine-interactie is alleen verantwoord als volkomen duidelijk is dat men met een systeem te maken heeft. Je moet niet spelen met de behoefte aan verbinding. Relaties, empathie en verbondenheid vormen de kern van ons mens-zijn. Daar hoort technologie niet tussen te komen. AI die vriendschap of zelfs romantische relaties simuleert? Wat mij betreft is dat simpelweg een No Go.
9. Wat niet te kopiëren is, wordt waardevol
Nu AI steeds beter wordt in cognitieve taken, verschuift onze aandacht naar andere kwaliteiten—kwaliteiten die niet zo eenvoudig te repliceren zijn. Echte empathie. Oprecht medeleven. Het vermogen om moreel te oordelen, intuïtief verbanden te leggen, context aan te voelen, leiderschap te tonen en psychologische veiligheid te creëren.
Juist omdat cognitieve vermogens in overvloed beschikbaar raken, stijgt de waarde van dat wat uniek en onvervangbaar blijkt: menselijke diepgang, moreel kompas en echte verbinding.
10. Het energiedebat verdient meer nuance
In bijna elk gesprek over AI komt het onderwerp energieverbruik naar voren. En laat ik duidelijk zijn: de zorg voor onze planeet, het dierenwelzijn en de natuur zijn voor mij van groot belang. Tegelijkertijd zie ik in dit debat ook veel blinde vlekken—en soms ronduit hypocrisie.
Want waarom vinden we het energieverbruik van AI wél problematisch, maar accepteren we zonder aarzeling het veel grotere verbruik van bijvoorbeeld videostreaming, sociale media, fast fashion of vleesconsumptie?
Ik beweer niet dat AI geen voetafdruk heeft, en het is goed dat we daar kritisch op zijn. Maar het debat zou breder en eerlijker gevoerd moeten worden. Niet met de vinger wijzen, maar met een open blik kijken naar het geheel.
11. Het grootste risico is gemakzucht
De grootste bedreiging van AI is niet de technologie zelf, maar onze eigen neiging om het denken, kiezen en handelen uit handen te geven. AI biedt moeiteloze oplossingen. En die zijn verleidelijk. Maar hoe meer we ons kritisch en creatief vermogen uitbesteden aan systemen, hoe meer we dat vermogen verliezen.
We worden afhankelijk. We worden minder vaardig. Minder weerbaar. Er ontstaat een sluipende verschraling van onze autonomie en ons menszijn. En dat is pas de grootste reden tot zorg. Blijf dus oefenen wat belangrijk is!
