Toen ik in 2019 over stablecoins schreef, was het vooral een verhaal over belofte. Vijf jaar later is dat geen voorspelling meer, maar dagelijkse realiteit. Stablecoins zijn niet langer een speeltje voor crypto-startups, maar een serieuze bouwsteen in het wereldwijde financiële systeem. Een verschuiving die je niet kunt negeren, dus duik ik er in dit artikel op in.

Waar ze in de beginjaren vooral werden gebruikt op cryptobeurzen, zien we ze nu ingebouwd in de infrastructuur van bedrijven als ING, PayPal, Visa, Revolut, Stripe en zelfs grote retailers als Amazon en Walmart. De cijfers liegen er niet om: in april 2025 stond er wereldwijd 233 miljard dollar aan stablecoins uit, goed voor ruim 2 biljoen dollar aan transacties per maand. Dat is ongeveer een vijfde van Visa’s betalingsvolume, maar met 60 tot 90 procent lagere kosten en directe 24/7-afwikkeling. Inmiddels hebben zo’n 30 miljoen mensen wereldwijd een actieve stablecoin-wallet. Dat is een toename van meer dan 50 procent in een jaar.

Nu 90% van de financiële instellingen bezig is met het ontwikkelen, aankopen of lanceren van stablecoin-oplossingen, gaat de vraag niet meer over óf dit de financiële sector verandert, maar over wie de markt van meer dan 10 biljoen dollar weet te pakken.

In landen waar het geldsysteem wankelt, laten stablecoins hun echte waarde zien. In Argentinië, waar de peso in 2023 meer dan 160 procent in waarde daalde, wordt ruim 60% van alle crypto-transacties met stablecoins gedaan. Op platformen als Bitso kiest de helft van de gebruikers voor USDT om spaargeld te beschermen tegen inflatie. In Sub-Sahara Afrika maken stablecoins al 43 procent van de crypto-activiteit uit. Ze worden gebruikt voor snelle, goedkope betalingen over de grens en voor humanitaire hulp. UNHCR gaf in Oekraïne direct USDC aan vluchtelingen, die het via MoneyGram konden omzetten naar contant geld om eerste levensbehoeften te dekken.

Waar AI en stablecoins elkaar ontmoeten

Wat ik zelf echt heel gaaf vind, is hoe snel stablecoins ook een rol beginnen te spelen in een heel ander technologisch domein: AI. We zien nu de eerste AI-systemen die zelfstandig betalingen kunnen doen, zonder menselijke tussenkomst. Denk aan een AI-agent die automatisch onderdelen bestelt voor een fabriek zodra de voorraad onder een bepaald niveau zakt, en die betaling direct via stablecoins afhandelt. Coinbase’s x402-protocol is daar een concreet voorbeeld van: het embedt betalingen in gewone internetverzoeken, waardoor software zelfstandig en real-time kan handelen. Het klinkt misschien abstract, maar dit is de betaalinfrastructuur voor machines, robots en algoritmes die met elkaar zaken doen. En daar zit een gigantische groeimarkt achter.

Europa blijft helaas treuzelen

Recent organiseerde en hoste ik de Dutch Blockchain Week, waar talloze wereldwijde thought leaders op het podium praatten over stablecoins. Uit zowel Nederland als de Verenigde Staten. Je ziet hier een hele duidelijke kloof ontstaan. In de Verenigde Staten gaat het momenteel hard. De recent aangenomen GENIUS Act gaf daar dit jaar voor het eerst een duidelijk federaal kader voor stablecoins. Waar onder de vorige president Biden vooral nog werd gesproken over het gevaar ervan en dat enkel grote banken ze mochten uitgeven, is dat sentiment onder de huidige president Trump volledig omgedraaid. Hij gaf er zelfs zelf een uit.

In Europa blijft het voorlopig bij voorzichtig kijken. MiCA, de Europese cryptowetgeving, maakt het uitgeven van euro-stablecoins complex en kostbaar. De bekendste stablecoin Tether stopte zelfs met zijn euro-variant omdat het hier simpelweg niet aantrekkelijk genoeg is. Dat wil niet zeggen dat er in Nederland niets gebeurt. Integendeel: we hebben eigen initiatieven als Ducata, Stablr en Quantoz, die wel degelijk laten zien dat er ruimte is voor euro-stablecoins. En deze maand kwam het nieuws dat ING samen met andere traditionele en crypto-bedrijven werkt aan een nieuwe stablecoin. Vanuit de EU mogen we de komende jaren waarschijnlijk rekenen op een digitale euro, maar die zal beperkt blijven in mogelijkheden en gebruik. Vooral vergeleken met de wendbaarheid van marktgedreven stablecoins.

Iedereen aan de stablecoin?

Het mooie van stablecoins is: je hoeft geen bank of techgigant te zijn om ermee aan de slag te gaan. Als consument kun je stablecoins al gebruiken om goedkoper internationale betalingen te doen via platforms als Revolut, PayPal of via crypto-apps zoals Binance en Kraken. Bedrijven die internationaal werken, kunnen hun leveranciers direct in stablecoins betalen en zo dagen wachten op SWIFT-transacties en hoge kosten vermijden. Er zijn ook tools als Circle, Stripe en Deel die directe uitbetalingen in stablecoins mogelijk maken, zelfs naar honderden landen tegelijk.

Voor Nederlandse ondernemers in bijvoorbeeld e-commerce, logistiek of freelancediensten zit hier veel potentie. Denk aan lagere transactiekosten, sneller betalingen ontvangen van klanten in het buitenland en zelfs rente verdienen op stablecoin-tegoeden via veilige, gereguleerde aanbieders. Bij internationale betalingen liggen de kosten voor stablecointransacties vaak tussen de 0,1 en 0,3 procent, terwijl banken en creditcards doorgaans 2 tot 5 procent rekenen. Een overboeking van 1.000 euro naar het buitenland kan zo in plaats van 30 tot 50 euro nog geen 3 euro kosten.

Een stille machtsverschuiving

In mijn ogen zijn stablecoins de stille revolutie van het wereldwijde betalingsverkeer. Niet omdat ze crypto-hip of technisch spannend zijn, maar omdat ze op harde cijfers winnen van het oude systeem. In ontwikkelingslanden bieden ze bescherming tegen inflatie en toegang tot internationale handel. In rijke landen vervangen ze dure en trage betaalsystemen. En misschien wel het belangrijkst: ze verschuiven macht. Als straks meer mensen en bedrijven vaker digitale dollars gebruiken dan lokale valuta, verandert dat het geopolitieke speelveld.

Kijken we vijf jaar vooruit, dan zie ik stablecoins niet meer als ‘crypto’, maar als gewoon geld in je digitale portemonnee. AI-systemen gaan zelfstandig financiële transacties doen. Grote retailers zullen eigen stablecoins uitgeven, waarmee je korting krijgt of sneller geleverd wordt. In Europa zullen we nog worstelen met regelgeving, maar de druk om mee te doen zal steeds groter worden. Want geld dat 24/7 goedkoop en wereldwijd kan bewegen, stopt niet aan de grens.

Met 1 klik je eigen AI Agent bouwen die allemaal dagelijkse werkzaamheden automatiseert? Dat klonk voor mij als abracadabra.

Iedereen heeft het erover: AI Agents die werk uit handen nemen, je marketing automatiseren of klantvragen beantwoorden.

Maar eerlijk? Het leek me iets voor developers. Technische code, API’s koppelen, uren puzzelen…

Tot ik deze site ontdekte: https://n8n.io/workflows/categories/ai/

Duizenden kant-en-klare templates. Je kiest er eentje (bijvoorbeeld voor e-mail, lead scoring of social media), klikt op ‘Use workflow’ en… klaar.

Van abracadabra naar actie in 1 klik. No-code. No gedoe. Echt ongekend.

Soms heb ik het gevoel dat ik mezelf echt overbodig maak. Terwijl ik dit artikel schrijf, weet ik dat een taalmodel met een paar goede prompts ook een prima versie zou kunnen maken van dit stuk. Veel sneller zelfs. Dit heb ik bij steeds meer denk- en doewerk, dat ik ook steeds meer uitbesteed aan taalmodellen.

Want dát is precies wat me bezighoudt in deze tijd. We leven in een wereld waarin AI steeds meer taken overneemt. Niet alleen mijn rekenwerk, ook veel denkwerk en zelfs creatief werk. Het analyseren, ontwerpen en zelfs het ‘luisteren’.

Doordat ik AI steeds vaker gebruik, lijkt het alsof die technologie steeds slimmer, sneller en efficiënter is dan wij. Maar de echte vraag is niet: kan AI ons verslaan, slimmer worden en ons vervangen..? De echte vraag is naar mijn mening: wat blijft er over voor ons als mens?

AI is allang geen sciencefiction meer, zoals we dat uit de vroegere films kennen. Het zit overal; in de sollicitatiegesprekken, in de klantenservice, in de rechtspraak. Het helpt artsen bij diagnoses en marketeers bij het schrijven van campagnes. In veel opzichten maakt AI ons werk zoveel makkelijker, maar dat gemak heeft ook een prijs.

Leunen zonder verantwoordelijke keuzes maken

We beginnen steeds vaker op de technologie te leunen, zonder ons in mijn optiek af te vragen wat er écht op het spel staat. Uit onderzoek van Stanford blijkt dat mensen geneigd zijn om AI-adviezen klakkeloos over te nemen, ook als die niet kloppen.

Vooral in sectoren zoals zorg en justitie is dat zorgelijk naar mijn mening. Als we te snel gaan vertrouwen op ‘de slimme machine’, vergeten we soms dat we zélf verantwoordelijk zijn voor de keuzes die we maken.

Om eerlijk te zijn snap ik het wel. AI is snel, zeker en overtuigend. Wij twijfelen als mens. Wij maken fouten. Wij zitten soms vast in onze eigen beperkingen. Maar misschien is dat juist wat ons mens maakt.

Dreigen we wat te verliezen als mens?

De opkomst van AI raakt vind ik iets veel diepers dan alleen werkprocessen. Het dwingt ons om opnieuw na te denken over wat ons eigenlijk waardevol maakt als mens. Wat is nog van óns als systemen beter kunnen schrijven, adviseren en plannen dan wij?

Een onderzoek van McKinsey voorspelt dat zo’n 30% van alle werkuren in 2030 geautomatiseerd kan zijn. Dat gaat niet alleen over efficiëntie, maar ook over identiteit. Want werk is voor veel mensen meer dan inkomen. Het is ook een bron van trots, betekenis en sociale status. Wat gebeurt er als dat wegvalt of als je merkt dat de kern van jouw vak door technologie wordt uitgehold?

Dan hebben we het nog niet eens gehad over vertrouwen. Want wie bepaalt eigenlijk wat die AI ‘moet’ doen? Wie beslist wat ‘goed genoeg’ is, welk moreel kader wordt gebruikt? Technologie laat zich moeilijk ondervragen. Als we dat niet doen, ontstaat er iets gevaarlijks: systemen die wél beslissen, maar niemand die zich verantwoordelijk voelt.

AI begrijpt geen betekenis

AI is ontzettend goed in het herkennen van patronen. Het kan duizenden teksten analyseren, verbanden leggen en voorspellingen doen. Maar betekenis geven? Dat doet het niet. Het begrijpt niet waarom iets gebeurt. Het voelt niet wat iets doet met mensen. Het kan een verdrietige zin herkennen, maar AI kent zelf geen verdriet.

Daar precies ligt naar mijn mening de grens. Machines kunnen helpen, versnellen en ondersteunen. Maar ze kunnen geen moreel oordeel vellen. Ze kunnen geen waarde toekennen aan wat niet meetbaar is. Ze kunnen geen context voelen, geen intuïtie volgen.

Daarvoor heb je echt mensen nodig. Niet om domweg het werk te blijven doen, maar om de wereld betekenis te blijven geven. Om keuzes te maken die verder gaan dan data. Om te twijfelen, te luisteren en te zorgen.

Wat maakt ons dan nog wél uniek als mens?

Ik geloof niet dat we ‘beter’ zijn dan machines; alleen anders. Wij leven niet in één versie van de werkelijkheid. We zijn voortdurend aan het interpreteren, verbeelden en zoeken naar wat klopt. We voelen het als iets niet goed voelt, ook al lijkt het logisch. We hebben verhalen nodig, stilte, soms zelfs chaos – om tot inzicht te komen.

Wij leren niet alleen door feedback, maar ook door spijt. Door gemiste kansen. Door gesprekken die blijven hangen. We creëren niet alleen oplossingen, maar ook betekenis. We zoeken schoonheid in imperfectie. We geven elkaar hoop, troost en richting. Niet omdat het efficiënt is, maar omdat het menselijk is.

Dat is niet iets wat je kunt programmeren. En precies daarom is het zo waardevol.

De toekomst ligt in hoe we samenwerken

De toekomst wordt niet de mens óf machine. Het wordt de mens én machine. De organisaties die het goed aanpakken, denken niet in termen van vervanging, maar van versterking.

Neem een arts die AI gebruikt om sneller een diagnose te stellen, maar zélf met de patiënt in gesprek gaat om de juiste beslissing te nemen. Of een docent die AI inzet om lesmateriaal te personaliseren, maar juist daardoor méér tijd overhoudt voor aandacht en contact.

Of de Deense bank Arbejdernes Landsbank, waar AI klantgesprekken analyseert, maar de uiteindelijke beslissing altijd bij een mens blijft. Klanten zijn tevredener, medewerkers voelen zich serieuzer genomen. Technologie als hulpmiddel, niet als vervanger.

Wat we nu te doen hebben

Ik geloof dat we aan de vooravond staan van een fundamentele keuze. Niet alleen technisch, maar vooral moreel. Willen we een wereld waarin alles sneller, goedkoper en schaalbaarder wordt? Of willen we een wereld waarin ruimte is voor twijfel, traagheid en menselijkheid?

We moeten niet alleen leren omgaan met AI, we moeten ook opnieuw durven kiezen wat we belangrijk vinden. Wat we willen beschermen. Wat we liever langzaam goed doen, dan snel fout. Niet omdat we tegen technologie zijn, maar omdat we vóór betekenis zijn.

Dat vraagt om moed. Niet de heroïsche variant, maar de stille, dagelijkse moed om niet alles over te laten aan het systeem. Om vragen te blijven stellen. Om richting te geven in plaats van te volgen.

Wij blijven als mensen écht wel tellen

Ik denk dat de belangrijkste les is: we hoeven niet te concurreren met AI. We moeten iets anders doen. Iets dat alleen wij kunnen.

Zolang we blijven zoeken naar betekenis, we blijven luisteren met échte aandacht en verhalen blijven delen die raken, blijven we onmisbaar. Niet omdat we sneller zijn, maar omdat we de enige zijn die kunnen zeggen: “Dit raakt mij, dit doet ertoe.”

De toekomst is geen wedstrijd tussen mens en machine. Het is een uitnodiging om opnieuw te bepalen wie we willen zijn. Als we dat serieus nemen, dan is er alle reden om hoopvol te zijn, want AI kan veel. Maar mens zijn, dat blijft voorlopig toch echt ons vak.

Ik ben eigenlijk nooit jaloers. Elke morgen schrijf ik een dankbaarheidsdagboek, ik ben niet van de materialistische zaken (auto, horloge) en gun ieder zijn eigen geluk. Nu heb ik de afgelopen tijd gemerkt, dat het juist wel een heel goed idee is om jaloers te maken. Niet mensen in mijn omgeving, maar AI’s, waar ik dagelijks mee werk.

Ik wilde betere output van ChatGPT voor bepaalde taken, maar kreeg telkens een zesje. Tot ik iets geks probeerde: ik liet meerdere AI’s los op dezelfde opdracht en zei tegen de een dat de ander het beter had gedaan. Niet flauw of beledigend, gewoon: “Claude had een originelere invalshoek, kun jij dat ook?”

De afgelopen weken heb ik dit bewust getest. Niet één keer, maar tientallen keren. Tot mijn verbazing: het werkt echt bizar goed.

Wat er toen gebeurde: ChatGPT ging z’n best doen. Echt. De toon werd scherper, de structuur helderder. Alsof-ie dacht: wacht maar even, dat kan ik ook.

Wat blijkt: het werkt dus écht

Niet alleen bij mij. Er is serieus onderzoek naar gedaan:

• Carnegie Mellon: AI’s die hun eigen werk herschrijven scoren gemiddeld 20% beter
• Anthropic: twee AI’s die debatteren met een derde als jury? Accuraatheid stijgt van 48% naar 76%
• Google’s Socratic Models: AI’s die elkaar bevragen, leveren betere en beter onderbouwde antwoorden

Je laat taalmodellen als het ware samenwerken én concurreren. Net als twee collega’s die elkaar scherp houden, of schrijvers die elkaars zinnen willen overtreffen.

Hoe jij dit kunt doen

Wil je betere AI-output? Zo pak ik het aan:

1. Open 2 of 3 AI-tools (bijv. ChatGPT, Claude, Gemini)
2. Geef ze exact dezelfde prompt
3. Kies het beste antwoord of de sterkste zin
4. Geef dat als feedback aan de anderen, met een hint van competitie (“Claude scoorde een 8/10, kun jij dit verbeteren?”)
5. Laat ze reageren en herhaal eventueel nog een keer

Na twee rondes heb je vaak goud in handen. Of op z’n minst iets veel bruikbaarders dan wat je in één keer kreeg.

Het kost niets. Je hoeft geen betere prompt te schrijven. Je gebruikt gewoon de rivaliteit tussen modellen als creatieve motor. En het is nog leuk ook.

Volgende stap? Ik wil eens testen of ze nóg beter worden als ik ze complimenten geef voor elkaars werk. Lijkt me eerlijker ook.

Met een simpele spraakopdracht een app laten bouwen. Zonder kennis van software-ontwikkeling. Vibe coding maakt het met AI mogelijk en maakt een snelle opmars. In dit artikel duik ik in op deze nieuwe trend.

Op mijn 13^e begon ik met het ontwikkelen van websites. Eerst voor de kerk, daarna voor bedrijven van ouders van vrienden. Ik vond het echt onwijs leuk om urenlang te bouwen en steeds meer te leren over hoe je online zaken kon maken. Zoeken naar de oplossing voor een bug, het ontwerpen van een gaaf design in Dreamweaver en het verder doorontwikkelen. Toen ik mijn digital agency (inmiddels verkocht) tijdens mijn studie verder uitbouwde, nam ik developers aan en stopte ik met ontwikkelen. Maar de passie ervoor bleef altijd overeind.

Doordat ik door mijn verschillende huidige bedrijven echt in de meest uiteenlopende sectoren mag werken, heb ik elke maand wel weer een nieuw idee voor een platform of app. Maar door tijdsgebrek laat ik die ideeën altijd op de plank liggen. Laatst zat ik met een vriend op het terras, die mij uitdaagde om eens een idee van zo’n app aan hem te vertellen. Wat ik niet wist, was dat hij de AI-app Cursor liet meeluisteren. Die ging vervolgens een kwartier lang een plan uitwerken om het te bouwen. Een half uur later was mijn app gebouwd. Perfect en helemaal klaar om te gebruiken? Nee. Was ik stomverbaasd? Ja!

Vibe coding: ingrijpende verandering in software-ontwikkeling

Ik denk dat vibe coding echt de meest ingrijpende verandering in software-ontwikkeling van de afgelopen jaren is. Voor mijn gevoel gaat het verder dan een AI die wat code uitspuugt: het is een compleet nieuwe manier van denken, werken en bouwen. Plotseling hoeft niemand meer honderden regels syntaxis uit het hoofd te leren of eindeloos API-documentatie te doorploegen; je beschrijft simpelweg wat je wil en de AI maakt de rest.

Vibe coding basically refers to using generative AI not just to assist with coding, but to generate the entire code for an app. – Noah Giansiracusa van  Bentley University

Daardoor kan echt iedereen zonder klassieke code-achtergrond, of je nu ontwerper of ondernemer, data-analist of onderwijzer bent, in no time werkende prototypes neerzetten. Vibe coding is in korte tijd zo groot geworden omdat de bekende AI’s (zoals GPT-4, Claude en diverse code-specialisten) nu verrassend snel, goedkoop en accuraat werken. Waar AI in de beginfase leuk was voor sinterklaasgedichten en recepten, zie ik nu teams van vrienden die dagelijks hun core-product inkoppen via prompts.

AI is just the biggest unlock. So we’re going to have many more people who are going to be able to build apps. – Sherry Jiang, co-founder en CEO van Peek

Cijfers over het gebruik zijn er niet echt. Al schemeren de grote techbedrijven wel publiekelijk met cijfers over hoeveel van hun code al door AI is gegenereerd (en niet door de menselijke developers). Bij Microsoft is dat 30%, Google 25% en bij Meta moet dat binnen 2 jaar 100% zijn.

Tools voor vibe coding

Nadat mijn vriend mij helemaal ‘verslaafd’ had gemaakt aan vibe coding, slaap ik een uur minder per nacht en ben ik me hier volledig in gaan verdiepen. Niet alleen in hoe het werkt, maar ook door meerdere ideeën voor apps, die ik al jaren op de plank had liggen, nu gelijk te laten bouwen. Voor mijn projecten kies ik meestal eerst een van deze bekendere tools:

• GitHub Copilot (binnen VS Code)
• Replit Agent (in de browser)
• Cursor AI (desktop met chat en project-brede context)
• Lovable.dev (voor complete full-stack apps uit één prompt)
• Windsurf (de voormalige Codeium, die zelf taken uitvoert in jouw projectmap).

GPT lanceert binnenkort de Codex functie, die dit ook helemaal mogelijk moet gaan maken.

Elk heeft zijn in mijn optiek echt zijn eigen kracht:

• Copilot is lekker geïntegreerd in de Microsoft office suite
• Replit werkt zonder installatie
• Cursor geeft je uitgebreide uitleg (wat ik stiekem ook wel fijn en leuk vind)
• Lovable is echt by far de snelste.

Ga er vooral een paar proberen, kijk welke interface je het prettigst vindt en bouw daar je workflow omheen.

Hoe kun je vibe coding inzetten?

Stel: je wil een inschrijfformulier voor je nieuwsbrief. Je opent je gekozen tool en typt: “Maak een contactformulier met velden voor naam, e-mail en bericht.” Direct verschijnt de HTML, CSS en het stukje JavaScript. Je klikt op run, ziet het formulier en zegt: “Voeg validatie toe aan het e-mailveld” of “Maak de verzendknop groen en zet er een icoontje bij”. De AI past de code aan en jij ziet meteen het resultaat. Zo werk je door en bouw je stap voor stap extra functionaliteiten in, zonder dat je ooit een console vol foutmeldingen hoeft te lezen. Tenzij je natuurlijk wil debuggen.

Naast mijn eigen ervaringen, staat het internet bomvol gave voorbeelden van mensen die net als ik met vibe coding helemaal door het geluid gaan. Nederlander Pieter Levels bouwde bijvoorbeeld in tien minuten een simpel spelletje met Cursor, volledig via natuurlijke taal. Hij zei: “Ik typ wat ik wil zien, en de AI flanst het in elkaar. De magie is dat ik verder kan zonder te sleutelen aan syntax.”

Vibe coded! It’s a lot of fun. – Charlie Shrem

Charlie Shrem, een vroege Bitcoin-pionier, experimenteert met een AI-gestuurde ‘faucet’ op 21million.com. Hij zette in één weekend een werkende interface neer. De teams van de meest bekende startup incubator Y Combinator laten AI nu al 95% van hun MVP’s schrijven, waardoor ze in één dag live feedback kunnen verzamelen. Studenten van de TU Delft Informatica-opleiding gebruikten Replit Agent om zich volledig te richten op data-analyse en UX, in plaats van de codetaal. Ze kwamen in een week met een werkende datavisualisatietool.

Niet alles is rozengeur en maneschijn

Uiteraard is niet alles rozengeur en maneschijn. Net als bij algemeen gebruik van modellen als GPT, verwacht ik dat er flinke ‘technische schuld’ ontstaat als je AI-gegenereerde code niet goed reviewt, maar klakkeloos overneemt, lanceert en gebruikt. Bovendien moet je de verantwoordelijkheid niet laten liggen en gelijk pro-actief insteken: wie is aansprakelijk als er een beveiligingslek insluipt? Organisaties waarvan ik weet dat ze aan het vibe coden zijn, bouwen daarom al extra lagen security audits in. Hallicunaties blijven een ding.

Er speelt in mijn optiek ook een licentievraag: veel AI-modellen zijn getraind op open-source code en het is nog niet helemaal duidelijk of gegenereerde fragmenten licentie-problemen kunnen veroorzaken. Net als wat we nu zien met gegenereerde afbeeldingen en muziek, waar talloze rechtszaken om worden gevoerd.

Tot slot zie ik dat junior developers soms te afhankelijk worden van vibe coding, waardoor ze de kans missen om zelf algoritmisch te leren denken. Iets wat ik als zeer belangrijk ervaarde toen ik zelf nog codeerde.

Vibe coding gaat de programmeur niet vervangen

Uiteraard lees ik alweer op veel fora en in opinie-artikelen dat we over 2 jaar geen enkele menselijke programmeur meer hebben. Maar ik geloof niet dat vibe coding simpelweg de programmeur vervangt. Ik denk dat de rol juist verschuift. Ik verwacht dat developers straks minder tijd kwijt zijn aan routinetaken en veel meer aan architectuur, beveiliging en innovatie.

Zelf ben ik nu al nieuwsgierig naar Agentic AI hierbinnen: systemen die niet alleen code genereren, maar zelfstandig hele trajecten doorlopen. Van code review tot deployment. Voor mij is vibe coding geen hype, maar echt een krachtige uitbreiding van de toolbox van iedere moderne developer. De wereld van software-ontwikkeling is volop in beweging en ik kan niet wachten om verder te bouwen aan mijn eigen apps!

Stel je voor: een influencer die nooit een slechte dag heeft, nooit een grens overschrijdt en altijd precies zegt wat jij als merk wil horen. Klinkt ideaal? Voor steeds meer bedrijven is het dat ook. Virtuele influencers – digitale personages aangedreven door AI en CGI – winnen razendsnel terrein in de marketingwereld. En met reden. Ze zijn altijd beschikbaar, perfect schaalbaar en 100% controleerbaar. Maar hoe echt moet iets zijn om invloed te hebben?

De cijfers liegen niet (maar ze zijn wel virtueel)

Uit een recent benchmarkrapport blijkt dat bijna 60% van de marketeers al werkt met AI-influencers, en bijna de helft is daar enthousiast over. Niet zo gek: virtuele influencers behalen gemiddeld een hogere betrokkenheid (2,84%) dan hun menselijke tegenhangers (1,72%). En consumenten lijken eraan te wennen. In de VS liet 29% van de shoppers zich al verleiden tot een aankoop op basis van aanbevelingen van een digitale persoonlijkheid. Vooral Gen Z en Millennials vallen massaal voor de zorgvuldig gecreëerde charme van figuren als Lil Miquela, Lu do Magalu en Noonoouri.

Perfecte avatars voor perfecte campagnes

Hun aantrekkingskracht? Volledige controle. Geen schandalen, geen planningsproblemen, geen creatieve afwijkingen. Grote merken als Calvin Klein, Dior, IKEA en TUI zetten deze digitale personages in om campagnes te voeren die net zo consistent zijn als een goed afgestelde algoritme. En ze zijn opvallend effectief. In de mode- en reisindustrie zetten bedrijven als H&M en Qatar Airways ze in om kosten te besparen, diversiteit te tonen en snel in te spelen op trends.

Maar is het ook geloofwaardig?

Daar wringt de schoen. Want hoewel veel consumenten de content aantrekkelijk vinden, twijfelen ze aan de echtheid. Volgens een studie van YouTube vinden veel gebruikers virtuele influencers “authentiek nep”. En dat is een probleem. Zeker in een tijd waarin consumenten meer waarde hechten aan transparantie en echtheid. Onderzoek van Northeastern University wijst zelfs uit dat als een virtuele influencer betrokken is bij een teleurstellende aankoop, het merk meer reputatieschade lijdt dan bij een menselijke influencer.

Een nieuwe definitie van ‘echt’?

Toch is het te kort door de bocht om ze als gimmick af te doen. De psychologische afstand tussen echt en virtueel vervaagt. Onderzoek uit Psychology & Marketing laat zien dat mensen virtuele influencers op veel vlakken als even geloofwaardig ervaren als echte mensen – zolang ze maar “menselijk genoeg” zijn vormgegeven. De sleutel ligt dus niet in perfectie, maar in geloofwaardige imperfectie. Een emotionele frons. Een spontane lach. Of een goed verteld verhaal.

De ethische haken en ogen

Tegelijk doemen serieuze vragen op. Wat betekent dit voor echte creatieven, modellen, fotografen? Hoe zit het met het auteursrecht van je digitale dubbelganger? En hoe voorkom je dat diversiteit een decorstuk wordt in plaats van een diep verankerde waarde? De introductie van Kami, de eerste virtuele influencer met het syndroom van Down, laat zien dat AI ook kan bijdragen aan inclusie. Maar dan moet het wel écht zijn – niet alleen visueel, maar ook in wie de stem achter de avatar bepaalt.

Virtuele influencers zijn geen voorbijgaande hype. Ze zijn hier om te blijven – en ze veranderen hoe we marketing, media en misschien zelfs identiteit begrijpen. Toch moeten merken oppassen voor de valkuil van gemak. Een perfect geprogrammeerde avatar kan veel, maar vervangt niet het gevoel dat iemand je écht begrijpt. De toekomst ligt waarschijnlijk in hybride vormen: waarin het menselijke en het virtuele samenkomen. Waar techniek versterkt, maar niet vervangt.

Dus ja, de influencer van de toekomst is misschien deels van pixels gemaakt. Maar de klik die telt, blijft van vlees en bloed.

Een film op maat met jezelf in de hoofdrol, een schilderij van je dromen in vijf seconden of een boek over rouw dat een machine voor je schrijft. Kunst is nog nooit zo makkelijk  en zo ongemakkelijk  geweest. Kunstenaars, platforms en techbedrijven experimenteren volop met GenAI. Maar bij mij knaagt de vraag steeds meer: willen mensen wel geraakt worden door iets dat geen ziel heeft? Mag ‘moeiteloos’ ook gewoon mooi zijn? In dit artikel duik ik er op in.

Op de kunstbeurs TEFAF in Maastricht hoorde ik laatst iemand bij een schilderij zeggen: “Er zit zoveel ziel en zaligheid in”. Het schilderij van Picasso is met veel aandacht, moeite en levenservaring gemaakt. Het is niet perfect, maar het voelt wel écht. Die ervaring missen veel mensen bij AI-kunst. Een algoritme kent geen jeugdherinneringen, geen verdriet, geen blik op een Frans lelievijver zoals Monet. Dus, zeggen critici, kan het ook geen echte kunst maken.

Maar de praktijk is weerbarstig. Uit een onderzoek van MIT (2023) blijkt dat 40% van de mensen AI-gegenereerde kunst niet van menselijke kunst kan onderscheiden. Platformen zoals ArtStation, Spotify en TikTok staan vol met razend populaire AI-content. Soms bewust, soms stiekem. Blijkbaar doet de oorsprong er niet altijd toe, zolang het resultaat aanspreekt lijkt het.

Samenwerken met de machine

Gelukkig is het niet óf mens, óf machine. Steeds meer artiesten zien AI niet als bedreiging, maar als creatieve partner. De Nederlandse DJ Reinier Zonneveld experimenteert live met AI in zijn techno-sets. Samen met een algoritme maakt hij beats, laat hij loops terugkomen en improviseert hij met wat het publiek doet. Het resultaat: een hybride set die niet door één brein is gemaakt, maar door twee! Ook kunstenaars zoals Sougwen Chung gebruiken AI als penseel. Ze trainen modellen op hun eigen werk, waardoor de machine een verlengde wordt van hun stijl. Geen vervanging dus, maar een nieuw soort samenwerking.

Er wordt vaak gesproken over de gevaren van AI in kunst. Maar er zijn in mijn optiek ook genoeg overtuigende argumenten ‘in favour’. AI kan de toegang tot creativiteit verbreden. Je hoeft geen dure kunstacademie te hebben gevolgd of een platenlabel achter je te hebben staan om te maken wat in je hoofd zit. Met behulp van generatieve AI kunnen mensen hun ideeën vormgeven in tekst, beeld of geluid, ook als ze technisch niet onderlegd zijn. In die zin democratiseert AI het maken van kunst: het verlaagt de drempel voor expressie.

Boeken schrijven

De afgelopen jaren heb ik bijvoorbeeld drie boeken gepubliceerd, waarvan er een vier jaar aan onderzoek heeft gekost. Inmiddels ben ik alweer bezig met een nieuw boek en ik krijg dan ook wel vaak het verwijt ‘dat laat je zeker door AI schrijven’. Dat is deels waar. Zelf gebruik ik AI voor het doen van onderzoek voor mijn nieuwe boeken. Ik laat analyses doen van tientallen andere boeken, onderzoeken en discussiefora als Reddit, wat ongekend interessante inzichten levert voor het schrijven. Iets wat ik wel lekker zelf blijf doen, omdat ik het te leuk vind en mijzelf ook echt versterkt in mijn dagelijkse werk als spreker/coach.

Bovendien kan AI juist de creativiteit van mensen stimuleren in plaats van afremmen. Kunstenaars die samenwerken met AI worden soms geconfronteerd met onverwachte patronen, invallen of vervormingen die ze zelf nooit bedacht zouden hebben. Dat kan leiden tot een frisse blik op hun eigen werk. Oxford-hoogleraar Marcus du Sautoy ziet dit als een kans:

AI kan ons wakker schudden uit onze automatische routines. Mensen gedragen zich vaak als machines, AI helpt ons daar juist uit.

Je zou dus kunnen zeggen dat het algoritme niet de vervanger van de kunstenaar is, maar een speelse tegenspeler die je uitdaagt om verder te denken.

Begin nieuw hoofdstuk?

Dan is er nog een filosofischer argument dat ik laatst las: kunst is altijd een spiegel van haar tijd. De industriële revolutie bracht realisme én abstractie. De komst van fotografie bevrijdde schilders van het idee dat ze de werkelijkheid moesten weergeven. Nu, in een tijd waarin technologie ons dagelijks leven bepaalt (kijk even naar de telefoon, het internet), is het logisch dat ook kunst zich daartoe verhoudt. Misschien is het gebruik van AI in kunst niet het einde van een tijdperk, maar juist het begin van een nieuw hoofdstuk.

Zorgen

Toch heb ik ook wel serieuze zorgen over deze ontwikkelingen. Een van de grootste is de vervaging van de grens tussen echt en nep. In de Netflix-documentaire What Jennifer Did werden bewerkte foto’s gebruikt waarvan kijkers dachten dat ze authentiek waren. De documentairemaker gaf toe dat delen van de afbeelding zijn aangepast, maar bleef vaag over hoe en met welke middelen. Dit roept in mijn optiek niet alleen vragen op over esthetiek, maar ook over ethiek. Als beelden niet meer representeren wat echt was, maar wat plausibel lijkt, ondermijn je het vertrouwen in visuele informatie. Zeker in journalistieke of documentaire context.

Daarnaast zie ik ook echt het risico van artistieke middelmatigheid. Een soort bias. AI werkt op basis van bestaande data: wat populair is, wat herkenbaar is, wat gemiddeld werkt. Daarmee is het bij uitstek geschikt om te bevestigen wat we al kennen. In plaats van verrassen, choqueert het zelden is mijn ervaring. Filmcriticus Gwilym Mumford waarschuwt dan ook voor een toekomst van op maat gemaakte AI-films waarin je zelf de hoofdrol speelt in een romantische komedie met Marilyn Monroe:

Een film die alleen jouw wensen volgt, verrast je nooit.

Het zijn juist de onverwachte keuzes van een kunstenaar die kunst gelaagd en betekenisvol maken. Iets dat AI (nog) niet lijkt te beheersen.

Er speelt ook echt een economische kant mee in het verhaal. Want steeds vaker gebruiken filmstudio’s, uitgevers en platforms AI om kosten te besparen. Posters voor grote series worden niet meer ontworpen door illustratoren, maar gegenereerd in Midjourney. Tyler Perry zette zijn $800 miljoen studio-uitbreiding stop toen hij Sora zag:

Jobs are going to be lost.

Zelfs muziekplatforms experimenteren met AI-DJ’s. Voor Reinier Zonneveld is AI een speelkameraad op het podium, maar voor veel artiesten betekent diezelfde technologie een dreiging voor hun broodwinning. De vraag is: wie profiteert van moeiteloze kunst? Wie verdwijnt er geruisloos door?

De kernvragen die we ons naar mijn mening moeten gaan stellen zijn; wat zoeken we in een schilderij, een roman, een film? Troost, verwondering, herkenning? Maakt het dan uit of dat gevoel wordt opgeroepen door een mens of een machine? Misschien wel, misschien niet.

Het probleem ontstaat als we ophouden met vragen stellen

Want zolang AI een tool blijft en niet het verhaal zélf, blijft er ruimte voor menselijke expressie. Het probleem ontstaat pas als we ophouden met vragen stellen. Als we zonder nadenken aannemen dat goed genoeg ook echt goed is. Als we gemak verwarren met betekenis.

‘Effortless art’ klinkt aantrekkelijk. Kunst zonder zweet, zonder worsteling, zonder tijdsdruk. Maar juist in die moeite, in het niet-weten, in het zoeken zit de ziel waar die vrouw op de TEFAF over sprak. Als kunst niets meer van de maker vraagt, vraagt het dan nog iets van de kijker? Misschien zit de waarde van kunst juist niet in hoe snel het gemaakt wordt, maar in hoeveel tijd het in ons blijft hangen.