3 manieren hoe overheden AI inzetten tégen burgers

3 manieren hoe overheden AI inzetten tégen burgers

Kunstmatige intelligentie wordt wereldwijd door overheden ingezet — maar steeds vaker niet vóór de burger, maar tegen hem. Denk aan surveillancesystemen, deportatie-algoritmes en militaire doelen die door AI worden geselecteerd. Het wrange is: ondanks de lessen van de Toeslagenaffaire, waarin geautomatiseerde systemen duizenden levens verwoestten, lijkt er nauwelijks iets veranderd. Transparantie ontbreekt, toezicht is minimaal, en de gevolgen zijn vaak niet te herstellen. Toch blijft de technologie oprukken, met grote gevolgen voor mensenrechten, privacy en zelfs levens.

Neem de Verenigde Staten. Sinds kort wordt AI actief gebruikt bij het opsporen en deporteren van mensen zonder verblijfsvergunning. Via een netwerk van databases en voorspellende algoritmes worden mensen gevolgd, geprofileerd en automatisch aangemerkt als “risico.” Deze aanpak komt voort uit het idee dat technologie objectiever zou zijn dan mensen. Maar klopt dat wel? Volgens burgerrechtenorganisaties leidt het vooral tot fouten en discriminatie. Er is nauwelijks transparantie, en mensen die onterecht op een lijst belanden, hebben vaak geen idee hoe ze daar überhaupt op gekomen zijn.

In Israël zien we een ander, nog schrijnender voorbeeld. Tijdens militaire operaties in Gaza maakte het Israëlische leger gebruik van AI-systemen met namen als Lavender en Gospel. Deze systemen helpen bij het selecteren van doelen, soms binnen seconden. Dat klinkt efficiënt, maar het roept fundamentele vragen op. Want hoe zeker weet je dat een algoritme het verschil kan zien tussen een militant en een burger? Volgens een recent artikel in de Financial Times accepteerde het leger een foutmarge van 10%. Bij technologie die over leven en dood beslist, is dat geen bijzaak.

Ook in de VS groeit het gebruik van zogeheten “AI-persona’s” in de opsporing. In een programma met de naam BlueOverwatch creëren veiligheidsdiensten digitale versies van verdachten. Deze avatars worden geanalyseerd om hun gedrag te voorspellen, nog vóór ze iets strafbaars hebben gedaan. Het doet denken aan sciencefiction, maar is vandaag al praktijk. Volgens de ontwikkelaars zou het gaan om “proactieve veiligheid.” Tegelijkertijd waarschuwen experts: dit is een glijdende schaal naar permanente surveillance, zonder duidelijke spelregels of toezicht.

De cijfers onderschrijven dat we hier niet te licht over moeten denken. Uit onderzoek van Stanford blijkt dat wereldwijd 75 van de 176 onderzochte landen al AI inzetten voor surveillance-doeleinden, vaak zonder duidelijke wetgeving. En volgens Freedom House zijn we al negen jaar op rij bezig aan een wereldwijde daling van digitale vrijheid.

Moeten we dan stoppen met AI? Nee, absoluut niet. De technologie zelf is niet het probleem. Het gaat erom hoe we het gebruiken – en vooral wie er de controle over heeft. AI kan overheden helpen slimmer, eerlijker en efficiënter te werken. Maar zonder duidelijke grenzen, toezicht en publieke discussie ligt misbruik op de loer.

Het is tijd dat we verder kijken dan hype en belofte. AI vraagt niet alleen om slimme programmeurs, maar ook om scherpe democratische keuzes.

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

OpenAI bouwt aan een eigen socialmedia-platform: slimme zet of AI-hype ten top?

OpenAI bouwt aan een eigen socialmedia-platform: slimme zet of AI-hype ten top?

OpenAI – het bedrijf achter ChatGPT – werkt aan een eigen socialmedia-platform. Dat werd onlangs bekend via een reeks tweets, lekken en opvallende discussies op fora als Hacker News. Wat begon als een gerucht, lijkt inmiddels serieuzer dan gedacht. Er schijnt al een intern prototype te zijn, waarin gebruikers AI-beelden kunnen posten in een soort Instagram-achtige feed. In dit artikel duik ik er op in!

Mijn eerste vraag was waarschijnlijk net als vele anderen: waarom zou een AI-bedrijf zich in hemelsnaam storten op een toch al overvolle markt van sociale netwerken? Is dit een briljant strategisch idee, of een dure afleiding van waar het écht om draait? De eerste signalen van dit plan kwamen van The Verge, dat meldde dat OpenAI werkt aan een sociaal platform waarbij beeldgeneratie via ChatGPT centraal staat.

Denk: je maakt een Ghibli-achtige AI-afbeelding, klikt op ‘post’, en deelt het met je volgers in een feed. Sam Altman, CEO van OpenAI, zou achter de schermen al feedback verzamelen van vertrouwelingen over het idee.

Dat Altman hierover nadenkt, is eigenlijk geen verrassing. Al in februari reageerde hij op een bericht over Meta’s AI-plannen met de woorden: “Ok fine maybe we’ll do a social app.” Het klonk toen nog als een losse grap, maar inmiddels lijkt het een serieuze strategie. Combineer dat met het feit dat OpenAI al experimenteert met een publieke AI-feed op Sora.com, en het plaatje begint te kloppen.

Waarom dit wél een goed idee kan zijn

De afgelopen dagen heb ik talloze fora als Reddit en Hackenews gelezen, om eens een weloverwogen mening te krijgen over dit plan. Toegegeven, er zitten heel wat interessante kanten aan.

1. Vers bloed in de data

OpenAI heeft continu nieuwe, échte gebruikersdata nodig om zijn modellen te verbeteren. En nu steeds meer data op het internet óf achter betaalmuren verdwijnt, óf besmet raakt met AI-gegenereerde content, is een eigen datastroom goud waard. Een sociaal netwerk waarbij mensen zelf actief posten, reageren en delen, biedt precies dat.

2. Creatieve co-creatie

In plaats van eindeloze ruzies over politiek of virale filmpjes, kan een AI-gedreven platform juist draaien om expressie en creativiteit. Denk aan posts die zijn ontstaan uit een samenwerking tussen mens en machine. Dat is een ander uitgangspunt dan bestaande netwerken en potentieel verfrissend.

3. Altijd een digitale sparringpartner

Stel je voor: een platform waar je een gedachte typt, en de AI helpt je het scherper, visueler of interessanter te maken. Dat is geen social media zoals we die nu kennen, dat is een persoonlijke assistent in je contentproces. Daar zit potentie. Dat zie je nu bijvoorbeeld ook al gebeuren bij kanalen als Instagram en Whatsapp, waar dit soort functies worden toegevoegd.

Een nieuw netwerk… of een herhaling van fouten uit het verleden?

Maar er zijn ook genoeg redenen, waarom dit kan uitlopen op een tweede Google Plus-momentje.

1. De verzadigde markt

We hebben al X (voorheen Twitter), Threads, Mastodon, Bluesky, Reddit, Discord, Instagram… de lijst is eindeloos. Waarom zouden gebruikers nóg een netwerk moeten omarmen, zeker als het (deels) bevolkt wordt door bots? Ik merk het ook al bij mezelf, dat ik juist in aantal actieve kanalen ben gedaald, om meer focus te krijgen.

2. AI als sociale illusie

Een netwerk vol posts van en gesprekken met AI’s klinkt misschien fascinerend, maar voelt in mijn optiek ook snel hol aan. Veel mensen waarderen sociale netwerken, omdat er echte mensen achter zitten. Als die menselijke laag ontbreekt, blijft er in mijn optiek weinig emotionele waarde over.

3. Privacy en vertrouwen

OpenAI ligt nu al onder vuur vanwege het gebruik van trainingsdata zonder duidelijke toestemming. Als het bedrijf straks ook je sociale posts meeleest – al dan niet met toestemming – hoe transparant en eerlijk blijft dat? En wie bepaalt eigenlijk wat je wél of niet mag delen op een netwerk gebouwd door een AI-bedrijf?

4. Verlies van focus bij OpenAI

Als ik even mijn startup-coach-pet opzet: OpenAI is in de kern een AI-onderzoeks, en productbedrijf. Door nu ook een sociaal netwerk te bouwen, inclusief moderatie, growth hacking, community building en alles wat daarbij komt kijken, dreigt het bedrijf zich te vertillen. Resources die nu naar fundamentele AI-ontwikkeling gaan, kunnen versnipperen over een project dat ver buiten hun oorspronkelijke expertise ligt. In een markt waar concurrentie op modelkwaliteit, betrouwbaarheid en snelheid toeneemt, kan dit afleiden van de kernmissie en OpenAI op achterstand zetten.

Tussen droom en datahonger

Of dit een goed idee is, hangt af van je perspectief. Voor OpenAI is het strategisch slim: het levert gebruikersdata, zichtbaarheid, en een manier om het gebruik van hun tools in het dagelijks leven verder te verankeren. Maar voor gebruikers is het spanningsveld groter. Willen we nóg een platform? En nog belangrijker: willen we dat platform vullen met onze gedachten, beelden en gesprekken, wetende dat die mogelijk meegetraind worden in een AI-systeem?

Als dit netwerk erin slaagt een meer positieve, creatieve en AI-ondersteunde vorm van online interactie te bieden, kan het in mijn optiek veel waarde toevoegen. Maar als het slechts een slimmere datafuik wordt, vol AI-content en zonder menselijke ziel, dan haken mensen net zo snel af als ze kwamen.

Wanneer gaan we meer horen?

Voorlopig is er nog niets officieel aangekondigd, maar de richting is duidelijk. De AI-image-feed van Sora lijkt een eerste publieke test. Het ligt voor de hand dat OpenAI de komende maanden experimenteert met kleine functies binnen ChatGPT zelf, zoals het delen van gegenereerde content met anderen, voordat het eventueel losgaat met een aparte app.

Of dit nieuwe netwerk daadwerkelijk gebruikers weet te binden, hangt af van één ding: voegt het écht iets toe aan hoe we nu online met elkaar omgaan? Als het blijft bij een AI-behangen variant van bestaande netwerken, zal de hype snel verdampen. Maar als het lukt om co-creatie en interactie met AI een menselijker gezicht te geven, zou OpenAI zomaar een nieuw soort online ruimte kunnen neerzetten.

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

OpenAI is building its own social media platform: smart move or peak AI hype?

OpenAI is building its own social media platform: smart move or peak AI hype?

OpenAI – the company behind ChatGPT – is reportedly working on its own social media platform. This news recently surfaced through a series of tweets, leaks, and lively discussions on forums like Hacker News. What started as a rumor now seems more serious than initially thought. Allegedly, there is already an internal prototype where users can post AI-generated images in an Instagram-like feed. In this article, I’ll dive into it!

My first question, probably like many others: why on earth would an AI company dive into the already saturated world of social media? Is this a brilliant strategic idea, or an expensive distraction from their core mission? The first signals about this plan came from The Verge, which reported that OpenAI is working on a social platform where image generation via ChatGPT plays a central role.

Imagine: you create a Ghibli-style AI image, click ‘post,’ and share it with your followers in a feed. Sam Altman, OpenAI’s CEO, is said to be gathering feedback behind the scenes from trusted insiders about the idea.

That Altman is thinking about this isn’t really surprising. Back in February, he responded to a post about Meta’s AI plans by saying, “Ok fine maybe we’ll do a social app.” It sounded like a joke at the time, but now it appears to be a serious strategy. Combine that with OpenAI’s public experiments with an AI image feed on Sora.com, and the picture becomes clearer.


Why this could actually be a smart move

Over the past few days, I’ve been reading through countless forums like Reddit and Hacker News to form a well-rounded opinion on this plan. I have to admit, there are some interesting angles to it.

  1. Fresh data supply
    OpenAI constantly needs new, real user data to improve its models. As more and more online data disappears behind paywalls or gets contaminated with AI-generated content, having a proprietary stream of genuine user data is invaluable. A social network where people actively post, comment, and share provides exactly that.
  2. Creative co-creation
    Instead of endless political arguments or viral videos, an AI-driven platform could revolve around expression and creativity. Think of posts created through collaboration between humans and machines. That’s a fundamentally different starting point compared to existing networks—and potentially refreshing.
  3. Always a digital sparring partner
    Imagine a platform where you type a thought, and the AI helps make it sharper, more visual, or more engaging. That’s not social media as we know it—that’s a personal assistant for your content creation. There’s real potential here. You can already see hints of this happening on platforms like Instagram and WhatsApp, where similar features are being introduced.

A new network… or a repeat of past mistakes?

Of course, there are also plenty of reasons why this could end up being another Google Plus moment.

  1. An overcrowded market
    We already have X (formerly Twitter), Threads, Mastodon, Bluesky, Reddit, Discord, Instagram… the list is endless. Why would users adopt yet another network, especially one potentially populated by bots? Personally, I’m finding myself reducing the number of active channels just to maintain focus.
  2. AI as a social illusion
    A network filled with posts and conversations created by AIs may sound fascinating, but in my view, it can quickly feel hollow. Many people value social networks because real people are behind them. If that human layer is missing, there’s little emotional value left.
  3. Privacy and trust
    OpenAI is already under fire for using training data without clear consent. If the company also starts reading your social posts—whether you consent or not—how transparent and fair will that be? And who decides what you are allowed to share on a network built by an AI company?
  4. Loss of focus at OpenAI
    Putting on my startup coach hat for a moment: OpenAI is fundamentally an AI research and product company. Building a social network—with all the moderation, growth hacking, community building, and everything else that entails—risks stretching the company too thin. Resources currently devoted to fundamental AI development could be scattered across a project far outside their original expertise. In a market where competition around model quality, reliability, and speed is heating up, this could be a major distraction.

Caught between ambition and a hunger for data

Whether this is a good idea really depends on your perspective. For OpenAI, it’s a smart move strategically: it delivers user data, visibility, and a way to integrate their tools more deeply into everyday life. But for users, the tension is greater. Do we want yet another platform? And more importantly: do we want to fill that platform with our thoughts, images, and conversations, knowing they might be used to train AI systems?

If this network manages to create a more positive, creative, and AI-assisted form of online interaction, it could add real value. But if it becomes just another smart data trap, filled with AI content and lacking a human soul, people will likely walk away as quickly as they arrived.


When will we hear more?

For now, nothing has been officially announced, but the direction is clear. The AI image feed on Sora seems to be the first public test. It’s likely that in the coming months, OpenAI will experiment with small features within ChatGPT itself—like sharing generated content with others—before potentially launching a separate app.

Whether this new network can truly attract users comes down to one thing: does it genuinely enhance the way we interact online? If it’s just an AI-coated version of existing networks, the hype will fade fast. But if OpenAI succeeds in giving co-creation and AI interaction a more human face, it could very well carve out a whole new kind of online space.

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

Waarom ChatGPT soms onzin praat – en hoe je dat voorkomt

Waarom ChatGPT soms onzin praat – en hoe je dat voorkomt

Het gebeurt ons allemaal wel eens: je stelt een vraag aan ChatGPT, krijgt een antwoord, maar na wat verder nadenken blijkt het gewoon niet te kloppen. Wat is er aan de hand, en hoe kunnen we ervoor zorgen dat de antwoorden die we krijgen betrouwbaarder zijn? Het is en blijft een van de meest besproken topics in mijn AI trainingen, dusduik ik in deze nieuwsbrief in de wereld van AI-hallucinaties, en hoe we deze kunnen voorkomen.

Hoe werkt GPT ook alweer?

ChatGPT is een taalmodel ontwikkeld door OpenAI. Het werkt door te voorspellen welk woord volgt op het vorige in een tekst, gebaseerd op enorm veel data. Maar, in tegenstelling tot mensen, begrijpt ChatGPT niet echt wat het zegt. Het is als een slimme robot die tekst na-aapt zonder de betekenis erachter te begrijpen. Dit is zowel een kracht als een zwakte van AI. Het maakt ChatGPT creatief, maar soms ook onnauwkeurig.

Maar hoe maakt het dan fouten?

Volgens een studie uit januari 2025, komt ongeveer 1,8% van de antwoorden van GPT-4 onterecht over, zoals feitelijke onjuistheden of hallucinaties, vooral in meer technische domeinen. (Vectara, 2025) De cijfers variëren echter sterk per model en toepassing. In sommige gespecialiseerde domeinen zoals wetgeving of medische zaken, kunnen de hallucinaties oplopen tot 50% van de tijd. (Nature, 2025) Dus, hoewel het model indrukwekkend is, kan het nog steeds veel fouten maken.

AI-hallucinaties kunnen ernstige gevolgen hebben, vooral wanneer mensen vertrouwt worden op verkeerde informatie:

  1. De ‘moordenaar’ die geen moordenaar was
    Een Noorse gebruiker ontdekte dat ChatGPT hem beschreef als een veroordeelde moordenaar van zijn kinderen, terwijl dit volledig verzonnen was. De schade aan zijn reputatie was enorm, en de zaak leidde tot een klacht bij de autoriteiten. 
  2. De niet-bestaande rechtszaak
    In 2023 gebruikte een Amerikaanse advocaat ChatGPT om juridische referenties te vinden, maar het model gaf hem foutieve juridische cases. Deze “foutieve” bronnen werden uiteindelijk gebruikt in een rechtszaak, wat leidde tot boetes voor het indienen van onjuiste informatie.
  3. Verkeerde medische informatie
    In medische toepassingen kan het model soms verkeerde diagnostische informatie geven, wat ernstige gevolgen kan hebben voor patiëntenzorg. Medische professionals hebben gemeld dat AI-hallucinaties hun werk bemoeilijken, vooral bij het stellen van diagnoses.
  4. Feitelijke fouten in wetenschappelijke literatuur
    Een 2024-studie toonde aan dat ChatGPT, wanneer het werd gevraagd naar wetenschappelijke artikelen, regelmatig foutieve auteurs en publicatiejaren vermeldde. Dit is niet alleen verwarrend, maar kan ook de wetenschappelijke integriteit schaden. 
  5. Verkeerde samenvattingen in nieuws
    AI-modellen werden gebruikt om nieuwsartikelen samen te vatten, maar gaven vaak onjuiste of misleidende informatie. Dit leidde zelfs tot een rechtszaak tegen OpenAI voor het verspreiden van valse informatie via ChatGPT. 

Hoe voorkom je dat ChatGPT onzin praat?

Gelukkig zijn er manieren om deze fouten te minimaliseren. 
Een aantal tips die ik altijd mee geef in mijn AI-trainingen:

  1. Wees duidelijk en specifiek in je prompts
    Hoe specifieker je vraagt, hoe groter de kans op een correct antwoord. In plaats van “Vertel me iets over de aarde”, kun je beter vragen “Waarom is de lucht blauw?” Dit dwingt ChatGPT om de context goed te begrijpen.
  2. Gebruik Chain-of-Thought (COT) redeneren
    Door ChatGPT stap voor stap te laten nadenken, kun je de kans op fouten verkleinen. Vraag bijvoorbeeld eerst: “Wat is de lucht?” en laat het model verder redeneren naar het specifieke antwoord. Dit helpt het model om complexere antwoorden te geven zonder in de war te raken.
  3. Controleer de feiten
    Zelfs de beste AI-modellen kunnen fouten maken. Controleer altijd belangrijke informatie met betrouwbare externe bronnen zoals nieuwswebsites of wetenschappelijke publicaties. Een simpele zoekopdracht kan soms wonderen doen.
  4. Gebruik Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    Deze techniek maakt gebruik van externe databronnen, zoals wetenschappelijke databases of juridische documenten, om de antwoorden van AI te valideren en te verbeteren. Het is vooral handig in domeinen die afhankelijk zijn van precisie, zoals de geneeskunde of wetgeving. (nature.com)

De technologie blijft zich snel ontwikkelen. Er worden steeds meer technieken ontwikkeld om AI-hallucinaties te verminderen. Sommige AI-modellen worden bijvoorbeeld getraind om een soort ‘zelfreflectie’ toe te passen en hun antwoorden af te stemmen op de betrouwbaarheid van hun kennis. Ook wordt er steeds vaker gebruikgemaakt van fact-checking systemen die helpen om de waarheid te verifiëren. 

Maar zelfs met deze verbeteringen blijft het een uitdaging om volledig foutloze AI te creëren. Daarom is het belangrijk om altijd kritisch te blijven en AI als hulpmiddel te gebruiken, niet als de ultieme bron van waarheid.

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

Iedereen kan nu een deepfake maken – maar kun jij het herkennen? (3 tips)

Je hebt geen studio nodig. Geen green screen. Geen acteur. En geen Hollywood-budget. Alleen een paar foto’s, een script, en een paar klikken. In nog geen 10 minuten kun jij vandaag een deepfake maken die zó echt lijkt, dat zelfs je moeder erin trapt. 

Klinkt als sciencefiction of enkel voor tech experts? Nope. Het is 2025. En de tools zijn gewoon te koop. Neem bijvoorbeeld HeyGen. Je uploadt een foto, typt een tekst in, kiest een stem – en binnen een paar minuten praat jouw gezicht met jouw stem. Of iemand anders’ gezicht met jouw stem. Of jouw gezicht met iemand anders’ stem. You get the idea. Dat gebeurde laatst bijna bij de moeder van een vriend van mij. Zij dacht dat haar zoon belde. Maar het bleek een scammer te zijn, die zijn stem had gekloond. 

Of Synthesia. Daar kies je uit een hele galerij aan menselijke avatars. Upload je script en… klaar. Jij of iemand anders staat daar ineens een perfect gearticuleerde video toe te spreken – in 40 talen, met natuurlijke mimiek en oogbewegingen.

Wil je nog een stapje verder? DeepFaceLab laat je gezichten 1-op-1 verwisselen in bestaande video’s. Denk aan een filmfragment, een interview of een toespraak. Vervang het gezicht, pas de stem aan, en klaar ben je.

En het blijft niet bij video. GPT-modellen kunnen nu zelfs geloofwaardige valse documenten maken. In India is onlangs ontdekt dat je met simpele prompts nepaadhaar- en PAN-kaarten kon genereren — het digitale identiteitsbewijs waar miljoenen mensen op vertrouwen. Een ramp in wording voor digitale fraude.

Dat klinkt heftig. En dat ís het ook. Want dit is geen toekomstmuziek meer.

Ferrari beleefde vorig jaar bijna z’n eigen deepfake-crisis. Een nep-CEO belde medewerkers met een nagemaakte stem, en vroeg om gevoelige informatie. Het klonk zó echt dat de alarmbellen pas laat gingen rinkelen. Uiteindelijk werd de oplichter ontmaskerd, maar het had net zo goed fout kunnen aflopen.

Ook in Nederland neemt het aantal deepfake-fraudes snel toe. Volgens een recent onderzoek van Nederland Digitaal zijn valse video’s, stemmen en identiteitsbewijzen in opmars als fraudemiddel. Criminelen gebruiken AI om geloofwaardige leugens te fabriceren — en bedrijven én burgers trappen erin. We hebben het niet meer over phishing-mails met spelfouten, maar over hyperrealistische CEO’s die je bellen met een dringend verzoek.

Dus: wat kun je doen?

Eén: Check de bron. Als je een video of stem hoort met een opvallend verzoek, neem altijd apart contact op via een ander kanaal. Geen WhatsApp, maar een belletje. Geen mail, maar een videocall.

Twee: Let op het onmenselijke. Deepfakes zijn goed, maar nog niet perfect. Let op rare knipperpatronen, houterige gezichtsbewegingen of emoties die nét niet kloppen. Bij stemdeepfakes: een monotone toon, onlogisch ritme, of opvallend slechte geluidskwaliteit zijn rode vlaggen.

Drie: Train je team. Of je nu ondernemer bent, HR’er of finance professional: zorg dat je collega’s weten wat deepfakes zijn en hoe ze klinken of eruitzien. Een klein stukje awareness kan duizenden euro’s of je reputatie schelen.

De technologie is hier. De drempel is weg. En het verschil tussen echt en nep vervaagt steeds sneller.

Dus als je morgen een video ziet die “te goed is om waar te zijn”? Check even twee keer. Of drie. Want een deepfake maken… dat kan tegenwoordig iedereen. De vraag is: kun jij het nog herkennen?

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

Je slimste collega is geen mens (meer)

Je slimste collega is geen mens (meer)

Je kent ze wel: die slimste collega die altijd snacks meeneemt naar vergaderingen en precies weet wanneer jij even vastloopt. Maar wat als ik je vertel dat jouw meest waardevolle teamgenoot straks géén mens is… maar een AI?

Volgens een nieuwe studie van Harvard en Procter & Gamble is AI niet zomaar een slimme tool, maar een échte cybernetic teammate – een digitale collega die meedenkt, meehelpt én je gelukkiger maakt op je werk. Wacht, wat?

776 professionals deden mee aan een grootschalig experiment. Sommigen werkten alleen, anderen in duo’s. En de helft kreeg toegang tot ChatGPT-4 of GPT-4o. De resultaten? Iemand die alleen werkt mét AI presteert net zo goed als een team van twee zonder AI. Een team mét AI levert vaker top-oplossingen, werkt sneller, en schrijft méér én beter. En misschien nog verrassender: mensen voelden zich blijer, energieker én minder gestrest als ze AI gebruikten. Ja, echt.

Zonder AI bleven specialisten keurig in hun hokje: de R&D’er dacht technisch, de marketeer dacht commercieel. Maar met AI? Kregen ze ineens ideeën buiten hun eigen vakgebied. Het is alsof AI je helpt om ‘even iemand anders te zijn’ – met een bredere blik. Zelfs mensen met minder ervaring presteerden op het niveau van senior collega’s. AI maakte van ‘de junior’ ineens een expert-in-wording. En dat zorgt voor iets bijzonders: meer gelijkheid, meer samenwerking, en méér kansen.

Er zit wel een maar aan dit mooie verhaal. Want als je AI alleen gebruikt om je werk over te nemen – zonder zelf nog na te denken – dan verslapt je kritisch vermogen. Onderzoeken tonen dat wie té afhankelijk wordt van AI, minder creatief én minder scherp wordt. Dus: gebruik AI niet als kruk, maar als sparringpartner. Stel vragen, denk mee, daag het uit. Dan word jij er ook écht slimmer van.

De grote les? AI verandert niet alleen wat we doen op werk, maar hoe we samenwerken. Het is geen spreadsheet 2.0, het is een slimste collega 2.0. Een cyber-collega die niet klaagt, niet luncht, maar wél helpt om beter werk te leveren. Dus de volgende keer dat je denkt: “Kan AI dit voor me doen?” Vraag jezelf dan af: “Kan AI dit samen met mij doen?” Want misschien zit je beste collega straks… in je laptop.

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

5x AI als coach | zo gebruik ik ChatGPT als spiegel, tegenspeler én sparringpartner

5x AI als coach | zo gebruik ik ChatGPT als spiegel, tegenspeler én sparringpartner

Weet je wat ik het leukste vind aan AI? Dat het niet alleen slim is, maar ook verrassend goed kan coachen. Geen zweverige praat, gewoon slimme vragen, creatieve ideeën en eerlijke feedback, 24/7. Vijf voorbeelden:

5x AI als coach

1. De Reflectieve Spiegel

Aan het eind van de dag gebruik ik AI vaak als een soort digitale spiegel. Dan vraag ik bijvoorbeeld: ‘Stel me drie goede vragen om te reflecteren op mijn werkdag’, of ‘Help me begrijpen waarom ik zo heftig reageerde tijdens dat overleg.’ De antwoorden zijn vaak raak. AI stelt vragen zoals: ‘Wat had je nodig op dat moment, maar kreeg je niet?’ of ‘Wat zou je tegen een vriend zeggen in dezelfde situatie?’ Zo kom ik tot inzichten waar ik anders nooit bij stil zou staan. Even stilstaan. Even graven. En soms kom je tot iets wat echt blijft hangen.

2. De Creatieve Vonk

Als ik vastloop in een idee, een presentatie, een strategie, dan roep ik de Creatieve Vonk erbij. Stel: ik wil iets uitleggen maar het blijft saai klinken. Dan vraag ik: ‘Bedenk 10 ongewone manieren om dit onderwerp uit te leggen aan een kind van 8,’ of ‘Hoe zou een kunstenaar dit aanpakken?’ Wat eruit komt is vaak verrassend — van kinderboek-metaforen tot compleet andere invalshoeken. En eerlijk? Meer dan eens zat daar het begin van een briljant idee tussen.

3. De Gesprekssimulator

Dit is misschien wel mijn favoriet als ik me moet voorbereiden op een lastig gesprek. Bijvoorbeeld als ik een collega moet aanspreken op gemiste deadlines. Dan zeg ik tegen AI: ‘Speel die collega en reageer defensief op mijn feedback.’ Vervolgens ga ik het gesprek aan en reageert AI realistisch — met tegenwerpingen, ontwijkend gedrag, soms zelfs emotioneel. Daarna vraag ik simpelweg: ‘Wat had ik beter kunnen doen?’ en krijg ik directe, concrete feedback. Het is oefenen met impact, zonder risico.

4. De Tegendenker

Soms ben ik zó enthousiast over een nieuw idee, dat ik vergeet kritisch te kijken. Dan gebruik ik AI als tegenspeler. Ik zeg bijvoorbeeld: ‘Speel de advocaat van de duivel. Waarom is dit een slecht idee?’ Of: ‘Welke drie dingen kunnen hier volledig misgaan?’ Binnen seconden krijg ik scherpe tegenargumenten terug die me dwingen om mijn plan beter te onderbouwen. Niet altijd leuk, wél heel effectief. Vooral als je jezelf serieus wilt uitdagen.

5. De Impro-Coach

Wil je leren improviseren, beter reageren onder druk, of creatiever worden in hoe je jezelf presenteert? Dan is dit de leukste van allemaal. Ik gebruik AI dan als speelse partner. Bijvoorbeeld door te zeggen: ‘Daag me uit met een storytelling-oefening waarin ik een mop moet vertellen alsof ik een nieuwslezer ben,’ of ‘Stel me onverwachte vragen alsof ik live word geïnterviewd.’ Je komt in situaties waar je niet op voorbereid bent — en dat is precies het punt. Het scherpt je denken en maakt je losser in je spreken.

Dus… is AI een vervanger van een echte coach? Nee. Maar het is wél een waanzinnig goede aanvulling. Deze vijf types – van spiegel tot tegenspeler – helpen mij dagelijks groeien, denken, oefenen en verrassen. En het mooiste is: jij kunt dit ook. Gewoon, met een paar slimme vragen op het juiste moment. In een tool als ChatGPT of Gemini, die je gratis kan gebruiken, zonder zelfs een account aan te maken.

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

The Battle for AI Supremacy: Manus as China’s Boldest Move Yet?

The Battle for AI Supremacy: Manus as China’s Boldest Move Yet?

The race for AI dominance is starting to look more and more like a digital Cold War between the US and China. While the US has long led the way with companies like OpenAI and Google, China is now making serious moves to close the gap. Earlier this year, the launch of DeepSeek already shook up the sector—and now there’s Manus: an AI agent that not only responds to commands but can also perform tasks independently. I finally got the chance to test this tool and share my experience in this new article.

These days, we’re seeing weekly updates from major AI platforms. Faster, smarter, with improved reasoning and source referencing. I previously wrote about my mixed experiences with AI agents like GPT Operator and DeepSeek. More recently, I saw countless intriguing use cases pop up featuring the new Chinese AI-hype: Manus. In my view, Manus is no longer just a chatbot—it’s an AI that can think, plan, and execute without constant human supervision.

Manus positions itself as a direct challenger to OpenAI’s Operator and DeepResearch. Some have even called its launch a “second DeepSeek moment,” not just because of its sharp user pricing but also due to the quality of its output. But is this really the next big breakthrough—or just smart marketing?

Jack-of-all-Manus

Manus is an AI agent developed by the Chinese company Butterfly Effect. What sets the tool apart is its so-called multi-agent architecture. Instead of one AI model trying to do everything, Manus uses a combination of specialized sub-agents. This allows tasks to be split and handled more efficiently.

In theory, Manus could plan an entire trip: search for flights, book hotels, compare prices, and even create a travel itinerary. Or assist a recruiter by analyzing résumés, ranking candidates, and drafting interview questions. This is a fundamentally different approach from classic chatbots like ChatGPT, which still require human supervision to complete most tasks accurately.

Much like DeepSeek—proving that high-quality AI models can be built with a fraction of Western budgets—Manus aims to make a similar impact in the AI-agent category. Which, in my view, is still the biggest AI trend of the year.

Why the Hype Around Manus?

Manus isn’t just technologically interesting—it’s also a marketing masterpiece. The first demo videos went viral instantly, showing off an AI that could independently manage complex tasks.

It struck a chord: within days, the Manus community grew to over 180,000 members on Discord, with invite codes selling online for thousands of dollars.

That exclusivity—invite-only access—helped build the hype even more. Just like with DeepSeek, it created the impression that Manus was a gamechanger, available only to a select few. On top of that, the geopolitical rivalry between China and the US plays a strong role. Many Chinese users see Manus as a symbol of technological independence and a direct response to OpenAI and Google.

But the real question remains: does it actually work, and does it deliver on its promises?

Three Types of Tests with Manus

To test the promises of Manus, I put the platform through three real-world tasks I’m currently working on.

1. Booking a Vacation

I’m planning to go hiking in Iceland this June. But I have some specific preferences: a different hike each day, specific flights, a certain type of lodging, and side activities like spa visits. Manus was able to find flights and list some good hotels, but couldn’t complete the bookings. It also missed key details like baggage fees for my hiking gear.

2. Creating a Marketing Campaign

For one of my businesses, I asked Manus to set up a complete social media strategy, including ads and audience analysis. The results were surprisingly impressive: Manus analyzed competitors, created a posting schedule, and even generated ad copy. But after a review, some suggestions turned out to be unrealistic or based on outdated data. Bummer!

3. Automating a Recruitment Process

For a large event I’m organizing, I wanted Manus to help select from volunteers who submitted applications. While the AI gave solid suggestions, a deeper look revealed that some rejections were unfair. The system struggled with nuance in work experience and favored keyword-heavy résumés over actual qualifications.

Execution Falls Short

Manus is great at structuring and planning tasks efficiently, but in my opinion, its execution still leaves much to be desired. It’s not a fully autonomous AI, but more like a clever assistant that can take over parts of tasks—but still needs human oversight.

The tool struggles with reliability. On various forums and group chats, I saw users reporting that the AI would get stuck in infinite loops or generate incorrect information. This is a major issue for applications where precision matters—such as financial analysis for crypto trading.

Speed is another weak point. While OpenAI’s DeepResearch completes tasks in seconds, Manus often takes minutes. I tested this a few times, and for more complex tasks, it took quite a while to generate a usable result.

There’s also a lack of transparency. Butterfly Effect gives little detail on how the AI actually works. It’s not a fully new tool either, but a so-called “wrapper” built on existing models like Anthropic’s Claude and Alibaba’s Qwen. How much of it is truly innovative remains unclear.

And then there’s the issue of privacy and security. Just like with DeepSeek, Manus raises concerns about data protection. Western companies will likely be hesitant to grant a Chinese AI access to sensitive business information—especially given China’s strict regulations on data collection and state control. Not to mention the recent backlash surrounding DeepSeek.

Will We Keep Hearing About Manus?

Manus AI has the potential to usher in a new era of autonomous AI agents—but it’s not quite there yet. The technology is promising, but far from flawless. It feels like a rough diamond that still needs a lot of polishing before it can truly compete with established players.

If Butterfly Effect improves its infrastructure, increases reliability, and becomes more transparent about how Manus works, it could become a serious contender in the AI race—especially at its current price point. Also because it’s far easier to use than GPT’s Operator. Until then, Manus remains a fascinating experiment—with tons of potential, but also plenty of work to be done.

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

Manus: een marketingmeesterwerk, maakt deze nieuwe AI-tool het waar?

Manus: een marketingmeesterwerk, maakt deze nieuwe AI-tool het waar?

De strijd om AI-hegemonie lijkt steeds meer op een digitale Koude Oorlog tussen de VS en China. Waar de Amerikanen jarenlang een voorsprong hadden met bedrijven als OpenAI en Google, zet China nu grote stappen om deze achterstand in te halen. De lancering van DeepSeek eerder dit jaar schudde de sector al op, en nu is er Manus – een AI-agent die niet alleen reageert op commando’s, maar zelfstandig taken uitvoert. Ik heb eindelijk de kans gekregen om deze tool te testen en deel mijn ervaringen in dit nieuwe artikel.

We zien inmiddels wekelijks wel updates van de bekende platformen voorbijkomen. Sneller, slimmer, maar ook betere redenatie en bronvermelding. Eerder schreef ik hier al over mijn gemengde ervaringen met zowel AI agentsGPT Operator als DeepSeek. Nu zag ik de afgelopen tijd onwijs veel interessante use cases voorbij komen van de nieuwe Chinese AI-hype Manus. Manus is in mijn optiek geen eenvoudige chatbot meer, maar een AI die kan nadenken, plannen en uitvoeren zonder constante menselijke begeleiding.

Manus positioneert zichzelf ook als een directe uitdager van OpenAI’s Operator en DeepResearch. De introductie werd door sommigen al een ‘tweede DeepSeek-moment’ genoemd. Niet alleen door de scherpe kostprijs voor gebruikers, maar ook de kwaliteit van de output. Maar is dit echt de volgende grote doorbraak, of vooral een slimme marketingcampagne?

Multi-manusje van alles

Manus is een AI-agent en ontwikkeld door het Chinese bedrijf Butterfly Effect. De AI-tool onderscheidt zich door zijn zogenaamde ‘multi-agent architectuur’. In plaats van één AI-model dat alles probeert te doen, gebruikt Manus een combinatie van verschillende gespecialiseerde sub-agents. Dit maakt het mogelijk om taken op te splitsen en efficiënter te verwerken.

In theorie zou Manus een volledige reis kunnen plannen: het zoekt vluchten, boekt een hotel, vergelijkt prijzen en stelt zelfs een reisschema op. Of het helpt een recruiter door cv’s te analyseren, kandidaten te rangschikken en zelfs sollicitatievragen op te stellen. Dit is een fundamenteel andere aanpak dan klassieke chatbots zoals ChatGPT, die altijd menselijke begeleiding nodig hebben om een taak correct af te ronden.

Vergelijkbaar met DeepSeek, dat bewees dat hoogwaardige AI-modellen ook met een fractie van de westerse budgetten kunnen worden gebouwd, probeert Manus nu eenzelfde impact te maken – maar dan in de categorie AI-agents. Wat ik nog steeds voorzie als dé grote AI-trend dit jaar.

Waarom is Manus nu zo’n hype?

Manus is niet alleen technologisch interessant, maar ook echt weer een marketingmeesterwerk. De eerste demonstratievideo’s gingen direct viraal, waarin de AI werd gepresenteerd als een revolutionair systeem dat complexe taken volledig zelfstandig kon afhandelen.

Dit sloeg aan: binnen enkele dagen groeide de Manus-community tot meer dan 180.000 leden op Discord, en invite-codes werden online verkocht voor duizenden dollars.

De exclusiviteit – alleen toegang op uitnodiging – hielp in naar mijn idee de hype verder op te bouwen. Net als bij DeepSeek werd het idee gecreëerd dat Manus een gamechanger was die slechts voor een select publiek beschikbaar was. Daarnaast speelt de geopolitieke rivaliteit tussen China en de VS natuurlijk een sterke rol. Veel Chinese gebruikers zien Manus als een symbool van technologische onafhankelijkheid en een antwoord op OpenAI en Google.

Maar de belangrijkste vraag blijf natuurlijkt: werkt het echt en doet het wat het belooft te doen?

Drie typen tests met Manus

Om de beloftes van Manus te testen, heb ik het platform op de proef gesteld met drie realistische taken waar ik ook echt mee bezig ben.

1. Vakantie boeken

Ik wil in juni een week gaan hiken in IJsland. Maar hier heb ik wel wat speciale wensen; elke dag een specifieke hike maken, bepaalde vluchten, bepaalde type overnachtingen, andere activiteiten zoals een spa etc. Manus slaagde erin om vluchten te vinden en een lijst met goede hotels op te stellen, maar kon de boekingen verder niet afronden. Bovendien miste het wel echt belangrijke details, zoals extra bagagekosten voor mijn hikespullen.

2. Marketingcampagne maken

Voor een van mijn bedrijven liet ik Manus een complete socialmediastrategie opzetten, inclusief advertenties en doelgroepanalyse. Het resultaat was bizar indrukwekkend: Manus analyseerde een aantal concurrenten, stelde een postschema op en genereerde zelfs advertentiecopy. Maar bij controle bleek dat sommige suggesties onrealistisch waren of gebaseerd op verouderde data. Bummer!

3. Sollicitatieproces automatiseren

Voor een groot event dat ik organiseer, wilde ik Manus een selectie laten maken van alle vrijwilligers die een sollicitatie hebben ingestuurd. Hoewel de AI goede suggesties gaf, bleek bij nadere check dat sommige afwijzingen onterecht waren. Het systeem had moeite met nuances in werkervaring en gaf de voorkeur aan cv’s met veel trefwoorden in plaats van inhoudelijke kwalificaties.

Uitvoering laat te wensen over

Manus kan taken heel mooi efficiënt structureren en plannen, maar de uitvoering laat in mijn optiek nog te wensen over. Het is geen volledig zelfstandige AI, eerder een slimme assistent die echt wel wat taken uit handen kan nemen, maar nog steeds ook menselijke controle nodig heeft.

Want de tool kampt echt met betrouwbaarheidsproblemen. Ik las op de diverse fora en zag in allerlei groepen andere gebruikers meldden dat de AI soms vastloopt in oneindige loops of verkeerde informatie genereert. Dit kan een groot probleem zijn voor toepassingen waarbij nauwkeurigheid belangrijk is, zoals financiële analyses voor cryptohandel.

Ook de snelheid is een zwak punt. Waar OpenAI’s DeepResearch taken in enkele seconden afrondt, doet Manus er vaak minuten over. Ik heb dit een paar keer getest, maar vooral bij complexere opdrachten duurt het lang voordat de AI een werkbaar resultaat oplevert.

Daarnaast is er gebrek aan transparantie. Butterfly Effect geeft weinig details over hoe de AI precies werkt. Het is trouwens geen volledig nieuwe tool, maar een zogenaamde ‘wrapper’. Manus bouwt voort op bestaande modellen zoals Anthropic’s Claude en Alibaba’s Qwen, maar in welke mate het zelf innovatief is, blijft onduidelijk.

Tot slot is er de kwestie van privacy en veiligheid. Net als bij DeepSeek roept Manus vragen op over gegevensbescherming. Westerse bedrijven zullen terughoudend zijn om een AI uit China toegang te geven tot gevoelige bedrijfsinformatie, zeker gezien China’s strikte regelgeving rondom dataverzameling en staatscontrole. Vooral na alle backlash rondom DeepSeek in de afgelopen tijd.

Gaan we er nog veel van horen?

Manus AI heeft de potentie om een nieuw tijdperk van autonome AI-agents in te luiden, maar het is nog niet zover. De technologie is veelbelovend, maar echt nog niet foutloos. Het lijkt op een ruwe diamant die nog veel geslepen moet worden voordat het echt kan concurreren met gevestigde spelers.

Als Butterfly Effect de infrastructuur verbetert, de betrouwbaarheid vergroot en transparanter wordt over hoe Manus werkt, kan het een serieuze uitdager worden in de AI-race. Vooral met de prijzen die het hanteert. Daarnaast omdat het een stuk makkelijker te gebruiken is dan de Operator van GPT. Tot die tijd blijft het vooral een fascinerend experiment – met een hoop potentie, maar ook een hoop werk aan de winkel.

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

On My 38th Birthday: 38 Hacks That Have Transformed My Life Over the Past 37 Years

On My 38th Birthday: 38 Hacks That Have Transformed My Life Over the Past 37 Years

Today I get to turn 38. What an incredible privilege.
After balancing on the edge of death myself and having to bury far too many people in recent years, I see every day I wake up as a gift. My mother recently told me she hadn’t seen me this happy in years. I’ve never been this fit, I live a truly ‘rich’ life filled with dear family and friends. I face a steady stream of business challenges and countless other experiences that make life more beautiful with each passing year.

Thanks to my personal ‘braintrust’ (loved ones and professionals who support, challenge, and inspire me), I’m constantly working on personal development. Ongoing self-analysis, writing and refining personal plans daily, reading and listening a lot, taking at least one course every year, always seeking meaningful connections and being open to unexpected cross-pollination.

Alongside the positive feedback I receive about my mental and physical state and the way I approach my work, people often ask how I manage certain things—how I structure my mornings, how I stay so organized. On previous birthdays, I’ve shared my top 35 life lessons and 37 questions I ask myself continuously. This year, I thought I’d share 38 hacks that helped shape who I am today.


1. Eat that frog
Our brain loves dopamine snacks—emails, messages, and app notifications it can quickly tick off. But they also create mental noise. That’s why I always start my workday with the biggest or most dreaded task. My coach Paul Rulkens calls it: “Eat your frog.” I pick this task every Friday for the week ahead and re-check it the night before. Sometimes it takes an hour, other times until after lunch. But it ensures I tackle what really matters—and the satisfaction afterward is unbeatable. Only then do I open my inbox.

2. Habit stacking
From James Clear—one of my favorite authors. Combine certain actions until they become habits. My phone lies on the couch in the living room, with a book on top and my meditation bowl on top of that. It reminds me: first meditate, then read, and only then (hardly ever) check my phone. I’ve built up so many habits this way that they now feel automatic.

3. Start by reading
My day starts with reading at least 10–20 pages. Only non-fiction, usually five books on rotation. It sparks great ideas and provides a calm start to my day. The benefits are so clear that I never skip it: reading comes first.

4. Prevent brain rot
A while back, my brain felt completely off. I analyzed it and found my phone usage was the cause—what scientists call “brain rot.” One of the fixes was setting my phone to grayscale (thank you, Irene!). I now spend over an hour less per day on my phone.

[Guide for iPhone / Android]

5. Binaural beats
I’ve become fascinated by non-supplement ways to positively influence the brain. I’ve already defined over 30 tricks for my TalkLikeTED courses on storytelling and presenting. One tool I love: binaural beats. They help me stay mentally sharp and focused. You’ll find plenty of playlists on YouTube or Spotify. Tip: use headphones, not earbuds.

6. Sleep hygiene
Matt Walker’s book Why We Sleep (also a great podcast) opened my eyes. Sleep quality can be greatly improved through small adjustments. I sleep well—likely thanks to six years of no alcohol, enjoyable work, daily exercise, healthy eating, and these habits based on Matt’s advice:

  • I turn off all screens by 6 or 7 PM to allow natural melatonin production.
  • I wear orange-tinted glasses in the evening (Somnoblue or a €1 version from AliExpress).
  • I avoid coffee after noon—caffeine’s half-life is 4–5 hours, and late coffee ruins sleep.
  • I wrap up my workday with a summary and plan for tomorrow—no “oh right!” moments in bed.

7. “You gain strength, courage, and confidence by every experience in which you really stop to look fear in the face.” – Eleanor Roosevelt
Every year, I seek a challenge that scares me—something my reptile brain screams “no!” to. It becomes a year-long project filled with anticipation. Last year: I climbed 7 volcanoes in Ecuador. This year: Manaslu (Nepal, 8,150m). Next year: Everest (8,800m). The reward? Absolutely priceless.

8. Make big tasks small = get big things done
The brain hates big tasks. Too overwhelming. So I break them down into smaller chunks. A paragraph instead of a chapter. A chapter instead of a book. That’s how I’ve written three books, built businesses, and organized large events.

9. Pomodoro technique
One of my favorite time management tools. Besides my “frog,” I work in focused blocks of 25 minutes with 5-minute breaks.

10. No one thinks about you as much as you do
I used to worry a lot about what others thought of me—until I learned about the “spotlight effect.” People are mostly thinking about themselves. Realizing this freed me to stop holding back.

11. “Man muss immer umkehren”
Always turn around. Rethink. Look from another angle. This phrase comes from mathematics, but it applies everywhere. Stuck? Flip it. Don’t seek confirmation, look for the opposite. Rephrase the question. By playing with perspective, you discover solutions you’d never considered. Sometimes, the reverse path is the fastest way forward.

12. Postmortem before the start
Why wait until something goes wrong to learn from it? I flip that logic and do a mental postmortem before a project starts. What could go wrong? What are the pitfalls? By identifying possible mistakes upfront, I avoid them becoming real. This has helped me dodge countless issues in both my own events and those I organize for clients.

13. Walk off the lunch dip
Just five minutes of walking after a meal can stabilize your blood sugar and prevent energy crashes. Since I started this habit, I no longer experience afternoon slumps. Standing helps a little, but walking is far more effective. Tiny habit, huge energy boost.

14. Less switching, more doing
Task-switching drains your brain. Every switch requires you to refocus, costing time and energy. I try to work on one task at a time, start to finish. Fully immerse, then move on. Less noise, more clarity, and by day’s end, I’m still mentally fresh.

15. Clear meetings or no Jan
I got sick of unnecessary meetings—unstructured, chatty, and with no outcomes. So I flipped the script: I only attend meetings (virtual or in-person) when there’s a clear objective, an agenda, and a reason why I specifically need to be there. Otherwise, I don’t show. It keeps my schedule clean and meetings productive. Casual catch-ups? I schedule those separately—and always in person.

16. No multitasking
The brain tempts us to multitask, especially during virtual meetings. But science is clear: multitasking is the #1 brain drainer. Microsoft found it was a major cause of “Zoom fatigue” during COVID. I’ve stopped entirely—if I check email during a call, I feel completely wiped afterward.

17. Slumber with a key
Sometimes I have intense days—multiple talks and trainings with little downtime. Around lunch, I use a trick from Edison and Dalí: nap with a key in hand. As you doze off, the key drops, and you wake up—right in the moment when the brain makes its most creative connections. That dreamy in-between state? Pure gold.

18. 20-20-2 Rule
Learned from Raymond Heunen, an ophthalmologist and former client: every 20 minutes, look at something 6 meters away for 20 seconds, and spend at least 2 hours outside daily. I combine this with Pomodoro breaks. It relaxes the eyes and reduces fatigue—a huge help in a screen-heavy world.

19. The power of looking back
When climbing mountains, it’s tempting to only look forward. But looking back shows how far you’ve come—and reminds you to appreciate the journey. I do the same in daily life. Reflection isn’t standing still; it’s realizing what you’ve achieved. That gives strength to keep going.

20. Giving is all we have
Since I was 15, I’ve volunteered—and it’s given me more than I ever expected. My thesis was on the impact of volunteering—not just globally, but personally. The absence of transactions or expectations means you give because you want to. It creates connection, energy, and perspective. Giving, in the end, is all that truly matters.

21. The energy structure
My day follows a specific energy flow: two hours of thinking/creative work, then execution. Only afterward do I tackle emails and calls, ending with low-energy tasks. This structure optimizes my energy and keeps distractions at bay. I never schedule calls in the morning—it’s sacred time. Emails? I check them at fixed times. I also evaluate my energy monthly: what gives it, what drains it? I use that insight to plan the next month.

22. Bye-bye, chore tasks
McKinsey found that 61% of work is “chores”—repetitive, boring, inefficient. I’ve identified which ones I can outsource to AI. Tasks I used to do myself are now done faster, smarter—or fully automated. That saves time and mental energy. I walk the talk—I speak about AI weekly on stage. Today’s tools aren’t just cool; they’re powerful. Using them smartly frees up space for creativity and impact.

23. Walking meetings
I’ve almost completely stopped doing video calls—except with new contacts. Instead, I walk while calling. It clears my head and boosts creativity. Stanford research shows walking improves creative thinking by 60%. Whether outdoors or on a treadmill—movement enhances mental performance. Søren Kierkegaard already knew: “I walk myself into well-being and away from every illness.”

24. System goals > outcome goals
Instead of chasing end goals, I focus on the systems behind them. Strong routines and consistent action lead to results—no big sprints needed. Want to write a book? Focus on daily writing. Want to get fit? Build a training routine. Nail the process, and the outcome will follow.

25. Stop starting, start finishing
Doing too much at once often means finishing nothing. I aim for fewer, better. One completed task beats five half-done ones. Each finished task fuels momentum and frees up energy for what’s next. Less fragmentation, more impact.

26. Memento mori
I’ve been on the edge of death in the ICU. It forces you to face your mortality. The future is uncertain, the past is fixed. What matters is now. Memento mori—remember you will die. Not to scare, but to remind us how precious time is. I live more in the moment now: planning beautiful trips and new experiences. Every day is a chance—use it well.

27. Intermittent fasting
I’ve been doing the 16:8 method (fast 16 hours, eat for 8) and 5:2 variation (weekdays only) for years. I haven’t been sick since, lost fat (thanks also to exercise), and enjoy stable energy all day. No hunger crashes, no afternoon slumps—just focus. Not eating at the right times changed everything.

28. Small gestures, big impact
A compliment to the janitor. A kind word to the barista. No agenda—just kindness. Such simple acts can make someone’s whole day. It costs nothing but means everything. And best of all? It works both ways.

29. Think Week – because breakthroughs start with a break
Every six months, I take a Think Week—no meetings, no tech. It’s not indulgence; it’s essential. Removing noise creates space for ideas, insight, and re-evaluation. Offline, my mind is sharper than ever.

30. Effectiveness > Efficiency
It’s easy to be busy. But are you working on what matters? Efficiency = doing things well. Effectiveness = doing the right things. Peter Drucker’s The Effective Executive nails this. Being productive only counts when it moves you forward in the right direction.

31. Channel focus
Years ago, I was nearly burned out—not from work, but from distractions. I received messages on way too many platforms: email, WhatsApp, Instagram, Facebook, Telegram, Signal… it was chaos. Add the “snack bar” phone model—always on, always reacting—and you’ve got constant stress. I now keep my phone off unless I have scheduled calls. I only use email so everything comes to one place. It’s incredibly effective.

32. Better listening
We don’t listen anymore. Conversations suffer because of it. The book You’re Not Listening (thanks, Daan Eijwoudt!) was a game-changer for me. Even placing your phone on the table signals disrespect—and breaks connection. I always wait until all phones are off the table before starting a real conversation.

33. What if this could be easier?
Our brain loves simplicity. Whether in communication or work, I often ask: “Could this be easier?” Fewer steps, less complexity. In presentations, that means cutting. In work, it means smarter structure. Work smarter—not harder—and you’ll get better results.

34. Avoiding hard conversations? That’s just delayed pain.
Every tough conversation you avoid adds interest to a growing emotional debt. Problems don’t solve themselves. Relationships don’t heal over time without effort. Address issues early, while they’re small. It prevents major fallout later.

35. No
The more you say no, the more you achieve. I’ve learned to see requests differently—and say “no” much more often. The greatest thinkers and entrepreneurs—Steve Jobs, Warren Buffett, Richard Feynman—mastered the art of refusal. Every “no” is a “yes” to what truly matters.

36. Handwritten = impact
In a world of emails and DMs, handwritten cards stand out. They feel sincere, take more effort, and leave a lasting impression. I send at least one every week. Maybe it’s old-school—but some things deserve a comeback.

37. The power of Post-its
I love working with clients using Post-its. No screens, no distractions—just thoughts on paper. It activates the prefrontal cortex, sparks reflection, and leads to sharper insights. Old-school? Maybe. But it works.

38. Broaden and build
I try not to complain. Not because life’s perfect, but because it doesn’t help. Complaining narrows perspective. Gratitude opens it. The more you focus on what’s right, the more room you create for growth. Success isn’t just reaching a goal—it’s how much you expand along the way. In knowledge, in perspective, in possibility. So instead of focusing on what’s missing, I choose to build on what’s already there.

“Life is really simple, but we insist on making it complicated.” – Confucius

admin

Jan Scheele werkt dertien jaar op het snijvlak van deep tech, strategie en leiderschap. Als keynote spreker en dagvoorzitter maakt hij technologie tastbaar voor boardrooms, directieteams en grote podia, zonder de complexiteit te versimpelen of te verbergen achter buzzwords.

Zijn achtergrond ligt in het bouwen. Als CEO van een technologie scale-up, oprichter van meerdere techbedrijven en organisator van meer dan vijftig TED-events wereldwijd zag hij van dichtbij hoe technologische keuzes doorwerken in strategie, governance en cultuur. Vanuit zijn betrokkenheid bij het World Economic Forum en de BCNL Foundation kijkt hij daarbij niet alleen naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat bestuurlijk houdbaar en maatschappelijk wenselijk is.

Hij publiceerde vijf boeken, waarvan twee Amazon-bestsellers, en schrijft wekelijks over AI, blockchain en de organisatorische gevolgen van deep tech. Zijn blogs bereikten inmiddels meer dan twee miljoen lezers.

Mijn wekelijkse

Shot inspiratie

Elke week ontvangen 400+ mensen een shot deep-tech inspiratie. Ook ontvangen? Schrijf je hier rechts gratis in.

Ik spam nooit en gebruik het mailadres
alleen voor deze nieuwsbrief.

Copyright © 2026 Jan Scheele

Ook elke week een shot deeptech inspiratie?

Meld je aan om elk weekend een gratis shot inspiratie te ontvangen in de mailbox.

Ik spam nooit en gebruik het mailadres
alleen voor deze nieuwsbrief.

Paid Search Marketing
Search Engine Optimization
Email Marketing
Conversion Rate Optimization
Social Media Marketing
Google Shopping
Influencer Marketing
Amazon Shopping
Explore all solutions