Iedereen leest deze week dezelfde kop: de Amerikaanse overheid dwong Anthropic om de nieuwste Claude-modellen uit te zetten, zelfs voor de eigen buitenlandse werknemers. Een technisch exportverhaaltje, lijkt het. Volgende nieuwsbericht.

Maar wie alleen het incident ziet, mist de aardverschuiving eronder.
Dit is namelijk de eerste keer dat Washington exportcontrole inzet om een commercieel AI-model wereldwijd uit de lucht te halen. Niet de chips. Niet de rekenkracht. Het model zelf. De intelligentie-laag wordt opeens behandeld als strategisch wapen, in dezelfde categorie als raketten en geavanceerde halfgeleiders.

Pikant detail dat de meeste koppen niet halen: het belastende onderzoek waarop de overheid zich baseert, lijkt te zijn geproduceerd door ingenieurs van Amazon. Datzelfde Amazon is tegelijk rivaal én een van de grootste investeerders in Anthropic. Nog een laag ironie: Anthropic omschreef dit model bij de aankondiging in april zelf als te goed in hacken om het zomaar vrij te geven. Wie zijn eigen creatie publiekelijk een wapen noemt, levert de overheid de argumenten om in te grijpen.

Het wordt pas echt groot als je een stap terug zet. In precies dezelfde weken introduceerde Bernie Sanders een wetsvoorstel om de Amerikaanse staat via een eenmalige belasting voor vijftig procent eigenaar te maken van OpenAI, Anthropic en xAI, inclusief stemrecht en bestuurszetels. Vanuit de andere politieke flank verkende Trump het idee dat de overheid belangen neemt in de grootste AI-labs. Geen gedachte-experiment, want in Intel nam diezelfde overheid al een stevig staatsbelang. Links en rechts bewegen, ieder om hun eigen redenen, dezelfde kant op. Frontier AI verschuift van privaat softwareproduct naar strategisch staatsbezit.

Wie de geschiedenis kent, ziet het patroon. In de jaren negentig classificeerde de VS sterke encryptie als munitie en wilde de overheid via een chip met een ingebouwde achterdeur meeluisteren. Activisten omzeilden dat door broncode simpelweg als boek te drukken, want tekst is beschermde meningsuiting. De les destijds: controle dreef de technologie vooral het land uit. Energie, telecom en halfgeleiders maakten dezelfde reis, van commerciële vinding naar nationaal belang. AI loopt hetzelfde pad, alleen in maanden in plaats van decennia.
De vraag die mij echt bezighoudt is niet of Anthropic dit nu wel of niet had moeten doen. Het is een ongemakkelijkere vraag. Wie zou die schakelaar eigenlijk in handen moeten hebben?

Vertrouwen we een handvol niet-gekozen techleiders in Silicon Valley meer dan een overheidsbureaucratie? Of belanden we, als we staatscontrole afwijzen, in een soort algoritmisch feodalisme waarin enkele bestuurskamers bepalen wat de wereld aan intelligentie mag gebruiken? Geen van beide antwoorden voelt comfortabel. Dat ongemak is precies waar het echte gesprek begint.

Voor Europa is de boodschap intussen pijnlijk helder. Toegang tot de beste modellen kan met één buitenlands besluit verdwijnen, op een vrijdagavond, zonder uitleg. Soevereiniteit is daarmee geen toekomstmuziek meer maar een vraag van vandaag.

Ik weet het antwoord niet. Ik weet wel dat we de verkeerde vraag stellen zolang we dit als een technisch nieuwtje afdoen.

De discussie over het basisinkomen is terug van (nooit echt) weggeweest, maar dit keer voelt het voor mij anders. Jarenlang was het vooral een interessant idee voor economen, denkers en idealisten. Nu zie ik het steeds vaker terugkomen in gesprekken over AI en de toekomst van werk. Dat is niet zo vreemd, want als technologie in hoog tempo complete functies, sectoren en zekerheden opschudt en vervangt, wordt de vraag bijna onvermijdelijk hoe we inkomen, werk en bestaanszekerheid opnieuw organiseren. In dit artikel duik ik in die vraag.

 

Een paar jaar geleden stond Rutger Bregman op mijn TEDx Maastricht event. Hij hield daar zijn inmiddels bekende pleidooi voor het basisinkomen. Een helder, goed onderbouwd en vooral hoopvol verhaal. Het ging over de gedachte dat we als samenleving iedereen een onvoorwaardelijke financiële basis kunnen geven.

Een goed verhaal op het verkeerde moment

Ik weet nog goed hoe dat in de zaal voelde. Mensen waren geïnteresseerd, soms zelfs enthousiast, maar ik proefde ook iets afwachtends. Alsof het een sterk idee was, maar nog niet iets van nu, maar voor later. Voor beleidsmakers, voor denkers, voor een volgende fase van onze economie. En om eerlijk te zijn, dacht ik dat zelf toen eigenlijk ook.

Het basisinkomen voelde voor mij in die periode vooral als een theoretisch debat. Iets waar je eindeloos over kon praten, schrijven en discussiëren, maar wat nog best ver af stond van de dagelijkse realiteit van organisaties, markten en werk. Dat gevoel is bij mij de afgelopen jaren langzaam verschoven, en de laatste tijd zelfs behoorlijk snel.

Waar het onderwerp lange tijd relatief stil bleef, zie ik het nu ineens overal weer opduiken. Niet alleen in politieke discussies, maar ook in gesprekken met ondernemers, investeerders en techleiders. De afgelopen tijd heb ik voor best wat publieken gestaan, die AI niet meer positief als versterking zien, maar juist als vervanging voor hun baan. De vraag wat er met al die professionals moet gebeuren, waar nu al het werk grotendeels door AI wordt vervangen, komt steeds vaker terug. Het idee van een basisinkomen is dan ook niet nieuw, de wereld eromheen is dat wel.

Het idee bleef hetzelfde, de wereld er om heen niet

Waar automatisering vroeger vooral fysiek werk raakte, schuift het nu steeds verder op richting kenniswerk. Rollen waarvan we dachten dat ze ‘veilig’ waren, staan ineens ter discussie. Denk aan juristen, marketeers, developers, consultants. Niet omdat ze verdwijnen van de ene op de andere dag, maar omdat één persoon met de juiste tools ineens het werk van vijf kan doen.

Dit heb ik de afgelopen maanden echt vaak teruggehoord in gesprekken met leiders van de meest uiteenlopende organisaties. Van advocatenkantoren tot marketing-agencies. Bedrijven die geen junioren meer aannemen en teams die kleiner worden, maar productiever. Rollen die niet verdwijnen, maar wel dunner worden. Dat voelt voor velen nu nog niet als een schokgolf, maar meer als een langzaam verschuivende onderstroom.

Je hoort dit ook steeds explicieter benoemd worden. Techleiders als Elon Musk en Sam Altman praten openlijk over een toekomst waarin werk fundamenteel verandert en een vorm van basisinkomen bijna onvermijdelijk wordt.

Terug naar Bregman en zijn TED talk, waar het ging het over armoedebestrijding en sociale zekerheid. Anno 2026 gaat het steeds vaker over de vraag wat er gebeurt als werk zelf minder vanzelfsprekend wordt, als bron van inkomen. Precies daar komt het basisinkomen ineens weer terug op tafel. Niet als idealistisch experiment, maar als serieuze optie in een wereld die sneller verandert dan onze systemen kunnen bijhouden.

Eerst even terug naar de basis

Basisinkomen wordt nog vaak gebruikt als containerbegrip, terwijl er in de praktijk allerlei varianten door elkaar lopen. In de meest zuivere vorm is een basisinkomen eigenlijk verrassend simpel. Het gaat om een vast bedrag dat iedere burger ontvangt; individueel, periodiek en zonder voorwaarden. Dus niet afhankelijk van je inkomen, niet gekoppeld aan werk en zonder sollicitatieplicht of controlemechanismen.

Maar deze simpele vorm roept best wel wat discussie op en daarom zie je deze niet vaak terug. In de praktijk zie je namelijk dat veel experimenten en beleidsvoorstellen afwijken van deze “pure” vorm. Denk aan varianten waarbij alleen bepaalde groepen geld krijgen (bijv. zwervers), of systemen die via belastingen worden verrekend. Ook negatieve inkomstenbelasting en gerichte inkomenssteun worden vaak in hetzelfde debat meegenomen, terwijl ze technisch net iets anders werken.

Toch draait de kern steeds om dezelfde vraag: wat gebeurt er als je mensen een financiële basis geeft, los van de vraag of ze werken? Want historisch gezien is dat idee helemaal niet zo nieuw als het soms lijkt. Denkers uit totaal verschillende hoeken hebben het ooit voorgesteld, van liberale economen tot sociale hervormers. Wat wel nieuw is, is de context waarin we die vraag vandaag stellen. Juist die context maakt dat het basisinkomen nu opnieuw serieus wordt genomen.

Van modellen naar mensen

Even los van alle theorieën en futuristische gedachten, is het natuurlijk veel interessanter om te kijken of het in de praktijk ook echt werkt. Wat mij meteen opvalt: het perfecte, “zuivere” basisinkomen bestaat eigenlijk nauwelijks in de echte wereld. De meeste experimenten zijn tijdelijk, gericht op specifieke groepen of met bedragen waar je niet volledig van kunt leven. Dat maakt het eerlijk gezegd soms lastig om harde conclusies te trekken. Tegelijk zie je wel duidelijke patronen terugkomen in verschillende studies.

Een van de meest bijzondere uitkomsten is wat het doet met mensen zelf. In Finland bijvoorbeeld kregen 2000 werkzoekenden 2 jaar lang een vast bedrag per maand, zonder voorwaarden. Het effect op werk was beperkt, maar deelnemers rapporteerden wel meer levensvoldoening, minder stress en minder bureaucratische druk.

Dat zie je nu ook op meerdere plekken terug. In Duitsland liet een meerjarig experiment zien dat mensen niet massaal stopten met werken, maar wel iets minder uren maakten en bewuster keuzes gingen maken. Tegelijk verbeterde hun mentale gezondheid en gevoel van regie.

Buiten de Europese grenzen

Ook buiten Europa zijn de effecten interessant om te zien. In de Verenigde Staten, bijvoorbeeld in het Stockton, leidde een gegarandeerd inkomen tot minder financiële schommelingen en betere psychologische gezondheid. In ontwikkelingslanden zie je vaak nog sterkere effecten, zoals betere voeding, meer schooldeelname en hogere levenskwaliteit.

Wat mij daarin opvalt, is dat het debat vaak blijft hangen op één vraag: gaan mensen nog wel werken of thuis zitten op de bank Netflixen en gamen? Terwijl de data een breder beeld laat zien. Het gaat niet alleen over arbeid, maar ook over stress, gezondheid en de ruimte die mensen ervaren om keuzes te maken.

In Nederland hebben we geen volledig basisinkomen getest, maar wel iets wat er dicht tegenaan zit. Tussen 2017 en 2020 kregen zes gemeenten de ruimte om binnen de bijstand te experimenteren met meer vertrouwen en minder regels: Groningen, Tilburg, Utrecht, Wageningen, Deventer en Nijmegen.

De insteek verschilde per stad. In sommige gevallen werd de sollicitatieplicht losgelaten, in andere situaties mochten mensen meer bijverdienen zonder dat hun uitkering direct werd gekort. Soms lag de nadruk juist op intensievere begeleiding, maar dan zonder de gebruikelijke druk en controle.

Wat ik wel interessant vond, is dat de uitkomsten vaak tegen de intuïtie ingaan. In steden als Groningen en Nijmegen bleek dat het loslaten van verplichtingen niet leidde tot minder uitstroom naar werk. In Utrecht werd in bepaalde groepen zelfs een lichte toename gezien van mensen die parttime aan de slag gingen. Tegelijkertijd rapporteerden deelnemers in onder andere Tilburg en Wageningen minder stress en meer gevoel van regie over hun eigen leven.

Het algemene beeld dat hieruit naar voren komt, is dat minder controle niet automatisch leidt tot passiviteit. In veel gevallen zorgt het juist voor meer stabiliteit. Tegelijk waren de verschillen tussen de experimenten groot en de resultaten niet eenduidig genoeg om er direct landelijk beleid op te baseren.

Kan het ook op grote schaal?

De experimenten daar gelaten; zodra je het basisinkomen echt concreet probeert te maken, wordt het in mijn optiek pas echt interessant. Tot dat moment blijft het al snel hangen in filosofie, idealisme of juist angst. De echte vraag is natuurlijk niet alleen of het ooit nodig wordt, maar hoe zoiets er in een land als Nederland dan uit zou kunnen zien.

Maar daar wordt het debat wel echt een heel stuk ingewikkelder als we kijken naar hoe we alles in Nederland regelen. Want een basisinkomen klinkt simpel, maar zodra je het probeert in te passen in ons huidige stelsel van toeslagen, uitkeringen en belastingen, moet je echt zoveel complexe keuzes gaan maken. Is het een bedrag waar je echt van kunt leven, of slechts een deel? Krijgt iedereen hetzelfde (ook mensen met hoge inkomens)? Vervangt het bestaande regelingen of komt het erbovenop? Hoe voorkom je dat je aan de ene kant eenvoud wint… maar aan de andere kant precies het maatwerk verliest dat sommige groepen hard nodig hebben?

Nu denk ik dat dit juist in Nederland stiekem een fascinerende puzzel is. We hebben een van de meest ingewikkelde inkomenssystemen van Europa opgebouwd, met toeslagen, kortingen, uitzonderingen en terugvorderingen die voor veel mensen eerder stress (en affaires) opleveren dan zekerheid. Alleen al daarom snap ik goed waarom het idee van 1 eenvoudiger fundament zoveel aantrekkingskracht heeft.

Wat je trouwens wel vaak ziet, is dat het debat in Nederland vaak vastloopt op de vraag of het überhaupt betaalbaar is. Dat is logisch, maar ook wel te beperkt gedacht in mijn optiek. Want wat kost het huidige systeem ons eigenlijk (niet alleen in geld) maar ook in complexiteit, wantrouwen en gemiste kansen? Juist daar zou een basisinkomen iets kunnen veranderen. Niet als simpele oplossing, maar als fundamenteel andere manier om naar bestaanszekerheid te kijken.

Genoeg om niet te negeren

Er zijn genoeg redenen waarom het ook niet zou kunnen werken. Een echt basisinkomen is mega duur. Zodra je een bedrag kiest waar iemand daadwerkelijk van kan leven, lopen de kosten in Nederland snel op en ontkom je niet aan hogere belastingen of het vervangen van bestaande regelingen.

Daar komt iets anders bij; het klinkt simpel en eerlijk om iedereen hetzelfde bedrag te geven, maar in de praktijk betekent het ook dat je geld uitkeert aan mensen die het helemaal niet nodig hebben. Dat moet je dan via belastingen weer terughalen… waardoor het systeem minder elegant wordt dan het op papier lijkt.

In een tijd dat elke organisatie schreeuwt om personeel, zijn de effecten vanuit experimenten ook niet echt positief op het vlak van de productiviteit van onze workforce.
De meeste experimenten laten niet zien dat mensen massaal stoppen met werken, maar er zijn wel studies waarin het aantal gewerkte uren iets daalt. Dat hoeft natuurlijk niet per se slecht te zijn, maar op grote schaal kan het wel degelijk gevolgen hebben in sectoren die nu al onwijs veel gedoe hebben met het niet kunnen vervullen van vacatures.

Wat ik zelf misschien nog wel de interessantste kritiek vind (zeker in het AI-tijdperk) is of je met een basisinkomen echt iets oplost… of een scheve verdeling alleen draaglijker maakt? Die vraag verdient minstens zoveel aandacht als de belofte van het idee zelf.

What is next?

De kans dat Nederland morgen een volledig basisinkomen invoert lijkt me eerlijk gezegd klein. Daarvoor is het politiek nog te gevoelig, financieel te groot en inhoudelijk te complex. Tegelijk zie je wel dat het debat steeds minder abstract wordt. De roep om een eenvoudiger stelsel groeit, de (soms heftige) kritiek op toeslagen en terugvorderingen blijft en de vraag hoe we bestaanszekerheid organiseren in een economie met steeds meer technologie verdwijnt voorlopig niet meer.

Ik verwacht daarom eerder een tussenfase, dan een grote sprong. Meer experimenten met gerichte inkomensgaranties, meer discussie over negatieve inkomstenbelasting, meer versimpeling van bestaande regelingen en misschien uiteindelijk een model dat niet letterlijk een basisinkomen heet, maar er wel steeds dichter tegenaan schuurt. Juist in Nederland gebeurt dat vaker: grote systeemveranderingen komen hier meestal niet via revolutie, maar via een lange reeks ogenschijnlijk kleine stappen.

Wereldwijd zie je dat patroon eigenlijk ook. Finland, Duitsland, Wales, Stockton, Alaska, de Marshalleilanden: overal wordt op een andere manier getest wat er gebeurt als je mensen meer financiële zekerheid geeft. Soms als pilot, soms als dividend, soms als gerichte regeling. Het interessante is dat die initiatieven samen iets laten zien wat ik een paar jaar geleden nog veel minder sterk voelde: het basisinkomen is niet langer alleen een idee voor idealisten. Het is een serieuze beleidsroute geworden die steeds vaker op tafel komt zodra werk, technologie en bestaanszekerheid gaan schuiven.

Misschien is dat uiteindelijk ook de kern van deze hele discussie. De vraag is niet alleen of we ooit een basisinkomen krijgen. De veel interessantere vraag is of onze huidige systemen snel genoeg kunnen meebewegen met een wereld waarin werk, inkomen en waardecreatie steeds verder uit elkaar kunnen gaan lopen. Juist daarom vermoed ik dat dit debat de komende jaren niet kleiner wordt, maar alleen maar groter.

Vroeger, als klein kind, rende ik achter een bal aan zonder ook maar een seconde na te denken over technologie. Je trapte, je rende, je juichte. Het WK keek ik met grote ogen op een televisie die maar één hoek kende. Sindsdien is er het een en ander veranderd.

De afgelopen jaren hebben we gezien hoe technologie langzaam maar zeker zijn intrede deed in het voetbal, van de eerste goalline-technologie tot VAR. Maar dit WK in Canada, Mexico en de Verenigde Staten tilt dat naar een volledig nieuw niveau. Een paar gave innovaties die mij opvielen:

De bal die je moet opladen
We beginnen bij het begin: de bal. De officiële wedstrijdbal van dit WK, de Adidas Trionda, bevat een ingebouwde bewegingssensor die bijhoudt wanneer en hoe de bal wordt aangeraakt. Voor gebruik moet de bal niet alleen worden opgepompt, maar ook worden opgeladen. Die sensor communiceert rechtstreeks met het buitenspelsysteem en geeft op de milliseconde nauwkeurig aan wanneer een speler de bal raakt. Simpel idee, ingrijpende gevolgen.

3D-avatars van elke speler
Elke speler op dit toernooi wordt digitaal gescand om een nauwkeurige 3D-avatar te maken. Die avatar wordt gebruikt in het buitenspelsysteem, dat tot 29 lichaamsonderdelen per speler zo’n 50 keer per seconde bijhoudt. De combinatie van die avatar met de sensor in de bal maakt het mogelijk om buitenspelbeslissingen in seconden te nemen en die beslissing direct als 3D-animatie uit te zenden. Toeschouwers thuis en in het stadion zien zo precies waarom een doelpunt wel of niet wordt goedgekeurd. Transparantie als toeschouwersrecht.

Football AI Pro: gelijke kansen voor alle 48 landen
Dit vind ik persoonlijk de meest indrukwekkende innovatie. Football AI Pro is een AI-assistent gebouwd op honderden miljoenen voetbaldatapunten, getraind op meer dan 2.000 voetbalspecifieke statistieken. Coaches kunnen er voor en na wedstrijden tactieken mee analyseren, de patronen van tegenstanders mee doornemen en zelfs live suggesties ontvangen over wisselmoment en op basis van vermoeidheidsmarkers. Maar het allerbelangrijkste: alle 48 deelnemende landen krijgen er toegang toe, ongeacht budget of staf. Voor het eerst in de WK-geschiedenis speelt El Salvador met dezelfde data-infrastructuur als Duitsland.

De bodycam van de scheidsrechter
Na een geslaagde test tijdens de FIFA Club World Cup van 2025 draagt elke scheidsrechter op dit WK een bodycam. AI-stabilisatiesoftware werkt de bewegingsonscherpte real-time weg, zodat de beelden vloeiend zijn en direct de uitzending ingaan. Je ziet daadwerkelijk wat de scheidsrechter ziet op het moment van een beslissing. Dat is niet alleen fascinerend voor de kijker thuis, maar ook een waardevol instrument voor de coaching en beoordeling van scheidsrechters zelf.

Al met al is dit het eerste WK waarbij AI niet op de achtergrond meeloopt, maar volledig verweven is met elke wedstrijd, elke beslissing en elke beleving. Van de bal op het veld tot het scherm in je woonkamer. Ik kijk echt enorm uit naar de wedstrijden van Oranje, en eerlijk gezegd ben ik al net zo opgewonden als dat kleine kind dat ooit achter een bal aan rende. Alleen nu begrijp ik de buitenspelregel eindelijk echt…. in ieder geval beter dan vroeger.

De afgelopen jaren hebben veel organisaties serieus werk gemaakt van verduurzaming. Elektrische auto’s, minder vliegen, kritischere inkoop, minder verspilling op kantoor. Juist vind ik het opvallend hoe snel die reflex soms verdwijnt zodra AI in beeld komt. Dan lijkt het ineens weer vooral te gaan over snelheid, gemak en schaal.

Terwijl AI natuurlijk niet gewichtloos is. Achter elke prompt zitten datacenters, chips, koeling, stroom en water. Eén vraag voelt klein. Duizenden medewerkers die AI de hele dag voor van alles en nog wat gebruiken is iets totaal anders. Zeker als AI ook nog wordt ingezet voor werk dat ook prima zonder had gekund.

Tegelijk is het verhaal niet helemaal zwart-wit in mijn optiek. AI helpt organisaties op allerlei vlakken te verduurzamen. Denk aan slimmer energiebeheer, efficiënter onderhoud, betere planning, minder verspilling en snellere analyses. Het probleem zit dus niet in AI zelf. Het probleem zit hem in mijn optiek in ongericht gebruik.

Precies daar begint ook de oplossing. Eerst met bewustwording. Veel medewerkers voelen simpelweg niet dat AI een fysieke voetafdruk heeft. Een prompt voelt gratis, licht en eindeloos beschikbaar. Daardoor ontstaat makkelijk gemaksgedrag: nog een versie, nog een samenvatting, nog een visual, nog een paar extra iteraties. Op schaal wordt dat gewoon een nieuwe bron van verbruik. Organisaties doen er dus goed aan om AI niet alleen te trainen als productiviteitstool, maar ook als iets waar je bewust mee omgaat.

Daarna komt beleid. Niet elke taak hoeft door AI. Sterke organisaties maken explicieter waar AI echt waarde toevoegt en waar het vooral ruis, gewoonte of overkill is. Dat vraagt om een simpele vraag in teams: helpt dit ons hier echt verder, of gebruiken we AI nu vooral omdat het kan?

Vervolgens moet je scherper naar processen kijken. De grootste winst zit vaak niet in meer AI, maar in beter gebruik. Minder nodeloze iteraties. Minder genereren zonder duidelijk doel. Minder beeld en video als tekst of een bestaande asset ook volstaat. Minder losse experimenten zonder businesswaarde. AI werkt het best als gerichte versneller, niet als standaardlaag over elk stukje werk.

Ook aan de inkoopkant ligt werk. Kijk kritischer naar leveranciers, hun transparantie, hun infrastructuur en de manier waarop zij omgaan met efficiëntie en duurzaamheid. Als organisaties duurzaamheid belangrijk vinden bij mobiliteit, vastgoed en catering, dan hoort digitale infrastructuur daar inmiddels net zo goed bij.

De volgende fase van AI gaat in mijn optiek niet alleen over slimmer werken, maar ook over bewuster werken. De sterkste organisaties zijn straks niet de bedrijven die AI overal blind tussen zetten. Het zijn de bedrijven die hun mensen leren wanneer AI waarde toevoegt, wanneer niet, en hoe technologische winst kan samengaan met gezond verstand.

Want het zou toch vreemd zijn als we onze koffiebekers verduurzamen, maar onze digitale gewoontes niet.

Enshittification klinkt als een grap, maar het is een van de scherpste woorden om te begrijpen waarom zoveel digitale diensten tegelijk slechter aanvoelen. Platformen beginnen gebruiksvriendelijk, goedkoop en aantrekkelijk. Ze helpen je groeien, leveren bereik op en maken dingen makkelijker. Zodra genoeg mensen afhankelijk zijn geworden, verschuift de logica. Meer advertenties, minder organisch bereik, slechtere zoekresultaten, hogere commissies, meer pay-to-play. Wat eerst een handig systeem was, verandert langzaam in een extractiemachine.

Voor ondernemers is dat geen abstract techdebat, het is een bedrijfsrisico. Veel bedrijven bouwen hun zichtbaarheid, leads, klantcontact of omzet op infrastructuur die niet van hen is. Eerst voelt dat slim. Je lift mee op schaal, gemak en snelheid. Maar later betaal je de prijs van die afhankelijkheid. Een platform kan de spelregels aanpassen, je bereik afknijpen of je dwingen meer te betalen voor hetzelfde resultaat. Dan merk je ineens dat je niet op eigen grond bouwde, maar op gehuurde grond.

Tegelijk moeten we eerlijk zijn: die grote platformen hebben ondernemers enorm veel gebracht. Lage instapdrempels, goedkoop bereik, distributie, gemak. Dat is precies waarom ze zo groot zijn geworden. Het probleem is niet dat centrale platformen per definitie slecht zijn. Het probleem ontstaat zodra hun prikkels verschuiven. Op het moment dat gebruikers en bedrijven niet makkelijk meer weg kunnen, wordt verslechtering een rationele strategie. Niet uit kwaadaardigheid, maar uit structuur.

Precies daarom gaat enshittification niet alleen over irritante apps of slechtere zoekmachines. Het gaat over marktmacht, over lock-in, over een internet waarin de gebruiker of ondernemer steeds minder klant is en steeds meer grondstof. En dat patroon versnelt. Naarmate AI-gedreven interfaces de zoekopdracht of het platform verder als tussenpersoon versterken, wordt de afhankelijkheid van die laag alleen maar groter.

Wat kun je er als ondernemer tegen doen? Niet door in nostalgie te schieten, maar door strategischer te bouwen. Minder blind vertrouwen op één platform, meer eigen bezit opbouwen. Een eigen mailinglijst. Een sterke website. Directe klantrelaties die buiten algoritmes bestaan. Een merk dat herkenbaar blijft ook als het platform morgen de regels verandert. Hoe minder je businessmodel volledig leunt op één tussenpartij, hoe kleiner de schade als die partij verschuift.

Er is ook een bredere les in. Bereik dat je huurt is handig. Bereik dat je bezit is sterker. In een wereld waarin platformen langzaam voller, duurder en stroperiger worden, stijgt de waarde van directe relaties alleen maar verder. De echte reactie op enshittification is niet alleen klagen dat het internet slechter wordt. Het is bouwen op een fundament dat je zelf in handen hebt.

De jagged frontier: waarom AI je soms briljant helpt, en je een minuut later laat struikelen

Veel ondernemers praten nog over AI alsof het een rechte lijn volgt. Eerst neemt het de simpele taken over, daarna de moeilijkere, en uiteindelijk wordt het steeds slimmer in alles. Alleen werkt het in de praktijk helemaal niet zo. Juist dat maakt AI momenteel zo verraderlijk. Een model kan in één adem een sterke analyse maken, een keurige samenvatting schrijven of een redelijke strategie opzetten en vervolgens falen op iets dat voor een mens bijna banaal voelt. Dat grillige patroon wordt steeds vaker de jagged frontier genoemd: een grens tussen wat AI wel en niet betrouwbaar kan.

Dit is niet alleen een leuke theorie uit de techwereld. In een bekend experiment met 758 consultants bleek dat AI bij veel taken echt forse winst opleverde. De deelnemers met AI voltooiden gemiddeld 12% meer taken, werkten 25% sneller en leverden ongeveer 40% hogere kwaliteit op. Alleen zat daar een pijnlijke draai aan. Bij een taak die nét buiten die frontier viel, waren dezelfde consultants met AI juist 19% minder vaak correct. Dus ja, AI kan je werk spectaculair versnellen, maar ook sneller de verkeerde kant op sturen :).

Voor ons als gebruiker is dat misschien wel de belangrijkste les van dit moment. De verkeerde vraag is: kan AI deze functie overnemen? De betere vraag is: op welke precieze onderdelen van dit werk helpt AI echt… en waar wordt menselijke controle juist belangrijker? Want de meeste functies bestaan niet uit één taak, maar uit een mengsel van analyse, nuance, klantgevoel, timing, context en controle. Op sommige stukken is AI al verrassend sterk. Op andere stukken blijft het wankel, hoe zelfverzekerd de output ook klinkt.

Daarom zie je ook dat slim AI-gebruik minder gaat over blind automatiseren en meer over taakverdeling. Recente vervolgstudies beschrijven grofweg drie stijlen. Sommige professionals werken als een soort centaur: zij verdelen bewust wat mens doet en wat machine doet. Anderen werken meer als cyborg: mens en AI lopen voortdurend door elkaar heen. De gevaarlijkste groep is de self-automator: iemand die niet alleen taken, maar ook te veel oordeel uitbesteedt. Juist die groep loopt het meeste risico om vaardigheid en scherpte te verliezen.

Ik blijf hier heel nuchter in denken; AI is niet één golf die overal tegelijk binnenkomt. Het is een grillige grens die steeds meer verschuift. Wie dat negeert, maakt domme keuzes. Wie dat begrijpt, kan er juist voordeel uit halen. Niet door AI overal tussen te zetten, maar door scherp te zien waar de machine tempo brengt, en waar jij als ondernemer nog altijd het verschil maakt.

AI maakt organisaties sneller. Ik zie het echt bij elke organisatie waar ik mee mag werken. Alleen zit er onder die productiviteitswinst een risico waar nog te weinig leiders echt over nadenken: intellectuele de-skilling. Je team levert meer op, maar denkt soms minder diep. Precies daar zit ook de soft skill paradox. Juist nu AI steeds meer harde taken overneemt, worden menselijke vaardigheden als kritisch denken, overtuigen, luisteren, oordeelsvorming en communicatie waardevoller. Alleen oefenen we ze tegelijk minder.

 

Dat gevaar is niet abstract. In recent onderzoek gebruikte 95% van de gebruikers AI vooral als vervanging van denken, terwijl maar 5-10 % het inzette als echte sparringpartner die frictie toevoegt. Dat verschil is enorm. De eerste groep wordt sneller. De tweede groep wordt vaak ook echt beter. Dat is precies de scheidslijn waar organisaties nu overheen dreigen te lopen.

 

Wat dit extra verraderlijk maakt in mijn optiek , is dat het er aan de buitenkant vaak goed uitziet. Meer output, minder tijdverlies, nettere eerste versies. Alleen: schrijven is ook denken. Zelf analyseren is ook oordeelsvorming. Zodra medewerkers vooral AI-output redigeren in plaats van zelf iets van nul op te bouwen, verschuiven ze langzaam van maker naar bewerker.

 

In vakliteratuur wordt dat inmiddels niet meer gezien als een individueel probleem, maar als een structureel risico: sommige AI-omgevingen worden zelfs omschreven als “capacity-hostile environments”, werkomgevingen die het opbouwen van menselijk vakmanschap actief ondermijnen.

 

Je ziet dat in de praktijk al terug. Steeds meer bedrijven meten echt het AI-gebruik van hun medewerkers, om hier consequenties (bonussen, maar ook ontslagen) aan te koppelen. Dat laat duidelijk zien hoe snel AI-gebruik een prestatiemaatstaf wordt. Het risico is alleen dat bedrijven adoptie gaan belonen zonder goed te meten of mensen ook inhoudelijk sterker worden. Intussen waarschuwen denkers als Jensen Huang juist dat vrijwel alle banen gaan veranderen, niet verdwijnen, wat betekent dat menselijke meerwaarde straks niet kleiner maar belangrijker wordt.

 

Voor junioren binnen organisaties is dit misschien nog het spannendst. Als AI de eerste analyses, eerste pitches, eerste code en eerste klantreacties overneemt, verdwijnt ook het oefenveld waarin je het vak normaal leert. Dan verwachten we steeds sterkere soft skills van mensen die minder vaak echt hebben kunnen oefenen. Dat is de paradox in het klein, en straks mogelijk een groot organisatieprobleem: veel snelheid aan de bovenkant, maar een dunnere kweekvijver daaronder.

 

In mijn optiek zijn de slimste organisaties van de komende jaren niet de bedrijven die AI overal als eerste tussen zetten. Het zijn de bedrijven die weten waar frictie nodig blijft. Waar mensen eerst zelf moeten schrijven, redeneren, presenteren en afwegen, vóór de machine het overneemt. Want in een wereld waarin iedereen toegang heeft tot dezelfde modellen, wordt het verschil weer verrassend menselijk: wie kan er nog echt zelf denken?