AI versnelt zichzelf, wat dat in de praktijk betekent voor jou
Foto: Tara Winstead via Pexels
AI-modellen helpen tegenwoordig bij het bouwen en trainen van de volgende generatie modellen. Voor ondernemers betekent dat: tools veranderen sneller dan je kunt evalueren, en wat vandaag werkt is over zes maanden vervangen. Ik raad klanten aan om geen langlopende contracten af te sluiten en flexibel te blijven in welke AI-leverancier je kiest.
Wat "zelfverbetering" in AI nu echt is
De marketing-versie van dit verhaal klinkt als sciencefiction: AI bouwt AI, en straks zijn we niet meer nodig. De technische realiteit is veel saaier. AI-modellen worden gebruikt om trainingsdata te labellen, om edge cases te genereren en om kleinere modellen te trainen op de output van grotere. Dat heet distillatie en het is geen magie.
Wat ik er bij klanten van merk: de tools die ik vorig jaar adviseerde zijn nu verouderd. Niet omdat AI zichzelf overtroffen heeft, maar omdat er gewoon snel nieuwe modellen worden uitgebracht en de prijzen schuiven. Dat is geen exponentiële zelfverbetering. Dat is een markt in beweging.
Het effect dat je écht merkt: tooling-instabiliteit
Concreet bij mij: ik adviseerde vorig jaar een klant om een specifieke AI-schrijftool te gebruiken voor zijn klantenservice-mails. Drie maanden later kocht een groter platform de tool, twee maanden later werd de prijs verdubbeld en verdween een feature die hij dagelijks gebruikte.
Dat is wat "exponentiële versnelling" in de praktijk betekent: niet dat alles beter wordt, maar dat alles sneller verandert. Voor een ondernemer is dat een planning-probleem, niet een opportunity-probleem.
Wat dit betekent voor je AI-strategie
Wat ik concreet doe: voor elke klant die AI integreert kies ik tools met een API die op meerdere providers werkt. OpenAI-compatible APIs van Anthropic, Google en open-source-modellen. Dat scheelt straks veel pijn als één leverancier zijn prijzen verdubbelt.
Voor klanten zonder eigen IT-team: kies maand-tot-maand abonnementen, niet jaarcontracten. De besparing van een jaarcontract is meestal 10 tot 20 procent. Het risico op vastzitten aan een tool die over zes maanden niet meer past, is veel groter dan die besparing.
Hoe je rustig blijft tussen alle hype
Wat ik bij mezelf merk: in het begin volgde ik elke launch live. Ik wilde direct testen, direct adviseren. Inmiddels wacht ik standaard drie maanden voordat ik een nieuwe tool serieus oppak. Driekwart van de hyped tools is dan al weer vergeten of merkbaar tegengevallen.
Mijn praktische tip aan klanten: abonneer je niet op AI-nieuws. Kies twee mensen die jij vertrouwt op het vak (geen AI-influencers, maar echte gebruikers) en lees alleen wat zij delen. Dat geeft je tijd terug en het signaal-naar-ruis-verhouding is veel beter.
Conclusie
Het echte verhaal van AI-versnelling is niet wat de marketing zegt. Tools veranderen niet exponentieel beter, ze veranderen wel exponentieel sneller. Voor jou als ondernemer is dat een reden voor flexibiliteit, niet voor paniek. Bouw je AI-stack zo dat je over zes maanden zonder pijn kunt switchen, kies maand-abonnementen boven jaarcontracten, en negeer 80 procent van het AI-nieuws. Wie rustig blijft houdt tijd over voor het werk dat AI nog steeds niet doet.
Veelgestelde vragen
-
Niet op het niveau dat de marketing suggereert. AI-modellen helpen met data-labelling, distillatie en het genereren van trainingsvoorbeelden. Dat is incrementele verbetering, geen autonome explosieve groei. De vakwereld is verdeeld over of recursive self-improvement überhaupt mogelijk is met de huidige architecturen.
-
Ja, maar geen lange. Een AI-strategie van zes maanden ver vooruit verouderd voordat hij klaar is. Wat wel werkt: een korte set principes (welke data mag wel/niet naar AI, welke besluiten nooit autonoom door AI, hoe wisselbaar moet je setup zijn) en die elk kwartaal even tegen het licht houden.
-
Geen enkele. Dat is het hele punt. Wat wel veilig is: tools met OpenAI-compatible APIs zodat je makkelijk kunt switchen, en open-source modellen die je zelf kunt hosten als de leverancier verdwijnt. Bij code-editors heb ik een vergelijking gemaakt van Cursor, Windsurf en Zed met datzelfde principe in gedachten.
-
Wacht drie maanden. Hands-on reviews na een kwartaal zijn veel betrouwbaarder dan launch-blogs. Wat goed is, blijft populair; wat hype was, is dan al vergeten. Dat is de simpelste filter die er is.
-
Kun je. Verstandig is het zelden. Een bedrijf dat 100 procent op één AI-leverancier draait staat of valt met de prijsbeslissingen van die leverancier. Bouw kritieke functies altijd op een manier die je binnen twee weken naar een andere provider kunt verhuizen. Dat is geen technisch advies maar een bedrijfsrisico-advies.