Wat "zelfverbetering" in AI nu echt is

Het mooie verhaal: AI traint AI, dus elke generatie wordt exponentieel beter. De realiteit: AI-modellen helpen met het genereren van trainingsdata en het destilleren van kleinere modellen. Echte recursive zelfverbetering bestaat niet, daar staat de vakwereld nog ver vanaf.

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

Wat ondernemers in 2026 voelen is geen exponentiële sprong, maar instabiele tooling. Een tool die zes maanden geleden goed werkte heeft nu een ander prijsmodel, andere features of is opgekocht door een groter bedrijf.

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

Drie principes die ik bij elke klant inbouw: geen langlopende contracten op AI-tools, modulaire setups die makkelijk wisselbaar zijn, en niet je hele bedrijf bouwen op één leverancier. Dat klinkt voor de hand liggend, maar ik zie regelmatig anders.

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

Ik heb een filter ontwikkeld voor AI-nieuws: lees pas de hands-on reviews na drie maanden, niet de launch-aankondigingen. Dat scheelt een hoop adrenaline en je mist niets dat er echt toe doet.

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.