AI realisme — investeer in verandering

Mijn optelsom van Sam Altman, Dario Amodei, de Paus, Paul Erdős, Grok — en Anthropic zelf

De kern van deze blog: AI verandert veel, en het gaat sneller dan ooit. Het doom-denken overdrijft het mechanisme — maar de transitie is geen rozengeur en maneschijn. De overgangsperiode is reëel, de impact op mensen is reëel, en de succesfactor is niet welk AI-model je gebruikt. Het is de veranderkracht van mensen.

Afgelopen donderdag schreef ik over Leo XIV en de ruimte om te sturen. Over de vraag wie de moraal van AI bepaalt — en waarom die vraag zelden gesteld wordt door degenen die de koers werkelijk bepalen.

Op diezelfde dag publiceerde Anthropic — de maker van het model waarmee ik dit schrijf — een rapport met een verrassende boodschap: rem af. Of preciezer: zorg dat de wereld de optie heeft om af te remmen. Meer dan 80% van Anthropics eigen code wordt inmiddels door AI geschreven. Volledig zelfgeschreven code, schrijven ze, is mogelijk binnen twee jaar. Een wereldwijde gecoördineerde pauze op frontier AI-ontwikkeling zou "waarschijnlijk goed zijn voor de wereld."

Op dezelfde dag dat dit verschijnt, is Anthropic vertrouwelijk een beursgang aan het voorbereiden met een verwachte waardering van meer dan een biljoen dollar.

Beide dingen zijn tegelijk waar.

En dat maakt het debat precies zo complex als het is. Niet cynisch — complex. Want de oproep tot afremmen kan oprecht zijn én tegelijkertijd de context hebben van iemand die zijn eigen positie in de wedloop beschermt. Die twee sluiten elkaar niet uit. Maar je kunt de een niet begrijpen zonder de ander te kennen.

Er zijn van die weken waarin het debat over AI zich zo snel ontvouwt dat je de losse draden bijna niet meer kunt bijhouden. Afgelopen week was zo'n week.

Sam Altman gaf toe dat hij ernaast zat. Dario Amodei herformuleerde zijn meest geciteerde voorspelling. De paus publiceerde een document van 42.000 woorden over menselijke waardigheid en kunstmatige intelligentie. OpenAI loste een wiskundig probleem op dat 80 jaar onopgelost was gebleven — ditmaal geverifieerd door onafhankelijke wiskundigen. En onderweg, in de auto, had ik een felle discussie met Grok op de argumentatieve stand — die mij de zwakkere kant van mijn eigen redenering liet zien.

Deze blog is de optelsom van die vijf losse draden — met Anthropics zesde, die er gisteren bij kwam.

Mijn lens van de afgelopen maanden

De afgelopen maanden heb ik in meerdere blogs betoogd dat AI doom-denken een structurele denkfout maakt. De kern: wie voorspelt dat AI massaal banen vernietigt, hanteert impliciet het fixed-pie idee — de gedachte dat de hoeveelheid werk in de wereld vast is, en dat wat een machine overneemt voor mensen verloren gaat.

Dat klopt historisch niet. De Luddisten vernielden weefmachines omdat ze werkgelegenheid zagen verdwijnen. De machine verdrievoudigde de textielproductie en de vraag naar kleding explodeerde zodanig dat er meer mensen aan het werk gingen, niet minder. De stoommachine, de elektriciteit, de computer — telkens hetzelfde patroon. De negentiende-eeuwse econoom Bastiat waarschuwde: kijk niet alleen naar wat je ziet, maar ook naar wat je niet ziet. Het zichtbare effect van technologische verandering is altijd het verlies — de taken die verdwijnen, de mensen die worden verdrongen. Wat je niet ziet zijn de taken die ontstaan, de markten die groeien, de beroepen die nog geen naam hebben. Dat onzichtbare wordt pas zichtbaar als het er al is.

De Jevons Paradox maakt het mechanisme concreet: wanneer een technologie iets efficiënter en goedkoper maakt, stijgt de totale vraag ernaar in plaats van te dalen. Goedkopere beeldherkenning betekent niet minder radiologen — het betekent meer scans, meer indicaties, meer diagnostisch onderzoek. De Mayo Clinic breidde zijn radiologieafdeling met 55% uit in de negen jaar nadat Geoffrey Hinton publiekelijk zei dat niemand nog radiologen moest opleiden.

Maar mijn redenering was geen onversneden optimisme. Ik schreef al dat taken verdwijnen — en dat sommige taken bij elkaar een baan zijn. Mensen zullen hard geraakt worden. De overgangsperiode is reëel. De vraag voor wie dit goed uitpakt en voor wie niet is urgenter dan het debat over de totale hoeveelheid werk. Mijn betoog was een tegenwicht tegen doom-denken — niet de bewering dat alles soepel zal verlopen.

De draai van Sam en Dario

Vorig jaar waarschuwde Sam Altman op een podcast dat instapfuncties in het kantoorwerk serieus onder druk zouden komen. Dario Amodei ging verder en stelde dat AI 50% van de kantoorjobs zou kunnen elimineren.

Die uitspraken zijn nu bijgesteld. Altman zei vorige week dat hij er flink naast zat — de verwachte uitstroom van instapfuncties heeft simpelweg niet plaatsgevonden. Amodei herformuleerde automatisering als outputmultiplier: als je 90% van het werk automatiseert, groeit de resterende 10% uit tot wat mensen volledig doen, met tienvoudige productiviteit. Dat is de Jevons-redenering, in andere woorden.

Het is goed dat Sam en Dario minder in doom-termen spreken. Het past meer in mijn beeld van hoe technologische transitie werkt. Tegelijk is het eerlijk om te benoemen dat zowel OpenAI als Anthropic zich voorbereidt op een beursgang met een geschatte waardering van 1 biljoen dollar elk — en dat doom-retoriek nu eenmaal slecht uitkomt als je investeerders wilt aanspreken. Doom trok in een eerder stadium risicokapitaal aan door de onontkoombare kracht van de technologie te benadrukken. Nu past een ander verhaal beter bij de context. Dat mag benoemd worden.

En dan is er Anthropics rapport van 4 juni. Dario Amodei bijstelt zijn doom-retoriek richting Jevons — en zijn eigen bedrijf publiceert de volgende dag een pleidooi voor mondiale afremming, met als onderbouwing dat AI al zoveel van zijn eigen code schrijft dat recursieve zelfverbetering niet langer theoretisch is.

Dat zijn geen tegenstrijdige signalen van verschillende mensen. Dat zijn tegenstrijdige signalen van hetzelfde bedrijf, in dezelfde week.

De meest welwillende lezing: Anthropic is zichzelf aan het herkalibreren terwijl de technologie sneller gaat dan hun eigen prognoses. De meer nuchtere lezing: een bedrijf op weg naar een beurs van een biljoen dollar heeft belang bij meerdere verhalen tegelijk — het verhaal van verantwoorde groei voor investeerders, en het verhaal van mondiale urgentie voor beleidsmakers en het veiligheidsdebat. Beide posities leveren iets op. Beide kunnen ook oprecht zijn. Ik zie geen reden om te kiezen — maar wel reden om het te benoemen.

Wat Grok mij liet zien

In de auto, onderweg, had ik een felle discussie met Grok op de argumentatieve stand. Ik had niet door dat ik het model eerder al zo had ingesteld. Dus het sloeg hard terug.

Ik legde mijn redenering neer: fixed-pie klopt niet, Bastiat, de taart groeit, historisch patroon. Grok kapte me af. De strekking: jij bedrijft het omgekeerde geloof zonder bewijs. Je beweert iets wat je niet kunt bewijzen — namelijk dat het ook nu weer goed komt. De realiteit is dat AI serieuze impact zal hebben en ook grote groepen mensen zal raken.

Dat sneed. Want Grok had een punt.

Dat de taart in het verleden altijd is gegroeid bij technologische verschuivingen bewijst niet dat hij nu ook groeit. Het is een patroon, geen wet. Mijn redenering was een sterk tegenwicht tegen doom-denken — maar het was ook een positie zonder sluitend bewijs. De eerlijkheid die ik van anderen vraag, moet ik ook aan mezelf opleggen.

De les zit niet alleen in wat Grok zei. De les zit erin dat ik het hoorde — omdat ik mezelf had gedwongen het te horen. In je eigen denken, met of zonder AI, is het noodzakelijk jezelf hard te toetsen. Een open deur. Maar goed om af en toe opnieuw te ervaren.

De juiste positie is niet: doom-denkers hebben ongelijk, dus alles komt goed. De juiste positie is dat doom-denkers het verkeerde mechanisme hanteren — en dat de transitie tegelijkertijd reëel is, de pijn voor velen reëel is, en de uitkomst open is.

De paus

Maandag 25 mei 2026 publiceerde paus Leo XIV zijn eerste encycliek: Magnifica Humanitas — Magnifieke Mensheid. Een document van 42.000 woorden over kunstmatige intelligentie, menselijke waardigheid en de vraag hoe technologie in dienst van mensen blijft.

Dat een paus zijn allereerste encycliek aan AI wijdt is op zichzelf al een signaal over de orde van grootte van dit vraagstuk. Leo XIV legde expliciet de verbinding met Leo XIII's Rerum Novarum uit 1891 — het document dat de sociale leer van de Kerk formuleerde als reactie op de industriële revolutie. Dezelfde naam, dezelfde urgentie, een nieuwe wereld.

De paus is geen doomer. Hij schrijft dat technologie niet inherent vijandig is aan de mens. Maar hij benoemt iets wat in de economische analyses minder snel naar boven komt: dat AI niet in de handen mag blijven van een handjevol privébedrijven, en dat ondoorzichtige algoritmes nieuwe vormen van ontmenselijking kunnen brengen. De vraag is niet alleen hoeveel banen er verdwijnen of groeien. De vraag is wie er zeggenschap heeft over de richting.

Een gezonde, kritische houding tegenover deze ontwikkeling is geen doom-denken. Het is volwassen omgaan met iets groots.

In die blog schreef ik dat Leo spreekt met de vrijheid van iemand zonder verkiezingen te winnen, zonder kwartaalcijfers te verdedigen. Dat zijn vrijheid zeldzaam maakt. Wat ik er vandaag aan toevoeg: Anthropics oproep tot afremming bewijst precies dat punt. Zelfs een bedrijf dat oprecht gelooft dat afremming goed zou zijn voor de wereld, kan dat standpunt niet consequent innemen zonder zijn eigen positie in het geding te brengen. Leo kan het zeggen. De CEO van een bedrijf op weg naar een beurs van een biljoen dollar kan het zeggen — maar niet zonder de complexiteit die ik hierboven beschreef.

Dat is geen aanval op Anthropic. Het is de structuur van het probleem.

Paul Erdős en een grens die verschoof

Dan het nieuws dat me inhoudelijk het meest heeft beziggehouden.

Afgelopen week loste een OpenAI-model een meetkundig vermoeden op dat de Hongaarse wiskundige Paul Erdős in 1946 formuleerde — het planaire eenheidsafstandsprobleem. Bijna 80 jaar hadden wiskundigen aangenomen dat de beste oplossingen op vierkante roosters leken. Het model bewees dat die aanname onjuist is en ontdekte een volledig nieuwe familie van constructies.

OpenAI had eerder een vergelijkbare claim gedaan die in schaamte eindigde — het model had bestaande oplossingen in de literatuur gevonden, geen origineel bewijs geproduceerd. Ditmaal is het anders. Onafhankelijke wiskundigen bevestigen de geldigheid.

Wat het bijzondere maakt: het model gebruikte geen brute kracht. Het legde een verbinding tussen meetkunde en algebraïsche getaltheorie — een domeinoverschrijdende sprong die menselijke wiskundigen niet hadden gemaakt. Geen antwoord dat ergens in de trainingsdata verstopt zat, maar een redenering die opgebouwd moest worden.

Er is bredere context. GPT-5.4 scoorde recent 38% op de zwaarste laag van FrontierMath — een benchmark speciaal ontworpen om AI te weerstaan. De wiskundige die het moeilijkste probleem op die benchmark had ontworpen, en die in 2025 nog publiekelijk zei dat AI slechts een geavanceerde rekenmachine was, gebruikte vorige week het woord singularity.

Dat woord draag ik niet klakkeloos over. Maar ik negeer het ook niet.

Het Bastiat-argument werkt voor technologie die taken overneemt die mensen al deden — sneller, goedkoper, efficiënter, maar binnen het domein van het bekende. Een model dat een wiskundige sprong maakt die 80 jaar lang niet werd gemaakt doet iets anders. Niet efficiënter wat mensen al konden. Iets wat mensen nog niet hadden gedaan.

Anthropics 80%-getal is de bedrijfsinterne versie van hetzelfde signaal. Niet taken overnemen die engineers al deden — het ontwikkelproces zelf overnemen. Dat is kwalitatief anders dan wat we gewend waren met automatisering. Of de Jevons Paradox ook geldt als technologie buiten de grenzen van menselijke capaciteit treedt — dat is een open vraag. Het eerlijke antwoord is: dat weet ik niet.

Van debat naar conclusie

Zes elementen nu, zes verschillende invalshoeken — maar ze leiden allemaal naar dezelfde plek.

De grootschalige banenvernietiging die werd voorspeld heeft vooralsnog niet plaatsgevonden. Maar we staan ook pas aan het begin van de AI-transitie — het fixed-pie mechanisme klopt niet als beschrijving van hoe technologie en arbeid zich historisch verhouden, en de data van het Yale Budget Lab bevestigen dat tot nu toe. Hoe het verdergaat is open.

Maar het gaat zeker niet vanzelf. Taken verdwijnen. Sommige taken bij elkaar zijn een baan. Mensen worden hard geraakt — en de overgangsperiode is niet voor iedereen overbrugbaar. De bijstelling van Altman en Amodei past meer in mijn beeld, maar hun context is niet neutraal. De paus stelt de vraag naar zeggenschap die terecht is. Het wiskundeprobleem van Erdős suggereert dat AI van een andere orde kan zijn dan eerdere technologie. Grok herinnerde mij eraan dat ook mijn eigen redenering bewijs vraagt, geen geloof. En Anthropic laat zien hoe zelfs de meest ernstig bedoelde oproep tot afremming gecompliceerd wordt door de belangen van degene die hem doet.

Een ding is zeker: zaken veranderen. Door AI alleen maar sneller.

AI is geen doel — het is een middel

Wat in het debat structureel misgaat: AI wordt behandeld als doel. Dat is het niet.

AI is een middel. Een middel dat een organisatie kan helpen te transformeren — slimmer werken, sneller leren, meer waarde creëren. Maar de succesfactor van die transformatie is niet welk AI-model je gebruikt. Het is de veranderkracht van je mensen.

Organisaties die AI als doel behandelen slaan stappen over en bouwen op drijfzand. Een collega verwoordt het scherp: als je als organisatie AI nog niet serieus hebt geadopteerd, moet je niet aan agentic AI beginnen. Dat is een duur experiment met weinig kans op succes. AI wordt dan een add-on — bovenop een organisatie die de basis nog niet heeft gelegd. Het landt niet, het levert niet, en de weerstand groeit.

De juiste volgorde is: begin bij de mensen. Bouw aan hun veranderkracht. Laat AI daarbinnen zijn werk doen als hulpmiddel. Dan volgt de rest — inclusief agentic, als je er aan toe bent.

Mensen augmenteren, verheffen, laten groeien met AI — dat is transformatie. AI implementeren en dan hopen dat mensen meekomen is iets anders.

Aan organisaties: investeer in je mensen — ervaren en nieuw

De succesfactor in de AI-transitie is niet de technologie. Het is de veranderkracht van je mensen — alle mensen.

Dat betekent twee dingen tegelijk.

Begin bij de mensen die je al hebt. Ervaren medewerkers dragen kennis, relaties en context die niet in een model zitten. De vraag is niet of zij kunnen meebewegen — de vraag is of jij investeert in hun vermogen om dat te doen. Veranderkracht groeit niet vanzelf. Het vraagt aandacht, ruimte en begeleiding. Organisaties die AI uitrollen zonder te investeren in de mensen die ermee moeten werken, bouwen op drijfzand. AI landt niet, levert niet, en de weerstand groeit. EY-onderzoek onder 15.000 werknemers en 1.500 werkgevers in 29 landen laat zien dat bedrijven tot 40% van de productiviteitswinst door AI mislopen vanwege hiaten in hun talentstrategie. De bottleneck is zelden technologisch.

Investeer tegelijk in jong talent — en doe dat juist nu, ook vanwege het directe effect. De jonge generatie die nu de arbeidsmarkt betreedt ervaart AI niet als iets nieuws maar als iets vanzelfsprekends. Niet als instrument dat je moet leren gebruiken, maar als omgeving waarin je opereert. Dat maakt hen tot natuurlijke adoptiekrachten binnen je organisatie — niet over vijf jaar, maar nu. Ze brengen geen gewoontepatronen mee van hoe het altijd ging. Ze experimenteren sneller, twijfelen minder, en helpen collega's mee te bewegen. AI-adoptie verspreidt zich in organisaties informeel, van team naar team, via mensen die laten zien dat het werkt. Jonge medewerkers zijn daarin bij uitstek de katalysator.

Cognizant — een van de grootste IT-dienstverleners ter wereld — nam in 2025 25.000 afgestudeerden aan en verwacht dat aantal dit jaar te overtreffen. Niet ondanks de AI-transitie, maar vanwege de AI-transitie.

De arbeidsmarkt voor starters verandert van karakter — het type werk waarmee je het vak leert verschuift. Dat vraagt om organisaties die bewust blijven investeren in het binnenhalen en ontwikkelen van jong talent, ook als de kortetermijnlogica anders suggereert.

Investeer in je mensen. In de mensen die je hebt én in de mensen die je aantrekt. Niet ondanks de verandering — juist vanwege de verandering. De organisaties die dat nu doen bouwen aan het fundament dat straks het verschil maakt.

Aan jou — als je aan het begin staat

De verandering is reëel. In hoeverre die verandering een bedreiging is, hangt voor een deel af van jouzelf.

De arbeidsmarkt voor starters verandert van karakter. Het type werk waarmee je vroeger het vak leerde — routinetaken, herhaling, geleidelijke opbouw — verschuift. Dat maakt het voor iemand die net begint iets lastiger om als pure starter binnen te komen. Maar het maakt ook ruimte voor iets anders: de starter die al meer meebrengt dan alleen een diploma.

Zorg dat je kunt omgaan met verandering. Dat je gewend bent te leren, ook als je nog niet weet waar het naartoe gaat. En zorg dat je enige ervaring hebt met AI — niet als techneut, maar als iemand die er dagelijks mee werkt, die weet wat het wel en niet kan, die er een eigen werkwijze in heeft gevonden. Dat onderscheidt je. Niet als bijzondere kwalificatie, maar als signaal dat je de omgeving van nu begrijpt.

Uit de PwC Global Workforce Survey van 2025, onder bijna 10.000 instapmedewerkers in 48 landen, blijkt dat jonge werknemers zelf meer nieuwsgierig (47%) en enthousiast (38%) zijn dan bezorgd (29%) over de impact van AI. Ze twijfelen wel aan hoe lang hun huidige vaardigheden nog relevant blijven. Dat is de juiste zorg, op de juiste plek.

De vraag die telt is niet of AI jouw baan overneemt. De vraag is of jij snel genoeg meebewegt met wat het vraagt — en of je daar actief in investeert, in plaats van af te wachten.

Investeer in jezelf. In je veranderkracht. In het vermogen om te leren wat je nog niet weet en los te laten wat je al weet maar niet meer werkt. Dat is geen zachte competentie aan de rand van je cv — het is de kern van wat de komende jaren waarde heeft.

Wie dat doet, is geen slachtoffer van de transitie. Die is er onderdeel van.

Een laatste observatie — over dit stuk zelf

Deze blog is geschreven met Claude (Anthropic). De kritische beoordeling is gedaan door Grok (xAI). Dat is geen toeval — ik laat mijn blogs standaard beoordelen door een ander model dan waarmee ik schrijf. Niet als trucje, maar als methode. Dezelfde redenering als de Grok-anekdote eerder in deze blog: je eigen denken hard laten toetsen, ook als dat snijdt.

Het levert iets op dat me niet ontgaat: ik schrijf over Anthropic — over hun oproep tot afremming, hun beursgang, hun ambivalentie — met het model van datzelfde Anthropic. En ik laat dat beoordelen door een concurrent. De meta-laag zit er dus dubbel in. Claude heeft geen moeite met die kritiek. Grok had er geen belang bij die te verzachten.

Dat is precies hoe ik denk dat je AI inzet. Niet als instrument dat je gelijk geeft. Als instrument dat je scherper maakt.

Bronnen en inspiratie

• Fortune, 'Sam Altman and Dario Amodei are both walking back their AI jobs apocalypse prophecies' (26 mei 2026)
• TechCrunch, 'OpenAI claims it solved an 80-year-old math problem — for real this time' (20 mei 2026)
• Quantum Zeitgeist, 'Tough Math Problem Convinces Mathematician the Singularity Is Here' (2026)
• Yale Budget Lab, 'Tracking the Impact of AI on the Labor Market' (2026)
• Time, 'Pope Leo Uses First Major Papal Text to Warn About Dangers of AI' (25 mei 2026)
• Stanford Digital Economy Lab / ADP, 'Canaries in the Coal Mine?' (november 2025)
• PwC & WEF, 'How AI is changing early careers: A view from entry-level workers' (januari 2026)
• Strada Education Foundation, 'Entry-Level Hiring in the AI Era' (mei 2026)
• WEF, 'How AI is changing the nature of entry level work' (maart 2026)
• Anthropic Institute, 'When AI Builds Itself' (4 juni 2026)

Co-creatie: Dit stuk is gemaakt samen met Claude (Anthropic). De illustraties zijn gegenereerd met NotebookLM (Google). De gedachten, posities en interpretaties zijn van mij.