Nieuws

Er was een tijd waarin je een stad kon begrijpen door simpelweg naar de fabrieksschoorstenen te kijken. Waar rook uit de pijpen kwam, zat economische kracht. Een autofabriek, staalfabriek of chemieconcern bepaalde het ritme van een complete regio. Werkgelegenheid, woningbouw, onderwijs, horeca, infrastructuur en zelfs het zelfvertrouwen van een stad draaiden vaak om één dominante industriële motor.

Er zijn van die koppen die precies doen wat ze moeten doen. Ze trekken aandacht, veroorzaken lichte onrust en geven de indruk dat er iets fundamenteels aan het verschuiven is. “Groeicijfers van softwarebedrijven halveren onder invloed van AI” is zo’n kop.

Er was een tijd dat technologie vooral werd verkocht als hulpmiddel. Software maakte processen sneller. Data-analyse gaf betere inzichten. Automatisering haalde repeterend werk weg zodat professionals zich konden richten op uitzonderingen, interpretatie en kwaliteit.

Er was een tijd waarin een autodealer draaide om motorvermogen, lakkleur en de overtuigingskracht van een verkoper met een glad colbert en een nog gladdere leasecalculatie. Die tijd begint langzaam te kantelen. Niet omdat consumenten ineens verliefd zijn geworden op robots, maar omdat de auto-industrie verandert in een data-industrie met wielen.

De sportwereld heeft er weer één bij. Een whitepaper over AI. Dit keer van Peter Sprenger, die met “AI Trends in Sport (2026–2030)” een overzicht geeft van waar technologie en sport elkaar raken. Het is een herkenbaar document: zorgvuldig opgebouwd, rijk aan voorbeelden en geschreven met het duidelijke doel om bestuurders en professionals mee te nemen in een ontwikkeling die al gaande is.

De aanleiding is bijna ironisch. Terwijl de terrassen vol zitten en de zon het straatbeeld weer kleur geeft, verschijnen berichten dat sterrenrestaurants het moeilijk hebben. Niet een beetje moeilijk, maar structureel. Kosten lopen op, marges verdampen, personeel is schaars en gasten denken twee keer na voordat ze driehonderd euro uitgeven aan een avond.