Tag: AI

Jarenlang was verzekeren redelijk overzichtelijk. Althans dat ik vermoed ik. Leeftijd, schadevrije jaren, type auto, woonplaats en misschien het aantal gereden kilometers. Een verzekeraar kon meestal nog wel uitleggen waarom iemand een hogere of lagere premie betaalde. Maar langzaam verandert dat speelveld. Steeds meer verzekeraars zetten AI en geavanceerde data-analyse in om risico’s te voorspellen en premies te bepalen. Daarbij spelen niet alleen traditionele factoren een rol, maar ook steeds subtielere patronen, correlaties en gedragsdata. Zelfs een huisnummer kan indirect invloed krijgen op wat iemand uiteindelijk per maand betaalt. En precies daar begint iets interessants. Want de vraag is niet langer alleen: “Kan AI risico’s beter voorspellen?” De echte vraag wordt: “Begrijpen we straks nog waarom iemand een bepaalde premie krijgt?” Ik vraag mij dat af. Van actuarieel model naar algoritmische black box De verzekeringswereld draait al decennialang op data. Daar is natuurlijk niets nieuws aan. Actuarissen gebruiken statistiek en risicomodellen zolang verzekeren bestaat. Maar AI verandert iets fundamenteels. Traditionele modellen werkten grotendeels op basis van vooraf gedefinieerde variabelen en logica. Moderne AI-systemen herkennen echter zelfstandig patronen in enorme hoeveelheden data. Daardoor ontstaan verbanden die statistisch misschien heel krachtig zijn, maar nauwelijks nog uitlegbaar. Dat klinkt efficiënt. En waarschijnlijk ís

Steeds meer woningcorporaties zetten kunstmatige intelligentie in om processen slimmer en efficiënter te maken. Van chatbots en documentverwerking tot voorspellende analyses: AI vindt steeds vaker zijn weg naar de dagelijkse praktijk. Maar naarmate AI bij woningcorporaties een grotere rol speelt in processen en besluitvorming, verschuift ook de verantwoordelijkheid. De vraag is niet langer alleen wat AI kan, maar vooral hoe organisaties grip houden op de uitkomsten en de risico’s die daarmee samenhangen.

De groei van softwarebedrijven lijkt af te nemen en AI wordt daarbij regelmatig aangewezen als belangrijkste oorzaak. Dat levert aansprekende krantenkoppen op, maar vertelt slechts een deel van het verhaal. Achter de cijfers gaat een veel fundamentelere ontwikkeling schuil: de manier waarop software waarde creëert verandert. Daardoor verschuift ook de discussie. Niet langer staat centraal óf organisaties AI inzetten, maar hoe zij AI-waarde aantoonbaar maken. Voor CFO’s, investeerders en softwarebedrijven wordt het steeds belangrijker om niet alleen over AI te praten, maar ook te bewijzen wat AI daadwerkelijk oplevert.

AI wordt steeds vaker gepresenteerd als dé motor achter hogere productiviteit en lagere kosten. Organisaties investeren volop in generatieve AI, terwijl efficiencyprogramma’s en reorganisaties regelmatig worden gekoppeld aan de belofte van kunstmatige intelligentie. Toch ontstaat een genuanceerder beeld. Steeds meer onderzoeken laten zien dat AI-productiviteit niet uitsluitend afhangt van technologie, maar juist van de combinatie van AI, menselijk oordeel en goede governance. Daarmee verschuift de discussie van kostenbesparing naar duurzame waardecreatie.

  De inzet van humanoïde robots in autodealers lijkt op het eerste gezicht vooral een opvallende marketingstunt. Toch laat deze ontwikkeling iets veel fundamentelers zien. Autofabrikanten veranderen van traditionele producenten in technologiebedrijven waarin software, data en kunstmatige intelligentie een steeds grotere rol spelen. Juist AI in de autoverkoop maakt zichtbaar hoe de showroom verandert. Niet alleen de auto wordt slimmer, maar ook het verkoopproces. Klantinteracties, gedragsanalyse en realtime besluitvorming vormen steeds vaker de basis van commerciële keuzes. Dat roept nieuwe vragen op over transparantie, governance en de rol van AI binnen commerciële processen.

Kunstmatige intelligentie krijgt een steeds grotere rol binnen de sport. Van prestatieanalyse en blessurepreventie tot fanbeleving en operationele processen: de technologische mogelijkheden nemen snel toe. De grootste uitdaging ligt echter steeds minder bij de technologie zelf en steeds vaker bij de manier waarop organisaties de beschikbare inzichten vertalen naar betere besluitvorming. In dit artikel staat AI in de sport centraal. Aan de hand van een recente whitepaper van Peter Sprenger onderzoekt Pieter de Kok waarom de volgende stap voor sportorganisaties niet alleen technologisch is, maar vooral organisatorisch.