Tag: AI

De AI-hype bij ondernemers heeft een voorspelbaar patroon gekregen. Bedrijven moeten transformeren, versnellen en AI omarmen, bij voorkeur onmiddellijk. Wie niet snel genoeg beweegt, zou de aansluiting verliezen. Voor veel ondernemers staat die boodschap ver af van de dagelijkse werkelijkheid. Daar draait het om klanten, medewerkers, leveringen, kosten en marges. AI kan daarin zeker iets betekenen, maar alleen wanneer de technologie een concreet probleem oplost en aantoonbare waarde toevoegt. De weerstand tegen AI komt daarom niet altijd voort uit onbegrip of conservatisme. Soms is het juist het resultaat van een scherpe blik op wat een bedrijf werkelijk nodig heeft.

Physical AI wordt vaak gepresenteerd als de volgende stap in kunstmatige intelligentie. Waar generatieve AI vooral teksten schrijft, analyses ondersteunt en informatie toegankelijk maakt, gaat Physical AI een stap verder: systemen nemen niet alleen waar, maar handelen ook zelfstandig. Voor ondernemers verandert daarmee niet alleen de technologie, maar ook de manier waarop bedrijven worden ingericht. Investeringen verschuiven van software naar fysieke systemen, processen worden opnieuw ontworpen en data verandert van rapportagemiddel in een directe productiefactor. Daarmee is Physical AI niet alleen een technologische ontwikkeling, maar vooral een strategische keuze.

De academisering van het hbo wordt regelmatig gepresenteerd als een probleem. Opleidingen zouden te theoretisch worden, studenten te weinig praktische vaardigheden ontwikkelen en het onderscheid met de universiteit zou langzaam verdwijnen. Maar misschien kijken we naar het verkeerde vraagstuk. In een economie waarin werk steeds data-intensiever wordt, hebben professionals zowel analytische kennis als praktische uitvoeringskracht nodig. De vraag is daarom niet alleen of het hbo verandert, maar ook of opleidingen zich aanpassen aan een arbeidsmarkt die zelf fundamenteel aan het verschuiven is.

Continue audit vraagt om een andere manier van kijken naar toezicht, control en assurance. Terwijl organisaties steeds meer beschikken over realtime data, zijn veel audit- en controlprocessen nog gebaseerd op periodieke analyses en momentopnames. De publicatie Verschuivende linies van Audirium vormt een interessante aanleiding om die spanning te onderzoeken. Niet omdat organisaties dynamischer zijn geworden, maar omdat onze manier van kijken nog vaak achterblijft bij de werkelijkheid.

AI in de bancaire sector wordt vaak gepresenteerd als de volgende grote technologische revolutie. Banken investeren volop in kunstmatige intelligentie en waarschuwen tegelijkertijd voor de ingrijpende veranderingen die deze technologie met zich meebrengt. Maar misschien ligt de grootste uitdaging ergens anders. Niet bij AI zelf, maar bij de fundamenten waarop veel banken nog altijd draaien. AI maakt vooral zichtbaar waar processen, data en systemen al jarenlang tekortschieten.

AI en professioneel oordeel raken steeds nauwer met elkaar verweven. Accountants, CFO’s, belastingadviseurs en advocaten gebruiken generatieve AI om informatie te analyseren, argumenten te structureren en complexe vraagstukken sneller te doorgronden. De professional blijft formeel verantwoordelijk voor de uitkomst. Toch beïnvloedt AI steeds vaker de informatie waarop dat oordeel is gebaseerd. Daardoor ontstaat een nieuwe vraag: blijven professionals zelfstandig redeneren, of beoordelen zij vooral nog de overtuigende antwoorden die een systeem hun aanreikt?