Tag: AI

Het waren een paar ongemakkelijke dagen in medialand. Een ervaren journalist, iemand die zijn vak verstaat, bleek citaten te hebben gebruikt die nooit zijn uitgesproken. Niet verzonnen in de klassieke zin van het woord, maar gegenereerd. Door AI. De eerste reflex is voorspelbaar: dit is een incident. Iemand die te ver is gegaan. Iemand die zijn controle heeft laten varen. Een menselijke fout, in een verder gezond systeem. Maar wie iets langer kijkt, ziet iets anders. Dit is geen incident. Dit is een voorproefje. We worden lui en dom. Want wat hier gebeurt, is niet exclusief voor de journalistiek. Dit is exact het soort mechanisme dat zich net zo makkelijk afspeelt in de wereld van accountants, controllers en CFO’s. Alleen hebben we dat nog niet hardop tegen elkaar gezegd! De verleiding van moeiteloze kwaliteit Generatieve AI is verleidelijk op een manier die eerdere technologie nooit was. Het geeft geen ruwe data, geen half afgemaakte analyses, geen technische output waar nog werk in zit. Het geeft iets dat af voelt. Altijd een antwoord. Zinnen lopen soepel na aanpassingen van de prompt. Argumentaties kloppen ogenschijnlijk. Conclusies sluiten netjes aan op de vraag die je stelde. Het is precies het soort output waar

Behavioral auditing krijgt steeds meer aandacht nu AI wordt ingezet om interviews, cultuuronderzoeken en gedragsanalyses te ondersteunen. Voor auditors biedt dat nieuwe mogelijkheden om patronen sneller zichtbaar te maken, maar het roept ook de vraag op hoeveel er werkelijk verandert. Dit artikel onderzoekt of AI gedrags- en cultuuraudits fundamenteel vernieuwt, of vooral bestaande analysetechnieken versnelt. Daarbij staat niet de technologie centraal, maar de vraag hoe auditors gedrag, data en governance met elkaar kunnen verbinden.

De snelle opkomst van generatieve AI roept alweer een volgende vraag op: wat is de toekomst van LLM’s? Hoewel veel organisaties nog maar net experimenteren met taalmodellen, kijken onderzoekers en technologiebedrijven al naar AI-agents, world models en gespecialiseerde modellen. Waarschijnlijk worden LLM’s niet plotseling vervangen door één nieuwe technologie. Ze ontwikkelen zich eerder tot een infrastructuurlaag binnen grotere systemen waarin data, software en bedrijfsprocessen samenkomen. Daarmee verschuift de aandacht van steeds grotere modellen naar de kwaliteit van het systeem eromheen.

De discussie over AI en werkgelegenheid wordt steeds scherper. Waar sommige onderzoeken benadrukken dat AI vooral productiviteit verhoogt en nieuwe kansen creëert, waarschuwen andere analyses juist voor ingrijpende gevolgen voor de arbeidsmarkt en de economie. Dit artikel onderzoekt waarom beide perspectieven een deel van de werkelijkheid laten zien. Niet de uitersten staan centraal, maar de vraag hoe AI waarde, arbeid en kapitaal opnieuw verdeelt en wat dat betekent voor bestuurders, CFO’s en organisaties.

De discussie over AI en werk wordt steeds vaker gedomineerd door voorspellingen over banen die zouden verdwijnen. Techbedrijven waarschuwen voor ingrijpende veranderingen, terwijl organisaties tegelijkertijd blijven investeren in nieuwe medewerkers en kennis. Dit artikel onderzoekt waarom het debat over AI en werk vaak wordt gestuurd door angst en urgentie, en waarom verantwoord leiderschap vraagt om een realistischer verhaal over productiviteit, innovatie en de toekomst van werk.

De discussie over kunstmatige intelligentie gaat steeds minder over technologie alleen en steeds vaker over de vraag wie bepaalt hoe AI mag worden ingezet. Recente ontwikkelingen rond de Amerikaanse overheid en AI-bedrijf Anthropic laten zien dat AI-governance niet alleen draait om regelgeving, maar ook om macht, legitimiteit en maatschappelijke verantwoordelijkheid. Dit artikel onderzoekt waarom de inzet van AI steeds vaker leidt tot spanningen tussen overheden, technologiebedrijven en toezichthouders. Niet de technologie staat centraal, maar de vraag wie de spelregels bepaalt in een samenleving waarin AI een steeds grotere rol speelt.