Tag: data

Bijna een jaar geleden verscheen mijn eerste boekje Geen zin in data. Inmiddels zijn er een paar honderd exemplaren verkocht. Leuk natuurlijk, maar misschien nog interessanter is wat er sinds het schrijven van het boek is gebeurd. Want als ik vandaag aan deel 2 zou beginnen, zou het allang niet meer alleen over data, accountancy of AI gaan. Het zou vooral gaan over de vraag wat er met ons werk gebeurt nu AI in vrijwel iedere sector onderdeel begint te worden van het proces.

De afgelopen jaren draaide de discussie over kunstmatige intelligentie vooral om de vraag welk AI-model het beste presteert. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, verschuift die aandacht echter steeds meer naar een fundamenteler vraagstuk: datavolwassenheid. Organisaties die beschikken over betrouwbare data, gestandaardiseerde processen en een stevige informatievoorziening zijn beter in staat om waarde te creëren met AI. Daarmee wordt niet de modelkeuze, maar de kwaliteit van de organisatie zelf het echte concurrentievoordeel.

Hoe bepaal je de werkelijke waarde van een sport? Bij discussies over vrouwenhockey gaat het vaak over gelijkwaardigheid, sponsoring en kansen. Veel minder aandacht is er voor een fundamentelere vraag: hoe kunnen we de maatschappelijke waarde meten die sporters, teams en verenigingen creëren? Juist in een tijd waarin prestaties tot op detailniveau worden geregistreerd, blijkt het opvallend lastig om inzichtelijk te maken welke maatschappelijke en organisatorische impact sport daadwerkelijk heeft. Dat roept vragen op die niet alleen relevant zijn voor de hockeywereld, maar voor iedere organisatie die datagedreven wil sturen.

De hittegolf die deze week grote delen van Europa treft, zorgt opnieuw voor een intens debat over klimaatverandering. Tegelijkertijd laat deze discussie zien hoe belangrijk vertrouwen in data is geworden. Want hoe meer informatie beschikbaar komt, hoe groter de uitdaging lijkt om gezamenlijk te bepalen welke inzichten betrouwbaar zijn en welke conclusies we daaruit kunnen trekken.

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.

Quantum assurance klinkt voorlopig nog als een nicheonderwerp. Maar nu quantumcomputing zich stap voor stap richting bruikbare systemen beweegt, wordt de vraag naar betrouwbaarheid steeds relevanter. Een recente demonstratie van QuiX Quantum laat zien dat fouten in een fotonisch quantumsysteem netto kunnen worden verminderd zonder de werking van de rest van het systeem te blokkeren. Dat is een belangrijke stap richting fouttolerante quantumcomputing, al is het nog geen bewijs dat breed inzetbare quantumcomputers nu gereed zijn voor bedrijfskritische besluitvorming. Juist daarom is dit het moment om na te denken over controle, governance en verantwoordelijkheid. Want zodra quantumuitkomsten onderdeel worden van financiële, logistieke of maatschappelijke beslissingen, is technische vooruitgang alleen niet meer voldoende.