Ai Almanac

Waarom investeren organisaties massaal in AI zonder eerst te begrijpen welk probleem ze willen oplossen? In deze aflevering van AI Almanac gaat Amir Sabirović in gesprek met Sarah van der Land, die bijna negen jaar AI- en innovatieprojecten leidde bij de NPO.

Aan de hand van praktijkvoorbeelden laat Sarah zien hoe AI daadwerkelijk waarde kan toevoegen, maar ook waarom technologie lang niet altijd de beste oplossing is. Met haar SHARP-framework maakt ze duidelijk hoe strategie, mensen, alternatieven, rendement en bewijs samenkomen in verantwoorde besluitvorming.

Het gesprek raakt ook aan grotere vraagstukken rondom leiderschap, kritisch denken, AI-geletterdheid en de toekomst van werk. Want waarom investeren organisaties miljoenen in technologie, terwijl verandermanagement nauwelijks aandacht krijgt?

De centrale boodschap is helder, word niet verliefd op de oplossing, maar op het probleem. AI is geen strategie op zichzelf. De werkelijke waarde ontstaat pas wanneer technologie aantoonbaar bijdraagt aan betere processen, menselijk werk en organisatiedoelen.

In deze aflevering bespreken Amir Sabirović en Eddy Borremans de impact van AI op organisaties, de risico's en kansen, en de toekomst van technologische revoluties. Ze delen inzichten over adoptie, technologische transformatie en de maatschappelijke gevolgen van AI. In deze aflevering bespreken Amir Sabirović en Eddy Borremans de impact van AI op communicatie, engineering, en organisatie, en hoe we de menselijke creativiteit en kritisch denken kunnen behouden in een door AI gedreven wereld.

key topics

• De mate van AI-adoptie in organisaties en de interpretatie ervan
• Het verschil tussen breed gebruik van AI en daadwerkelijke transformatie
• Risico's van AI, inclusief technologische en maatschappelijke risico's
• De invloed van AI op software engineering en codeerpraktijken
• De concepten van singularity en superintelligentie en hun realiteitswaarde
• De rol van kritisch denken in een door AI gedomineerde wereld
• De invloed van media en desinformatie op AI-perceptie
• De ethische en maatschappelijke implicaties van AI-ontwikkeling De impact van AI op communicatie en systemen
• Het belang van fundamentele kennis en kritisch denken
• De rol van AI in engineering en creativiteit
• De noodzaak van gestructureerde data en governance
• De menselijke rol in een door AI gedreven wereld

Iedereen lijkt bang om de AI-boot te missen. Maar misschien zouden bestuurders zichzelf eerst een andere vraag moeten stellen. Waarom moeten we deze boot eigenlijk wel missen?

In deze aflevering van AI Almanac ga ik in gesprek met Maarten van den Outenaar, voormalig Director Digital Solutions en ervaren leider in data- en AI-transformaties bij onder andere Schiphol, NS en VolkerWessels.

We onderzoeken waarom organisaties miljoenen investeren in AI terwijl de daadwerkelijke opbrengsten vaak achterblijven. Volgens Maarten ligt het probleem daarbij lang niet altijd bij de technologie. De moeilijkste stap begint juist ná het experiment: van innovatie naar echte organisatietransformatie.

We praten over FOMO versus ROI, pilots die technisch succesvol zijn maar nooit worden gebruikt, de kloof tussen technologie en operatie en de merkwaardige neiging van organisaties om eerst een AI-oplossing te kopen en daarna pas op zoek te gaan naar het probleem.

Centraal staat daarbij de medewerker. Want wat gebeurt er wanneer AI vooral wordt ingezet om processen goedkoper te maken en mensen uit het proces te verwijderen? En wat verandert er wanneer je de vraag omdraait: welke prestatie willen we als organisatie verbeteren en hoe kan AI onze mensen helpen die prestatie te leveren?

Van Schiphol en VolkerWessels tot industriële revoluties, boekdrukkunst, rekenmachines, banenverlies, cognitieve vaardigheden en de mogelijke AI-bubbel: het gesprek ontwikkelt zich uiteindelijk tot een veel fundamentelere vraag.

Hebben organisaties werkelijk een AI-probleem, of proberen we met AI problemen op te lossen die eigenlijk over strategie, leiderschap en organisatieontwerp gaan?

Maarten vertelt daarnaast over zijn boek Geen woorden, maar data en de lessen die hij uit jarenlange data- en AI-transformaties heeft verzameld.

Een aflevering over AI, waarin AI uiteindelijk misschien wel het minst ingewikkelde onderdeel blijkt te zijn.

In deze aflevering van AI Almanac spreek ik met Una Verhoeven over een onderwerp waar opvallend weinig mensen echt over nadenken: de prijs van convenience. Niet alleen onze privacy staat onder druk, maar ook ons kritisch denkvermogen, onze organisaties en uiteindelijk de manier waarop we beslissingen nemen.

We bespreken waarom AI fundamenteel verschilt van sociale media, waarom GDPR alleen niet meer voldoende is, hoe AI-governance veel verder gaat dan compliance en waarom organisaties eerst hun processen moeten begrijpen voordat ze AI implementeren.

Daarnaast gaan we in op hallucinerende modellen, AI-fatigue, vibe coding, technische schuld, de toekomst van softwareontwikkeling, de rol van kritisch denken in het onderwijs en waarom AI pas echt waarde toevoegt wanneer mensen verantwoordelijk blijven voor de uitkomsten.

Geen hype. Geen doemdenken. Wel een eerlijk gesprek over wat AI werkelijk betekent voor organisaties én voor de samenleving.

We praten veel over wat kunstmatige intelligentie allemaal kan, maar opvallend weinig over wat wij ondertussen zelf dreigen af te leren.

In deze aflevering ga ik opnieuw in gesprek met data scientist en gedragswetenschapper Marijn Markus. We onderzoeken de werkelijkheid achter de AI-hype: de miljarden die worden geïnvesteerd, de verliezen die zich opstapelen, de geopolitieke afhankelijkheid van Amerikaanse technologiebedrijven en de hardnekkige belofte dat deze generatie AI nu écht alles zal veranderen.

Maar het gesprek gaat uiteindelijk over iets fundamentelers dan technologie. Wat gebeurt er wanneer mensen taalmodellen verwarren met kennismodellen? Wanneer kinderen leren hoe ze antwoorden kunnen genereren voordat ze leren hoe ze een antwoord moeten beoordelen? Wanneer organisaties Copilot-licenties tellen, maar niet onderzoeken of mensen werkelijk beter denken, leren of werken?

Marijn noemt generatieve AI geen kunstmatige intelligentie, maar gemiddelde intelligentie. De technologie kan vrijwel iedereen helpen om op veel terreinen redelijk te presteren. Maar een systeem dat voor iedereen beschikbaar is, maakt je niet vanzelf onderscheidend. Wie uitzonderlijk wil zijn, zal moeten blijven begrijpen, onderzoeken, twijfelen en zelfstandig oordelen.

We spreken over de AI-bubbel, desinformatie, onderwijs, systeemdenken, vakmanschap, cybersecurity, technologische soevereiniteit en de menselijke neiging om complexe problemen te reduceren tot groene lampjes op een dashboard.

AI is geen doel en ook geen strategie. Het is een krachtig hulpmiddel. Maar alleen voor mensen en organisaties die nog weten welk probleem ze proberen op te lossen en bereid zijn de werking ervan werkelijk te begrijpen.

AI belooft veel in het onderwijs, van personalisatie, voorspelling, optimalisatie tot leren op maat. Elk kind een eigen leerpad. Elk probleem meetbaar. Elke ontwikkeling zichtbaar in dashboards.

Maar wat gebeurt er als we kinderen steeds meer gaan bekijken als datapunten? Wat verliezen we wanneer onderwijs niet langer begint bij aandacht, relatie en pedagogiek, maar bij meetbaarheid, selectie en efficiëntie?

In deze aflevering van AI Almanac spreekt Amir Sabirović met Jan Jaap Hubeek over de mythe van maakbaarheid in het onderwijs. Jan Jaap stelt een ongemakkelijke maar noodzakelijke vraag: is een kind eigenlijk wel maakbaar? En wat gebeurt er als AI een onderwijssysteem versterkt dat nu al zwaar leunt op vroege selectie, toetsdruk, dashboards en prestatielogica?

Het gesprek gaat over onderwijs als relationeel proces, over systemische ongelijkheid, over algoritmes die bestaande vooroordelen kunnen versterken, en over de noodzaak om menswaardigheid terug te brengen in onderwijs. Van de vroege selectie op elfjarige leeftijd tot het gevaar van data-gestuurde besluitvorming. Van Amazon’s bias in recruitment tot de Post Office-affaire in Engeland. Van Frankenstein tot Hannah Arendt. Lekker luchtig dus, zoals mensen graag doen wanneer ze beseffen dat ze een compleet systeem op drijfzand hebben gebouwd.

De centrale boodschap is helder: AI kan ondersteunen, analyseren en versnellen. Maar AI kan geen kind werkelijk zien. AI kan geen relatie aangaan. AI kan geen pedagogische verantwoordelijkheid dragen. Dat blijft mensenwerk.

Belangrijkste thema’s in deze aflevering:

• De illusie van maakbaarheid door AI
• Onderwijs als relationeel proces
• De risico’s van data-gestuurde systemen
• Vroege selectie en systemische ongelijkheid
• Vooroordelen in algoritmes
• Pedagogiek, menswaardigheid en verantwoordelijkheid
• De rol van leraren, schoolbesturen en ouders
• Waarom AI een instrument moet blijven en geen kompas mag worden

Luister deze aflevering als je wilt begrijpen waarom de toekomst van onderwijs niet alleen technologisch, maar vooral menselijk en pedagogisch moet worden ontworpen!

"Geef iedereen AI-tools en de impact volgt vanzelf." Het klinkt logisch, maar klopt het ook?

In deze aflevering ontkrachten Amir Sabirović en Laura Brandwacht een van de hardnekkigste mythes rondom AI in organisaties. Want toegang tot tools is iets anders dan transformatie. Impact volgt niet uit beschikbaarheid, maar uit keuzes, leiderschap, ontwerp en sturing.

Laura legt uit waarom AI veel breder is dan ChatGPT en Copilot, waarom de echte waarde ligt bij de mensen die de brug slaan tussen business en techniek, en waarom je processen soms helemaal opnieuw moet durven ontwerpen in plaats van stap voor stap te optimaliseren. Ze gaan in op de gevolgen voor banen en rollen, het verschil tussen experimenteren en echt adopteren, en waarom adoptie al op dag één begint niet pas als het product klaar is.

Ook eerlijk besproken: waarom efficiëntie zelden vanzelf in de cijfers landt, hoe je een leercultuur bouwt waarin fouten gedeeld mógen worden, en wat een verstandige eerste stap is voor een directieteam dat zich onder druk voelt staan om "iets met AI" te doen.

De conclusie? AI-tools uitdelen is geen transformatie. Impact vraagt om visie, leiderschap en de bereidheid om je kwetsbaar op te stellen en te kijken hoe het werk werkelijk gebeurt.

Een scherp en eerlijk gesprek voor iedereen die leiding geeft in een tijd waarin niemand de toekomst nog durft te voorspellen.

In deze speciale aflevering trekken Amir Sabirović en Eddy Borremans de handschoenen uit. Geen hype, geen doemdenken wel een eerlijk, technisch onderbouwd gesprek over wat er écht gebeurt onder de motorkap van de AI-revolutie.

Waarom verkopen Big Tech CEO's intelligentie terwijl het in werkelijkheid compressie, retrieval en probabilistische reconstructie is? Wat gebeurt er als organisaties razendsnel MVP's bouwen op fundamenten die er niet zijn? En de meest urgente vraag: wie vervangt straks de senior engineers als we de junior aanwas wegsnijden?

Eddy introduceert in dit gesprek twee begrippen die je niet meer vergeet: Cognitive Debt en Agent Addiction. Twee fenomenen die volgens hem de komende jaren bedrijven kunnen laten omvallen niet omdat AI niet werkt, maar omdat we het verkeerd inzetten.

Onderwerpen die voorbijkomen:

• Waarom AI werk niet vermindert, maar intensifieert
• De cobol-mythe en het echte verhaal achter modernisering
• Hoe vibe coding eindigt in technical debt-explosies
• De fundamentele non-deterministische sprong (en waarom dat geen detail is)
• Mean Time to Recovery als échte meetlat
• Wat we moeten doen om de menselijke vakman niet kwijt te raken

Geen marketing taal. Geen LinkedIn-bingo. Wel een diep, eerlijk, op het scherp van de snede gevoerd gesprek tussen twee mensen die de technologie omarmen, maar weigeren ervoor te buigen.

Voor iedereen die werkt met software, AI of organisaties — en niet meegezogen wil worden in de hype.

🎧 Luister nu. Denk mee. Discussieer.

In deze aflevering van AI Almanac ga ik in gesprek met Lizzy Prins over een hardnekkige mythe in veel organisaties, het idee dat AI gewoon een tool is die je kunt implementeren.

Want als AI slechts een tool was, hadden we inmiddels allemaal een handleiding, een training en een nette implementatieplanning gehad. Helaas. De werkelijkheid is iets minder comfortabel, zoals meestal wanneer mensen en organisaties erbij betrokken zijn.

AI raakt niet alleen technologie. Het raakt werk, samenwerking, eigenaarschap, leiderschap, werkdruk, besluitvorming en kritisch denken. Juist daarom lopen veel organisaties vast. Niet omdat ze te weinig tools hebben, maar omdat ze AI bovenop bestaande werkwijzen plakken zonder opnieuw te kijken naar hoe werk eigenlijk georganiseerd is.

Met Lizzy bespreek ik waarom AI-adoptie vaak versnipperd raakt in losse teaminitiatieven, waarom “de business” als eigenaar vaak te vaag is, hoe leidinggevenden een belangrijke vertaalrol hebben en waarom productiviteit niet het enige doel mag zijn. Want als AI alleen wordt gebruikt om méér werk in minder tijd te proppen, krijgen we geen betere organisaties. Dan krijgen we vooral snellere uitputting met een mooie interface.

We praten ook over kritisch denken. Wanneer helpt AI ons denken? En wanneer besteden we ons denken ongemerkt uit? Volgens Lizzy ligt de sleutel niet in blind automatiseren, maar in bewuster samenwerken met AI: eerst zelf denken, dan AI gebruiken als hulpmiddel.

De kern van de aflevering: AI werkt pas als je het niet vanuit het tool-aspect aanvliegt, maar koppelt aan het dagelijkse werk. AI is geen doel. AI is een aanleiding om werk opnieuw te ontwerpen.

In deze aflevering van AI Almanac ga ik in gesprek met Hans Schuurmans over een hardnekkige mythe in AI-land: dat prompten dé cruciale vaardigheid van de toekomst zou zijn. Hans zet daar een veel interessanter perspectief tegenover. Prompten is nuttig, zeker. Maar het is niet de kern. De echte vraag is wat mensen en organisaties moeten leren in een wereld waarin AI steeds sneller verandert, digitale medewerkers opkomen en technologie steeds dieper ingrijpt in werk en besluitvorming.  

We spreken over de evolutie van prompting, de opkomst van digitale collega’s, kritisch denken als fundamentele vaardigheid, en waarom AI nooit het doel mag worden maar altijd een middel moet blijven. Ook bespreken we hoe organisaties vaak te snel op de hype springen, hoe je beter vanuit procesverbetering kunt denken, en waarom menselijkheid, keuzevrijheid en echte interactie juist belangrijker worden in een digitale wereld.    

Dit gesprek gaat niet alleen over technologie. Het gaat over samenwerking, waarden, communicatie, implementatie en de vraag waar menselijke meerwaarde blijft bestaan wanneer digitale medewerkers een steeds grotere rol krijgen. Voor bestuurders, professionals en denkers die verder willen kijken dan de hype en die willen begrijpen wat AI organisatorisch en menselijk werkelijk vraagt.