Joop Snijder, CTO bij Aigency en voormalig muzikant, trekt een directe lijn tussen zijn jaren als producer in een thuisstudio en hoe Artificial Intelligence werkt als werktool. Het probleem is niet dat AI te veel overneemt, maar dat je de output accepteert zonder er iets van jezelf in te stoppen. Joop legt uit hoe je rol verschuift van uitvoerder naar producer: niet elke noot spelen, maar bepalen wat blijft en wat weggaat.

Een taalmodel levert vlotte zinnen, maar heeft geen smaak, geen context en geen idee van de politieke gevoeligheid in jouw team. Als je een AI-output leest en niets verandert, is dat geen teken van kwaliteit maar van te weinig kritisch kijken. Morgen: pak iets wat je de komende week moet maken, gebruik een taalmodel voor de eerste versie en noteer drie dingen die je aanpast en waarom.

Onderwerpen

• Podcast: AIToday Live podcast
• Website: AIToday Live - Het leukste keukentafelgesprek over AI

Genoemde entiteiten: ChatGPT

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Wilco de Vries, business developer bij Info Support, en Jurre Brandsen, AI-champion bij hetzelfde bedrijf, zien organisaties vastlopen op AI-projecten die beginnen bij de technologie in plaats van bij het probleem. Jurre legt uit waarom enthousiaste teams soms afgeremd moeten worden: zodra je de menselijke controle volledig weghaalt, verlies je ook de verantwoordelijkheid, en die kun je niet delegeren aan een agent. Zijn team gebruikt het zes-ogenprincipe bij code reviews: Artificial Intelligence doet een eerste controle, maar er kijken altijd twee mensen mee.

Bij legacy-migraties, zoals COBOL-systemen in de financiële sector, versnelt AI het conversieproces aanzienlijk door patroonherkenning, maar de business moet altijd bevestigen dat de beschrijving van de code klopt voordat je iets overzet. Morgen kun je beginnen met één proces dat je al goed begrijpt: schrijf stap voor stap op hoe je het nu aanpakt en gebruik dat als referentiekader om AI-output te beoordelen.

Onderwerpen

• Podcast: AIToday Live podcast
• Organisatie: Info Support
• Kaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie

Genoemde entiteiten: Gartner

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

AI wordt niet de redder van de mensheid en ook niet de oorzaak van de ondergang — dat zijn verkoopverhalen, geen analyse. Het echte probleem is dat het publieke debat AI behandelt als een zelfstandig wezen, terwijl het gewoon technologie is die onder menselijke controle staat en waarschijnlijk ook blijft. Joop legt uit waarom adoptie altijd trager gaat dan de techniek: de bottleneck is nooit de uitvinding, maar de verspreiding — vertrouwen, wetgeving, processen die anders ingericht worden.

Een AI-model dat slaagt voor het advocatenexamen is iets anders dan een systeem dat duizend keer achter elkaar betrouwbaar werkt in een proces waar iets op het spel staat. Morgen kun je bij elk AI-hype-bericht één vraag stellen: wat is de concrete claim, wat is het bewijs, en wie heeft er belang bij dat je dit gelooft?

Onderwerpen

• Boek: Niet onze AI - Managementboek
• Artikel: AI as Normal Technology - NormalTech
• Podcast: AIToday Live

Genoemde entiteiten: Princeton University - Arvind Narayanan - Sayash Kapoor - Luigi Galvani - Giovanni Aldini - Frankenstein - Xerox - Mark Weiser - Gabriella Obispa - Laurens Vreekamp

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Saskia Lensink, productmanager van GPT-NL bij TNO, bouwde met 13,5 miljoen euro een Nederlandstalig taalmodel waarvan elke zin in de trainingsdata juridisch is gecheckt en traceerbaar is naar de bron.Dat klinkt vanzelfsprekend, maar het kostte anderhalf jaar om die dataset samen te stellen, omdat licentie-informatie bij de meeste beschikbare datasets ontbreekt of AI-training expliciet verbiedt.Het model richt zich op drie toepassingen die samen zo'n 80 procent van het praktische gebruik van Artificial Intelligence in organisaties dekken: samenvatten, versimpelen en RAG, waarbij je vragen stelt aan je eigen documenten in plaats van aan het geheugen van een model.

Voor sectoren als overheid en zorg is dat relevant: een model waarvan de data-herkomst volledig transparant is en dat op Europese servers draait, neemt een concrete drempel weg voor adoptie.Wil je bijdragen of experimenteren: de code staat op GitHub, datasets zijn gedocumenteerd via Hugging Face, en eind 2025 is er een gehoste versie beschikbaar via een API.

Onderwerpen

• Project: Een verantwoord alternatief op bestaande LLMs - GPT-NL
• Project: GPT-NL: aanleveren van data
• Platform: GPT-NL (GPT-NL)
• Platform: GPT-NL · GitHub
• Organisatie: SURF is de ict-coöperatie van onderwijs en onderzoek | SURF.nl
• Organisatie: Nederlands Forensisch Instituut | NFI - Nederlands Forensisch Instituut
• Organisatie: Ministerie van Economische Zaken en Klimaat | Rijksoverheid.nl
• Organisatie: Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties | Rijksoverheid.nl
• Platform: ChatGPT
• Organisatie: PNA Groep
• Platform: Vlam.ai - SSC ICT
• AI-model: Alpaca (dier) - Wikipedia
• AI-model: Frontier AI LLMs, assistants, agents, services | Mistral AI
• Podcast: AIToday Live
• Kaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie

Genoemde entiteiten: TNO - ChatGPT - AMD - Chatbot Gem - Ministerie van Binnenlandse Zaken - Mistral - Silo AI - AI Awards - Deepseek - GitHub - Hugging Face - Aaron Mirck

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Zonder dat je het doorhebt, stijgt je AI-rekening elke maand een beetje — niet door hogere prijzen, maar door aanpassingen in hoe gebruik wordt gemeten. Anthropic telde dezelfde tekst met een nieuwe tokenizer 35% zwaarder, OpenAI verdubbelde de prijs per token met een zuinigheidsbelofte die in de praktijk niet uitkwam. Beide bedrijven bereiden zich voor op een beursgang, en elke stille prijsverhoging die klanten niet opmerken telt mee op de omzetregel.

Het praktische antwoord is een andere gewoonte: begin met het goedkoopste model en schaal alleen op als de kwaliteit tekortschiet. Van 55 prompts in de podcastproductie draait er maar één op het duurste model — en bij een recente check bleken er nog 11 onnodig zwaar ingesteld.

Morgen kun je je vijf meest gebruikte AI-taken testen op een goedkoper model en kijken waar de kwaliteit écht verschilt.

Onderwerpen

• Artikel: I think Anthropic and OpenAI have found product-market fit
• Artikel: Claude Token Counter, now with model comparisons
• Artikel: GitHub Copilot is moving to usage-based billing - The GitHub Blog
• Documentatie: Models and pricing for GitHub Copilot - GitHub Docs
• Documentatie: Documentation - Claude API Docs
• Artikel: Bloomberg – Can OpenAI and Anthropic IPOs Live Up to Expectations?
• Artikel: Anthropic confidentially files for IPO after a $965 billion valuation | Fortune
• Artikel: GPT-5.5 Price Increase: What It Actually Costs | OpenRouter
• Artikel: GPT-5.5 may burn fewer tokens, but it always burns more cash

Genoemde entiteiten: Anthropic - OpenAI - Microsoft - GitHub Copilot - Google - Simon Willison

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Jeroen van der Laak, hoogleraar computationele pathologie aan het Radboud UMC, werkt 35 jaar aan Artificial Intelligence die microscopiebeelden analyseert en ziet hoe bewezen technologie toch niet gebruikt wordt. Het probleem is niet dat de AI niet werkt, maar dat de weg van onderzoeksresultaat naar klinische toepassing bezaaid ligt met regelgeving, firewalls en juridische contracten. Hij laat zien dat een betere AUC-score in een studie niemand overtuigt, maar dat "honderd onnodige operaties minder per jaar" dat wel doet.

Een Linux-server opzetten binnen een ziekenhuisfirewall kan technisch in een middag, maar duurt in de praktijk een half jaar. Morgen kun je voor je eigen AI-project de volledige implementatieketen in kaart brengen: technologie, validatie, IT-integratie en gebruikersacceptatie, want wie alleen naar de technologie kijkt, onderschat de werkelijke inspanning met een factor tien.

Onderwerpen

• Podcast: AIToday Live podcast
• Project: The catalyst in the digital transformation of pathology | Bigpicture
• Kaartspel: ChatGPT
• Kaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie

Genoemde entiteiten: Radboud UMC - Big Picture

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Joop Snijder, Head of AI bij Info Support ziet teams keer op keer beginnen met bouwen voordat ze weten wat ze eigenlijk willen automatiseren. Het probleem: een AI-agent die zelfstandig werk uitvoert in een bedrijfsproces is functioneel vergelijkbaar met een nieuwe medewerker, met bevoegdheden, verantwoordelijkheden en grenzen die je vooraf moet vastleggen. Hij ontwikkelde het AI-agent Vacature Canvas, een tool die je dwingt om die vragen te beantwoorden voordat je ook maar één instelling aanraakt.

Een agent die klantvragen beantwoordt zonder vastgelegde grens over wat hij wel en niet mag toezeggen, werkt prima totdat hij een toezegging doet die niet klopt. Morgen kun je voor elk agent-idee dat je al een tijdje in je hoofd hebt op papier zetten wie er verantwoordelijk voor is, welke fouten acceptabel zijn, wat de agent nooit mag doen en wat het minimale resultaat is dat de investering rechtvaardigt — die vier vragen kosten je twintig minuten.

Onderwerpen

• AI-agents vereisen vooraf duidelijke afbakening van verantwoordelijkheden, bevoegdheden en foutmarges voordat je begint met bouwen
• Het AI-agent Vacature Canvas en experimentcanvas helpen hypotheses en verwachtingen te formuleren om achteraf te kunnen meten of een agent de investering waard was
• Pen en papier bij workshops dwingen tot gefocuste aandacht en grondigere besluitvorming over complexe AI-implementaties
• Onderscheid tussen persoonlijke routinetaken en bedrijfskritische processen bepaalt of een snelle of grondige aanpak nodig is

Links

• Boek: Doeltreffend met AI-agents: Zo bereid je jouw organisatie voor op de toekomst van werk - Joop Snijder (2025)
• Podcast: Zo implementeer je AI Governance in code

Genoemde entiteiten: Gartner Data and Analytics Summit

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Lizzy Prins, organisatieadviseur bij High Potential Factory, ziet bij vrijwel elke organisatie hetzelfde patroon: Artificial Intelligence wordt bovenop bestaand werk gezet, zonder dat er iets verandert aan taken of processen. TNO-onderzoek bevestigt dat: medewerkers ervaren door AI méér werkdruk, niet minder. Haar aanpak begint niet bij tools, maar bij één vraag: wat is de kernopdracht van jouw team, en wat staat er op de lijst dat daar niets mee te maken heeft?

Organisaties die hun vijftig AI-initiatieven terugbrachten naar vijf prioriteiten, boekten sneller zichtbare resultaten dan teams die alles tegelijk probeerden. Morgen kun je beginnen met een lijst van alles wat er in jouw team speelt rondom AI, een naam invullen bij wie verantwoordelijk is, en alles zonder naam beschouwen als focusprobleem.

Onderwerpen

• Boek: Van Homo Sapiens naar Robo Sapiens - Lizzy Prins
• Podcast: AIToday Live
• Kaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie

Genoemde entiteiten: High Potential Factory - TNO - Make.com - N8N

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Joop Snijder, CTO bij Aigency, ziet organisaties AI-gebruik meten op tokenverbruik en adoptiepercentages, terwijl dat precies de verkeerde metriek is. Zodra tokengebruik een doel wordt, gaan medewerkers prompts verlengen en agents draaien voor taken die ze handmatig sneller doen, puur om hoog te scoren op een dashboard. Dit is Goodhart's law in de praktijk: de metriek stuurt gedrag, maar niet richting betere resultaten.

Joop analyseerde zijn eigen gebruik van Claude over meer dan 2400 berichten en ontdekte dat zijn berichten gemiddeld 84 tekens lang zijn, niet omdat hij weinig doet, maar omdat hij stuurt op richting en bijstuurt op wat hij ziet. Kijk morgen naar de AI-metrics in jouw organisatie: zijn het activiteitsmetrics of outcome-metrics zoals kwaliteit, doorlooptijd en foutreductie? Als het antwoord activiteitsmetrics is, heb je een gesprek te voeren.

Onderwerpen

• Artikel: Silicon Valley’s AI ‘tokenmaxxing’ obsession has a big problem – and philosophers saw it coming
• Artikel: The Pulse: ‘Tokenmaxxing’ as a weird new trend - The Pragmatic Engineer
• Artikel: Why Vanity Metrics are Dangerous
• Artikel: AI Anxiety: Why So Many Professionals Feel Left Behind Right Now
• Artikel: Silicon Valley Embraces Tokenmaxxing, Raises Practical Problems | Let's Data Science
• Artikel: Consuming too much AI can be a bad idea. New data on 'tokenmaxxing' reveals a better approach. | Business Insider Africa
• Artikel: Is The Cult Of ‘Tokenmaxxing’Just Another Fad Or The New Normal?
• Artikel: Tokenmaxxing: How CIOs can extract maximum value from AI tokens | TechTarget
• Artikel: The 'Tokenmaxxing' Trap: Measuring True AI Productivity in an Inference Boom
• Artikel: 🧠 The Token Economy: Tokenmaxxing Is Stupid Until It Isn’t

Genoemde entiteiten: OpenAI - NVIDIA - Claude - Silicon Valley

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Dave Hamersma, Lead Data Scientist & AI Architect bij Sensire, loste een concreet probleem op: thuiszorgmedewerkers die tien minuten per cliënt kwijt zijn aan inlezen, vaak in hun eigen tijd. Hij bouwde een samenvattingstool die dat terugbrengt naar één minuut — maar in de zorg is een fout over een wond op het verkeerde been geen optie.

De aanpak: drie modellen in serie, waarbij het tweede model de samenvatting vergelijkt met het originele dossier en twijfelachtige informatie er simpelweg uithaalt in plaats van te corrigeren.

Omdat de ECD-leverancier niet meewerkte, bouwde hij een Chrome-extensie die de knop visueel op de bestaande interface projecteert. Zorgmedewerkers stuurden mailtjes toen de knop tijdelijk verdween — adoptie was geen probleem. Morgen kun je één taak inventariseren die collega's in eigen tijd uitvoeren, de mensen die het dagelijks doen vragen wat een betere uitkomst zou zijn, en dat gesprek gebruiken als startpunt voor een use case.

Onderwerpen

• Boek: Doeltreffend met AI-agents - Joop Snijder
• Organisatie: Home | Sensire
• Platform: AI and Cloud Computing Services | Google Cloud
• AI-model: Google Gemini
• AI-model: Google AI: What to know about the PaLM 2 large language model
• AI-model: What Is Llama 2? | IBM
• Tool: Google NotebookLM
• Organisatie: Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis
• Podcast: AIToday Live
• Kaartspel: AI Game Changer - Zorg editie

Genoemde entiteiten: Sensire - Google Cloud

Stuur ons een bericht

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!