^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
PROLOOG
DE OPMARS VAN HET OOSTEN
Het gevaar kwam uit onverwachte richting.
^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
Je las het al in het vorige artikel in deze reeks: begin 2025 stond de AI-wereld op z’n kop. DeepSeek, het verrassend krachtige en extreem efficiënte Chinese taalmodel, bleek niet alleen gratis en Nederlandstalig, maar draaide ook op een fractie van de gebruikelijke rekenkracht. Het werd gevolgd door Kimi van Moonshot AI, een multimodaal model met GPT-4-achtige capaciteiten, en door Qwen 2.5-Max van Alibaba, dat excelleerde in beeld én tekst. De klassieke aanname dat alleen de techreuzen met miljardenbudgetten en megadatacenters konden domineren, werd in een paar dagen tijd onderuitgehaald. Efficiëntie versloeg brute kracht. Met een fractie van het budget en een minimale ecologische voetafdruk leverden de nieuwe Chinese modellen prestaties op topniveau. De dominantie van het Westen leek te wankelen. Maar nog voordat het stof was neergedaald kwam er een antwoord. The Empire sloeg terug, inclusief robots en drones.

^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
EPISODE I
DE TEGENAANVAL
Het rijk was verrast, maar niet verslagen.
^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
Het begon met de aankondiging van OpenAI’s o3-model, vrijwel gelijktijdig met de opkomst van DeepSeek. Het leek op een directe reactie, al zal het ontwikkeltraject allang in gang zijn gezet. Toch markeerde het iets belangrijks: OpenAI liet zien dat het zich misschien wel liet verrassen, maar dat de Amerikaanse innovatiecyclus springlevend was. Daarna ging het snel. Anthropic presenteerde Claude 3 – een model met sterke redeneringscapaciteiten en een goede reputatie op het gebied van betrouwbaarheid. Google volgde met Gemini 1.5, met ongekend lange contextvensters (zeg maar werkgeheugens) en multimodale capaciteiten. Meta gaat verder met de internationale uitrol van Meta AI. Apple hintte op on-device AI met nadruk op privacy. Amazon breidde stilletjes zijn AI-infrastructuur uit, met focus op cloud en integratie. Nvidia lanceerde nieuwe generatie chips en platforms voor training en inferentie (antwoordgeneratie). En dit is maar het topje van de ijsberg: in de eerste drie maanden van 2025 verschenen wereldwijd honderden nieuwe of fors verbeterde AI-modellen – van opensource-experimenten tot multimodale reuzen, van updates en herlanceringen tot spin-offs, van ultralicht tot super gespecialiseerd.

THE FORCE AWAKENS – MAAR BIJ WIE?
Wat hier gebeurde was geen klassiek tegenoffensief, maar eerder een golf van initiatieven die al in gang waren gezet – versneld en publiekelijk zichtbaar gemaakt door de druk van de Chinese doorbraak. De Amerikaanse AI-industrie presenteerde zich als krachtig, veelzijdig en allesbehalve ingehaald (ook al werd OpenAI‘s o3 alsnog uitgesteld). Waar DeepSeek en Kimi vooral in eenvoud en efficiëntie uitblonken, lieten de Amerikaanse spelers hun kracht zien in schaal, reikwijdte en diversiteit aan toepassingen: van creatie en analyse tot infrastructuur, van consumententool tot enterprise-oplossing.

DE ALLIANTIE IS VERSNIPPERD
Voor organisaties en professionals in Nederland – en elders in Europa – is deze ontwikkeling meer dan trans-Atlantisch spierballengerol. Het betekent dat AI-oplossingen in razend tempo veranderen, met grote verschillen tussen modellen, leveranciers en gebruikscondities. Het stelt eisen aan je keuze: welk model past bij je werkproces? Waar staan de servers? Hoe zit het met privacy, eigenaarschap van data, energieverbruik, transparantie, juridische risico’s? En misschien wel de belangrijkste vraag: hoe toets je de betrouwbaarheid van de informatie die je eruit haalt?

De versnelling die in 2025 is ingezet, raakt iedereen die met kennis, documenten en besluitvorming te maken heeft. De tools waarmee we werken – en waarop we straks mogelijk structureel gaan vertrouwen – komen voort uit uiteenlopende ecosystemen met verschillende uitgangspunten. Niet alleen technisch, maar ook maatschappelijk, economisch en politiek. Als kennisprofessionals moeten we leren omgaan met de consequenties van deze diversiteit, willen we meer zijn dan een consument van AI. Juist nu AI in hoog tempo ‘invloeit’ in reguliere software en werkprocessen, wordt het cruciaal dat iemand in de organisatie ziet wanneer de AI informatie aanreikt die onvolledig, gekleurd of niet-passend is binnen de context waarin het wordt gebruikt – want uiteindelijk draait het om de integriteit van informatie, als basis voor goede besluitvorming én verantwoording achteraf. Een rol die bij uitstek is weggelegd voor de informatieprofessional.

DE LANGE ADEM VAN HET OOSTEN
Ondertussen bouwt China gewoon door. Nieuwe updates van DeepSeek, verdere verfijningen van Kimi en Qwen, eigen chips, eigen cloudinfrastructuur, forse investeringen in langetermijn-AI, en dat alles steeds dieper geïntegreerd in industrie, overheid en dagelijks leven. Recente rapporten bevestigen dat DeepSeek’s AI-modellen wijdverspreid worden toegepast in verschillende sectoren, waaronder auto’s, telefoons en zelfs ziekenhuizen. AI is daar geen proefballon, maar strategisch speerpunt. Chinese onderzoekers spelen trouwens ook op hoog niveau mee in Amerikaanse labs.

Daarmee is de term ‘tegenaanval’ natuurlijk een gevalletje dichterlijke overdrijving. Wat zich ontvouwt is niet een eenvoudige botsing tussen twee kampen, maar een explosie aan parallelle ontwikkelingen, technologische sprongen en strategische verschuivingen – wereldwijd. En 2025 blijkt het jaar waarin al die lijnen tegelijk scherp worden. Voor organisaties en informatieprofessionals betekent dat vooral dit: het wordt steeds lastiger om door de bomen het bos te zien. De ontwikkelingen zijn complex, elkaar snel opvolgend en vaak moeilijk te duiden in termen van praktische toepasbaarheid. Welke AI kies je? Waar moet je op letten? Wat is hype en wat is waarde? 

Het was zo lekker overzichtelijk, die eerste AI-jaren: je gaat voor de beste (ChatGPT) of de dichtstbijzijnde (voor velen MS Copilot). De rest was voer voor AI-goeroes op zoek naar clickbait. Nu wordt het elke dag ingewikkelder.

Het goede nieuws is: er ís structuur aan te brengen als je weet waar je moet kijken.

^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
EPISODE II
FOUNDATION MODELS: DE NIEUWE ELITE
The Force is geëvolueerd: sneller, slimmer, stiller.
^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
Allereerst zijn er de foundation models: de grote taalmodellen waarop het merendeel van de huidige AI-toepassingen draait. Die worden niet alleen groter, maar vooral slimmer en bruikbaarder. Modellen als Claude 3 van Anthropic en Gemini 1.5 van Google laten zien dat mogelijkheden om extreem lange teksten of hele documenten in één keer te verwerken geen uitzondering meer zijn. Dat kan door groei van het interne werkgeheugen (contextvenster) van het model, waarin het alles bijhoudt wat je invoert én wat het zelf al heeft gezegd, naar soms wel honderdduizenden ‘tokens’. (Tokens zijn kleine stukjes tekst, meestal korter dan een woord, waarmee het model informatie verwerkt). Gemini kan overweg met tekst, beeld, audio en video, wat maakt dat analyse, synthese en creatie samenkomen in één model. Claude blinkt uit in redenering en betrouwbaarheid en is opvallend goed in het verwerken van documenten op schaal – in een wereld van ongestructureerde informatie geen overbodige luxe.

Wat te doen? Meegaan met de nieuwste modellen of bij vertrouwde namen blijven? Voor veel organisaties is het verstandiger om voorlopig in te zetten op bekende ecosystemen zoals ChatGPT of Copilot, afhankelijk van het softwarepakket dat of de digitale werkomgeving die je organisatie gebruikt. Wie wil experimenteren buiten de gebaande paden kan eens kijken naar Claude of Gemini, bijvoorbeeld voor analyse van complexe rapporten of multimodale toepassingen.

Vergeet echter niet: als je eenmaal maanden of zoals ik jaren intensief een model met een geheugenfunctie gebruikt, zoals ChatGPT Plus, dan betekent overschakelen dat een enorm stuk context verdwijnt: niet alleen feitelijke informatie over jou, maar ook over je voorkeuren, stijl, doelgroep, expertise et cetera. Het is eigenlijk alsof je iemand uit je team haalt die helemaal op je is ingespeeld en een nieuw persoon aanneemt. Een goede archieffunctie hiervoor ontbreekt nog.

^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
EPISODE III
AGENTS: AUTONOME STRIJDERS
Niet alleen de strijd verandert, ook de regels en de spelers wijzigen.
^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
OpenAI’s o3-serie volgt een soortgelijke lijn als al die aanstormende talenten: hogere kwaliteit, grotere consistentie en meer controle. Wat echter nog meer opvalt is de opkomst van agenten – AI’s die zelfstandig doelen najagen en meerdere stappen zetten om die te bereiken. Denk aan GPT’s, personal agents en taakgerichte bots in commerciële én opensource-omgevingen. Ze combineren taalmodellen met tools, databronnen en werkomgevingen en nemen zo hele taken of workflows over, van rapportgeneratie tot data-analyse. 

ChatGPT Deep Research is een goed voorbeeld van zo’n toepassing: het stelt gebruikers in staat om grote hoeveelheden documenten tegelijk te analyseren, samenvattingen en verbanden te genereren en zelfs vervolgvragen te stellen – allemaal binnen één gestructureerde interface zonder zelf te hoeven zoeken of filteren. Voor informatieprofessionals kan dit bijvoorbeeld betekenen dat je een hele stapel beleidsdocumenten, notulen of rapportages snel kunt doorlichten op inhoud, toon en relevantie. Maar je kunt er ook complexere onderzoeksopdrachten mee uitvoeren, bijvoorbeeld om snel de meest relevante bronnen te vinden over een specifiek onderwerp, inclusief directe verwijzingen, samenvattingen en verbanden – zonder eindeloos te hoeven zoeken. Daarmee wordt AI niet alleen een hulpmiddel bij analyse, maar ook een krachtige assistent bij het opzetten en uitvoeren van informatieonderzoek.

Voor organisaties roept dit nieuwe vragen op. Wie is verantwoordelijk voor het eindresultaat? Hoe controleer je de redeneringen van een AI-agent? En hoe weet je wanneer een autonoom systeem iets overslaat of fout aanpakt? De belofte is groot, maar het vereist volwassen governance en duidelijke kaders. Organisaties die hiermee aan de slag willen, doen er goed aan klein te beginnen: één domein, één taak en altijd met menselijke toetsing.

^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
EPISODE IV
OPEN SOURCE: DE OPSTAND VAN DE VRIJE MODELLEN
Vrijheid is de kunst om zelf te kiezen wie je vertrouwt.
^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
De opmars van open source gaat voort. Modellen als Llama 3 (Meta), Mistral en Mixtral (Europa), YI en DeepSeek Coder (China) bieden bijna dezelfde prestaties als GPT-4, maar zijn vrij inzetbaar, lokaal te draaien en aanpasbaar aan je eigen context. Dit is aantrekkelijk voor organisaties die waarde hechten aan datasoevereiniteit of privacy, of die werken in sectoren met specifieke eisen.

Toch is het niet altijd de juiste keuze. Open source betekent meer vrijheid, maar ook meer verantwoordelijkheid: je moet zelf zorgen voor updates, veiligheid, filtering en compliance. Een vuistregel: als je organisatie al ervaring heeft met maatwerksoftware of IT-beheer kan open source waardevol zijn. Zo niet, kijk dan eerst naar stabiele, commerciële platforms met ingebouwde ondersteuning.

^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
EPISODE V
MULTIMODALITEIT: DE KRACHT VAN DE ZINTUIGEN
The Force heeft ogen, oren en een stem gekregen.
^{_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _}
Multimodaliteit is inmiddels standaard geworden. Modellen begrijpen plaatjes, grafieken, video en spraak, en ze combineren die met tekstuele informatie. Dat betekent dat AI steeds beter geschikt raakt voor de werkelijkheid van kenniswerk, waar informatie nooit alleen uit tekst bestaat. Denk aan archiefstukken, dashboards, interviews of vergaderopnames. AI kan die nu niet alleen herkennen, maar ook interpreteren en samenbrengen tot bruikbare inzichten.

Het is echter goed om hier ook de grenzen te benoemen. Generatieve AI is op dit moment vooral sterk in het creëren van tekst of creatieve afbeeldingen, maar nog niet zo goed in het maken van zakelijke visuals waarin tekst, beeld en betekenis samenkomen – denk aan infographics of heldere presentatieslides. Hoewel ook hier de eerste verandering zichtbaar is. OpenAI heeft onlangs een nieuwe ChatGPT-functionaliteit gepubliceerd specifiek voor dit doel: gecombineerde visuals. De eerste proef was veelbelovend (al duurde het wel een beetje lang).

PRATEN MET AI
Echt een belangrijke vooruitgang is de mogelijkheid om met AI te praten alsof het een collega is. Hardop. Gesprekken met AI zijn steeds minder eenrichtingsverkeer: je stelt een vraag, krijgt reactie (een antwoord, tegenvraag, keuze et cetera), stelt een vervolgvraag, laat iets aanpassen, en zo ontstaat een natuurlijke dialoog met zeer menselijke stemmen. Niet dat het vlekkeloos gaat – de AI heeft soms te veel haast en reageert al voordat je je gedachten goed hebt geformuleerd – maar voor de toegankelijkheid en bruikbaarheid van AI is dat een grote, veelbelovende stap voorwaarts.

Voor informatieprofessionals opent multimodale AI de deur naar nieuwe toepassingen, zoals het automatisch laten samenvatten van videovergaderingen, het maken van eenvoudige beschrijvingen bij visuele bronnen zoals grafieken en het genereren van rapportages waarbij de AI tekst, beeld (zoals grafieken of foto’s) en audio (zoals vergaderopnames) combineert tot een tekstuele samenvatting of inhoudelijk verslag. Met name Gemini 1.5 is hier goed in. Maar ook hier geldt: hoe handig het ook is, het blijft noodzakelijk om te controleren wat er precies uitkomt. Daarnaast moet de input goed bruikbaar zijn.