Kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen jaren een enorme vlucht genomen – van generatieve AI tools zoals ChatGPT die gemeengoed zijn geworden tot zelfrijdende auto’s die het laboratorium verlaten en de openbare weg op gaan.

Vanaf 2025 dringt AI door in vrijwel elke sector van de economie en wordt het door experts algemeen beschouwd als een transformerende technologie van de 21e eeuw.

De komende vijf jaar zal de invloed van AI waarschijnlijk nog verder verdiepen, met zowel spannende innovaties als nieuwe uitdagingen.

Dit artikel onderzoekt de belangrijkste verwachte AI-ontwikkeltrends die onze wereld de komende vijf jaar zullen vormgeven, gebaseerd op inzichten van toonaangevende onderzoeksinstituten en branche-experts.

Snelle adoptie en investeringen in AI

De adoptie van AI is op een recordhoogte. Bedrijven wereldwijd omarmen AI om de productiviteit te verhogen en concurrentievoordeel te behalen. Bijna vier van de vijf organisaties gebruiken of onderzoeken nu AI in een of andere vorm – een historisch hoogtepunt in betrokkenheid.

Alleen al in 2024 bereikte de particuliere investering in AI in de VS $109 miljard, ongeveer 12 keer zoveel als de investeringen in China en 24 keer die van het Verenigd Koninkrijk. Deze investeringsgolf wordt gedreven door vertrouwen in de tastbare zakelijke waarde van AI: 78% van de organisaties gaf aan AI te gebruiken in 2024 (tegenover 55% in 2023) terwijl bedrijven AI integreren in producten, diensten en kernstrategieën.

Analisten verwachten dat deze groei doorzet, waarbij de wereldwijde AI-markt zal groeien van ongeveer $390 miljard in 2025 tot meer dan $1,8 biljoen in 2030 – een verbazingwekkende jaarlijkse groei van ongeveer 35%. Deze groei, ongekend zelfs vergeleken met eerdere technologische pieken, weerspiegelt hoe essentieel AI wordt voor moderne ondernemingen.

Productiviteitsverbeteringen en rendement op investering zijn belangrijke drijfveren. Vroege gebruikers zien al aanzienlijke opbrengsten van AI. Studies tonen aan dat toonaangevende bedrijven die AI gebruiken, een verbetering van 15–30% rapporteren in productiviteit en klanttevredenheid binnen AI-ondersteunde workflows.

Kleine en middelgrote bedrijven die generatieve AI hebben geïmplementeerd, zagen in sommige gevallen een dubbele groeipercentage in omzet. Veel van de waarde van AI komt voort uit cumulatieve, incrementele verbeteringen – het automatiseren van talloze kleine taken en het optimaliseren van processen – wat de efficiëntie van een bedrijf aanzienlijk kan transformeren wanneer het op grote schaal wordt toegepast.

Daarom is een duidelijke AI-strategie nu van cruciaal belang. Bedrijven die AI succesvol integreren in hun bedrijfsvoering en besluitvorming, kunnen hun concurrenten ver voorblijven, terwijl achterblijvers het risico lopen onherstelbaar achterop te raken. Branche-analisten voorspellen een groeiende kloof tussen AI-leiders en achterblijvers in de komende jaren, wat mogelijk hele markten zal herdefiniëren.

De integratie van AI in ondernemingen versnelt. In 2025 en daarna zullen bedrijven van elke omvang overstappen van pilotprojecten naar grootschalige AI-implementatie. Cloud computing-giganten (de “hyperscalers”) melden dat de vraag naar AI-gestuurde clouddiensten voor ondernemingen sterk stijgt en investeren fors in AI-infrastructuur om deze kans te benutten.

Deze aanbieders werken samen met chipfabrikanten, dataplatforms en softwarebedrijven om geïntegreerde AI-oplossingen te bieden die voldoen aan de behoeften van ondernemingen op het gebied van prestaties, winstgevendheid en veiligheid. Opmerkelijk is dat meer dan 60% van de software-as-a-service-producten nu AI-functionaliteiten ingebouwd heeft, en bedrijven AI-“copiloten” uitrollen voor functies variërend van marketing tot HR.

De boodschap voor leidinggevenden is duidelijk: behandel AI als een kernonderdeel van het bedrijf, niet als een technologisch experiment. Zoals een brancheleider het verwoordde: “we staan aan de vooravond van een geheel nieuwe technologische basis, waarbij het beste van AI voor elk bedrijf beschikbaar is”.

In de praktijk betekent dit dat AI systematisch in workflows wordt geïntegreerd, medewerkers worden bijgeschoold om samen te werken met AI, en processen worden herontworpen om optimaal gebruik te maken van intelligente automatisering. Organisaties die deze stappen zetten, zullen naar verwachting de komende jaren buitenproportionele voordelen zien.

Vooruitgang in AI-modellen en generatieve AI

Foundation-modellen en generatieve AI ontwikkelen zich snel. Weinig technologieën zijn zo explosief gegroeid als generatieve AI. Sinds de introductie van grote taalmodellen (LLM’s) zoals GPT-3 en beeldgeneratoren zoals DALL·E 2 in 2022, is het gebruik van generatieve AI enorm toegenomen.

Begin 2023 had ChatGPT meer dan 100 miljoen gebruikers, en tegenwoordig worden er dagelijks meer dan 4 miljard prompts ingevoerd op grote LLM-platforms. De komende vijf jaar zullen nog krachtigere AI-modellen verschijnen.

Technologiebedrijven wedijveren om grensverleggende AI-modellen te ontwikkelen die de grenzen van natuurlijke taalverwerking, codegeneratie, visuele creativiteit en meer verleggen. Cruciaal is dat ze ook streven naar verbetering van de redeneervermogen van AI – waardoor modellen problemen logisch kunnen oplossen, plannen kunnen maken en complexe taken kunnen “uitdenken” zoals een mens dat doet.

Deze focus op AI-redeneren is momenteel een van de grootste drijfveren van onderzoek en ontwikkeling. In het bedrijfsleven is de heilige graal AI die bedrijfsdata en context diepgaand begrijpt om te ondersteunen bij besluitvorming, niet alleen bij het genereren van content. Bedrijven die geavanceerde LLM’s ontwikkelen, zien de meest veelbelovende kansen in het toepassen van AI’s redeneerkracht op eigen bedrijfsdata – voor toepassingen variërend van intelligente aanbevelingen tot strategische planningsondersteuning.

Multimodale en hoogpresterende AI. Een andere trend is de opkomst van multimodale AI-systemen die verschillende soorten data (tekst, afbeeldingen, audio, video) geïntegreerd kunnen verwerken en genereren. Recente doorbraken laten AI-modellen realistische video’s genereren op basis van tekstprompts en excelleren in taken die taal en beeld combineren.

Nieuwe multimodale modellen kunnen bijvoorbeeld een afbeelding analyseren en er vragen over beantwoorden in natuurlijke taal, of een complexe tekstprompt omzetten in een korte video. Deze mogelijkheden zullen tegen 2030 volwassen zijn, wat nieuwe creatieve en praktische toepassingen opent – van AI-gegenereerde videocontent tot geavanceerde robotica-perceptie.

Benchmarktests die in 2023 zijn geïntroduceerd om deze grenzen te verleggen (zoals MMMU en GPQA) lieten binnen een jaar al sprongen zien van tientallen procentpunten, wat aangeeft hoe snel AI leert complexe, multimodale uitdagingen aan te gaan. In sommige gespecialiseerde programmeerwedstrijden begonnen AI-agenten zelfs beter te presteren dan menselijke programmeurs onder bepaalde tijdsdruk.

We kunnen verwachten dat toekomstige AI-modellen algemener inzetbaar zullen zijn, waarbij ze moeiteloos meerdere inputtypes en taken aankunnen. Deze convergentie van modaliteiten, gecombineerd met de voortdurende opschaling van modelarchitecturen, wijst op krachtigere “foundation-modellen” tegen het einde van het decennium – zij het met hogere rekenkundige eisen.

Efficiëntie en open toegang verbeteren. Een opvallende trend in AI-ontwikkeling is de focus op kleinere, efficiëntere modellen en bredere toegankelijkheid. Het draait niet alleen om steeds grotere neurale netwerken; onderzoekers vinden manieren om vergelijkbare prestaties te bereiken met minder middelen.

Tussen eind 2022 en eind 2024 daalden de computerkosten voor het draaien van een AI-systeem op GPT-3.5-niveau met meer dan 280 keer. Verbeteringen in modeloptimalisatie en nieuwe architecturen zorgen ervoor dat zelfs relatief kleine modellen (met veel minder parameters dan de grootste LLM’s) sterke prestaties kunnen leveren op veel taken.

Volgens de Stanford AI Index verlagen “steeds capabelere kleine modellen” snel de drempels voor geavanceerde AI. Tegelijkertijd neemt open-source AI toe: open-weight modellen uit de onderzoeksgemeenschap sluiten de kwaliteitskloof met grote propriëtaire modellen, waarbij prestatieverschillen op benchmarks in slechts één jaar zijn gedaald van ongeveer 8% naar minder dan 2%.

Tussen 2025 en 2030 zullen we waarschijnlijk een bloeiend ecosysteem zien van open AI-modellen en tools die ontwikkelaars wereldwijd kunnen gebruiken, wat AI-ontwikkeling democratiseert buiten de techreuzen om. De combinatie van goedkopere rekenkracht, efficiëntere algoritmen en open modellen betekent dat AI veel betaalbaarder en toegankelijker wordt.

Zelfs startups en kleine organisaties zullen krachtige AI-modellen kunnen afstemmen op hun behoeften zonder exorbitante kosten. Dit is gunstig voor innovatie, omdat het diverse toepassingen en experimenten mogelijk maakt en zo een positieve cyclus van AI-vooruitgang stimuleert.

Opkomst van autonome AI-agenten

Een van de meest intrigerende opkomende trends is de komst van autonome AI-agenten – AI-systemen die niet alleen intelligent zijn, maar ook zelfstandig kunnen handelen om doelen te bereiken. Soms aangeduid als “agentische AI”, combineert dit concept geavanceerde AI-modellen (zoals LLM’s) met besluitvormingslogica en het gebruik van hulpmiddelen, waardoor AI meervoudige stappen kan uitvoeren met minimale menselijke tussenkomst.

In de komende vijf jaar zullen AI-agenten waarschijnlijk van experimentele demo’s uitgroeien tot praktische werkplekhulpmiddelen. Sterker nog, bedrijfsleiders voorspellen dat AI-agenten effectief de omvang van hun personeelsbestand kunnen verdubbelen door een groot aantal routinematige en kennisintensieve taken over te nemen.

AI-agenten kunnen bijvoorbeeld al zelfstandig routinematige klantenservicevragen afhandelen, eerste versies van marketingteksten of softwarecode genereren en ontwerpspecificaties omzetten in prototypeproducten. Naarmate deze technologie volwassen wordt, zullen bedrijven AI-agenten inzetten als “digitale medewerkers” in verschillende afdelingen – van virtuele verkoopmedewerkers die klanten natuurlijk benaderen tot AI-projectmanagers die eenvoudige workflows coördineren.

Belangrijk is dat deze agenten niet bedoeld zijn om mensen te vervangen, maar om hen te ondersteunen. In de praktijk zullen menselijke medewerkers samenwerken met AI-agenten: mensen houden toezicht, geven sturing op hoofdlijnen en richten zich op complexe of creatieve taken, terwijl repetitief werk wordt gedelegeerd aan hun digitale collega’s.

Vroege gebruikers melden dat deze samenwerking tussen mens en AI processen aanzienlijk kan versnellen (bijvoorbeeld het sneller afhandelen van klantverzoeken of het sneller coderen van nieuwe functies) terwijl mensen worden vrijgemaakt voor strategisch werk.

Om van deze trend te profiteren, zullen organisaties hun werkprocessen en rollen opnieuw moeten bekijken. Nieuwe managementmethoden zijn nodig om AI-agenten effectief te integreren – inclusief training van personeel om agenten te benutten, het creëren van toezichtfuncties om agentuitvoer te monitoren en het opzetten van governance zodat autonome AI-acties in lijn blijven met bedrijfsdoelen en ethische normen.

Dit is een grote uitdaging op het gebied van verandermanagement: een recente branche-enquête toonde aan dat veel bedrijven nog maar net beginnen na te denken over hoe ze een gemengd mens-AI-personeel kunnen organiseren. Toch kunnen degenen die hierin slagen ongekende niveaus van productiviteit en innovatie ontsluiten.

Zoals een arbeidsmarktexpert opmerkte: “AI-agenten staan op het punt de arbeidsmarkt te revolutioneren, door menselijke creativiteit te combineren met machine-efficiëntie om ongekende productiviteitsniveaus te bereiken”. Tegen 2030 zou het niet verrassend zijn als ondernemingen hele “AI-agententeams” of Centra voor AI-agenten hebben die omvangrijke operaties afhandelen en fundamenteel veranderen hoe werk wordt gedaan.

Gespecialiseerde AI-hardware en edge computing

De snelle vooruitgang in AI-capaciteiten gaat hand in hand met explosieve rekenkundige behoeften, wat leidt tot belangrijke innovaties in hardware. In de komende jaren kunnen we een nieuwe generatie AI-specifieke chips en gedistribueerde rekenstrategieën verwachten ter ondersteuning van de groei van AI.

De honger van AI naar rekenkracht is al extreem – het trainen van geavanceerde modellen en het mogelijk maken van redeneervermogen vereist enorme hoeveelheden rekencycli. Om aan deze vraag te voldoen, ontwerpen halfgeleiderbedrijven en grote techbedrijven maatwerk-silicium geoptimaliseerd voor AI-workloads.

In tegenstelling tot algemene CPU’s of zelfs GPU’s zijn deze AI-versnellers (vaak ASIC’s – application-specific integrated circuits) speciaal ontworpen om neurale netwerkberekeningen efficiënt uit te voeren. Techleiders melden dat veel klanten nu gespecialiseerde AI-chips overwegen voor hun datacenters om een hogere prestatie per watt te behalen.

Het voordeel van zulke chips is duidelijk: een ASIC die is gebouwd voor een specifiek AI-algoritme kan een algemene GPU op die taak ver overtreffen, wat vooral nuttig is voor edge AI-scenario’s (AI draaien op smartphones, sensoren, voertuigen en andere apparaten met beperkte stroomvoorziening). Branchekenners voorspellen dat de vraag naar deze AI-versnellers zal toenemen naarmate bedrijven meer AI aan de edge inzetten in de komende jaren.

Tegelijkertijd schalen cloudproviders hun AI-rekeninfrastructuur op. Grote cloudplatforms (Amazon, Microsoft, Google, enz.) investeren miljarden in datacentercapaciteit, inclusief de ontwikkeling van eigen AI-chips en systemen, om te voldoen aan de groeiende vraag naar AI-modeltraining en inferentie op aanvraag.

Zij zien AI-workloads als een enorme inkomstenkans, aangezien ondernemingen steeds meer hun data en machine learning-taken naar de cloud migreren. Deze centralisatie helpt bedrijven krachtige AI te gebruiken zonder zelf gespecialiseerde hardware te hoeven aanschaffen.

Het is echter vermeldenswaard dat aanbodbeperkingen zijn ontstaan – bijvoorbeeld de wereldwijde vraag naar high-end GPU’s heeft geleid tot tekorten en vertragingen in sommige gevallen. Geopolitieke factoren zoals exportbeperkingen op geavanceerde chips zorgen ook voor onzekerheid. Deze uitdagingen zullen waarschijnlijk nog meer innovatie stimuleren, van nieuwe chipfabrieken tot nieuwe hardwarearchitecturen (inclusief neuromorfe en quantum computing op de langere termijn).

Positief is dat de efficiëntie van AI-hardware gestaag verbetert. Elk jaar worden chips sneller en energiezuiniger: recente analyses tonen aan dat de kosten van AI-hardware jaarlijks met ongeveer 30% dalen, terwijl de energie-efficiëntie (rekenkracht per watt) met ongeveer 40% per jaar verbetert.

Dit betekent dat zelfs naarmate AI-modellen complexer worden, de kosten per bewerking dalen. Tegen 2030 kan het draaien van geavanceerde AI-algoritmen slechts een fractie kosten van wat het nu doet.

De combinatie van goedkopere rekenkracht en speciaal gebouwde AI-hardware zal AI letterlijk overal mogelijk maken – van slimme apparaten tot industriële sensoren – omdat de verwerking kan plaatsvinden op kleine edge-apparaten of gestreamd kan worden vanaf sterk geoptimaliseerde cloudservers.

Samengevat zal de komende vijf jaar de trend van AI-specifieke hardware aan beide uiteinden versterken: enorme AI-supercomputingclusters in de cloud en efficiënte AI-chips die intelligentie naar de edge brengen. Samen vormen zij de digitale ruggengraat die de expansie van AI aandrijft.

AI transformeert industrieën en het dagelijks leven

AI beperkt zich niet tot techlabs – het wordt steeds meer ingebed in het dagelijks leven en in alle sectoren. De komende jaren zal AI dieper geïntegreerd worden in sectoren zoals gezondheidszorg, financiën, productie, detailhandel, transport en meer, wat de manier waarop diensten worden geleverd fundamenteel verandert.

• Gezondheidszorg: AI helpt artsen om ziekten eerder te diagnosticeren en patiëntenzorg effectiever te beheren. Zo keurde de Amerikaanse FDA in 2023 223 AI-gestuurde medische apparaten goed, een enorme stijging ten opzichte van slechts 6 goedkeuringen in 2015.
  
  Deze variëren van AI die medische beelden (MRI, röntgenfoto’s) kan analyseren om tumoren te detecteren, tot algoritmen die vitale functies monitoren en gezondheidscrisissen voorspellen. Opkomende trends zijn onder meer het gebruik van generatieve AI om medische aantekeningen samen te vatten en patiëntverslagen op te stellen, evenals AI-vertalingshulpmiddelen die medisch jargon omzetten in begrijpelijke taal voor patiënten.

  Analisten voorspellen dat AI tegen 2030 bijna $200 miljard aan jaarlijkse waarde in de gezondheidszorg kan opleveren door verbeterde uitkomsten en efficiëntie. Ook versnelt AI de medicijnontwikkeling – sommige farmaceutische bedrijven hebben de ontwikkeltijd van medicijnen al met meer dan 50% verkort dankzij AI-ondersteund onderzoek, wat snellere ontwikkeling van nieuwe therapieën mogelijk maakt.

• Financiën: De financiële sector was een vroege gebruiker van AI en zal de grenzen blijven verleggen. Banken en verzekeraars gebruiken AI voor fraudedetectie, realtime risicobeoordeling en algoritmische handel.
  
  Grote instellingen zoals JPMorgan Chase hebben naar verluidt meer dan 300 AI-toepassingen in productie, van modellen die transacties scannen op fraude tot generatieve AI-tools die documentverwerking automatiseren.

  In de toekomst kunnen we AI-“financiële adviseurs” en autonome vermogensbeheeragenten verwachten die beleggingsstrategieën personaliseren voor klanten. AI kan ook analistenrapporten opstellen en routinematige klantenservice via chatbots afhandelen. Omdat financiën sterk gereguleerd is, ligt er een grote nadruk op AI-verklaarbaarheid en governance – bijvoorbeeld investeren banken in technologieën zoals mechanistische interpreteerbaarheid om te begrijpen waarom een AI een bepaalde beslissing nam, zodat modellen voldoen aan regelgeving en ethische normen.

• Productie en logistiek: In fabrieken en toeleveringsketens verhoogt AI de efficiëntie. Bedrijven zetten AI in voor predictief onderhoud – sensoren en machine learning voorspellen apparatuurstoringen voordat ze optreden, waardoor stilstand wordt verminderd.
  
  Computervisie systemen op assemblagelijnen detecteren automatisch defecten in realtime. De volgende golf omvat AI-gestuurde robotica die delicate of complexe assemblagetaken samen met mensen kan uitvoeren, en digitale tweelingen (virtuele simulaties van fabrieken of producten) waar AI optimalisaties test in een virtueel model voordat ze in de praktijk worden toegepast.

  Generatieve AI wordt zelfs gebruikt om nieuwe componenten en producten te ontwerpen, met suggesties voor technische verbeteringen die mensen mogelijk over het hoofd zien. Deze innovaties kunnen kosten drastisch verlagen en productie versnellen – volgens experts kan het toepassen van AI in productontwikkeling en R&D de time-to-market halveren en kosten met ongeveer 30% verlagen in sectoren zoals de auto-industrie en luchtvaart.

• Detailhandel en klantenservice: AI verandert de manier waarop we winkelen en omgaan met bedrijven. Online retailplatforms vertrouwen op AI-aanbevelingssystemen om productaanbevelingen te personaliseren (“Klanten zoals u kochten ook…”). Dynamische prijsalgoritmen passen prijzen realtime aan op basis van vraag en voorraad.
  
  In e-commerce en klantenondersteuning worden AI-chatbots en virtuele assistenten steeds gebruikelijker en behandelen ze 24/7 vragen.

  Veel consumentenbedrijven plannen tegen 2025 een mix van chatbots en AI-agenten in te zetten om hun klantenserviceteams te versterken, waardoor directe zelfbediening voor routinematige vragen mogelijk wordt en medewerkers worden ondersteund met relevante informatie voor complexe kwesties.
  
  Zelfs in fysieke winkels verbeteren AI-gestuurde tools zoals slimme spiegels of AR-paskamers de winkelervaring. Achter de schermen optimaliseert AI de toeleveringsketens – van vraagvoorspelling tot magazijnlogistiek – zodat producten op voorraad zijn en efficiënt worden geleverd.

Deze voorbeelden krabben slechts aan de oppervlakte. Het is opmerkelijk dat zelfs traditioneel laagtechnologische sectoren zoals landbouw, mijnbouw en bouw nu AI inzetten, bijvoorbeeld via autonome landbouwmachines, AI-gestuurde mineralenexploratie of slim energiebeheer.

In feite neemt het AI-gebruik in elke sector toe, ook in sectoren die voorheen niet als AI-intensief werden gezien. Bedrijven in deze domeinen ontdekken dat AI het gebruik van middelen kan optimaliseren, verspilling kan verminderen en de veiligheid kan verbeteren (bijvoorbeeld AI-systemen die vermoeidheid van werknemers of de staat van machines realtime monitoren).

Tegen 2030 is de consensus dat geen enkele sector onaangetast zal blijven door AI – het verschil zal alleen zitten in hoe snel en hoe ver elke sector gaat in zijn AI-reis.

Voor consumenten wordt het dagelijks leven op subtiele wijze verweven met AI. Veel mensen worden al wakker met smartphone-apps die AI gebruiken om nieuws te selecteren of hun reis te plannen.

Virtuele assistenten in onze telefoons, auto’s en huizen worden elk jaar slimmer en gesprekspartneriger. Zelfrijdende voertuigen en bezorgdrones zijn nog niet overal aanwezig, maar zullen waarschijnlijk binnen vijf jaar in bepaalde steden of voor bepaalde diensten (robotaxi’s, geautomatiseerde boodschappenbezorging, enz.) gemeengoed worden.

Ook het onderwijs voelt de impact van AI: gepersonaliseerde leersoftware kan zich aanpassen aan de behoeften van studenten en AI-tutoren bieden on-demand hulp in diverse vakken. Over het geheel genomen zal AI steeds meer op de achtergrond van dagelijkse activiteiten opereren – waardoor diensten handiger en persoonlijker worden – zodat we tegen 2030 deze AI-gedreven gemakken als vanzelfsprekend zullen beschouwen.

Verantwoorde AI en regelgeving

De razendsnelle ontwikkeling van AI roept belangrijke vragen op over ethiek, veiligheid en regelgeving, en deze zullen de komende jaren centraal staan. Verantwoorde AI – het waarborgen dat AI-systemen eerlijk, transparant en veilig zijn – is niet langer een modewoord, maar een zakelijke noodzaak.

In 2024 zijn AI-gerelateerde incidenten (zoals bevooroordeelde uitkomsten of veiligheidsproblemen) sterk toegenomen, terwijl weinig grote AI-ontwikkelaars gestandaardiseerde evaluatieprotocollen voor ethiek en veiligheid hebben. Deze kloof tussen het herkennen van AI-risico’s en het daadwerkelijk beperken ervan proberen veel organisaties nu snel te dichten.

Branche-enquêtes geven aan dat bedrijfsleiders in 2025 geen ad-hoc of “losse” AI-governance meer zullen accepteren; ze bewegen zich richting systematisch, transparant toezicht op AI binnen de hele organisatie. De reden is simpel: naarmate AI intrinsiek wordt voor bedrijfsvoering en klantervaringen, kan elke fout – of het nu een gebrekkige aanbeveling, een privacylek of een onbetrouwbare modeluitvoer is – echte schade toebrengen aan het bedrijf (van reputatieschade tot boetes).

Daarom zullen strenge AI-risicobeheerspraktijken de norm worden. Bedrijven beginnen regelmatige AI-audits en validaties van hun modellen uit te voeren, met interne teams die zijn bijgeschoold of externe experts, om te waarborgen dat AI werkt zoals bedoeld en binnen wettelijke en ethische kaders blijft.

Zoals een leider op het gebied van AI-verzekering opmerkte, zal succesvolle AI-governance niet alleen worden gemeten aan het vermijden van risico’s, maar ook aan het realiseren van strategische doelen en rendement op investering – met andere woorden, het afstemmen van AI-prestaties op zakelijke waarde op een betrouwbare manier.

Regelgevers wereldwijd verscherpen ook de regels. AI-regulering wordt strenger op zowel nationaal als internationaal niveau. In 2024 introduceerden federale instanties in de VS 59 AI-gerelateerde regelgevende acties – meer dan het dubbele van het voorgaande jaar.

De Europese Unie werkt aan haar uitgebreide AI-wet, die eisen zal stellen aan AI-systemen (vooral hoog-risico toepassingen) op het gebied van transparantie, verantwoordelijkheid en menselijk toezicht. Andere regio’s lopen niet ver achter: organisaties zoals de OESO, de Verenigde Naties en de Afrikaanse Unie brachten in 2024 AI-governancekaders uit om landen te begeleiden bij principes als transparantie, eerlijkheid en veiligheid.

Deze trend van wereldwijde samenwerking op het gebied van AI-ethiek en standaarden zal naar verwachting toenemen, ook al hanteren verschillende landen uiteenlopende benaderingen. Opvallend is dat verschillen in regelgevingsfilosofie de AI-ontwikkeling per regio kunnen beïnvloeden. Analisten wijzen erop dat relatief flexibele regimes (zoals de VS) snellere AI-innovatie en -uitrol kunnen toestaan, terwijl strengere regels (zoals in de EU) bepaalde toepassingen kunnen vertragen maar mogelijk meer publiek vertrouwen opbouwen.

China investeert op zijn beurt zwaar in AI en ontwikkelt ook eigen regelgeving (bijvoorbeeld regels rond deepfakes en algoritmetr transparantie) om het AI-gebruik binnen zijn grenzen te sturen.

Een ander aspect van verantwoorde AI is het aanpakken van vooroordelen, desinformatie en de algehele betrouwbaarheid van AI-uitvoer. Nieuwe tools en benchmarks worden ontwikkeld om AI-systemen op deze criteria te evalueren – bijvoorbeeld HELM (Holistic Evaluation of Language Models) Safety en andere tests die meten hoe feitelijk correct en veilig AI-gegenereerde content is.

We zullen waarschijnlijk zien dat dit soort gestandaardiseerde controles een verplicht onderdeel worden van AI-systeemontwikkeling. Ondertussen zal de publieke perceptie van AI-risico’s en -voordelen bepalen hoe streng regelgevers en bedrijven toezicht houden.

Interessant is dat het optimisme over AI sterk per regio verschilt: enquêtes tonen aan dat burgers in landen als China, Indonesië en veel ontwikkelingslanden zeer optimistisch zijn over de netto voordelen van AI, terwijl de publieke opinie in westerse landen voorzichtiger of zelfs sceptisch is.

Als het optimisme groeit (zoals recent langzaam in Europa en Noord-Amerika), kan er meer maatschappelijke acceptatie komen voor AI-oplossingen – mits er garanties zijn dat deze systemen eerlijk en veilig zijn.

Samenvattend zullen de komende vijf jaar cruciaal zijn voor AI-governance. We zullen waarschijnlijk de eerste uitgebreide AI-wetten zien ingaan (bijvoorbeeld in de EU), meer overheden die investeren in AI-toezichthoudende instanties en bedrijven die principes van Verantwoorde AI integreren in hun productontwikkelingscycli.

Het doel is een balans te vinden waarbij innovatie niet wordt belemmerd – “flexibele” regelgevende benaderingen kunnen snelle vooruitgang mogelijk maken – terwijl consumenten en de samenleving worden beschermd tegen mogelijke nadelen. Het bereiken van deze balans is geen gemakkelijke opgave, maar wel een van de bepalende uitdagingen nu AI zich ontwikkelt van een prille technologie tot een volwassen, alomtegenwoordige kracht.

Wereldwijde concurrentie en samenwerking

De AI-ontwikkeling in het komende half decennium zal ook worden bepaald door de intense wereldwijde concurrentie om leiderschap in AI, gecombineerd met inspanningen voor internationale samenwerking. Momenteel zijn de Verenigde Staten en China de twee zwaargewichten in de AI-arena.

De VS leiden op veel gebieden – zo produceerden Amerikaanse instellingen in 2024 40 van ’s werelds beste AI-modellen, tegenover 15 uit China en slechts een handvol uit Europa. China sluit echter snel de kloof op belangrijke gebieden.

AI-modellen ontwikkeld in China hebben in 2024 een aanzienlijke kwaliteitspariteit bereikt met Amerikaanse modellen op grote benchmarks. Bovendien loopt China elk ander land voor in het aantal AI-onderzoekspapers en patenten, wat wijst op een langdurige inzet voor AI R&D.

Deze rivaliteit zal waarschijnlijk snellere innovatie stimuleren – een moderne ruimtewedloop, maar dan in AI – waarbij elk land middelen investeert om de vooruitgang van de ander te overtreffen. We zagen al een escalatie in AI-investeringsbeloften door overheden: China kondigde een gigantisch nationaal fonds van $47,5 miljard aan voor halfgeleiders en AI-technologie, terwijl de VS, EU en anderen ook miljarden investeren in AI-onderzoeksinitiatieven en talentontwikkeling.

Dat gezegd hebbende, is AI lang niet alleen een verhaal van twee landen. Wereldwijde samenwerking en bijdragen nemen toe. Regio’s zoals Europa, India en het Midden-Oosten leveren opvallende AI-innovaties en eigen modellen.

Europa richt zich sterk op betrouwbare AI en herbergt veel open-source AI-projecten. India zet AI in voor grootschalige toepassingen in onderwijs en gezondheidszorg en levert ook een groot deel van het wereldwijde AI-talent (India en de VS samen vormen meer dan de helft van de wereldwijde AI-arbeidsmarkt qua gekwalificeerde professionals).

Kleinere landen proberen ook niches te creëren – zoals Singapore’s investeringen in AI-governance en smart nation-initiatieven, of de inspanningen van de VAE op het gebied van AI-onderzoek en -uitrol. Internationale organisaties organiseren discussies over AI-standaarden om enige afstemming te bereiken – zoals de eerder genoemde OESO- en VN-kaders, en evenementen zoals de Global Partnership on AI (GPAI) die meerdere landen samenbrengen om best practices te delen.

Hoewel geopolitieke concurrentie zal voortduren (en waarschijnlijk zelfs zal toenemen in gebieden zoals AI voor militair gebruik of economisch voordeel), is er ook erkenning dat kwesties als AI-ethiek, veiligheid en het aanpakken van wereldwijde uitdagingen samenwerking vereisen. We kunnen meer grensoverschrijdende onderzoeksprojecten verwachten rond AI voor klimaatverandering, pandemiebestrijding of humanitaire projecten.

Een interessant aspect van het wereldwijde AI-landschap is hoe verschillende houdingen en gebruikersgroepen de evolutie van AI zullen beïnvloeden. Zoals gezegd is het publieke sentiment in sommige ontwikkelingslanden zeer positief, wat die markten mogelijk meer ruimte geeft voor AI-experimenten in sectoren als fintech of onderwijstechnologie.

Daarentegen kunnen regio’s met sceptische publieken strengere regels opleggen of langzamere adoptie ervaren door laag vertrouwen. Tegen 2030 kunnen we een soort tweedeling zien: sommige landen bereiken bijna alomtegenwoordige AI-integratie (slimme steden, AI in dagelijks bestuur, enz.), terwijl anderen voorzichtiger te werk gaan.

Toch erkennen zelfs de voorzichtige regio’s dat ze het potentieel van AI niet kunnen negeren – bijvoorbeeld het Verenigd Koninkrijk en Europese landen investeren in AI-veiligheid en infrastructuur (het VK plant een nationaal AI-onderzoekscloud, Frankrijk heeft publieke supercomputing-initiatieven voor AI, enz.).

De race gaat dus niet alleen om het bouwen van de snelste AI, maar om het bouwen van de juiste AI voor de behoeften van elke samenleving.

In essentie zullen de komende vijf jaar een complex samenspel zijn van concurrentie en samenwerking. We zullen waarschijnlijk baanbrekende AI-prestaties zien ontstaan op onverwachte plekken wereldwijd, niet alleen in Silicon Valley of Beijing.

En nu AI een pijler van nationale macht wordt (vergelijkbaar met olie of elektriciteit in eerdere tijdperken), zal de manier waarop landen zowel samenwerking als rivaliteit in dit domein managen de wereldwijde AI-ontwikkeling sterk beïnvloeden.

De impact van AI op banen en vaardigheden

Tot slot is geen discussie over de nabije toekomst van AI compleet zonder de impact op werk en werkgelegenheid te bespreken – een onderwerp dat velen bezighoudt. Zal AI onze banen overnemen, of nieuwe creëren? Het bewijs tot nu toe wijst op een beetje van beide, maar met een sterke nadruk op ondersteuning in plaats van pure automatisering.

Het World Economic Forum voorspelde dat AI tegen 2025 wereldwijd ongeveer 97 miljoen nieuwe banen zal creëren, terwijl ongeveer 85 miljoen banen zullen verdwijnen – een netto toename van 12 miljoen banen.

Deze nieuwe functies variëren van datawetenschappers en AI-engineers tot geheel nieuwe categorieën zoals AI-ethici, prompt engineers en robotonderhoudsspecialisten. We zien die voorspelling nu al uitkomen: meer dan 10% van de vacatures vandaag de dag zijn voor functies die tien jaar geleden nauwelijks bestonden (bijvoorbeeld Head of AI of Machine Learning Developer).

Belangrijk is dat de vroege impact van AI op de werkvloer niet massale werkloosheid is, maar juist hogere productiviteit van werknemers en veranderende vaardigheidseisen. Sectoren die AI het snelst adopteren, zagen tot wel 3 keer hogere omzetgroei per werknemer sinds de AI-boom rond 2022 begon.

In die sectoren worden werknemers niet overbodig; ze worden productiever en waardevoller. Sterker nog, de lonen stijgen tweemaal zo snel in AI-intensieve sectoren vergeleken met sectoren met minder AI-adoptie.

Zelfs werknemers in functies die sterk geautomatiseerd kunnen worden, zien loonstijgingen als ze AI-gerelateerde vaardigheden bezitten, wat aangeeft dat bedrijven waarde hechten aan medewerkers die effectief met AI-tools kunnen werken. Over de hele linie is er een groeiende premie op AI-vaardigheden – werknemers die AI kunnen inzetten (zelfs op basisniveau, zoals het gebruik van AI-gedreven analyses of contentgeneratie) verdienen hogere salarissen.

Een analyse toonde aan dat werknemers met AI-vaardigheden gemiddeld een 56% loonsupplement ontvangen ten opzichte van vergelijkbare functies zonder die vaardigheden. Deze premie is in slechts één jaar meer dan verdubbeld, wat benadrukt hoe snel “AI-geletterdheid” een must-have competentie wordt.

Dat gezegd hebbende, verandert AI onmiskenbaar de aard van banen. Veel routinematige of laagwaardige taken worden geautomatiseerd – AI kan gegevensinvoer, rapportage, eenvoudige klantvragen en dergelijke overnemen. Dit betekent dat sommige banen verdwijnen of worden herzien.

Werknemers in administratieve, repetitieve functies lopen het grootste risico op verdringing. Toch ontstaan er ook nieuwe taken die menselijke creativiteit, oordeel en toezicht op AI vereisen.

Het netto-effect is een verschuiving in de benodigde vaardigheden voor de meeste beroepen. Een LinkedIn-analyse voorspelt dat tegen 2030 ongeveer 70% van de vaardigheden in een gemiddelde baan anders zal zijn dan de vaardigheden die enkele jaren eerder nodig waren.
Met andere woorden, bijna elke baan evolueert. Om zich aan te passen zijn voortdurende scholing en omscholing essentieel voor de beroepsbevolking.

Gelukkig is er een grote impuls voor AI-onderwijs en bijscholing: twee derde van de landen heeft informatica (vaak inclusief AI-modules) opgenomen in het basis- en voortgezet onderwijs, en bedrijven investeren fors in opleidingsprogramma’s voor medewerkers. Wereldwijd zegt 37% van de leidinggevenden dat ze op korte termijn meer willen investeren in training van personeel in AI-tools.

We zien ook een toename van online cursussen en certificeringen in AI – bijvoorbeeld gratis programma’s van techbedrijven en universiteiten om miljoenen mensen AI-basiskennis bij te brengen.

Een ander aspect van AI op de werkvloer is de opkomst van het “mens-AI-team” als fundamentele productiviteitseenheid. Zoals eerder beschreven, nemen AI-agenten en automatisering delen van het werk over, terwijl mensen toezicht houden en expertise leveren.
Vooruitstrevende bedrijven herdefiniëren rollen zodat instapfuncties (die AI zou kunnen uitvoeren) minder centraal staan; in plaats daarvan nemen ze mensen direct aan voor strategischere functies en laten ze AI het routinematige werk doen.

Dit kan traditionele carrièrepaden afvlakken en nieuwe manieren van talentontwikkeling vereisen (aangezien junior medewerkers niet leren door eenvoudige taken uit te voeren als AI die taken al doet). Het benadrukt ook het belang van verandermanagement in organisaties. Veel medewerkers ervaren angst of overweldiging door het tempo van verandering dat AI met zich meebrengt.

Leiders moeten deze transitie daarom actief begeleiden – door de voordelen van AI te communiceren, medewerkers te betrekken bij AI-adoptie en hen gerust te stellen dat het doel is om menselijk werk te versterken, niet te vervangen. Bedrijven die een cultuur van mens-AI-samenwerking succesvol cultiveren – waarbij AI-gebruik vanzelfsprekend is voor het personeel – zullen waarschijnlijk de grootste prestatieverbeteringen zien.

Samenvattend zal de arbeidsmarkt in de komende vijf jaar worden gekenmerkt door transformatieve verandering in plaats van catastrofe. AI zal bepaalde taken en functies automatiseren, maar ook vraag creëren naar nieuwe expertise en veel werknemers productiever en waardevoller maken.

De uitdaging (en kans) ligt in het begeleiden van de beroepsbevolking door deze transitie. Individuen en organisaties die levenslang leren omarmen en rollen aanpassen om AI te benutten, zullen floreren in de nieuwe AI-gedreven economie. Wie dat niet doet, kan moeite hebben relevant te blijven.

Zoals een rapport het bondig samenvatte: mede dankzij AI verschuift de aard van banen van het beheersen van specifieke taken naar het voortdurend verwerven van nieuwe vaardigheden. De komende jaren zullen onze capaciteit testen om dit tempo bij te houden – maar als dat lukt, kan het resultaat een innovatievere, efficiëntere en zelfs mensgerichtere werkomgeving zijn.

>>> Mogelijk heeft u nodig:

Vaardigheden die nodig zijn om met AI te werken

Voordelen van AI voor Individuen en Bedrijven

De ontwikkeling van AI in de komende vijf jaar zal naar verwachting diepe veranderingen brengen in technologie, bedrijfsleven en samenleving. We zullen waarschijnlijk AI-systemen zien die capabeler worden – die meerdere modaliteiten beheersen, verbeterd redeneren vertonen en met meer autonomie opereren.

Tegelijkertijd zal AI diep verweven raken in het dagelijks leven: het ondersteunen van beslissingen in bestuurskamers en overheden, het optimaliseren van processen in fabrieken en ziekenhuizen, en het verbeteren van ervaringen van klantenservice tot onderwijs.

De kansen zijn enorm – van het verhogen van economische productiviteit en wetenschappelijke ontdekkingen tot het helpen aanpakken van wereldwijde uitdagingen zoals klimaatverandering (AI zal naar verwachting de overgang naar hernieuwbare energie en slimmer gebruik van hulpbronnen versnellen). Maar het volledig benutten van AI’s potentieel vereist het navigeren door bijbehorende risico’s en obstakels. Vragen rond ethiek, governance en inclusiviteit zullen voortdurende aandacht vragen zodat de voordelen van AI breed gedeeld worden en niet overschaduwd raken door valkuilen.

Een overkoepelend thema is dat menselijke keuzes en leiderschap de toekomst van AI zullen bepalen. AI zelf is een hulpmiddel – een opmerkelijk krachtig en complex hulpmiddel, maar uiteindelijk een reflectie van de doelen die wij eraan stellen.

De komende vijf jaar vormen een cruciale periode voor belanghebbenden om AI-ontwikkeling verantwoord te sturen: bedrijven moeten AI doordacht en ethisch implementeren; beleidsmakers moeten evenwichtige kaders opstellen die innovatie stimuleren en tegelijkertijd het publiek beschermen; onderwijsinstellingen en gemeenschappen moeten mensen voorbereiden op de veranderingen die AI met zich meebrengt.

De internationale en interdisciplinaire samenwerking rond AI moet verdiepen, zodat we deze technologie gezamenlijk naar positieve uitkomsten leiden. Als dat lukt, kan 2030 het begin markeren van een nieuw tijdperk waarin AI het menselijk potentieel aanzienlijk versterkt – ons helpt slimmer te werken, gezonder te leven en problemen aan te pakken die voorheen onbereikbaar waren.

In die toekomst zal AI niet worden gezien met angst of overdreven verwachtingen, maar als een geaccepteerd, goed gereguleerd onderdeel van het moderne leven dat voor de mensheid werkt. Het realiseren van deze visie is de grote uitdaging en belofte van de komende vijf jaar in AI-ontwikkeling.