Tijdens Search/IO 2026 kondigde Google een verschuiving aan die op het eerste gezicht een productupdate lijkt, maar in werkelijkheid een fundamentele herordening van het internet betekent. “Personal Intelligence” is geen functie. Het is het begin van een internet dat niet langer draait om zoekwoorden, maar om context, identiteit, gedrag en intentie. En precies dat is waar ik al meer dan tien jaar over schrijf.

In mijn boek vanAnaloognaarDigitaal.nu uit 2013 voorspelde ik dat het semantische web, een web van verbanden tussen informatie waaruit nieuwe inzichten ontstaan, in aantocht was. In EDM en de Digitale Wereld (2015) en Digitaal Vermogen (2018) werkte ik uit wat dat strategisch zou betekenen: een verschuiving van bereik naar connectie naar vertrouwen. En uiteindelijk naar waarde op de balans. Wat Google nu aankondigt, is niets minder dan de bevestiging dat deze beweging onvermijdelijk is. En dat de tijd om te handelen krap wordt.

“If content is king, then context is god.”

Die uitspraak van Gary Vaynerchuk, die ik in mijn werk vaak heb aangehaald, is met Personal Intelligence geen marketingslogan meer. Het is operationele werkelijkheid geworden. In deze long read zet ik uiteen wat er fundamenteel verandert, wat het strategisch betekent voor jouw organisatie, en vooral welke concrete stappen je nu moet zetten om mee te doen in plaats van overspoeld te worden.

Google verschuift van zoekmachine naar beslissingslaag

De aankondigingen rond Personal Intelligence laten zien dat Google niet langer een zoekmachine wil zijn. Google wil een persoonlijke assistent en een beslissingslaag worden. Het verzoek aan Google verschuift van “geef mij links” naar “ken mij, begrijp mij, help mij handelen.” Dat is geen kleine uitbreiding. Dat is een fundamentele rolwisseling. Eerder schreef ik al over Google’s AI Mode en hoe je zichtbaar blijft in een AI-gedreven zoekmachine. Personal Intelligence is daarvan de logische volgende stap.

Google bouwt hiermee een laag bovenop zoekgedrag, e-mail, agenda, locatie, browsegedrag, video, aankopen, interesses, AI-profielen en context in realtime. De winnaar van de komende vijf jaar is niet langer de partij met de meeste content. Het is de partij met de beste contextuele relatie met haar doelgroep. En dat is precies de stelling die ik in Context is god: waarom content zonder context geen resultaat oplevert heb uitgewerkt.

Wat hier gebeurt, sluit naadloos aan op het ABCD-principe, oftewel AI, Business, Content, Data, dat ik als rode draad door mijn werk hanteer. AI heeft Business nodig om richting te geven, Content om verbinding te maken en Data om te sturen. Zonder die vier in samenhang verworden AI-toepassingen tot dure speeltjes zonder rendement.

Van SEO naar context-optimalisatie

De vraag is niet langer of jouw organisatie hoog staat in Google. De vraag is of jij door AI als relevante bron wordt vertrouwd. Dat is een andere discipline. Losse blogposts verliezen waarde. Verbonden kennis-ecosystemen winnen. Content moet context bevatten, expertise tonen, actueel zijn, verbonden zijn aan identiteit en deel uitmaken van een kennisnetwerk.

In vanAnaloognaarDigitaal.nu introduceerde ik het principe Relevantie-Consistentie-Discipline: bepaal welke content relevant is, bepaal hoe vaak je publiceert, en houd dat vol. De aanhouder wint. Met Personal Intelligence wordt dat principe niet minder waar. Het wordt urgenter. AI-systemen herkennen consistente, contextueel rijke kennisbronnen. Ze passeren oppervlakkige content zonder semantisch fundament.

Het Content Impact Model dat mijn collega Michiel Schoonhoven daar later uit ontwikkelde, krijgt nu zijn definitieve verantwoording. Content zonder semantische dichtheid wordt onvindbaar in een AI-gedreven internet. Punt.

First-party data wordt goud

Google maakt het ondubbelzinnig duidelijk: AI wordt persoonlijk. Daarom wordt eigen data nog belangrijker dan ze al was. E-maildata, CRM-data, communitydata, klantgedrag, interactiedata, contentconsumptie. Het zijn de bouwstenen van de toekomst.

In Digitaal Vermogen heb ik samen met Pim van Berkel uitgewerkt waarom data de onzichtbare goodwill op de balans is. Wat we daar in 2018 als toekomstig fenomeen beschreven, wordt nu zichtbare realiteit. Organisaties zonder eigen community, eigen data, eigen distributie en eigen context worden in toenemende mate afhankelijk van AI-platforms die over hen beslissen. Wie zijn data niet bezit, wordt zelf de data van een ander.

Sam Feldt zag dit jaren geleden al aankomen toen hij heartfeldt.me bouwde. Zijn uitspraak vat de kern: “Je bouwt geen huis op geleende grond, maar je legt zelf een stuk grond en een huis aan, waar je je fans verwelkomt.” Die les is nu actueler dan ooit. Het is precies waarom ik in Digitaal Vermogen schreef dat data tot ontsteking gebracht moet worden binnen een eigen lanceerplatform, niet binnen het ecosysteem van een ander.

Het internet wordt agent-based

Google beweegt richting AI-agents, automatische aanbevelingen, voorspellende interacties en autonome assistenten. De gebruiker zoekt straks minder zelf. AI beslist welke content relevant is, welke leverancier geschikt is, welke expert betrouwbaar is. Dat betekent dat de strategie verschuift van zichtbaarheid naar autoriteit, betrouwbaarheid en context.

In Digitaal Vermogen schreef ik al dat het Business Acceleration Framework gerobotiseerd zou worden. Dat marketing-, communicatie- en verkoopprocessen automatisch aangestuurd zouden worden. Wat ik in 2018 als horizon beschreef, ligt nu op tafel. Chatbots, conversational interfaces, AI-agents. Ze zijn de uitvoerende laag van een infrastructuur die zonder raamwerk niet bestuurbaar is. De Hardwell-bot, die ik destijds als praktijkvoorbeeld uitwerkte, was geen experiment. Het was een prototype voor wat nu standaard wordt.

Content wordt infrastructuur

Veel organisaties zien content nog steeds als marketing. Dat tijdperk is voorbij. Content wordt trainingsdata, vindbaarheidslaag, relatiebrandstof, AI-input en contextsignaal. Content is geen kostenpost meer. Content is de drijvende kracht om verbinding te maken met fans en klanten. Data zijn de sturende factoren.

In EDM en de Digitale Wereld werkte ik dit uit als het content-relatie-informatie-principe. Content levert relaties op, relaties leveren informatie op, informatie levert verdienmodellen op. Personal Intelligence verandert daar niets aan. Het versnelt het. Wie zijn content niet beschouwt als infrastructuur, als databron, als reputatielaag, als AI-positie, verliest. In Het Marketing OS is het Business OS liet ik onlangs zien hoe deze logica nu doordringt tot in het hart van organisaties.

De grote verschuiving

De echte verandering is dit: organisaties optimaliseerden vroeger voor zoekmachines. Vandaag moeten ze optimaliseren voor AI-beslissystemen. Dat is een fundamenteel andere discipline. Het vraagt om silo-vrije data, om semantisch rijke content, om strategische helderheid, om governance. De AI Index 2026 laat zien dat de rekenkracht achter deze beslissystemen exponentieel groeit. De infrastructuur is er. De vraag is alleen of jij er klaar voor bent.

De organisaties die de komende vijf jaar gaan winnen, bezitten eigen data, hebben een herkenbare kennispositie, bouwen een digitaal ecosysteem, produceren contextuele content, integreren AI in hun operatie en onderhouden directe relaties. Ze hebben hun digitaal vermogen op orde, en daarmee een verdedigbare positie tegen partijen die nog op een fiets naar de maan proberen te rijden terwijl de concurrentie raketten lanceert.

Wat moet je nu doen? 15 concrete aanbevelingen

Genoeg geschetst. Hier is wat ik je adviseer concreet te doen. Geen vrijblijvende beschouwingen, maar handelingsperspectief. De aanbevelingen volgen de logica van het Business Acceleration Platform zoals beschreven in Digitaal Vermogen. Van data, via analyse, naar executie. Ze sluiten aan op de negen stappen die ik eerder uitwerkte en op de analyses van het internetecosysteem die ik al jaren toepas.

De identiteitslaag: wie ben je, herkenbaar voor mens én machine?

1. Definieer je kennisdomein in één zin. Welk probleem los je op voor wie, en welke unieke autoriteit heb je daarin? Als jij dat niet helder kunt formuleren, kunnen AI-systemen het ook niet. Schrijf het op, laat het je hele organisatie kennen, en zorg dat het terugkomt in alle kanalen.

2. Maak je auteurs herkenbaar. Personal Intelligence beloont identiteit. Zet personen, geen anonieme bedrijfsstem, voorop in je publicaties. Gebruik schema.org Person-markup, koppel publicaties aan profielen, en zorg dat experts binnen jouw organisatie zichtbaar zijn op LinkedIn, je site en in vakmedia.

3. Bouw aan thematische autoriteit, niet aan losse posts. Kies drie tot vijf kernthema’s waarop je de komende drie jaar onmiskenbaar de referentie wilt zijn. Publiceer alles daaromheen. Verspreide content over twintig onderwerpen levert niets op.

De contentlaag: content als infrastructuur

4. Schrijf voor AI-leesbaarheid. Gebruik declaratieve, citaatklare zinnen. Definieer kernbegrippen expliciet. Geef antwoorden voor de uitleg. Een AI-model leest jouw eerste alinea anders dan een mens. Schrijf zo dat beide bediend worden.

5. Bouw een interne verwijsstructuur. Elke nieuwe publicatie verwijst naar minstens drie eerdere publicaties, en wordt zelf vanuit eerdere posts geüpdatet met een terugverwijzing. Zo bouw je geen archief maar een kennisnetwerk.

6. Voeg gestructureerde data toe aan elke publicatie. Schema.org-markup voor Article, Person, Organization en About is geen technisch detail meer. Het is de manier waarop AI jouw content semantisch begrijpt. Doe het, of laat het doen.

7. Maak content herbruikbaar in modules. Dezelfde kennis hoort thuis op je site (long read), in je nieuwsbrief (samenvatting), op LinkedIn (essentie), in podcast of video (gesprek). Eén keer denken, vijf keer publiceren.

De datalaag: eigenaarschap is de enige verzekering

8. Investeer agressief in je nieuwsbrief. Niet als marketingkanaal, maar als eigen distributielaag. Het is het enige kanaal waar geen algoritme tussen jou en je publiek staat. Als je vandaag begint, heb je over twee jaar een verdedigbare positie.

9. Bouw een CRM dat je écht gebruikt. Een CRM zonder discipline is een dood adressenbestand. Zorg dat elke interactie wordt vastgelegd, dat profielen worden verrijkt, en dat het systeem het hart wordt van je communicatie. Zonder dit blijft AI-inzet zinloos.

10. Implementeer een single sign-on of equivalent. Eén identiteit per fan of klant over al je kanalen. Zonder die koppeling blijven data versplinterd in silo’s en kun je nooit een compleet profiel opbouwen.

11. Maak data juridisch waterdicht. AVG-compliant verzamelen is geen optie maar voorwaarde. Data zonder geldige rechtsgrond is op termijn een verplichting in plaats van een bezit.

De intelligentielaag: AI inzetten waar het rendeert

12. Begin met AI op één concreet proces. Niet de hele organisatie tegelijk. Kies één: contentmapping, segmentatie, klantenservice of trendsignalering. Maak dat aantoonbaar beter, schaal daarna pas door.

13. Train je AI op je eigen kennisbasis. Generieke AI levert generieke antwoorden. Voed AI-systemen met jouw publicaties, jouw casuïstiek, jouw terminologie. Dat is hoe jouw stem en expertise schaalbaar worden.

14. Stel iemand aan met expliciete verantwoordelijkheid voor AI-strategie. Niet als technische rol, maar als strategische. Wie binnen jouw organisatie bewaakt dat AI-inzet dient aan de vijf doelen, oftewel Brand Equity, Brand Reputation Performance, Marketing Efficiency, Business Acceleratie en Business Activatie? Als het antwoord “niemand” is, weet je waar je morgen mee begint.

De ecosysteemlaag: alles verbinden

15. Maak één plaat van je ecosysteem. Site, socials, video, audio, e-mail, community, events, CRM, dataplatformen. Teken het uit op één A4. Dit is je ecosysteem. Alles wat er niet op staat, hoort er niet thuis. Alles wat er wel op staat, moet via meetbare datastromen verbonden zijn. Dit is je ijkmoment.

Conclusie: het tijdperk van digitaal vermogen versnelt

Google bevestigt met Personal Intelligence wat ik al jaren schrijf: context is het nieuwe goud, identiteit wordt belangrijker dan bereik, data is een strategisch bezit en AI wordt de nieuwe distributielaag. Wie zijn ecosysteem niet op orde heeft, wordt onvindbaar voor de assistent die straks beslist namens de consument.

Het ABCD-principe, oftewel AI, Business, Content, Data, is geen academische oefening meer. Het is de operatieve werkelijkheid van iedere organisatie die in de komende vijf jaar relevant wil blijven. Personal Intelligence is geen bedreiging. Het is een versneller. Maar alleen voor wie zijn fundament klaar heeft.

De vijftien aanbevelingen hierboven zijn geen wensenlijst. Het zijn de minimumvereisten om mee te kunnen doen. Begin vandaag met aanbeveling vijftien, oftewel teken je ecosysteem uit. Dan weet je morgen welke van de overige veertien je het hardst nodig hebt.

Het tijdperk van digitaal vermogen versnelt nu écht. De vraag is niet of jouw organisatie meedoet. De vraag is of jouw lanceerplatform klaarstaat.

Er komt geen vierde boek meer. In 2013 verscheen vanAnaloognaarDigitaal.nu. In 2015 volgde EDM en de Digitale Wereld. In 2018 lag Digitaal Vermogen op de plank. Drie boeken in zes jaar. Mensen vragen mij regelmatig wanneer het vierde komt. Het antwoord is kort. Er komt geen vierde boek meer. Wat ik vroeger in een boek goot, zit nu in mijn kennisbank en in mijn eigen GPT’s. Dat is een ander format. En in de tijd van AI is het een beter format.

De reden is dezelfde reden waarom ik in 2013, 2015 en 2018 wel schreef. De snelheid van de tand des tijds. Alleen heeft die tand sinds eind 2022 een nieuwe versnelling gevonden. Een versnelling die elk format met een doorlooptijd van anderhalf jaar onherroepelijk inhaalt.

AI heeft het boek ingehaald, niet andersom

Laten we eerst de olifant in de drukkerij benoemen. Eind 2022 verscheen ChatGPT. In vijf dagen waren er een miljoen gebruikers. Sindsdien is de wereld waarvoor je boeken schrijft, niet meer de wereld waarin je boeken leest. De rekenkracht achter deze modellen verdubbelt elke vijf maanden. De inferentiekosten (dat zijn de kosten om voorspellingen, beslissingen of antwoorden te genereren door AI-model) zijn tussen 2022 en 2024 met een factor 280 gedaald. De AI Index 2026 laat dat onverbiddelijk zien.

In Digitaal Vermogen schreef ik in 2018: “De snelheid die hierbij wordt verlangd en de context die daarbij hoort overstijgt de menselijke intelligentie en vraagt om robotisering en kunstmatige intelligentie.” Ik schreef daar ook: “Inmiddels wordt het Business Acceleration Framework geautomatiseerd of om preciezer te zijn: gerobotiseerd.” Wat toen een vooruitblik was, is in 2026 het minimumtempo waarmee je überhaupt nog meekomt. Ik beschreef die overgang eerder dit jaar uitgebreid in De Intelligente Revolutie: Industrie 5.0 en de nieuwe economische orde. Al in november 2013 schreef ik trouwens een column dat Big Data de wereld zou gaan veranderen. Wat toen Big Data heette, heet nu AI. Hoe ons boek dat precies zag aankomen, beschreef ik in Hoe ons boek de AI-ontwikkelingen van vandaag voorzag.

De vraag is dus niet: schrijft Denis nog een boek? De vraag is: in welke vorm heeft kennis nog bestaansrecht?

Een boek is voor de mens, een kennisbank voor mens en machine

Hier wordt het interessant. Een boek wordt geschreven voor één type lezer. Een mens met tijd, een leesstoel en een geduld van enkele uren. Een kennisbank wordt geschreven voor twee typen lezer. De mens én de machine. En in 2026 leest de machine als eerste.

Iemand stelt een vraag aan ChatGPT, Claude, Gemini of Perplexity. Een vraag over digitale transformatie, digitaal vermogen of het Business Acceleration Framework. Er komt een antwoord. Dat antwoord wordt opgebouwd uit wat over die begrippen op het web staat. Wat niet doorzoekbaar en gestructureerd op het web staat, bestaat voor de machine niet. Wat wél vindbaar, citeerbaar en gestructureerd is, vormt het canon. Dit is geen nieuw fenomeen, het is een versnelling van wat ik in 2013 al beschreef in Zoekmachines en het internetecosysteem.

Onthoud: een boek dat sinds 2013 op een plank ligt, wordt door geen enkele AI gelezen. Een blog met 1.340 artikelen, een kennisbank met heldere definities en een paar eigen GPT’s wel.

“If content is king, then context is god.”

Gary Vaynerchuk, geciteerd in Digitaal Vermogen (2018)

Die uitspraak krijgt nu een tweede laag. Context is niet alleen god voor de menselijke lezer. Context is de voorwaarde waaronder een AI je werk vindt en aanhaalt. Ik werkte dat eerder uit in Context is god: waarom content zonder context geen resultaat oplevert, en al in 2015 in Zonder context in data doe je maar wat. Het inzicht is niet nieuw, het is alleen oneindig veel urgenter geworden.

Van drie boeken naar één doorzoekbare kennisbank

De drie boeken bestaan nog. Maar ze zijn niet langer mijn belangrijkste kanaal. Ze zijn de bron geworden. Samen met de 1.340 berichten op denisdoeland.com vormen ze één doorzoekbaar geheel. Dat geheel zit in de kennisbank. Gestructureerd, met de juiste metadata, en in directe verbinding met mijn eigen GPT’s.

In Digitaal Vermogen heb ik metadata letterlijk beschreven als “cruciaal voor het opbouwen van digitaal vermogen”. Ik schreef daar: “De waarde van content en relaties kan explosief toenemen als er op een gestructureerde manier wordt vastgelegd op welke plaats, land, personen, datum en onderwerp de content betrekking heeft.” Dat is precies wat een goede kennisbank doet. Betekenisvolle metadata toevoegen, zodat content vindbaar wordt op betekenis en niet alleen op trefwoord. Een goede datastrategie hieronder is een evenwichtsoefening, zoals ik al in 2015 schreef.

Wie nu een vraag heeft over digitaal vermogen, het ABCD-principe, het Content Impact Model of de digitale hartslag, hoeft niet drie boeken naast elkaar te leggen. De vraag wordt gesteld aan een GPT die op mijn oeuvre is getraind. Die geeft direct antwoord en verwijst, als dat zinvol is, naar de blogpost of het boekhoofdstuk waar het inzicht oorspronkelijk werd ontwikkeld. Voor wie wil teruglezen waar die concepten vandaan komen: Wat is digitaal vermogen eigenlijk?, het Business Acceleration Framework en het Content Impact Model.

Wat ik aan Hardwell adviseerde, heb ik nu op mezelf toegepast. Sebastien Lintz vertelde mij ooit: “We startten met duizend triggers en hadden een respons rate van zestig procent. Dankzij de kunstmatige intelligentie en onze software, werd het al vrij snel een respons rate van 95 procent.” Mijn boeken zijn de masters. Mijn blog is het kanaal. Mijn GPT’s geven de antwoorden op het moment dat lezers, opdrachtgevers en collega’s erom vragen. Het principe dat ik in 2013 formuleerde over de waarde van een muzikant, geldt nu voor de waarde van een auteur: de relatie met de fans (lezers) bepaalt het vermogen, niet de drukoplage.

De GPT’s zijn mijn raamwerk in actie

In Digitaal Vermogen heb ik het Business Acceleration Framework beschreven als “de intelligentie van een organisatie”. Ik schreef daar ook: “Het digitaal vermogen zal volledig automatisch aangestuurd worden.” Dat was 2018. Nu is dat geen vooruitblik meer. Het is uitvoering.

Mijn eigen GPT’s zijn precies dat. Een gerobotiseerde toepassing van het Business Acceleration Framework op mijn eigen kennis. Elk van hen heeft een eigen rol binnen het ABCD-principe: AI, Business, Content, Data. De ene buigt zich over AI-vraagstukken. De andere over de bedrijfskant. De derde over content en context. De vierde over data. Samen vormen ze het kunstmatige tegenhanger van wat ik dertig jaar lang als adviseur deed. Een vraag analyseren, het juiste raamwerk eroverheen leggen, en met een gefundeerd antwoord komen.

Wat zit erin? Het volledige oeuvre van Hofstee en mij. De drie boeken. Ruim 1.300 blogposts. De interviews met Igor Beuker, met Sebastien Lintz, met Sam Feldt, met Pim van Berkel, met Michiel Schoonhoven. De cases van Spinnin’ Records, Neymar, BALR., Kakhiel, RUMAG, The New York Times, Voetbal International, KLM, Paradiso en Top Notch. De definities. De analyses. De voorspellingen, ook de voorspellingen die niet zijn uitgekomen. Want daar valt evengoed van te leren. En de oude grafieken, zoals die uit Praktische voorbeelden van Big Data uit 2013, krijgen in 2026 ineens een tweede leven als AI-trainingsmateriaal.

Mijn definitie van digitaal vermogen uit Digitaal Vermogen (2017, Doeland en van Berkel): “De rechten en niet-fysieke middelen bestaande uit digitale verbindingen en contextuele data, dat een onderneming competitief voordeel in de markt geeft, welke een financiële waarde vertegenwoordigt doordat het huidige en toekomstige kasstromen optimaliseert en versnelt.” Mijn kennisbank en GPT’s zijn de letterlijke belichaming van die definitie. Mijn intellectuele eigendom is digitaal vermogen geworden. In de meest exacte, technische zin van het woord. Lees ook: Data op de balans: van bits naar waarde, en de eerste aanzet hiertoe uit 2013: De financiële waarde van Pietitie.

Schrijven voor de machine die leest

Tien jaar lang schreven we voor Google. Trefwoorden, links, snippets. Vandaag is dat spel uitgespeeld. Niet omdat zoekmachines onbelangrijk zijn. Wel omdat ze niet meer de eindbestemming zijn. De eindbestemming is een antwoord. Een antwoord, gegenereerd door een AI, gevoed door bronnen die een taalmodel, ‘de AI’, heeft gevonden en samengebracht.

Daarom schrijf ik mijn artikelen nu zo dat ze door beide soorten lezers worden begrepen. Vraag-gebaseerde kopjes. Duidelijke definities in de eerste zin. Citeerbare uitspraken. Heldere structuur. Niet omdat ik denk dat AI’s mijn werk moeten aanhalen. Wel omdat ik weet dat ze het gaan aanhalen, en dat ik dan de structuur moet leveren waarmee ze het accuraat kunnen doen. Ik beschreef dat principe eerder in Democratiseert het einde van silo-denken de toegang tot informatie met AI? en in Een AI-agent is net zo goed als de context die het creëert.

In vanAnaloognaarDigitaal.nu schreven Ger en ik in 2013 al over het principe “Content = King = Data”. Twaalf jaar later is het: content plus context plus structuur is gelijk aan vindbaarheid voor AI is gelijk aan relevantie. Wie zijn werk niet zo structureert dat een taalmodel het kan lezen, verdwijnt uit het collectieve geheugen. Niet omdat hij wordt vergeten. Omdat hij nooit wordt gevonden.

Een boek leent zich daar slecht voor. Een doorzoekbare kennisbank leent zich daar perfect voor.

De drukpers verliest het van de digitale hartslag

Een boek schrijven kost mij anderhalf jaar. Redactie, vormgeving, drukken, verspreiding. Daar gaat nog een halfjaar overheen. Reken er een jaar bij waarin de inhoud zich zou moeten zetten in de markt. Tegen die tijd is de wereld twee, drie generaties verder.

Bij AI is een generatie geen tien jaar. Het is zes maanden. Tussen GPT-3 en GPT-5 zat minder tijd dan tussen mijn tweede en derde boek. Tussen het eerste raamwerk en agents die zelfstandig dossiers samenstellen zat één kwartaal. Ik beschreef die infrastructuur-omslag in AI 2026: de belofte is weg, de nieuwe infrastructuur is hier en de versnelling zelf in Digitale transformatie 2015-2025: het decennium van de versnelling.

Mijn kennisbank wordt elke week aangevuld. Elke nieuwe blogpost over rekenkracht, over de AI Index 2026, over Industrie 5.0, over pitchdeck-architectuur, wordt direct in de database opgenomen. Mijn GPT’s putten daar de volgende ochtend al uit. De taalmodellen van OpenAI, Anthropic en Google crawlen mijn site doorlopend en nemen mijn nieuwe inzichten mee. Dat is de digitale hartslag waarover ik in Digitaal Vermogen schreef. Relevantie, consistentie, discipline. Maar nu in de cadans van AI. De systemen die mijn werk lezen, doen dat 24 uur per dag, in elke tijdzone, zonder dat ze het boek hoeven te kopen. Een digitale strategie hoort daarom integraal onderdeel van de bedrijfsvoering te zijn, ook bij een auteur.

Risk of inaction geldt ook voor schrijvers

Igor Beuker waarschuwde mij ooit, en die uitspraak heb ik in Digitaal Vermogen opgenomen: “Het probleem is dat we allemaal naar de ROI van innovatie kijken en dan concluderen dat we het niet weten. Ik draai het om en zeg: kijk ook naar de Risk of Inaction van innovatie.”

In de tijd van AI is die Risk of Inaction voor een auteur concreet geworden. Wie zijn werk niet in een AI-vindbare vorm zet, wordt niet aangehaald. Wie niet wordt aangehaald, bestaat niet in het antwoord dat een professional in 2026 krijgt op de vraag “Wat is digitaal vermogen?” of “Hoe pas je het Business Acceleration Framework toe?”. Dan krijgt hij óf het antwoord van iemand anders, of, erger, een verzonnen antwoord zonder bron. Dat is wat ik in 2015 al beschreef als de noodzaak om digitale transformatie als mensenwerk serieus te nemen.

In vanAnaloognaarDigitaal.nu schreven we letterlijk over de uitgeverijbranche: “Digitalisering, internet, de introductie van nieuwe apparaten en nieuwe fans en klantenvoorkeuren bedreigen traditionele uitgeverijen.” Werner Schlosser, een collega uit de muziekindustrie, haalde ik destijds aan. Zijn vrouw zei na één keer tablet-gebruik: “Ik hoef nooit meer een fysiek boek.” Twaalf jaar later voeg ik daar één zin aan toe. Geen mens hoeft nog een fysiek boek. En geen AI kan een fysiek boek lezen.

Wat in plaats van een boek?

Geen boek dus. Wel iets dat veel meer is dan een boek. En specifiek opgebouwd om in de tijd van AI te werken. De kennisbank waarin de drie boeken, de ruim 1.300 blogposts plus 400 pagina’s aan artikelen en het achterliggende interview- en case-materiaal als één doorzoekbaar geheel zijn ontsloten. Geen plank, geen register achterin. Wel betekenisvolle vindbaarheid op basis van inhoud.

De eigen GPT’s als gerobotiseerde adviseurs op het ABCD-principe. Elk met een eigen focus, allemaal gevoed door dezelfde kennisbank, allemaal in staat om binnen seconden de juiste passage, het juiste raamwerk en de juiste case te koppelen aan de vraag die wordt gesteld.

Het blog als digitale hartslag, dat de kennisbank elke week voedt met nieuwe analyses. En daarmee ook de taalmodellen voedt die mijn werk dagelijks lezen en in hun antwoorden verwerken. Lange essays en papers, die ik publiceer zodra een onderwerp rijp is. Gestructureerd voor menselijke én machinale lezing, met expliciete definities en citeerbare stellingen. Niet wachten op een uitgever. Niet wachten op een drukker. Wachten op niets dan de juiste timing.

En voor wie liever in gesprek gaat: er is altijd de Denis Doeland | Virtuele Assistent. Een gesprekspartner die met de volledige inhoud van mijn boeken en blog is getraind, 24 uur per dag bereikbaar. En die elke vraag binnen seconden van een gefundeerd antwoord voorziet.

Waar het allemaal begon: de DNA-laag van de kennisbank

De kennisbank is geen verzameling van losse artikelen. Het is een laag op een laag. Onderin liggen de stukken waar de concepten geboren werden. Daarboven de stukken waar ze werden getest. Daarboven de boeken waar ze formeel zijn vastgelegd. En daarboven de stukken waar ze nu op AI worden toegepast.

Een paar voorbeelden van die diepste laag. In juli 2013 schreef ik Voorpublicatie: Het internet is jouw toekomst, het hoofdstuk dat de basis legde voor wat later digitaal vermogen zou worden. In november 2013 verscheen het verslag van de F5-sessie rondom de lancering van vanAnaloognaarDigitaal.nu, het moment waarop het eerste boek de wereld in ging. In oktober 2013 publiceerde ik Unsound artiesten over de digitale wereld, een vroege casestudy die later doorklonk in EDM en de Digitale Wereld. En in 2015 schreef ik Digitale transformatie gaat gepaard met een goed plan, de aanloop naar wat in 2018 het Business Acceleration Plan zou heten.

Deze posts zijn meer dan tien jaar oud. Ze ogen op het eerste gezicht gedateerd, met hun verwijzingen naar Facebook-fanpagina’s en MySpace. Maar lees ze opnieuw. De redenering staat. De definities zijn de definities die ik nu nog gebruik. Het verschil tussen toen en nu is niet de inhoud. Het verschil is dat in 2013 mensen het moesten lezen. En in 2026 ook de taalmodellen meelezen. Dat maakt deze oude posts onverwacht weer actueel. Ze zijn de oer-DNA van wat mijn GPT’s vandaag uitspreken. Dat is de paradox van een goed opgebouwde database: hoe ouder de fundering, hoe steviger het gebouw.

De drukpers heeft mijn werk gemaakt nu de volgende stap

Het zou cynisch zijn om de drie boeken te bagatelliseren. Ze hebben mijn lijn in denken gemarkeerd. Ze hebben het Business Acceleration Framework een formele plek gegeven. Ze hebben definities als digitaal vermogen vastgelegd. Ze zijn het fundament waarop de kennisbank en de GPT’s staan. Zonder die drie boeken zou de database geen ruggengraat hebben. Zouden de taalmodellen die nu mijn werk lezen, niet weten waar mijn begrippen begonnen. Voor wie wil teruglezen waar het allemaal begon: vanAnaloognaarDigitaal.nu — het boek.

Maar de drukpers heeft mijn werk gemaakt. Niet meer gedragen. Die rol is overgenomen door het digitale ecosysteem zelf. Door het blog, door de kennisbank, door de eigen GPT’s, door LinkedIn, door zoekmachines. En bovenal door de AI-assistenten die mijn artikelen aanhalen wanneer iemand een vraag stelt over digitale transformatie.

Een boek is een raket die één keer wordt afgeschoten. Een blog is een platform dat elke dag blijft draaien. Een kennisbank gekoppeld aan eigen GPT’s en gelezen door alle grote taalmodellen is een hele vloot aan raketten die continu opstijgt.

Op het moment dat de vraag wordt gesteld. In de richting die de vraag bepaalt. Met de brandstof die de vraag verdient. En die vloot vliegt niet alleen voor mij. Hij vliegt ook voor elke AI die mijn werk leest en doorgeeft.

In een tijd waarin de rekenkracht zich elk halfjaar verdubbelt, AI-modellen elk kwartaal nieuwe mogelijkheden krijgen en agents zelfstandig kennis samenstellen, kies je niet voor een drukker. Je kiest voor een complete vloot. Je kiest voor een vorm die door mens en machine kan worden gelezen. Je kiest voor de structuur waarin je werk de komende tien jaar relevant blijft. Niet voor de structuur waarin het op de dag van publicatie al verouderd is.

Geen vierde boek dus. Wel een vierde, vijfde en zesde versnelling hier op denisdoeland.com. En een kennisbank en GPT’s die elke dag rijker worden dan ze gisteren waren. Gelezen door zowel mijn lezers als de modellen die hen morgen adviseren.

De tand des tijds gaat sneller dan de drukpers. Sneller zelfs dan de digitale hartslag waarover ik in 2018 schreef. Hij heeft nu de cadans van AI-rekenkracht. En die verdubbelt twee keer per jaar.

Dat is geen klaagzang. Dat is een gegeven. Wie de digitale wereld serieus neemt, schrijft niet meer voor de boekhandel. Die schrijft voor het netwerk, voor de kennisbank, voor de gerobotiseerde adviseur en voor de AI die op het juiste moment de juiste passage opdiept.

Er is werk aan de winkel.

Veelgestelde vragen

Waarom schrijft Denis Doeland geen vierde boek meer?

Omdat de doorlooptijd van een boek (anderhalf tot twee jaar) niet meer in verhouding staat tot de snelheid waarmee AI-technologie zich ontwikkelt. De rekenkracht achter AI-modellen verdubbelt elke vijf maanden. Tegen de tijd dat een boek in de winkel ligt, is de inhoud achterhaald. De kennisbank en eigen GPT’s vangen die snelheid wel op: ze worden wekelijks bijgewerkt en zijn direct doorzoekbaar voor zowel mensen als taalmodellen.

Wat is de kennisbank van Denis Doeland?

De kennisbank is het volledige doorzoekbare corpus van Denis Doelands intellectuele werk: de drie boeken (vanAnaloognaarDigitaal.nu uit 2013, EDM en de Digitale Wereld uit 2015, en Digitaal Vermogen uit 2018), aangevuld met 1.340 blogposts op denisdoeland.com en achterliggend interview- en casemateriaal. De kennisbank is gestructureerd met metadata, doorzoekbaar op betekenis en gekoppeld aan eigen GPT’s die op het ABCD-principe (AI, Business, Content, Data) zijn ingericht.

Wat zijn de eigen GPT’s van Denis Doeland?

De eigen GPT’s zijn gerobotiseerde adviseurs die op de kennisbank van Denis Doeland zijn getraind. Elk van hen heeft een eigen rol binnen het ABCD-principe: een GPT voor AI-vraagstukken, een voor business en strategie, een voor content en context, en een voor data. Samen vormen ze een gerobotiseerde toepassing van het Business Acceleration Framework op het volledige oeuvre van Hofstee en Doeland.

Wat is digitaal vermogen?

Digitaal vermogen is “de rechten en niet-fysieke middelen bestaande uit digitale verbindingen en contextuele data, dat een onderneming competitief voordeel in de markt geeft, welke een financiële waarde vertegenwoordigt doordat het huidige en toekomstige kasstromen optimaliseert en versnelt” (Doeland en van Berkel, 2017). Het is daarmee een balansgrootheid, geen marketingbegrip. De volledige uitwerking vind je in Wat is digitaal vermogen eigenlijk?. De eerste aanzet ervan staat al in De financiële waarde van Pietitie uit 2013.

Welke rol speelt AI in het werk van Denis Doeland in 2026?

AI is het besturingssysteem dat het Business Acceleration Framework gerobotiseerd uitvoert. De kennisbank van Doeland voedt de eigen GPT’s, die op hun beurt de vijf strategische doelen van het raamwerk in realtime monitoren. Daarnaast worden Doelands artikelen doorlopend gecrawld door de grote taalmodellen (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity), wat zijn werk vindbaar maakt op het moment dat professionals een vraag stellen. De achtergrond hiervan staat in De Intelligente Revolutie: Industrie 5.0 en de nieuwe economische orde. De voorbode ervan in Big Data gaat de wereld veranderen uit 2013.

Het antwoord heet worldmonitor.app. Een interactief, WebGL-versneld driedimensionaal dashboard dat meer dan vijfhonderd nieuwsstromen, ruim vijfenzestig externe databronnen en meer dan vijftig kaartlagen samenvoegt in één browserinterface. Geen account, geen betaalmuur, geen drempel. Binnen zes weken stond de teller op twee miljoen gebruikers in meer dan honderdnegentig landen. WIRED noemde het een platform voor opensource-inlichtingen; gebruikers op Reddit spraken van een gratis Bloomberg Terminal; analisten op LinkedIn vergeleken het met een gedemocratiseerd Palantir.

Dit is het verhaal van een platform dat in zes weken bereikte waar institutionele spelers jaren over deden. En het is een casus die iedere bestuurder, marketeer en strateeg dwingt na te denken over wat democratisering van data daadwerkelijk betekent, en wat ze kost.

Wat World Monitor is, en wat niet

World Monitor is geen nieuwssite en geen klassieke nieuwsaggregator. Het is wat in vakjargon een situational awareness interface heet: één scherm waarop tientallen datalagen tegelijk projecteren over een interactieve driedimensionale wereldbol. Op datzelfde scherm zie je realtime vliegverkeer boven conflictgebieden, scheepvaartbewegingen inclusief schepen die hun transponder hebben uitgeschakeld, cyberaanvallen in actie, macro-economische indicatoren uit de FRED-database van de Federal Reserve, koersen, satellietbeelden en branddetectie van NASA. Ook nucleaire installaties, militaire bases, onderzeese kabels, oliepijpleidingen en datacenters voor kunstmatige intelligentie worden in beeld gebracht.

Het platform bestaat inmiddels uit vijf gespecialiseerde varianten: een hoofddashboard, tech.worldmonitor.app, energy.worldmonitor.app, en versies gericht op de financiële markten en cyberveiligheid. Naast de browserversie is er een eigen bureaubladtoepassing voor macOS, Windows en Linux, gebouwd in het Tauri-raamwerk.

Onthoud: een platform dat honderdvijftig live datastromen in een browser samenbrengt zonder de gebruiker te laten verdrinken, is geen toevallige hobby. Het is een statement.

De maker is de boodschap

Het verhaal van World Monitor is onlosmakelijk verbonden met dat van zijn maker. Elie Habib is in de techwereld geen onbekende. Hij richtte in 2012 Anghami op, de eerste muziekstreamingdienst in het Midden-Oosten en Noord-Afrika. Anghami ging later naar NASDAQ. In Arabische gemeenschappen functioneert zijn naam als vertrouwensanker. Een ondernemer die eerder leverde, krijgt sneller het voordeel van de twijfel.

Op het Libanese deelforum van Reddit schreef een gebruiker dat het ging om een Libanese ingenieur en ondernemer, dezelfde naam die velen herkennen van Anghami. Annahar, een gerenommeerde Arabische krant, kopte dat de directeur van Anghami een terminal had gemaakt voor opensource-inlichtingen en dat Iran die meteen op de proef had gesteld. Dat is geen tussenzin. Dat is de hele propositie samengevat in één kop.

Hier zit een principe dat in mijn boek Digitaal Vermogen keer op keer terugkeert: reputatie is een vorm van digitaal vermogen die je niet in één campagne opbouwt. Habib hoefde geen vertrouwen te kopen. Hij had het verzilverd bij Anghami en zette het opnieuw in.

Hoe de tech-media het frame zetten

De gezaghebbende berichtgeving verscheen op 5 maart 2026 in WIRED. Onder de kop dat een directeur van een muziekstreamingdienst een opensource-dashboard voor wereldwijde inlichtingen had gebouwd, positioneerde WIRED Habib als een geloofwaardige buitenstaander. Iemand die realiseerde waar de inlichtingenindustrie zelf jaren niet aan toekwam: een volledig werkend OSINT-platform gratis en publiek toegankelijk maken. Dat artikel werd de institutionele legitimatie van het platform.

Op Hacker News volgde een technische discussie over de architectuur. Hoe voeg je honderdvijftig live datastromen samen zonder de browser te laten crashen? Welke cachingstrategie hanteer je? Hoe voorkom je dat dezelfde gebeurtenis tweemaal in beeld komt? De discussie op Reddit liep parallel: r/programming ontleedde de architectuur, r/webdev keek kritisch naar de gebruikerservaring, r/CharruaDevs uit Uruguay nuanceerde de vergelijking met Palantir, r/ja in Japan zette vraagtekens bij de betrouwbaarheid.

MIT Technology Review plaatste in maart het scherpste tegengeluid. Het blad beargumenteerde dat platforms als World Monitor conflict in spektakel veranderen. Gebruikers volgen oorlogen als vermaak, zonder context, zonder kennis van oorzaak en gevolg, zonder verificatievermogen. Het platform werd er expliciet beschreven als deel van een golf Iran-dashboards die naar verluidt in een paar dagen met AI-hulp in elkaar waren gezet.

De explosie van zes weken is een leerboek

Wat hier gebeurde, is in feite een leerboek over distributie in de relatie-economie. WIRED leverde institutionele legitimiteit. Hacker News en GitHub leverden technische credentie. Reddit leverde culturele verspreiding. Instagram en TikTok leverden virale reikwijdte naar het brede publiek. En LinkedIn leverde professionele validatie.

Geen enkel kanaal deed het werk alleen. Het platform plaatste zich in elk deelecosysteem precies op de plek waar dat deelecosysteem vertrouwen toekent. Dat is geen marketingplan in klassieke zin. Dat is platformkracht in zuivere vorm: een product dat zichzelf vertelt omdat het in elk segment iemand vindt die het door wil vertellen.

In Digitaal Vermogen noem ik dat de digitale hartslag, het ritme waarin content wordt gedeeld door anderen dan jijzelf. World Monitor sloeg met een hartslag die je zelden ziet bij een lanceerproduct: organisch, langs meerdere kanalen, in meerdere talen en binnen zes weken aanwezig in alle relevante hoeken van het internet.

Vijf opiniestromen, één spanningsveld

De ontvangst is gelaagd. Wie de discussie ordent, ziet vijf clusters.

Het eerste cluster is oprechte bewondering voor de democratisering. Een gratis Bloomberg Terminal in combinatie met een digitale oorlogskamer werd de meest gedeelde omschrijving. Voor het eerst krijgt het middensegment, journalisten, onafhankelijke analisten, kleine beleggingsteams, ngo’s en academici, toegang tot een instrument waarvan men dacht dat het exclusief was voor regeringen en grote bedrijven. Dat is geen klein feit.

Het tweede cluster reageert op het spanningsveld tussen visuele impressie en informatieve diepte. Indrukwekkend, maar zo veel informatie tegelijk. De App Store laat hetzelfde patroon zien: hoge waarderingen voor de uitstraling, lagere voor de inhoudelijke diepgang. Het platform geeft koppen. Geen duiding, geen verificatie, geen context. Daar wringt het.

Het derde cluster komt uit de kring van ontwikkelaars en is technisch scherp. Een discussie op r/webdev draagt de kop dat World Monitor een rommelige, met AI-hulp in elkaar geflanste toepassing is en dat gebruikers er beter mee kunnen stoppen. Dat is niet alleen esthetische kritiek. Het wijst op een architecturele realiteit: een platform dat in korte tijd is gebouwd met AI-codeassistenten heeft per definitie technische schuld. Forbes meldde in maart 2026 dat één op de drie met AI gegenereerde toepassingen ernstige beveiligingskwetsbaarheden bevat. Dutch OSINT Guy noemde vibe coding inmiddels een aparte risicocategorie binnen OSINT.

Het vierde cluster vraagt naar geloofwaardigheid en mediawijsheid. Hoe verifieer je de nauwkeurigheid van wat hier staat? Dat is dé vraag die boven elk OSINT-instrument zou moeten hangen. World Monitor heeft geen mechanisme dat gebruikers begeleidt in de interpretatie. De Country Instability Index, een samengestelde score, heeft een weging die nergens openbaar is gedocumenteerd. Dat is een zwarte doos, en zwarte dozen zijn in journalistieke en beleidsmatige toepassingen een breekpunt.

Het vijfde cluster is professionele validatie. Specialisten in cyberveiligheid, geopolitieke analisten en OSINT-onderzoekers waardeerden het platform op LinkedIn en in vakforums. Dr. Cihan Cobanoglu schreef over AI-gestuurde geopolitieke inzichten; Dan Maslin, hoofd informatiebeveiliging, deelde het in zijn netwerk. Dat is geen massapubliek, maar wel het publiek dat ertoe doet.

Het verdienmodel: een freemium met intelligentie

Habib hanteert een drielaags verdienmodel. De kern, driedimensionale wereldbol, dertig realtime datalagen, alle kaartlagen, blijft permanent gratis en is bovendien zelf te hosten. Boven die kern hangen drie betaalde lagen: Pro voor 39,99 dollar per maand, een API-laag voor 99,99 dollar, en Enterprise op aanvraag.

De strategische intelligentie zit in de formulering van de Pro-propositie zelf. Habib schreef in de discussies op GitHub dat één Pro-sleutel ruim twintig afzonderlijke API-sleutels vervangt die de gebruiker anders zelf moet aanvragen bij bronnen als ACLED, FRED, NASA FIRMS, AISStream en OpenSky. Met andere woorden: je betaalt niet voor extra functies, je betaalt om het samenstellen van twintig losse abonnementen te ontwijken. Dat is een propositie die zichzelf verkoopt.

Vergelijk de prijs met de markt: Bloomberg Terminal kost circa vierentwintigduizend dollar per jaar. Een Palantir-implementatie start in de miljoenen. Dataminr en Recorded Future zitten in tarieven van zes cijfers. World Monitor Pro: ongeveer vierhonderd dollar per jaar. Dat is een factor zestig tot zeshonderd. Voor het middensegment, het segment dat tot nu toe simpelweg geen toegang had, is dat geen marginale verbetering. Dat is een marktopening.

Daarbovenop biedt Pro een AI-analist als gesprekspartner, dagelijkse inlichtingenbriefings naar Slack, Discord, Telegram of e-mail, een eigen widgetbouwer, MCP-koppelingen die direct integreren in Claude of GPT, en een waarschuwingssysteem met AES-256-versleuteling. De combinatie is intelligenter dan ze op het eerste gezicht oogt: het platform vervangt twintig losse diensten en voegt een laag intelligentie toe die alleen door de aggregatie zelf mogelijk wordt.

World Monitor draait op een Business OS, alleen niet voor zichzelf

Hier komt het strategische punt. Wie alleen naar het scherm kijkt, ziet een geopolitiek dashboard. Wie naar de architectuur kijkt, ziet iets dat ik al jaren beschrijf in Digitaal Vermogen: een lanceerplatform. Een Business OS. Het besturingssysteem dat een organisatie nodig heeft om van data naar analyse naar executie te komen, van ruwe bron tot bruikbaar inzicht tot afgerond verdienmodel.

Het Business Acceleration Framework is geen losse tool en geen los rapport. Het is een viertraps raket. Onderin het Data Source Management: alle toevoer, alle bronnen, alles wat de organisatie binnenkomt. Daarboven het Data Management Platform: de plek waar data wordt opgeslagen, getransformeerd en tot ontsteking gebracht. Daarboven het Business Acceleration Framework zelf: de motor, het brein van de organisatie, waar data tot inzicht wordt. En bovenop dat alles de Business Acceleration Roadmap: de shuttle die het luchtruim verlaat, de executielaag die ervoor zorgt dat inzicht uitmondt in resultaat.

Een fiets brengt je niet naar de maan. Een dashboard zonder besturingssysteem ook niet.

Leg het patroon van World Monitor over die vier lagen, en de overeenkomst is verbluffend.

De onderste laag bij World Monitor is het Data Source Management: honderdvijftig live datastromen en vijfenzestig externe databronnen. ACLED voor conflictdata, FRED voor macro-economie, NASA FIRMS voor branddetectie, AISStream voor scheepvaart, OpenSky voor luchtvaart, GDELT voor nieuwsgebeurtenissen. Habib heeft één ding gedaan wat de meeste organisaties nog niet hebben gedaan: hij heeft zijn datalandschap op orde gebracht. Hij weet waar elke databron vandaan komt, hoe vers ze is en hoe ze juridisch ingezet mag worden.

De laag daarboven is het Data Management Platform: de plek waar die data wordt ontdubbeld, genormaliseerd en bruikbaar gemaakt. Bij World Monitor zit daar de Haversine-deduplicatie die geografisch nabije gebeurtenissen samenvoegt, een wiskundige techniek die de kortste weg over het aardoppervlak berekent en zo dubbele meldingen wegfiltert. Zonder die laag had het platform binnen een week in zijn eigen ruis gestikt. Met die laag wordt data brandstof.

Daarboven hangt de motor. De plek waar data tot ontsteking komt en inzicht ontstaat. Bij het Business Acceleration Framework zijn dat de Content Intelligence, Sales Intelligence, Marketing Intelligence en Service Intelligence. Bij World Monitor zijn dat de kaartlagen, de Country Instability Index, de AI-briefings en de cross-domeincorrelaties die single-domain dashboards systematisch missen. Dit is de laag waar twintig losse signalen één samengesteld inzicht worden. Hier vindt de ontsteking plaats.

En bovenop dat alles ligt de shuttle. De executielaag. Bij organisaties is dat de Business Acceleration Roadmap: het uitvoeren, meten, bijsturen en versnellen. Bij World Monitor is dat de Pro-propositie: één sleutel die twintig API’s vervangt, dagelijkse briefings die actie afdwingen, MCP-koppelingen die de inzichten rechtstreeks in Claude of GPT laten landen. Dit is geen vrijblijvend dashboard meer. Dit is een raamwerk dat tot uitvoering komt.

Met andere woorden: Habib heeft voor zijn eigen platform precies opgebouwd wat ik organisaties al jaren aanbeveel voor zichzelf. Een dataraffinaderij met een motor en een shuttle erop. Een Business OS. Een besturingssysteem dat van toevoer tot executie alle lagen op orde heeft.

Hier wringt de spiegel die het platform de markt voorhoudt. Hardwell deed dit. Spinnin’ Records deed dit en werd voor honderd miljoen dollar verkocht. Ajax doet dit. Anghami zelf deed dit. En nu doet één man met een GitHub-repository en een MIT-licentie het opnieuw, voor een toepassing waarvan iedereen dacht dat ze het exclusieve domein was van overheden en miljardenbedrijven. Twee miljoen gebruikers in zes weken. Geen marketingbudget. Geen acquisitiekosten. Alleen een raamwerk dat klopt.

De vraag voor iedere bestuurder is dus niet of World Monitor indrukwekkend is. De vraag is: waarom heeft jouw organisatie nog geen Business OS dat de eigen data in dezelfde vier lagen organiseert? Waarom fietst jouw organisatie nog rustig richting de maan, terwijl een Libanese muziekman in zes weken een raket lanceert?

Onthoud: zonder besturingssysteem geen sturing. Zonder sturing geen versnelling. Zonder versnelling geen digitaal vermogen.

Vier transparantiegaten die het platform moet dichten

World Monitor is sterk waar het zichtbaar is. Het is zwak waar het juist transparant zou moeten zijn.

De Country Instability Index is een samengestelde score die gegevens uit GDELT, cyberactiviteit, financiële markten, luchtvaart en weer combineert tot één getal. Hoe die componenten worden gewogen, staat nergens openbaar beschreven. Een index zonder gedocumenteerde methodologie is geen analyse-instrument; het is een mening met grafiek.

De nauwkeurigheidsstatistieken van de AI-briefings ontbreken volledig. Geen meetlat, geen foutmarge, geen vergelijking met menselijke analisten. Dat is voor consumentengebruik wellicht aanvaardbaar, voor professionele toepassing onhoudbaar.

De datavertraging per bron wordt niet consistent gecommuniceerd. ACLED kent vertragingen van één tot vier weken in afgelegen gebieden. GDELT heeft een lage inclusiedrempel die ruis genereert. Maritieme data missen schepen die hun transponder uitschakelen. Geen van die voorbehouden staat naast de visualisatie.

Het privacybeleid voor Pro-gebruikers is dun over wat er gebeurt met de gegevens uit waarschuwingen en volglijsten. Wie een AI-briefing naar zijn Slack stuurt, levert feitelijk een profielbeeld van zijn analytische belangstelling. Daar hoort transparantie bij.

De geografische bias die niemand benoemt

Alle vier de primaire conflictdatasets, ACLED, UCDP, GDELT en ICEWS, vertonen een aantoonbare vertekening richting regio’s met een hoge mediadichtheid. Afrika onder de Sahara, Centraal-Azië en delen van Latijns-Amerika zijn stelselmatig ondergedocumenteerd. Engelstalige media zijn oververtegenwoordigd. Dat betekent dat de Country Instability Index voor mediarijke conflictregio’s als het Midden-Oosten en Oost-Europa relatief betrouwbaar is, en voor het Globale Zuiden juist niet.

Voor een journalist die het Midden-Oosten volgt, is dat geen probleem. Voor een ngo die humanitaire interventies plant in Centraal-Afrika, is het een groot probleem. World Monitor benoemt deze vertekening niet expliciet in de interface. Dat is een gemiste kans, en een ethisch vraagstuk dat het platform op enig moment zal moeten adresseren.

De dual-use vraag die niet weggaat

Hier wordt het ongemakkelijk. World Monitor toont op één scherm, zonder verificatie of account: tweehonderdtwintig militaire bases van negen landen, nucleaire installaties wereldwijd, onderzeese kabels, oliepijpleidingen, clusters van AI-datacenters, schepen zonder transponder en locaties van gps-verstoring. Een afsplitsing op GitHub voegt daaraan toe dat het systeem bij elke gelokaliseerde nieuwsgebeurtenis automatisch alle kritieke infrastructuur binnen zeshonderd kilometer in kaart brengt.

De afzonderlijke datapunten zijn openbaar. AIS, ADS-B, GDELT en ACLED zijn open bronnen. Het probleem zit niet in de bronnen. Het zit in de aggregatie. Een kwaadwillende identificeert in seconden patronen die een analist vroeger uren werk kostten. PCMag illustreerde het in april 2026 met een experiment onder de kop dat de redacteur in twee uur tijd met OpenAI een wereldwijd surveillanceplatform had gebouwd, met een huiveringwekkend resultaat.

Dat is geen reden om het platform te verbieden, want de data zou publiek blijven en de aggregatie zou ergens anders worden gebouwd. Wel is het reden voor een expliciet dual-use beleid. Geen accountvereiste betekent geen drempel, niet voor de student die OSINT leert, en niet voor de aanvaller die plant. World Monitor zal op enig moment een standpunt moeten innemen over de manier waarop het omgaat met signalen van misbruik. Een MIT-licentie maakt afsplitsingen juridisch onvermijdelijk, maar van het hoofdplatform mag een publiek standpunt verwacht worden.

Wat dit betekent voor bestuurders, marketeers en strategen

Wie alleen kijkt naar wat World Monitor doet, ziet een knap geopolitiek dashboard. Wie kijkt naar hoe het is gebouwd, ziet iets veel groters. Hier worden in zes weken patronen zichtbaar die voor iedere datagedreven organisatie relevant zijn.

Ten eerste: de drempel om dataproducten te bouwen is gevallen. Habib bouwde dit met AI-codeassistenten in een paar dagen. Dat betekent dat de concurrentie van morgen niet uit jouw branche hoeft te komen. Iemand met een idee, een GitHub-account en een AI-codeur is je nieuwe concurrent. De fiets is uit. Iedereen kan een raket bouwen.

Ten tweede: openheid is een marketingmechanisme. Geen account, geen betaalmuur, een MIT-licentie, en juist die openheid leverde de viraliteit op. Vertrouwen schaalt sneller dan acquisitie. In de relatie-economie is dat geen filosofie, dat is een wiskundige werkelijkheid.

Ten derde: één goede propositie verslaat twintig functies. Habib’s belofte dat één sleutel twintig API’s vervangt, is krachtiger dan welke functielijst ook. Wie zijn propositie niet in één zin kan formuleren, heeft geen propositie maar een verlanglijst.

Ten vierde: de aggregatie is het verdienmodel, niet de data. World Monitor verkoopt geen data, die is grotendeels publiek. Het verkoopt de samenvoeging, de ontdubbeling, de visualisatie en de intelligentie die daarop wordt gebouwd. Dat is precies wat ik bedoel met digitaal vermogen: de waarde zit niet in de losse bouwstenen, maar in de manier waarop je ze tot een raamwerk verbindt. Geen Business OS, geen digitaal vermogen.

Ten vijfde: zonder transparantie geen duurzaam vertrouwen. World Monitor heeft in zes weken viraliteit gekocht, maar professioneel vertrouwen vraagt om gedocumenteerde methodologie, expliciete foutmarges en een dual-use beleid. Wie dat negeert, levert binnen een jaar zijn professionele segment in aan een concurrent die het wél doet.

Het kruispunt waarop World Monitor staat

Het platform heeft in zes weken iets bereikt waar jarenlange marketingbudgetten zelden in slagen: organische legitimiteit bij technische én professionele doelgroepen, via WIRED, GitHub, Reddit, LinkedIn en social media tegelijk. Dat is geen toeval. Dat is platformkracht op haar best, en het is platformkracht omdat de vier lagen onder de motorkap kloppen.

De kernspanning is die tussen openheid als kracht en openheid als risico. Tussen democratisering en aansprakelijkheid. Tussen virale lancering en duurzame autoriteit. Die spanning oplossen zonder de oorspronkelijke belofte te schenden, is de strategische kernuitdaging voor de komende fase.

De overgang van viraal project naar betrouwbaar beslissingsondersteunend platform vraagt om drie acties. Technische stabilisering van de Pro-laag, want het betalende segment mag geen tweederangs ervaring krijgen. Methodologische transparantie over de Country Instability Index en de actualiteit van de data, want professioneel vertrouwen vraagt om controleerbare methodiek. En een expliciet dual-use beleid, want een platform dat nucleaire installaties en militaire bases samenbrengt op één scherm kan niet wegkomen met een standaardvoorbehoud.

Als Habib die drie acties oppakt, heeft World Monitor alle ingrediënten voor een categoriebepalende positie die er al twintig jaar had moeten zijn: betaalbare, open en controleerbare geopolitieke inlichtingen voor iedereen die ze nodig heeft. Als hij ze laat liggen, wordt het platform ingehaald door de volgende AI-bouwer. Want dat is de andere kant van de medaille die hij zelf heeft gemunt: wie laat zien dat het in zes weken kan, geeft daarmee iedere uitdager het bewijs dat het kan.

En de echte vraag blijft staan, voor iedere bestuurder die dit leest: jouw eigen organisatie heeft net zo goed een Business OS nodig. Eén dat de eigen databronnen, eigen klantsignalen en eigen marktdata in vier lagen organiseert van toevoer tot executie. Habib heeft het voorgedaan op een onverwacht terrein. De vraag is niet langer of het kan. De vraag is wanneer jij begint.

Er is werk aan de winkel. En de tijd zal het leren.

Veelgestelde vragen over World Monitor

Wat is World Monitor?

World Monitor is een gratis, opensource realtime dashboard voor geopolitieke inlichtingen, gebouwd door Elie Habib en sinds februari 2026 beschikbaar op worldmonitor.app. Het platform aggregeert meer dan vijfhonderd nieuwsstromen, vijfenzestig externe databronnen en vijftig kaartlagen op één interactieve driedimensionale wereldbol. Gebruikers volgen er realtime conflicten, vliegverkeer, scheepvaart, cyberaanvallen, macro-economische indicatoren en kritieke infrastructuur, zonder account en zonder betaalmuur.

Wie is Elie Habib?

Elie Habib is een Libanese software-ingenieur en ondernemer, vooral bekend als mede-oprichter van Anghami, de grootste muziekstreamingdienst in het Midden-Oosten en Noord-Afrika. Anghami werd opgericht in 2012 en kreeg later een notering op NASDAQ. In februari 2026 lanceerde Habib worldmonitor.app als persoonlijk leerproject, dat binnen zes weken twee miljoen gebruikers in honderdnegentig landen bereikte.

Wanneer is World Monitor gelanceerd?

World Monitor is in februari 2026 gelanceerd. De gezaghebbende berichtgeving verscheen op 5 maart 2026 in WIRED, onder de kop dat een directeur van een muziekstreamingdienst een opensource-dashboard voor wereldwijde inlichtingen had gebouwd. Binnen zes weken na de lancering passeerde het platform de twee miljoen gebruikers.

Hoeveel kost World Monitor?

De kern van World Monitor is permanent gratis: de driedimensionale wereldbol, dertig realtime datalagen en alle kaartlagen zijn zonder account toegankelijk. Daarboven hangt een drielaags verdienmodel: Pro voor 39,99 dollar per maand of 399,99 dollar per jaar, een API-laag voor 99,99 dollar per maand, en Enterprise op aanvraag. Ter vergelijking: Bloomberg Terminal kost circa vierentwintigduizend dollar per jaar, Palantir-implementaties starten in de miljoenen.

Wat is het verschil tussen worldmonitor.app en world-monitor.app?

Worldmonitor.app (zonder koppelteken) is het platform van Elie Habib, opensource onder MIT-licentie en gericht op brede aggregatie van geopolitieke data. World-monitor.app (mét koppelteken) is een afzonderlijk product van een andere maker, met een eigen prijsstructuur en andere databronnen, waaronder GDELT, Polymarket en Cloudflare Radar. Beide platforms worden door media en gebruikers regelmatig met elkaar verward.

Welke databronnen gebruikt World Monitor?

World Monitor combineert ongeveer honderdvijftig live datastromen en vijfenzestig externe API’s. Belangrijke bronnen zijn ACLED en UCDP voor conflictdata, GDELT voor nieuwsgebeurtenissen, FRED van de Federal Reserve voor macro-economische indicatoren, NASA FIRMS voor satellietgestuurde branddetectie, AISStream voor scheepvaart, OpenSky en ADS-B Exchange voor luchtvaart, en AlienVault OTX voor cyberdreigingen.

Is World Monitor betrouwbaar?

World Monitor is technisch betrouwbaar in aggregatie en visualisatie, maar kent vier transparantiegaten die professioneel gebruik beperken: de weging van de Country Instability Index is niet openbaar gedocumenteerd, nauwkeurigheidsstatistieken van de AI-briefings ontbreken, datavertraging per bron wordt niet consistent gecommuniceerd, en het privacybeleid voor Pro-gebruikers is dun. Voor verkennend gebruik is het platform geschikt; voor beslissingen die juridisch of journalistiek hard moeten staan, vereist het aanvullende verificatie.

Wat is OSINT?

OSINT staat voor Open Source Intelligence en betreft het verzamelen en analyseren van inlichtingen uit publiek toegankelijke bronnen, zoals nieuwsmedia, sociale media, satellietbeelden, AIS-scheepvaartdata en ADS-B luchtvaartdata. World Monitor is een typisch OSINT-platform: het gebruikt geen geheime bronnen, maar voegt openbare bronnen op een nieuwe manier samen.

Wat is vibe coding en waarom is dat relevant voor World Monitor?

Vibe coding is het bouwen van software in korte tijd met behulp van AI-codeassistenten, waarbij de ontwikkelaar meer op intuïtie dan op klassiek codereview vertrouwt. World Monitor is in een paar dagen op deze manier gebouwd. De kritiek op vibe coding, zoals geuit door MIT Technology Review en Forbes, is dat het structureel leidt tot technische schuld en beveiligingskwetsbaarheden. Forbes meldde in maart 2026 dat één op de drie met AI gegenereerde toepassingen ernstige beveiligingsproblemen bevat.

Is World Monitor een Palantir-alternatief?

World Monitor is geen volledige vervanging voor Palantir. Palantir verbindt persoonsgegevens, rechtssystemen, sentimentanalyse en satellietbeelden in geïntegreerde analyseproducten voor overheden en grote bedrijven, met implementatiekosten in de miljoenen. World Monitor aggregeert openbare databronnen op één dashboard tegen ongeveer vierhonderd dollar per jaar. Het is een gedemocratiseerde verkenningstool, geen enterprise-analyseplatform.

Wat is de Country Instability Index van World Monitor?

De Country Instability Index is een samengestelde score van World Monitor die per land een instabiliteitscijfer geeft. De index combineert gegevens uit GDELT-nieuwsvelocity, cyberactiviteit, financiële markten, luchtvaartdata en weerdata. De exacte weging van deze componenten is in de opensource-versie niet openbaar gedocumenteerd, wat de bruikbaarheid voor professionele besluitvorming beperkt.

Wat is het Business Acceleration Framework volgens Denis Doeland?

Het Business Acceleration Framework, beschreven in het boek Digitaal Vermogen (2019), is het besturingssysteem van een datagedreven organisatie. Het bestaat uit vier lagen: het Data Source Management (toevoer), het Data Management Platform (verwerking), het Business Acceleration Framework zelf (de motor) en de Business Acceleration Roadmap (executie). Het raamwerk vertaalt ruwe data via analyse naar versnelling van bestaande verdienmodellen en activatie van nieuwe verdienmodellen. World Monitor volgt deze viertraps-architectuur exact, alleen op een ander toepassingsterrein.

Wat betekent digitaal vermogen?

Digitaal vermogen is de optelsom van rechten, niet-fysieke middelen, digitale verbindingen en contextuele data die een organisatie bezit en kan verzilveren. In de definitie uit het boek Digitaal Vermogen geldt: digitale transformatie + digitale volwassenheid + digitaal ecosysteem + digitale waardecreatie = digitaal vermogen. Bij World Monitor uit het digitale vermogen zich in de unieke combinatie van openbare databronnen, een werkend besturingssysteem en een vertrouwensrelatie met twee miljoen gebruikers.

Wat is de dual-use problematiek van World Monitor?

Dual-use verwijst naar technologie die zowel legitiem als kwaadaardig kan worden ingezet. World Monitor aggregeert op één scherm tweehonderdtwintig militaire bases, nucleaire installaties, onderzeese kabels, oliepijpleidingen en datacenters voor kunstmatige intelligentie. De afzonderlijke databronnen zijn openbaar; de aggregatie maakt patroonherkenning voor kwaadwillenden in seconden mogelijk. Het platform heeft geen accountvereiste, geen verificatie en geen misbruikrapportagesysteem.

Welke lessen biedt World Monitor voor bestuurders?

World Monitor laat vijf strategische principes zien die ook buiten geopolitiek gelden: één, de drempel om dataproducten te bouwen is door AI weggevallen; twee, openheid en gratis toegang werken als acquisitiemechanisme; drie, één goede propositie verslaat twintig functies; vier, aggregatie is het verdienmodel, niet de data zelf; vijf, zonder transparantie geen duurzaam professioneel vertrouwen. Iedere organisatie die haar eigen data in vier lagen organiseert van toevoer tot executie, bouwt vergelijkbare versnelling.

Een long read over het verband tussen de drie boeken en het blog van Denis Doeland.

Één boek uit 2013, twee opvolgers, drie raamwerken en ruim 1.300 blogposts. Wie de drie boeken naast elkaar legt, ziet geen verzameling losse delen. Wie de drie boeken naast elkaar legt, ziet één bouwwerk. vanAnaloognaarDigitaal.nu (2013) legde het fundament. EDM en de Digitale Wereld (2015) zette de eerste verdieping erop. Digitaal Vermogen (2018) zette de bedrijfseconomische bovenbouw erop. Het blog bouwt dagelijks nieuwe vertrekken aan.

Versie 0.99 was een keuze

In 2013 verscheen vanAnaloognaarDigitaal.nu. Ger Hofstee en ik schreven het samen. Uitgegeven onder de vlag van Techonomy en DDMCA. Op de colofon staat één detail dat alles bepaalt: versie 0.99. Niet 1.0. Nooit 1.0.

Dat is geen bescheidenheid. Dat is een bewuste keuze. Het boek is opgezet als een open raamwerk, een werkdocument dat zich verder zou ontwikkelen in de praktijk. In het voorwoord staat het ook letterlijk: de uitgave is dynamisch en zal steeds van updates of aanvullingen worden voorzien.

En precies zo is het gegaan. EDM en de Digitale Wereld (2015) en Digitaal Vermogen (2018) zijn geen losse boeken naast vanAnaloognaarDigitaal.nu. Het zijn de toepassing, de financiering en de uitvoering van wat Ger en ik in 2013 als raamwerk hebben neergelegd. Het blog op denisdoeland.com, met inmiddels ruim 1.300 berichten, is de plek waar dat raamwerk dagelijks wordt getest, aangescherpt en uitgebreid.

Hoe verhouden deze drie boeken en dit blog zich tot elkaar? Het antwoord is even eenvoudig als consequent. vanAnaloognaarDigitaal.nu is de basis. De andere boeken zijn de uitwerking. Het blog is de werkplaats.

Vijf bouwstenen die alles dragen

Wie het verband tussen de drie boeken en het blog wil begrijpen, moet de vijf bouwstenen uit 2013 kennen. Zonder die bouwstenen lees je EDM en Digitaal Vermogen als losse delen. Mét die bouwstenen lees je één doorlopend verhaal.

Het internetecosysteem als denkmodel

De eerste, en misschien wel belangrijkste, gedachte uit vanAnaloognaarDigitaal.nu, hoofdstuk 3 is dat het internet geen kanaal is. Geen marketinginstrument. Geen gereedschap. Het internet is een ecosysteem.

Ger en ik gaan daarvoor terug naar de Engelse botanicus Arthur Tansley uit 1935. Een ecosysteem is “de wisselwerkingen tussen alle organismen en de abiotische omgeving binnen een zekere geografische of anderszins afgebakende eenheid.” Door die vergelijking letterlijk te nemen, draaien we de marketingblik om. Een bedrijf is geen zender die boodschappen het kanaal in duwt. Een bedrijf is een organisme binnen een ecosysteem, en overleeft alleen als het zich aanpast aan de spelregels van dat ecosysteem.

Dit is de kiem van alles wat volgt. De gedachte keert woordelijk terug in EDM en de Digitale Wereld en wordt in Digitaal Vermogen zelfs tot definitie gemaakt: “Het totale systeem van interactie tussen industrie, merken, mensen en diensten en producten. Door het systeem als een business ecosysteem te zien kan men zorgen voor waardecreatie. De waarde wordt aangeduid als het digitale vermogen.”

Lees die laatste zin nog eens. Daar wordt de brug gelegd die het hele werk verbindt. Ecosysteem, waardecreatie, digitaal vermogen. Drie woorden, één keten. Die keten bestaat alleen omdat het ecosysteem-denken in 2013 al was neergelegd.

Het ALICI-principe als eerste analysemodel

In vanAnaloognaarDigitaal.nu, hoofdstuk 3 staat het ALICI-principe. Apparaten. Landschap. Inhoud. Connectie. Informatie. Het is onze eerste poging om de digitale werkelijkheid te ordenen in een werkbaar model. Geen checklist, maar een denkwijze waarmee je de digitale keten leert lezen.

“Wanneer je het verband binnen de digitale keten als apparaten, landschappen, inhoud, connectie en informatie ziet, zal je eenvoudiger om kunnen gaan met het aanpassen van de bedrijfsvoering.”

In EDM en de Digitale Wereld wordt het principe woordelijk overgenomen. In een voetnoot staat: “ALICI dit letterwoord staat voor Apparaten, Landschap, Inhoud, Connectie en Informatie. Een beschrijving van alle aanwezige aspecten binnen het internetecosysteem.” En vervolgens komt het terug in het profiel van de Chief Digital Officer: “Houdt het ALICI-principe in de gaten.”

ALICI is geen letterwoord. ALICI is de eerste analyselens. Later wordt deze lens verfijnd tot de macro-ecosysteemanalyse uit EDM en uiteindelijk tot de twaalf analyses uit Digitaal Vermogen. De lijn is letterlijk te trekken van 2013 naar 2018.

Hansje Brinker als waarschuwing

Één beeld uit vanAnaloognaarDigitaal.nu keert in al het latere werk terug. Hansje Brinker. De jongen die met zijn vingers in de dijk staat. Het beeld van iemand die symptomen bestrijdt zonder het systeem te begrijpen.

“Als je zomaar wat doet, ben je letterlijk een soort ‘Hansje Brinker’, die met zijn vingers in de dijk wil voorkomen dat het land onder water komt te staan.”

In EDM en de Digitale Wereld heet hoofdstuk 11, de afsluiting van het hele betoog, letterlijk “Word geen Hansje Brinker”. En de Chief Digital Officer wordt expliciet als het tegendeel neergezet: “Een CDO is zeker geen Hansje Brinker.” In Digitaal Vermogen en in talloze blogposts komt de vergelijking opnieuw terug. Één woord. De lezer weet onmiddellijk dat het gaat over symptoombestrijding in plaats van systeemverandering.

Zo werkt een basis. Niet alleen in concepten, maar ook in beelden.

Silo-denken als diagnose die niet veroudert

Bijna geen bladzijde van vanAnaloognaarDigitaal.nu gaat zonder een verwijzing naar silo-denken. Dat is de centrale diagnose. Organisaties benaderen hun digitale activiteiten als losse eilanden, terwijl het ecosysteem juist horizontaal werkt. Zie ook vanAnaloognaarDigitaal.nu, hoofdstuk 4 en hoofdstuk 13.

“Het staat vast dat social media nog steeds geïsoleerd worden benaderd. Het silo-denken zit in ons bloed.” Aldus vanAnaloognaarDigitaal.nu.

“Het silo-denken zit van oudsher in het bloed. Maar het complete internetlandschap is veranderd en de spelregels veranderen mee.” Aldus EDM en de Digitale Wereld.

“Deze informatie mag niet verstopt zijn in verschillende silo’s binnen de organisatie of bij externe dienstverleners. Echter het silo-denken zit diep in onze genen.” Wederom EDM.

De diagnose uit 2013 wordt in 2015 herhaald binnen één industrie. In 2018 wordt zij verheven tot voorwaarde voor het opbouwen van digitaal vermogen. Het doorbreken van silo’s is daarmee geen punt op de lijst. Het is dé voorwaarde waaronder alle andere punten zin krijgen. Zonder doorbroken silo’s geen ecosysteem. Zonder ecosysteem geen waardecreatie. Zonder waardecreatie geen digitaal vermogen.

Wat opvalt: in de jaren na 2018, wanneer AI in de blogposts steeds dominanter wordt, verschuift de nadruk licht. AI kan pas waarde toevoegen wanneer de silo’s eerst zijn doorbroken. Maar de onderliggende stelling is identiek aan die van 2013. Silo’s moeten eraan.

De definitie van waardecreatie

In vanAnaloognaarDigitaal.nu, ontleend aan de paper The Voice. Een aanvullend verdienmodel (Doeland en Van Berkel, 2013), staat de definitie die later het scharnier wordt tussen alle drie de boeken.

“Waardecreatie door internet en social media betreft het in de basis kunnen aanleggen, verspreiden, onderhouden en optimaliseren van bestaande en nieuwe digitale relaties op diverse internet platforms waar (in)direct en op aantoonbare wijze additionele en toekomstige netto kasstromen gegenereerd worden.”

Deze definitie keert woordelijk terug in EDM en de Digitale Wereld (2015). En woordelijk in Digitaal Vermogen (2018). Geen herschrijving. Geen aanscherping. Geen omdraaiing. De definitie zit in 2013 al af. Wat de latere boeken doen, is haar in de praktijk brengen. Eerst voor de dance-industrie, daarna voor elke industrie.

EDM en de Digitale Wereld: zelfde theorie één industrie

EDM en de Digitale Wereld lijkt op het eerste gezicht een specifiek boek over dj’s, festivals en evenementen. Wie het naast vanAnaloognaarDigitaal.nu legt, ziet onmiddellijk iets anders. Dit is geen nieuw boek. Dit is vanAnaloognaarDigitaal.nu toegepast op één industrie.

De opbouw is parallel. Inleiding over het revolutionaire karakter: zie vanAnaloognaarDigitaal.nu, hoofdstuk 2. De rol van het internetecosysteem. Het businessmodel tegen het licht, zie hoofdstuk 8. De basis van een digitale strategie, waarin ALICI terugkeert, zie hoofdstuk 13. Bedrijfswaarde, goodwill, klantdata, toekomstige kasstromen, zie hoofdstuk 18. Wie de inhoudsopgaven naast elkaar legt, leest twee keer hetzelfde verhaal, alleen op een ander niveau.

Wat EDM wel doet wat 2013 nog niet deed, is bewijslast leveren. Het Spinnin’ Records-onderzoek uit 2014. Het ID&T- en SFX-paper Heeft data een prijs gekregen? uit 2013. Het Media Value Report van ID&T. De EDM Monitor van Rankingz. Al deze cases worden in 2015 ingezet om de theorie uit 2013 met getallen te onderbouwen.

De voorzichtige stelling uit vanAnaloognaarDigitaal.nu, dat data een verborgen waarde vertegenwoordigen, krijgt in EDM en de Digitale Wereld een concrete waardering. 7,5 miljoen euro additionele waarde in 2013. Een potentie tussen 30 en 400 miljoen euro in 2015. Een goodwill van zo’n 79 miljoen euro in de ID&T-deal. Zo werkt een basis: ze levert de ruimte waarin de bewijslast vervolgens past.

Ook de visie uit 2008 keert terug. “Als dj, evenement of festival ben je een netwerk. Content is daarbij de drijvende kracht om verbinding te maken met fans en klanten. Data zijn de toegevoegde sturende factoren en economische waarden voor het bedrijf.” Niet uit nostalgie. Maar om aan te tonen dat er continuïteit is. Één visie, ontworpen bij ID&T in 2008. Samen met Ger Hofstee uitgewerkt in vanAnaloognaarDigitaal.nu (2013). Toegepast in EDM (2015). Op de balans gezet in Digitaal Vermogen (2018).

Digitaal Vermogen: van wat is het naar wat is het waard

Wat doet Digitaal Vermogen? Het boek verschuift de vraag. Van hoe werkt de digitale wereld? naar wat is hij waard?

Hier wordt het Business Acceleration Framework (BAF) voor het eerst formeel benoemd als raamwerk. Met vier lagen: Data Source Management, Data Management Platform, het BAF zelf, en de Business Acceleration Roadmap. Met vijf doelen, negen stappen en twaalf analyses. De data wordt toegevoerd, ontstoken, omgezet in motorvermogen, en stuwt de shuttle door de dampkring. Een organisatie zonder strategie fietst naar de maan, terwijl de concurrentie raketten bouwt.

En toch is het BAF geen nieuw concept uit 2018. De oorsprong gaat terug naar 2008. “In 2008 ontwierp ik de eerste (digitale) visie voor de entertainmentindustrie.” De methodische uitwerking gaat terug naar 2013, want de Doeland-Van Berkel-definitie van waardecreatie uit The Voice is het kerncitaat onder elke laag van het raamwerk.

Het BAF is met andere woorden het ALICI-principe, omgezet in een waarderingsmodel. Waar ALICI vijf elementen had, heeft het BAF vijf doelen. Waar ALICI hielp om de digitale keten te zien, helpt het BAF om die keten op de balans te krijgen.

Hoe verhouden de andere concepten in Digitaal Vermogen zich tot het eerdere werk? Één op één. Digitaal vermogen als balansitem? Voortzetting van de goodwill-discussie in vanAnaloognaarDigitaal.nu en EDM. Relatie-economie? Voortzetting van “de relatie met de fan is de heilige graal” uit EDM. Content Impact Model? Voortzetting van de contentdiscussies in beide eerdere boeken. Digitale hartslag? Voortzetting van het ritme dat in EDM al voorzichtig werd aangestipt. IPM-metric? Voortzetting van het Media Value Report van ID&T uit 2013. “If content is king, then context is god”, in Digitaal Vermogen ontleend aan Gary Vaynerchuk? Voortzetting van “context wordt belangrijker” uit EDM.

Het Spinnin’ Records-voorbeeld zegt alles. In EDM (2015) staat de waarschuwing: de waarde van het digitale netwerk van Spinnin’ Records ligt tussen 30 en 400 miljoen euro. In Digitaal Vermogen (2018) staat de uitkomst: “de koopprijs van deze data bekend geworden. Meer dan 100 miljoen dollar.” De voorspelling uit 2015, gebaseerd op de methode uit 2013, bleek correct. Het digitaal vermogen rendeert.

Blog als werkplaats

Tussen de drie boeken in bevindt zich het blog. Met ruim 1.300 berichten is denisdoeland.com geen aanhangsel van de boeken. Het is de dagelijkse werkplaats waarin de concepten worden uitgeprobeerd, aangescherpt, getoetst en doorontwikkeld.

In vanAnaloognaarDigitaal.nu worden eigen blogposts al expliciet bij de bronvermelding genoemd. EDM en de Digitale Wereld verwijst meermaals naar specifieke posts, met datum en URL. De paper The Voice uit 2013 verschijnt eerst als blogpost, voordat zij in de boeken belandt. Digitaal Vermogen groepeert in deel III en IV expliciet hoofdstukken die eerder als blog of analyse zijn verschenen. Talpa Network. NPO. NRC. KLM. Voetbal International. Paradiso.

Het patroon is dus: blog, paper, hoofdstuk, boek, blog. De boeken zijn momentopnames van een doorlopende denkstroom. En recente blogposts, over AI-rekenkracht, de AI Index 2026, Industrie 5.0 en pitchdeck-architectuur, laten zien dat die denkstroom uit 2013 zich nog steeds langs precies dezelfde assen beweegt. Silo’s doorbreken als voorwaarde. Ecosysteem-denken als kader. Contextuele data als grondstof. Digitaal vermogen als opbrengst.

Waarom het raamwerk niet veroudert

Een eerlijke vraag. Waarom is het raamwerk van 2013 niet vervangen door iets nieuwers? Apparaten zijn anders. Platformen zijn anders. AI is doorgebroken. De AVG is ingevoerd. Blockchain heeft een rondje gemaakt. De Metaverse heeft een rondje gemaakt. En toch staat ALICI nog steeds overeind. Zie ook vanAnaloognaarDigitaal.nu, hoofdstuk 15 over big data en hoofdstuk 20 over innoveren.

Het antwoord zit in het abstractieniveau. vanAnaloognaarDigitaal.nu heeft één strategische keuze gemaakt die de houdbaarheid bepaalt: het boek beschrijft niet technologieën, maar de verbanden tussen technologieën. Apparaten verouderen. Het verband tussen apparaten, landschap, inhoud, connectie en informatie veroudert niet. Facebook verandert. Het feit dat een organisatie deel uitmaakt van een ecosysteem verandert niet. Algoritmes wisselen. De noodzaak om context aan data te koppelen wisselt niet.

Daarom is vanAnaloognaarDigitaal.nu een fundament-boek. Het beschrijft de werking van de digitale wereld zelf, niet de toepassingen daarvan. EDM en de Digitale Wereld is een toepassing: de dance-industrie. Digitaal Vermogen is een toepassing: waarderen en op de balans zetten. De blogposts zijn toepassingen: Talpa, NPO, KLM, Paradiso, AI Index, Industrie 5.0. Maar het fundament zit in 2013.

De basis als compositie

vanAnaloognaarDigitaal.nu is geen boek dat klaar wil zijn. Geen boek dat de waarheid claimt. Het is een raamwerk dat zichzelf bewust open laat, juist om door de praktijk gevoed te kunnen blijven worden. Versie 0.99 was geen bescheidenheid. Versie 0.99 was een uitnodiging tot continuïteit.

Die continuïteit is geleverd. EDM en de Digitale Wereld heeft de theorie binnen één industrie getest en bevestigd. Digitaal Vermogen heeft de theorie in financiële termen vertaald en op de balans gezet. De ruim 1.300 blogposts hebben de theorie tegen tientallen industrieën, instellingen en cases aangehouden. Van Starbucks tot Tomorrowland. Van Procter & Gamble tot The New York Times. Van Hardwell tot NRC.

De kracht van het bouwwerk zit in het feit dat de lagen elkaar versterken, niet vervangen. Het ecosysteem-denken uit 2013 wordt niet vervangen door het BAF uit 2018. Het BAF is het ecosysteem-denken, vertaald naar de balans. Het ALICI-principe wordt niet vervangen door de twaalf analyses. De twaalf analyses zijn ALICI in uitvoering. De Hansje Brinker-vergelijking uit 2013 verdwijnt niet. Hansje Brinker blijft de waarschuwing die de lezer telkens terugbrengt naar de hoofdstelling.

Wie de drie boeken naast elkaar legt, ziet geen verzameling losse delen. Wie de drie boeken naast elkaar legt, ziet één bouwwerk. vanAnaloognaarDigitaal.nu legde, met Ger Hofstee, het fundament. EDM en de Digitale Wereld zette de eerste verdieping erop. Digitaal Vermogen zette de bedrijfseconomische bovenbouw erop. Het blog bouwt dagelijks nieuwe vertrekken aan.

“Terwijl de optimist, de pessimist en de realist zich druk maken over het glas en de inhoud daarvan, moet je de inhoud gewoon tot je nemen.”

Met die zin openden Ger en ik vanAnaloognaarDigitaal.nu in 2013. Dertien jaar later geldt de zin nog steeds. De inhoud is genomen. Het fundament staat. Het bouwwerk groeit door.

Er is werk aan de winkel.

Veelgestelde vragen

Wat is vanAnaloognaarDigitaal.nu?

vanAnaloognaarDigitaal.nu is het eerste boek van Denis Doeland, geschreven samen met Ger Hofstee. Het verscheen in 2013 onder ISBN 978-90-821083-0-9. Het boek beschrijft het internet als ecosysteem en introduceert het ALICI-principe (Apparaten, Landschap, Inhoud, Connectie, Informatie). Het vormt het fundament onder EDM en de Digitale Wereld (2015) en Digitaal Vermogen (2018).

Wat is het ALICI-principe?

Het ALICI-principe is een analysemodel uit vanAnaloognaarDigitaal.nu (2013) dat de digitale werkelijkheid ordent in vijf samenhangende elementen: Apparaten, Landschap, Inhoud, Connectie en Informatie. Het is geen checklist, maar een denkwijze waarmee je de digitale keten leert lezen en de werking van het internetecosysteem begrijpt.

Wat is het verband tussen het ALICI-principe en het Business Acceleration Framework?

Het Business Acceleration Framework (BAF) uit Digitaal Vermogen (2018) is het ALICI-principe omgezet in een waarderingsmodel. Waar ALICI vijf elementen had, heeft het BAF vijf doelen. Waar ALICI hielp om de digitale keten te zien, helpt het BAF om die keten op de balans te krijgen. De stamboom loopt van de visie van Denis Doeland uit 2008 bij ID&T, via vanAnaloognaarDigitaal.nu (2013) en EDM en de Digitale Wereld (2015), naar Digitaal Vermogen (2018).

Wat is digitaal vermogen?

Digitaal vermogen is gedefinieerd door Denis Doeland en Pim van Berkel als: de rechten en niet-fysieke middelen bestaande uit digitale verbindingen en contextuele data, die een onderneming competitief voordeel in de markt geven, en die een financiële waarde vertegenwoordigen doordat zij huidige en toekomstige kasstromen optimaliseren en versnellen.

Waarom is vanAnaloognaarDigitaal.nu nog steeds relevant?

Het boek beschrijft niet technologieën, maar de verbanden tussen technologieën. Apparaten verouderen. Het verband tussen apparaten, landschap, inhoud, connectie en informatie veroudert niet. Daarom is het fundament uit 2013 nog steeds geldig, ook in het tijdperk van AI, Industrie 5.0 en Spatial Computing.

Hoe 83 procent van de Nederlandse digitale advertentie-euro het land verlaat. En wat dat betekent voor wie nog autonoom wil opereren.

Digital Advertising Spend 2025

In 2015 ging 46 procent van elke euro die in Nederland aan digitale advertenties werd uitgegeven naar een lokale partij. Een uitgever, een mediabedrijf, een Nederlandse platformaanbieder. Tien jaar later is dat percentage 17. De rest, 83 procent, verdwijnt naar globale platforms. Naar Google, Meta, TikTok, Amazon en Microsoft.

Dat is geen voetnoot in een rapport. Dat is de hoofdlijn.

VIA en Deloitte publiceerden hun jaarlijkse Digital Advertising Spend-rapport over 2025. De totale digitale advertentiemarkt in Nederland groeide naar 4,4 miljard euro. Dat klinkt goed. Tot je doorrekent wat er onder de oppervlakte gebeurt. De markt groeit, de taart wordt groter, maar het Nederlandse stuk van die taart krimpt structureel. Niet in absolute euro’s. Wel in marktaandeel, in onderhandelingsmacht, in relevantie.

Hier mag geen twijfel meer over bestaan: de Nederlandse digitale advertentiemarkt is geen Nederlandse markt meer. Het is een markt waarin Nederlandse spelers nog mogen meedoen.

De cijfers in context

Eerst de feiten, kort en zakelijk. Digitaal groeide met 7 procent ten opzichte van 2024. Een afkoeling vergeleken met de 11 procent van vorig jaar. Paid search trekt het hardst aan met 11 procent, social met 14 procent, online video met 10 procent. Display als geheel kwam niet verder dan 3 procent. Klassieke media bloeden door: magazines min 9, kranten min 6, lineaire televisie min 6.

Digitale advertenties zijn nu goed voor ongeveer 75 procent van de totale netto advertentiemarkt in Nederland. In 2022 was dat nog 69 procent. Wat we hier zien, is geen verschuiving meer. Het is een voldongen feit.

Maar het werkelijke verhaal zit in de verdeling.

Van die 4,4 miljard euro digitale advertentiebestedingen stroomt 83 procent naar globale spelers. Tien jaar geleden was dat 54 procent. Dat is een halvering van het lokale aandeel in tien jaar tijd. En de curve buigt niet af.

Hoe is het zover gekomen?

Hoe is het zover gekomen? Door schaal. Door data. Door automatisering. Door drie krachten die elkaar versterken in een feedbackloop waar Nederlandse partijen niet meer aan kunnen bijdragen.

Globale platforms combineren in één stack wat een lokale uitgever in losse onderdelen heeft. First-partydata van honderden miljoenen ingelogde gebruikers. Targeting op individueel intentieniveau. Real-time bidding, programmatische optimalisatie, attributiemodellen die over apparaten en kanalen heen werken. En sinds twee jaar nadrukkelijk: AI-gedreven optimalisatie die elke milliseconde opnieuw beslist welke advertentie aan welke bezoeker getoond wordt.

Een Nederlandse uitgever met twee miljoen unieke bezoekers per maand kan dat niet evenaren. Niet qua datavolume. Niet qua AI-investering. Niet qua meetinfrastructuur. En adverteerders die meetbare uitkomsten willen, gaan naar de partij die dat kan leveren. Het rapport schrijft het voorzichtig: “spending tends to gravitate toward environments that can deliver these capabilities reliably and at scale.” Vertaald: het geld stroomt naar waar het werkt. En dat is niet bij de Nederlandse middenmoot.

Dit is de logische uitkomst van een markt waarin schaal exponentieel rendeert en waarin de winnaar de lat steeds hoger legt. Concurrenten bouwen raketten. De meeste Nederlandse uitgevers proberen nog te fietsen richting de maan.

De dubbele klap van AI

En dan is er nog de tweede klap. Voor lokale uitgevers begint die nu pas zichtbaar te worden in de cijfers, maar de impact zal de komende drie jaar exponentieel toenemen.

Generatieve AI verandert hoe mensen zoeken. Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity, Copilot. Steeds meer zoekvragen worden direct beantwoord in de zoekomgeving zelf. Geen klik meer naar een website. Geen bezoeker meer voor de uitgever. Geen pageview om ten gelde te maken. Het rapport noemt dit “zero-click behaviour” en benoemt expliciet dat het verkeer naar lokale websites van uitgevers afneemt door deze ontwikkeling.

Dit is een dubbele klap. Minder bezoekers, omdat AI-overviews antwoorden direct geven. En lagere advertentie-inkomsten per overgebleven bezoeker, omdat de inventory die de uitgever kan verkopen krimpt. De uitgever verliest aan twee kanten tegelijk. Search Generative Experiences dagen de media-industrie uit op een manier die de afgelopen jaren niet eerder is vertoond.

Tegelijk introduceert het rapport een nieuw begrip: GEO, oftewel Generative Engine Optimization. De opvolger van klassieke SEO. Niet meer optimaliseren voor rankings, maar voor citaten in AI-antwoorden. Dat is geen technische uitbreiding van wat we al deden. Dat is een fundamentele verschuiving van wat zichtbaarheid betekent. Een uitgever wiens artikelen niet door AI-systemen worden geciteerd, bestaat in de praktijk niet meer voor de gebruiker die antwoorden zoekt.

Onthoud: zichtbaarheid wordt autoriteit. En autoriteit moet je verdienen, niet kopen. Organische sociale media (earned media) en e-mail blijven en worden cruciaal.

Waar de lokale propositie wel werkt

Maar het verhaal is niet enkel kommer en kwel. Het rapport laat ook zien waar de lokale propositie nog wint en dat patroon is consistent. Overal waar context, vertrouwen en menselijke redactie waarde toevoegen die algoritmes niet kunnen repliceren, groeien Nederlandse partijen.

Branded content groeide met 14 procent. Een van de sterkste groeicijfers in het hele rapport. Digitale audio, gedreven door podcasts, plus 6 procent. DOOH, gedreven door datagedreven planning, plus 10 procent. CTV, oftewel Connected TV, groeide door tot een structureel onderdeel van de mediamix.

Wat hebben deze formats gemeen? Het zijn allemaal omgevingen waarin context, redactionele kwaliteit en menselijk vakmanschap niet weg te automatiseren zijn. Een podcasthost die een product aanbeveelt heeft een autoriteit die geen AI-stem kan vervangen. Branded content in een vertrouwde redactionele omgeving heeft een geloofwaardigheid die geen programmatische banner ooit zal evenaren. Een buitenreclamecampagne in de juiste context op het juiste moment heeft een impact die geen retargeting kan benaderen.

René Zeedijk van DPG Media zegt het in het rapport scherp: in een landschap dat steeds meer wordt gedomineerd door algoritmes en misinformatie, leveren lokale mediapartners “trust, attention and impact.” Dat is geen marketingretoriek. Dat is letterlijk de enige propositie die structureel onderscheidend blijft.

Sterker nog: hoe meer AI-content er overal wordt gegenereerd, hoe waardevoller geverifieerde, redactioneel verantwoorde content wordt. Dat is het paradoxale geschenk van de AI-revolutie aan kwaliteitsuitgevers. Content is weer goud waard. Wie nu investeert in autoriteit, expertise en geloofwaardige omgevingen, bouwt een asset op die de komende jaren premium prijzen rechtvaardigt.

Drie scenario’s voor de komende vijf jaar

Wat betekent dit voor de structuur van de Nederlandse markt? Op basis van de richtingen in het rapport zijn er drie scenario’s die zich gelijktijdig zullen ontvouwen.

Het eerste is verdere consolidatie. DPG, Mediahuis, Talpa en RTL zijn al de overgebleven grote Nederlandse spelers. Daaronder zit een lange staart van kleinere uitgevers die het structureel lastig krijgen. Verwacht overnames, fusies en het afstoten van titels. Het is geen toeval dat deze grote partijen allemaal in de respondentenlijst van het rapport staan. Dit zijn de partijen met genoeg schaal om mee te tellen. De middenmoot, te groot voor een nichepublicatie en te klein voor een eigen data-infrastructuur, krijgt het zwaarst.

Het tweede is een verschuiving van advertising naar abonnementen en directe lezerrelaties. Wanneer de cijfers van advertising structureel onder druk staan, wordt user revenue de strategische uitweg. NRC, FD en de bredere Mediahuis-portefeuille bewegen al die kant op. Een ingelogde, betalende lezer is in dit nieuwe model exponentieel waardevoller dan een anonieme bezoeker. De strategie verschuift van vindbaarheid naar verbondenheid. First-partydata is geen advertentie-asset meer. Het is een retentie-asset. Een autoriteits-asset. Een vermogensasset.

Het derde scenario is commerce media als nieuwe groeilaag. Het rapport benoemt expliciet dat publishers, reisbedrijven en financiële spelers hun eigen transactiedata gaan activeren als advertentiepropositie. Bol is daarvan het Nederlandse paradevoorbeeld. Voor traditionele nieuwsuitgevers is dit lastiger. Zij hebben geen transactiedata. Voor verticals in sport, lifestyle, mode of financieel ligt hier echter een reële kans om een eigen positie te claimen voordat globale partijen ook deze laag overnemen.

Het vliegwiel van digitaal vermogen

Hier komt de kern van het verhaal. De Nederlandse digitale advertentiemarkt groeit, maar het lokale ecosysteem krimpt in marktaandeel. Dat is geen tegenspraak. Dat is wat er gebeurt wanneer schaal, data en automatisering het wonnen van context, redactie en lokale relevantie. Niet incidenteel. Structureel.

Dit raakt direct aan iets wat ik al jaren betoog. Digitaal vermogen, de optelsom van digitale transformatie, digitale volwassenheid, digitaal ecosysteem en digitale waardecreatie, laat zich niet bouwen op gehuurde grond. Wie zijn relatie met de doelgroep volledig laat lopen via globale platforms, bouwt zijn vermogen op andermans terrein. Het lijkt rendabel zolang het loopt. Tot het platform de regels verandert. Tot het algoritme verschuift. Tot de kosten verdubbelen.

Onthoud: je digitaal vermogen rendeert alleen wanneer je het zelf in handen hebt.

Het BAF, het Business Acceleration Framework, schrijft niet voor niets eigen Data Source Management voor als de fundering. Wie zijn data niet zelf bezit, bezit niets. Wie zijn publiek niet zelf kent, kent niemand. Wie zijn distributie volledig uitbesteedt, is geen mediamerk. Het is een leverancier voor andermans algoritme.

Dit is geen pleidooi om globale platforms te negeren. Dat zou onzinnig zijn. Het is een pleidooi om naast het gebruik van die platforms een eigen fundament te bouwen. Eigen content. Eigen distributie. Eigen relatie met de lezer. Eigen autoriteit die door AI-systemen geciteerd kan worden. Eigen first-partydata die je in eigen ecosysteem kunt activeren.

Dat is werk. Dat duurt jaren. Dat is een vliegwiel dat eerst stroef draait en pas na verloop van tijd autonoom snelheid krijgt.

Wat staat er op het spel?

Wat staat er op het spel? Meer dan alleen een advertentiemarkt.

Een land dat 83 procent van zijn digitale mediabudget aan buitenlandse platforms uitgeeft, exporteert niet alleen geld. Het exporteert ook journalistieke onafhankelijkheid. Cultureel kapitaal. Het vermogen om eigen verhalen te vertellen op eigen voorwaarden. Het vermogen om publiek debat te voeren in een omgeving die niet wordt gemodereerd door een algoritme dat ergens in Mountain View wordt geschreven. Vergoedingen voor het gebruik van content in AI-modellen zijn een belangrijk onderdeel van die discussie, maar niet het enige.

Dorine van Mullem-Ale van VIA en Mourad Bel Hadj van Deloitte raken het in hun introductie van het rapport kort aan. Ze noemen het een “bredere conversatie” over welke rol adverteerders, platforms, mediabureaus en beleidsmakers zouden moeten spelen, en hoe transparantie, concurrentie en waardecreatie op de lange termijn te waarborgen zijn. Ik zou het scherper formuleren. De Nederlandse markt heeft drie tot vijf jaar om een eigen positie te kiezen. Daarna is er geen positie meer om te kiezen.

Wat moet er gebeuren?

Wat moet er gebeuren? Drie bewegingen tegelijk.

Eén. Lokale spelers moeten schaal organiseren. Door consolidatie, door samenwerking, door gezamenlijke datacoöperaties die in eigen handen blijven. Een Nederlandse first-partydata-alliantie tussen de grote uitgevers is technisch mogelijk en strategisch noodzakelijk. De vraag is alleen of het commerciële egoïsme van de afzonderlijke spelers het gemeenschappelijk belang nog inhaalt voordat het te laat is.

Twee. Adverteerders moeten kiezen. Niet ideologisch, maar pragmatisch. Wie alleen op performance en attributie stuurt, eindigt in een handvol globale silo’s. Wie ook stuurt op merkwaarde, vertrouwen en context, houdt automatisch ruimte voor lokale partijen. De afgelopen vijf jaar is het pendulum doorgeslagen naar performance. De volgende vijf jaar zou het terug moeten zwaaien naar balans.

Drie. Beleidsmakers moeten wakker worden. De huidige Europese regelgeving, denk aan de DSA, de DMA en de AI Act, biedt aanknopingspunten, maar de uitvoering blijft achter bij het tempo van de markt. Een markt waarin 83 procent van het digitale mediageld naar een handvol Amerikaanse platforms gaat, is geen vrije markt. Het is een markt die structureel asymmetrisch is geworden. Dat vraagt om regulering die niet alleen reactief beboet, maar proactief ruimte beschermt voor lokale alternatieven.

Tot slot

De voorspelling in het rapport is voorzichtig optimistisch. Plus 9 procent verwachte groei voor 2026, met een nadrukkelijk voorbehoud voor geopolitieke onrust. Maar groei van het geheel is geen indicator voor de gezondheid van de delen. De Nederlandse digitale advertentiemarkt kan in 2026 prima 9 procent groeien, terwijl het lokale aandeel verder daalt naar 15, 14 of 12 procent.

Dat is het echte gevecht. Niet hoe groot de markt wordt. Maar wie er nog autonoom in opereert.

Voor uitgevers, voor adverteerders, voor beleidsmakers en voor iedereen die werkt aan de Nederlandse mediasector geldt hetzelfde. Wie de komende drie jaar geen heldere positie inneemt, heeft de positie over vijf jaar niet meer in eigen hand. Wie alleen meedrijft op de stroom van globale platforms, eindigt waar die stroom eindigt: in andermans zee.

De trein is niet meer te stoppen. Maar je kunt nog kiezen waar je instapt. En vooral: of je zelf de bestemming bepaalt, of dat het algoritme dat voor je doet.

Er is werk aan de winkel.

Veelgestelde vragen

Wat is de Digital Advertising Spend 2025?

De Digital Advertising Spend 2025 is het jaarlijkse onderzoek van VIA Nederland en Deloitte naar de Nederlandse digitale advertentiemarkt. Het rapport verschijnt sinds 2010 en analyseert de bestedingen, groeicijfers en trends binnen het digitale media-ecosysteem in Nederland. De editie over 2025 werd gepubliceerd in april 2026 en is gebaseerd op data van 34 deelnemende bedrijven, waaronder mediabureaus, adtech-bedrijven en uitgevers.

Hoe groot is de Nederlandse digitale advertentiemarkt in 2025?

De Nederlandse digitale advertentiemarkt was in 2025 goed voor 4,4 miljard euro netto. Dat is een groei van 7 procent ten opzichte van 2024, toen de markt nog met 11 procent groeide. Digitale advertenties vertegenwoordigen daarmee ongeveer 75 procent van de totale netto advertentiemarkt in Nederland. In 2022 was dat aandeel nog 69 procent.

Welk aandeel van de Nederlandse digitale advertentiemarkt gaat naar globale platforms?

In 2025 gaat 83 procent van de Nederlandse digitale advertentiebestedingen naar globale platforms zoals Google, Meta, TikTok, Amazon en Microsoft. Slechts 17 procent blijft bij lokale Nederlandse spelers. In 2015 lag het lokale aandeel nog op 46 procent. Dat betekent dat het marktaandeel van Nederlandse partijen in tien jaar tijd ruim is gehalveerd.

Welke digitale advertentiecategorieën groeien het hardst in Nederland?

De sterkste groeiers in 2025 zijn social advertising (plus 14 procent), branded content (plus 14 procent), paid search (plus 11 procent), online video (plus 10 procent) en Digital Out of Home (plus 10 procent). Display als geheel groeide slechts 3 procent. Klassieke media daalden: magazines min 9 procent, kranten min 6 procent en lineaire televisie min 6 procent.

Wat betekent zero-click behaviour voor uitgevers?

Zero-click behaviour beschrijft het gedrag waarbij gebruikers hun zoekvraag direct beantwoord krijgen in een AI-zoekomgeving zoals Google AI Overviews, ChatGPT of Perplexity, zonder door te klikken naar een website. Voor lokale uitgevers betekent dit minder bezoekers, minder pageviews en daardoor minder advertentie-inventory om te monetiseren. Het VIA/Deloitte-rapport benoemt expliciet dat dit gedrag het verkeer naar lokale uitgeverswebsites verlaagt.

Wat is GEO of Generative Engine Optimization?

GEO, oftewel Generative Engine Optimization, is de opvolger van klassieke SEO. Waar SEO is gericht op rankings in zoekresultaten, richt GEO zich op het laten citeren van content door AI-systemen in gegenereerde antwoorden. GEO vraagt om gestructureerde data, expliciete autoriteit, externe validatie en duidelijke expertisesignalen, zodat AI-systemen de content betrouwbaar kunnen extraheren en aanhalen.

Wat is digitaal vermogen?

Digitaal vermogen is de optelsom van digitale transformatie, digitale volwassenheid, digitaal ecosysteem en digitale waardecreatie. Het zijn de rechten en niet-fysieke middelen die bestaan uit digitale verbindingen en contextuele data. Digitaal vermogen rendeert alleen wanneer een organisatie het zelf in handen heeft. Wie de relatie met de doelgroep volledig laat lopen via globale platforms, bouwt zijn vermogen op gehuurd land.

Wat is het Business Acceleration Framework?

Het Business Acceleration Framework, kortweg BAF, is een vierlaagse architectuur voor datagedreven groei. De vier lagen zijn Data Source Management (de toevoer van data), Data Management Platform (de verwerking en activatie), het Business Acceleration Framework zelf (de motor of het brein) en de Business Acceleration Roadmap (de executielaag). Het BAF kent vijf strategische doelen, negen stappen, twaalf analyses en vijf KPI’s.

Wat is de groeiverwachting voor de Nederlandse digitale advertentiemarkt in 2026?

De respondenten van het VIA/Deloitte-rapport verwachten een groei van ongeveer 9 procent voor de Nederlandse digitale advertentiemarkt in 2026. Belangrijke drijvers zijn de verdere expansie van online video, paid search, DOOH, podcasts en Connected TV. De voorspelling staat onder voorbehoud van geopolitieke onrust, met name de spanningen in het Midden-Oosten en Oekraïne.

Wat zijn de drie scenario’s voor de Nederlandse mediasector?

De drie scenario’s die zich gelijktijdig ontvouwen zijn: verdere consolidatie waarbij grote spelers zoals DPG, Mediahuis, Talpa en RTL marktaandeel overnemen van de middenmoot; een verschuiving van advertising naar abonnementen en directe lezerrelaties; en de opkomst van commerce media waarbij publishers, reisbedrijven en financiële spelers hun eigen transactiedata activeren als advertentiepropositie.

Wie schreef deze long read?

Deze long read is geschreven door Denis Doeland, digitaal strateeg, auteur en adviseur. Hij is oprichter van DDMCA en werkzaam als CDO/CMO bij PXR Media. Hij publiceerde drie boeken over digitale transformatie: vanAnaloognaarDigitaal.nu (2013), EDM en de Digitale Wereld (2015) en Digitaal Vermogen (2018). Hij schrijft over digitale strategie, AI en transformatie op denisdoeland.com.

De manier waarop we kennis consumeren verandert in hoog tempo. Waar we jarenlang gewend waren om blogs te lezen, whitepapers door te nemen en long reads te analyseren, zien we nu een duidelijke verschuiving: audio verovert terrein. Niet als vervanger van tekst, maar als krachtige aanvulling. In dat speelveld ontstaat iets interessants: Duiding bij Digitaal Vermogen – Snel inzicht in 2 minuten. Een AI-podcast serie die de brug slaat tussen inhoud en toegankelijkheid.

Content in andere vorm

Het idee is even simpel als doeltreffend. Content die al bestaat, blogposts, long reads en andere artikelen op dit blog, wordt omgezet naar korte, behapbare audiofragmenten van ongeveer twee minuten. Deze transformatie wordt mogelijk gemaakt door TFA Studios, die met behulp van AI automatisch een editie van de podcast genereert. Het resultaat? Inzichten die je niet alleen leest, maar ook hoort. Op het moment dat het jou uitkomt.

Wat deze serie extra bijzonder maakt, is de stem. De basis daarvan heb ik zelf ingesproken. TFA Studios heeft deze vervolgens met behulp van AI zo nauwkeurig gereproduceerd, dat de gegenereerde afleveringen nauwelijks te onderscheiden zijn van mijn eigen stem. Daarmee ontstaat een nieuwe laag in contentcreatie: schaalbaarheid zonder verlies van persoonlijkheid.

Van content naar context

Wie mijn werk volgt, weet dat content nooit op zichzelf staat. Content is een middel om relaties op te bouwen, om relevantie te creëren en om waarde te genereren binnen het digitale ecosysteem. In mijn boek Digitaal Vermogen beschrijf ik hoe content, data en connectie samen het fundament vormen van moderne organisaties . Deze podcast-serie is daar een logisch verlengstuk van.

Want laten we eerlijk zijn: hoeveel waardevolle inzichten blijven ongelezen omdat er simpelweg geen tijd is? Hoeveel kennis blijft liggen omdat het moment van consumptie niet past bij het moment van beschikbaarheid? Door content om te zetten naar audio, verschuif je dat moment. Je maakt kennis vloeibaar. Beschikbaar in de auto, in de trein, tijdens een wandeling of tussen afspraken door.

Dat is geen detail. Dat is een strategische keuze.

De opkomst van audio in het digitale ecosysteem

We bevinden ons midden in een digitale transformatie waarin apparaten, platformen en gedrag continu veranderen. Het internetecosysteem is dynamisch en bestaat uit een samenspel van content, distributie en gebruikersinteractie . Audio past naadloos in dat ecosysteem.

Waarom? Omdat audio inspeelt op een fundamentele behoefte: gemak. Het verlaagt de drempel om kennis tot je te nemen. Je hoeft niet stil te zitten, je hoeft niet te scrollen, je hoeft alleen maar te luisteren.

Tegelijkertijd biedt audio iets wat tekst minder direct doet: context en nuance via intonatie. De manier waarop iets wordt gezegd, voegt een extra laag toe aan de inhoud. Dat maakt de boodschap vaak beter verteerbaar en soms zelfs impactvoller.

AI als versneller van kennisdeling

De rol van AI in dit proces is cruciaal. Waar het vroeger tijdrovend en kostbaar was om content om te zetten naar audio, gebeurt dat nu geautomatiseerd en schaalbaar. TFA Studios laat zien wat er mogelijk is wanneer technologie op de juiste manier wordt toegepast: niet als doel, maar als middel.

Dat is een belangrijk uitgangspunt. In Digitaal Vermogen benadruk ik dat technologie op zichzelf geen waarde creëert. Het gaat om de toepassing ervan. De juiste inzet van technologie leidt tot efficiëntere processen, nieuwe verdienmodellen en uiteindelijk tot waardevermeerdering .

Deze podcast-serie is daar een concreet voorbeeld van. Bestaande content krijgt een tweede leven. Niet door het simpelweg te herhalen, maar door het te transformeren naar een andere vorm die beter aansluit bij het gedrag van vandaag.

Microcontent met maximale impact

Twee minuten. Dat is kort. Maar juist in die beperking zit de kracht. We leven in een tijd waarin aandacht schaars is. De kunst is niet om méér te zeggen, maar om het juiste te zeggen. Snel, scherp en relevant. Deze podcast-serie dwingt tot die focus. Het filtert de essentie uit langere stukken en presenteert die in een compacte vorm.

Dat betekent niet dat de diepgang verdwijnt. Integendeel. Het fungeert als een ingang. Een trigger. Een eerste stap richting verdieping. Wie meer wil weten, kan altijd terug naar de oorspronkelijke content. Zo ontstaat er een gelaagd model van kennisdeling: korte audio voor snelle inzichten, langere teksten voor verdieping en data om gedrag en voorkeuren te begrijpen

Precies zoals het digitale ecosysteem bedoeld is.

De relatie met de gebruiker centraal

Wat hier eigenlijk gebeurt, is een verschuiving van zenden naar verbinden. Niet de content staat centraal, maar de gebruiker. Waar bevindt die zich? Wanneer heeft hij of zij tijd? Op welk moment is de behoefte aan informatie het grootst?

In de relatie-economie draait alles om die vragen. Organisaties die in staat zijn om hun content aan te passen aan het gedrag van hun doelgroep, bouwen een sterkere relatie op. En die relatie vertegenwoordigt waarde. Economische waarde.

In de entertainmentindustrie zien we dit al jaren. Artiesten die hun fanbase begrijpen en bedienen via de juiste kanalen, creëren een voorsprong die moeilijk in te halen is . Hetzelfde principe geldt voor kennisdeling.

Van lezen naar luisteren naar begrijpen

De AI-podcastserie Duiding bij Digitaal Vermogen – Snel inzicht in 2 minuten is daarmee meer dan een leuke toevoeging. Het is een strategische stap in de evolutie van content. Het laat zien hoe je bestaande assets kunt hergebruiken en optimaliseren binnen een veranderend landschap.

Het is ook een uitnodiging. Om anders te kijken naar je eigen content. Om na te denken over distributie. Over vorm. Over timing.

Want uiteindelijk gaat het niet om wat je maakt, maar om wat ermee gebeurt.

Wordt het gelezen?
Wordt het gedeeld?
Wordt het begrepen?

Of, in dit geval, wordt ernaar geluisterd?

Tot slot

De toekomst van content is hybride. Tekst, audio, video en data versterken elkaar. Organisaties die dat begrijpen en toepassen, bouwen digitaal vermogen op. Niet alleen in termen van bereik, maar vooral in termen van relatie en relevantie.

Met Duiding bij Digitaal Vermogen – Snel inzicht in 2 minuten wordt een belangrijke stap gezet in die richting. Het maakt kennis toegankelijker, flexibeler en beter afgestemd op het ritme van de gebruiker.

En dat is precies waar digitale transformatie om draait: waarde creëren door aan te sluiten op gedrag.

De vraag is dus niet of je dit soort formats moet omarmen. De vraag is: hoe snel ga je meebewegen?

>> READ THIS IN ENGLISH

We staan niet aan de vooravond van een AI-revolutie. We staan er middenin. De digitale wereld is de afgelopen tien jaar gekanteld van cloud-first naar AI-first. Wie die kanteling nog steeds beschrijft als “een trend”, heeft haar gemist. Dit is geen trend. Dit is een transformatie. En die transformatie is al jaren geleden begonnen. Sterker nog: de Vierde Industriële Revolutie is al overgegaan in de vijfde. Ik noem haar de intelligente revolutie. De fase waarin systemen niet langer alleen met elkaar verbonden zijn, maar zelfstandig waarnemen, redeneren en handelen.

I. Wat er werkelijk is veranderd

Van belofte naar infrastructuur

Op mijn blog schreef ik de afgelopen tien jaar bijna 1.400 keer over digitale verandering. Niet om trends te spotten, maar om een beweging te duiden die veel mensen niet wilden zien. Van vanAnaloognaarDigitaal.nu in 2013, via EDM en de Digitale Wereld in 2015, naar Digitaal Vermogen in 2018: steeds dezelfde rode draad. Organisaties onderschatten structureel wat digitalisering écht betekent. Ze behandelen het als een IT-project. Terwijl het een fundamentele verandering is in de manier waarop waarde ontstaat.

In 2026 is die onderschatting niet meer vol te houden. AI is geen belofte meer, AI is infrastructuur. De grote technologiebedrijven hebben hun kapitaaluitgaven verviervoudigd naar 427 miljard dollar per jaar, vrijwel volledig voor AI-infrastructuur. De rekenkracht die daarvoor nodig is, groeit exponentieel. En de kloof tussen bedrijven die meedoen en bedrijven die blijven hangen, wordt elk kwartaal groter. AI-koplopers halen inmiddels een rendement dat 3,6 keer hoger ligt dan dat van achterblijvers. Dat is geen marginaal verschil. Dat is een economische scheidslijn.

AI is geen trend. Het is een transformatie en die is al jaren geleden begonnen.

Het officiële keerpunt: van 4.0 naar 5.0

Tot 2024 spraken we over de Vierde Industriële Revolutie. Dat concept, gepopulariseerd door Klaus Schwab, beschreef de fusie van de fysieke, digitale en biologische wereld: slimme fabrieken, Internet of Things, cyberfysieke systemen. Op het World Economic Forum in Davos, in januari 2025, werd dat verhaal officiëel opgerekt. Het thema was niet toevallig Collaboration for the Intelligent Age. Mirek Dusek, managing director van het WEF, verwoordde het scherp: we noemen het de Intelligent Age, omdat het niet om één technologie gaat, maar om hele verzamelingen technologieën die exponentieel naar de markt groeien.

Ik noem het gewoon wat het is: Industrie 5.0. De vijfde fase oftewel de Vijfde Industriële Revolutie. De intelligente revolutie. En dat is geen semantische verschuiving, maar een inhoudelijke. Industrie 4.0 ging over slimme gereedschappen: sensoren, netwerken, analyses. Industrie 5.0 gaat over autonome actoren. Waar AI in 4.0 een hulpmiddel was, wordt AI in 5.0 een zelfstandige deelnemer aan het economische proces. Het verschil is dat tussen een rekenmachine en een collega. Anders gezegd: dit is de overgang van connectiviteit naar cognitieve autonomie.

De vijf fasen op een rij

Het verschil tussen de vijf fasen wordt misschien wel het duidelijkst zichtbaar in het tempo waarin ze zich aan de samenleving opdringen. Waar de stoommachine decennia nodig had om de productiviteit merkbaar te beïnvloeden, laat AI binnen een tot drie jaar na implementatie al meetbare verbeteringen zien. De curve staat steeds steiler.

In Digitaal Vermogen schreef ik over digitaal darwinisme: een fenomeen waarbij trends, technologie, consument en maatschappij sneller veranderen dan bedrijven kunnen bijbenen. De intelligente revolutie is niet het tegendeel van digitaal darwinisme. Ze is de radicale voortzetting ervan. Waar de eerste drie industriële revoluties draaiden om het versterken van spierkracht, het organiseren van arbeid en het automatiseren van processen, gaat deze vijfde fase over iets heel anders: het automatiseren van denken, duiden en beslissen. En juist daarom raakt ze elke functie, elke afdeling en elke industrie, tegelijk.

In vanAnaloognaarDigitaal.nu voorspelden Ger Hofstee en ik dat het semantische web, een web waarin betekenis automatisch wordt herkend en datasets zich aan elkaar verbinden, geen toekomstmuziek was, maar onderweg. Dat web is er. We noemen het nu gewoon AI. Taalmodellen, kennisgrafen, vectordatabases, retrieval-augmented generation: de bouwstenen van het semantische web zijn inmiddels de infrastructuur waarop we redeneren, zoeken, schrijven en beslissen. Wat toen toekomstmuziek heette, is vandaag gewoon aan het werk.

II. De drie pijlers van Industrie 5.0

Pijler 1 – Agentic AI: van gereedschap naar actor

Het meest bepalende kenmerk van deze nieuwe fase is de opkomst van agentic AI. Autonome systemen die complexe taken in meerdere stappen uitvoeren, zonder dat een mens er voortdurend tussen hoeft te komen. Dit is de sprong van “AI die je helpt” naar “AI die voor je werkt”. En dat is geen gradatie, maar een nieuwe klasse.

Eerdere vormen van AI herkenden patronen of deden voorspellingen. Agentic systemen streven zelfstandig doelen na. Ze stellen plannen op, gebruiken gereedschap en werken samen met andere digitale of fysieke systemen. McKinsey beschrijft dit als de opkomst van de agentic organization: een nieuwe manier van werken waarin mensen samen met virtuele én fysieke AI-agenten waarde creëren.

De cijfers spreken voor zich. Klarna laat AI-agenten capaciteit beheren die gelijkstaat aan 850 voltijdse medewerkers, wat meer dan 60 miljoen dollar aan operationele besparingen oplevert. Danfoss bracht de responstijd voor klantvragen terug van 42 uur naar vrijwel onmiddellijk, door 80 procent van de transactionele beslissingen aan AI-agenten te delegeren. De markt voor agentic AI groeit van 5,2 miljard dollar in 2024 naar een verwachte 200 miljard in 2034. Een verveertigvoudiging in tien jaar. Gartner voorspelt dat in 2026 al 40 procent van de enterpriseapplicaties taakspecifieke agenten integreert die complexe, end-to-endprocessen zelfstandig uitvoeren.

Parallel daaraan voltrekt zich een minstens zo belangrijke verschuiving: de migratie van cloudgebaseerde AI naar on-device AI. AI-pc’s met neural processing units maken lokale verwerking mogelijk, zonder de latentie of de privacyrisico’s van de cloud. Intelligentie komt daarmee dichter bij de gebruiker te staan. Dat verandert de fundamentele architectuur van digitale diensten. En daarmee ook de spelregels voor iedereen die nadenkt over data-eigendom, privacy en vendor lock-in.

Dit is geen toekomstscenario. Dit is de werkelijkheid van vandaag. En dit raakt direct aan wat ik in Digitaal Vermogen voorspelde: dat marketing, communicatie, service en verkoop langzamerhand automatisch gestuurd zouden worden. De chatbot van Hardwell was destijds de voorbode. Tienduizenden keyword-triggers. Een responspercentage dat groeide van 60 naar 95 procent. Een open rate van meer dan 90 procent. Wat toen een innovatieve uitzondering was, is inmiddels de standaard. Met één fundamenteel verschil: waar de bot van Hardwell op basis van triggers een vooraf gedefinieerd antwoord gaf, redeneren de agenten van vandaag zelfstandig binnen gestelde doelen.

De sprong van AI die je helpt naar AI die voor je werkt is geen gradatie. Het is een nieuwe klasse.

Pijler 2 – Technologieconvergentie: het 3C-framework

Het WEF en Capgemini publiceerden in 2025 een rapport dat ik tot verplichte kost voor bestuurders reken: het Technology Convergence Report. De kern is het 3C-framework: Combination, Convergence, Compounding. Kort samengevat: de werkelijke economische waarde in Industrie 5.0 ontstaat niet uit één technologie, maar uit de combinatie van meerdere exponentieel groeiende technologieën die elkaar versterken.

Het framework benoemt acht sleuteltechnologieën: AI, omnicomputing (inclusief kwantum), engineering biology, spatial intelligence, robotica, geavanceerde materialen, next-generation energy en kwantumtechnologieën. In de praktijk van 2026 zijn er drie doorslaggevend: agentic AI (van chatbot naar autonome digitale medewerker), kwantumcomputing (van laboratorium naar de eerste zakelijke toepassingen) en synthetische biologie (waar AI-gedreven eiwitvouwing decennia aan onderzoek terugbrengt tot weken).

Voor bestuurders is de les eenvoudig, maar radicaal: wie deze technologieën afzonderlijk benadert, laat de grootste waarde liggen. Het raamwerk dat ik al jaren beschrijf als Business Acceleration Framework, bestaat juist omdat losse initiatieven tot losse uitkomsten leiden. Het 3C-denken is de macro-economische variant van wat ik op organisatieniveau al jaren bepleit: silo’s afbreken en betekenis laten ontstaan in de verbinding. Content is king, context is god. Maar de verbinding is de motor.

Wat 3C betekent voor jouw organisatie
Combination = een samenhangende portefeuille van technologieën in plaats van losse pilots. Convergence = het herstructureren van de waardeketen, zodat de verbindingen zélf waarde opleveren. Compounding = netwerkeffecten waardoor een voorsprong zichzelf versterkt. Dit is precies waarom het BAF vóór AI komt, en niet andersom.

Kwantum als versneller: dichterbij dan je denkt

Kwantumcomputing zit nog in een vroege commerciële fase, maar de integratie met AI, Quantum AI, begint zich af te tekenen als een zelfstandige economische factor. Modellen kunnen honderd tot duizend keer sneller worden getraind dan op klassieke gpu’s. Realtime optimalisatie van routeplanningsproblemen wordt toegankelijk voor supplychainmanagers. Kwantummagnetometers maken medische navigatie mogelijk met millimeterprecisie. In 2026 wordt verwacht dat 18 procent van de kwantuminkomsten uit AI-toepassingen komt. Twee technologieën die elkaar onlosmakelijk versterken. Dat is 3C in de praktijk.

Tegelijk ontstaat er een nieuwe strategische noodzaak: postkwantumcryptografie. Financiële instellingen en overheden moeten hun infrastructuur beveiligen tegen de kwantumdreiging, vóór die zich voordoet. Wie dat nalaat, ontdekt over een paar jaar dat zijn beveiligingsarchitectuur met terugwerkende kracht is gecompromitteerd. Typisch zo’n onderwerp dat in de IT-kelder wordt weggemoffeld, terwijl het in de bestuurskamer thuishoort.

Pijler 3 – AGI nadert: een horizon die er daadwerkelijk komt

Er is nog een verschil met de vorige fase. Artificial General Intelligence, AI die vrijwel elk cognitief werk van een mens kan uitvoeren, is niet langer een theoretisch eindpunt. Sam Altman van OpenAI stelde begin 2025 dat AI-agenten in 2025 en 2026 de output van bedrijven wezenlijk zouden veranderen. Rapporten van Kinetic Consulting voorspellen AGI al in 2026. Met als gevolg dat 60 tot 80 procent van de crossfunctionele activiteiten geautomatiseerd kan worden — tegen de huidige 15 tot 20 procent. AGI zou innovatiecycli kunnen terugbrengen van zes tot twaalf maanden naar één tot drie maanden.

Ik ben voorzichtig met zulke voorspellingen. En terecht. De formulering van Altman was veelzeggend: volgens hem bereiken we AGI eerder dan de meeste mensen denken, maar maakt het minder uit dan ze denken. Dario Amodei van Anthropic voorspelde eerder in 2025 dat taalmodellen 90 procent van de code “tegen september” zouden schrijven. Die voorspelling kwam bij lange na niet uit. De werkelijke discipline zit dus niet in het geloven of ontkennen van AGI-horizonnen. De discipline zit in het bouwen van een organisatie die klaarstaat. Ook als AGI zich niet in 2026 manifesteert, maar in 2028 of 2030.

Niet het jaartal van AGI is beslissend. Wél het gereedschap dat jij hebt gebouwd om ermee te werken.

III. De economische orde die eruit ontstaat

Exponentiële groei en de productiviteitssprong

De economische schaal van Industrie 5.0 overtreft alle eerdere technologische golven. PwC berekende dat AI tot 15,7 biljoen dollar kan bijdragen aan de wereldeconomie in 2030, meer dan de huidige productie van China en India samen. Daarvan is 6,6 biljoen afkomstig uit productiviteitswinst en 9,1 biljoen uit consumentenvoordelen. De wereldwijde AI-markt groeit van 391 miljard dollar in 2025 naar een verwachte 1,81 biljoen in 2030. De AI-investeringen hebben in 2025 al de IT-bijdrage aan de bbp-groei tijdens de dotcom-boom overtroffen. In absolute bedragen én als percentage van het bbp.

Op microniveau is het beeld nog concreter. Onderzoek laat zien dat AI de tijd voor specifieke taken met maximaal 80 procent kan terugbrengen. Een taak die voorheen 1,4 uur kostte, voltooit een ervaren gebruiker met AI-ondersteuning nu in ongeveer zeventien minuten. Deze efficiëntiewinst raakt niet de fysieke arbeid, maar het hart van de kenniseconomie. Juist daar waar Nederland sterk in is. En juist daar waar de meeste loonsom zit.

Het gevolg is een herstructurering van bedrijfsmodellen die vijf jaar geleden nog ondenkbaar was. We zien organisaties ontstaan met een ongekend hoge marktkapitalisatie per werknemer. GitHub realiseerde in vier jaar tijd 109 keer meer softwareopslag per medewerker. Tesla opereert met een productiviteit per medewerker die traditionele autofabrikanten niet kunnen evenaren. Dit zijn geen statistische uitschieters. Dit zijn voorproefjes van de manier waarop een intelligente economie waarde creëert.

Van bezit naar toegang, van product naar uitkomst

In Industrie 5.0 verandert het begrip eigendom fundamenteel. Bedrijven verschuiven van het verkopen van producten naar het aanbieden van intelligente diensten en gegarandeerde uitkomsten. In de maakindustrie betekent dat: een klant koopt niet langer een machine, maar een gegarandeerde output en beschikbaarheid. Ondersteund door predictive maintenance en smart tooling die zichzelf optimaliseren. De waarde verschuift van de fysieke hardware naar de intelligente softwarelaag die de hardware aanstuurt.

Dit is precies de tweedeling die McKinsey en BCG met harde cijfers onderbouwen. Meer dan de helft van de zogeheten Future-Built Companies, de koplopers, werkt met een geünificeerd, bedrijfsbreed datamodel. Bij stagnerende bedrijven is dat slechts 4 procent. De koplopers realiseren 1,7 keer hogere omzetgroei, 3,6 keer hoger total shareholder return, 2,7 keer hoger rendement op geïnvesteerd kapitaal en 1,6 keer hogere ebit-marges. Ze dienen ook 3,5 keer meer patenten in. Bedrijven die agentic AI strategisch integreren, halen daar bovenop nog eens 2,5 keer hogere omzetgroei en 2,4 keer hogere productiviteit uit.

Het 10-20-70-principe
Bedrijven die waarde halen uit AI, hanteren deze vuistregel: 10 procent van de waarde komt uit algoritmen en modellen. 20 procent uit technologie en data. 70 procent uit mensen, processen en organisatieverandering. Technologisch investeren zonder organisatorische transformatie leidt tot gefragmenteerde uitkomsten — precies wat ik al jaren silodenken noem.

Dit is de feitelijke onderbouwing van wat ik al in 2019 schreef: data is kapitaal, maar kapitaal zonder raamwerk levert niets op. Het is het 10-20-70-principe in andere bewoordingen. Zeventig procent van de waarde zit in mensen, processen en organisatie-inrichting. Dat is de menselijke kant die te vaak als zachte factor wordt afgedaan. In werkelijkheid is zij de hardste factor die er is. Want zij bepaalt of de andere dertig procent überhaupt rendeert. Digitale transformatie is en blijft mensenwerk.

Sovereign AI: de nieuwe geopolitieke dimensie

2026 markeert de doorbraak van wat Sovereign AI wordt genoemd: het principe dat landen én bedrijven de regie willen voeren over hun AI-bestemming. De investeringen zijn duizelingwekkend. Saoedi-Arabië kondigde 14,9 miljard dollar aan AI-investeringen aan op LEAP 2025. De Verenigde Arabische Emiraten zegden 200 miljard toe voor AI-ontwikkeling. Qatar beloofde 1,2 biljoen in kwantumcomputing en AI-infrastructuur. De wereldwijde durfkapitaalinvesteringen in generatieve AI bereikten in de eerste elf maanden van 2025 een record van 87 miljard dollar — 65 procent meer dan in 2024.

Voor Nederlandse en Europese organisaties betekent dit twee dingen. Om te beginnen: de globale infrastructuur waarop jouw AI draait, is een strategische keuze met geopolitieke implicaties. Daarnaast: wie zijn eigen data, eigen modellen, eigen kennis en eigen relatie met klanten op orde heeft, bouwt een vorm van kleinschalige soevereiniteit op. Digitaal vermogen is in deze context letterlijk onafhankelijkheid. Het is wat er op de balans overblijft als het platform waarop jij opereert, morgen de spelregels verandert.

IV. De intelligente revolutie in de praktijk

De Nederlandse maakindustrie: cognitieve intelligentie op de werkvloer

Wie wil zien hoe Industrie 5.0 zich in de fysieke wereld manifesteert, hoeft niet naar Silicon Valley. De Nederlandse hightechsector is er zelf een prachtig voorbeeld van. Hier komt mechanische perfectie samen met cognitieve intelligentie. Neem de kantpersindustrie. Bij bedrijven als WILA is te zien hoe Smart Tooling menselijke fouten nagenoeg uitsluit. Door elektronica in de klemsystemen en intelligentie in de gereedschappen te integreren, weet de machine altijd welk gereedschap waar zit. Het systeem staat alleen toe dat er wordt gewerkt als de fysieke opstelling overeenkomt met de digitale programmering. Dat is firsttimerightproductie. Essentieel in een markt waar de vraag naar kleinere series van complexere producten toeneemt.

De intelligentie breidt zich uit naar de hele toeleveringsketen. De Tool Advisor van WILA is een voorbeeld van gedigitaliseerde expertise die 24/7 beschikbaar is voor klanten. De kennis van ingenieurs is vastgelegd in algoritmen die in realtime de maakbaarheid en belastbaarheid van gereedschapskeuzes toetsen. Dat verkort de offerte- en orderafhandeling drastisch. Dit is precies wat ik bedoel met context is god: de AI kan alleen goed adviseren, omdat decennia aan domeinkennis op een semantisch toegankelijke manier in het systeem zijn ondergebracht.

Brainport Eindhoven als living lab

De regio Brainport Eindhoven speelt een sleutelrol in de Nederlandse bijdrage aan Industrie 5.0. Met meer dan vijfduizend tech- en IT-bedrijven fungeert de regio als living lab voor de integratie van AI in complexe systemen. De focus ligt op drie gebieden. Om te beginnen autonome productielijnen die zichzelf configureren. Daarnaast smart mobility voor zelfrijdende voertuigen en drones. En tot slot medische technologie waar AI complicaties in de zorg helpt voorkomen en chirurgische robots nauwkeuriger maakt. TNO investeert 80 miljoen euro in AI over vijf jaar. De Technische Universiteit Eindhoven trekt 100 miljoen euro uit voor AI-onderzoek en voor honderd AI-wetenschappers. Dit ecosysteem werkt volgens de triple helix: overheid, kennisinstellingen en bedrijfsleven samen. Juist die constellatie maakt dat fundamentele doorbraken ook commerciële producten worden.

Dat Nederland hier goed zit, is geen toeval. Het is het resultaat van structurele investeringen in kennisinfrastructuur en van een cultuur die samenwerking boven concurrentie plaatst. Maar die positie is kwetsbaar. Zonder doorgaande strategische investeringen verliest Nederland in vijf jaar de voorsprong die het in twintig jaar heeft opgebouwd. Dat is niet alleen een probleem voor de technologiesector. Het is een probleem voor de Nederlandse productiviteit als geheel.

Gezondheidszorg: van diagnostiek tot financiële huishouding

In de gezondheidszorg luidt AI het begin in van een nieuw tijdperk. De nauwkeurigheid van diagnostiek via AI-systemen overtreft in veel gevallen die van menselijke artsen. Zeker bij het analyseren van medische beelden voor kanker- of hartproblemen. Maar misschien nog interessanter is de impact op iets wat niemand verwacht: de financiële huishouding van de zorg. Integratie van AI in revenue cycle management (RCM) heeft de gemiddelde betalingsrealisatietijd teruggebracht van negentig naar veertig dagen. In de Verenigde Staten alleen al wordt de astronomische kostenpost van RCM, die op 470 miljard dollar wordt geschat, daarmee drastisch verlaagd.

Het opmerkelijke detail: AI-ondersteunde professionals in de zorg rapporteren een werktevredenheid van 89 procent. Niet omdat hun werk makkelijker wordt, maar omdat routinetaken verdwijnen en de focus verschuift naar complexe probleemoplossing en patiëntencontact. Dit is precies het patroon dat ik al jaren beschrijf: AI pakt niet iemands baan af. AI verschuift waar de menselijke waarde zit. De zorgprofessional wordt geen overbodige schakel, maar een hoogwaardiger beslisser.

Financiële dienstverlening: de herdefiniëring van vertrouwen

De financiële sector wordt fundamenteel hertekend door AI-gedreven data-analyse. Fraudedetectiealgoritmen monitoren transacties in realtime en herkennen afwijkingen die voor menselijke analisten onzichtbaar zouden blijven. Kredietbeoordelingen worden nauwkeuriger door alternatieve data en machine learning. Daardoor wordt financiële inclusie, klanten die voorheen buiten het systeem vielen, weer mogelijk.

Tegelijkertijd ondermijnt Industrie 5.0 de traditionele positie van banken. De opkomst van embedded finance en van onlinekredietplatformen betekent dat financiering een dienst wordt in het koopproces zelf. Geen aparte transactie meer bij een aparte partij. Snelheid en modelkwaliteit worden de belangrijkste onderscheidende factoren. Voor financiële professionals verschuift de rol van data-invoer naar data-interpretatie en strategisch advies. Opnieuw: de hybride professional wint. Wie alleen de cijfers beheerst of alleen de technologie, raakt achterop. Wie beide verbindt, wordt schaars en waardevol.

V. Waarom dit precies mijn verhaal is

Context is god en inmiddels bewezen

Bill Gates zei in 1996: content is king. Twintig jaar later voegde ik eraan toe: if content is king, context is god. In 2026 is die stelling geen metafoor meer, maar een economische wetmatigheid. Een AI-agent is immers precies zo goed als de context die hij krijgt. Geef een taalmodel geen context, en het hallucineert. Geef het de juiste context, en het gedraagt zich als een analist, een strateeg, een collega. De casus WILA laat dat zien: de kennis van ingenieurs wordt bruikbaar voor de markt, omdat zij semantisch gestructureerd en contextueel beschikbaar is.

Daarom houd ik al jaren vol: AI is geen oplossing, AI is een versterker. Het versterkt wat er al is. Heeft jouw organisatie silo’s? Dan versnellen die silo’s. Heeft jouw organisatie data van bedenkelijke kwaliteit? Dan produceert AI bedenkelijke uitkomsten tegen hogere snelheid. Is jouw content ontkoppeld van metadata, eigendom, herkomst en bedoeling? Dan wordt die ontkoppeling gereproduceerd op industriële schaal.

De cijfers van BCG bevestigen het: de helft van de koplopers werkt met een geünificeerd datamodel. Tegenover 4 procent van de achterblijvers. Dat is wat ik in Digitaal Vermogen beschreef als het Business Acceleration Platform met zijn vier lagen: Data Source Management, Data Management Platform, het raamwerk zelf en de roadmap daarbovenop. Van data, naar analyse, naar executie. Op een fiets kom je niet naar de maan. Daarvoor moet je een raket bouwen en een lanceerplatform inrichten. Zonder die infrastructuur verlaat jouw shuttle nooit het luchtruim. Dat was zeven jaar geleden. In 2026 geldt het exponentieel sterker.

Een AI-agent is net zo goed als de context die hem wordt aangereikt.

Silo’s zijn het structurele probleem en agentic AI maakt dat pijnlijker zichtbaar

Vrijwel elk bericht op mijn blog raakt uiteindelijk aan hetzelfde onderliggende probleem: silodenken. Het silodenken zit diep geworteld bij bedrijven, organisaties en merken. Marketing praat niet met service. Verkoop praat niet met IT. Communicatie praat niet met data. Iedereen hanteert eigen systemen, eigen kengetallen en eigen waarheden.

In de pre-agentic-AI-wereld kostte silodenken je efficiëntie. In de agentic-AI-wereld kost het je de deelname aan de nieuwe economie. Een autonome agent die namens jouw organisatie beslissingen neemt, kan alleen goed werken als hij toegang heeft tot de volledige context. Hij moet weten wie de klant is, wat de klant heeft gekocht, welke servicevragen er lopen, hoe het financieel zit en hoe dat alles zich verhoudt tot de strategische doelen van de organisatie. Als die informatie verstopt zit in zeven verschillende systemen, neemt de agent óf geen beslissing, óf een slechte.

Daarom is mijn stelling al jaren consistent: het Business Acceleration Framework komt vóór AI. Niet andersom. Het raamwerk, met zijn lagen, vijf strategische doelen (Brand Equity, Brand Reputation Performance, Marketing Efficiency, Business Acceleratie en Business Activatie), negen stappen en twaalf analyses, is juist ontworpen om silo’s af te breken en context te creëren. Pas als die intelligentie-infrastructuur er ligt, wordt AI een turbolader. Zonder die infrastructuur is AI een dure experimenteerspeeltuin die niets toevoegt aan de bedrijfswaarde. De agentic-AI-golf maakt deze waarheid alleen maar onontkoombaarder.

Data hoort op de balans en Industrie 5.0 dwingt dat af

In een recent stuk schreef ik: data hoort op de balans. Dat is geen boekhoudkundige grap. Dat is een beschrijving van wat economisch al lang waar is. De marktwaarde van de grote technologiebedrijven wordt voor het overgrote deel niet verklaard door hun fysieke activa. Wel door hun data, hun modellen en hun ecosystemen. In Industrie 5.0 geldt dit voor élke serieuze onderneming.

Jensen Huang van NVIDIA omschreef op Davos 2026 AI als een full-stackplatform dat data, software, rekenkracht en uitrol omvat. Data lineage, interoperabiliteit en eigenaarschap werden op dat forum niet meer behandeld als compliancevraagstuk, maar als strategisch activum. Dit is precies wat ik al jaren digitaal vermogen noem: de kracht, macht en potentie van een organisatie om in de digitale economie waarde te creëren. Het verschil is dat de wereldtop er nu in dezelfde termen over spreekt.

De vier AI-prioriteiten voor 2026
1. Soevereiniteit: 93 procent van de bestuurders beschouwt controle over AI-systemen, data en infrastructuur als cruciaal. 2. Vertrouwen: 95 procent stelt dat consumentenvertrouwen in AI bepalend is voor succes. 3. Schaal: van pilot naar structurele bedrijfswaarde. 4. Differentiatie: eigen data als concurrentiële moat.

De relatie-economie: eindelijk volwassen

Al sinds EDM en de Digitale Wereld schrijf ik over de transformatie van egosysteemdenken naar ecosysteemdenken. In een egosysteem draait alles om zenden, om push, om het beschermen van de eigen positie. In een ecosysteem draait alles om verbinden, om pull, om het creëren van wederzijdse waarde. Industrie 5.0 versnelt die transformatie. Want ze maakt zenden goedkoop en betekenis duur.

In een wereld waarin elke organisatie met één druk op de knop content laat produceren door een taalmodel, is content op zichzelf waardeloos geworden. Wat waarde heeft, is de relatie. De vraag luidt niet langer: hoeveel bereik heb ik gerealiseerd? De vraag is: hoeveel betekenisvolle, gepersonaliseerde, contextueel relevante relaties heb ik opgebouwd en onderhouden? De marketingdiscussie verschuift in 2026 definitief richting zero-click en hyperpersonalisatie. De winnaar is niet degene die het meest publiceert, maar degene die het meest wordt vertrouwd en herkend op het moment dat iemand of een AI-agent namens iemand, een beslissing neemt.

Dit is de relatie-economie, met alle rekenkundige gevolgen van dien. Brand Equity, een van de vijf doelen uit mijn raamwerk, is de contante waarde van toekomstige kasstromen die via relaties met fans of klanten aan het merk zijn toe te wijzen. In een intelligente economie wordt die kasstroom gemoduleerd door agenten. Wie de relatie bezit, bezit de kasstroom. Wie alleen op bereik stuurt, bezit niets.

Content is koning, context is god en de relatie is het enige dat uiteindelijk nog kapitaliseert.

AIO: vindbaarheid in een AI-gedreven wereld

Industrie 5.0 heeft een concreet gevolg dat veel organisaties pas beginnen te begrijpen. Het klassieke seo-model, zorgen dat je hoog scoort in Google, is niet dood. Maar het wordt geflankeerd door iets nieuws: AI-optimalisatie. AIO. In een wereld waarin steeds meer mensen hun vragen rechtstreeks aan taalmodellen stellen, luidt de vraag niet langer “hoe kom ik op pagina één van de zoekresultaten?”, maar “word ik door het taalmodel geciteerd?”

Dat is een fundamenteel andere vraag. Taalmodellen citeren bronnen die gezag hebben, context bieden, consistent zijn en traceerbaar. Ze negeren bronnen die generiek, gerecycled of inhoudsleeg zijn. In de termen van Industrie 5.0: reputatie verankerd in datagedreven autoriteit wordt het belangrijkste marketingbezit. Dit is precies waarom ik al jaren dezelfde lijn volhoud: bouw bezit op. Eigen content, eigen platform, eigen kennisbank, eigen relatie met fans en klanten. Wat je bij een platform als Facebook, TikTok of zelfs Google in de weegschaal legt, kan je morgen kwijt zijn. Wat in je eigen digitale vermogen zit, blijft.

VI. De spelregels: governance, ethiek en arbeid

De EU AI Act als mondiaal kader

De toenemende autonomie van AI-systemen brengt aanzienlijke risico’s met zich mee. Op het gebied van vooringenomenheid, privacy en aansprakelijkheid. De Europese Unie heeft daarop gereageerd met de EU AI Act: de eerste omvattende regelgeving voor AI ter wereld. Vanaf 2 augustus 2026 worden de meeste verplichtingen van kracht. Dat dwingt organisaties om nu al actie te ondernemen. De wet hanteert een strikte classificatie op basis van risicoprofiel.

Voor agentic-AI-systemen gaat de wet een stap verder. Artikel 12 vereist traceerbaarheid en record keeping. Systemen moeten beslissingen en handelingen automatisch loggen. Zodat bij fouten of incidenten achterhaald kan worden wat er is gebeurd. Artikel 14 vereist menselijk toezicht. En dat is geen symbolisch vinkje. De toezichthouder moet daadwerkelijk in staat zijn een systeem in realtime te begrijpen, te overrulen of uit te schakelen. Dat is een serieuze eis, zeker als je spreekt over autonome agenten die honderdduizenden beslissingen per dag nemen.

De discussie verschuift in 2026 bovendien. Van het labelen van AI-gegenereerde content naar het verifiëren van de herkomst. Digitale handtekeningen volgens de C2PA-standaard worden de norm om de integriteit van informatie te waarborgen in een wereld vol deepfakes en AI-gegenereerde content. Voor organisaties betekent dat één ding: privacy by design is geen vinkje in een complianceformulier. Het is een architectuurkeuze die je vanaf dag één maakt. Of niet. Achteraf repareren kost vijf keer zoveel en werkt nooit echt.

Twee cruciale artikelen voor agentic AI
Artikel 12: Traceerbaarheid: systemen moeten beslissingen en handelingen automatisch loggen. Artikel 14: Menselijk toezicht: de effectieve mogelijkheid tot begrijpen, overrulen en uitschakelen. Samen verplichten zij organisaties om vanaf het begin verklaarbare AI te bouwen. In plaats van black boxes.

De paradox van arbeid: meer banen, grotere kloof

Het Future of Jobs Report 2025 van het WEF voorspelt dat technologische verandering 170 miljoen nieuwe banen creëert en 92 miljoen posities verplaatst. Een netto toename van 78 miljoen banen wereldwijd. Generatieve AI verhoogt de productiviteit bij schrijven, programmeren en klantenservice met 5 tot meer dan 25 procent. Tegen 2027 zullen machines naar verwachting 42 procent van de werktaken uitvoeren. Vooral routinematige en datagedreven functies.

Maar onder die positieve nettobalans schuilt een minder vrolijk patroon. Goldman Sachs waarschuwt voor een M-vormige economie. Welvaart concentreert zich aan de boven- en onderkant, terwijl het midden wordt uitgehold. Bijna 60 procent van de huidige beroepen zou in enige mate geautomatiseerd kunnen worden. Geografische verschillen worden groter naarmate technologische knooppunten floreren en traditionele regio’s achterblijven.

Daarnaast woedt een ongemakkelijk debat over wat je de IQ-kloof zou kunnen noemen. Waar eerdere revoluties arbeid verplaatsten van de akker naar de fabriek, en later naar het kantoor, vraagt de huidige fase een niveau van abstract denken en technische vaardigheid dat mogelijk tegen de grenzen van het menselijke IQ aanloopt. Veel banen in de AI-economie vereisen ten minste hbo-niveau. Dat maakt een aanzienlijk deel van de beroepsbevolking kwetsbaar. Tegelijk stijgt de waarde van menselijke eigenschappen die AI (nog) niet heeft: empathie, creativiteit, ethisch redeneren en hybride vaardigheden die financiële, industriële en technologische domeinen overbruggen.

Dit is geen argument tegen AI-adoptie. Dit is een argument vóór actieve, grootschalige investeringen in omscholing. Niet alleen in technische vaardigheden, maar juist ook in de zogenoemde soft skills die mensen uniek maken. De landen, regio’s en bedrijven die deze investeringen nu doen, bouwen hun menselijk kapitaal op voor een economie die daar hogere lonen voor zal betalen. Dat vraagt om AI-geletterdheid als basisvaardigheid.

VII. Scenario’s en wat er op het spel staat

Drie scenario’s richting 2030

De koers die Industrie 5.0 kiest, is niet definitief bepaald. In bestuurskamers en denktanks circuleren verschillende scenario’s voor 2030 en 2035. Ik volg ze al een tijd. Ze zijn leerzaam, omdat ze uiteenlopende strategische keuzes veronderstellen.

Scenario 1 – De AI-supercyclus

In dit scenario bereiken we tussen 2027 en 2030 Artificial General Intelligence. AI die menselijke cognitieve vermogens in alle domeinen evenaart of overtreft. Dat leidt tot een supercyclus van economische groei. AI-systemen gaan zelf betere versies van zichzelf ontwerpen. Productiviteitswinst leidt tot enorme bedrijfswinsten. Die jagen op hun beurt nieuwe infrastructuurinvesteringen aan. Dit is het scenario waarin koplopers elk jaar sneller wegrennen van achterblijvers.

Scenario 2 – Het evenwichtige traject

Hier verloopt de adoptie ongelijkmatig. Geremd door praktische beperkingen: energievoorziening, datakwaliteit, regelgevende druk. Bedrijven met legacysystemen worstelen met de overstap. Dat leidt tot een tweesnelhedeneconomie. De vooruitgang is reîl, maar gefragmenteerd en stapsgewijs. Voor Nederland en Europa is dit wellicht het meest waarschijnlijke en in zekere zin ook het best hanteerbare scenario. Mits bestuurders serieus nemen dat ze aan de goede kant van de tweedeling moeten staan.

Scenario 3 – De digitale backlash

In dit scenario leidt de angst voor verlies van privacy, banen en menselijke waardigheid tot een sterke maatschappelijke tegenreactie. Overheden leggen draconische beperkingen op aan AI-ontwikkeling. Er ontstaat een beweging die pleit voor human-only-dienstverlening in cruciale sectoren. De technologische vooruitgang vertraagt ten gunste van sociale stabiliteit. Dit scenario klinkt comfortabel voor wie de transitie moeilijk vindt, maar is dat niet. Het betekent dat de waardecreatie elders in de wereld plaatsvindt. Terwijl Europa achteruit kachelt. Die zorgen zijn overigens niet nieuw, ze lijken op de angst voor de stoomtrein.

De tweedeling is al begonnen

Wat alle scenario’s gemeen hebben: de tweedeling is niet theoretisch. Ze is er al. Organisaties die agentic AI strategisch integreren, opereren letterlijk in een andere economische werkelijkheid dan hun concurrenten. Met 3,6 keer hoger total shareholder return, 2,7 keer hoger rendement op geïnvesteerd kapitaal en 2,5 keer hogere omzetgroei spreken we niet meer over concurrentievoordeel. We spreken over een scheidslijn tussen twee markten. De ene markt werkt volgens het oude tempo en de oude economie. De andere volgens de nieuwe.

Het goede nieuws voor wie achterloopt: we staan pas aan het begin van wat ik de “minder spectaculaire fase” noem. Tussen 2025 en 2030 worden de AI-doorbraken minder luidruchtig. Maar juist daardoor belangrijker. De infrastructuur wordt stabiel. De toepassingen worden volwassen. De waardecreatie wordt meetbaar. Dat is precies de fase waarin strategische keuzes rendement opleveren. Wie nu begint, loopt niet achter. Die loopt vooruit.

Het slechte nieuws: wie nog wacht, wacht te lang. Het tempo waarmee de kloof tussen koplopers en achterblijvers groeit, maakt inhalen vrijwel onmogelijk. Het 3,6 keer hogere rendement van vandaag is het tien keer hogere rendement van morgen. Dat is geen pessimisme. Dat is de werking van exponentiële kromming.

VIII. De route vooruit

De AI-savvy leider: dit is bestuurskamermaterie

Een van de gevaarlijkste patronen die ik zie: veel organisaties delegeren AI aan hun IT-afdeling of aan hun innovatieteam. Dat is dezelfde fout die organisaties in 2008 maakten toen ze sociale media uitbesteedden aan een stagiair. Industrie 5.0 is bestuurskamermaterie. Niet als symbolisch agendapunt, maar als concreet beslissingsgebied.

In mijn stukken over de AI-savvy leider benadruk ik consequent één ding: dit is mensenwerk. Digitale transformatie is en blijft mensenwerk. Technologie is de enabler, maar het zijn mensen die het verschil maken. Het 10-20-70-principe bevestigt dat met harde cijfers: 70 procent van de AI-waarde zit in mensen, processen en organisatieverandering. Bestuurders die AI doorgronden, die data op de agenda zetten, die silo’s actief afbreken, die hun organisatie durven herinrichten: zíj zijn de leiders die het komende decennium de relevante organisaties gaan aansturen. Dat vraagt om een digitale mindset in de volle breedte van de organisatie.

De leider die dat niet doet, bestuurt straks een museum. Een mooi museum, vol trotse merkgeschiedenis en herkenbare producten. Maar een museum. Digitaal darwinisme is meedogenloos: aanpassen of uitsterven. Dat was tien jaar geleden al waar. In 2026 is het pijnlijk waar.

De ABCD-methode: AI, Business, Content, Data

Hoe ga je als organisatie concreet om met Industrie 5.0? Ik pleit al geruime tijd voor wat ik het ABCD-principe noem: Artificial Intelligence, Business, Content en Data. Die volgorde is niet willekeurig.

• AI is de versneller, maar alleen als de rest op orde is.
• Business is de richting: wat wil je fundamenteel bereiken, en welk model dient dat?
• Content is het bindmiddel: wat je maakt om de relatie met fans en klanten vorm te geven.
• Data is het fundament: zonder goede data geen goede context, en zonder context geen goede AI.

Een organisatie die bij A begint en de rest vergeet, produceert dure ruis. Een organisatie die bij D begint en langzaam opbouwt naar A, bouwt digitaal vermogen op. Het verschil tussen beide trajecten is het verschil tussen een experiment dat sneuvelt in een pilot, en een transformatie die jaar na jaar waarde toevoegt. In de zuivere zin van het woord compounding.

Vijf principes voor Industrie 5.0

Als ik alles wat ik in mijn drie boeken en meer dan 1.400 blogposts heb vastgelegd, samenbreng met de actuele analyses van WEF, McKinsey, BCG, PwC en Gartner, ontstaat één gedeeld beeld. Vijf principes die voor iedere leider, elke organisatie en ieder individu leidend zouden moeten zijn.

• Data is de grondstof van de nieuwe economie. Eigen, kwalitatief hoogwaardige en verbonden data vormen de basis voor alle AI-waardecreatie.
• Agentic AI wordt het operationele model. De vraag is niet óf, maar hoe snel autonome systemen in jouw processen komen.
• Vertrouwen en reputatie zijn machtsmiddelen. In een wereld vol AI-gegenereerde content is authentieke, datagefundeerde autoriteit de schaarse grondstof.
• Technologieconvergentie vereist systeemdenken. De 3C-lens helpt om technologie niet te zien als losse hulpmiddelen, maar als ecosystemen met netwerkeffecten.
• Menselijke focus blijft onderscheidend. De intelligente revolutie vraagt balans tussen autonome systemen en menselijke creativiteit, ethiek en verantwoordelijkheid.

Drie kritieke pijlers voor leiderschap

Voor beleidsmakers, bestuurders en individuen die deze transformatie willen navigeren, zijn er drie pijlers die ik niet vaak genoeg kan benadrukken.

Om te beginnen: de focus moet verschuiven van technologie als doel op zich naar technologie als instrument voor menselijke bloei. Dat vereist human centered design. Met waarden als rechtvaardigheid en transparantie vanaf het begin ingebouwd in de systemen. Niet achteraf aangebracht als reparatie.

Daarnaast: er is een dringende noodzaak voor grootschalige investeringen in menselijk kapitaal. Talent is geen vaste voorraad. Talent moet voortdurend worden ontwikkeld. Omscholingsprogramma’s moeten zich niet alleen richten op technische vaardigheden, maar juist ook op soft skills als emotionele intelligentie en systeemdenken. Dat zijn de vaardigheden die essentieel zijn voor het samenwerken met intelligente machines. En die AI zelf nog niet kan leveren.

Tot slot: de governance-architectuur moet wendbaar en proactief zijn. De EU AI Act is een belangrijke stap, maar regelgeving mag innovatie niet verstikken. Er is behoefte aan sandboxes en experimenteerruimtes, zoals de AI-hubs in Amsterdam en Eindhoven, waar nieuwe technologieën onder gecontroleerde omstandigheden op hun maatschappelijke en economische gevolgen worden getoetst. Dat is geen luxe. Dat is de enige manier om te voorkomen dat we óf te lankmoedig óf te restrictief zijn.

IX. Tot slot

Van analyse naar actie

Ruim tien jaar geleden begon ik mijn eerste boek met een uitspraak die ik nog altijd onderschrijf: terwijl de optimist, de pessimist en de realist zich druk maken over het glas en de inhoud daarvan, moet je de inhoud gewoon tot je nemen. Je moet haar ervaren om tot een inzicht te komen. Dat geldt ook voor de intelligente revolutie.

Praten over AI zonder haar te gebruiken, is als praten over zwemmen zonder het water in te gaan. En andersom: AI inzetten zonder strategie, zonder context, zonder raamwerk en zonder mens in de loop, is als zwemmen zonder te weten waar de oever ligt.

De intelligente revolutie vraagt geen enthousiasme. Ze vraagt geen scepsis. Ze vraagt om ambachtelijkheid. Ze vraagt om organisaties die de tijd nemen om hun fundament op orde te brengen. Die investeren in hun eigen intelligentie-infrastructuur. Die hun mensen opleiden. Die hun data serieus nemen. En die begrijpen dat digitale transformatie geen project is, maar een permanente discipline. Dat begint bij de nieuwe eenvoud.

De intelligente revolutie daagt ons uit om opnieuw te bepalen wat het betekent om mens te zijn in een wereld van autonome intelligentie. Als we die kracht weten te kanaliseren met wijsheid en ethisch besef, baant ze de weg voor een tijdperk van ongekende creativiteit en welvaart. Zo niet, dan riskeren we een toekomst waarin menselijke autonomie wordt gemarginaliseerd door de systemen die we zelf hebben gecreëerd. De keuzes die we in de komende jaren maken — in de aanloop naar 2030 — bepalen de koers voor de rest van deze eeuw.

Wie dat begrijpt, hoeft niet in te halen. Die loopt vooruit. Wie dat niet begrijpt, wordt door zijn eigen markt ingehaald. En dat gaat sneller dan hij denkt. Industrie 5.0 is niet de voortzetting van wat we kennen. Het is de herdefiniëring van wat intelligentie betekent in economische en maatschappelijke zin. Wie nu de structuren legt, een datafundament, agentic processen en een betrouwbare reputatie, plaatst zich op de exponentiële groeicurve van de komende vijf jaar.

Aan de slag. Op naar de nieuwe eenvoud. Op naar de intelligente revolutie. Op naar het digitaal vermogen van jouw organisatie.

De intelligente revolutie vraagt geen enthousiasme. Ze vraagt ambachtelijkheid.

Dit artikel geeft antwoord op de volgende vragen

Verder lezen

• Wat is digitaal vermogen eigenlijk? — het kernconcept uit mijn werk.
• Data op de balans: van bits naar waarde — waarom data op de balans hoort.
• AI is geen trend, het is een transformatie — de basislijn onder dit betoog.
• AI 2026: de belofte is weg, de nieuwe infrastructuur is hier — de infrastructuur-these uitgewerkt.
• Context is god: waarom content zonder context geen resultaat oplevert — de wetmatigheid van context.
• Column: Een AI-agent is net zo goed als de context die hij creëert — agentic AI in de praktijk.
• Jouw digitaal vermogen laten groeien? Gebruik het ABCD-principe — de werkmethode.
• De AI-savvy leider: hoe je het verschil maakt in de volgende fase — leiderschap in Industrie 5.0.
• Digitale transformatie 2015–2025: het decennium van de versnelling — de aanloop naar de intelligente revolutie.
• Smart Humanity: digitale transformatie is mensenwerk — waarom mensen altijd de hoofdrol spelen.

In 2013 schreef ik in vanAnaloognaarDigitaal.nu dat de Digitale Revolutie ‘in een steeds hoger tempo doordendert, dankzij de voortdurende ontwikkeling van de rekenkracht van processoren.’ De Wet van Moore, elke twee jaar verdubbelt het aantal transistors op een chip, was het businessmodel van de chipindustrie al veertig jaar. Maar niemand kon destijds bevroeden wat dat tempo zou betekenen als het richtpunt niet meer de pc was, maar een neuraal netwerk dat taal, beeld en redenering imiteert.

AI Index 2026 geeft inzicht

De Stanford University publiceert jaarlijks de AI Index, een wereldwijd erkend rapport over de staat van kunstmatige intelligentie. Wanneer je de rapporten van 2017 tot en met 2026 naast elkaar legt, zie je geen geleidelijke groei. Je ziet een explosie. En die explosie raakt elke organisatie die serieus wil nadenken over haar toekomst.

Dit is geen theoretisch verhaal. Dit is de digitale keten in actie. Wie deze trends niet volgt, zo schreef ik destijds al, is letterlijk een Hansje Brinker die met zijn vingers in de dijk staat terwijl het water al over de rand klotst. De tijd van afwachten is definitief voorbij.

Fase 1 (2017–2019): De ontdekking van de schaal

Rekenkracht was er altijd al. Meten was de uitdaging.

In 2017 bestond de AI Index nog grotendeels uit prestatiemetingen en publicatiecijfers. Hoeveel papers werden er geschreven? Hoe goed scoorde een beeldherkenningssysteem? Compute, de pure rekenkracht die nodig is om een AI-model te trainen, was er impliciet altijd al. Maar werd nog niet als strategisch cijfer benoemd. AI-ontwikkeling was grotendeels academisch gedreven, verspreid en relatief bescheiden van schaal.

Dat veranderde in 2019 met het eerste harde getal: trainingscompute verdubbelt elke 3,4 maanden. Niet elke twee jaar, zoals Moore voorspelde voor transistors. Niet elke twaalf maanden, zoals de optimisten geloofden. Elke 3,4 maanden. Dat is een verdubbeling van zo’n 3,5 keer per jaar. Wie het wiskundige lef heeft om dit door te rekenen naar een decennium, begrijpt direct waarom de wereld van 2026 zo radicaal verschilt van die van 2016.

“Het is ongelofelijk hoe drastisch de wereld veranderd is sinds de introductie van de processor, maar nog veel boeiender is het om na te denken over de toekomst.”
— vanAnaloognaarDigitaal.nu, 2013

Wat in 2019 ook voor het eerst zichtbaar werd: de relatie tussen compute en resultaat is niet lineair, ze is exponentieel. Meer rekenkracht levert niet evenredig betere modellen op. Het levert overweldigend betere modellen op. Dat inzicht, de ‘scaling laws’, is de spil waarop de hele AI-industrie sindsdien draait.

Wat de data laat zien: 2017–2019

• 2017: AI-ontwikkeling is academisch en versnipperd. Compute is impliciet aanwezig maar niet gemeten als strategisch cijfer.
• 2019: Eerste harde getal, trainingscompute verdubbelt elke 3,4 maanden. Trainingstijd daalt van uren naar seconden voor bepaalde taken. Keerpunt: schaal wordt de dominante variabele in AI-prestatie.

Fase 2 (2020–2022): Compute wordt infrastructuur

De academische hobby wordt industriële ernst.

In 2020 en 2021 zette de industrialisering definitief in. Grote taalmodellen, GPT-3 is het symbool van dit tijdperk, vereisten rekenkracht op een schaal die universiteiten simpelweg niet konden financieren. Compute werd duur. Compute werd schaars. Compute werd een strategisch bezit in handen van de partijen die de GPU-clusters konden betalen: de techreuzen.

In Digitaal Vermogen (2018) schreef ik over de ‘gerobotiseerde sturing’ die eraan zat te komen. Ik beschreef hoe kunstmatige intelligentie onlosmakelijk verbonden is met data, met processen en met raamwerken die organisaties in staat stellen om te versnellen. Wat ik beschreef als toekomstperspectief was feitelijk al volop in gang, alleen de rekenkracht om het echt schaalbaar te maken, lag nog op de tekentafel.

De periode 2020–2022 bracht een tegenstelling die op het eerste gezicht paradoxaal lijkt: de kosten van AI-training daalden tegelijkertijd met de schaalvergroting. Volgens de AI Index daalden de trainingskosten tussen 2018 en 2022 met 63,6 procent. De trainingstijd daalde met 94,4 procent. Goedkoper én beter, terwijl de modellen exponentieel groter werden. Hoe is dat mogelijk?

Het antwoord ligt in de combinatie van betere hardware-architecturen, efficiëntere algoritmes en de massale overstap naar cloud-GPU’s. Compute werd niet alleen goedkoper per eenheid, de eenheden zelf werden radicaal productiever. Dit is precies de dynamiek die ik in 2013 al beschreef als het fundament van de digitale economie: technologie rendeert bij gebruik. En gebruik versnelt de volgende generatie technologie.

Wat de data laat zien: 2020–2022

• 2020–2021: Compute verschuift van academisch experiment naar industriële infrastructuur. Grote modellen eisen GPU-clusters die alleen techbedrijven kunnen financieren.
• 2022: Trainingskosten dalen 63,6% ten opzichte van 2018. Trainingstijd daalt 94,4%. Paradox: modellen worden groter én goedkoper tegelijk. Compute wordt schaars bezit én democratiseert in gebruik.

De Industriële Revolutie herhaalt zichzelf — maar sneller.

Laat ik hier een vergelijking trekken die ik eerder al maakte. De Industriële Revolutie maakte onze spierkracht overbodig. Machines namen het fysieke werk over. De huidige technologische revolutie automatiseert onze denkkracht. Dat is geen doemscenario, het is een ontwikkelingspad dat we al eerder hebben bewandeld. De vraag is nooit óf je meegaat, maar hoe snel.

Organisaties die in 2020–2022 wachtten op ‘meer duidelijkheid over AI’ verloren precies die twee jaar die beslissend zijn gebleken. Want wie niet begon met het organiseren van data, het doorbreken van silo’s en het bouwen van een raamwerk dat AI kan dragen, staat in 2026 met lege handen voor de deur van de frontier-modellen en die deur gaat niet open zonder fundament.

Fase 3 (2023–2026): Hyperscale, macht en infrastructuur

Compute bepaalt wie kan meedoen aan de wedstrijd.

In 2023 verscheen voor het eerst een metric die alles samenvat: de industrie domineerde AI-onderzoek met 32 nieuwe grote modellen, tegenover slechts 3 vanuit academische instellingen. De reden is simpel en hard: grote modellen vereisen ‘large amounts of compute, data, and money’. Dat is geen triviaal probleem. Dat is een structurele uitsluiting van iedereen die niet de schaal heeft om mee te doen.

Wat in 2013 begon als een democratiseringsbelofte, informatie voor iedereen, analytics voor iedereen, concentreerde zich in 2023 tot een oligopolie van compute. Wie de GPU-clusters bezit, bezit de frontier van AI. En wie de frontier bezit, bepaalt mede de spelregels.

In 2024 werden de eerste concrete trainingskosten gepubliceerd: GPT-4 kostte naar schatting 78 miljoen dollar om te trainen. Gemini Ultra: 191 miljoen dollar. Dit zijn geen softwareprojecten meer. Dit zijn ‘big science’-investeringen, vergelijkbaar met de bouw van deeltjesversnellers als de LHC bij CERN. De drempel om frontier-modellen te bouwen, ligt inmiddels buiten bereik van bijna elke organisatie buiten de top vijf techreuzen.

Wat de data laat zien: 2023–2024

• 2023: 32 frontier-modellen vanuit de industrie vs. 3 vanuit de academische wereld. Compute = toetredingsbarrière tot de AI-top.
• 2024: GPT-4-training ~$78 miljoen. Gemini Ultra ~$191 miljoen. Compute bereikt ‘big science’-schaal. AI-macht concentreert zich bij enkele techbedrijven.

2025–2026: Twee werelden die verder uiteendrijven.

In 2025 en 2026 splitst de wereld van AI-compute definitief in twee lagen. Bovenaan: hyperscale training, extreem duur, met een verdubbeling elke vijf maanden. Onderin: inferentie, het daadwerkelijk gebruiken van AI-modellen, wordt razendsnel goedkoper. Inferentie-kosten daalden tussen 2022 en 2024 met een factor 280. Hardware wordt elk jaar 30% goedkoper terwijl de efficiëntie met 40% stijgt.

De conclusie is helder: de kosten om AI te bouwen stijgen naar astronomische hoogtes. De kosten om AI te gebruiken dalen naar bijna nul. Voor organisaties die niet zelf frontier-modellen gaan trainen, en dat zijn vrijwel alle organisaties buiten Silicon Valley, is dit eigenlijk goed nieuws. De toegang tot AI-intelligentie is er. De rekening voor de infrastructuur eronder hoef je niet te betalen.

Maar dan moet je wel weten hoe je die intelligentie koppelt aan jouw data, jouw processen en jouw organisatie. En daar zit de echte uitdaging, niet in de rekenkracht zelf, maar in het raamwerk dat de rekenkracht bruikbaar maakt.

Wat de data laat zien: 2025–2026

• Training compute verdubbelt elke ~5 maanden. Inferentiekosten daalden 280 keer tussen 2022 en 2024. Hardware: kosten −30%/jaar, efficiëntie +40%/jaar. VS: 5.427 datacenters. AI-supply chain afhankelijk van TSMC (Taiwan). Compute is nu geopolitiek, economisch en ecologisch kritisch.

Compute wordt geopolitiek. En dat raakt ook jou.

Het jaar 2026 markeert een keerpunt dat verder gaat dan bedrijfsstrategie. De VS telt inmiddels 5.427 datacenters. De wereldwijde AI-supply chain is afhankelijk van één chipfabrikant: TSMC, gevestigd op Taiwan. De energie- en waterconsumptie van de datacenterinfrastructuur heeft een ecologische voetafdruk die in beleidskringen niet langer genegeerd kan worden.

Compute is geen technologisch detail meer. Het is een geopolitieke variabele, een economische machtsfactor en een ecologische uitdaging tegelijk. Organisaties die AI als pure softwarekwestie zien, missen de fundamentele laag waarop alles rust: de fysieke infrastructuur van chips, datacenters en energienetten die de digitale wereld draaiende houdt.

Dit is precies de reden waarom ik in 2013 al schreef dat het volgen van ontwikkelingen in de wereld van processoren, apparaten en infrastructuur een vereiste is voor elke serieuze digitale strategie. Niet als technologisch hobbyisme. Maar als strategische basiskennis.

Wat dit betekent voor jouw organisatie

AI werkt alleen als de organisatie erop is gebouwd.

De AI-rekenkracht is er. De modellen zijn er. De toegang via API’s is er. De kosten voor gebruik zijn historisch laag. Alle ingrediënten liggen op tafel. Maar AI zonder georganiseerde data is als een Formule 1-motor in een karretje zonder wielen. Het mooiste stuk techniek dat je ooit hebt gezien — maar het rijdt nergens heen.

De winnende formule is niet: adopteer zo snel mogelijk de nieuwste AI. De winnende formule is: bouw een organisatie die AI kan dragen. Dat betekent data uit silo’s halen. Dat betekent processen digitaliseren tot op het niveau waarop ze automatisch aangestuurd kunnen worden. Dat betekent een raamwerk bouwen dat de vijf doelen van je organisatie verbindt met de data die dagelijks beschikbaar is.

De Industriële Revolutie maakte spierkracht overbodig. De Digitale Revolutie automatiseert denkkracht. De Intelligente Revolutie is nu echt begonnen. Denkkracht zonder context is nutteloos. En context zonder data is leeg. De organisaties die dat begrijpen en nu handelen, bouwen hun digitale vermogen. De rest kijkt toe, terwijl de rekenkracht zonder hen verder groeit.

“Gebruikmaken van de juiste definities en statistieken en het volgen van ontwikkelingen in de wereld van apparaten, infrastructuur en processoren zijn een vereiste voor de basis van een gedegen digitale strategie in de alsmaar groeiende digitale wereld die een uiterst revolutionair karakter heeft.”
— Digitaal Vermogen, 2018

Tien jaar AI Index. Tien jaar data. Tien jaar onmiskenbare richting. De machine leert denken. De vraag is niet of jouw organisatie daarmee te maken krijgt. De vraag is of jij er klaar voor bent, maar of dat je nog steeds met je vingers in de dijk staat terwijl het water al over de rand klotst.

AI-rekenkracht in een tijdslijn

• 2017: compute groeit, maar nog onder de radar
• 2018: grotere modellen → impliciete compute groei
• 2019: explosieve scaling wordt zichtbaar (3,4 maanden doubling)
• 2020: compute wordt infrastructuur
• 2021: compute wordt strategisch en duur
• 2022: efficientie en schaal groeien tegelijk
• 2023: compute bepaalt wie AI kan bouwen
• 2024: kosten van frontier modellen exploderen
• 2025: hyperscale + steeds minder inferentie-kosten
• 2026: compute wordt geopolitiek en van vitaal belang

Op deze vragen geeft dit artikel antwoord

Denis Doeland is digitaal strateeg en auteur van vanAnaloognaarDigitaal.nu (2013), EDM en de Digitale Wereld (2015) en Digitaal Vermogen (2018). Hij helpt organisaties navigeren door digitale transformatie via het Business Acceleration Framework.

Organisaties zoeken al jaren naar het antwoord op dezelfde vraag: hoe win ik in de digitale economie? Ze investeren in technologie. Ze huren consultants in. Ze lanceren digitale initiatieven. En toch blijft het resultaat achter bij de verwachting. De reden is simpel, maar ongemakkelijk. Ze stellen de verkeerde vraag.

De vraag is niet: welke technologie hebben we nodig? De vraag is: hoe richt ik mijn organisatie in zodat ze structureel waarde creëert in een digitale wereld? Dat is een fundamenteel ander vertrekpunt. En het leidt tot een fundamenteel andere uitkomst.

Want digitale transformatie is geen technologisch vraagstuk. Het is een organisatorisch vraagstuk. Technologie is nooit het doel. Het is een middel. Wie dat vergeet, bouwt een raket zonder lanceerplatform. Die raket gaat nergens naartoe. De centrale stelling van dit stuk is helder en onontkoombaar:

Het marketing OS ís het business OS. Het Content Impact Model is de motor. AI is de versneller.

Wie dit begrijpt, bouwt digitaal vermogen. Wie dit negeert, raakt achterop in een economie waarin snelheid, context en relevantie bepalend zijn.

Waarom de digitale economie andere spelregels heeft en de meeste organisaties nog het oude spel spelen

Laten we beginnen bij het begin. De wereld is veranderd. Dat klinkt als een open deur, maar de consequenties worden door de meeste organisaties nog steeds onderschat. Het internet is geen kanaal meer. Het is een ecosysteem. Een dynamisch, continu evoluerend geheel waarin mensen, technologie, data en organisaties met elkaar verbonden zijn. Niet periodiek. Niet wanneer het uitkomt. Altijd.

Dat betekent dat de klant altijd aanwezig is. Altijd verbonden. Altijd beïnvloedbaar. Elke klik, elke view, elke conversatie laat een spoor van data achter. Elk digitaal contact draagt bij aan een groeiend geheel van inzichten. Vroeger opereerden organisaties in een lineaire keten. Product. Marketing. Verkoop. Die volgorde was overzichtelijk. Behapbaar. Controleerbaar. Die volgorde bestaat niet meer. Ze is vervangen door een continu proces waarin content het startpunt vormt:

Content → Interactie → Relatie → Waarde

Dit is geen marketingtheorie. Dit is de nieuwe economische realiteit. Wie nog denkt in campagnes, denkt te klein. Wie denkt in ecosystemen, bouwt toekomstbestendige waarde.

Wat is digitaal vermogen en waarom is het de strategische valuta van de digitale economie?

Om die nieuwe werkelijkheid te begrijpen, is één concept essentieel: digitaal vermogen. Digitaal vermogen bestaat uit drie componenten: kracht, macht en potentie. Kracht is het bereik en de omvang van je netwerk. Macht is het vermogen om dat netwerk te activeren en te sturen. Potentie is de financiële waarde die daaruit voortkomt. Samen bepalen deze drie elementen wat een organisatie waard is in de digitale economie.

Maar er is één element dat structureel wordt onderschat. Dat is data.

Data is geen bijproduct van marketingactiviteiten. Data is een strategisch bezit. Data is de verborgen goodwill op de balans van organisaties. De meeste CFO’s weten het niet. De meeste CEO’s zien het niet. Maar het staat er in de vorm van klantrelaties, gedragspatronen, interactiegeschiedenissen en voorspellende waarde. Lees ook: data op de balans: van bits naar waarde.

Maar hier zit een cruciaal voorbehoud: zonder relatie is data betekenisloos.

De relatie met fans en klanten vormt de kern van digitaal vermogen. In de entertainmentindustrie werd dit al vroeg zichtbaar. Artiesten als Armin van Buuren en Hardwell bouwden eerst een fanbase. De monetisatie volgde daarna. Niet andersom. De fanbase was het vermogen. De data was de intelligentie. De relatie was de waarde.

Dat principe geldt inmiddels voor elke sector. Of je nu muziek maakt, software verkoopt, verzekeringen aanbiedt of festivals organiseert: zonder een structurele relatie met je publiek bouw je op drijfzand. En zonder data over die relatie stuur je blind. Dat is precies waarom we leven in een relatie-economie.

Wat is het Business Acceleration Framework en hoe fungeert het als besturingssysteem van de digitale organisatie?

Digitale transformatie vraagt om structuur. Zonder structuur ontstaat chaos. Zonder richting ontstaat stilstand. Het Business Acceleration Framework (BAF) biedt die structuur. Het is ontwikkeld om organisaties te helpen hun digitale transformatie te organiseren, te sturen en te versnellen. Het raamwerk bestaat uit vijf strategische doelen, negen implementatiestappen en twaalf analyses die samen richting geven aan groei en innovatie. Zie ook de 5 must-reads over het Business Acceleration Framework.

De vijf doelen zijn de pijlers van digitaal vermogen: Het verhogen van de merkwaarde (Brand Equity) is de financiële waarde die in het merk is opgeslagen via relaties met fans en klanten. Het verbeteren van de merkreputatie (Brand Reputation Performance) is het ritme en de consistentie van de communicatie, de digitale hartslag. Zonder hartslag is een organisatie digitaal dood. Het optimaliseren van marketinginspanningen (Marketing Efficiency) vraagt om context in data, zodat budgetten slimmer worden ingezet. Het versnellen van bestaande verdienmodellen (Business Acceleratie) vraagt om een georganiseerde data-infrastructuur. Het ontwikkelen van nieuwe verdienmodellen (Business Activatie) is de ultieme uitkomst van een goed functionerend raamwerk.

Het BAF fungeert als besturingssysteem. Het zorgt voor samenhang tussen afdelingen, processen en data. Het maakt zichtbaar waar waarde ontstaat en waar optimalisatie mogelijk is. Maar een besturingssysteem alleen is niet genoeg. Zonder motor gebeurt er niets.

Waarom is marketing geen afdeling meer maar de centrale laag van de hele organisatie?

Waar het BAF de structuur biedt, vormt het marketing OS de operationele kern van de organisatie. Marketing is geëvolueerd. Van communicatie naar relatiebeheer. Van relatiebeheer naar datagedreven sturing. Van afdeling naar systeem. Lees ook: marketing verandert – dit moet je weten en hoe data marketing transformeert.

Waar vroeger creativiteit leidend was, is nu data leidend. Niet als vervanging van creativiteit, maar als versterking ervan. De beste creatieven van vandaag werken met data. Ze begrijpen hun publiek op een diepte die vroeger ondenkbaar was. Het marketing OS is de plek waar alles samenkomt: content, data, interactie en relatie. Hier wordt waarde gecreëerd. Hier ontstaat inzicht. Hier wordt gestuurd.

Dat betekent dat marketing niet langer een afdeling is. Marketing is de centrale laag van de organisatie. Het verbindt sales, service, product-ontwikkeling en strategie.

Marketing is niet wat je doet. Het is hoe je organisatie functioneert.

En precies daarom is het marketing OS het business OS. Veel organisaties zitten nog vast in silo’s. Afdelingen werken langs elkaar heen. Data wordt niet gedeeld. Inzichten blijven versnipperd. Dat leidt tot inefficiëntie en gemiste kansen. Door marketing centraal te stellen als systeem, gevoed door gedeelde data en gedeelde doelen, verdwijnen die silo’s en ontstaat samenhang.

Hoe leidt het Content Impact Model van bereik naar omzet?

Als het marketing OS het systeem is, dan is het Content Impact Model (CIM) de motor. Veel organisaties produceren content. Maar weinig organisaties begrijpen hoe content daadwerkelijk bijdraagt aan waardecreatie. Ze meten bereik. Ze tellen klikken. Ze rapporteren engagement-cijfers. Maar ze zien niet hoe deze metrics leiden tot omzet. Ze zien het vliegwiel niet draaien.

Het CIM maakt die relatie inzichtelijk. Het model beschrijft een duidelijke keten:

Bereik → Engagement → Relatie → Transactie

Elke stap bouwt voort op de vorige. Zonder bereik geen engagement. Zonder engagement geen relatie. Zonder relatie geen waarde. Content is het startpunt van deze keten. Maar niet zomaar content. Relevante, contextueel gerichte content. Want:

“If content is king, then context is god.”

De content zelf is slechts de helft. De andere helft is timing, relevantie en personalisatie. Wie de aandacht heeft, heeft de relatie. Wie de relatie heeft, heeft de waarde.

Het CIM maakt deze dynamiek meetbaar en stuurbaar via de IPM-formule, interaction per thousand fans: bijvoorbeelkd ((aantal comments + likes) / aantal posts) / aantal fans. Hoe hoger de IPM’s, hoe relevanter de content voor de doelgroep. Organisaties die serieus met content aan de slag gaan, kennen hun IPM per kanaal. Ze weten wat werkt. En ze sturen bij op basis van data, niet op basis van gevoel.

De sleutel zit in drie principes: ritme, consistentie en discipline. Bepaal hoe vaak je content deelt, de digitale hartslag. Houd dat vol. En houd het vol, ook als de resultaten nog niet zichtbaar zijn. Wie die uitdaging aangaat en overwint, heeft een motor die dag en nacht werkt.

Wanneer en hoe werkt AI als versneller van digitale transformatie?

Waar het Content Impact Model de motor is, zorgt Artificial Intelligence voor de versnelling. Maar hier geldt één voorwaarde die te vaak over het hoofd wordt gezien: een versneller werkt alleen als er al iets in beweging is.

AI zonder georganiseerde data is zinloos. AI zonder heldere strategie is gevaarlijk. AI zonder menselijk oordeel is onverantwoord. Wie dat begrijpt, begrijpt ook waarom de volgorde cruciaal is: eerst het besturingssysteem, dan de motor, dan de versneller. Lees ook: de AI-savvy leider – hoe je het verschil maakt en generatieve AI: kansen en uitdagingen in marketing.

AI maakt het mogelijk om enorme hoeveelheden data te analyseren en om te zetten in inzichten en acties. Het verschuift de rol van data van historisch naar voorspellend. Data vertelt niet alleen wat er is gebeurd. Het voorspelt wat er gaat gebeuren.

AI versterkt het Content Impact Model op drie manieren:

• Optimalisatie: AI analyseert welke content werkt en waarom. Het identificeert patronen die een menselijke analist zou missen. Het optimaliseert timing, format en distributie op basis van real-time data.
• Personalisatie: AI maakt het mogelijk om content te tonen die specifiek relevant is voor een individuele gebruiker, op het individuele moment. Dat niveau van personalisatie was tien jaar geleden ondenkbaar. Nu is het een minimumvereiste.
• Automatisering: AI neemt repetitieve taken over en maakt capaciteit vrij voor strategisch werk. Chatbots met een respons rate van 95 procent. Algoritmes die aanbevelingen doen op basis van gedrag. Systemen die campagnes in real-time bijsturen.

De winnende formule is altijd een combinatie: slimme machine plus menselijke intelligentie. Wie dat vergeet, verliest de controle over zijn eigen systeem.

Hoe ziet de digitale organisatie van de toekomst eruit?

De optelsom van deze ontwikkelingen leidt tot een nieuw type organisatie. Een organisatie die niet meer werkt in campagnes, maar in continue processen. Die niet meer reageert, maar anticipeert. Die niet meer stuurt op onderbuikgevoel, maar op data. Een organisatie die altijd aan staat.

Always-on. Data-gedreven. Relatie-gedreven. Campagnes maken plaats voor continue interactie. Strategie wordt dynamisch. Besluitvorming wordt ondersteund door data en AI. Dit is geen toekomstbeeld. Dit is de richting waarin de markt zich nu al beweegt.

De nieuwe waardeketen is helder: Content → Interactie → Data → Inzicht → Actie → Waarde

Organisaties die deze keten beheersen, groeien sneller, sturen beter en bouwen sterker digitaal vermogen op. De essentie is simpel, maar de uitvoering vraagt discipline en visie.

Hoe implementeer je het Marketing OS in jouw organisatie?

De stap naar een marketing OS vraagt om keuzes. Concrete, structurele keuzes. Organiseer de organisatie rondom het marketing OS. Maak marketing niet een afdeling, maar de centrale laag. Activeer het Content Impact Model als centrale motor, bepaal de digitale hartslag, ontwikkel content op basis van de fanreis en meet IPM. Integreer AI als versneller van processen en besluitvorming, maar pas nadat het fundament op orde is. Doorbreek silo’s en verbind data, teams en systemen via gedeelde infrastructuur.

Dit zijn geen losse initiatieven. Het zijn samenhangende stappen binnen één systeem. Het Business Acceleration Framework geeft de richting. Het marketing OS zorgt voor de uitvoering.

Veelgestelde vragen over het Marketing OS, digitaal vermogen en AI

Wat is het verschil tussen het Marketing OS en het Business Acceleration Framework?
Het BAF is het besturingssysteem: het biedt structuur via vijf doelen, negen stappen en twaalf analyses. Het marketing OS is de operationele laag: de plek waar data, content, interactie en relatie samenkomen en worden omgezet in waarde. Het BAF geeft richting; het marketing OS zorgt voor uitvoering.

Waarom is het Content Impact Model een motor en geen model?
Een model beschrijft. Een motor beweegt. Het CIM beschrijft niet alleen hoe content bijdraagt aan waardecreatie, het is het mechanisme dat waarde in beweging zet. Zonder de motor staat het systeem stil, ongeacht hoe goed het besturingssysteem is ingericht.

Wanneer is een organisatie klaar voor AI als versneller?
Wanneer de data op orde is, de silo’s zijn doorbroken en het Content Impact Model actief wordt toegepast. AI werkt alleen optimaal als het gevoed wordt door georganiseerde, contextuele data. Een organisatie die haar data niet op orde heeft, versnelt chaos, niet groei.

Hoe meet je digitaal vermogen?
Via de drie componenten: kracht (bereik en omvang van het netwerk), macht (het vermogen om dat netwerk te activeren) en potentie (de financiële waarde die daaruit voortkomt). Aanvullende KPI’s zijn Brand Equity, IPM, conversieratio’s per fase van de fanreis en de groei van geïdentificeerde klantprofielen. Meer hierover: data op de balans: van bits naar waarde.

Wat is de digitale hartslag en waarom is die essentieel?
De digitale hartslag is het ritme waarin een organisatie content deelt op de kanalen waar haar publiek haar verwacht. Zonder hartslag is een organisatie digitaal dood. Met een consistente hartslag bouwt ze reputatie die standhoudt en een fanbase die groeit.

De raket lanceert zichzelf niet

De digitale economie heeft één wetmatigheid die geen uitzondering kent: Niet de grootste wint. Niet de sterkste wint. Maar degene die zijn systeem het beste heeft ingericht. Het marketing OS vormt de basis. Het Content Impact Model levert de energie. Artificial Intelligence zorgt voor de versnelling. En de relatie-economie bepaalt wie er uiteindelijk wint.

Samen vormen ze het fundament voor digitaal vermogen.

Met een fiets kom je niet naar de maan.

Bouw de raket. Richt het lanceerplatform in. En lanceer.

Dit stuk is gebaseerd op de inzichten uit Digitaal Vermogen (2018), vanAnaloognaarDigitaal.nu (2013) en EDM en de Digitale Wereld (2015), aangevuld met de praktijkervaringen die zijn opgedaan in meer dan een decennium digitale transformatie.

Elk apparaat heeft een besturingssysteem nodig. Zonder Windows, macOS of Android is een computer of telefoon niets meer dan een dure verzameling hardware. Het systeem zorgt ervoor dat alle onderdelen met elkaar communiceren, dat processen worden uitgevoerd en dat de beschikbare kracht optimaal wordt benut. Je organisatie heeft precies hetzelfde nodig. Dat besturingssysteem heet het Business Acceleration Framework oftewel het Business OS.

Dit is geen metafoor voor de leuk. Dit is de realiteit van de digitale economie. En AI maakt het urgenter dan ooit.

De meeste organisaties draaien zonder OS

Kijk eerlijk naar jouw organisatie. Marketing stuurt op bereik. Sales stuurt de pipeline. Finance stuurt op kosten. HR stuurt op bezetting. Iedereen stuurt, maar iedereen stuurt op iets anders. Het resultaat: afdelingen die langs elkaar heen werken, data die niet wordt gedeeld, beslissingen die op onderbuikgevoel worden genomen in plaats van op feiten.

Dat is een organisatie zonder besturingssysteem. Een verzameling afdelingen die elk hun eigen software draaien, maar nooit echt met elkaar communiceren. De data zit opgesloten in silo’s. De klant merkt het. De concurrentie profiteert ervan.

P&G ontdekte dit op een harde manier. De multinational, bekend van Ariel, Gillette en Pampers, besloot te experimenteren met een kleiner online advertentiebudget. Wat bleek? De verkoopcijfers daalden niet. Het leidde tot een complete reorganisatie van het advertentiebudget en het einde van de online advertenties van P&G. Dat is wat intelligentie oplevert: inzicht waardoor je stopt met wat niet werkt. Maar dat inzicht krijg je alleen als je data ‘tot leven brengt’ via een raamwerk dat de hele organisatie stuurt.

Het raamwerk legt een overkapping over de hele organisatie

Het Business Acceleration Framework legt als het ware een overkapping over de organisatie en haar omgeving. Het zorgt ervoor dat er eenduidige definities worden gehanteerd. Het maakt de digitale strategie meetbaar. Bestuurders krijgen meer inzicht in de voortgang van processen. Ze zijn beter in staat om controle te krijgen op de organisatie en iedereen te laten werken aan vooraf bepaalde, gezamenlijke doelen.

Dat is precies wat een besturingssysteem doet. Het creëert een gemeenschappelijke taal voor alle processen. Het zorgt dat input leidt tot voorspelbare output. Het maakt de complexiteit van het geheel beheersbaar voor de bestuurder.

In de kern draait het raamwerk op vijf doelen, negen stappen en twaalf analyses. Die vijf strategische doelen, waarde, reputatie, marketing efficiëntie, acceleratie van primaire verdienmodellen en activatie van secundaire verdienmodellen, zijn niet de verantwoordelijkheid van één afdeling. Deze doelen zijn de verantwoordelijkheid van de gehele bestuurskamer en de hele organisatie. Alle afdelingen werken aan dezelfde vijf doelen van het raamwerk. Dat is geen wens. Dat is de architectuur.

Het raamwerk is de intelligentie van de organisatie

Een besturingssysteem beheert niet alleen processen. Het leert. Het optimaliseert. Het stuurt bij op basis van wat er binnenkomt. Precies zo werkt het Business Acceleration Framework als het goed is ingericht.

Het raamwerk is in feite de intelligentie van een organisatie. Hiermee wordt duidelijk welke informatie de organisatie nodig heeft. Hiermee wordt de complexiteit van de organisatie begrijpelijk gemaakt voor de bestuurder. Het maakt niet uit of je een poppodium bent als Paradiso, een voetbalclub als Ajax of een multinational als P&G. De logica is universeel. Zonder het raamwerk kun je jouw bedrijf niet beschermen tegen de concurrentie. Zonder het raamwerk ben je niet in staat om in een andere richting te versnellen als dat nodig is.

Hardwell begreep dit. Spinnin’ Records begreep dit. Zij hackten hun eigen business door data centraal te stellen en te laten werken binnen hun organisatie. Het resultaat was geen verrassing: directe verbinding met de fan, schaalbare groei en een bedrijfswaarde die meetbaar steeg.

AI is de turbobooster maar alleen als het raamwerk al draait

Iedereen praat over AI. Boardrooms bespreken het. Budgetten worden vrijgemaakt. Pilotprojecten worden gestart. Maar de meeste organisaties slaan een cruciale stap over: ze willen AI inzetten terwijl hun data nog opgesloten zit in silo’s, terwijl afdelingen nog langs elkaar heen werken en terwijl er geen gemeenschappelijk raamwerk is dat de organisatie stuurt.

Dat is als een turbobooster op een fiets monteren en verwachten dat je daarmee de maan bereikt.

Het werd in mijn boek Digitaal Vermogen (2018) helder: kunstmatige intelligentie is ook nodig om de relatie te zoeken binnen de vijf doelen van het Business Acceleration Framework. Maar, en dat is de kern, in de opmaat naar de kunstmatige intelligentie heb je bergen data nodig. De data die hiervoor nodig is, komt uit het ecosysteem van de organisatie en daarbuiten. Zonder het raamwerk is er geen georganiseerd datalandschap. Zonder georganiseerd datalandschap heeft AI niets om op te werken.

Het voorbeeld van Hardwell maakt dit concreet. Het digitale team van Hardwell werkte al jaren aan het vergaren van data uit de verschillende sociale netwerken en applicaties. Die data werd verwerkt via het raamwerk. Dankzij die gestructureerde data als basis kon een chatbot worden gebouwd die met AI leerde van iedere interactie. Het resultaat: een respons rate van 95 procent en een open rate van meer dan 90 procent op berichten, onvergelijkbaar met de 10 procent van conventionele e-mail. Dat is geen technologisch wonder. Dat is het gevolg van een goed functionerend raamwerk waarop AI kon bouwen.

De volgorde is dus: eerst het raamwerk, dan AI. Niet andersom.

AI als de motor die het besturingssysteem laat vliegen

Als het raamwerk eenmaal staat en de data vrijelijk door de organisatie stroomt, weg uit de silo’s, verbonden via het Data Management Platform, dan verandert de rol van AI. Dan wordt het niet langer een belofte, maar een versneller.

Machine learning zoekt de relaties die mensen niet zien. Het herkent patronen in klantgedrag, in aankoop-ritmes, in de digitale hartslag van de organisatie. Denk aan het retail-voorbeeld: analisten ontdekten dat mannen die op donderdag en zaterdag tussen 17.00 en 19.00 uur luiers kochten, ook geneigd waren bier te kopen. De supermarkt plaatste de luiers naast het bier. De bieromzet steeg. Briljant, maar handmatig. Wat nu als je die analyse dagelijks wilt herhalen, met duizenden productgroepen tegelijk? Dan heb je AI nodig. En dan heb je het raamwerk nodig als fundament waarop die AI zijn werk kan doen.

De functies die als eerst worden gerobotiseerd zijn geen verrassing: communicatie, marketing en verkoop. Het contact met honderden, duizenden en soms miljoenen klanten tegelijk kan simpelweg niet meer handmatig worden bijgehouden. De snelheid die daarvoor nodig is en de context die daarbij hoort, overstijgen de menselijke intelligentie. Dat vraagt om AI. Maar die AI heeft context nodig. Die context komt uit het raamwerk.

Wil je marketing-, communicatie- of verkoopactiviteiten via AI uitvoeren? Dan moet je de aanwezige data valideren, verrijken, profileren, segmenteren, matchen, lokaliseren en vertalen naar beslissingen. Daar heb je het raamwerk voor nodig. Ben je daar nog niet mee begonnen? Begin daar dan als de wiedeweerga mee.

AI vervangt het oordeel niet het versterkt het

Er is één misverstand dat hardnekkig blijft bestaan: dat AI het denkwerk overneemt. Dat is onjuist. De winnende formule is altijd een combinatie van een slimme machine én menselijke intelligentie. Niet de strijd tegen de robot, maar de samenwerking met de robot.

In de dagelijkse praktijk neemt AI steeds vaker het uitzoekwerk uit handen. Dat is geen bedreiging. Dat is winst. Op die manier houd je tijd over om je te focussen op de complexere vraagstukken en processen die nog niet vlekkeloos verlopen. Een goed advies behelst meer dan een juiste analyse. Het gaat om inlevingsvermogen en het stellen van de juiste vragen. Dat doe je aan de hand van het raamwerk dat de organisatie stuurt. AI levert de data en de patronen. De bestuurder levert het oordeel en de strategie.

Angst is een slechte raadgever. Wees nieuwsgierig en accepteer de verandering. Maar weet ook wat je doet: je zet AI in als instrument van het raamwerk, niet als vervanging van de strategie die het raamwerk voortbrengt.

Van raamwerk naar volledig geautomatiseerd besturingssysteem

Hier bereikt de stelling zijn logische eindpunt. Een modern besturingssysteem draait niet op handmatige commando’s. Het automatiseert, het leert, het stuurt bij zonder dat je er de hele dag bij hoeft te zitten. Het Business Acceleration Framework evolueert op precies dezelfde manier. En AI is de drijvende kracht achter die evolutie.

Het Business Acceleration Framework wordt gerobotiseerd. Het digitaal vermogen wordt volledig automatisch aangestuurd. Analisten kijken van moment tot moment mee of aan de vijf doelen wordt voldaan. Er wordt direct bijgestuurd en ingegrepen waar nodig. AI zoekt de relaties binnen de vijf doelen. Machine learning optimaliseert de processen continu. Automatische analyses en beslissingen aan de hand van het raamwerk worden voor iedere organisatie in elke industrie een alledaags instrument.

Dit is niet de toekomst. Dit is de weg die al in gang is gezet voor elke organisatie die het raamwerk serieus neemt en AI niet als speeltje maar als strategisch instrument inzet.

De bestuurskamer als systeembeheerder

Als een besturingssysteem eenmaal draait, lijkt het onderhoud eenvoudig. Dat is een gevaarlijke illusie. Een OS heeft updates nodig. Het vraagt om monitoring. Het vraagt om ingrijpen als processen afwijken. Met AI in de mix is dat niet anders. Het wordt eerder urgenter.

Als bestuurders eenmaal aan de slag zijn gegaan met het raamwerk, lijkt het alsof ze achterover kunnen leunen. Niets is minder waar. Continu monitoren zij de complexiteit van de organisatie. Zij grijpen in wanneer de instellingen, de vooraf bepaalde doelen en de doelstellingen beginnen af te wijken van de realiteit. Zo zorgt de bestuurder ervoor dat alle bedrijfsonderdelen optimaal functioneren en het bedrijf gezond blijft.

De bestuurskamer is daarmee de systeembeheerder van de organisatie. Niet de tech-afdeling. Niet de marketingmanager. De hele top draagt verantwoordelijkheid voor een optimaal werkend raamwerk. Het succes begint in de bestuurskamer. En als AI er verkeerd op wordt ingezet, zonder raamwerk, zonder context, zonder gezamenlijke doelen, dan begint het falen daar ook.

Zonder OS vlieg je niet naar de maan ook niet met AI

Je kunt niet op een fiets naar de maan. Organisaties die vasthouden aan losse tools bij verschillende afdelingen, aan spreadsheets die niemand deelt, aan data die in silo’s blijven liggen, zij fietsen. Ondertussen bouwen hun concurrenten raketten en lanceren ze. AI is de raketmotor van dit tijdperk. Maar een motor zonder lanceerplatform stijgt niet op.

Het Business Acceleration Platform, met de Business Acceleration Roadmap als shuttle, het Business Acceleration Framework als brein, het Data Management Platform als brandstof en het Data Source Management als lanceerplatform, is de architectuur die een organisatie van de grond tilt. Zonder goed georganiseerd datalandschap blijf je gewoon op de aarde. Waar je concurrentie zich ook begeeft.

AI voegt daar nu een nieuwe dimensie aan toe — en de rekenkracht achter die AI is de afgelopen tien jaar exponentieel gegroeid, zoals AI-rekenkracht in tien jaar: wat de AI Index 2026 echt laat zien aantoont. Het maakt het raamwerk sneller, slimmer en meer zelfsturend. Maar het verandert niets aan de voorwaarde: data moet vrij stromen door de organisatie, silo’s moeten doorbroken zijn, en iedereen moet sturen op dezelfde vijf doelen. Dat is het besturingssysteem. AI is de update die het naar een volgend niveau tilt.

Dus: heeft jouw organisatie al een besturingssysteem? Of probeer je AI te installeren op een machine die nog geen OS heeft?

Het Business Acceleration Framework is het fundament. AI is de versneller. Samen vormen ze het Business Operating System van jouw organisatie. De enige vraag is: wanneer ga jij het installeren?

Gebaseerd op: Digitaal Vermogen (2018), vanAnaloognaarDigitaal.nu (2013), EDM en de Digitale Wereld (2015) en de posts en berichten van dit blog.

Het korte antwoord is: ja. Maar zoals bij vrijwel elke digitale ontwikkeling zit de waarheid in de nuance.

Het einde van silo-denken kan organisaties helpen om informatie toegankelijker te maken. Kunstmatige intelligentie versnelt dat proces. Toch betekent dat niet automatisch dat informatie plotseling voor iedereen bruikbaar wordt. Democratisering van informatie vraagt namelijk meer dan technologie alleen. Het vereist strategie, cultuurverandering en menselijk oordeel. AI is dus niet de oorzaak van democratisering. Het is de katalysator.

Silo’s als bron van informatie-ongelijkheid

In veel organisaties is informatie historisch gegroeid in afdelingen, systemen en databronnen. Marketing heeft zijn dashboards, sales zijn CRM, finance zijn rapportages en IT beheert de infrastructuur. Die structuur lijkt logisch, maar creëert een probleem: informatie-ongelijkheid. Wanneer data opgesloten zit in verschillende systemen of bij externe leveranciers, kan een groot deel van de organisatie er simpelweg niet bij.

In EDM en de Digitale Wereld benadruk ik dat medewerkers dagelijks toegang moeten hebben tot relevante data. Die informatie mag niet verborgen blijven in afzonderlijke silo’s. Een organisatie die werkelijk digitaal opereert, een social business, zorgt ervoor dat medewerkers snel toegang hebben tot de juiste informatie.

AI als versneller van gedeelde kennis

AI wordt vaak gepresenteerd als een technologische revolutie. In werkelijkheid is het vooral een versneller van een proces dat al langer gaande is: de digitalisering van organisaties. De echte waarde van AI ontstaat namelijk niet in de technologie zelf, maar in de combinatie van technologie, data en context.

Wanneer data opgesloten blijft in silo’s kan AI weinig betekenen. Zodra data echter vrij kan stromen, kan AI inzichten genereren die voorheen verborgen bleven. Net zoals eerder gebeurde met cloud en social media ligt de macht niet bij degene die de technologie bouwt, maar bij degene die haar weet te verbinden met data, context en relaties. De rekenkracht achter die AI-systemen is de afgelopen tien jaar exponentieel gegroeid — wat de Stanford AI Index daarin jaar na jaar heeft gedocumenteerd, lees je in AI-rekenkracht in tien jaar: wat de AI Index 2026 echt laat zien.

Van hierarchie naar netwerkorganisatie

De impact van AI raakt niet alleen technologie, maar ook organisatiestructuren. In een netwerkorganisatie stroomt informatie in meerdere richtingen. Digitale transformatie vraagt om een andere inrichting: iedere medewerker moet kunnen omgaan met data, technologie en digitale processen.

Analyse toegankelijk voor iedereen

Een van de meest interessante effecten van AI is dat analyse toegankelijker wordt voor niet-specialisten. AI neemt een groot deel van het uitzoekwerk over — niet het denken, maar het verandert wáár het denken plaatsvindt.

Democratisering met een kanttekening

AI maakt informatie niet automatisch democratisch. Organisaties moeten investeren in: het ontsluiten van data, het afbreken van silo’s, digitale vaardigheden en een cultuur van samenwerking. De echte kracht zit in de combinatie van menselijke empathie en digitale precisie.

Conclusie

Het einde van silo-denken kan de toegang tot informatie daadwerkelijk democratiseren. AI versnelt dat proces. Wanneer organisaties hun data openstellen en AI strategisch inzetten, ontstaat een organisatie waarin informatie beschikbaar is voor iedereen die haar nodig heeft.

Wil je weten hoe je jouw Digitaal Vermogen verder kunt uitbouwen met data en AI? Lees dan verder op dit blog.

Tien jaar geleden ging een van de meest ambitieuze bedrijven uit de geschiedenis van de dance-industrie failliet: SFX Entertainment. Het bedrijf van wijlen ondernemer Robert F.X. Sillerman probeerde een wereldwijd platform te bouwen rond elektronische muziek door festivals, promotors en digitale platforms samen te brengen in één ecosysteem. Ik schreef er onlangs een uitgebreide longread over.

Eenvoudig plan in theorie

Het plan was eenvoudig in theorie, maar revolutionair in uitvoering: bouw een wereldwijd netwerk waarin festivals, fans, content en data met elkaar verbonden zijn. Slechts enkele jaren na de beursgang op Nasdaq in 2013 ging het bedrijf failliet. Voor veel waarnemers was dat het bewijs dat de consolidatie van de dance-industrie een mislukking was. Maar tien jaar later blijkt iets anders.

Veel van de ideeën achter SFX, zoals fan-ecosystemen, een data-gedreven entertainment-organisatie en platform-strategieën, zijn inmiddels normale onderdelen van de strategie van de moderne hedendaagse entertainment-industrie.

Waarom SFX Entertainment belangrijk was

SFX Entertainment probeerde iets te bouwen wat vandaag normaal lijkt: een wereldwijd entertainment-platform rond een community van fans. Het bedrijf kocht festivals, promotors en digitale platforms om een geïntegreerd ecosysteem te creëren. Binnen dat model moesten:

• festivals de fysieke ontmoetingsplaatsen zijn
• digitale platforms fans het hele jaar verbinden
• data de strategische motor van het systeem vormen

Deze strategie was sterk geïnspireerd door eerdere ontwikkelingen in de dance-industrie zelf.

De dance-industrie als digitaal ecosysteem

Elektronische muziek ontwikkelde zich vanaf het begin als een netwerkcultuur. Tracks verspreidden zich via dj’s, clubs en later via internet-platforms. Fans ontdekten muziek online en reisden vervolgens de wereld over om festivals te bezoeken. Evenementen, zoals Tomorrowland, Sensation en Ultra Music Festival, groeiden uit tot wereldwijde festival-merken met een loyale fan-community.

Binnen organisaties, zoals ID&T, waar ik tussen 1992 en 2011 betrokken was, ontstond in die periode een belangrijk inzicht: festivals zijn niet alleen evenementen, maar platforms waar communities samenkomen. Het festival is het moment waarop de community fysiek samenkomt. Maar de relatie met fans wordt het hele jaar door onderhouden via content, media en digitale kanalen.

Van evenement naar ecosysteem

In de digitale economie verschuift waarde van producten naar netwerken van relaties. Dat geldt ook voor festivals. De economische waarde van een festival bestaat tegenwoordig uit meerdere lagen:

1. het evenement zelf
2. het festivalmerk
3. de community van fans
4. de data die uit faninteracties ontstaat

Samen vormen deze lagen een waardeketen: event → fan → data → digitaal vermogen → bedrijfswaarde

Deze structuur wordt steeds belangrijker in de entertainmentindustrie.

Waarom het model van SFX mislukte

Hoewel de strategische visie vooruitstrevend was, mislukte de uitvoering. De belangrijkste redenen:

• te snelle acquisities van bedrijven
• hoge schuldenlast
• onvoldoende integratie van technologie en data
• complexe organisatorische structuur

Het resultaat was dat het ecosysteem dat SFX wilde bouwen nooit volledig werd gerealiseerd. In 2016 vroeg het bedrijf faillissement aan.

Wat we vandaag kunnen leren van SFX

Tien jaar later is de kernvraag van SFX relevanter dan ooit: Hoe bouw je een entertainmentbedrijf rond de relatie met fans? De belangrijkste strategische lessen:

• Fans zijn het belangrijkste kapitaal – De waarde van entertainment-organisaties zit steeds vaker in hun community.
• Data vormt het fundament van de digitale strategie – Fan-interacties leveren inzichten die nieuwe verdienmodellen mogelijk maken.
• Ecosystemen zijn belangrijker dan losse evenementen – Succesvolle entertainment-merken bouwen een netwerk van content, platforms en communities.

De toekomst van festivals

De festivalindustrie ontwikkelt zich steeds meer richting platform-modellen. Organisaties investeren in:

• fan data
• digitale platforms
• content-ecosystemen
• community-ontwikkeling

Hierdoor veranderen festivals van een weekend evenement naar een doorlopend digitaal netwerk van fans.

Conclusie

Het verhaal van SFX Entertainment wordt vaak verteld als een mislukking. Maar tien jaar later blijkt dat de visie van het bedrijf juist vooruitliep op ontwikkelingen, die inmiddels de entertainmentindustrie domineren. Festivals zijn niet langer alleen evenementen. Ze zijn platforms waar fans, content en data dagelijks samenkomen.

De organisaties die de komende jaren succesvol zullen zijn, zijn niet noodzakelijk de bedrijven die de grootste evenementen organiseren, maar de bedrijven die het beste in staat zijn om digitale relaties met hun publiek op te bouwen. Daar ligt het echte digitale vermogen van de entertainmentindustrie.

Lees hier de volledige long read: Festivals, Fans en Digitaal Vermogen – tien jaar na SFX Entertainment

“If content is king, then context is god.” Gary Vaynerchuk zei het jaren geleden al. Ik haal die uitspraak nog steeds aan in boardrooms, tijdens colleges en in gesprekken met directies. Niet omdat het een pakkende oneliner is, maar omdat het de kern raakt van wat er vandaag structureel misgaat in marketing en communicatie. Content zonder context is digitaal afval. Laat me je meenemen in wat inzichten.

Tijdperk van content-inflatie

We leven in een tijdperk van content-inflatie. Iedere minuut verschijnen er duizenden posts, video’s, podcasts en nieuwsbrieven. Organisaties produceren content alsof het een doel op zich is geworden. De harde realiteit is echter dat het grootste deel daarvan digitale ruis is. Het bereikt niemand of het bereikt de verkeerde persoon op het verkeerde moment. Dat is geen probleem van creativiteit. Dat is een probleem van context.

Jarenlang werd ons verteld dat content koning is. Dat je alleen maar je verhaal hoefde te vertellen, zichtbaar moest zijn, consistent moest publiceren en dat de markt vanzelf zou volgen. In de huidige relatie-economie is dat een achterhaald idee. Content zonder context is als een liefdesbrief in een fles die je in de oceaan gooit. Het gebaar is sympathiek, maar de kans dat de boodschap aankomt bij degene voor wie hij bedoeld is, is verwaarloosbaar.

Context geeft betekenis

Context geeft betekenis aan content. Het gaat niet alleen om wat je vertelt, maar om wie je aanspreekt, wanneer je dat doet, via welk kanaal en in welke fase van de relatie iemand zich bevindt. In mijn boek Digitaal Vermogen definieer ik digitaal vermogen als rechten en niet-fysieke middelen bestaande uit digitale verbindingen en contextuele data, die een onderneming competitief voordeel in de markt geven.

Die definitie is niet toevallig zo geformuleerd. Het gaat niet om data alleen. Het gaat om data in samenhang, verrijkt met context. Data zonder duiding is een kostenpost. Data met context is een strategisch bezit.

Context maakt het verschil

Veel organisaties sturen nog steeds op oppervlakkige cijfers. Likes, views en impressies worden gepresenteerd als succesindicatoren. In werkelijkheid zijn het signalen zonder richting. Daarom ontwikkelde ik het Business Acceleration Framework, een raamwerk dat fungeert als de digitale cockpit van een organisatie. Net zoals een piloot niet vliegt op onderbuikgevoel, zou een bestuurder niet moeten sturen op zogenaamde ijdelheids-cijfers. Een organisatie heeft instrumenten nodig die inzicht geven in merkwaarde, reputatie, efficiëntie en economische potentie.

Binnen dat raamwerk draait het onder meer om het in kaart brengen van de werkelijke waarde van je fan- of klantenbestand. Zonder context zijn het slechts e-mailadressen in een database. Met context worden het mensen met gedragspatronen, voorkeuren en voorspelbare behoeften. Reputatie krijgt pas betekenis wanneer je weet wie je bereikt en hoe die doelgroep zich ontwikkelt. Marketing wordt pas efficiënt wanneer je begrijpt welke boodschap bij wie landt en waarom. Context maakt het verschil tussen hagelschieten en gericht sturen.

Context is het verbindende element

Wanneer je bestaande inkomstenstromen wilt versnellen, is context eveneens doorslaggevend. Als je weet dat een fan van een artiest jarig is en een uitgesproken voorkeur heeft voor een specifiek genre, dan stuur je geen algemene nieuwsbrief. Je stuurt een relevante aanbieding die aansluit bij zijn of haar profiel en zijn of haar moment. Dat is geen trucje, maar een uiting van relationeel denken. Vanuit diezelfde inzichten ontstaan ook nieuwe verdienmodellen. Innovatie komt niet voort uit willekeurige ideeën, maar uit het herkennen van patronen in gedrag en behoefte.

In mijn filosofie draait alles om de balans tussen kracht, macht en potentie. Kracht is het bereik van je netwerk. Veel organisaties beschikken over aanzienlijke kracht in de vorm van grote aantallen volgers of uitgebreide databases. Macht is het vermogen om dat netwerk in beweging te krijgen. Zonder context ontbreekt die macht. Potentie is de economische waarde van je digitale bezit. Wanneer kracht niet wordt omgezet in macht, blijft potentie een theoretische exercitie. Context is het verbindende element dat van bereik een businessmodel maakt.

Context en de verdieping en AI

De dance-industrie heeft hierin een voorsprong genomen. Artiesten als Hardwell en Armin van Buuren begrepen vroeg dat zij niet slechts dj’s waren, maar netwerken. Hun digitale strategie was niet primair gericht op directe verkoop, maar op het verdiepen van de relatie.

Door te analyseren waar fans zich bevonden, hoe zij consumeren en wanneer zij betrokken waren, werd content afgestemd op specifieke doelgroepen. Een fan in Zuid-Amerika die iedere livestream volgt, vraagt om een andere benadering dan een fan in Europa die evenementen bezoekt. Dat inzicht maakt het mogelijk om waarde te creëren op basis van relevantie. Zo transformeer je digitale interactie naar economische opbrengst.

Vandaag de dag wordt er veel verwacht van AI. AI kan inderdaad fungeren als een krachtige versneller, maar alleen wanneer zij gevoed wordt met de juiste context. Zonder heldere merkwaarden, doelgroep-inzichten en strategische doelstellingen produceert AI generieke output. Met de juiste input wordt het een instrument dat patronen herkent, relaties verdiept en besluitvorming ondersteunt. Technologie is nooit de strategie. De toepassing ervan bepaalt de waarde.

Conclusie

De kern is eenvoudig, maar niet eenvoudig uit te voeren. Stop met het produceren van content om zichtbaar te zijn. Begin met het bouwen van context om relevant te worden. Investeer in systemen die data integreren en verrijken. Begrijp waarom gedrag plaatsvindt in plaats van alleen te registreren dat het plaatsvindt. Wanneer je dat doet, verandert de data van een kostenpost in een actief op de balans. Marketing verandert van een uitgave in een investering. Content verandert van ruis in rijkdom.

Content kan koning zijn, maar zonder context is die koning machteloos. Context bepaalt richting, relevantie en rendement. In de digitale economie is dat geen luxe, maar een voorwaarde voor bestaansrecht.

eSports wordt nog steeds vaak gezien als een sport in wording. Alsof het uiteindelijk dezelfde ontwikkeling zal doormaken als voetbal of basketbal: vaste competities, voorspelbare verdienmodellen en centrale governance. Dat frame is hardnekkig en in 2026 onjuist. Wie eSports blijft beoordelen met een sportlogica, kijkt naar de verkeerde indicatoren en mist wat deze sector daadwerkelijk blootlegt. In mijn long read over ‘eSports in 2026: van hype naar digitaal’ probeer ik duiding te geven.

Waarom eSports nog steeds verkeerd wordt begrepen

Het fundamentele misverstand rond eSports is dat het wordt beoordeeld alsof het een eindproduct moet worden. Winstgevende teams, stabiele leagues en stijgende kijkcijfers gelden daarbij als maatstaf voor succes. Maar eSports is nooit zo ingericht geweest. Het functioneert in een ander economisch domein, waarin schaal, data, distributie en eigendom leidend zijn.

Juist daardoor is eSports lastig te vergelijken met sport, maar tegelijk extreem leerzaam. Het maakt zichtbaar hoe digitale ecosystemen zich organiseren wanneer technologie, content en platforms samenkomen. Wie blijft wachten tot eSports “wordt zoals sport”, mist dat bredere perspectief.

Van hype naar herijking

De correctie van 2025 markeert geen breuk, maar een overgang. Zoals bij social media, streaming en de creator economy werd eerst schaal gebouwd, vaak te snel en met te veel kapitaal. Daarna volgde realiteitszin. Niet omdat de sector faalde, maar omdat duidelijk werd waar waarde daadwerkelijk ontstaat.

eSports is die fase inmiddels voorbij. Wat overbleef, is geen instortende markt, maar een scherper afgebakend ecosysteem. Minder gericht op zichtbaarheid, meer op duurzaamheid. Minder belofte, meer inzicht.

eSports is geen eindproduct

eSports functioneert niet als zelfstandige industrie, maar als infrastructuur binnen een breder digitaal ecosysteem. De economische waarde manifesteert zich zelden aan de oppervlakte. Niet in prijzengeld of winstgevende teams, maar in verlengde betrokkenheid, data-inzichten en distributieposities die elders worden verzilverd.

Dat verklaart waarom eSports zo vaak verkeerd wordt beoordeeld. De waarde zit niet aan de voorkant, maar in wat het mogelijk maakt. Precies dat maakt eSports strategisch relevant.

Eigendom en distributie veranderen alles

Een cruciaal verschil met traditionele sport zit in eigendom. In sport is het spel van niemand. In eSports is het spel software en dus eigendom. Publishers bepalen toegang, formats en levensduur. Platforms bepalen zichtbaarheid. Daarmee worden machtsverhoudingen expliciet en verschuift controle van instituties naar technologie en data.

Die machtsverschuiving wordt versterkt door distributie. Aandacht is gefragmenteerd, mobiel en algoritmisch gestuurd. Distributie is geen neutraal kanaal meer, maar een strategische positie. Autonomie ontstaat niet vanzelf. Ze moet actief worden georganiseerd. In eSports wordt zichtbaar wat veel sectoren pas later ervaren: afhankelijkheid van één platform betekent verlies aan zeggenschap, terwijl regie over distributie digitaal vermogen oplevert.

Wat eSports laat zien over waarde

Binnen eSports winnen individuen terrein. Creators blijken in veel gevallen duurzamer dan teams of competities. Niet door schaal, maar door relatie. Zij bezitten directe verbinding met hun publiek en zijn minder afhankelijk van formats of eigenaarschap. In een digitale relatie-economie is dat geen detail, maar een structureel voordeel. Vertrouwen blijkt waardevoller dan structuur.

Samen laten deze ontwikkelingen zien hoe waarde verschuift in een digitale wereld. Van bezit naar verbinding. Van instituties naar relaties. Van moment naar continuïteit. Juist daarom is eSports relevant voor sportorganisaties, media en merken die zelf niets met gaming doen.

In mijn long read over ‘eSports in 2026: van hype naar digitaal’ vermogen werk ik deze dynamiek volledig uit. Niet om eSports te promoten of te relativeren, maar om te laten zien wat deze sector blootlegt over digitaal vermogen, macht en waardecreatie.

De hype is voorbij. Wat overblijft, is inzicht.

Lees de volledige long read

Wie vandaag de dag met een taalmodel werkt, doet dat vaak met lichte verwondering. Je stelt een vraag, soms vaag, soms scherp geformuleerd en binnen enkele seconden verschijnt er een antwoord dat logisch klinkt, goed loopt en soms zelfs iets weg heeft van inzicht. Het voelt alsof er aan de andere kant iemand zit die luistert, nadenkt en reageert. Dat gevoel is begrijpelijk, maar ook misleidend. Want wat daar aan het werk is, denkt niet, begrijpt niet en heeft geen idee wat de volgende zin zal zijn wanneer hij aan de eerste begint.

De sleutel tot begrip

Die constatering is belangrijk, omdat ze ons helpt om taalmodellen op waarde te schatten. Niet als magische orakels, maar als gereedschap. En zoals bij elk gereedschap geldt: wie begrijpt hoe het werkt, gebruikt het beter. Dat geldt voor programmeurs, maar misschien nog wel meer voor bestuurders en managers die beslissingen moeten nemen over betekenis, inzet en strategie.

Van tekst naar waarschijnlijkheid

Een taalmodel begint niet met taal, zoals wij die ervaren. Woorden zijn voor mensen dragers van betekenis, beladen met context, emotie en ervaring. Voor een model zijn woorden dat niet. Een taalmodel ziet geen woorden, maar getallen. Dat is een ongemakkelijke gedachte, maar een noodzakelijke.

Je kunt het vergelijken met muziek. Wie een concert bezoekt, hoort melodie, ritme en emotie. Wie de opname technisch analyseert, ziet golfvormen, frequenties en amplitudes. Het concert en de grafiek beschrijven dezelfde werkelijkheid, maar op totaal verschillende niveaus. Zo werkt het ook met taalmodellen. Waar wij zinnen zien, ziet het model numerieke weergaven.

Voordat er ook maar iets gegenereerd kan worden, wordt jouw invoer opgebroken in kleine stukjes. Geen woorden, maar fragmenten van woorden, soms zelfs losse letters of spaties. Die fragmenten noemen we tokens. Het woord “organisatie” kan één token zijn, maar ook meerdere, afhankelijk van hoe vaak het voorkomt in de trainingsdata. Veelgebruikte woorden blijven intact, zeldzame woorden worden in stukken gehakt.

Dat lijkt misschien inefficiënt, maar het is een bewuste keuze. Het stelt het model in staat om flexibel met taal om te gaan, om nieuwe woorden te herkennen en om verschillende talen te combineren. Tegelijkertijd introduceert het ook beperkingen. Een limiet van vierduizend tokens betekent niet vierduizend woorden. Het betekent ruimte voor een bepaalde hoeveelheid numerieke informatie. Wie met taalmodellen werkt, merkt dat context letterlijk ruimte inneemt.

Die tokens worden vervolgens vertaald naar vectoren: lange rijen getallen die samen de “betekenis” van een token representeren. Betekenis moet je hier niet menselijk lezen. Het gaat niet om definitie of intentie, maar om positie. Elk token krijgt een plek in een abstracte ruimte met honderden of duizenden dimensies. Woorden die vaak in vergelijkbare context voorkomen, liggen dicht bij elkaar. Woorden die zelden samen voorkomen, liggen verder uit elkaar. Je kunt die ruimte zien als een gigantische landkaart zonder labels. Bergen, valleien en routes ontstaan niet omdat iemand ze zo bedacht heeft, maar omdat ze voortkomen uit gebruik. Het model weet niet wat een koning is, maar het weet wel dat “koning” zich vaak in de buurt van “macht”, “troon” en “koningin” bevindt. Betekenis is hier geen definitie, maar een relatie.

Context als richtingaanwijzer

Een van de grootste doorbraken in de ontwikkeling van taalmodellen is het vermogen om context te gebruiken. Niet alleen het laatste woord telt, maar alles wat daarvoor kwam. Dat klinkt vanzelfsprekend, maar technisch is het een enorme stap.

Oudere systemen lazen teksten, zoals wij een zin hardop voorlezen: van links naar rechts, woord voor woord, met een kort geheugen. Moderne taalmodellen werken anders. Ze bekijken de hele zin, of zelfs de hele tekst, in één keer. Elk token kan zich verhouden tot elk ander token. Dat mechanisme wordt aandacht of ‘attention’ genoemd.

Je kunt ‘attention’ vergelijken met een zoeklicht op een toneel. In een volle scène op het toneel staan tientallen acteurs. Toch weet je waar je moet kijken, omdat het licht de aandacht richt op een specifieke acteur die aan het woord is. Het taalmodel doet iets soortgelijks. Bij elk woord bepaalt het model: welke eerdere woorden zijn nu relevant? Waar moet ik mijn focus op leggen?

Dat is cruciaal voor begrip. Neem een eenvoudige zin waarin een verwijswoord voorkomt. Voor mensen is het meestal duidelijk waar “het” of “die” naar verwijst. Voor een machine is dat niet vanzelfsprekend. Dankzij ‘attention’ kan het model leren dat sommige woorden sterker met elkaar verbonden zijn dan andere, ongeacht de afstand ertussen. Die aandacht is niet eendimensionaal. Het model kijkt niet één keer, maar meerdere keren tegelijk, vanuit verschillende perspectieven. De ene aandacht richt zich op grammatica, de andere op betekenis, weer een andere op toon of stijl. Het is alsof er meerdere lezers tegelijk meekijken, elk met een eigen bril.

Geen plan, geen eindpunt

Een misverstand dat hardnekkig blijft bestaan, is het idee dat een taalmodel weet waar het naartoe werkt. Dat het een antwoord “in gedachten” heeft en daar naartoe schrijft. Dat is niet zo. Het model heeft geen doel, geen eindpunt en geen besef van samenhang, zoals wij dat kennen.

Het werkt stap voor stap. Of preciezer: token voor token. Na jouw invoer berekent het model de kansverdeling voor het volgende token. Niet één antwoord, maar duizenden mogelijke vervolgstappen, elk met een eigen waarschijnlijkheid. Het woord met de hoogste kans ligt voor de hand, maar is niet verplicht. Afhankelijk van de instellingen kan het model ook kiezen voor minder waarschijnlijke opties.

Dat is een belangrijk punt. De kwaliteit van de output zit niet alleen in het model zelf, maar ook in de manier waarop keuzes worden gemaakt. Een lage mate van willekeur leidt tot voorspelbare, veilige antwoorden. Een hogere mate van willekeur kan leiden tot creatievere, maar ook riskantere teksten.

Je kunt dat vergelijken met autorijden. Rijd je altijd exact volgens de navigatie, dan kom je veilig aan, maar ontdek je niets nieuws. Laat je soms ruimte voor omwegen, dan zie je meer, maar loop je ook meer risico of tijdverlies op. Het taalmodel maakt die afweging niet zelf. Jij, of de ontwikkelaar, bepaalt hoe strak of los de teugels staan. Zodra een token gekozen is, wordt het onderdeel van de context. Het model kijkt opnieuw naar de volledige tekst, inclusief het zojuist gegenereerde fragment, en herhaalt het proces. Zo ontstaat tekst. Niet als geheel, maar als een kettingreactie van waarschijnlijkheden.

Dat verklaart ook waarom lange teksten meer tijd kosten. Elke nieuwe stap vereist een herberekening van alles wat daarvoor kwam. Het model onthoudt niets in de menselijke zin van het woord. Het herinterpreteert voortdurend.

Training als vorming

Tot nu toe hebben we het gehad over wat er gebeurt op het moment dat een taalmodel tekst genereert. Maar dat kan alleen omdat er daarvoor een langdurig en intensief trainingsproces heeft plaatsgevonden. Je kunt training zien als opvoeding. Het model begint als een leeg vat, zonder kennis, zonder taalgevoel. Door enorme hoeveelheden tekst te analyseren, leert het patronen herkennen. Niet door uitleg, maar door voorspelling. Steeds opnieuw krijgt het een stuk tekst te zien waarin een woord ontbreekt. De taak is simpel: wat hoort hier waarschijnlijk te staan?

Door die oefening miljoenen en miljarden keren te herhalen, ontstaat er iets wat lijkt op kennis. Het model leert grammatica zonder regels, feiten zonder begrip en redeneringen zonder inzicht. Het weet niet waarom iets waar is, maar wel dat bepaalde uitspraken vaak samen voorkomen. Daarna volgt verfijning. Het model leert instructies volgen, leert wat gewenst gedrag is en wat niet. Menselijke feedback speelt daarbij een rol. Niet omdat het model die feedback begrijpt, maar omdat het de kansverdeling aanpast in de richting van wat wij acceptabel vinden.

Het resultaat is geen waarheid, maar bruikbaarheid. Het model wordt afgestemd op onze verwachtingen, normen en contexten. Dat maakt het inzetbaar, maar ook beperkt. Het blijft een afspiegeling van het materiaal waarmee het is getraind en de keuzes die tijdens die training zijn gemaakt.

Hallucinaties zijn geen fouten

Een van de meest besproken problemen van taalmodellen is het fenomeen dat ze soms overtuigend klinkende onzin produceren. Dat noemen we hallucinaties. Het woord suggereert iets menselijks, maar ook hier is de realiteit technischer. Het model verzint niets omdat het dat wil, maar omdat het dat kan. Als een foutieve bewering statistisch goed past in de context, zal het model die zonder aarzeling genereren. Waar wij stoppen omdat we twijfelen, gaat het model door. Omdat twijfel geen onderdeel is van zijn architectuur.

Dat is geen bug, maar een logisch gevolg van hoe het systeem werkt. Het model heeft geen intern waarheidsbesef. Het optimaliseert niet op juistheid, maar op waarschijnlijkheid. Wie dat begrijpt, begrijpt ook waarom context zo belangrijk is. Hoe beter de input, hoe kleiner de kans op plausibele onzin.

Hier raakt technologie aan strategie. Bestuurders die taalmodellen inzetten zonder begrip van deze dynamiek lopen risico. Niet omdat de technologie faalt, maar omdat verwachtingen verkeerd zijn afgesteld. Wie een machine, die werkt op basis van waarschijnlijkheid, behandelt als een feiten-machine, komt bedrogen uit.

Wat dit betekent voor organisaties

De echte vraag is niet hoe taalmodellen werken, maar wat dat betekent. Voor besluitvorming, voor onderwijs, voor communicatie en voor waardecreatie. We bevinden ons opnieuw op een kantelpunt waar technologie toegankelijker is geworden dan ons begrip ervan. Dat zagen we eerder bij social media, bij data en bij automatisering. Telkens weer ontstaat er een kloof tussen wat kan en wat begrepen wordt.

Taalmodellen zijn geen doel op zich. Ze zijn infrastructuur. Net zoals internet dat is, net zoals data dat is. Wie ze slim inzet, vergroot zijn digitale vermogen. Niet door alles te automatiseren, maar door mens en machine op de juiste manier te laten samenwerken. Het model doet waar het goed in is: patronen herkennen, tekst genereren, varianten voorstellen. De mens doet waar hij goed in is: duiden, kiezen, verantwoordelijkheid nemen. Pas daar ontstaat waarde.

Wie taalmodellen ziet als vervangers, mist de essentie. Wie ze ziet als versterkers, begrijpt hun potentieel. En wie begrijpt hoe ze werken, kan ze inzetten zonder illusies.

Tot slot

Er zit geen geest in de machine. Wat er wel zit, is een spiegel. Een spiegel van ons taalgebruik, onze patronen, onze aannames. Taalmodellen laten zien hoe voorspelbaar taal eigenlijk is. En hoe vaak betekenis voortkomt uit herhaling.

Dat is misschien een ongemakkelijke conclusie, maar ook een hoopvolle. Want als betekenis ontstaat uit context, dan hebben wij invloed. Niet door de machine slimmer te maken, maar door zelf scherper te denken, beter te formuleren en bewuster te sturen.

Digitale transformatie is nooit een technisch vraagstuk geweest. Het is altijd een menselijk vraagstuk gebleven. Dat geldt ook hier. Wie dat begrijpt, begrijpt niet alleen hoe taalmodellen werken, maar ook hoe ze passen in het grotere verhaal van digitale volwassenheid.

En dat verhaal is, zoals altijd, nog lang niet af.

Grote vragen zijn vaak gevaarlijk. Zeker als ze gaan over de toekomst van kunstmatige intelligentie. De vraag waar AI over vijf jaar staat, lijkt onschuldig, maar is dat zelden. Ze nodigt uit tot voorspellingen, tot stellige uitspraken en tot scenario’s die vooral iets zeggen over onze verwachtingen en angsten. In het huidige AI-klimaat worden die verwachtingen bovendien voortdurend gevoed door marketing, venture capital en doorbraken die door de media worden opgepakt.

Waarom de AI Index een interessant instrument is

Als je door al die informatie heen wil kijken raad ik je aan om de AI Index van Stanford regelmatig goed te bestuderen. Niet omdat het een toekomst voorspelt, maar omdat het dat expliciet weigert. De AI Index observeert. Meet. Vergelijkt. Jaar na jaar. Sinds 2017. En wie de rapporten niet incidenteel leest, maar structureel naast elkaar legt, ziet geen hype curve, maar een patroon ontstaan. Een patroon dat opvallend consistent is en dat zich steeds verder verdiept.

Dat patroon laat zien dat AI zich ontwikkelt, zoals elke fundamentele digitale technologie zich ontwikkelt wanneer zij volwassen wordt. De zichtbare magie verdwijnt langzaam naar de achtergrond, terwijl de structurele impact toeneemt. Dat is geen teken van afzwakking, maar van institutionalisering. En precies dat mechanisme vormt al decennia de kern van digitale transformatie, zoals beschreven in vanAnaloognaarDigitaal.nu, verdiept in Digitaal Vermogen en praktisch zichtbaar gemaakt in EDM en de Digitale Wereld.

Van belofte naar patroon: wat zeven jaar AI Index ons echt vertellen

Wanneer je de AI Index-rapporten van 2017 tot en met 2025 naast elkaar legt, valt één ding direct op. De toon is door de jaren heen niet extremer geworden, maar juist consistent. Waar vroege rapporten vooral focusten op doorbraken en potentie, verschuift de nadruk gaandeweg naar stabiliteit, schaal en impact.

De voorspelling die uit deze zeven jaar data naar voren komt, is opvallend nuchter. AI zal in de periode 2025 tot 2030 minder spectaculair ogen, maar structureel veel invloedrijker worden. De grote “wow-momenten” maken plaats voor stille integratie. AI verdwijnt uit de demo’s en nestelt zich in de infrastructuur van organisaties, economieën en overheden.

Dit patroon is herkenbaar. In vanAnaloognaarDigitaal.nu wordt digitale verandering beschreven als een proces dat begint met fascinatie en eindigt met vanzelfsprekendheid. Internet was ooit spectaculair, social media was ooit revolutionair en mobiele technologie was ooit disruptief. Pas toen deze technologieën saai werden, begonnen ze echt waarde te creëren. AI bevindt zich nu precies op dat kantelpunt.

Technische vooruitgang: van doorbraken naar consolidatie

De afvlakking van benchmarks als kenmerk van volwassenheid

Een van de meest consistente signalen in de AI Index is de afvlakking van benchmark-verbeteringen. Waar eerdere generaties modellen duidelijke sprongen maakten, laten recente rapporten zien dat de prestatieverbeteringen per generatie kleiner worden.

Een frontier model is een AI-model dat zich op het hoogste actuele prestatieniveau bevindt en alleen door een zeer beperkt aantal partijen kan worden getraind vanwege de extreme vereisten aan data, rekenkracht en kapitaal. Frontier-modellen komen steeds dichter bij elkaar te liggen. De zogenaamde ELO-gaps krimpen. In de wereld van AI wordt de ELO gap gebruikt om te meten hoeveel “slimmer” of nuttiger het ene model is ten opzichte van het andere. Veel open-source modellen proberen de ELO gap met de topmodellen van OpenAI en Google te dichten.

Dat betekent niet dat AI stopt met verbeteren, maar wel dat de aard van die verbetering verandert. Nieuwe benchmarks worden steeds sneller gehaald. Waar het voorheen jaren duurde voordat een benchmark relevant werd, is dat nu soms een kwestie van maanden. Dit wijst op een hoge mate van optimalisatie en standaardisatie.

In Digitaal Vermogen wordt dit gezien als een cruciale fase in waardeontwikkeling. Zolang technologie grillig en onvoorspelbaar is, blijft zij experimenteel. Pas wanneer prestaties stabiel en reproduceerbaar worden, ontstaat er ruimte voor schaal, automatisering en economische waarde. De AI Index laat zien dat AI zich precies in die fase bevindt.

Betrouwbaarheid boven intelligentie

Richting 2030 zullen we dan ook geen jaarlijks GPT-4-achtig schokeffect zien. De vooruitgang blijft, maar wordt gelijkmatiger. Verbeteringen vinden plaats in redeneren, geautomatiseerd gedrag (agents) en multimodaliteit. Maar vooral in betrouwbaarheid in de informatie geproduceerd met AI zal gaan toenemen. AI wordt minder verrassend, maar beter inzetbaar.

Dat lijkt misschien minder spannend, maar is precies wat organisaties nodig hebben. In vanAnaloognaarDigitaal.nu wordt digitale volwassenheid niet gedefinieerd door innovatiekracht, maar door voorspelbaarheid en consistentie. AI die meestal werkt is interessant. AI die “altijd” werkt, is economisch relevant.

Rekenkracht, schaal en efficiëntie: de fundamentele tweedeling

Training compute versus inference-kosten

Een van de meest concrete datasets in de AI Index gaat over compute, oftewel rekenkracht. De rekenkracht blijft exponentieel groeien en verdubbelt grofweg elke vijf maanden. Tegelijkertijd laten de rapporten zien dat prestaties van de hardware met circa 43 procent per jaar verbeteren en dat inference-kosten (red, de operationele kosten die gepaard gaan met het gebruiken van een getraind AI-model om voorspellingen te doen of antwoorden te genereren) in slechts twee jaar tijd meer dan 280 keer goedkoper zijn geworden. Wat tien jaar AI Index-data onthullen over de ontwikkeling van die rekenkracht, lees je in AI-rekenkracht in tien jaar: wat de AI Index 2026 echt laat zien.

Dit is geen detail, maar een structurele verschuiving. Het trainen van frontier-modellen wordt steeds duurder en complexer, terwijl het gebruik ervan steeds goedkoper en toegankelijker wordt. Dat leidt onvermijdelijk tot een tweedeling in het AI-landschap.

Aan de ene kant ontstaat een kleine groep spelers die zich bezighoudt met frontier-training. Dit is een oligopolistisch domein, gedreven door kapitaal, toegang tot rekenkracht en geopolitieke belangen. Aan de andere kant ontstaat een enorme groep organisaties die AI toepassen, integreren en benutten zonder ooit zelf een model te trainen.

AI bouwen versus AI gebruiken

Dit onderscheid is essentieel en sluit direct aan bij het gedachtegoed van Digitaal Vermogen. Digitale macht ontstaat niet bij degene die de technologie bouwt, maar bij degene die haar weet te verbinden met data, context en relaties. Net zoals bij cloud en social media verschuift de waarde van infrastructuur naar toepassing.

In de dance-industrie werd dit mechanisme al vroeg zichtbaar. De technologie om muziek te produceren werd goedkoop en toegankelijk, maar de echte waarde ontstond bij artiesten en organisaties die hun fan-relaties, content en data slim organiseerden. AI versnelt dit proces, maar verandert het principe niet.

AI, data en waarde in het ecosysteem

Waarom AI zonder context weinig waarde heeft

In Digitaal Vermogen wordt digitale waarde beschreven als een samenspel van data, content en context. AI voegt daar geen nieuwe categorie aan toe, maar fungeert als versneller. Zonder data is AI blind. Zonder context is AI betekenisloos.

De AI Index laat zien dat productiviteitswinst door AI vooral taak-specifiek is. Dat betekent dat AI geen autonome waarde creëert, maar bestaande processen versnelt. Pas wanneer die processen zijn ingebed in een ecosysteem van relaties, ontstaat er duurzame economische waarde.

Dit inzicht is fundamenteel. AI is geen product, maar een functie binnen een netwerk. Organisaties die AI los inzetten, zonder hun datahuishouding en context op orde te hebben, zullen weinig structureel voordeel behalen. Organisaties die AI koppelen aan hun digitale keten, bouwen digitaal vermogen op.

Arbeid en organisatie: herstructurering als logische uitkomst

Geen massa-werkloosheid, wel taakverschuiving

De AI Index is opvallend consistent in haar conclusies over arbeid. Er zijn geen aanwijzingen voor plotselinge massawerkloosheid. Wel is er duidelijke productiviteitswinst in bijvoorbeeld analyse, codering, kenniswerk en klantenservice. Die winst is echter taakgebonden, niet functiegebonden.

Dit betekent dat beroepen niet verdwijnen, maar veranderen. Taken verschuiven binnen rollen. Mensen worden ondersteund door AI, niet vervangen. Dit sluit naadloos aan bij de visie in vanAnaloognaarDigitaal.nu, waarin digitale transformatie wordt gezien als een herontwerp van processen, niet als een vervanging van mensen.

De echte kloof: organisatie versus organisatie

De AI Index impliceert iets wat zelden expliciet wordt uitgesproken. AI vergroot verschillen tussen organisaties en landen meer dan tussen individuen. Bedrijven die AI structureel inzetten, bouwen een voorsprong op. Bedrijven die dat niet doen, raken achterop.

Dit is geen technologisch probleem, maar een strategisch en organisatorisch probleem. Digitale volwassenheid wordt bepalender dan individuele vaardigheden. Waar je werkt, weegt zwaarder dan wat je kunt.

Geopolitiek: AI als machtsfactor

VS, China en Europa in perspectief

De AI Index laat een duidelijk geopolitiek beeld zien. De Verenigde Staten blijven leidend in frontier-modellen. China convergeert snel in kwaliteit en investeert grootschalig in infrastructuur. Europa onderscheidt zich vooral door regulering en normstelling, maar blijft achter in schaal.

Dit patroon is herkenbaar vanuit Digitaal Vermogen. Macht ontstaat niet alleen door technologische superioriteit, maar ook door het vermogen om spelregels te bepalen. Europa’s rol in AI lijkt sterk op haar rol in privacy en data. Minder schaal, meer normatieve invloed.

AI als strategische infrastructuur

Richting 2030 zal AI steeds meer worden gezien als strategische infrastructuur, vergelijkbaar met energie, chips en netwerken. Dat betekent dat AI niet langer een technologisch thema is, maar een beleidsdossier. Overheden, instellingen en bedrijven worden gedwongen om positie te kiezen.

Governance en regulering: van praten naar afdwingen

De institutionalisering van AI

Een van de duidelijkste trends in de AI Index is de explosie van AI-wetgeving en veiligheidskaders. De focus verschuift van abstracte ethiek naar concrete eisen rondom rekenkracht, frontier-modellen en veiligheidsdrempels.

Dit is een klassiek patroon in digitale transformatie. In vanAnaloognaarDigitaal.nu wordt beschreven hoe technologie eerst wordt verkend, vervolgens geadopteerd en uiteindelijk geïnstitutionaliseerd. AI bevindt zich nu in die laatste fase.

De verantwoordelijkheid verschuift naar modelbouwers, cloud-providers en infrastructuur-spelers. “Move fast and break things” verliest zijn legitimiteit. Niet omdat innovatie stopt, maar omdat de impact te groot is geworden.

Open versus gesloten modellen: convergentie in plaats van strijd

Van 8 procent naar 1 a 2 procent

De AI Index laat zien dat het prestatieverschil tussen open en gesloten modellen in één jaar tijd is gedaald van circa 8 procent naar 1 tot 2 procent. Dit is geen detail, maar een signaal van volwassenheid.

Open modellen verbeteren snel en vormen de ruggengraat van adoptie. Gesloten modellen blijven nog minder dominant aan de absolute frontiermodellen. Maar winnen terrein. Het resultaat is straks een hybride landschap.

Voor organisaties betekent dit dat technologische ideologie plaatsmaakt voor strategische afweging. Niet de vraag of een model open of gesloten is, maar of het past binnen het eigen ecosysteem en verdienmodel.

Wat de AI Index niet voorspelt en waarom dat belangrijk is

Geen AGI, geen instorting, geen sciencefiction

De AI Index voorspelt geen AGI binnen vijf jaar. Geen autonome superintelligentie. Geen instorting van menselijke arbeid. Wat zij wel laat zien, is AI als algemene infrastructuur en versterker van macht.

Dit is geruststellend en confronterend. De echte impact van AI zit niet in sciencefiction, maar in herverdeling van waarde, macht en aandacht. Precies zoals eerdere revoluties binnen de digitale wereld dat deden.

Conclusie: AI als versneller van digitaal vermogen

De komende vijf jaar markeren niet het einde van de AI-revolutie, maar het begin van haar institutionalisering. AI wordt minder zichtbaar, maar onontkoombaar. Minder spectaculair, maar fundamenteler.

Wie AI blijft zien als technologie, mist het punt. Wie AI begrijpt als versneller van digitaal vermogen, ziet wat er werkelijk gebeurt. De strijd gaat niet over modellen, maar over ecosystemen. Niet over intelligentie, maar over organisatie. Niet over hype, maar over volwassenheid. Dat is geen spannend verhaal. Maar het is wel het verhaal dat ertoe doet.

Bron van alle inizichten: AI Index | Stanford

AI in 2026 is geen hype meer, maar een infrastructuur die net zo basaal wordt als elektriciteit. Toch blijft Nederland achter (lees hier mijn longread ‘AI 2025 – Van belofte naar structuur‘). Terwijl AI wereldwijd wordt omarmd, behandelen veel organisaties het nog alsof het een gadget is. We leven in het breekpunt tussen experiment en implementatie. Wie nu niet schakelt, verliest straks definitief terrein aan organisaties die AI wel verankeren in hun digitale vermogen.

AI is niet langer een pilot

In vrijwel elke sector is AI uitgegroeid tot de onzichtbare motor onder processen, services en beslissingen. Wereldwijd gebruikt bijna negentig procent van de organisaties AI-toepassingen, maar in Nederland blijven te veel bedrijven hangen in testfases. Dat komt omdat AI nog steeds wordt gezien als innovatie, in plaats van als infrastructuur.

Maar zolang AI in 2026 niet wordt geïntegreerd in processen, governance en cultuur, bouwt een organisatie geen digitaal vermogen op. Het mist kracht, macht én potentie. Dat zijn de drie pijlers die ik al eerder beschreef in Digitaal Vermogen. Ze bepalen vandaag meer dan ooit hoe toekomstbestendig een organisatie is.

Wanneer technologie los blijft staan van de organisatie, wordt AI geen motor van groei, maar een versnipperd initiatief zonder meetbare waarde.

AI-agents versnellen productiviteit

De grootste doorbraak van 2025 is de opkomst van AI-agents: systemen die autonoom analyseren, beslissen en uitvoeren. Deze agents worden de kern van de intelligente onderneming. Wereldwijd experimenteert een kwart van de organisaties met deze systemen, maar Nederland staat nog in de kinderschoenen.

Toch ligt hier de echte waarde. AI-agents leveren geen paar procent efficiëntie op, maar zorgen voor een fundamenteel herontwerp van werk. Bedrijven die processen daadwerkelijk herijken, zien productiviteitswinst tot wel veertig procent. Dat is geen optimalisatie meer. Het is structurele transformatie.

Waarde ontstaat niet in de AI-tool

Veel organisaties focussen nog steeds op losse AI-tools. Maar net als in de dance-industrie ontstaat waarde pas wanneer technologie onderdeel wordt van een ecosysteem: een netwerk van data, context, vertrouwen en continue optimalisatie.

In de digitale wereld is de relatie-economie leidend. Technologie ondersteunt, maar de structuur bepaalt de impact. Een AI-oplossing zonder fundament is niets meer dan een digitale gimmick. Een AI-oplossing binnen een goed ingericht ecosysteem? Dat is digitaal vermogen dat zich opstapelt.

Arbeidsmarkt verandert sneller dan organisaties

AI in 2026 zorgt voor een grote verschuiving op de arbeidsmarkt. Niet omdat banen verdwijnen, maar omdat werk verandert. Een deel van de functies krimpt, een ander deel groeit en bijna de helft van de cognitieve taken kan worden geautomatiseerd.

Dit is geen bedreiging voor werkgelegenheid, maar een kans voor organisaties die willen bouwen aan augmentatie (samenwerking tussen mens en machine, red.). Nieuwe rollen, zoals AI-engineer, AI-ethics officer en prompt-engineer worden cruciaal voor het nieuwe bedrijfsmodel. Bedrijven die hier nu niet op anticiperen, komen straks structureel kracht tekort.

Governance is geen rem op AI

Met de komst van de EU AI Act is een nieuw tijdperk aangebroken. Organisaties moeten AI niet alleen slim, maar ook verantwoord inzetten. Transparantie, uitlegbaarheid en governance lijken soms beperkend, maar in werkelijkheid vormen ze de voorwaarde voor schaalbare groei.

In een wereld waarin vertrouwen het meest schaarse goed binnen digitale ecosystemen is, wordt governance de turbo. Zonder vertrouwen heb je geen relaties. Zonder relaties geen digitaal vermogen. En zonder digitaal vermogen geen toekomst.

Europa moet kiezen: worden we speler of blijven we scheidsrechter?

De geopolitieke AI-orde is duidelijk: de VS domineert innovatie, China stuurt op schaal, en Europa schrijft de regels. Maar wie alleen regels maakt, speelt nooit mee. Projecten als GAIA-X en EuroHPC zijn belangrijk, maar onvoldoende zolang bedrijven en overheden niet investeren in echte AI-infrastructuren en rekenkracht.

GPU-capaciteit wordt steeds meer de nieuwe olie. Wie die capaciteit niet bezit of beheert, raakt afhankelijk. Digitale soevereiniteit begint daarom bij het versterken van je eigen ecosystemen. Niet bij het kijken naar wat anderen doen. Hoe de mondiale AI-rekenkracht de afgelopen tien jaar is gegroeid en wat dat betekent voor de machtsverhoudingen, lees je in AI-rekenkracht in tien jaar: wat de AI Index 2026 echt laat zien.

Conclusie: AI wordt vanzelf volwassen nu organisaties nog

De technologie heeft zijn belofte ingelost. AI in 2026 is volwassen, krachtig en overal beschikbaar. Wat nu komt, is moeilijker: de organisatorische transformatie. De vraag is niet meer of AI waarde levert, maar of organisaties in staat zijn die waarde structureel te verankeren.

Wie blijft pilotten, blijft hangen. Wie AI onderdeel maakt van het digitale vermogen, versnelt. De nieuwe eenvoud wacht niet.

De infrastructuur ligt klaar. De toekomst ook. Als je durft te bouwen.

Lees meer

• AI 2025 – Van belofte naar structuur
• De toekomst van Media en Entertainment: AI, Web3 en Immersieve Technologie als nieuwe standaard
• Column: Een AI-agent is net zo goed als de context die het creëert
• Blockchain 2020–2025: de hype voorbij – de infrastructuur van de toekomst

De huidige strijd tussen muzieklabels Warner en Universal en AI-muziekdiensten, zoals Suno en Udio, voelt als een déjà-vu uit het Napster-tijdperk. We zien opnieuw hoe technologie de gevestigde orde uitdaagt en het fundament van de muziekindustrie doet schudden.

Toch gaat het dit keer niet om het delen van mp3’s, maar om datasets en algoritmes die creatie zelf opnieuw definiëren. Waar Napster distributie ontwrichtte, schuurt AI tegen de kern van het creatieve proces aan. Precies daarom markeert deze nieuwe juridische strijd geen herhaling, maar het begin van een fundamenteel nieuw hoofdstuk in de digitale evolutie van muziek.

Déjà-vu met een twist

Er zijn van die momenten in de digitale geschiedenis waarop je het gevoel hebt een herhaling mee te maken. Een soort déjà-vu, maar dan met een twist. Dat gebeurde eind 2024 en 2025 opnieuw. De rechtszaken van de grote muzieklabels Warner en Universal tegen AI-muziekdiensten Suno en Udio deden de industrie collectief terugdenken aan de grote botsing tussen technologie en auteursrecht: Napster. De mp3-revolutie stond toen symbool voor de ontwrichting van het traditionele model. Vandaag is AI de kracht die het fundament opnieuw doet beven.

Maar wie goed kijkt ziet: dit is geen simpele kopie van het Napster-verhaal. Dit is een structurele verschuiving. Niet alleen in het recht, maar vooral in de manier waarop waarde wordt gecreëerd in het digitale ecosysteem. Een thema dat in Digitaal Vermogen centraal staat. Technologie dwingt de muziekwereld opnieuw om het businessmodel, het asset-denken en de relatie met fans en artiesten te herijken.

Napster als blauwdruk

Toen Napster eind jaren ’90 werd gelanceerd, voelde het als een bevrijding voor muziekliefhebbers en als een nachtmerrie voor labels. Gebruikers deelden één-op-één kopieën van mp3’s, zonder enige toestemming. Het was de eerste keer dat een technologie het distributiemodel volledig bypasste. De industrie reageerde voorspelbaar: met juridische mokerslagen. Napster wist dat er grootschalige inbreuk was, verdiende eraan, en faciliteerde het delen van volledige, identieke bestanden. De basis voor indirecte en afgeleide auteursrechtinbreuk was duidelijk.

Napster werd uiteindelijk de nek omgedraaid, maar het momentum van digitale distributie niet. Binnen enkele jaren ontstonden iTunes, daarna streaming met Spotify en uiteindelijk groeide er een nieuw ecosysteem waarin artiesten en labels samenwerkten met de technologie die ze eerst bevochten. Het patroon werd duidelijk: eerst afweer, dan acceptatie, daarna integratie.

Dat is hoe ecosystemen werken, zoals ik eerder schreef in Digitaal Vermogen: technologie verandert de spelregels en dwingt een industrie om haar waarde opnieuw te definiëren. De partijen die het snelst begrijpen hoe ze een rol kunnen spelen in het nieuwe landschap, winnen de toekomst.

AI-muziek vandaag

Fast forward naar 2024–2025. De nieuwe disruptor heet muziek gemaakt door AI. Suno en Udio beloven dat elke gebruiker binnen seconden tracks kan genereren: van realistische popmuziek tot vocalen die angstig veel lijken op bekende artiesten. Het juridische conflict draait nu niet om het kopiëren van mp3’s, maar om twee nieuwe fronten:

1. De trainingsfase

AI-modellen worden gebouwd op enorme hoeveelheden data. Labels stellen dat Suno en Udio massaal, systematisch en zonder toestemming hun catalogi kopieerden om modellen te trainen. Dat is grootschalige data-extractie.

2. De outputfase

De AI zelf genereert audio die soms zo dicht tegen bestaande muziek aanzit dat het voelt als een afgeleid werk. Klonen van stemmen van bekende artiesten, consonante reeksen akkoorden binnen harmoniëen, die verdacht bekend klinken of productie-stijlen die vrijwel identiek zijn.

Dat roept nieuwe vragen op:

• Is modeltraining op beschermde muziek zonder licentie een inbreuk op zich?
• Is AI-output een nieuw werk of een derivaat?
• Valt training onder fair use (VS) of TDM-excepties (EU)?
• Wie bezit eigenlijk het digitale vermogen dat zo’n AI creëert?

Het is precies het soort machtsvraagstuk dat ik beschreef in vanAnaloognaarDigitaal.nu: wie bouwt waarde op in het digitale domein, wie heeft eigendom over data en wie mag de economische waarde verzilveren?

De nieuwe licentie in de muziekindustrie

Wat opvalt in de aanklachten: rechthebbenden hameren op een cruciaal onderscheid dat in de digitale wereld vaak vergeten wordt: publiek beschikbaar is niet hetzelfde als vrij te gebruiken. Het feit dat iets op Spotify staat, betekent niet dat je de muziek mag ‘oogsten’ voor je dataset.

In Europa geldt zelfs: voor commerciële text-and-data-mining (TDM) moeten rechthebbenden expliciet toestemming geven, tenzij ze een opt-out hebben gepubliceerd. Dat verandert training in een onderhandelingsobject, vergelijkbaar met hoe streaming in de jaren 2000 een volledig nieuwe inkomstenstroom werd.

We zien nu dat labels:

• Trainingstoestemming als aparte licentie aanbieden.
• Artiesten contractueel laten vastleggen of hun werk door AI-modellen mag worden gebruikt.
• Royalty-modellen ontwikkelen die gelinkt zijn aan dataset-bijdragen.

Met andere woorden: datasets worden assets. Digitale bouwstenen. Licentieerbaar, schaalbaar, voorspelbaar. Precies de manier waarop digitaal vermogen werkt. Wie de beste dataset bezit, bezit de nieuwe waarde.

Controle is meer waard dan een overwinning

Als je puur naar het juridische kijkt, zouden labels kunnen proberen een precedent te forceren: een uitspraak waarin een rechter stelt dat AI-training op ongeautoriseerde content geen fair use is. Maar de risico’s zijn enorm. Een te brede uitspraak in het voordeel van AI zou hun machtspositie decimeren.

Daarom kiezen zowel Suno als Udio em de labels uiteindelijk voor hetzelfde pad als destijds na Napster:

• schikken,
• controleren,
• commercieel inpassen.

Voor labels heeft dit drie voordelen:

1. Er komt geld binnen — compensatie voor het verleden.
2. Ze houden regie — bij een schikking bepalen zij de voorwaarden voor toekomstig gebruik.
3. Ze claimen het ‘responsible AI’-narratief — een strategisch voordeel richting artiesten, politiek en media.

Voor AI-bedrijven is het minstens zo belangrijk:

• Ze voorkomen existentiële risico’s (verbod, monsterclaims).
• Ze krijgen legitimiteit (“gelicenseerde AI” verkoopt beter dan “grijs gebied”).
• Ze kunnen modellen bouwen op kwalitatief betere, geautoriseerde datasets.

In ecosystemen draait macht nooit om wie schreeuwt, maar om wie structureel bezit opbouwt. De labels begrijpen dat. De AI-spelers inmiddels ook.

Deals in plaats van oorlog

De afgelopen maanden zagen we een opvallende trend: de rechtszaken eindigden niet in vernietiging, maar in strategische allianties.

Warner Music Group × Suno

Na de schikking volgde direct een meer-jarige samenwerking. Suno gaat werken met gelicenseerde catalogi, artiesten kunnen opt-in kiezen en Warner profileert zich als innovator. Een klassiek voorbeeld van ecosysteem-denken: bedreiging wordt asset.

Universal Music Group × Udio

UMG stopte de rechtszaak en positioneert Udio nu als partner voor “licensed AI music experiences”. De nadruk ligt op controle, toestemming en het beschermen van artiesten—maar tegelijk op groei en nieuwe inkomstenstromen.

Het narratief is helder:

• AI-remixes of versies wordt een nieuwe productcategorie;
• AI-creaties door fans worden engagement-drivers;
• gelicenseerde datasets worden een economische motor.

In feite ontstaat er een nieuwe laag bovenop de catalogus, net zoals downloaden en streaming ooit een nieuwe laag was boven CD-verkoop.

Overeenkomsten met Napster en de grote verschillen

Wat hetzelfde is:

• Nieuwe technologie ontwricht het dominante businessmodel.
• De industrie reageert eerst defensief: rechtszaken, statements, zware taal.
• Daarna volgt een fase van integratie: deals, partnerships, nieuwe licenties.
• Rechtszaken fungeren als drukmiddel om spelregels te bepalen, niet als einddoel.

Het lijkt op de patronen die ik beschreef rond relatie-economie en machtsvorming binnen ecosystemen in mijn boeken: wie de connectie met fans en de infrastructuur van data bezit, bepaalt uiteindelijk de markt.

Wat fundamenteel anders is:

• Napster kopieerde bestanden. AI-modellen kopiëren statistische patronen.
• Napster faciliteerde identieke duplicatie. AI faciliteert synthetische creatie.
• Napster werd gesloten. AI-bedrijven worden ingekapseld, niet vernietigd.
• Toen was het doel bescherming. Nu is het doel: innovatie controleren en kapitaliseren.

Dit verschil is cruciaal. AI is geen distributie-technologie, maar een creatieve laag. Dat maakt het aantrekkelijker om samen te werken dan om te bestrijden.

AI wordt de nieuwe creatieve en distributie laag

Als je deze ontwikkeling bekijkt door de lens van Digitaal Vermogen, dan zie je direct wat er werkelijk gebeurt: de waarde verschuift naar de digitale lagen bovenop het oorspronkelijke product. Net als:

• Social media → nieuwe laag boven marketing
• Streaming → nieuwe laag boven distributie
• Data → nieuwe laag boven relatiebeheer
• wordt AI → een laag bovenop creatie, productie en fanbeleving.

Wat dit betekent voor artiesten?

• Ze krijgen controle over hoe hun stem, stijl en performance worden gebruikt.
• Ze kunnen nieuwe inkomsten halen uit AI-remixes, stems, fan-generated content.
• Ze worden meer dan ooit een netwerk: hun digitale identiteit wordt licentieerbare waarde.

Wat dit betekent voor labels?

• Ze worden dataset-beheerders — de curatoren van digitale assets.
• Ze krijgen een nieuwe inkomstenstroom, vergelijkbaar met publishing of sync.
• Ze kunnen creatie automatiseren en schaalbaar maken, zonder creativiteit te vervangen.

Wat dit betekent voor AI-bedrijven?

• Licenties worden een ‘license to operate’.
• Modellen worden beter door kwalitatief gecontroleerde data.
• De grijze markt verandert in een legitieme markt.

Wat dit betekent voor het bredere ecosysteem?

AI-muziek wordt geen bedreiging van de industrie, maar een extensie ervan. Mits de rechtenstructuur klopt. Dit is geen Napster dat bestanden opblies. Dit is een infrastructuurverschuiving die nieuwe waarde ontsluit.

Conclusie

Wat we vandaag meemaken lijkt op Napster in de emotie, maar niet in de werkelijkheid. De industrie herkent de dreiging, gebruikt juridische middelen om positie te claimen, maar kiest uiteindelijk voor integratie en innovatie. Dat is precies hoe digitale transformatie werkt: technologie verandert de spelregels, maar wie de juiste verbindingen maakt en het digitale vermogen opbouwt, wint.

AI wordt de volgende laag boven op de catalogus (en uiteindelijk een deel van de catalogus). Niet als vervanger van artiesten, maar als multiplier van creativiteit, fan-relaties en economische waarde.

De muziekwereld staat opnieuw voor een Napster-moment. Maar dit keer loopt het anders af. Niet omdat de technologie minder disruptief is, maar omdat de industrie geleerd heeft hoe ze moet meebewegen in een ecosysteem waarin data, content, connecties en digitale assets de kern van waarde zijn.

Lees ook

• Column: Het vacuüm van de muziekindustrie
• Het vacuüm van de muziekindustrie
• Lijstjes: Dance labels, DJ’s en Festivals
• Achtergrond: 4 tips zo wordt jouw organisatie klaar voor digitaal

Bronnen: A&M Records, Inc. v. Napster, Inc.; Contributory and Vicarious Liability for Peer-to-Peer File Sharing Services; A&M Records v. Napster (239 F.3d 1004); Udio-Complaint 6.24.241 (RIAA); Fair Use and the Origin of AI Training; Generative AI Training – US Copyright Office Report; Music Law and Artificial Intelligence; Why Major Labels Are Suing AI Music Startups Udio And Suno; Record Companies Bring Landmark Cases for Responsible AI; Suno & Udio vs de muziekindustrie – AI Music Lab; Universal Music Group en Udio schikking; Warner Music Group en Suno schikking; What Suno and Udio’s Licensing Deals Mean for Creators; A Napster Moment for AI?; Could AI Music Be the Industry’s Next Napster Moment?; Has AI Art Generated the Next Napster?

Noot van de auteur: Deze longread is gebaseerd op publieke jurisprudentie, recente nieuwsberichten, beleidsdocumenten en analyses van bronnen over de rechtszaken rond Suno en Udio. Daarnaast put de tekst uit inzichten uit eerder werk over digitale ecosystemen, businessmodellen en de impact van technologische innovatie op de muziekindustrie. De verantwoording dient om transparantie te bieden over de herkomst van feiten, interpretaties en contextuele duidingen binnen dit stuk.