De AI Index als kompas: waarom AI tussen 2025 en 2030 minder spectaculair wordt en juist daarom alles verandert

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.

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