🔁 Bijna iedereen zet AI in op taken die hij zelf al doet. Dat scheelt tijd, en die tijd is welkom. Maar er komt niets nieuws bij. Je doet hetzelfde, alleen sneller. De echte winst zit in het werk dat je nooit bent begonnen. De controle die te duur was. De check die te saai […]
🎯 Ik was er trots op. Vijf of meer agents draaiend, ik switchend tussen tabbladen. Overal net op tijd om bij te sturen. Tot ik doorhad wat ik écht aan het doen was: ik micro-managede vijf medewerkers tegelijk. Verdeelde aandacht voelt als productiviteit. Maar niets krijgt nog mijn volle focus. Ook ik zelf niet. 📌
En toch kiest bijna iedereen daar blind voor. Alleen maar omdat de naam bekend is. 🐢 Topmodellen “denken” zichzelf suf. Duizenden tokens aan overpeinzingen voordat er één zin uitkomt. Daar bovenop komt de wachtrij: Enorme vraag, beperkte datacentercapaciteit. Resultaat: Je zit te wachten op een antwoord dat je in de helft van de tijd ook
Documentatie veroudert. Altijd. Bij mensen is dat een kwestie van tijd en tegenzin. Bij AI is het gewoon een ontbrekende stap in het proces. Kijk eens wat er typisch gebeurt: Je AI-agent zoekt uit hoe die module in elkaar zit, welk API-veld hij nodig heeft, wat de gevolgen waren van een onbekende keuze uit het
Een half jaar geleden was klagen over “domme AI” nog terecht. Nu niet meer. De grote modellen van vandaag zijn gemiddeld slimmer dan jij en ik. Toch hoor ik dezelfde klachten. Alleen zit het probleem inmiddels aan de andere kant van het scherm. Want als jij nog steeds de gedetailleerde instructies geeft die je vorig
Hoe groter een team, hoe meer tijd verdwijnt in afstemming. Een oude wetmatigheid uit de softwarewereld. En die geldt niet alleen voor mensen. Ook AI-agents betalen die tol. Kijk eens hoe het erin is geslopen: 🔹 Eerst één vraag, één antwoord.🔹 Toen een bouwer én een controleur tegen het zelf controleren.🔹 Daarna een coördinator die
Grote kans dat het antwoord “nee” is. En je bent niet de enige. Het verzamelen van skills is een hype geworden. Precies zoals we vroeger onze telefoons volpropten met apps, puur omdat het nieuw en hip was. Maar skills zijn geen apps. ⚠️ Apps draaien geïsoleerd, elk in hun eigen hoekje. Skills draaien allemaal tegelijk
Ik laat ‘m steeds vaker de vraag zélf bedenken. Klinkt gek, ik weet het. Maar probeer het eens: Geef data uit verschillende bronnen aan jouw favoriete AI en vraag simpelweg om een analyse. Wat er dan gebeurt, verrast me telkens weer. 💡 Er komen verbanden boven die ik zelf nooit had gelegd. Vragen die ik
Ik verwonder me er telkens weer over waar ik toe in staat blijk. Laatst liep ik in een privéproject vast op een algoritmische uitdaging. Door te sparren met AI kwam de oplossing boven: een Viterbi-decoder met Kalmanfilter. Oude kennis, diep weggezakt, waar ik nooit spontaan aan had gedacht. Het bouwen erna? Zo gepiept. En het
Want dit is wat er echt gebeurt: Elke medewerker huurt tegenwoordig met één prompt een heel team AI-agents in. Die agents stemmen af, controleren elkaar, en doen dubbel werk om elkaar niet te beïnvloeden. Mijn eigen tokenverbruik zie ik zo elke maand weer verder stijgen. Dat zijn dus geen tools meer. Dat zijn flexibele arbeidskrachten.
