Wat als werk verandert? Hoe blijven jij en jouw organisatie van waarde...

De laatste ontwikkelingen in een tijd van digitale collega’s, razendsnelle ontwikkelingen, interessante lessen en kansen die je nú kunt grijpen.

Of je nu projecten leidt, teksten schrijft, beleid maakt of de planning beheert: AI werkt steeds vaker met je mee. Of, als je niet oplet, in je plaats. Van OpenAI’s nieuwe redeneermachine o3, tot Claude die nu ook je inbox en agenda begrijpt, tot Mechanize een startup die álle menselijke arbeid wil vervangen: de AI-revolutie is niet langer toekomstmuziek, maar wordt meer en meer onderdeel van je werkdag.

In deze editie nemen we je mee in drie grote AI-ontwikkelingen die invloed hebben op hoe jij werkt, leert en beslissingen neemt. We laten zien waar de hype ophoudt en de realiteit begint.

Inhoud

• o3 is live: het nieuwe redeneren en AGI?

• Mechanize, de startup die alle werkende mensen wil vervangen door AI

• Google, van Slaapreus tot sprintkampioen

En in ons deel voor de betalende lezers onder meer

• o3 gebruiken zonder kopzorgen

• Anthropic brengt AI dichter bij jouw (werk)dag

• Prompting technieken deel 5

• Prompts ter inspiratie (o3 model en prompt techiek deel 5) voor onder meer:

  • Projectmanagement

  • Communicatie

  • Marketing

  • Sales

  • Secretarieel medewerkers

  • P&O / HRM (Personeel & Organisatie)

  • Learning & Development specialisten

  • Werving & Selectie medewerkers

  • Financiën & Budgetbeheer

  • Duurzaamheid & MVO

  • Management & leiderschap

  • Beleid

  • Risk Management

Heel veel plezier met het lezen.

O3 is live: het nieuwe redeneren en AGI?

Het is zover o3 is in de week voor pasen officieel gelanceerd en volgens sommigen luidt dat de komst in van AI met menselijke intelligentie. Maar zoals vaker in AI‑land is er een kloof tussen opgewonden tweets en nuchtere realiteit. Wat kan dit model écht, voor wie is het interessant en waar blijft al die rekenkracht eigenlijk?

Belangrijkste informatie

• Twee nieuwe modellen: o3 (vlaggenschip) en o4‑mini (zuiniger, sneller). Beide kunnen zelfstandig web‑zoeken, Python draaien, afbeeldingen analyseren en tools ketenen.

  • o3, het vlaggenschip, gericht op agentisch redeneren.

  • o4 mini, een lichtere, snellere (en goedkopere) variant.

• Multimodaal & Agentic: “Thinking with images”  beelden worden actief meegenomen in de denkstappen.

• Prestaties: 20 % minder grote fouten dan o1; 69 % op SWE‑Bench; 82,9 % op MMMU. Maar slechts 4 % op de nieuwe efficiëntietest ARC‑AGI‑2.

• Kosten & toegang:

  • o3 = $10 (input) / $40 (output) per miljoen tokens; o4 mini = $1,10 / $4,40.

  • Plus‑, Pro‑, Team‑gebruikers krijgen direct toegang; Enterprise/Education volgt. Afhankelijk van het abonnement heb je meer of minder interactie momenten met het model.

  • Gratis gebruiker? Kies ‘Think’ om o4‑mini te testen of diepgaand onderzoeken waarmee je 5 deepresearch onderzoeken met het o3 model per maand hebt.

  • Ontwikkelaars kunnen beide modellen direct via de API inzetten.

• Kritiekpunten:

  • hogere hallucinatiegraad dan voorgaande modellen.

  • forse rekencapaciteit nodig voor topresultaten.

  • twijfel over benchmark‑transparantie.

• Nieuw hulpmiddel: Codex CLI open‑source terminal‑agent

Handelingsperspectief: Behandel een AI‑agent als een nieuwe collega: geef duidelijke rolafbakening, definieer kwaliteits‑checks en monitor continu.
Inventariseer welke interne workflows (processen) baat hebben bij multimodale analyses, maar calculeer hallucinatierisico’s, kosten voor menselijke controle en rekenkosten in.

Waarom dit relevant is

O3 markeert de verschuiving van “grote taalmodellen” naar autonome, tool‑gebruikende ‘agents’. Daarmee verschuift de vraag weer wat meer van wat een model kan naar hoe je het inbedt in processen en welke controlemechanismen je inbouwt.

De diepte in van o3

Simulated reasoning staat centraal bij o3. o3 denkt stap‑voor‑stap en schakelt zelfstandig hulpmiddelen (capabilities) in zoals websearch, Python, beeldanalyse. Stel je vraagt naar het toekomstige energieverbruik van Nederland, dan:

1. Zoekt o3 realtime data.

2. Schrijft Python‑code voor een voorspelling.

3. Maakt een grafiek.

4. Legt de belangrijkste factoren uit.

Zowel o3 als o4-mini zijn multimodaal: handschrift, schetsen, screenshots vrijwel alles kan input zijn.

Gebruikers melden enthousiast dat o3 taken uitvoert zoals uitgebreide onderzoeksopdrachten, persoonlijke mini-cursussen maakt die dagelijks worden aangeboden, complexe codetaken uitvoert en zelfs gedetailleerde analyses levert op basis van volledige boeken en uitgebreide meetingtranscripts.

De cijfers: prestaties & prijzen

De modellen van OpenAI afgezet tegen 2 andere recente modellen van Anthropic en Google.

• o3: OpenAI’s meest geavanceerde redeneermodel, sterk in complexe probleemoplossing, visueel redeneren en agentic toolgebruik.

• o4-mini: Kleinere, snellere en veel goedkopere variant van o3, met sterke prestaties in wiskunde, codering en visuele taken.

• Claude 3.7 Sonnet: Uitblinker in software-engineering en genuanceerd redeneren, met transparant denkproces. Kwaliteit van schrijven is iets terug gelopen in dit model.

• Gemini 2.5 Pro: Zeer sterk in contextbewaking (1M tokens), multimodale taken en wiskunde; goedkoper dan o3.

Benchmark‑controverse: FrontierMath

OpenAI claimde eerder dat o3 meer dan 25% scoorde op FrontierMath, maar onafhankelijke tests van Epoch AI tonen aan dat de publieke versie slechts ongeveer 10% behaalt. Het blijkt dat OpenAI voor eerdere tests de testers meer rekenkracht gegeven heeft waardoor die variant sterker was.

De bovenstaande benchmarks zeggen dus wel iets, maar het eind oordeel ligt altijd bij onszelf. Wat we wel kunnen concluderen is dat er een toenemende kwalitatieve lijn te zien is bij iedere nieuwe release. Ook de capablities (wat het model allemaal kan, zoals op het internet informatie tot zich nemen, afbeeldingen/beeld verwerken, audio verwerken e.d.) nemen toe.

Valkuilen en aandachtspunten

Hallucinaties nemen toe: Waarom o3 minder betrouwbaar blijkt

Opvallend genoeg hallucineert o3 méér dan eerdere modellen zoals o1 en o3-mini.
OpenAI’s eigen PersonQA-evaluatie geeft aan dat o3 een hallicunatie percentage heeft van 33%; bij o4-mini ligt dat zelfs op 48%. Eerdere modellen scoorden 16%. O3 hallicuneert dus ruim 2x zo vaak.

Externe onderzoekers bevestigen het probleem:

• Transluce ontdekte dat o3 acties verzint, zoals het zogenaamd uitvoeren van externe code.

• Stanford-professor Kian Katanforoosh meldt regelmatig verzonnen website-links.

Hallucinaties kunnen creatief zijn, maar ook problematisch bij kritische toepassingen. De oorzaak lijkt onbekend, OpenAI geeft aan dat o3 meer beweringen doet in het algemeen. Dit resulteert daarmee in zowel meer correcte als meer foutieve uitspraken. De hogere hallucinatiegraad is een trendbreuk in de almaar dalende trend. Dit leidt tot vragen zoals wat is nu de balans tussen precisie en productiviteit in AI-ontwikkelingen. Oorzaken kunnen zitten in zowel trainingsdata, veranderingen in architectuur of elders. Voor nu is de oorzaak dus nog onbekend.

Overige valkuilen en aandachtspunten zijn;

Valkuilen & aandachtspunten

1. Feitencontrole – De hogere hallucinaties vereisen extra controle.

2. Kostenbewaking – Intensieve toolgebruik kan duur zijn.

3. ‘Lui’ gedrag – Bij lange opdrachten mogelijk extra input vereist.

4. Privacy & soevereiniteit – Overweeg EU-cloud of on-premise.

5. Benchmark ≠ praktijk – Test het model in jouw context.

ondanks de kritiekpunten blijven er voldoende praktische toepassingen.

Concrete toepassingen die vandaag al direct mogelijk zijn

• Wiskundige probleemoplossing: o3 behaalt ongekende scores op de FrontierMath-test (ontwikkeld door Terence Tao). Het model breekt complexe problemen op in stap-voor-stap redeneringen en verifieert duizenden oplossingspogingen via een separaat controlesysteem

• Uitgebreid onderzoek: diepgaande analyses op diverse onderwerpen zijn kinderspel. Waar je eerder dagen aan het zoeken was kan je nu binnen enkele minuten tot soms wel 30-45 minuten fantastische onderzoeksrapporten krijgen. Gebruik een Generatief AI-Systeem, uit duurzaamheidsoverwegingen, uiteraard niet voor alles want het kost wel een enorme rekenkracht in datacenters en dus koelwater en stroom.

• Persoonlijke mini-cursussen: o3 kan je fantastisch inzetten voor gepersonaliseerde uitleg, lesmateriaalcreatie en administratieve automatiseringen in o.a. het onderwijs. Ook privé kan het studenten goed helpen. AI in het onderwijs wordt hiermee weer een stap beter. Nu nog de AI trainingen en opleidingen voor docenten (DigiBeter faciliteert die uiteraard).

• Complexe codegeneratie en debugging: Het model behoort tot de op 0,1% van menselijke programmeurs met een codeforces-score vergelijkbaar met de 175 beste ter wereld. Dit maakt het uitermate geschikt voor het automatisch debuggen van code of genereren van algoritmes.

• Data‑dashboards en beleidsadvies: We adviseren generatieve AI niet zomaar in te zetten voor beleidsadvies als je nog niet exact snapt hoe de informatie tot stand komt en het nog niet goed kan analyseren. Wel is het zeer goed in te zetten voor bijvoorbeeld een eerste analyse van complexe (openbare) rapportages en het samenvatten van bijvoorbeeld (openbare) beleidsadviezen. Ook kan je er perfect mee brainstormen en nog veel meer.

Voor ontwikkelaars biedt Codex CLI nieuwe mogelijkheden om AI direct in hun werkprocessen te integreren, zonder constant te hoeven switchen tussen een chatinterface en de terminal. De hype negerende is o3 toch echt weer vooruitgang. Redenerend vanuit de overheid, semi-overheid, onderwijs en andere instellingen waar data veiligheid, privacy en bedrijfsgeheimen wel wat waard zijn is kan je over ongeveer over een half jaar tot iets minder dan een jaar al deze functionaliteiten ook in Open-Source, Nederlandse of Europese AI verwachten. Het is het dus waard om ermee te experimenteren om de juiste vragen te stellen en te begrijpen wat er aankomt en hoe het jou kan helpen.

Meer over o3 in onze betaald content gedeelte

In ons betaald content gedeelte gaan we in op een voorbeeld prompt voor o3 en een mini stappenplan voor gebruik van o3 zonder kopzorgen. Daarnaast geven we een aantal prompts ter inspiratie.

Mechanize: de startup die alle werkende mensen wil vervangen door AI

De droom (en dreiging) van totale arbeidsautomatisering

Wat als AI niet langer een hulpmiddel is, maar de nieuwe werknemer? De startup Mechanize Inc., opgericht door AI-onderzoeker Tamay Besiroglu, heeft één missie: het volledig automatiseren van menselijke arbeid. Alle menselijke arbeid. Kantoorbanen, projectmanagement, zelfs digitaal handwerk. Dit is geen sciencefiction, het is hun businessmodel.

Mechanize werkt aan virtuele werkomgevingen waarin AI-agenten kunnen leren samenwerken, prioriteiten stellen, langlopende taken uitvoeren en zich aanpassen aan veranderingen – net als jij en ik op kantoor. Hun doel? Niet betere AI in een datacenter, maar AI die onze dagelijkse taken overneemt. Want menselijke arbeid vertegenwoordigt wereldwijd zo’n $60 biljoen per jaar. Waarom zou je daar niet op mikken?

Het klinkt revolutionair, maar dat is het eigenlijk niet. We schreven al eerder over agents en hoe je deze in je organisatie in kan zetten. Onlangs liet Alexander Klöpping bij Eva Jinek zien hoe agents samenwerken in een organisatie. De visuele uitwerking zoals in het filmpje is normaal niet nodig, maar het helpt voor de kijkers om het idee van agents te laten leven en begrijpen. In het geval voor TV hebben ze in zeer korte tijd een marketing bureau met specialisten opgericht waarmee ze een lancering van een boek konden ondersteunen. let op, voor bedrijven is dit vaak complexer onder andere omdat je niet zomaar al je informatie naar Amerikaanse bedrijven wilt sturen. Is dat foutloos? Nee zeker nog niet maar het laat goed zien waar we heen gaan en wat er allemaal al kan. Hieronder een ingekort en geknipt fragment uit de uitzending.

Wil je de hele video kijken? kijk dan hier

Dit roept natuurlijk ook vragen op:

• Wat blijft er over van menselijke werkervaring als AI alles doet.

• Wie profiteert van deze winst en wie betaalt de prijs.

• Moeten we machines niet ook belasten zoals Bill Gates heeft voorgesteld.

Van AI-agent tot collega (of concurrent?)

Mechanize maakt gebruik van simulaties die zo realistisch zijn dat AI's leren hoe je écht werkt. Via reinforcement learning worden ze opgeleid in digitale kantoren en virtuele samenwerkingsprojecten. Dit gaat dus verder dan een chatbot die je helpt bij je belastingaangifte. We hebben het hier echt over die digitale collega’s die jouw werk gaat overnemen.

Ironisch genoeg laat de praktijk iets anders zien. Neem de AI-helpdesk Sam, gebouwd door Cursor. Sam verzon laatst een compleet nepbeleid, met boze klanten en massale opzeggingen tot gevolg. De les? Voorlopig is de mens met onze menselijke foutjes toch iets betrouwbaarder dan AI-hallucinaties.

Waarom dit dan toch relevant is

De aankondiging van Mechanize valt niet zomaar uit de lucht. We zitten midden in een AI-revolutie die alles raakt. Dit loopt van overheid tot onderwijs, van zorg tot landbouw. AI belooft hogere productiviteit, betere dienstverlening en meer efficiëntie. In een tijd waarin we weer meer en meer op de kosten gaan letten en er gesproken wordt over een recessie is dit voor velen extra reden om te automatiseren. Maar de risico’s worden ook tastbaarder. Denk aan privacy, afhankelijkheid van Big Tech, groeiende ongelijkheid en verlies aan strategische autonomie.

Als zelfs de oprichter van het onafhankelijke Epoch AI nu zelf een AI-bedrijf lanceert met zulke radicale doelen, moeten we ons misschien afvragen; waren we al die tijd bezig met veilige AI-ontwikkeling of zijn ze in Amerika gewoon de markt aan het voorbereiden? Als ze de markt aan het voorbereiden zijn wat betekent dit dan voor Nederlandse en Europese organisaties? Wat betekent het voor onze economie?

Nederland en Europa zijn sterk afhankelijk geworden van buitenlandse technologie en die afhankelijkheid wordt problematisch als we niet oppassen. Want als AI straks echt werk overneemt en die AI komt uit de VS of China, dan vloeit de waarde van arbeid die voorheen werd gegenereerd in onze regio weg naar bedrijven die geen belasting betalen in Nederland, geen mensen aannemen in Nederland en geen verantwoordelijkheid dragen voor onze samenleving.

Wat gebeurt er als:

• software die hier HR-afdelingen automatiseert, straks van een Amerikaans model komt?

• gemeenten AI inzetten die in de VS is getraind en beheerd?

• scholen adaptieve lesmethoden draaien op Chinese AI-modellen?

Dan werken onze organisaties met buitenlandse ‘junior collega's’ die nooit naar de vrijdagmiddagborrel komen, maar wél onze banen inpikken. Onze data bedrijfsgegevens, klantinformatie, strategische inzichten worden verwerkt in infrastructuren buiten ons toezicht. De winst van deze automatisering stroomt naar Amerikaanse aandeelhouders. En onze Nederlandse bedrijven (als we die uberhaubt nog hebben want alles gebeurt dan zo’n beetje in Amerika) kopen straks AI-tools in die hun eigen medewerkers overbodig maken.

Werk zonder werkgelegenheid?

AI kan veel echter het creëert weinig banen op de plek waar het draait. Tenzij we het lokaal in Nederland en Europa gaan inkopen, beheren, onderhouden en we daarvoor onze eigen hardware e.d. hebben. Een geavanceerd taalmodel dat je beleidsstukken schrijft neemt niet alleen werk weg bij de tekstschrijvers het vervangt ook groeifuncties. Denk aan juniorfuncties waarin mensen leren, groeien, ontwikkelen. Zonder die instapfuncties droogt de arbeidsmarkt op van onderuit. We krijgen last van kennis erosie binnen de overheid en bedrijven want als AI alles initieert blijven we dan nog wat begrijpen van onze eigen processen? En onafhankelijkheid groeit want we rennen met zijn allen aan achter de buitenlandse tools, platformen en data-infrastructuur.

Laten we eerlijk zijn, hoe schaalbaar zijn we nog als iedereen met dezelfde Amerikaanse AI werkt? De kans is groot dat we straks wereldwijd dezelfde beleidsnota’s, sollicitatiebrieven en projectplannen lezen. Allemaal gegenereerd door dezelfde modellen, met dezelfde input. Uiteindelijk resultaat, minder banen, minder bedrijven, minder controle. Wat blijft er dan nog over van jouw bedrijf? Van onze werkgelegenheid? Van onze kenniseconomie?

• Gaan we AI inzetten als hulp of als vervanger?

• Wat doen we met onze juniorfuncties als AI deze overneemt?

• Hoe zorgen we ervoor dat we de juiste kennis, vaardigheden én ethiek in huis houden?

En niet onbelangrijk: hoe blijven we als Europa, als Nederland, zélf grip houden op technologie die steeds meer buiten onze landsgrenzen wordt ontwikkeld?

Een stille economische kolonisatie?

Er dreigt een nieuw soort kolonisatie: geen militair, geen monetair, maar een digitale kolonisatie met impact op ons werk, kennis, marktaandeel en controle. Net als bij eerdere vormen van afhankelijkheid geldt:

“ Wie niet bouwt aan eigen alternatieven, eindigt als afnemer van andermans visie. “

Mechanize laat zien hoe snel dat kan gaan. Hun visie: de economie automatiseren. Hun markt: $60 biljoen per jaar aan arbeid. Als Europa daarin slechts consument blijft (geen producent) verliezen we niet alleen banen, maar ook onze plek in het economische ecosysteem. Het automatiseren van arbeid door buitenlandse AI is economisch gezien een vorm van ‘digitale offshoring’. Alleen nu verdwijnen de banen niet naar een lageloonland, maar naar datacenters en ontwikkelteams buiten ons bereik. Zonder een sterk Europees alternatief, verliezen we niet alleen werk, maar ook zeggenschap, innovatiekracht én belastinginkomsten.

Tijd voor stappen vooruit maar ook bijschakelen en het juiste gesprek

De ambitie van Mechanize is indrukwekkend, maar ook ongemakkelijk. Misschien moeten we ons minder richten op het automatiseren van alles en meer op het versterken van wat ons uniek maakt: creativiteit, empathie, contextbegrip. Kortom: menselijkheid. We moeten het oppakken als belangrijk maatschappelijk thema dat een impact heeft op scholing, werk, werkgelegenheid, inkomen en de brede economie!

Willen wij als land en jullie als organisatie echt klaar zijn voor deze toekomst? Dan is het zaak om:

• Te investeren in AI-geletterdheid (weet wat AI wel en niet kan, de risico’s, kansen, technologie (hoe werkt het en waarom werkt het zo?) etc.)

  • DigiBeter heeft ook vanuit onze consultancy opleidingsplannen voor digitale geletterdheid o.a. rondom data en ai en verdere ondersteuning.

  • DigiBeter biedt ook consultancy voor de ondersteuning naar een goede, Nederlandse, soevereine oplossing. De oplossingen kosten soms iets meer, maar dat is een kleine prijs in vergelijking met de prijs die we anders waarschijnlijk als economie gaan betalen.

• Te kiezen voor transparante, ethische en duurzame AI-oplossingen die Soeverein ontwikkeld zijn.

• Te kijken naar SLM’s (Small Language Models) die op je eigen servers draaien of misschien nog meer lokaal (duurzamer en veiliger) op losse laptops (ja het kan echt, zelfs op die vaak relatief matige bedrijfslaptops) of andere devices georkestreerd vanuit een datacenter.

• En bovenal: kritisch te blijven op de beloftes van “volledige automatisering”.

Want eerlijk is eerlijk: als iedereen werkloos is, wie koopt er dan nog wat jouw AI maakt?

Wil je nu nog meer mensen bewust maken van de impact die AI gaat hebben op ons allemaal? Deel dan deze nieuwsbrief op je socials (zoals LinkedIn) en via mail met je collega’s en bekenden. Leuk als je de DigiBeter LinkedIn dan ook even refereert.

Google, van Slaapreus tot Sprintkampioen

Hoe Google met Gemini 2.5 Pro en Flash de AI-race hervormt

Belangrijkste Inzichten in één Oogopslag

• Google’s Gemini 2.5 Pro en Flash domineren benchmarks én prijzen

• AI wordt goedkoper, sneller én slimmer – het ‘bulkproduct’ tijdperk breekt aan

• Nederland moet strategische keuzes maken over digitale autonomie en duurzaamheid

Google is wakker en domineert

Begin 2025, de AI-kaarten worden grondig herschud. Google, lang een aarzelende reus in de AI-wedloop, lijkt zijn achterstand niet alleen in te halen, maar ook de toon te zetten voor wat komen gaat. Met de lancering van Gemini 2.5 Pro en Gemini 2.5 Flash grijpt Google het AI-leiderschap terug van OpenAI en Anthropic.

Waar Gemini 2.0 al krachtig was, is 2.5 Pro baanbrekend te noemen. Denk aan een contextvenster van één miljoen tokens (straks zelfs twee), menselijke prestaties in beeldanalyse en output met een snelheid van 195 tokens per seconde. Benchmarks als AIME 2025 (86,7%) en GPQA Diamond (84%) bevestigen: dit is het krachtigste redeneermodel tot nu toe.

Ook met de nu wat recentere introductie van Gemini 2.5 Flash wordt een volgende stap gezet. Een stap niet in kracht, maar in efficiency. Flash is het eerste model waarbij ontwikkelaars zélf bepalen hoeveel denkcapaciteit ze inkopen. Dat klinkt abstract, maar stel je voor: je AI kan “snel schaken” als snelheid telt, of diep nadenken als de taak dat vereist voor een fractie van de prijs van openAI’s o3 model waar we het eerder over hadden.

AI wordt hiermee steeds meer een commodity. Net als elektriciteit, je betaalt per gebruikseenheid. Dat is natuurlijk niet nodig als je niet de online AI’s gebruikt zoals wij altijd propageren, maar voor veel bedrijven van startups tot instellingen is dit een gamechanger. Want, waarom nog 15 dollar per miljoen tokens betalen, als het ook voor 60 cent kan? Je moet wel je prompting naar het model mogelijk opnieuw refinen, maar daarna pluk je daar de vruchten van.

Betekenis voor Nederland

Deze technologische sprong van Google komt op een kritiek moment. Nederland (en breder: Europa) staat op een kruispunt als het gaat om AI-strategie. De voordelen zijn evident: betere modellen, lagere kosten, hogere efficiëntie. De afhankelijkheid van Big Tech groeit even hard mee.

De vraag is dus niet alleen wat AI kan, maar vooral: van wie komt die AI? Welke voorwaarden hangen eraan vast?

Zoals ook al beschreven in eerder gepubliceerde artikelen moeten we als Nederland oppassen geen speelbal te worden van geopolitieke krachten. Als de meest geavanceerde AI’s straks alleen via Amerikaanse bedrijven toegankelijk zijn, raken we de grip kwijt op onze digitale infrastructuur én onze autonomie.

“Je wilt niet dat de AI die je organisatie aanstuurt, afhankelijk is van politieke spanningen elders in de wereld.”

AI voor iedereen – of voor enkelen?

Google’s Gemini-modellen maken AI krachtiger én toegankelijker. Dat betekent nog niet dat iedereen ze effectief kan inzetten. Zonder AI-geletterdheid en de juiste tooling e.d. blijven veel organisaties achter. De kloof tussen organisaties die AI begrijpen, kritisch toepassen en erop kunnen bouwen en zij die enkel “tools gebruiken”, groeit snel.

Voor Nederland ligt hier een kans én een risico. Lukt het ons om mensen op te leiden tot bewuste, ethisch onderlegde AI-gebruikers? Of laten we dat veld over aan anderen en lopen we straks achter?

Een kleine vergelijking tussen Pro en Flash

Om ze langs de andere modellen te zetten hebben we met AI een tabel gemaakt .

Wat is de Pareto grens en waarom Google die nu bezit

De Pareto grens is een economisch begrip dat in AI een heel concrete betekenis krijgt: het is de grens waarop je op geen enkel vlak kunt verbeteren zonder ergens anders op in te leveren. Simpel gezegd: een model dat én sneller én krachtiger én goedkoper is bestaat niet. Althans tot nu toe.

Gemini 2.5 Pro en Flash bezetten nu de volledige Pareto grens.
Dat betekent: de snelste modellen zijn krachtiger dan die van concurrenten en de krachtigste modellen zijn ook sneller en goedkoper. Geen enkel ander bedrijf heeft momenteel deze balans.

Het gaat verder dan de ‘simpele’ chatbots. Google heeft:

• Imagen 3 voor afbeeldingen

• Veo 2 voor video

• Chirp 3 voor spraak

• Lyria voor muziek

Een best historische situatie want waar AI-bedrijven elkaar eerder afwisselden in bepaalde benchmarks, heeft Google nu een breed scala aan topprestaties over álle categorieën. Hiermee gaan ze weer naar de tech allesheerser die ze waren voor OpenAI de wereld veroverde. Ze bieden het ook geregeld ‘gratis’ aan. Nu hebben ze weer de beste modellen met daarbij extreem brede gebruikersgroep met stevige infra en natuurlijk extreem veel data. Denk aan Youtube, Maps, Gmail, Google drive, onze zoekopdrachten en surfgedrag. Wat dit betekent voor de stappen bij de concurrentie blijft afwachten.

Om met onze collega’s en AI deze nieuwsbrief vol waardevolle inzichten te blijven maken, hebben we jouw steun nodig. Als betalende abonnee krijg je daarom exclusieve toegang tot extra content, zoals inspirerende prompts voor diverse thema’s, diepgaande analyses en het allerlaatste nieuws over AI-ontwikkelingen. Wil je een bepaald thema uitgelicht of heb je een specifieke vraag die breed relevant kan zijn? Dan behandelen we die daar voor je.

Schrijf je hier in of pas je abonnement aan voor verdere verdieping.

In het betaalde lezersdeel gaan we nog dieper in op:

• Hoe gebruik je o3 zonder kopzorgen.

• Hoe Anthropic met zijn nieuwste claude capabilities dichter in jouw werk en privé leven komt en wat dat voor jou kan betekenen in positieve zin.

• Waar je rekening mee zou moeten houden en Prompt Technieken les 5.

  • De techniek die we dit keer bespreken is Meta Prompting. We bespreken deze techniek o.a. in relatie tot eerder besproken technieken en we gaan in op de toepassingen.

Sluit je aan bij onze community van vooruitstrevende professionals en krijg niet alleen een voorsprong in kennis, maar help ons ook om deze updates mogelijk te blijven maken. Scroll verder en ontdek de bonusinhoud die speciaal voor onze abonnees is samengesteld. Doe mee en haal alles uit het tijdperk van AI!