Zes weken later zat het hele land thuis
De CEO’s van Anthropic, OpenAI, DeepMind en xAI zijn het zelden eens. Behalve hierover.
Het is februari 2020. Je hoort over een virus in China. Sommige collega’s maken zich zorgen, maar de meeste mensen denken: dat waait wel over. Zes weken later zit het hele land thuis.
Die vergelijking gaat rond in AI-kringen. Een virale analyse die 28 miljoen keer bekeken is, trekt precies die parallel: de meeste mensen zien het nog niet, maar de verschuiving is al begonnen. En wat die analyse bijzonder maakt is niet de mening van de auteur. Het zijn de namen die hetzelfde zeggen.
Want in de afgelopen weken hebben vier van de machtigste mensen in AI zich uitgesproken. Ze zijn het niet eens over wanneer. Maar ze zijn het allemaal eens over wat.
Vier stemmen, één boodschap
Elon Musk is het meest direct. Op 4 januari postte hij simpelweg: “We zijn de singulariteit binnengetreden.” Een paar uur later: “2026 is het jaar van de singulariteit.” Geen nuance, geen context. Klaar.
Sam Altman van OpenAI kiest voor een roadmap. In zijn essay “The Gentle Singularity” beschrijft hij een tijdlijn: 2025 was agents die echt cognitief werk doen. 2026 wordt systemen die met nieuwe inzichten komen. 2027: robots in de fysieke wereld. Zijn conclusie: “We zijn voorbij het punt van geen terugkeer. De lancering is begonnen.” Op een recente Q&A-sessie gaf hij toe dat AI-gestuurde wetenschappelijke ontdekkingen eerder dan verwacht al eind 2025 begonnen.
Dan Dario Amodei van Anthropic. Wie de vorige editie heeft gelezen, kent zijn essay “The Adolescence of Technology” al. Maar het is goed om even stil te staan bij wat hij concreet zegt: AI-systemen die slimmer zijn dan de meeste mensen op de meeste taken, mogelijk nog maar 1 tot 2 jaar weg. En hij beschrijft iets dat je even moet laten landen. De feedbackloop die nu op stoom komt, is mogelijk nog maar 1 tot 2 jaar verwijderd van het punt waarop de huidige generatie AI zelfstandig de volgende generatie bouwt.
Dus even concreet: de CEO van het bedrijf dat Claude bouwt, zegt dat zijn product binnenkort zichzelf kan verbeteren. Zonder menselijke tussenkomst.
En dan Demis Hassabis van Google DeepMind. De wetenschapper van het stel. Op het World Economic Forum in Davos stond hij naast Amodei op het podium en zei dat er misschien nog een of twee doorbraken nodig zijn. Zijn schatting: 5 tot 10 jaar. Huidige AI is volgens hem bij lange na niet op menselijk niveau.
Dat geeft ons het spectrum. Van “het is al begonnen” (Musk) via “1 tot 2 jaar” (Amodei) en “de lancering is gestart” (Altman) naar “5 tot 10 jaar” (Hassabis).
En hier zit de crux. Zelfs de meest voorzichtige schatting is 5 tot 10 jaar. Dat is geen “ooit, misschien.” Dat is binnen de looptijd van je hypotheek.
De 18-jarige die net zijn rijbewijs heeft
Amodei’s metafoor is de beste die ik dit jaar heb gehoord. Hij vergelijkt de mensheid met een tiener die bijna onvoorstelbare macht krijgt. De mensheid staat op het punt om bijna onvoorstelbare kracht in handen te krijgen, en het is volstrekt onduidelijk of onze sociale, politieke en technologische systemen volwassen genoeg zijn om ermee om te gaan.
Denk aan die 18-jarige die net zijn rijbewijs heeft. De auto staat klaar. De sleutels liggen op tafel. En hij wil meteen de snelweg op. Of hij daar klaar voor is, dat weten we eigenlijk pas als hij al achter het stuur zit.
En de cijfers onderbouwen dat. Onafhankelijke metingen laten zien dat AI een jaar geleden taken kon afmaken die een expert ongeveer 10 minuten zouden kosten. Nu zijn dat taken van bijna 5 uur. Die capaciteit verdubbelt elke 7 maanden, en recente data suggereren dat het richting elke 4 maanden gaat.
Dat is exponentieel. En exponentieel voelt altijd langzaam tot het opeens heel snel gaat.
Nog een concreet bewijs: OpenAI’s documentatie bij GPT-5.3-Codex stelt dat het model cruciaal was bij het bouwen van zichzelf. Het model hielp bij zijn eigen training en deployment. Bij Anthropic schrijft AI volgens Amodei al “veel van de code.” Eigenlijk bakt het brood zichzelf inmiddels. En dat is niet een toekomstscenario. Dat is nu.
Ondertussen liet ByteDance met Seedance 2.0 zien wat dat concreet betekent voor creatieve beroepen. Hun AI-videogenerator produceert cinematische video’s met native audio, dialoog en camerawerk. 90% bruikbare output versus een industrie-gemiddelde van 20%. Personages die consistent blijven over meerdere scenes. Als dit wordt geintegreerd in TikTok (meer dan een miljard gebruikers), praat je over de democratisering van filmproductie. Het platform moest de gezichtskloon-feature al pauzeren vanwege privacyzorgen, want fotorealistische digitale klonen van iedereen, dat werd zelfs de ontwikkelaars te gortig.
Wat dit voor jou betekent
Eigenlijk is de hamvraag niet of deze verschuiving komt. De hamvraag is wat jij ermee doet.
Amodei schat dat AI 50% van alle instapfuncties in kantoorwerk binnen 1 tot 5 jaar kan vervangen. Tegelijk voorspelt hij een economische groei van 10 tot 20% per jaar. Ter vergelijking: normaal is dat 2 tot 3%. Dus de taart wordt groter, maar de stukken worden radicaal herverdeeld.
Altman zegt dat GPT-5.2 in 74% van de gevallen werk levert dat mensen verkiezen boven dat van menselijke experts. Laat dat even bezinken. Niet 74% zo goed als. 74% beter dan.
Maar er is een paradox die je moet kennen. Teams die AI gebruiken schrijven 3x sneller code, maar shippen niet 3x sneller producten. De bottleneck is verschoven van het maken naar het beoordelen, coordineren en beslissen. De echte waarde zit niet meer in produceren. Die zit in weten wat er geproduceerd moet worden.
En waarom is dit belangrijk? Omdat dit niet alleen over technologie gaat. Het gaat over hoe jij je werk doet, morgen.
Dus als je consultant bent: je uurmodel komt onder druk. Als je concurrent hetzelfde rapport in een kwart van de tijd levert, wat is dan je onderscheidend vermogen? Je oordeelsvermogen. Je netwerk. Je ervaring met de context die geen AI kent.
Als je manager bent: denk na over je team. Altman beschreef het zo: een digitale collega waar je een uur werk aan kunt geven en die in 70% van de gevallen iets teruggeeft dat je beter vindt dan je zelf had gemaakt. Die collega bestaat nu al. De vraag is hoe je je team daaromheen organiseert.
Als je beleidsmaker of bestuurder bent: de regulering loopt achter. Hassabis gaf op Davos toe dat hij liever zou zien dat AI-ontwikkeling vertraagt, maar dat geopolitieke competitie (VS vs. China) gecoordineerde vertraging onmogelijk maakt. Dus wachten op regelgeving is geen strategie.
Wat je wel (en niet) moet doen
Eerste reflex van veel mensen: paniek of ontkenning. Allebei niet nuttig.
Wat wel nuttig is: begin vandaag met experimenteren. Niet volgend kwartaal, niet na die ene reorganisatie, niet als het “wat stabieler” is. Nu. Want er is wat Altman een onbenutte capaciteitsvoorraad noemt: zelfs zonder verdere verbeteringen zit er enorme waarde in de tools die je nu al hebt die je nog niet gebruikt. Altman zelf gaf toe dat hij zijn eigen werkwijze eigenlijk nauwelijks heeft aangepast, ook al weet hij dat hij veel meer met AI zou kunnen doen.
Dus als de CEO van OpenAI zijn eigen tools niet optimaal benut, dan is het geen schande als jij dat ook nog niet doet. Maar het is wel een signaal.
En dan een misschien verrassende kijk op het geheel. Die hele timeline-discussie? Minder relevant dan je denkt. Of het nu 2 jaar is (Amodei) of 10 jaar (Hassabis): in beide scenario’s moet je nu beginnen met voorbereiden. Het verschil is alleen of je 2 of 10 jaar hebt. En gezien hoe snel de eerste 2 jaar van ChatGPT voorbij zijn gegaan, zou ik niet op die 10 rekenen.
De eerlijkste samenvatting komt misschien van Musk. Op de vraag waarom hij doorgaat met AI-ontwikkeling ondanks de risico’s, antwoordde hij: “Zelfs als het niet goed zou aflopen, wil ik in ieder geval nog leven om het mee te maken.” Dat is geen motivational quote. Dat is de eerlijke versie van hoe de hele industrie opereert: niemand wil stoppen, want niemand wil het missen.
Maar goed. Jij bent waarschijnlijk geen CEO van een AI-lab. Jij hoeft niet te kiezen of de mensheid klaar is voor onvoorstelbare macht. Jij hoeft alleen te kiezen wat je morgen anders doet.
En als ik je daarbij zou adviseren: open die AI-tool die je al hebt. Geef hem een taak die je normaal een uur kost. Kijk wat eruit komt. Dat is de beste manier om te snappen waar we staan. Niet door essays van CEO’s te lezen, maar door het zelf te ervaren.
Ook het vermelden waard
Amerika gokt $1.000 miljard per jaar op AI De VS investeert nu meer dan $1.000 miljard per jaar in AI-infrastructuur: datacenters, chips en software. Dat is 3,5% van het Amerikaanse BBP, meer dan ooit werd uitgegeven aan elektriciteit of breedband. Alphabet alleen al plant $175 tot $185 miljard in 2026. En het is een bijna puur Amerikaans fenomeen: Europa en Japan komen niet in de buurt. De verschuiving uit dit artikel heeft een prijskaartje, en Amerika legt het op tafel.
AI-goldrush kost 72-urige werkweken De BBC beschrijft hoe AI-startups openlijk 70+ uur werkweken adverteren in hun vacatureteksten. “Insane speed” en “infinite curiosity” als vereisten, direct gevolgd door de waarschuwing dat je niet moet solliciteren als je niet bereid bent om elke week 70 uur te werken. De menselijke kost van de AI-race wordt steeds zichtbaarder.
White-collar workers stappen over naar traditionele beroepen The Guardian beschrijft hoe professionals in de VS hun carriere inruilen voor traditionele vakken nu AI hun werk overneemt. Schrijvers worden loodgieters, marketeers worden tuiniers. Ze accepteren lager salaris voor werk dat (voorlopig) niet geautomatiseerd kan worden. Ironisch genoeg bevestigt dit precies wat Amodei voorspelt.
Claude Code nu beschikbaar op Windows Anthropic lanceerde volledige Windows-ondersteuning voor Cowork, hun coding-agent. Feature parity met MacOS: file access, multi-step tasks, plugins en MCP connectors. Relevant, want de meeste kantooromgevingen draaien op Windows. Dit opent de deur voor professionals die geen MacOS gebruiken.