Waarom AI-insiders 2026 zien als een kantelpunt

Technologie11 feb , 19:00doorJeroen de Hooge

De meeste mensen ervaren AI nog steeds als een slimme assistent. Handig voor het schrijven van teksten, het samenvatten van documenten of het genereren van ideeën. Maar binnen de AI-wereld klinkt een ander geluid. Daar wordt 2026 steeds vaker genoemd als een mogelijk kantelpunt.

Niet omdat AI “plotseling wakker wordt”. Maar omdat de snelheid waarmee het verbetert structureel verandert.De perceptiekloof tussen wat het publiek ziet en wat insiders ervaren, groeit snel. En precies dát maakt dit moment interessant.

De vergelijking die steeds vaker wordt gemaakt

Sommige AI-ondernemers vergelijken de huidige fase met begin 2020. Toen hoorde je hier en daar al over een virus in Azië, maar het leven ging gewoon door. Pas weken later werd duidelijk hoe groot de impact zou zijn.

Die vergelijking moet je niet letterlijk nemen. AI is geen pandemie. Maar het patroon – onderschatting in het begin, gevolgd door een snelle omslag – herkennen insiders wel.

In veel sectoren wordt AI nog behandeld als experimentele technologie. In techbedrijven zelf wordt het inmiddels ingezet als kerninfrastructuur.

Dat verschil in tempo is nieuw.

Wat is er technisch veranderd?

De grootste verschuiving zit niet in “betere antwoorden”, maar in autonomie. Waar AI tot voor kort vooral reageerde op losse prompts, zien we nu modellen die:

complexe taken end-to-end uitvoeren
zelfstandig code schrijven én testen
documenten analyseren en verbeteringen voorstellen
iteratief werken zonder menselijke tussenstap

Voor softwareontwikkeling is dit al zichtbaar. Ontwikkelaars beschrijven hoe AI van hulpmiddel is veranderd in uitvoerder. Niet alleen snippets code, maar complete toepassingen worden gegenereerd, getest en verfijnd.

En dit is geen theoretische roadmap. Dit gebeurt nu al binnen bedrijven die met de nieuwste modellen werken.

De versnellingslus: AI helpt AI verbeteren

Een fundamentele verandering is dat AI inmiddels meewerkt aan zijn eigen ontwikkeling. Modellen worden gebruikt voor:

debugging van trainingsprocessen
optimalisatie van modelarchitecturen
evaluatie van testresultaten
genereren van code voor volgende generaties systemen

Dat creëert een feedbacklus. Slimmere AI versnelt de ontwikkeling van nog slimmere AI.

Onderzoekers meten dit effect ook. Organisaties zoals METR analyseren hoeveel “werkuren” een AI-model zelfstandig kan afronden. Waar dit enkele jaren geleden minuten waren, gaat het inmiddels om urenlange taken. De trend laat een versnellend patroon zien.

Als die lijn doorzet, verschuift AI van assistent naar volwaardige digitale collega.

Waarom dit breder is dan tech

Het is verleidelijk om te denken dat dit vooral programmeurs raakt. Maar softwareontwikkeling was simpelweg het eerste doelwit omdat AI zelf afhankelijk is van code. De logische volgende stap zijn andere cognitieve beroepen:

juridische analyse
financieel modelleren
consultancywerk
marketingstrategie
technische documentatie
data-analyse

Steeds meer professionals melden dat AI nu taken uitvoert die voorheen junior- of mediorwerk waren. Dat betekent niet dat hele beroepen verdwijnen. Maar het betekent wél dat de structuur van werk verandert.

En dat is precies waar beleggers nerveus van worden. Softwarebedrijven die verdienen aan “seat-based pricing” of repetitieve kennisprocessen staan onder druk. Als één AI-systeem meerdere tools kan vervangen, verschuift de waarde in de keten.

2026 kan het jaar worden waarin deze herwaardering zichtbaar wordt in markten én organisatiestructuren.

Is dit overdreven?

Dat is de cruciale vraag.

AI maakt nog steeds fouten. Hallucinaties zijn niet verdwenen. Regelgeving loopt achter. Adoptie in traditionele sectoren kost tijd. Bovendien is capaciteit niet hetzelfde als implementatie. Een model kán iets, maar organisaties moeten processen aanpassen voordat het schaalbaar impact heeft.

Toch wijzen meerdere factoren in dezelfde richting:

De verbeteringen zijn niet lineair maar exponentieel.
Investeringen in AI-infrastructuur bedragen inmiddels honderden miljarden.
Grote bedrijven integreren AI diep in hun kernsystemen.
De nieuwste modellen zijn fundamenteel anders dan die van twee jaar geleden.

Het debat of AI “een hype” is, lijkt daarmee achterhaald. De discussie verschuift naar hoe snel de impact doorwerkt.

De AI-kloof wordt groter

Een belangrijk, maar minder besproken punt is de kloof tussen gebruikers.

Veel mensen baseren hun oordeel op gratis AI-versies of ervaringen uit 2023. Intussen werken bedrijven met geavanceerdere modellen die significant krachtiger zijn. Daardoor ontstaat een informatie-asymmetrie. Wie dagelijks experimenteert met frontier-modellen ziet een andere realiteit dan wie AI sporadisch gebruikt.

Dit kan leiden tot een scenario waarin:

vroege adopters enorme productiviteitsvoordelen behalen
bedrijven die te lang wachten marktaandeel verliezen
professionals die AI negeren structureel achterlopen

Niet omdat ze minder talent hebben, maar omdat hun productiviteit lager wordt in vergelijking met AI-versterkte collega’s.

Wat betekent dit voor professionals?

2026 als kantelpunt betekent niet dat iedereen werkloos wordt. Het betekent dat:

AI-gebruik een basisvaardigheid wordt
werkprocessen herontworpen worden rond AI
juniorrollen veranderen of verdwijnen
seniorrollen verschuiven naar toezicht, strategie en verantwoordelijkheid

De vraag verschuift van “neemt AI mijn baan over?” naar: "hoe herontwerp ik mijn werk rond AI?"

Wie AI ziet als bedreiging en afstand houdt, loopt risico. Wie AI ziet als vermenigvuldiger van eigen capaciteit, bouwt voorsprong.

Het grotere plaatje

Sommige AI-leiders spreken inmiddels openlijk over systemen die binnen enkele jaren “menselijk niveau” overstijgen op brede cognitieve taken. Dat klinkt futuristisch, maar binnen labs wordt dit als realistisch scenario besproken. Dat brengt geopolitieke vragen met zich mee: