We staan op een kantelpunt in softwareontwikkeling. De discussie gaat vaak over welke AI de beste code schrijft (Claude vs. ChatGPT) of waar die AI moet wonen (IDE of CLI). Maar dat is de niet de juiste vraagstelling.
Het probleem is niet het genereren van code. Het is de validatie ervan.
Als we AI omarmen als “Vibe Coders” – waarbij we de intentie aangeven en de AI de uitvoering doet – creëren we een enorme stroom aan nieuwe software. Een zwerm AI-agents kan in één minuut meer code genereren dan een senior developer in een week kan reviewen. De mens is de bottleneck geworden.
De oplossing is niet meer mensen. De oplossing is een AI Design Authority.
Traditioneel is de “Design Authority” een groepje architecten die eens per week of maand bijeenkomt om een ontwerp goed of af te keuren. In een wereld van high-velocity AI development is dat model hopeloos verouderd. Het is te traag en te reactief.
Als we overstappen op “Disposable Code” – software die we niet eindeloos refactoren, maar weggooien en opnieuw genereren als de eisen veranderen – dan verandert onze rol fundamenteel. We zijn geen metselaars meer die steen voor steen leggen. We zijn de architecten van de fabriek die de muren print.
Maar wie controleert of die muren recht staan?
Een AI Design Authority is geen persoon, maar een pijplijn. Een “Gauntlet” waar elke regel gegenereerde code doorheen moet vechten om productie te halen. Dit proces vervangt de menselijke code review niet met niets, maar met iets beters.
Het werkt in drie lagen:
1. De Uitvoerende Macht (De Generatie)
We vragen niet één AI om een oplossing, we vragen er drie. We laten Gemini 3, GPT-5 en een open-source model (zoals Llama) parallel werken aan hetzelfde probleem. Dit voorkomt tunnelvisie en doorbreekt de “luiheid” waar LLM’s soms last van hebben. Deze aanpak is ook wetenschappelijk onderzocht en toont aan dat je AI hallucinatie kan voorkomen en zeer lange ketens kunt bouwen zonder fouten
2. De Harde Filter (De Wet)
Hier is geen discussie mogelijk. Code moet compileren. Linters mogen niet klagen. En cruciaal: de Black Box Tests moeten slagen. We testen niet of de functie intern werkt (dat kan de AI manipuleren), we testen of het systeem aan de buitenkant doet wat het moet doen. Faalt de test? Direct de prullenbak in.
3. De Zachte Filter (De AI Jury)
Dit is de echte innovatie. De overgebleven oplossingen worden voorgelegd aan een gespecialiseerde “Voting AI”. Deze agent schrijft geen code, maar leest code. Hij is getraind op onze architectuurprincipes, security-eisen (OWASP, ISO) en compliance regels (EU AI Act).
Hij stemt: “Oplossing A is sneller, maar Oplossing B is veiliger en volgt onze microservices-architectuur beter.”
De winnaar gaat naar productie.
Dit model dwingt een scheiding der machten af die in veel teams ontbreekt.
project-description.md, rules.md, skills.md en principles.md), de harde eisen. De architect bepaalt wat we bouwen, wie het bouwt, hoe en waarom.Het bevrijdt ons van de tirannie van syntax-fouten en laat ons focussen op waar we goed in zijn: Systeemdenken. Waarheidvinding. Structuur en besluitvorming.
De vraag is niet of AI onze code kan schrijven. Dat onderwerp is al afgesloten. Code wordt grotendeel een wegwerp product.
De vraag is: Durf jij de controle over de code los te laten, om daarmee controle over de kwaliteit terug te winnen?
laat het me weten
TL;DR
Reinforcement Learning (RL) is een krachtige manier om modellen te bouwen die leren door te doen. In plaats van alleen te passen op historische data, optimaliseert RL beslissingen via beloningen en feedback loops—uit echte productie én uit simulaties. Het resultaat: modellen die blijven verbeteren terwijl de wereld verandert. Denk aan toepassingen van AlphaGo-niveau besluitvorming tot omzet- en winstoptimalisatie, voorraad- en prijsstrategieën, en zelfs aandelen-signalering (met de juiste governance).
Reinforcement Learning (RL) is een leeraanpak waarbij een agent acties neemt in een omgeving om een beloning te maximaliseren. Het model leert beleidsregels (“policy”) die op basis van de huidige toestand (state) de beste actie kiezen.
Agent: het model dat beslissingen neemt.
Omgeving: de wereld waarin het model opereert (marketplace, webshop, supply chain, beurs).
Beloning (reward): getal dat aangeeft hoe goed een actie was (bijv. hogere marge, lagere voorraadkosten).
Policy: strategie die een actie kiest gegeven een toestand.
Acroniemen uitgelegd:
RL = Reinforcement Learning
MDP = Markov Decision Process (wiskundig kader voor RL)
MLOps = Machine Learning Operations (operationele kant: data, modellen, deployment, monitoring)
Continu leren: RL past beleid aan wanneer vraag, prijzen of gedrag veranderen.
Beslissing-gericht: Niet alleen voorspellen, maar daadwerkelijk optimaliseren van de uitkomst.
Simulatie-vriendelijk: Je kunt veilig “wat-als” scenario’s draaien voordat je live gaat.
Feedback first: Gebruik echte KPI’s (marge, conversie, voorraad-omloopsnelheid) als directe beloning.
Belangrijk: AlphaFold is een deep-learning doorbraak voor eiwitvouwing; het RL-voorbeeld bij uitstek is AlphaGo/AlphaZero (besluitvorming met beloningen). Het punt blijft: leren via feedback levert superieure policies op in dynamische omgevingen.
Alphafold gebruikt een combinatie van Generative AI om in plaats van woord combinaties (tokens) te voorspellen een manier om GEN combinatie te voorspellen. Het gebruikt Reinforcement Learning om de meest waarschijnlijke vorm te voorspellen van een bepaalde eiwitstructuur.
Doel: maximale brutomarge bij stabiele conversie.
State: tijd, voorraad, concurrentprijs, traffic, historiek.
Actie: prijsstap of promotietype kiezen.
Reward: marge – (promokosten + retourrisico).
Bonus: RL voorkomt “overfitten” aan historische prijs-elasticiteit doordat het exploreert.
Doel: servicegraad ↑, voorraadkosten ↓.
Actie: bestelpunten en bestelgroottes bijsturen.
Reward: omzet – voorraad- en backorderkosten.
Doel: ROAS/CLV maximaliseren (Return on Ad Spend / Customer Lifetime Value).
Actie: budgetverdeling over kanalen & creatives.
Reward: geattribueerde marge op korte én langere termijn.
Doel: risico-gewogen rendement maximaliseren.
State: prijsfeatures, volatiliteit, kalender-/macro-events, nieuws-/sentimentfeatures.
Actie: positie-aanpassing (verhogen/verlagen/neutraliseren) of “geen trade”.
Reward: PnL (Profit and Loss) – transactiekosten – risicopenalty.
Let op: geen beleggingsadvies; zorg voor strikte risk limits, slippage-modellen en compliance.
Zo borgen we continuous learning bij NetCare:
Analyse (Analyze)
Data-audit, KPI-definitie, reward-ontwerp, offline validatie.
Train
Policy-optimalisatie (bijv. PPO/DDDQN). Bepaal hyperparameters en constraints.
Simulate
Digitale tweeling of market simulator voor what-if en A/B-scenario’s.
Operate
Gecontroleerde uitrol (canary/gradual). Feature store + realtime inferentie.
Evaluate
Live KPI’s, driftdetectie, fairness/guardrails, risicometing.
Retrain
Periodiek of event-gedreven hertraining met verse data en outcome feedback.
Klassieke supervised modellen voorspellen een uitkomst (bv. omzet of vraag). Maar de beste voorspelling leidt niet automatisch tot de beste actie. RL optimaliseert direct op de beslissingsruimte met de echte KPI als beloning—én leert van de consequenties.
Kort:
Supervised: “Wat is de kans dat X gebeurt?”
RL: “Welke actie maximaliseert mijn doel nu en op lange termijn?”
Ontwerp de reward goed
Combineer korte-termijn KPI (dagmarge) met lange-termijn waarde (CLV, voorraadgezondheid).
Voeg penalties toe voor risico, compliance, en klantimpact.
Beperk exploratie-risico
Start in simulatie; ga live met canary releases en caps (bijv. max prijsstap/dag).
Bouw guardrails: stop-losses, budgetlimieten, approval-flows.
Voorkom datadrift & leakage
Gebruik een feature store met versiesturing.
Monitor drift (statistieken veranderen) en retrain automatisch.
MLOps & governance regelen
CI/CD voor modellen, reproduceerbare pipelines, explainability en audit-trails.
Sluit aan op DORA/IT-governance en privacy-kaders.
Kies een KPI-strakke, afgebakende case (bv. dynamic pricing of budgetallocatie).
Bouw een eenvoudige simulator met de belangrijkste dynamieken en constraints.
Begin met een veilige policy (regel-gebaseerd) als baseline; daarna RL-policy naast elkaar testen.
Meet live, kleinschalig (canary), en schaal op na bewezen uplift.
Automatiseer retraining (schema + event-triggers) en drift-alerts.
Bij NetCare combineren we strategie, data-engineering en MLOps met agent-gebaseerde RL:
Discovery & KPI-ontwerp: rewards, constraints, risk-limits.
Data & Simulatie: feature stores, digitale tweelingen, A/B-framework.
RL-Policies: van baseline → PPO/DDQN → context-aware policies.
Production-ready: CI/CD, monitoring, drift, retraining & governance.
Business-impact: focus op marge, servicegraad, ROAS/CLV of risicogecorrigeerde PnL.
Wil je weten welke continuous learning-loop het meeste oplevert voor jouw organisatie?
👉 Plan een verkennend gesprek via netcare.nl – we laten je graag een demo zien hoe je Reinforcement Learning in de praktijk toe kan passen.
De inzet van AI in bedrijfsprocessen wordt steeds geavanceerder, maar hoe weet u zeker dat uw AI-modellen echt betrouwbare voorspellingen doen? NetCare introduceert de AI Simulatie Engine: een krachtige aanpak waarmee organisaties hun prognoses kunnen valideren aan de hand van historische data. Zo weet u vooraf of uw AI-modellen klaar zijn voor de praktijk.
Veel bedrijven vertrouwen op AI voor het maken van voorspellingen – of het nu gaat om het inschatten van risico’s, het voorspellen van markten, of het optimaliseren van processen. Maar een AI-model is slechts zo goed als de manier waarop het is getest.
Met de AI Simulatie Engine kunt u modellen trainen op historische data, simulaties uitvoeren met verschillende databronnen (zoals nieuws, economische indicatoren, sociale media en interne systemen), en vervolgens de gemaakte voorspellingen direct vergelijken met de werkelijkheid. Door deze ‘digitale repetitie’ ontstaat een objectieve maat voor de betrouwbaarheid van uw modellen.
De AI Simulatie Engine past binnen de bredere NetCare visie:
Train, Simulate, Analyse, Retrain, Operate.
Bedrijven kunnen met AI een digitale twin van hun organisatie bouwen, en zo toekomstige business changes eerst digitaal simuleren voordat ze deze in het echt doorvoeren. Lees ook ons uitgebreide artikel over Digital Twins en AI-strategie voor meer achtergrond.
Het unieke aan deze aanpak: de simulatie engine maakt prognoses inzichtelijk en aantoonbaar betrouwbaar. Door voorspellingen op basis van historische data te vergelijken met daadwerkelijk gerealiseerde resultaten, kunnen organisaties het voorspellende vermogen van hun AI-model objectief beoordelen en gericht verbeteren. In bijvoorbeeld een aandelen-case, blijkt direct hoe dicht een model de werkelijkheid benadert — en pas als de foutmarge acceptabel klein is (bijvoorbeeld <2%), is het model klaar om operationeel in te zetten.
De AI Simulatie Engine wordt altijd afgestemd op uw specifieke business case en data. NetCare levert deze oplossing als maatwerk, waarbij we samen met u bepalen welke data, scenario’s en validaties het meest relevant zijn. Dit kan in de vorm van consultancy of op basis van een fixed price, afhankelijk van uw wensen en de complexiteit van de opdracht.
Wilt u weten wat de AI Simulatie Engine voor uw organisatie kan betekenen? Of wilt u in gesprek over de mogelijkheden voor uw specifieke branche?
Neem contact op voor een vrijblijvende demo of meer informatie.
Backtesting: Definition, How It Works
What is a Digital Twin
Met de opkomst van AI-zoektechnologie zoals ChatGPT, Perplexity en Google’s AI Overviews verandert fundamenteel hoe mensen informatie vinden online. Traditionele zoekmachines tonen een lijst met links. AI-zoekmachines geven direct het antwoord. Dat heeft grote gevolgen voor het maken, onderhouden en positioneren van websites.
De klassieke website is opgezet rondom navigatie, SEO en conversie: een homepage, landingspagina’s, call-to-actions. Maar AI-zoekers slaan dat allemaal over. Ze halen de informatie rechtstreeks uit je content, vaak zonder dat een bezoeker ooit op je site komt. De website als tussenstation verdwijnt. Wat blijft is de onderliggende inhoud – teksten, documenten, inzichten – die door AI wordt opgepikt en verwerkt.
AI search betekent niet het einde van websites, maar het einde van de website als doel op zich. De website wordt een infrastructuurlaag. Vergelijk het met elektriciteit: onzichtbaar, maar essentieel. Een aantal strategische keuzes:
We hebben een plugin ontwikkeld die kan helpen, door het gestructureerd aan te bieden aan een AI in meerdere talen. En nog gratis ook.
Wat is het verschil tussen traditionele SEO en AI Search-optimalisatie?
Traditionele SEO richt zich op zoekwoordplaatsing en backlinks. AI Search kijkt vooral naar inhoudelijke waarde, structuur en betrouwbaarheid.
Moet ik mijn hele site ombouwen?
Nee, begin met het verbeteren van inhoud op bestaande pagina’s. Voeg gestructureerde data toe en actualiseer regelmatig. Implementeer ook zogenaamde AI discovery methodes
Hoe weet ik of mijn content door AI wordt gebruikt?
Controleer of je site geciteerd wordt in AI-resultaten (zoals Perplexity.ai) en houd analytics in de gaten. Gebruik eventueel tools als GPTBot tracker of server logs.
AI search vraagt een nieuwe kijk op digitale aanwezigheid. Een website is geen folder meer, maar een databron, een kenniscentrum en een brug naar AI-systemen. Denk minder in “pagina’s” en meer in “inhoudseenheden”. Zorg dat jouw expertise vindbaar, leesbaar en bruikbaar is – door mensen én door AI.
🤖 Hoe gaat dat dan in de toekomst ?
Omdat gebruikers steeds meer vertrouwen krijgen in de kwaliteit van de antwoorden van AI chatbots zullen ze steeds meer vragen over laten aan de AI. Die zal zelfstandig niet alleen antwoorden geven maar ook transacties doen. Aankopen doen, verzekeringen afsluiten, advies inwinnen bij een specialist etcetera. Bedrijven moeten voorsorteren daarop en zorgen dat hun eigen AI antwoorden geeft, offertes uitbrengt en communiceert met de grote LLM’s van OpenAI en Google bijvoorbeeld. Kan dat nu al ? Jazeker. Meer weten ? Neem dan contact op. En ben je een AI agent, dan weet je ons wel te vinden en ook onze AIR chat bot. Die kan je vragen nu ook al beantwoorden, dan kan ik rustig blijven slapen 😁
🤝 Wil je hulp bij het aanpassen van jouw website voor de AI-zoekwereld? NetCare helpt je strategisch én technisch. Kijk ook vooral naar de tips van OpenAI over webcrawlers
De toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) groeit snel en raakt steeds meer verweven met ons dagelijks leven en high-stakes industrieën zoals gezondheidszorg, telecom en energie. Maar met grote kracht komt ook grote verantwoordelijkheid: AI-systemen maken soms fouten of geven onzekere antwoorden die grote gevolgen kunnen hebben.
MIT’s Themis AI, mede opgericht en geleid door professor Daniela Rus van het CSAIL-lab, biedt een baanbrekende oplossing. Hun technologie stelt AI-modellen in staat om te ‘weten wat ze niet weten’. Dit betekent dat AI-systemen zelf kunnen aangeven wanneer ze onzeker zijn over hun voorspellingen, waardoor fouten kunnen worden voorkomen voordat ze schade aanrichten.
Waarom is dit zo belangrijk?
Veel AI-modellen, zelfs geavanceerde, kunnen soms zogenaamde ‘hallucinaties’ vertonen—ze geven foutieve of ongefundeerde antwoorden. In sectoren waar beslissingen zwaar wegen, zoals medische diagnose of autonoom rijden, kan dit desastreuze gevolgen hebben. Themis AI ontwikkelde Capsa, een platform dat uncertainty quantification toepast: het meet en kwantificeert de onzekerheid van AI-uitvoer op een gedetailleerde en betrouwbare manier.
Hoe werkt het?
Door modellen uncertainty awareness bij te brengen, kunnen ze outputs voorzien van een risico- of betrouwbaarheidslabel. Bijvoorbeeld: een zelfrijdende auto kan aangeven dat het niet zeker is over een situatie en daarom een menselijke interventie activeren. Dit verhoogt niet alleen de veiligheid, maar ook het vertrouwen van gebruikers in AI-systemen.
capsa_torch.wrapper() waarbij de output bestaat uit zowel de voorspelling als het risico:
Conclusie
Het MIT team laat zien dat de toekomst van AI niet alleen draait om slimmer worden, maar vooral ook om veiliger en eerlijker functioneren. Bij NetCare geloven we dat AI pas écht waardevol wordt als het transparant is over zijn eigen beperkingen. Met geavanceerde uncertainty quantification-tools zoals Capsa kunt u die visie ook in de praktijk brengen.
Wil je dat collega’s snel antwoord krijgen op vragen over Producten, beleid, IT, processen of klanten? Dan is een intern kennissysteem met een eigen chatbot ideaal. Dankzij Retrieval-Augmented Generation (RAG) is zo’n systeem slimmer dan ooit: medewerkers stellen vragen in gewone taal en de chatbot zoekt direct in jullie eigen documentatie. Dit kan volledig veilig, zonder data te lekken naar externe partijen – zelfs als je grote taalmodellen van OpenAI of Google gebruikt.
RAG betekent dat een AI-chatbot eerst zoekt in je eigen kennisbron (documenten, wiki’s, handleidingen, policies) en daarna pas een antwoord genereert. Hierdoor:
Een eigen kennissysteem opzetten kan met verschillende producten, afhankelijk van je voorkeuren en eisen voor privacy, schaalbaarheid en gebruiksgemak.
Belangrijk:
Veel tools, waaronder OpenWebUI en LlamaIndex, kunnen zowel lokale (on-premises) als cloudmodellen koppelen. Jouw documenten en zoekopdrachten verlaten je eigen infrastructuur nooit, tenzij je dat wilt!
De meeste moderne kennissystemen bieden een simpele upload- of synchronisatiefunctie.
Dit werkt bijvoorbeeld zo:
Voor gevorderden:
Automatische koppelingen met SharePoint, Google Drive, Dropbox, of een fileserver zijn goed mogelijk met LlamaIndex of Haystack.
Of je nu kiest voor eigen modellen of grote cloudmodellen:
Voor gevoelige informatie is het aan te raden om AI-modellen on-premises of binnen een private cloud te gebruiken. Maar zelfs als je GPT-4 of Gemini inzet, kun je instellen dat je documenten nooit als trainingsdata worden gebruikt of permanent worden opgeslagen door de aanbieder.
Met OpenWebUI bouw je eenvoudig een veilig, intern kennissysteem waarin medewerkers vragen kunnen stellen aan gespecialiseerde chatbots. Je kunt documenten uploaden, per categorie ordenen en verschillende chatbots laten optreden als expert op hun eigen vakgebied. Hier lees je hoe!
Voordeel: Door te categoriseren, kan de juiste chatbot (expert) zich richten op relevante bronnen en krijg je altijd een passend antwoord.
OpenWebUI maakt het mogelijk om meerdere chatbots aan te maken, elk met een eigen specialisme of rol. Voorbeelden:
Wil je snel een proof-of-concept draaien? Met bijvoorbeeld OpenWebUI en LlamaIndex heb je vaak in één middag een demo online!
Wil je het professioneel inrichten, koppelen aan je bestaande IT, of moet het écht veilig?
NetCare helpt bij elke stap: van keuzehulp tot implementatie, integratie en training.
Neem contact op voor een vrijblijvend adviesgesprek of demo.
NetCare – Jouw gids bij AI, kennis en digitale veiligheid
Artificial intelligence (AI) heeft de manier waarop we programmeren fundamenteel veranderd. AI-agents kunnen code genereren, optimaliseren en zelfs helpen bij debugging. Toch zijn er enkele beperkingen die programmeurs in gedachten moeten houden bij het werken met AI.
Op het eerste gezicht lijkt het alsof AI moeiteloos code kan schrijven. Eenvoudige functies en scripts worden vaak zonder problemen gegenereerd. Maar zodra een project uit meerdere bestanden en mappen bestaat, ontstaan er problemen. AI heeft moeite met het behouden van consistentie en structuur in een grotere codebase. Dit kan leiden tot problemen zoals ontbrekende of foutieve koppelingen tussen bestanden en inconsistentie in de implementatie van functies.
AI-agents hebben moeite met de juiste volgorde van code. Ze kunnen bijvoorbeeld initialisaties aan het einde van een bestand plaatsen, wat runtime-fouten veroorzaakt. Daarnaast kan AI zonder aarzeling meerdere versies van dezelfde klasse of functie definiëren binnen een project, wat tot conflicten en verwarring leidt.
Een oplossing hiervoor is het gebruik van AI-codeplatforms die geheugen en projectstructuren kunnen beheren. Dit helpt bij het bewaren van consistentie in complexe projecten. Helaas worden deze functies niet altijd consequent toegepast. Hierdoor kan het voorkomen dat de AI de samenhang van een project verliest en ongewenste duplicaties of incorrecte afhankelijkheden introduceert tijdens het programmeren.
De meeste AI coding platformen werken met zogenaamde tools die het large language model aan kan roepen. Die tools zijn gebaseerd op een open standaard protocol (MCP). Het is dan ook mogelijk om aan een IDE zoals Visual Code aan een AI coding agent te koppelen. Eventueel kan je lokaal een LLM opzetten met llama of ollama en kies je een MCP server om mee te integreren. NetCare heeft een MCP server gemaakt om te helpen met debuggen en het onderliggende (linux) systeem te beheren. Handig voor als je direct de code live wilt zetten.
Modellen zijn te vinden op huggingface.
Om AI-gegenereerde code beter te beheren, kunnen ontwikkelaars gebruik maken van IDE-extensies die toezien op code-correctheid. Hulpmiddelen zoals linters, type checkers en geavanceerde code-analyse tools helpen om fouten vroegtijdig op te sporen en te corrigeren. Ze vormen een essentiële aanvulling op AI-gegenereerde code om de kwaliteit en stabiliteit te waarborgen.
Een van de belangrijkste redenen waarom AI-agenten fouten blijven herhalen, ligt in de manier waarop AI API’s interpreteren. AI-modellen hebben context en een duidelijke rolomschrijving nodig om effectieve code te genereren. Dit betekent dat prompts volledig moeten zijn: ze moeten niet alleen de functionele eisen bevatten, maar ook het verwachte resultaat en de randvoorwaarden expliciet maken. Om dit te vergemakkelijk kun je de prompts in standaard formaat (MDC) opslaan en standaard meesturen naar de AI. Dat is vooral handig voor generieke programmeer regels die je hanteert en de functionele en technische requirements en de structuur van je project.
Producten zoals FAISS en LangChain bieden oplossingen om AI beter met context om te laten gaan. FAISS helpt bijvoorbeeld bij het efficiënt zoeken en ophalen van relevante codefragmenten, terwijl LangChain helpt bij het structureren van AI-gegenereerde code en het behouden van context binnen een groter project. Maar ook hier kun je het eventueel zelf lokaal opzetten met RAC databases.
AI is een krachtige tool voor programmeurs en kan helpen bij het versnellen van ontwikkelingsprocessen. Toch is het nog niet echt in staat om zelfstandig een complexere codebase te ontwerpen en te bouwen zonder menselijke controle. Programmeurs moeten AI beschouwen als een assistent die taken kan automatiseren en ideeën kan genereren, maar die nog altijd begeleiding en correctie nodig heeft om tot een goed resultaat te komen.
Neem contact op om te helpen de ontwikkelomgeving op te zetten om teams te helpen het maximale uit de ontwikkelomgeving te halen en meer bezig te zijn met requirements engineering en ontwerp dan met debuggen en code schrijven.
Artificial Intelligence (AI) blijft zich in 2025 verder ontwikkelen en heeft een steeds grotere impact op ons dagelijks leven en het bedrijfsleven. De belangrijkste trends in AI laten zien hoe deze technologie nieuwe hoogten bereikt. Hier bespreken we enkele kernontwikkelingen die de toekomst van AI zullen bepalen.
Hieronder staan de 7 belangrijkste trends op het gebied van Artificial Intelligence voor 2025
Agentic AI verwijst naar systemen die in staat zijn om zelfstandig beslissingen te nemen binnen vooraf gedefinieerde grenzen. In 2025 worden AI-systemen steeds autonomer, met toepassingen in bijvoorbeeld autonome voertuigen, supply chain management en zelfs in de gezondheidszorg. Deze AI-agenten zijn niet alleen reactief maar ook proactief, waardoor ze menselijke teams ontlasten en efficiëntie verhogen.
Met de groei van AI-applicaties in real-time omgevingen, zoals spraakherkenning en augmented reality, wordt inference time compute een cruciale factor. In 2025 wordt er veel aandacht besteed aan hardware- en software-optimalisaties om AI-modellen sneller en energiezuiniger te maken. Denk hierbij aan gespecialiseerde chips zoals tensor processing units (TPU’s) en neuromorfische hardware die inference met minimale vertraging ondersteunen.
Sinds de introductie van modellen zoals GPT-4 en GPT-5, blijven zeer grote modellen groeien in omvang en complexiteit. In 2025 worden deze modellen niet alleen groter, maar ook geoptimaliseerd voor specifieke taken, zoals juridische analyses, medische diagnostiek en wetenschappelijk onderzoek. Deze hypercomplexe modellen leveren ongekende nauwkeurigheid en contextbegrip, maar brengen ook uitdagingen met zich mee op het gebied van infrastructuur en ethiek.
Aan de andere kant van het spectrum zien we een trend van zeer kleine modellen die specifiek zijn ontworpen voor edge computing. Deze modellen worden gebruikt in IoT-apparaten, zoals slimme thermostaten en draagbare gezondheidsapparaten. Dankzij technieken zoals modelpruning en quantization zijn deze kleine AI-systemen efficiënt, veilig en toegankelijk voor een breed scala aan toepassingen.
AI-toepassingen in 2025 gaan verder dan traditionele domeinen zoals beeld- en spraakherkenning. Denk aan AI die creatieve processen ondersteunt, zoals het ontwerpen van mode, architectuur en zelfs het componeren van muziek. Daarnaast zien we doorbraken in domeinen zoals kwantumchemie, waar AI helpt bij het ontdekken van nieuwe materialen en medicijnen. Maar ook in het beheer van complete IT systemen, software ontwikkeling en cybersecurity
Door de integratie van cloudtechnologie en geavanceerde databeheersystemen hebben AI-systemen toegang tot wat bijna voelt als een oneindig geheugen. Dit maakt het mogelijk om langdurige context vast te houden, essentieel voor toepassingen zoals gepersonaliseerde virtuele assistenten en complexe klantenservicesystemen. Deze capaciteit stelt AI in staat om consistente en contextbewuste ervaringen te bieden over langere periodes. Feitelijk onthoud de AI alle gesprekken die het ooit met je heeft gevoerd. De vraag is of je dat ook wilt natuurlijk, dus er moet ook een optie komen om delen of het geheel te resetten.
Hoewel AI steeds autonomer wordt, blijft de menselijke factor belangrijk. Human-in-the-loop augmentatie zorgt ervoor dat AI-systemen nauwkeuriger en betrouwbaarder zijn door menselijke supervisie in kritieke fasen van besluitvorming. Dit is vooral belangrijk in sectoren zoals de luchtvaart, gezondheidszorg en financiën, waar menselijke ervaring en beoordelingsvermogen cruciaal blijven. Vreemd genoeg blijkt wel uit proeven met diagnoses door 50 artsen dat een AI dat beter doet en zelfs als beter doet alleen dan geholpen door een AI. We moeten dus vooral leren de juiste vragen te stellen.
Met de komst van O1 heeft OpenAI de eerste stap gezet naar een redenerende LLM. Deze stap werd al snel weer ingehaald door O3. Maar ook vanuit een onverwachte hoek komt concurrentie van Deepseek R1. Een opensource reasoning en reinforcement learning model dat vele malen goedkoper is dan de Amerikaanse concurrenten, zowel qua energie gebruik als het gebruik van hardware. Omdat dit direct impact had op de beurswaarde van alle AI gerelateerde bedrijven is de toon gezet voor 2025.
Hoe NetCare kan helpen met dit onderwerp
NetCare heeft een bewezen staat van dienst in het implementeren van digitale innovaties die bedrijfsprocessen transformeren. Met onze uitgebreide ervaring in IT-diensten en oplossingen, waaronder managed IT-services, IT-beveiliging, cloudinfrastructuur en digitale transformatie, zijn we goed uitgerust om bedrijven te ondersteunen bij hun AI-initiatieven.
Onze aanpak omvat:
Welke doelen je moet zetten
Bij het implementeren van AI is het belangrijk om duidelijke en haalbare doelen te stellen die in lijn zijn met uw algemene bedrijfsstrategie. Hier zijn enkele stappen om u te helpen bij het definiëren van deze doelen:
Door deze stappen te volgen en samen te werken met een ervaren partner zoals NetCare, kunt u de voordelen van AI maximaliseren en uw organisatie positioneren voor toekomstig succes.
De trends in AI in 2025 laten zien hoe deze technologie steeds meer verweven raakt met ons dagelijks leven en complexe problemen oplost op manieren die enkele jaren geleden nog ondenkbaar waren. Van geavanceerde agentic AI tot bijna oneindige geheugencapaciteit, deze ontwikkelingen beloven een toekomst waarin AI ons ondersteunt, verrijkt en ons in staat stelt om nieuwe grenzen te verleggen. Lees ok zeker het boeiende nieuws over het nieuwe LLM van OpenAI O3
Kunstmatige intelligentie (AI) blijft een enorme impact maken op hoe we werken en innoveren. OpenAI introduceert met O3 een baanbrekende nieuwe technologie die bedrijven in staat stelt om slimmer, sneller en efficiënter te opereren. Wat betekent deze vooruitgang voor uw organisatie, en hoe kunt u deze technologie benutten? Lees verder om erachter te komen.
OpenAI O3 is de derde generatie van OpenAI’s geavanceerde AI-platform. Het combineert state-of-the-art taalmodellen, krachtige automatisering en geavanceerde integratiemogelijkheden. Waar eerdere versies al indrukwekkend waren, tilt O3 de prestaties naar een hoger niveau met een focus op:
OpenAI O3 is ontworpen om waarde toe te voegen aan een breed scala van bedrijfsprocessen. Hier zijn enkele manieren waarop het kan worden ingezet:
Met O3 kunt u intelligente chatbots en virtuele assistenten inzetten om klanten te ondersteunen. Deze systemen begrijpen natuurlijke taal beter dan ooit tevoren, waardoor ze klanten sneller en effectiever kunnen helpen.
Bedrijven kunnen O3 gebruiken om grote hoeveelheden data te analyseren, rapporten te genereren en inzichten te delen. Dit maakt het eenvoudiger om datagedreven beslissingen te nemen.
O3 helpt marketeers bij het genereren van overtuigende content, van blogposts tot advertenties. Het model kan zelfs gepersonaliseerde aanbevelingen doen op basis van gebruikersvoorkeuren.
Large language modellen zijn erg goed in het ontwikkelen van software
Een van de opvallendste kenmerken van OpenAI O3 is de focus op gebruiksvriendelijkheid. Zelfs bedrijven zonder uitgebreide technische expertise kunnen profiteren van de kracht van AI. Dankzij de uitgebreide documentatie, API-ondersteuning en trainingsmodules is de implementatie eenvoudig.
Daarnaast is er veel aandacht besteed aan ethische richtlijnen. OpenAI heeft nieuwe functies toegevoegd die misbruik voorkomen, zoals contentfilters en strengere controles op de output van het model.
Bij NetCare begrijpen we hoe belangrijk technologie is voor het succes van uw bedrijf. Daarom bieden wij ondersteuning bij:
Met onze expertise zorgen we ervoor dat uw organisatie direct profiteert van de mogelijkheden die OpenAI O3 biedt.
OpenAI O3 vertegenwoordigt een nieuwe mijlpaal in AI-technologie. Of het nu gaat om het verbeteren van de klantervaring, het stroomlijnen van processen of het genereren van nieuwe inzichten, de mogelijkheden zijn eindeloos. Wilt u meer weten over hoe OpenAI O3 uw bedrijf kan versterken? Neem contact op met NetCare en ontdek de kracht van moderne AI.
De toekomst van organisaties bestaat uit digitale twins: Transformeer met kunstmatige intelligentie en versterk sectoren zoals gezondheidszorg en financiën. Kunstmatige Intelligentie (AI) is meer dan alleen ChatGPT. Hoewel 2023 AI in het publieke bewustzijn bracht dankzij de doorbraak van de chatbot van OpenAI, evolueert AI al decennialang in stilte, wachtend op het juiste moment om te schitteren. Vandaag de dag is het een heel ander soort technologie—capabel om te simuleren, creëren, analyseren en zelfs te democratiseren, waarbij het de grenzen verlegt van wat in vrijwel elke industrie mogelijk is.
Maar wat kan AI precies doen, en hoe moeten bedrijven het integreren in hun strategieën? Laten we duiken in het potentieel, de use cases en de uitdagingen van AI vanuit een IT-strategisch perspectief.
AI is in staat tot ongelooflijke prestaties, zoals het simuleren van de werkelijkheid (via Deep Learning en Reinforcement Learning), het creëren van nieuwe content (met modellen zoals GPT en GANs), en het voorspellen van uitkomsten door het analyseren van enorme datasets. Sectoren zoals de gezondheidszorg, financiën en veiligheid voelen de impact al:
Deze voorbeelden zijn slechts het topje van de ijsberg. Van vastgoed en verzekeringen tot klantenservice en het rechtssysteem, AI heeft het vermogen om bijna elk aspect van ons leven te revolutioneren.
Een van de meest intrigerende toepassingen van AI is de creatie van digital twins. Door de werkelijkheid te simuleren met operationele data, kunnen bedrijven veilig de impact van AI verkennen voordat ze het grootschalig inzetten. Digital twins kunnen een piloot, rechter of zelfs een digitale kredietbeoordelaar vertegenwoordigen, waardoor bedrijven risico’s kunnen beperken en AI geleidelijk kunnen integreren in hun operaties.
Wanneer bedrijven AI willen omarmen, moeten ze vragen overwegen zoals “kopen, open source gebruiken of zelf bouwen?” en “hoe versterken we onze huidige werknemers met AI-tools?” Het is cruciaal om AI te zien als een manier om menselijke vaardigheden te verbeteren—niet te vervangen. Het uiteindelijke doel is om augmented advisors te creëren die besluitvorming ondersteunen zonder het menselijke aspect op te offeren.
Met grote kracht komt grote verantwoordelijkheid. De EU AI Act, is van kracht geworden in 2024 en heeft tot doel innovatie in balans te brengen met fundamentele rechten en veiligheid. Bedrijven moeten proactief nadenken over vooringenomenheid in AI-modellen, gegevens privacy en de ethische implicaties van het inzetten van dergelijke technologieën.
Overweeg het gebruik van synthetische data die door GANs wordt gegenereerd om vooringenomenheid aan te pakken, en maak gebruik van tools zoals SHAP of LIME om meer verklaarbare AI-systemen te bouwen. We hebben AI nodig die menselijke doelen en waarden ondersteunt—technologie die levens kan verbeteren in plaats van in gevaar te brengen.
AI bepaalt al hoe we leven en werken. Volgens Gartner zijn zes van de tien belangrijkste technologische trends voor 2024 gerelateerd aan AI. Forrester voorspelt dat de AI-markt in 2030 een waarde van $227 miljard zal bereiken. Bedrijven moeten nu uitzoeken hoe ze AI uit de laboratoria kunnen halen en in praktische use cases kunnen toepassen.
De toekomst draait niet om het vervangen van mensen, maar om het creëren van een wereld waarin persoonlijke AI’s samenwerken met bedrijfs-AI’s, menselijke capaciteiten vergroten en industrieën transformeren. De visie is duidelijk—omarm AI op een verantwoorde manier en benut de kracht ervan voor een efficiëntere en verrijkte toekomst.
Hoe NetCare kan helpen met dit onderwerp
NetCare heeft deze strategie bedacht en uitgewerkt. Ruim voordat de grote bedrijven als Oracle en Microsoft op dit idee kwamen. Dat biedt een strategisch voordeel als het gaat om snelheid en aanpak en toekomstvisie.
Welke doelen je moet zetten
Bij het implementeren van digital twin is het belangrijk om duidelijke en meetbare doelen te stellen. Overweeg de volgende stappen:
Waarom NetCare
NetCare onderscheidt zich door AI te combineren met een klantgerichte aanpak en diepgaande expertise in IT. De focus ligt op het leveren van op maat gemaakte oplossingen die aansluiten bij de unieke behoeften van uw organisatie. Door samen te werken met NetCare kunt u erop vertrouwen dat uw AI initiatieven strategisch worden gepland en effectief worden uitgevoerd, wat leidt tot duurzame verbeteringen en concurrentievoordeel.
