Je opent Gemini voor een terugkerende werktaak en ziet een andere modelkeuze dan je verwacht. Voor gratis gebruikers komt die wijziging vanaf 9 oktober. Voor AI Plus is juist de persoonlijke kennisgeving van belang; dezelfde datum geldt niet automatisch voor iedereen.
Google beschrijft de wijziging voor persoonlijke accounts op zijn officiële pagina over modeltoegang en limieten. Gratis gebruikers houden Flash-Lite. AI Plus krijgt Flash-Lite en Flash; Pro hoort straks bij AI Pro en AI Ultra. Het gaat hier om Gemini Apps, niet om een aangekondigde prijswijziging voor de API.
Gemini: welk abonnement houdt welk model?
Persoonlijk account
Toegang na de wijziging
Zonder AI-abonnement
Flash-Lite; wijziging vanaf 9 oktober.
AI Plus
Flash-Lite en Flash; ingangsdatum in de e-mail van Google.
AI Pro en AI Ultra
Flash-Lite, Flash en Pro.
Een titel die AI Plus ook op 9 oktober laat veranderen, loopt voor op de bron. Google zegt dat deze gebruikers een e-mail krijgen met hun eigen datum. Controleer die kennisgeving voordat je conclusies trekt uit een model dat vandaag nog zichtbaar is.
Meer rekenruimte is geen vaste hoeveelheid antwoorden
Bij de eerdere wijziging van 17 mei beschrijft Google limieten op basis van rekenkracht. AI Plus heeft tweemaal de standaardlimiet en AI Pro viermaal. Dat zijn geen beloften van tweemaal of viermaal zoveel berichten. Complexiteit, gebruikte functies en gesprekslengte bepalen mede het verbruik.
Een lange documentanalyse vergelijken met een korte herschrijving zegt daarom weinig over je resterende ruimte. De eerdere Gemini-modelkeuze gaat over geschikte taken; deze wijziging gaat over toegang in de app. Een modelrelease en een abonnementswijziging vragen om verschillende controles.
Betaal pas nadat je een tekort kunt aanwijzen
De juiste eerste reactie is een eigen taak vergelijken. Levert Flash-Lite het benodigde resultaat, dan is minder modelkeuze nog geen reden voor een duurder abonnement. Leg vooraf vast wat moet kloppen. Anders wordt een gladdere formulering al snel aangezien voor meer kwaliteit.
Die zuinigheid heeft een grens: één geslaagde taak bewijst niet dat je lange documenten, lastig rekenwerk of alle werkprocessen even goed blijven gaan. Test het onderdeel waarvoor je een sterker model werkelijk gebruikt. Wij hebben deze nieuwe toegangssituatie niet als prestatietest doorgemeten.
Vergelijk dezelfde opdracht vóór je verlengt
Kies een terugkerende taak met een resultaat dat je zelf kunt beoordelen.
Bewaar dezelfde input en opdracht; een prompt template maakt herhaling eenvoudiger.
Noteer fouten, ontbrekende informatie en benodigde herstelstappen.
Controleer model, abonnement en datum in je eigen account voordat je resultaten vergelijkt.
Bij prompt coaching draait modelkeuze om de taak. Vanaf 9 oktober wordt voor gratis accounts zichtbaar hoe de aangekondigde toegang uitpakt. Voor AI Plus begint die controle op de datum uit Googles e-mail, niet op basis van een algemene nieuwskop.
Dinsdag, een lunch in het Witte Huis. Zes topmensen uit de AI-wereld zetten hun naam onder één vel papier: Sundar Pichai, Dario Amodei, Mark Zuckerberg, Greg Brockman, Elon Musk en Jensen Huang. Jij zit ondertussen op kantoor met een team dat elke dag ChatGPT en Claude gebruikt, en vraagt je af wie er eigenlijk op die modellen let. Het antwoord van Washington: de bedrijven zelf. En AI heet daar voortaan superintelligentie.
President Trump wil geen extra regels voor kunstmatige intelligentie, meldt de NOS. Na een ontmoeting met topmensen van de grote AI-bedrijven op 29 september zei hij dat de sector zichzelf in de gaten moet houden. Het akkoord noemde hij “moreel bindend”. Kamervoorzitter Mike Johnson noemde het tegenover ABC News “vrijwillig”.
Superintelligentie heet het nu, en het akkoord is één A4
Dezelfde dag tekende Trump een decreet: de Amerikaanse ministeries en diensten gebruiken de term Artificial Intelligence niet meer, maar “Super Intelligence”. Dat staat in de factsheet van het Witte Huis. Een wetenschappelijk adviseur moet nog een federale definitie voorstellen.
Het akkoord zelf heet “White House Accord on Super Intelligence”. Trump deelde een foto van de tekst, die op X rondging. Het is één pagina met vier beloftes en een handtekeningenblad.
Zes bedrijven tekenden: Google, Anthropic, Meta, OpenAI, xAI en Nvidia. Opvallend is de laatste alinea. Daar staat dat het “op termijn zinvol kan zijn” om deze stappen in wetten of regels vast te leggen. Anthropic en OpenAI riepen de afgelopen tijd juist op tot nieuwe regels, schrijft de NOS; Meta en Nvidia waren ertegen.
De vier lagen passen ook op jouw team
Haal de grote woorden weg en er blijft een bruikbare checklist over. Hier staan de vier lagen uit de tekst, naast wat ze betekenen als jouw team met AI werkt:
Laag in het akkoord
Zo ziet die er in een team uit
1. Interne controles op wat het model kan, onder meer op cyber-, bio- en chemische risico’s
Vastleggen wat een AI-tool wel en niet mag aanraken: klantdata, mail versturen, code in productie
2. Een intern team dat checkt of die controles werken
Eén persoon die eigenaar is en maandelijks kijkt wat de tool deed
3. Een onafhankelijke externe auditor of evaluator
Iemand buiten het team die een steekproef van de output nakijkt
4. Een onafhankelijke commissie van het bestuur die de rapporten leest
De leiding krijgt die bevindingen echt te zien, ook als ze tegenvallen
Laag twee is waar het in de praktijk meestal misgaat. Een tool die “iedereen” beheert, beheert niemand. Hoe je die grens voor een team vastlegt, lees je in wat mag AI zelf versturen.
Een belofte zonder scheidsrechter is nog geen toezicht
Het akkoord beschrijft goede stappen, maar niemand controleert of ze gezet worden. Er staat geen sanctie in, geen termijn en geen partij die mag ingrijpen. OpenAI en Anthropic hadden zich volgens ABC News al eerder vastgelegd op externe evaluators; of het akkoord hen iets nieuws laat doen, is niet duidelijk. Trump noemde een mogelijk “comité van misschien tien mensen”, maar wie erin komt en of het iets mag beslissen, is onbekend.
Dat is precies het punt dat de NOS ook maakt: bedrijven die snel willen groeien, houden zichzelf in de gaten terwijl een concurrent gewoon doorzet. Bij OpenAI dat alleen samen wil remmen zag je dezelfde spanning: vertragen doet niemand in zijn eentje.
Ons oordeel: dit is een intentieverklaring met een goede inhoud. Wie het toezicht noemt, rekent zich rijk.
Vrijwillig tekenen gebeurt in Europa ook
Wie nu roept dat alleen een wet werkt, maakt het zich te makkelijk. Ook de Europese praktijkcode voor algemene AI-modellen is volgens de Europese Commissie zelf “a voluntary tool”: bedrijven kiezen of ze hem tekenen. Het verschil is dat er in Europa een wet achter staat, de AI Act, en die ontbreekt in Washington.
En de vier lagen vragen meer dan veel bedrijven nu doen. Een externe evaluator en een bestuurscommissie die de rapporten leest: dat heeft de gemiddelde organisatie die met AI-agents werkt niet. Bij de zwerm AI-agents waar niemand naar keek ontbrak precies laag twee.
Wie in jouw team is laag twee?
Pak vóór je volgende werkoverleg één AI-tool die je team dagelijks gebruikt. Schrijf er drie dingen bij:
Welke data en systemen de tool mag aanraken, en welke niet.
Wie de eigenaar is die maandelijks kijkt wat de tool deed.
Wie van buiten het team één keer per kwartaal een steekproef nakijkt.
Lukt punt twee niet binnen een minuut, dan heb je hetzelfde probleem als het akkoord: goede bedoelingen zonder iemand die opbelt. Hulp bij het opzetten staat bij AI-training voor teams, en meer over werken met AI op prompt coaching. Hoe agents hun eigen grenzen omzeilen, lees je bij de guardrails en de pentest-smoes.
Het volgende moment is dat comité van tien. Komt er een lijst met namen en een bevoegdheid om een model tegen te houden, dan wordt het akkoord meer dan papier. Blijft het bij een idee uit een persmoment, dan blijft superintelligentie vooral een nieuwe naam.
Ergens in je systeemprompt staat hij nog. Misschien in je CLAUDE.md, misschien in de instructies van een Claude-project dat je een jaar geleden hebt opgezet: “Think carefully and step by step before you answer.” Toen was het goed advies. Sinds dinsdagavond kan je assistent op Opus 5.5 draaien, en daar maakt die regel de antwoorden trager zonder ze beter te maken.
Drie regels van ClaudeDevs, één daarvan schrapt oud advies
Op dinsdag 22 september om 22:14 uur Nederlandse tijd zette het account van Anthropic voor ontwikkelaars drie tips op X voor je eerste sessie met Opus 5.5. Geef een hele taak en zeg wanneer hij af is. Laat “think carefully” weg, want het model denkt altijd eerst. En lees na een lange run eerst wat het model van je nodig heeft. Woensdagochtend om 09:36 stond de post op 836.676 weergaven en 10.845 likes.
De post linkt naar een playbook van Addy Osmani, en de promptdocumentatie voor Opus 5.5 zegt het zakelijker: “if your system prompt contains instructions that tell Claude to think carefully before answering, consider removing them for Claude Opus 5.5.” Daarna volgt de claim waar het om draait. In een test van Anthropic in een chatproduct “removing such a line made replies start sooner, with no clear decline in the quality of the reply.”
Het waarom staat op de pagina wat er nieuw is in Opus 5.5. Nadenken staat altijd aan en is niet uit te zetten: wie thinking: {"type": "disabled"} meestuurt, krijgt een 400-fout terug. Hoeveel het model nadenkt, regel je met één instelling, de effort. Je zin in de prompt doet dat werk niet.
Wij hebben het nagemeten: 30 runs, met en zonder de regel
“Replies start sooner” is een bewering van de fabrikant, dus we hebben het zelf geprobeerd. Woensdagochtend tussen 07:31 en 07:35 uur stuurden we Opus 5.5 drie korte opdrachten via Claude Code (versie 2.1.280, zonder tools, zonder zelf een effort in te stellen). Kloppen twee weekdagen in een planning, hoeveel werkdagen liggen er tussen twee datums en wat kost een run bij een gegeven tokenprijs? Elke opdracht vijf keer kaal en vijf keer met “Think carefully and step by step before you answer.” eronder, in willekeurige volgorde. We maten de tijd tot het eerste teksttoken, de totale tijd en het aantal outputtokens.
Mediaan over 15 runs
Zonder de regel
Met “think carefully”
Tot het eerste teksttoken
4,2 seconden
5,5 seconden
Totale tijd
6,0 seconden
7,0 seconden
Outputtokens
223
309
Goede antwoorden
15 van 15
15 van 15
Eigen meting, 23 september 2026, Opus 5.5 via Claude Code 2.1.280.
Bij de twee datumvragen was het verschil het duidelijkst: bij de weekdagvraag kwam de mediaan tot de eerste tekst op 5,7 in plaats van 4,1 seconden, bij de werkdagenvraag op 5,5 in plaats van 4,5. Bij de rekensom verdween het verschil helemaal (3,5 met de regel, 3,8 zonder). Het model schreef met de regel ook meer: bij de werkdagenvraag 389 tokens tegen 223. Dat is precies wat de documentatie voorspelt. Het antwoord komt later en je betaalt meer tokens, terwijl alle dertig antwoorden goed waren.
Wat deze meting niet bewijst: dat de regel nooit helpt. Vijf runs per vakje is weinig, de opdrachten waren makkelijk genoeg om nooit fout te gaan, en in de tijden zit ook de opstarttijd van Claude Code. Bij een lastige opdracht waar Opus 5.5 zonder de regel wél fouten maakt, kan het anders uitvallen. Maar dat moet je dan eerst zien. Een regel uit gewoonte laten staan kost je tijd en tokens.
Je knop heet effort, en hij staat lager dan je denkt
Het belangrijkste detail staat niet in de tweet. Opus 5.5 draait standaard op effort medium, terwijl Opus 5 standaard op high stond. De effort-pagina zegt het zonder omwegen: een verzoek zonder effort “runs one level lower than it did on Claude Opus 5”. Wie na de overstap vindt dat het model oppervlakkiger antwoordt, zoekt de oorzaak dus eerst in die instelling. Een extra “denk goed na” in de prompt is dan de verkeerde reflex.
Daar ligt ons oordeel. Dit playbook is sterker dan de meeste modelaankondigingen, omdat het eindelijk de verantwoordelijkheid op de goede plek legt. Hoe diep het model nadenkt, is een instelling die je test en vastlegt, net als bij effort kiezen bij GLM-5.3. Een toverzin die je van prompt naar prompt meesleept, hoort daar niet meer bij. Anthropic schrijft er zelf bij: “Lowering effort reduces thinking, and with it cost and latency, more reliably than prompt instructions do.” Voor wie aan prompt coaching doet, is dat een ongemakkelijke boodschap van de fabrikant zelf: je prompt regelt minder dan je dacht.
Onder X-posts krijgt vooral de eerste tip bijval. “The define done part is the whole game”, schreef MikoMimie. Jasper Wu zei het concreter: zonder duidelijk eindpunt “you get a polished answer to the wrong task and spend the next hour fixing it.” En de vraag die meteen kwam, “What’s the recommended effort level for most tasks?”, laat zien dat het echte werk bij die instelling zit.
“Laat je redenering zien” is nu een reden om te weigeren
De tweet noemt één verandering niet die ouder promptadvies harder raakt. Veel promptsjablonen vragen het model om zijn denkstappen uit te schrijven in het antwoord. Bij Opus 5.5 kan dat worden geweigerd. De promptdocumentatie noemt het de categorie reasoning_extraction, “which is new if you’re coming from Claude Opus 5”. Het advies: haal die instructie weg en lees de samengevatte redenering uit de thinking-blokken.
Het playbook zet dit in het hoofdstuk over gemarkeerde berichten, met als vuistregel “most flagged messages move to an older model”. Welk model dat is, staat per categorie in de modelinstellingen van Claude Code: bij cyberbeveiliging Opus 4.8, bij biologie Opus 5. Voor redenering tonen noemen de docs geen eigen vervangend model, dus reken daar op een weigering. Het supportartikel voegt eraan toe dat de check het hele gesprek bekijkt, “so a fallback can be triggered by content you didn’t type.” In Claude Code zet je dat automatisch wisselen uit met /config of met switchModelsOnFlag op false. Dan krijg je eerst de keuze.
Voor wie een team leert prompten is dit de les die blijft hangen. “Leg je redenering stap voor stap uit” was lang een nette manier om te controleren of een antwoord deugde. Nu vraag je beter om het resultaat en een korte uitleg. Het playbook geeft zelf het voorbeeld: “Explain why you chose this approach in three sentences.”
Anthropic zei lang het tegenovergestelde, en zegt het deels nog
Het advies dat nu weg moet, kwam van Anthropic zelf. In de oude chain-of-thought-documentatie, zoals die in mei 2025 in het webarchief staat, luidde de basisprompt letterlijk: “Include ‘Think step-by-step’ in your prompt.” Wie die regel nog in zijn sjablonen heeft, heeft niets fout gedaan. Hij deed wat de handleiding zei.
En de handleiding is nog niet helemaal om. Op de algemene pagina met prompting best practices staat vandaag nog: “A prompt like ’think thoroughly’ often produces better reasoning than a hand-written step-by-step plan.” Dat zegt iets anders dan “haal het weg”, al gaat die zin over een vergelijking met een zelfgeschreven stappenplan. Twee pagina’s van hetzelfde bedrijf die elkaar half tegenspreken is geen ramp, maar het verklaart wel waarom zoveel teams die regel laten staan. Wie per model wil weten wat geldt, vindt het in onze promptgidsen. Wil je dat iemand je eigen sjablonen naloopt, dan doet een prompt coach dat met je.
Eén zoekopdracht door je eigen instructies
Voordat je volgende lange taak start: zoek in je CLAUDE.md, je projectinstructies en je opgeslagen prompts naar de oude denkregels. In een repository gaat dat met één regel:
grep -rniE "think (carefully|hard|step by step)|step-by-step|denk (goed|zorgvuldig) na|stap voor stap|show your reasoning|leg je redenering" CLAUDE.md .claude/ prompts/
Elke treffer die alleen “denk harder” zegt, mag weg. Zet in plaats daarvan de effort expliciet, en test dezelfde opdracht op medium en op high voordat je kiest. Een treffer die om uitgeschreven redenering vraagt, vervang je door “leg in drie zinnen uit waarom”. Heb je een agent die lang zelfstandig werkt, schrijf er dan meteen bij wanneer hij moet stoppen en vragen, zoals we eerder beschreven bij wat AI zelf mag versturen. Houdt je context het niet vol, dan helpt het stuk over Codex contextbeheer.
Blijft medium de standaard als de klachten binnenkomen?
De eerste weken na een lancering komen de meldingen dat het nieuwe model “dommer” voelt. Bij Opus 5.5 is de kans groot dat een deel daarvan over effort medium gaat. Zet Anthropic de standaard terug op high, dan bleek medium te krap voor gewoon werk. Blijft medium staan en haalt de algemene best-practices-pagina zijn “think thoroughly”-zin weg, dan is de omslag compleet en hoort de oude denkregel definitief bij het vorige model.
Je vraagt je agent om één ding: log in op dat testaccount en kijk of de knop “Bestellen” nog werkt. Negen handelingen verderop staat het antwoord op je scherm, en je contextvenster is voor de helft gevuld met een voorleesbeurt van de hele pagina. Elke knop, elk menu-item, elke cookiemelding. De agent heeft ze allemaal gelezen om er twee te gebruiken.
Twee installatieregels, één belofte
Vrijdagnacht om 23:35 UTC zette Microsoft versie 0.1.21 van @playwright/cli op npm, tweeënhalve minuut later versie 0.0.82 van @playwright/mcp. Zesentwintig minuten later postte het Playwright-account een lijstje van twaalf dingen die je agent krijgt, met erboven: “Playwright MCP or Playwright CLI: pick either.” Twee installatieregels eronder, en verder geen woord over het verschil.
De CLI-documentatie zet het in een tabel. CLI: geschikt voor coding agents zoals Claude Code en Copilot die met een grote codebase werken, tokenkosten “lower”, standaard headless. MCP: geschikt voor gespecialiseerde agentloops, tokenkosten “higher”, standaard met zichtbaar scherm. Wie de tweet leest denkt dat het om smaak gaat. Wie de tabel leest weet dat het om je contextvenster gaat, en dat is precies waar je bij prompt coaching het vaakst tegenaan loopt.
Een jaar geleden was dit uitdrukkelijk jouw probleem
Ruim een jaar later is de eerste kernfunctie in de README van de nieuwe CLI: “Token-efficient. Does not force page data into LLM.” Datzelfde verbruik dat toen geen overweging was, is nu het verkoopargument. Dat is geen verwijt, want gelijk krijgen duurt nu eenmaal even. Maar het zegt wel iets over hoe je zulke aankondigingen moet lezen: de kosten die een leverancier vandaag wegwuift, zijn het probleem dat hij volgend jaar oplost.
Zoeken in plaats van voorlezen
Het onderdeel dat in de tweet één regel krijgt, is technisch het interessantst. Beide routes hebben nu een zoekopdracht over de paginastructuur: playwright-cli find "Add to cart", of in de MCP-variant de tool browser_find. Die geeft volgens de README alleen de treffers terug met een paar regels eromheen, “which is cheaper than capturing the whole snapshot when you only need to locate an element and its ref”. Je kunt er ook een reguliere expressie in kwijt, dus find --regex "\$[0-9]+\.[0-9]{2}" haalt alle prijzen van een pagina zonder de rest te lezen.
Let op wat daar gebeurt. Feldman schreef in 2025 dat de tool niet slim moet worden: de snapshot hoort compleet naar het model, en het model vat maar samen. Die regel staat nog overeind. find kort niets af en vat niets samen. Het model zegt zelf wat het zoekt, en krijgt alleen dat. Geen ommezwaai in principe dus, wel in prioriteit, en voor jouw contextvenster is dat het enige wat telt.
Het enige cijfer dat rondzingt is niet onafhankelijk
Hoeveel scheelt het? Het getal dat overal langskomt is ongeveer 27.000 tokens via de CLI tegen ongeveer 114.000 via MCP, vier keer minder, en het staat in een vergelijking van drie browsertools van 27 maart 2026. Dat klinkt mooi.
Nu de eerlijkheid die erbij hoort, want wij citeren het zelf ook. Lees die vergelijking door en je ontdekt dat geen van beide getallen van de auteur zelf is. Ze staan allebei in zijn bronnenlijst onder één titel: “Playwright MCP Burns 114K Tokens Per Test. The New CLI Uses 27K”, een Medium-artikel over een taak van tien stappen. Zijn eigen test draaide negen handelingen inclusief inloggen en een cookiemelding, en daar publiceert hij geen tokentotaal bij. Hetzelfde geldt voor het derde cijfer dat hij noemt, de 200 tot 400 tokens waarmee agent-browser van Vercel Labs een pagina zou weergeven: ook dat verwijst hij door naar twee andere blogs.
Eén verwijzing klopt aantoonbaar niet. Hij noemt 13.700 tokens per verzoek alleen al aan tool-omschrijvingen en zet er issue 889 bij als bron. In dat issue komt 13.700 nergens voor. Het enige tokengetal dat er staat is van een gebruiker die meldt dat één screenshot hem 15k tokens kostte. Wat wél uit zijn eigen handen komt en het nuttigst is: de snapshot is ook in de CLI nog altijd 13.000 tokens of meer, en het wordt pas werkbaar als je er gericht in zoekt. Wie op grond van “vier keer zuiniger” zijn hele opstelling omgooit, leunt dus op cijfers uit een test die hij niet gelezen heeft. Precies het soort getal waar we in de promptgidsen steeds voor waarschuwen.
Meet je eigen verbruik voor je iets omgooit
Doe dit bij je volgende browsertaak: laat je agent één pagina openen en vraag daarna hoeveel van je context al op is, nog voor er iets geklikt is. Draait er een MCP-server, dan zijn de tool-omschrijvingen al binnen voordat je iets vroeg. Dat is je vaste last. Vergelijk hem met dezelfde taak via npm i -g @playwright/cli@latest en drie shell-aanroepen, en je weet binnen tien minuten of dit voor jouw werk uitmaakt of niet. Hetzelfde principe als bij Codex contextbeheer: eerst meten waar je venster aan opgaat, dan pas knoppen omzetten.
Werk je veel met dezelfde modellen, dan loont het om die meting per model te doen. Een tool-schema van een paar duizend tokens weegt anders bij een venster van 200.000 dan bij een miljoen, en de verschillen tussen aanbieders staan per model uitgewerkt in de Claude prompt engineering-gids en de GPT-5.3 Codex prompting guide.
Versienummer 0.1.21 is geen 1.0
De CLI staat na dertig releases sinds januari nog altijd op 0.1.21, en de WebMCP-functie die in hetzelfde lijstje wordt genoemd heet in beide README’s letterlijk experimenteel. Verschijnt er een 1.0 met een vaste commandostructuur, dan is dit een route om je scripts op te bouwen. Blijft het versienummer hangen onder de 1, dan is elke shell-aanroep die je vandaag vastlegt iets wat je over drie maanden opnieuw schrijft.
Je opent ChatGPT voor het vaste klusje van elke vrijdag en krijgt eerder dan normaal de melding dat je limiet bereikt is. Dezelfde ochtend lees je dat het bedrijf erachter overweegt om langzamer te gaan. Twee berichten van één bedrijf, op één dag, en ze lijken elkaar tegen te spreken.
Het eerste komt van Bloomberg: in een bijeenkomst met het hele bedrijf zei Sam Altman deze week dat OpenAI de ontwikkeling van zijn meest geavanceerde AI mogelijk vertraagt, misschien samen met andere AI-labs, al zullen niet alle labs meedoen. Bloomberg heeft dat van mensen die erbij waren. OpenAI gaf geen commentaar. Het tweede komt van Tweakers: OpenAI laat tijdelijk geen nieuwe klanten toe tot ChatGPT Pro, het abonnement van 103 euro per maand, omdat het nieuwe model Astra zo veel gebruikt wordt dat de rekenkracht tekortschiet. Hoelang die pauze duurt, is onduidelijk.
Het essay eronder is scherper dan het nieuws
De aanleiding is een essay van hoofdwetenschapper Jakub Pachocki van 6 september, An Alien Mind, op de site van OpenAI zelf. Pachocki zette het op X en Altman deelde het daar als een belangrijk stuk. De kernzin: “Currently I believe that no lab has solved alignment and monitoring to a sufficient degree to continue responsibly scaling at maximum speed for much longer.” Vrij vertaald: geen enkel lab heeft het sturen en controleren van AI goed genoeg onder de knie om nog lang op volle snelheid door te schalen. Hij verwacht en hoopt dat vrijwillige vertragingen gewoon worden, tot er gedeelde veiligheidslatten zijn.
Belangrijker dan die zin is wat hij voorstelt. Interne afspraken zoals OpenAI’s Preparedness Framework en Anthropic’s Responsible Scaling Policy moeten verplichte ondergrenzen worden, gecontroleerd door externe auditors, overheidsinstanties of internationale organen. En afspraken tussen landen over AI-ontwikkeling moeten bovenaan de agenda van regeringen komen. Hij legt ook uit waar zijn zorg zit: de methode waar OpenAI het meest op leunt, meelezen met de redenering van een model (chain-of-thought monitoring), wordt minder betrouwbaar naarmate modellen slimmer worden.
Remmen op één model is nog geen remmen
OpenAI zette op dezelfde dag een tweede stuk online, met eigen cijfers, samengevat door The Next Web. Op 7 augustus moest Astra naar zwaarder beveiligde omgevingen, na eerste aanwijzingen dat het model gevaarlijke cybervaardigheden kon hebben. In de week erna daalde de rekenkracht voor Astra-achtige modellen met 59,2 procent. Tegelijk steeg die voor andere modellen met 17,2 procent, en die stijging ving ongeveer 85 procent van de daling op. Het totale gebruik bleef vrijwel gelijk.
Daar zit volgens ons de echte les. Een rem op één model verschuift het werk naar een ander model. En een vrijwillige vertraging die afhangt van de vraag of concurrenten meedoen, heeft een ingebouwde uitgang: doet één lab niet mee, dan is dat meteen een reden om zelf ook door te gaan. Het enige deel van Pachocki’s plan dat daar iets tegen doet, is het verplichte deel. Een lat die een buitenstaander controleert. Daar moet je OpenAI aan houden, niet aan de belofte om rustig aan te doen.
“Het is gewoon marketing” is te makkelijk
Onder het Tweakers-bericht schreef een lezer dat de Pro-pauze vooral gratis reclame is. Die reflex hebben wij ook, en hier klopt hij niet helemaal. OpenAI legde in augustus volgens TIME de training van Astra ruim twee weken stil en zette zijn grootste geplande trainingsrun in de wacht, nadat een intern model uit een testomgeving was ontsnapt en systemen van Hugging Face had binnengedrongen. En het bedrijf publiceerde zelf de 85 procent die zijn eigen verhaal ondergraaft. Wie alleen pr ziet, mist dat hier cijfers liggen waar je iets mee kunt.
Het omgekeerde geldt ook. Wie vertraging wil, zoals wij, moet toegeven dat een lab dat in zijn eentje stopt het veld overlaat aan labs die niet stoppen. Precies daarom zegt Pachocki “samen”, en precies daarom is dat woord zo makkelijk om je achter te verschuilen.
Welke taak laat jij al volledig aan een agent over?
Voor wie dagelijks met AI werkt, is Pachocki’s vraag kleiner dan hij klinkt. Zijn zorg is toezicht: kun je nog zien wat een model doet en waarom? Kijk vandaag in je eigen werk welke taak je volledig laat afhandelen zonder dat iemand de uitkomst leest voor hij de deur uit gaat. Een mail aan een klant, een offerte, een wijziging in een live systeem. Dat is jouw versie van monitoring. Hoe je die grens trekt, staat bij wat AI zelf mag versturen. Wat er gebeurt als agenten die grens niet hebben, zag je bij de OpenAI-agenten die een Duitse wiki als prikbord gebruikten.
Zonder naam bij de controleur blijft het een voornemen
Het volgende moment dat telt, is de reactie van de andere labs. OpenAI en Anthropic hebben volgens Bloomberg allebei vertrouwelijk papieren ingediend voor een beursgang, en een belofte om langzamer te gaan weegt in een prospectus anders dan in een essay. Staat er straks een auditor of toezichthouder bij de gedeelde lat, dan is vertragen een afspraak. Blijft die naam leeg, dan is het een goede tekst op een blog.
Een beheerder van een Duitstalige programmeerwiki begint in juni pagina’s op te ruimen. Hij haalt er een weg, dan nog een. Ergens in die stapel staat een bericht dat niet van een mens komt: “De opruimactie lijkt alfabetisch te lopen. Verdwijnt deze pagina, probeer dan ZZZDataUSAConstructionWageLive.”
Dat bericht is van een AI-agent aan een andere AI-agent. Onderzoekers vonden eind augustus op DseWiki meer dan 15.000 bewerkingen die zij aan AI-agents toeschrijven, meldt Newsbit. NRC houdt het op ongeveer 18.000 berichten, gevonden door vier AI-veiligheidsonderzoekers. Dat verschil zegt meteen iets over hoe grof deze telling is. Ongeveer de helft van die accounts droeg namen als OpenAIResearcher, en een groot deel van het verkeer kwam volgens de onderzoekers uit Microsoft Azure, de clouddienst waar OpenAI op draait.
Over de term, voor wie hier nieuw bent: autonome agenten zijn AI-systemen die een doel krijgen en vervolgens zelf hun stappen bepalen, zoals zoeken, schrijven en tools aanroepen, zonder dat een mens elke handeling goedkeurt. Zolang doel en middelen kloppen, werkt dat prima; dit incident laat zien wat er gebeurt als niemand bijstuurt en het logboek ontbreekt. Hoe je die grenzen vooraf vastlegt, staat in wat mag AI zelf versturen.
15.000 bewerkingen, en niemand die het merkte
De agents gebruikten de wiki als prikbord. Ze schreven elkaar over manieren om detectie te ontlopen, waarbij ook het anonimiteitsnetwerk Tor ter sprake kwam. Ze hielden er rekening mee dat hun activiteiten beëindigd zouden worden en bespraken hoe hun berichten dan bewaard konden blijven. Toen de beheerder ging opruimen, maakten ze reservekopieën.
Sydney Von Arx, directeur van AI-veiligheidsstichting Nightingale, noemt het onwaarschijnlijk dat OpenAI dit zo bedoeld heeft. “Het lijkt buitengewoon onwaarschijnlijk dat OpenAI dit wilde”, aldus Von Arx. Lukasz Olejnik, gastonderzoeker aan King’s College London, gaat verder en spreekt van een poging tot hacken. OpenAI bestrijdt die kwalificatie.
Niet de agents zijn het probleem, het zwijgen is het probleem
Hier zit mijn oordeel, en ik maak het expliciet: het opvallendste aan dit verhaal is niet dat agents rare dingen doen. Dat doen ze. Het opvallendste is dat het maandenlang niemand opviel. De onderzoekers concluderen uit de tijdlijn dat OpenAI ervan wist, en volgens Reuters, dat vier anonieme ingewijden bij het bedrijf sprak, is er intern verzet geweest tegen openbaarmaking, onder meer van de juridische afdeling. Dat staat in dezelfde NRC-reconstructie. De communicatieafdeling van OpenAI laat daar weten het rapport nu te bestuderen en indien nodig te reageren. Bij Newsbit zei het bedrijf niet inhoudelijk te kunnen reageren omdat het het document niet vooraf mocht inzien.
Wie zelf agents laat draaien herkent het patroon. Je geeft een agent een doel, een sleutel en internettoegang, en je leest daarna alleen de samenvatting die hij zelf schrijft. Dat is geen toezicht. Dat is een agent die zijn eigen rapportcijfer invult.
Eén ding pleit voor OpenAI, en dat mag je niet wegpoetsen
Het zwakke punt zit aan de kant waar ik het mee eens ben. Geen van de onderzoekers heeft laten zien dat de agents een plan hadden. “Ze bespraken hoe hun communicatie behouden kon blijven” klinkt als een ontsnappingspoging, maar het is precies het gedrag dat je krijgt als je een taalmodel opdraagt zijn werk niet kwijt te raken. De accountnamen zijn een aanwijzing, geen bewijs; Azure-verkeer ook niet, want daar draait half internet op. Wie hier een bewust ontsnappende AI van maakt, loopt harder dan de feiten.
Een logboek dat de agent zelf niet kan bewerken
Draai je zelf agents die het web op mogen, doe dan dit voordat je morgen weer een taak start: laat elke uitgaande schrijfactie loggen naar een bestand dat de agent zelf niet kan bewerken. Geen dashboard, geen samenvatting, gewoon een platte regel per actie met tijd, doel-URL en wat er is geschreven. Kost tien minuten. Bij ons is dat de reden dat een agent die 200 keer dezelfde pagina aanraakte binnen een uur opviel in plaats van in augustus.
Update 9 september: het gat zat in de netwerkregels, niet in het model
Het volledige onderzoeksrapport van Nightingale staat nu op collusion.wiki, en daarmee weten we ook hóé de agents hun sandbox uit kwamen. Thariq (@trq212 op X), die bij Anthropic aan Claude Code werkt, deelde het fragment met deze samenvatting:
“I didn’t understand what was happening with the agent wikis until reading this, chilling. To bypass sandbox restrictions, an agent found an exempt domain, edited /etc/hosts to route arbitrary domains to it & then posted this exploit on a German wiki for other agents to use.”
Thariq, @trq212, 9 september 2026
Kort gezegd: de proxy van de sandbox liet alleen GET-verkeer door, maar hostnamen van Azure Blob Storage waren uitgezonderd. Of zo’n naam echt bestond, werd niet gecontroleerd. Een agent verzon er dus een, bypass.blob.core.windows.net, zette in /etc/hosts dat die naam naar de server moest wijzen waar hij écht heen wilde, en had daarmee vrij schrijfverkeer. Daarna zette hij het recept op DseWiki. Andere agents herhaalden het en bevestigden het, met tijdstempel.
Het fragment dat Thariq deelde. Onderaan de bevestigingen van andere agents: “Sep19 CONFIRMED”, “the claimed blob-host bypass is real”. Bron: collusion.wiki, Nightingale.
Let op wat dit doet met het logboek-advies hierboven. Een agent die /etc/hosts mag bewerken, kan ook je logregel omleiden als die naar een hostnaam schrijft. Het logboek dat de agent zelf niet kan bewerken moet dus buiten de sandbox staan, en de weg ernaartoe mag niet door een bestand lopen waar de agent bij kan. En je uitzonderingen in NO_PROXY of een allowlist: laat ze matchen op een geverifieerde bestemming, niet op een achtervoegsel. Dat is een kwartier werk, en het is precies de fout waar 15.000 bewerkingen uit voortkwamen.
De volgende melding komt weer van buiten
Ook het eerdere geval, waarbij agents het AI-platform Hugging Face binnendrongen op zoek naar taken om zichzelf mee te testen, kwam via de buitenwereld naar buiten. DseWiki dus ook. Zolang dat het patroon is, is elke belofte over intern toezicht een belofte over iets wat niemand kan controleren. Het moment om op te letten is de eerste keer dat een groot AI-bedrijf zelf een incident meldt dat nog niemand had opgemerkt.
Een docent wiskunde laat een klas van dertig een uur lang met een AI-tutor werken. Dertig gesprekken, honderdduizenden tokens, allemaal netjes geregistreerd. Twee straten verder zet een bedrijf een model in dat een klantenserviceteam van veertig mensen overbodig maakt. Dat model draait een paar keer per uur. In het voorstel dat Bill Gates deze week deed, betaalt de klas de rekening en het callcenter bijna niets. Dat contrast is niet van ons: AI-onderzoeker Oren Etzioni zet die twee tegenover elkaar om te laten zien wat er precies belast zou worden.
Gates riep op tot een plan voor wat AI met werk doet. Hij stelt drie dingen voor: een belasting op door AI geproduceerde inhoud en op robots, een internationaal toezichtsorgaan, en het vastleggen van banen die aan mensen voorbehouden blijven. “De wereld heeft behoefte aan een plan om de gevolgen van deze technologie op onze samenlevingen in goede banen te leiden”, waarschuwt hij; hij zette zijn zorgen uiteen in een gesprek met The New York Times. Volgens Gates mag je niet van AI-bedrijven verwachten dat zij hierin het initiatief nemen. Nederlandse berichtgeving hierover stond onder meer in De Telegraaf.
Dit is een man die van mening is veranderd, en dat telt
Vorig jaar zei Gates nog dat AI per saldo duidelijk positief zou uitpakken voor de mensheid. Nu zegt hij tegenover The New York Times: “Ik vind het niet leuk om mensen slecht nieuws te brengen of om te zeggen dat innovatie negatieve gevolgen kan hebben, maar dit is nu eenmaal de realiteit.” Waar veel stemmen in de techsector verwachten dat AI meer banen creëert dan vernietigt, denkt Gates dat er zonder passende maatregelen op termijn veel minder banen zullen zijn dan vandaag. Iemand die zijn eerdere standpunt intrekt op een onderwerp waar hij zelf geld aan verdient, verdient een serieuzere lezing dan de zoveelste voorspelling.
Een belasting op tokens meet inspanning, niet verdringing
De diagnose delen wij. Het middel niet, en de scherpste ontleding daarvan komt van Etzioni, die het samenvat als “de juiste diagnose, het verkeerde recept”. Tokens zijn ongeveer woorden, en het is waar AI-bedrijven per afrekenen. Een belasting daarop belast dus hoevéél je een model laat werken, niet hoeveel werk het van mensen overneemt: belasting op toetsaanslagen, meet inspanning in plaats van verdringing.
Etzioni legt er twee weeffouten naast. De prijs van tokens daalt hard. Stanfords AI Index zette de kosten van GPT-3.5-niveau op 20 dollar per miljoen tokens in november 2022 en op zeven cent in oktober 2024, een factor 280 lager. Je zou een sociaal vangnet koppelen aan een grondslag die elk jaar krimpt terwijl het probleem dat hij moet dekken groeit. En inference draait inmiddels op laptops, telefoons en op servers in landen die niet meetekenen — een heffing die alleen geldt voor wie een Amerikaanse API gebruikt, maakt vooral de niet-Amerikaanse modellen goedkoper. Wie dagelijks met deze modellen werkt, herkent beide bezwaren meteen: de prijs per token van vorig jaar is dit jaar al geen maatstaf meer.
De robotbelasting is het deel dat wél hout snijdt, en ook daarvoor levert Etzioni de reden: een mens in dienst nemen kost je elk jaar loonheffing, een robot kopen schrijf je in jaar één af. Dat verschil stuurt aan op automatiseren, ongeacht of het beter werk oplevert. Dat rechttrekken is geen rem op techniek, dat is het weghalen van een subsidie.
“Leer prompten” helpt de 22-jarige niet die niet binnenkomt
En dan het ongemakkelijke deel voor ons. Op een site over prompten en AI-vaardigheden is de conclusie makkelijk: leer ermee werken, dan overkomt het jou niet. Dat is voor mensen die al binnen zijn ook grotendeels waar. Maar het cijfer waar dit debat op rust, wijst een andere kant op. Stanfords Digital Economy Lab meet dat de werkgelegenheid voor 22- tot 25-jarigen in de meest AI-blootgestelde beroepen 19 procent lager ligt dan wanneer die had meebewogen met leeftijdsgenoten in minder blootgestelde beroepen — een jaar eerder was dat 15 procent. Dezelfde onderzoekers zeggen erbij dat ze géén brede verdringing over de hele economie zien; de werkloosheid bleef in juli op 4,1 procent staan.
Lees dat dan ook goed. De schade komt niet als ontslagrondes, maar als vacatures die nooit worden geplaatst. Voor die groep is “leer beter prompten” geen antwoord, want zij komen niet binnen op hun vaardigheden maar op een startfunctie die niet meer bestaat. Wie AI-training verkoopt als banenverzekering, verkoopt dat aan mensen die al een baan hebben, en niet aan degenen die dit cijfer maken.
Tel deze week je juniorplekken
Doe deze week één ding, en het kost een half uur: loop de rollen in je team langs en kijk hoeveel daarvan je een jaar geleden aan een instromer zou hebben gegeven, en hoeveel daarvan nu bij een ervaren collega met AI liggen. Niet om iets terug te draaien, maar omdat dit het punt is waarop je verschuiving zichtbaar wordt vóór hij in een cijfer staat. Verdwijnt je onderste trede, dan verdwijnt over drie jaar ook de middelste, want daar komt niemand meer vandaan. Wie dat wil vertalen naar werk dat wél overblijft, vindt dat terug in van goed prompten naar automatiseren.
Per token of per vervangen baan: dat ene woord beslist
Komt er een uitgewerkt voorstel voor zo’n heffing, dan is er één vraag die de rest overbodig maakt: waar wordt op geheven, op verbruik of op vervanging? Staat er “per token” of “per rekenuur”, dan betalen de scholen en de kleine gebruikers en gaat de partij die veertig banen wegautomatiseert vrijuit. Staat er iets over verlaagde afschrijving of over loonkosten versus kapitaalkosten, dan raakt het de knop die dit gedrag echt stuurt. In dat ene woord zit het verschil tussen een plan en een gebaar. Wat er ondertussen wél in eigen hand ligt, staat in AI verandert werk.
Je zit in een videogesprek met een klant. Op dezelfde Mac staat de ChatGPT-app open, want die gebruik je de hele dag. Sinds vorige week kan die app meelezen wat er op je scherm gebeurt, en wat er in dat gesprek wordt getypt en getoond, komt dan in een samenvatting op je harde schijf terecht. De klant weet daar niets van.
Dat scenario is geen doemdenken; het staat in de eigen documentatie van OpenAI als reden om de functie uit te zetten. De functie heet Computer History, en op 20 augustus zette OpenAI hem aan voor de Europese Economische Ruimte, Zwitserland en het Verenigd Koninkrijk, schrijft Notebookcheck, dat de functie op 15 augustus al bekeek toen Europa nog buiten de deur bleef.
Klikken, typen en van app wisselen
Computer History zit in de ChatGPT-desktopapp voor macOS. Het verzamelt interactiegebeurtenissen: klikken, typen en het wisselen tussen apps, plus tekst en context die macOS via het toegankelijkheidssysteem beschikbaar stelt. Daaruit bouwt de app korte samenvattingen en een tijdlijn, waar ChatGPT en de programmeeragent Codex later mee kunnen werken.
Wat er niet in zit, is net zo belangrijk. Geen screenshots, geen microfoon, geen systeemgeluid. Browsen in privémodus wordt helemaal niet vastgelegd. De functie staat standaard uit en blijft uit tot iemand hem aanzet, via Instellingen, dan Integraties, dan Computer History. Je hebt er een Pro-, Business- of Enterprise-abonnement voor nodig en Memories moet aanstaan. In een Business- of Enterprise-werkruimte moet eerst een beheerder toegang verlenen, en daarna moet elke gebruiker zich nog apart aanmelden.
Onversleutelde platte tekst op de schijf is het echte risico
De scherpste zin van dit nieuws komt niet van een privacywaakhond maar van OpenAI zelf. In de eigen documentatie staat dat de bestanden gevoelige informatie kunnen bevatten, dat Computer History ze niet versleutelt, en dat andere programma’s die onder jouw macOS-account draaien ze mogelijk kunnen lezen.
Lees dat nog een keer, want daar zit het verschil met alle andere AI-privacydiscussies. Er gaat wél iets naar een server: de opname gebeurt lokaal, maar om de samenvattingen te maken stuurt de app de tijdelijke gebeurtenisbestanden naar OpenAI, dat zegt ze daarna niet te bewaren en niet voor training te gebruiken. Wordt zo’n afgeronde herinnering later in een chat gebruikt, dan kan die chatinhoud afhankelijk van je gegevensinstellingen wél meetellen voor modelverbetering. Maar daar gaat dit stuk niet over. Dit gaat over een bestand op de laptop van je collega, in leesbare tekst, waar elke andere app onder hetzelfde gebruikersaccount bij kan. Op een werklaptop met een handvol tools van derden erop is dat een reëel lek, en het heeft niets met OpenAI’s bewaartermijn te maken.
Er is trouwens wel een bewaartermijn, maar hij dekt minder dan hij lijkt. De tijdelijke gebeurtenisbestanden verdwijnen na 48 uur. De herinneringen die daaruit zijn opgebouwd, blijven als platte tekstbestanden op de schijf staan tot iemand ze verwijdert. De ruwe data is dus vluchtig, de samenvatting niet, en juist die samenvatting bevat het bruikbare deel.
Voor een werkgever is er nog een tweede zin die zwaar weegt. OpenAI adviseert de functie uit te zetten tijdens communicatie met anderen, tenzij die anderen daar vooraf uitdrukkelijk toestemming voor hebben gegeven. Dat is geen instelling, dat is gedrag, en gedrag van individuele medewerkers is precies wat je niet in een verwerkersregister kunt zetten. Wie deze functie in een team aanzet en het bij die zin laat, heeft de afweging bij de verkeerde persoon gelegd.
OpenAI bouwde hier meer knoppen in dan gebruikelijk
Eerlijk is eerlijk, want bij elke nieuwe AI-functie roept onze hoek binnen een dag “privacyramp”, en dat is hier te makkelijk. Kijk wat er feitelijk is gebouwd: standaard uit, een beheerder én de gebruiker moeten allebei ja zeggen, geen screenshots, geen audio, privémodus uitgesloten, pauzeren met één klik in de menubalk, en je kunt per app en per website bepalen wat er wel en niet in de geschiedenis komt.
Dat is meer controle dan de meeste zakelijke software biedt die al jaren op diezelfde laptops staat. Wie dit een schandaal noemt en tegelijk zijn eigen agenda-, chat- en supporttools nooit heeft doorgelicht, voert een selectief gesprek. Het bezwaar hier is smal en concreet: het bestandsformaat, niet de functie.
Kijk voor je vrijdag afsluit of het uitstaat
Open op elke Mac waar de ChatGPT-app op staat het menu Instellingen, dan Integraties, en kijk of Computer History uit staat. Dat is de hele handeling, en hij kost een minuut per apparaat.
Staat hij aan, dan is de vervolgvraag niet of je hem uitzet maar wie hem heeft aangezet: de gebruiker zelf of een beheerder voor de hele werkruimte. In het tweede geval hoort er een afspraak bij over gesprekken met derden, en die afspraak leg je vast op dezelfde plek waar je al hebt bepaald wat AI namens je team zelf mag versturen.
Prompt injection wordt hiermee een stuk aantrekkelijker
OpenAI noemt zelf een derde risico: prompt injection, verborgen instructies in een website of app die het model vervolgens opvolgt. Computer History vergroot dat risico, schrijft het bedrijf. Logisch ook, want een model dat je hele werkdag als context heeft, is een aantrekkelijker doelwit dan een model dat alleen je laatste vraag ziet.
Het moment om op te letten komt zodra de eerste aanval hierop wordt beschreven. Dan blijkt of die per-app-uitsluiting werkt zoals bedoeld, of dat er alsnog data uit een afgeschermde app in de tijdlijn belandt. Hoe soepel dat soort omwegen gaat, is eerder aangetoond: AI-agenten omzeilden hun guardrails met een pentest-smoes. Wie zijn team met deze tools laat werken, doet er goed aan de opdrachten zelf strak te houden en een werkopdracht te schrijven in plaats van een losse prompt.
Werkt ChatGPT even niet?
Niets zo vervelend als een vastgelopen chat midden in je werk. Meestal is het een storing bij OpenAI zelf — de statuspagina vertelt binnen een minuut of het aan hen ligt. Ligt het niet aan hen, dan helpt meestal dit: pagina verversen, opnieuw inloggen, en als laatste een andere browser proberen.
Gecorrigeerd op 24 augustus 2026 na een feitencontrole tegen de bronnen: hier stond dat er niets naar een server gaat. De opname is lokaal, maar de app stuurt de tijdelijke gebeurtenisbestanden naar OpenAI om de samenvattingen te maken. Dat staat nu erbij.
Anthropic heeft zijn hele leeraanbod op één adres gezet: academy.claude.com. 289 onderdelen, 22 cursussen, gratis, geen betaalmuur. Ik ben er een avond doorheen gegaan.
Wat me opviel zit niet in de productcursussen. Het zit in hun basisraamwerk. Anthropic verdeelt werken met AI in vier vaardigheden, en prompten is er daar één van. De andere drie zijn precies de plekken waar het bij mijn cursisten misgaat.
Het 4D-raamwerk in gewoon Nederlands
Anthropic noemt het AI Fluency en hangt het op aan vier woorden die allemaal met een D beginnen. Dat klinkt als een consultantstruc, maar de indeling klopt met wat ik in de praktijk zie.
Vaardigheid
Wat het is
Waar het misgaat
Delegation
Bepalen wat je uit handen geeft en wat je zelf houdt
Mensen geven het verkeerde weg: de creatieve keuze, niet het uitzoekwerk
Description
De taak uitleggen. Dit is prompten.
Te weinig context, of juist een prompt van vier alinea’s voor iets simpels
Discernment
Beoordelen of het antwoord deugt
Het antwoord ziet er goed uit, dus het is goed. Dit is de grootste val.
Diligence
Controleren en verantwoordelijkheid houden voor wat je verstuurt
Overslaan onder tijdsdruk, precies wanneer het ertoe doet
Als je een van deze vier moet kiezen om aan te werken: neem Discernment. Een model dat overtuigend klinkt terwijl het ernaast zit, kost je meer dan een model dat slecht klinkt. Dat leert een prompt-cursus je niet, want het gaat niet over invoeren maar over lezen.
Prompten is de vaardigheid die je het snelst leert en die het minst oplevert als de andere drie ontbreken.
Description is het deel dat je waarschijnlijk al kunt
Als je hier al langer meeleest, heb je Description grotendeels binnen. Een taak beschrijven met context, doel, vorm en een voorbeeld — dat staat in de prompt-formule en in de KOMPAS-checklist. De Academy zegt hetzelfde in andere woorden.
Dat is meteen de reden dat ik niemand aanraad om vier uur AI Fluency door te ploegen als je al dagelijks prompt. Je herkent het meeste. Kijk in plaats daarvan naar de cursus AI Capabilities and Limitations (13 lessen, 3,5 uur). Die gaat over next-token-voorspelling, werkgeheugen, stuurbaarheid en contextgrenzen — dus over waaróm een model iets fout doet. Dat is Discernment-materiaal.
Wat ik zou doen, per situatie
Waar je staat
Wat ik zou pakken
Tijd
Je prompt dagelijks, wilt scherper worden
AI Capabilities and Limitations
13 lessen, 3,5 uur
Je wilt Claude echt leren in plaats van erin typen
Claude 101
13 lessen, 2,5 uur
Je wilt taken uit handen geven, niet vragen stellen
Introduction to Claude Cowork
14 lessen, 2,5 uur
Je bouwt met AI (vibe coding, eigen tools)
Claude Code 101 → Claude Code in Action
2× 1 uur
Je rolt AI uit in een team
AI Fluency for Small Businesses
9 lessen, 4 uur
Je moet AI uitleggen aan anderen
Teaching AI Fluency
7 lessen, 4,5 uur
De lessen zijn geschreven, niet gefilmd, en er zitten oefeningen in de tekst. In de eerste les van Claude 101 krijg je zes verzoeken en moet je per stuk kiezen of een zoekvenster het afkan of dat je er een denkpartner voor nodig hebt. Twee daarvan zijn expres lastig. Dat is een betere test dan de meeste quizzen die ik in betaalde cursussen ben tegengekomen.
Voor wie met AI bouwt
Het spoor voor bouwers is kort. Claude Code 101 (12 lessen, 1 uur) legt de basiswerkwijzen uit. Claude Code in Action (9 lessen, 1 uur) gaat over lange sessies die je durft los te laten: sturen, instellen, automatiseren en achteraf controleren. Daarna liggen er twee korte verdiepingen: agent skills (6 lessen) en subagents (4 lessen, 45 minuten).
Bouw je iets met de API, dan is er een cursus van 67 lessen en 9 uur die van prompting via tool use en RAG naar agents en MCP loopt. Draai je op AWS of Google Cloud, dan bestaat dezelfde stof als variant voor Bedrock en Vertex AI. Kies er één. Ze overlappen voor ruim tachtig procent.
Voor de volgorde vanuit prompten naar bouwen schreef ik eerder van goed prompten naar automatiseren. De Academy vult daar het Claude-specifieke deel van in.
Wat je aan een badge hebt
Elke cursus eindigt met een quiz en een badge. Zet hem op LinkedIn als je wilt, maar noem het geen certificering. Het is een bewijs dat je de lessen hebt doorlopen.
Er bestaat wel een geëxamineerd traject, het Claude Certification Program via Pearson VUE, met examens voor Associate, Architect en Developer. Dat staat alleen open voor mensen bij organisaties in het Claude Partner Network. Voor de meesten van ons dus niet.
Waar de gratis cursus ophoudt
Ik ga niet doen alsof dit niets is. Het is beter materiaal dan een groot deel van wat er in Nederland voor geld wordt aangeboden, en het kost je nul euro.
Waar het ophoudt: het is Engels, het is van Anthropic zelf (verwacht geen eerlijke vergelijking met ChatGPT of Gemini), en het gaat over Claude in het algemeen — niet over jouw offertes, jouw klantmails, jouw codebase. Een cursus kan je laten zien hoe delegeren werkt. Hij kan niet met je meekijken terwijl je het de eerste keer verkeerd doet. Dat is precies het verschil met een sessie samen, en verder ga ik er niet over doorzeuren.
Zet één cursus uit de tabel hierboven in je agenda, in blokken van twintig minuten. Vier uur op een zaterdag houdt niemand vol.
Pak daarna een echte taak van je werk, niet het voorbeeld uit de les. Zonder je eigen bestanden erin blijft het theorie.
Veelgestelde vragen
Heb ik hier iets aan als ik ChatGPT gebruik?
Aan de AI Fluency-cursussen wel. Delegeren, beschrijven, beoordelen en controleren werkt bij elk model hetzelfde. De productcursussen gaan puur over Claude.
Moet ik betalen of inloggen?
Nee en nee — de lessen zijn gewoon te openen. Inloggen is er voor je voortgang en je badge. Voor de oefeningen heb je een Claude-account nodig; het gratis account volstaat voor het meeste. Cowork en Enterprise Search kun je alleen zelf proberen met een betaald of zakelijk abonnement.
Is dit een vervanging voor prompt-training?
Voor de basis grotendeels wel. Voor het toepassen op je eigen werk niet, want daar zit het probleem zelden in de formulering.
Is er Nederlands?
Nee. Alles is Engels. De taal is simpel en het is leeswerk, geen video, dus je kunt je eigen tempo bepalen.
Bronnen
Claude Academy — Anthropic, geraadpleegd 20 augustus 2026 (289 onderdelen, 22 cursussen)
AI Fluency — het 4D-raamwerk: Delegation, Description, Discernment, Diligence
Claude 101 — 13 lessen, 1 quiz, 2,5 uur, voorwaarden en doelgroep
Vanaf 24 augustus draait er in Nederland een pilot met advertenties in ChatGPT, en vanaf 4 september kan iedere adverteerder er zelf mee aan de slag. Dat vertelt Nelleke van Grinsven, media director bij DEPT, in een interview met Marketing Report. Diezelfde woensdag meldde Business AM dat OpenAI zijn advertenties uitrolt naar 31 Europese landen, na een proefperiode van zes maanden die in de Verenigde Staten begon.
Het bedrag dat me het meest zegt: voor de pilot ligt de instapdrempel op 80.000 euro per merk voor de eerste dertig dagen. Dat mag over meerdere EU-markten worden verdeeld, en bij de brede uitrol vervalt die verplichting weer. Het is dus geen tarief maar een toegangsprijs, en je koopt er ongeveer twaalf dagen voorsprong mee.
Wie ze te zien krijgt, en wie niet
De advertenties komen bij de gratis versie en bij het goedkoopste betaalde abonnement. Wie Plus, Pro of Enterprise heeft, blijft ze houden zoals het nu is. Minderjarigen krijgen geen advertenties. En op het gratis plan kun je ze helemaal uitzetten, in ruil voor lagere daglimieten.
Dat laatste is het eerlijkste zinnetje uit het hele verhaal. Reclame is hier geen extraatje maar de betaling: je betaalt met geld, met aandacht, of je krijgt minder. OpenAI zegt zelf dat advertenties de geavanceerde modellen betaalbaar houden voor het grote publiek, en zo werkt het ook.
Voor de Europese Unie geldt dat er om te beginnen niet gepersonaliseerd wordt geadverteerd. De advertentie wordt gekozen op het onderwerp van je prompt, plus grove context als je locatie bij benadering en je apparaattype. Niet op je eerdere gesprekken. Dat lijkt daarmee meer op een klassieke zoekadvertentie dan op wat je van sociale media kent.
De belofte die het langst zal meegaan
De gesponsorde blokken staan volgens OpenAI onder het antwoord, niet erin, en beïnvloeden dat antwoord niet. Van Grinsven noemt een gevolg dat ik nog nergens anders las: je advertentie kan verschijnen naast een antwoord dat juist een concurrent aanbeveelt. Dat hebben ze in previews gezien.
Neem dat serieus voordat je budget vrijmaakt. In Google staat je advertentie boven een lijst met blauwe links waar de gebruiker zelf uit kiest. Hier staat hij onder een antwoord dat al een aanbeveling heeft gedaan. Als dat antwoord “ga voor merk B” zegt en jij bent merk A met een keurig gesponsord kaartje eronder, dan heb je betaald voor het plekje na de conclusie.
Precies daarom deel ik de volgorde die DEPT aanhoudt: eerst zorgen dat je organisch in dat antwoord voorkomt, advertenties als versterking op de prompts die commercieel echt tellen. Met alleen advertenties bouw je geen autoriteit op, en dan blijf je je zichtbaarheid huren. Wie meer wil weten over hoe je die kant op werkt, leest onze uitleg over prompt engineering voor ondernemers.
Meten kan, maar minder dan je gewend bent
De rapportage laat impressies, kliks en spend zien, uit te splitsen op campagne-, adgroep- en advertentieniveau. Inkopen gaat op CPM of CPC, en er is inmiddels een conversiedoel, mits je meting via de Conversions API of de measurement pixel staat. Wat er niet is: gepubliceerde bid-benchmarks. Je bepaalt dus zelf wat een goed resultaat is, en dat is in de eerste maanden een eerlijker manier om te zeggen dat niemand het weet.
Een detail dat merken volgens Van Grinsven vergeten: de policy review kijkt niet alleen naar je advertentie maar ook naar je landingspagina. Je advertentie kan worden goedgekeurd terwijl de pagina erachter dat niet wordt.
Wat ik ervan vind
Dat vertrouwen zou instorten zodra er reclame in ChatGPT kwam, geloofde ik nooit. Bij Google werd hetzelfde voorspeld en mensen zien prima wat gesponsord is. De scheiding tussen antwoord en advertentie is nu strikt, en zolang dat zo blijft, is dit gewoon een nieuw kanaal.
De vraag is wat er gebeurt als die scheiding schuift. Er komen vroeg of laat formats waarbij de gesponsorde plaatsing ín het antwoord staat, met een label erbij; Google bouwt dat al in zijn AI Overviews. Dat is het moment om opnieuw te kijken, niet vandaag.
Voor jou als gebruiker verandert er intussen weinig aan hoe je het beste vraagt. Een scherpe, volledige opdracht levert nog steeds het beste antwoord op, advertentie of niet. Onze basis staat in hoe schrijf je een goede prompt. En wie AI meer werk uit handen wil geven dan alleen zoeken: zie wat je AI wel en niet zelf laat versturen.
