Welkom bij AI Report. Voordat we beginnen een kleine aankondiging, want in januari van het komende jaar starten we met iets nieuws, namelijk masterclasses.
En het idee is dat je dan in een uur een belangrijke AI skill leert, waarmee je dan vervolgens ook direct aan de slag kan gaan. En in de eerste masterclass neemt Wytse je mee in Claude Code.
En Claude Code is een tool waarmee iedereen, dus ook jij, kan programmeren.
En je leert dan dus hoe je een idee voor een tool of een app op een website opzet, waar je op moet letten en hoe je het van een idee naar een werkend prototype krijgt.
Als je nou geen technische achtergrond hebt of je denkt: ik ben helemaal geen programmeur, dat is juist uitstekend, want deze masterclass is bedoeld voor beginners die helemaal from scratch willen leren hoe ze met AI tools kunnen maken, zelf kunnen programmeren.
Het is iets magisch en Wytse is de tovenaar, dus dat is fijn. De masterclass is exclusief voor betaalde abonnees, uhm, en die gaan we organiseren op 8 januari om 12.00 uur. En jij kan erbij zijn.
Uh, als je nog geen abonnee bent van AI Report, dan is dit het moment om in te stappen. Want alleen nog deze week loopt onze oudejaarsactie.
Tot en met 21 december betaal je € 99 voor een heel jaar AI Report in plaats van de normale 120, dus dat is meer dan € 20 korting, en dan kun je direct meedoen met die masterclass in januari.
8 januari dus om 12.00 uur, waarin Wytse je gaat leren programmeren. Dat is toch een leuk, leuke soort van nieuwjaars, nieuwjaars, of is dat, voornemen?
Als je wil meedoen, dan klik je op de link in de beschrijving, uhm, en we hopen van harte dat je er ook bij bent. Veel plezier met de opname van ons meest recente webinar waar jullie vragen stelden aan ons.
[muziek] Voordat we beginnen, wil je nog iets zeggen, Wytse? Uhm, nou, ik ben wel nieuwsgierig. Uhm, een vraag aan de, aan de kijker. [lacht] Ik wou zeggen: de luisteraar, maar jullie kijken ook.
Wie er wat doet met dingen van Mistral, omdat die natuurlijk nieuwe modellen hebben nu. Wordt het eigenlijk ingezet binnen je organisatie of is het alleen spelen ermee? Ik ben gewoon even nieuwsgierig.
Jij vraagt je af of er daadwerkelijk levende zielen te vinden zijn die Mistral gebruiken en jij hoopt nu op positieve resultaten hiervan. Ja, of mensen te motiveren om er eens mee te spelen.
Ja, precies, een a-select steekproef. Uh, la-laat je horen, zullen we maar zeggen. We beginnen met de eerste vraag en die is van Aldo. Ondanks de verbeterde modellen heb ik nog veel last van hallucinaties.
Ik ben benieuwd naar de effectiviteit van, van methoden om die hallucinaties te beperken. Naast de bekende RAG-oplossing waarbij je je eigen data koppelt. Dat moet je dadelijk even uitleggen.
Helpt een techniek als chain of thought, stap voor stap redeneren, tegen feitelijke hallucinaties? Of voorkomt dat vooral logische fouten?
En wat betreft een multimodal aanpak waar, waarbij we bijvoorbeeld Gemini, Claude en ChatGPT bevragen. Is dat een betrouwbare oplossing?
Of zien jullie dat LLM's door hun vergelijkbare trainingsdata vaak in dezelfde valkuilen trappen en elkaars fouten juist bevestigen?
Jeetje, dat laatste is een oplossingsrichting, namelijk moet ik meerdere modellen misschien gebruiken, maar de, de, de vraag komt hierop neer: hoe deal ik met hallucinaties?
Ja, wat, wat ik zelf doe in dat soort situaties, waar je eigenlijk antwoorden wil geven aan een eindgebruiker of aan jezelf, waarin eigenlijk hallucinaties geen optie zijn.
Misschien denk je wel: die zijn nooit een optie. Maar er zijn natuurlijk heel veel vraagstukken waarin het wat minder erg is dat er misschien een beetje bluf bij zit.
Maar bijvoorbeeld medische vraagstukken kan dat eigenlijk gewoon niet. Is gewoon gevaarlijk.
Uhm, wat ik in mijn prompt heb staan dan, uh, in mijn systeemprompt is als er enige claim gedaan wordt, dus wat je ook claimt, hè, dat apparaat, die modellen weten best wel goed het verschil tussen een claim en niet een claim.
Dat zit wel goed. Dan moet je een toolcall doen. Oftewel dan moet je het web op. Je moet jezelf gronden en dan doe je eigenlijk een soort grondingsverzoek. Eigenlijk een grondingseis, uh, in je systeemprompt al.
Daardoor wordt het een stuk trager kan ik je wel vertellen. Het kan minuten gaan duren voordat je antwoord krijgt, maar dan heb je wel in ieder geval dat het model niet eens zelf hoeft te bepalen of het twijfelt.
Want anders krijg je hallucinaties. Maar jij gaat eigenlijk zeggen: twijfel maar altijd. Twijfel maar bij iedere claim.
En als je iets claimt, dan wil ik gewoon dat je die claim nazoekt en dan gaat, kan die via toolcalling het web op of als die gegrond is in het web door, door Anthropic of door Gemini gewoon Google gebruiken.
En ik heb gemerkt dat dat heel erg helpt.
Weet wel dat als je het voor eind, eindgebruikers maakt, hè, dus het is onderdeel van je eigen software, dan moet je ze wel even uitleggen dat er een onderzoek gedaan wordt in plaats van dat je binnen 2 seconden een antwoord krijgt of binnen 200 milliseconden.
Dus de modellen zijn best goed in staat om het verschil te begrijpen tussen feitelijke claims en de tekst eromheen, om het maar even zo te zeggen.
En als je zegt: joh, als jij bemerkt dat je aan het claimen bent, dan wil ik dat jij je eigen claims altijd dubbelcheckt.
Dan de tweede vraag, uh, dat gaat eigenlijk over een soort council maken, hè, dus een soort council of LLM's. Dus dan maak je een soort democratisch groepje. Voordat we daar naartoe stappen.
RAG wil jij misschien nog even. Nou, stel, stel je voor je wil dit en ik, ik probeer het even iets breder te trekken, want misschien heeft deze gebruiker of luisteraar, ik, ik noemde je een gebruiker. Mijn excuses.
Misschien heeft deze luisteraar/kijker een heel specifieke, uh, doelstelling, maar ik denk dat dit voor veel mensen die het in zakelijke context, uh, gebruiken, dat het gewoon heel belangrijk is.
Dus ik stel me zo voor: stel je hebt een, uh, een document waar de meest gestelde vragen van klanten in staan.
Ja, en dan vervolgens heb je een ding gemaakt wat, uh, uh, uh, probeert vragen automatisch, die supporttickets die binnenkomen automatisch te beantwoorden aan de hand van dat document.
Stel je hebt dit gedaan door, ja, wat zou, wat zouden mensen, wat is de gemakkelijkste manier om dit te gebruiken? De, die do-, die data toe te voegen. Tegenwoordig zijn dat vinkjes in je Copilot-omgeving.
Dus dan koppel je je, een, een map uit OneDrive en die geef je als het ware als context mee. Dat is RAG op de achtergrond. Is allemaal technisch, maar het komt op hetzelfde neer. Ja. Ja, precies.
Uhm, en, en als je dan daar, als je in zo'n setting dat wil optimaliseren, wat, wat moet je dan doen?Ja, als je in die setting zit.
Nou, het punt is dus dat de standaardoplossingen, hè, dus, dus zoals Microsoft het levert binnen Copilot, waarin je context kan geven, gronding eigenlijk aan je modellen, die zijn gewoon minder kritisch omdat die geoptimaliseerd zijn om snel antwoord te geven.
Juist. Want het snel antwoord geven is voor heel veel mensen prettig. Alleen de prijs van snel antwoord geven is bluffen. Dat is bij mensen eigenlijk ook zo, hè.
Als iemand off the cuff heel snel kan reageren, dan zit daar waarschijnlijk niet heel veel reflectie op. Dus ik vraag altijd om reflectie. En misschien om het iets concreter te maken nog.
Jij vroeg me laatst: kunnen we een podcast samenvatten van vier uur? Dward Cash, nou die, die kletst maar door.
En toen heb ik eigenlijk een flow bedacht waarin, of in ieder geval gevonden van iemand die, dit staat allemaal best wel leuk online, ideetjes van mensen om dit beter te maken van: oké, ga eerst maar eens die hele, uh, podcast samenvatten.
Heb je transcript. Of eerst transcriberen, stap één, dan gaan we samenvatten. Dan wil ik, uh, nog een stap, alle claims destilleren. Alles wat er aan claims gedaan wordt in jouw samenvatting.
Dan wil ik per claim, komt die uit het transcript of heb je die er zelf bij bedacht? Mhm. Blijkt dat 20% er zelf enthousiast [lacht]. Ja, nee. Ja, ik wist wel ongeveer wat ze bij Dward Cash bedoelden. Wat?
Nee, je moest binnen de, binnen het gesprek blijven, hè. Dus, en dan zeg ik dus- Raakt het eigenlijk op in heel veel delen.
Ja, en dat is, dat is steeds teruggekomen, ook in alle flows die wij maken, zeg maar, voor Eva-items bijvoorbeeld, is dat je uiteindelijk een soort, ja, productielijntje maakt, hè, zo'n flow met blokjes waarin je multipath, zoals dat heet, meerdere stappen neemt om tot een resultaat te komen.
En dan krijg je echt de kracht van taalmodellen als je ze achter elkaar gaat rijgen en ze eigen taken geeft. Jij bent de factchecker, jij gaat de facts uit elkaar halen.
Nu moet je hem herschrijven met 80% van de facts die wel uit het ding. En dit, maar goed, dat duurt 4,5 minuut voordat jij van mij je tekst krijgt. Juist. Dat moet je maar accepteren. Ja.
In jouw geval is dat prima, want je wil gewoon een samenvatting. Maar, hè, dus het heeft ook weer maken: ben je met een real time AI applicatie bezig, hè, wil je meteen antwoord?
Of is het iets wat op de achtergrond draait en mensens mailbox vult? Ja. Bij die tweede kan je zo'n mooie, s-, ja, slang van blokjes maken. Ja, want dan maakt het niet uit hoe lang het duurt. Ja.
Nog, nog even heel kort over die verschillende modellen. Is er een model dat minder liegt dan andere modellen? Ja, goed, we hebben de claims, laten we zo zeggen.
Ik kan het alleen maar halen uit de research, want er, ik bedoel, ik weet dat OpenAI best wel met 5.1 in hun, uh, system card, hè, dus, uh, de pdf die bij het model zat waarin geschreven staat wat hun veranderd hebben, ten dele in ieder geval en hoe de benchmarks zijn.
Er is een soort hallucinatie benchmark. Ik doe even zo, zeg maar, om maar zien hoe goed dat is, maar dat doet iets en dat, dat laat zien dat GPT 5.1 substantieel minder hallucineert.
Het blijft wel, het punt is dat je dan wel in thinking high zit, hè, dus dan ben je in het, uh, reasoning model, dus die kan nadenken, aan het aanroepen. Dus antwoorden duurt 30 seconden of meer.
En high, oftewel veel duurder.
Hè, dus ik denk dat mijn hele antwoord neerkomt op: hoeveel tijd en geld heb je ervoor over om de antwoorden, uh, ja, eigenlijk meer feitelijk te maken dan dat ze misschien normaal zouden zijn.
Blijft een ingewikkeld ding, hè, dat je dat zelf moet bedenken. Ik vind het echt zo vervelend dat je- Ja...zelf moet bedenken: ja, had ik hiervoor ook een goedkoper model kunnen gebruiken de hele tijd?
Of als je het goedkope model gebruikt, had dit beter gewerkt.
Ja, en ik, nou, misschien dan om, om, om hem helemaal rond te maken, dit hele lange antwoord is: ik doe dus in die flow, hè, in die blokjes achter elkaar, die multipass, uh, uh, LLM-structuren.
Daar zitten een paar light modelletjes bij en een paar flash modelletjes.
Ik vind bijvoorbeeld kijken wat een feit is en wat een, uh, feit uit de tekst is en wat een feit uit het, uh, uh, uit het, uit het model is, kan prima zo'n klein model, zeg maar, dus je kan dan, dat is het leuke aan, ook toch wel leuk aan die slangetjes bouwen van blokjes is dat je per blokje kan bepalen hoeveel intelligentie en hoeveel tijd heb ik eigenlijk nodig voor dit blokje.
Maar het hele ding duurt [lacht] nog steeds wel een minuut of vier, vijf. Oké, Kevin zegt: Wietse en Alexander, komma, het nieuwe jaar komt eraan. Stel dat jullie voor 2026 één wens mogen doen op het gebied van AI.
Iets dat op dit moment nog niet bestaat. Welke wens zouden jullie dan uitspreken? Ter inspiratie: denk aan een open source model dat iedereen lokaal kan draaien of een Nederlandse AI-provider vergelijkbaar met OpenAI.
Wauw, wat een vraag. Springt er bij jou meteen iets binnen? Uuuh. Geef mij even de tijd om na te denken [lacht].
Nou, ik, ik denk dat, uuuh, kijk, ik, het is een klein voorproefje op de podcast die we gaan opnemen, uh, straks. Maar ik ben wel echt in de war van de programmeerskills van Opus, uh, 4,5, die nu een week uit is of twee.
Uhm, en [schraapt keel] ik realiseer me hoe, hoe goed dat ding als ie lang nadenkt is in zijn eigen problemen oplossen. Dat dat gewoon een loop is die op de achtergrond werkt.
En ik vind het fascinerend om mee te lezen met wat dat ding doet en dat het uiteindelijk werkt. Wat ik vraag althans.
Maar wat ie niet doet, wat i-, wat nog niet kan, is, er is nog geen, uh, er zijn, er zijn nog niet echt goede UI's voor agents die op de achtergrond dingen doen en mij dingen voorstellen.
En waar ik de hele tijd op hoop is in heel mijn, in, in al mijn werk zitten allerlei dingetjes waarbij ik zou willen dat die AI in de gaten houdt, uh, wat ik allemaal heb gedaan of wat ik, uh, voor plannen heb of heb afgesproken, of wat ik op routinematige basis doe, of afspraken die ik heb gemaakt.
En ik zou zo graag willen dat die, dat dat ding dat eruit vist. Dat kan uit meetings zijn, dat kan uit e-mails zijn, dat kan van alles zijn.
En dan suggesties doet automatisch met hoe hij daar follow-up aan kan geven en misschien zelfs wel zelf uitvoert.
Dus ik zie heel erg uit naar een, ik ga ervan uit dat AI-systemen proactief allerlei dingen gaan suggereren. Dat doen ze nu nog niet, maar proactief allerlei dingen gaan suggereren.
En dat ik dan een soort van op mijn werk kom 's ochtends en dat er dan een rijtje klaarstaat met allemaal sugge-- gesuggereerde acties van dat ding.
En dat ik dan een vinkje kan klikken, een kruisje kan klikken of op een pennetje kan klikken om het te bewerken. En dat dat ding dan aan de slag gaat om dat te doen of in de gaten te houden of et cetera.
Ik mis dus heel erg een soort unified interface van al die, nou ja, uh, agents die ik langzamerhand aan het maken benEn daar heb ik heel erg zin in.
Dat is een heel ander niveau dan de vraag die je, of de suggesties die je zelf doet. Maar dit wil ik heel graag omdat dit mij in mijn werk zou helpen.
Ja, ik denk dat het te maken met de achter de schermen en voor de schermen, hè, dus. Want voor de schermen is waar de meeste gebruikers zijn, die namelijk gewoon dingen willen oplossen.
En ik zit heel vaak achter de schermen super nerdy te praten over nieuwe protocollen of zo.
Maar als die protocollen uiteindelijk niet drie lagen verder, zeg maar, van halffabrikaat naar heel fabricaat gaan, dan, ja, dan kan, dan kan je er eigenlijk gewoon, je als in de rest van, van de mensen, kunnen er niet zo heel veel mee.
En daar gaan we straks over, en we gaan lekker teasen waar in de podcast over hebben, jouw enthousiasme ook. Je wordt echt helemaal enthousiast als het jou lukt en dat is echt vet.
Alsof je een soort toverstok hebt en je, het lukt, zeg maar. En jij?
Uhm, nou, d-, er zijn inderdaad de lokale modellen die ook al in de hint zaten van: misschien moet je denken over lokale modellen, maar ik ga het iets concreter maken. Ik doe soms op verjaardagen [beiden lachen]
ten, ten verdriet van de mensen om me heen. Ja. Kijk, ik, ik krijg wel, ik krijg van mensen opmerkingen, dan zeggen: jij bent die AI jongen dan toch of zo. Oké, prima, eigen schuld.
Uh, en dan zeg ik: ja, hoe zit het dan met duurzaamheid? Hoe zit het met al die data die gestolen is? Ik ben schrijver, mijn boek zit erin, weet je wel. Super terecht. Prima.
En dan doe ik heel snel, dat is mijn standaard demootje tegenwoordig. Dan pak ik zo heel dramatisch mijn iPhone. Die zet ik dan op vliegtuigmodus. Dan start ik Locally AI.
Start ik alsof ik een applicatie opstart, maar dan start ik de app Locally AI en dan zeg ik: kijk hier, ChatGPT. Maar ik heb geen internet, dus het datacenter is ineens weg. Helemaal weg, hè, dus.
En mijn telefoon laad ik op met mijn fiets. Noem maar even wat. En dan zeggen: oh joh, wauw, is dat ding dan slim? Zeg ik: nou, die is niet zo heel slim nog, maar kijk, het werkt helemaal hetzelfde.
En dan kan ik ook nog zeggen: en het model is een model getraind op open data. Namelijk data waar mensen van hebben gezegd: dit mag in de commons, dit staat in het park, zeg maar. Dit mogen we lezen, dit is goed.
Zo heb je eigenlijk een klein model waar de data eigenlijk, uh, prettiger verzameld is en, uh, de energie, uh, lokaal blijft en ook je data nog eens lokaal blijft, hè. Dus het heeft ineens zo, checkt alle boxes.
Wat ik wens voor 2026, want dat was de vraag, is, het probleem met Locally AI nu is, op de iPhone dan, voor de Android gebruikers Google Edge AI, staat op GitHub van Google zelf.
Supertoffe app met allemaal, kan je spelen met allemaal lokale, lokale modellen, dus jullie zijn ook helemaal voorzien.
[schraapt keel] De grote vraag is nu: hoe klein, is ook in het geval van Mistral, die nu allemaal kleine nieuwe modellen heeft uitgebracht.
Hoe weinig moet een model, hoeft een model te weten om zelf het internet op te gaan om just in time, in het moment, zeg maar, die data er alsnog bij te pakken. Uit een cloudmodel of gewoon googelend?
Ja, dus, nou ja, dus jij maakte één stap, één stapje terug nog. Ik zou nog even zeggen googelend. Cloudmodel zou zijn dat hij eigenlijk in het datacenter een grotere broer of zus heeft waar hij ook mee mag praten.
Dat is een beetje het Apple model van, uh, lokaal en, uh, cloud hybrid. Ik heb het over, ik heb Locally AI. Ik zet mijn vliegtuigmodus uit, dus ik heb weer internet.
Het model is lokaal, maar is dun en slim genoeg om te weten hoe dun het is. Daarmee bedoel ik: het kan piano spelen, maar het kent geen bladmuziek, [schraapt keel] helemaal niets. Nou, het weet wat het niet weet. Exact.
En dat is denk ik de gro-- dat is ook de vraag hiervoor eigenlijk, hè. Dit is een van de grote noten om te kraken. Mijn droom is dat, ik heb de ontwikkelaar van Locally AI hier ook om gevraagd.
Is gewoon één kerel die een supervette app gemaakt heeft. Kan jij zorgen dat je tool calling kan doen? Kan je zorgen dat hij het internet op mag? Want dat kan nu nog niet.
En als Locally AI het internet op kan en de kleine dunne modelletjes, getraind op data uit het park, zeg maar, uit de commons, kan goed weten wat hij niet weet.
Dan kan ik aan mensen op verjaardagen demoën: AI on device, die ook nog eens weet wanneer die het internet op moet om daar in Wikipedia en Google data te halen.
En dan denk ik dat we veel meer lokaal kunnen dan dat we nu voelen als we ermee praten.
Want de modellen zijn feitelijk heel dom, maar wel intelligent genoeg om het internet op te gaan om die informatie net even te pakken. Dus lokale modellen plus grounding op het internet met een knopje op je iPhone.
Zou prettig zijn. Ralph vraagt: wat denken jullie van de nieuwe Copilot workflow tools? Heb je dit bekeken? Ik heb dit niet voorbij zien komen. Ik heb, uh, Build, Build 2025.
Build is een beetje de super conference van Microsoft als het om developers gaat, zeg maar.
Zit, en er zit altijd, nou, een goede eenvijfde van de talks is mega goed ineens, dus, uh, ik klap er altijd mee in mijn oren, omdat het dan, ik, ik, heel, is heel veel, uh, weet je, met alle respect, meer marketing zeg maar.
Ik denk een beetje fluffig. En ineens staat er dan zo'n ontwikkelaar die even in 20 minuten iets eruit ramt dat ik hem drie keer terug moet kijken, zeg maar.
Flow is eigenlijk wat N8N doet, hè, dus je met blokjes werken en dan agents bouwen. Uh, agentic flows bouwen visueel.
Uhm, ik vind het, uh, gaaf dat het nu in die platform zit, zodat, dat is een stukje democratisering van software, om het even als idealist te zeggen, dat je niet constant hoeft te vragen aan een ontwikkelaar: kan jij voor mij iets doen?
Maar dat je eigenlijk in ieder geval je eerste, nou, laten we het dan een prototype noemen of MVP, je eigen flow kan bouwen.
En ik denk dat meer mensen in een organisatie de mogelijkheid geven om zelf pseudo software te bouwen, ik noem het toch even zo, hè, is, uh, denk ik alleen maar- Op basis van, uh, kijk naar mijn Outlook mail.
Uh, als er een kritisch mailtje binnenkomt, dan moet je hem flaggen als kritisch en mij een bericht sturen in Teams.
Ik, ik, wat ik van die presentatie herinner is dat er allerlei predefined connectors zijn, hè, dus wat wij dan MCP's zouden noemen en daar gewoon het icoontje van Office 365 is. Koppelingen met apps.
Ja, koppelingen met apps, kan je naar je OneDrive. Dus ik zou bijna zeggen dat er zelfs triggers te maken zijn op: er komt een nieuwe mail binnen, haal hem door die flow, dus. Maar dan doe ik even een gokje. Ja.
Maar het is wel, kijk- Google is deze week met een tool, die heb ik wel gezien, uh, die dit doet voor Workspace. Dus eigenlijk een soort van blokkenbouwer, maar met natuurlijke tekstinput.
Dus je kan gewoon in normale taal aan het ding vertellen wat hij moet doen en dan maakt hij daar van die blokjes van: als dit gebeurt, dan moet je dat doen. Hier moet je Gemini gebruiken.
Maar de, de, dat is heel fijn dat het in Workspace zit en dat kan natuurlijk al een hoop. Daarmee ontsluit het heel veel. Maar het aantal verbindingen met externe partijen is wel heel klein.
Google heeft iets van vijf deals gemaakt met Asana en Salesforce en meer van dat soort bedrijven, maar niet met Notion bijvoorbeeld. Of niet met, weet ik veel wat voor andere tools gebruikt.
Dat is toch het nadeel van die grote bedrijven. Zeker. Dat ze gewoon echt weinig hun best doen om die, die, die integratie op grote schaal makkelijk te maken. Ze zijn vooral bezig met hun eigen tooling.
Zeker, en dan kom ik weer met mijn lokale gedoe. Maar dat heeft ook nog een reden. Dat bijvoorbeeldWij gebruiken allebei Beeper, toch? In ieder geval, een, een, zo'n multi messengers.
Vroeger heette dat Trillian, maar in ieder geval, dan kan je WhatsApp, Signal, alles in één applicatie hebben, uh, zodat je niet, da-, tussen al die apps hoeft te switchen.
Beeper heeft een MCP tegenwoordig, dus je kunt met Beeper interacteren vanuit AI-modellen, maar dat moet dan wel op jouw machine, want er is geen, nou, er is wel een Beeper Cloud, maar die is niet zo geavanceerd.
En dan kan je, en dat lijkt mij, ik zou eigenlijk nog een wens voor volgend jaar, [lacht] uh, die, dat flow builden en connectors. Ja, met N8N of met Lindy. Ja, maar dan op m'n machine.
En dan moet misschien die MacBook gewoon in hibernation 's nachts dat doen of zo. Daar zijn ook features voor. Maar dat ik eigenlijk wil kunnen interacteren met de applicaties op mijn desktop. Want- Hoe dan?
Nou, dan, Beeper heeft bijvoorbeeld een MCP. Zolang Beeper open staat kan Cloud lokaal met Beeper praten, hè, maar dat moet dan wel aanslaan allemaal.
En het is, het is niet allemaal cloud based, dus, uhm, dat cloud based is handig, want dan hoeft jouw laptop niet aan te staan. Maar het kan dan niet op, bij dingen op je laptop die niet cloud based zijn. Ja.
Die je misschien ook niet in de cloud wilt. Juist. Dus ik zou daar ook nog, want dit is, wat ik nu allemaal zeg kan, maar dan ben je, zeg maar, een 1% ontwikkelaar of zo en dan is het na een week weer stuk.
Uh, waar we naartoe willen is dat je een soort, nou, Apple noemt het volgens mij workflows bij hun. Dat was ook al zo'n flow builder, heel lang al, zeg maar. Shortcuts of zo heet het tegenwoordig, weet ik niet meer.
Maar die blokjes, dat je eigenlijk, Automator voor de echte kenners, zeg maar, dat je Automator krijgt op de desktop van Apple met, met de AI-modellen erin die lokaal met applicaties kan, alsof ie er doorheen tapt en tikt als een accessibility feature.
Nog een droom. [lacht] Sam zit mee te knikken, dus die wil het ook. Good luck with that. Alexander zit mee te, mee te tikken. Ja, jaar drie doe ik dat nog met Apple. Maar, uhm, ja, en Copilot. Ja, god, het
is, uh, dit is nu een soort van nieuwe basale functionaliteit lijkt het te worden bij al die cloud serviceproviders zoals Google en Microsoft. Ja, en ik denk dat het- Komt dit erin.
Ja, en ik denk dat het voor ons ook nog wel, want ik, ik zat onze nieuwsbrieven terug te lezen, gewoon de laatste 20, zeg maar.
Toen dacht ik: we doen eigenlijk vrij weinig aandacht besteden aan Copilot, want het voelt ook, ja, met alle respect, een soort van saai. Mhmm.
Uh, terwijl, hoe meer ik met mensen praat bij lezingen, hoe meer ik hoor: dat is de realiteit van de meeste mensen op werk. Ja.
Dus ik zit er ook nog een beetje over na te denken hoe wij misschien wat meer aandacht kunnen geven over: hoe kan je dit in Copilot? Omdat het anders ook maar zo ver van je bed blijft, zeg maar. Ja.
Goed, stukje zelf, uh, vie-, kritiek. De volgende vraag is van Bambara:
hoi, ik zoek een manier waarop docenten zelf agents kunnen bouwen zonder programmeerkennis, met voldoende mogelijkheden voor lesvoorbereiding, feedback, toetsing, oefenmateriaal en andere onderwijsactiviteiten. Wauw.
Daarmee is het belangrijk dat dit AVG-proof is en bij voorkeur binnen de eigen afgeschermde schoolomgeving kan draaien. Wietse, succes! Ja.
[lacht] Nou ja, uh, als er iemand bij systeembeheer is binnen de scholengemeenschap waar jij werkzaam bent, uh, dan za-, daar zit iemand, maar er moet iemand zijn die een beetje Docker containertjes kan, uh, starten, want er moet een N8N-containertje gestart worden.
Het is nog heel technisch allemaal.
Ik bedoel, er zullen ook trouwens bedrijven zijn, en gooi ze lekker in de chat als, uh, of onder het antwoord als tip, die ik niet ken, die dit al out of the box aanbieden, maar ik denk toch nog een beetje houtje-touwtje.
Maar laten we hem even afpellen. Want dat AVG en binnen de schoolomgeving, als we daar, als we daar even schijt aan hebben en gewoon denken- Ja, als je dat weghaalt wordt het weer een ander verhaal.
Ja, oké, maar dan kunnen we kijken wat er, wat er kan en wat er makkelijk is. Want dit gaat over een docent, dus die, ik ga ervan uit, die zegt: bouwen zonder programmeerkennis. Ja. Dus dat zijn res-re-restraints.
Laten we daar even ons bij houden. Wat kun je dan doen met lesvoorbereiding, feedback, toetsing, oefenmateriaal en andere onderwijsvormen?
Dat heeft ook weer te maken met welk LMS je hebt, zeg maar, welk learning management system. Blackboard, Canvas, noem ze allemaal maar op. Osiris. Stel je voor dat je bereid bent om te copy pasten naar een andere agent.
Ja. Ja, goed, uh, het punt is namelijk, kijk, uhm, er zijn allerlei stukjes die op zichzelf al bestaan, hè. Zelfs Copilot heeft de mogelijkheid nu om, om flows te bouwen.
Dat moet dan wel weer allemaal betaald en geactiveerd worden door systeembeheer. Dus het zit, Copilot is niet, zeg maar, één vinkje. Daar moet je allemaal stukjes voor aanzetten. Ja.
Maar goed, hè, dus je zal moeten kijken: wat is nu de stack waarop de school draait? Hè, is dat een Google-omgeving met daarbij Canvas? Oké, wat doet Google?
Alexander heeft net verteld, heeft ook flow building in de cloud. Hebben we het? Kunnen we het aanschaffen? Mag ik hier een licentie? Mag het voor mij in ieder geval aan, hè, docent nummer één.
Dan is het het learning management system waar al die toetsing data in zit. Is er een connector? Moet ik die connector zelf bouwen of ga ik copy pasten, hè?
Stel ik verwacht die connector in de toekomst, dus ik ga even copy pasten. Dat is een beetje jouw punt, hè, want je kan nog wel een paar maanden heen en weer plakken. Dan zal je moeten gaan kijken.
Ja, jij wilde dat AVG-proof niet, hè? Nou ja, goed. Jij begint nu met de technische stack. Dat kan ook. Ja, dit is een typische CTO-antwoord wat je hier krijgt. Ja, je krijgt CTO-antwoord. [lacht] Dat is prima.
Wij beginnen daar. Kijk, ik, in, hi-, ik praat ook wel eens met organisaties die mij dan na een lezing zeggen: kom nog even een keer langs, want dan kan je ons een beetje adviseren.
Nou, dan kom ik wel eens daar zitten en dan krijg je ook dit soort CTO. Dan zeg je: dat moet ik niet, heb ik geen tijd voor, Wietse. Moet ik nog leren. Ja.
Ja, dus ik, soms zit ik daar dan, en dan, dan vertel ik ook: ja, hoe technisch wil je hem hebben?
En vooral, en dat is, hebben we in de vorige webinar volgens mij ook al een keer gezegd, die make or buy, hè, dus dat heeft een, dat is niet alleen make or buy als in: gaan we nu zelf iets aan mekaar knutselen binnen onze scholengemeenschap?
Of gaan we alle leveranciers van de bestaande producten een mail sturen waar we in zeggen: luister, hoe zit het met jullie MCP? Als in: kunnen we al connecten met de flows uit, uh, Copilot? Want daar zitten wij in.
En dan moet je eigenlijk alle bestaande leveranciers aan hun jasje trekken. Het is zo dat al die grote partijen, de Googles, de Microsofts, hebben gezien wat die flow building tools als N8N kunnen.
Hè, N8N is inmiddels heel veel geld waard.
Zijn dus nu al die flow building tools, ik zeg dat woord flow builder, want jij had het over niet programmeren, dus het moet visueel aan elkaar als een analoge synthesizer met draadjes ertussen.
Dus flow building is een beetje het AI interface paradigma voor ontwikkelen aan het worden. Eigen agents bouwen zonder dat je kan programmeren. Al die partijen zijn daar nu mee bezig.
Ook die LMS-partijen hoop ik eigenlijk een beetje. En dan is de vraag: hoe verbind je die aan elkaar? Dus heel lang antwoord. Heb geduld.Maar jouw geduld kan, uh, hoe zeg je dat?
Je kunt het wat naar je toe gaan halen is door een in, een inventarisatie te maken van alle verschillende partijen die nu al aan jullie leveren als schoolorganisatie en wat de roadmaps zijn voor het integreren van dit soort zaken.
En dan kan je at, aan het einde nog die vraag stellen: prima, maar kan het dan on-premise AVG-proof? Kunnen we iets afspreken over de data? Dus het is er deels.
Je kunt er al mee experimenteren, maar het, het totaalpakket waarin dit allemaal vloeiend met elkaar samenwerkt, heb ik nog niet gezien.
Ja, nou, dit is ook misschien een gevalletje van, uh, die, die bedrijven echt lastigvallen. Die, die, met die Parnassysachtige partijen waar, dat zijn een soort van monopolies geworden in Nederland.
Sowieso hoop ik dat die partijen allemaal kapot gaan. Eerlijk gezegd durf ik in deze webcast best te zeggen, want ongelooflijk veel geld en het is gewoon middleware. Ik heb daar echt schijt aan.
Ja, heb je dikke lock-in ook, hè, dus ja, lock in allemaal. Dikke lock-in inderdaad. Het is gewoon als water uit de kraan.
Ik vind gewoon, uh, dit zou open source software moeten zijn en dat moet de overheid betalen in plaats van, uh, allemaal naar die private partijen.
Maar goed, we zitten hier nou eenmaal mee, dus dan is het zaak om zoveel mogelijk druk te zetten op die partijen om, om het te ontsluiten. En daar hebben ze natuurlijk helemaal geen belang bij.
Ja, en ik denk ook- Er is geen, er is geen concurrentie tussen deze bedrijven in de praktijk, dus ze gaan supertraag zijn.
Dus daarom, daarom word ik, als ik, als ik dingen zie als in: ja, het moet wel binnen de AVG en alles, dan aan de ene kant ben ik heel begripvol erover, maar ook een deel van mij ontploft van binnen omdat ik denk: dit is dus hoe vertraging eruit ziet.
Word ik ook heel, heel geïrriteerd van. Ik denk dat we nog jarenlang zitten doorrommelen.
De, de, het hele, uh, de, het legal data vraagstuk eromheen wordt ook heel vaak gebruikt, zeg maar, een soort regulatory, een soort capture gedaan door de grote partijen om maar niks te doen.
Dus dat is de andere kant van de wens om, uh, om privacy. Laten we hopen dat er dan heel snel gewoon toegankelijke computer use komt om dat je die on-premise kan draaien.
Ja, ja, jij ziet namelijk gewoon die AI-modellen rondklikken in Canvas zonder dat zij de connector bieden.
Ja, dus, dus dat je, dat je bij wijze van spreken, ik, ik, ik hoop gewoon dat er dan een, een Mac Studio in, in, in, in die serverruimte staat waar een scherm aan hangt voor de vorm.
Waar dan gewoon helemaal, de hele tijd rondgeklikt wordt. Dingen worden gedownload uit die LMS. Hoe he-, LMS? Learning management system.
LMS-systemen en dan gewoon in een lokale database komt te staan waardoor je er tegen kan praten op je lokale model. Ik zie net ook zo'n, uh.
En dan gewoon, die bedrijven zijn dan gewoon middleware geworden tot je ze gewoon kan uitfaseren. Daar heb ik zo'n zin in.
Ik zie nu echt zo'n deurbel voor me waar jij gewoon geen controle over hebt en dat jij dan zo'n robothandje maakt die op dat knopje gaat drukken om hem te openen. Ja. Dat voelt een beetje zo. Ja. Dan maar zo.
Ja, maar heel praktisch, want de, de vraag is ook praktisch, namelijk: wat kan ik in toetsvoorbereiding? Wat kan ik, wat zou nou het eerste zijn wat jij zelf zou doen als je nu nog volwaardig les zou geven?
Uhm, nou, wat ik, wat ik interessant vind is, kijk, op het moment dat je de, de toetsing overlaat aan een AI-model is het alsof je naar een collega stuurt, maar niet zelf begrijpt wat die collega voor die student gedaan heeft, hè.
Dus onderdeel van, daarmee zeg ik niet: je moet het niet doen, maar ik wil zeggen hoe je het bijvoorbeeld beter kan doen en hoe ik het dan zou doen, zeg maar. Het is niet zo, maar ik zou er dan iets meer over nadenken.
Dat ik AI als een companion in zou zetten om betere feedback te kunnen geven. Maar dan wel, ik ga dan als docent in gesprek met die AI om te kijken: joh, ik heb hier een document.
Ik, dit is de feedback die ik geef, maar ik vind mijn eigen feedback een beetje matig. Stel jij zou de beste feedback van de wereld geven. Claude Opus 4.5, grounded in allerlei, uh, didactische theorie. En dan: wow!
Dan kan je zeggen: forward naar de student. Maar je kan ook tegen Claude zeggen: stap voor stap: hoe kom jij hierbij? Want dit wil ik ook kunnen, hè.
Dus ik zou altijd zeggen, en dat is natuurlijk, dan kan je zeggen: daar heb ik de tijd niet voor. Ik ben gestrest. Ik heb jonge kinderen, ik slaap amper. Uh, ik stuur het gewoon door.
Ik snap het, ik, [lacht] ik heb daar empathie voor. Maar weet wel dat je deze modellen ook kunt inzetten om zelf gewoon een veel betere docent te worden.
Dat is echt wel heel gaaf, want het is best wel, ik vond, zeg maar, essays nakijken. Ik gaf filosofie, techniek, filosofie. Nou, dan gaf ik allemaal essays op.
Kreeg ik 10 pagina's van studenten en dan 60 keer 10 pagina's in twee avonden doorheen. En dan feedback geven. Nou, dan ging je, ging ik spelfouten doen. Dacht: nee, op inhoud, hè.
Dus heel vaak als docent bekruipt je dan de vorm, terwijl het gaat om inhoud, inhoud, inhoud. En ik vond dat best wel intens, want dan deed ik een uur over een essay.
Dat is 60 uur essays nakijken, dus ik zou daar wel een soort buddy bij willen hebben. Een buddy die mij een beetje meetraint en die zegt: we doen 10 essays samen en de volgende 50 mag jij wat meer doen.
Om een soort van, ja, mocht je die collega niet hebben die de tijd voor je heeft om dat te doen, dan kan je die, uh, collega creëren. Want het is wel zo dat leren voor een student komt voort uit die mega goede feedback.
En niet: hier een zeven, succes, zeg maar. Dat is gewoon heel leeg. [schraapt keel] Alright, we gaan door. Thijs vraagt: wat betekent het dat Mistral nu ook haar grootste modellen open source heeft gemaakt?
Blijkbaar zit er geen waarde in hun modellen, maar alleen nog het draaien ervan. Inkomsten via de API en custom implementaties bij bedrijven zoals bij ASML. Hebben ze,
uh, het opgegeven om aan hun grootste modellen geld te verdienen, denk je? Nou ja, het is in, in dat opzicht, kijk, Mistral, uh, 3, die net uit is, Large. De vorige Large kwam niet.
Is vol, hebben we volgens mij nooit gezien, uh, open source en deze was meteen open source. Dat is, dat is wel nieuws van: hé, jullie hebben de diamanten, zeg maar, uh, weggegeven.
Tegelijkertijd, en dat zit ook wel een beetje in deze vraag, ze hebben alleen hun, ze, ze hebben Mistral 3 Large, hè, dus het grootste model van Mistral wat er nu is, alleen vergeleken in de benchmarks met andere open source modellen.
Dus de vergelijkingen met gesloten modellen zijn weg. Waarom? O-omdat het gewoon niet zo best is. Hè, als je het zou vergelijken met 5.1 en, uh, Opus 4.5, dan ziet het er gewoon niet zo heel best uit.
Dus zij kiezen er daar al voor. Het speelveld is nu het speelveld van open modellen. Nou, dan, als je naar het speelveld van open modellen gaat, dan moet hij ook wel open zijn.
Hè, dan kan je niet zeggen: we houden nog even achter. Dus door je toe te wijden aan het speelveld van open modellen moet je ook een open model lanceren.
Moet er een Hugging Face link bij om het even heel concreet te maken, hè, dat je hem kan downloaden en, uh, gebruiken. Dan roep je ook de community op: maak ons model beter, ga ermee aan de gang.
Je roept eigenlijk ook bedrijven op die, en daar komen we straks in de podcast op.
Ik kan niet anders dan door teasen, want het is gewoon een vraag die we straks ook gaan behandelenBest wel wat Amerikaanse bedrijven gebruiken nu Chinese open modellen om te finetunen en door te verkopen als een ander model.
Veel van de bedrijven die software maken om software mee te maken bijvoorbeeld, die brengen dan hun, uh, ja, noem het Cursor Codex 4.5 uit en daar zit achter gewoon, uh, DeepSeek met een nieuwe naam en een finetune.
Dus blijkbaar worden nu die open Chinese modellen grondstoffen voor Amerikaanse modellen die weer doorverkocht worden.
Waar Mistral, denk ik, ook gezien heeft: als wij grondstof kunnen zijn, dan gaan we het ook doen, hè, gaan we er ook op inspelen door de licentie zo te maken, et cetera. Dat betekent dus dat het spel wat anders wordt.
Mistral draaien in een datacenter als Amazon zijnde, daar zit een licentie bij dat je bij een bepaald aantal gebruikers moet gaan betalen. Dus het is gewoon alsnog een businessmodel, hè, open tot een bepaald punt. M-hm.
Dat wij als, uh, enthousiastelingen die eigen modellen willen finetunen Mistral gebruiken als het, als het zaadje, zeg maar, als het eerste startertje. Ja.
Dat is voor Mistral ook heel prettig, want je moet hem teruggeven aan Mistral ook, hè.
Dus ik denk dat Mistral er nu voor kiest om open te gaan, want de Frontier gesloten modellenwedstrijd is v-voor nu verloren, als in ze, ze doen niet mee.
Maar er is nog een enorm veld aan enterprise en ik zag dat Mistral een samenwerking met SAP, met SAP, heeft aangekondigd uit Duitsland.
Ook een hele logische voor flow building, zeg maar, want het woord SAP draait bijna overal.
Dus ik zie hun, ik denk dat er om niet te zijn best wel een leuk team zit binnen Mistral, zo van: oké, we kunnen nu gaan proberen te vechten op X en Y, maar we kunnen volgens mij beter een soort greenfield, namelijk nieuwe velden ontdekken op kleine modellen, open modellen, samenwerkingen, et cetera.
Dus, uhm, Mistral doet niet echt meer mee in de Frontier closed model race. Sanja vraagt: goedemiddag Alexander.
Ik heb je gezien dat in Australië er leeftijdsrestrictie wordt ingevoerd voor socialmediagebruik, verboden tot 16 jaar, en de platforms zijn verantwoordelijk voor controle en naleven.
Dat lijkt me een goede ontwikkeling, zegt zij. Adviseren jullie dit soort leeftijdsrestricties ook aan de overheid in Nederland? Ik dacht dat geen mobiele telefoons tot 12 jaar en geen socialemedia-accounts tot 16 toch?
Wat is jullie idee over AI en leeftijdsgrenzen? Ja, dat zijn natuurlijk wel twee verschillende vragen.
Uhm, uhm, het, de, wat, wat, m-m-niet veel mensen weten is dat in de algemene voorwaarden van alle socialemediabedrijven staat dat onder de 14 helemaal niet mag. Dus dit is een heel rare, raar ding.
Ze verbieden het zelf al, uh, uit een soort zelfregulering. En als het niet zelfregulering is, dan is het wel lichte dwang vanuit de overheid.
Het probleem is alleen het naleven en daar zijn ze nu in, in Australië heel streng op geworden. Dat gaat in Europa ook gebeuren, dus dit gaat vanzelf gebeuren.
Ze zijn nog aan het bakkeleien over hoe die leeftijdsnaleving nou geïmplementeerd moet worden, want dat is natuurlijk een ding.
Als kinderen liegen over hun leeftijd, dat doen ze nu, uh, dan kunnen ze er gewoon alsnog op. Hoe ga je dat dan voorkomen? Nou, daar zou je dus AI voor kunnen gebruiken.
Dat is een van de voorstellen, dat je aan het gedrag van gebruikers ziet, uh, wat hun leeftijd is.
Zitten ook weer allemaal haken en ogen aan, dus misschien is dat ook onwenselijk, uhm, maar je moet in ieder geval iets doen en dat is nu waar het gebakkelei over is en dat zal op een gegeven moment gesetteld zijn, uh, uhm, uhm, zoals dat in Istra-, Australië gesetteld is.
Uhm, waar ik heel erg benieuwd naar-- nou, er zijn heel veel dingen over te zeggen. Ik zal daar niet uitgebreid op ingaan, maar, uh, ik denk dat dit een goed idee is.
Sterk, en ik denk eigenlijk ook dat dit al geregeld is. Dat alleen maar de vraag is hoe en dat dat nog een paar jaar duurt.
Tot die tijd, uh, hebben wij daar zelf verantwoordelijk, uh, zijn we daar zelf verantwoordelijk over. Uhm, en het idee over AI en leeftijdsgrens vind ik wel echt een ingewikkelde.
Uh, dus hoe ga je om met ChatGPT-gebruik bijvoorbeeld van een kind? Ga je, ga je het stimuleren om dingen op te zoeken op ChatGPT in plaats van te leren googelen? Uh. AI vrij opvoeden, is dat het volgende boek?
[lacht] Precies, is dat het volgende ding? Ja. Uh, dat is een vraag die ik vaak, uh, hoor en die ik eerlijk gezegd heel ingewikkeld vind om te beantwoorden, omdat het allemaal zo recent is allemaal.
Dus ik probeer dit, uh, met mijn eigen kinderen echt samen te doen. Ik ben niet aan het doen alsof het niet bestaat.
Sterker nog, ik vind in algemene zin dat alles wat lean forward is, uh, dus het idee dat je computer gebruikt als gereedschap om dingen te bouwen in plaats van als, ja, tool om achteroverleunend te commu-, te, te consumeren.
Mooi, lean forward. Je bent aan het meedoen in plaats van achterover aan het leunen. Grappig, ja. Ja, ik denk dat dat in algemene zin een heel goede lens is om naar een computer door te kijken.
En zolang het lean forward is ben ik heel erg, uhm, ja, vind ik AI-gebruik heel leuk. Muziek maken, plaatjesgeneratie, al dat soort dingen vind ik heel leuk.
Maar misschien is het nog allemaal leuk omdat mijn kinderen nog niet de leeftijd hebben waarbij het veel voor school gebruikt gaat worden en waarbij ik heel actief eigenlijk moet proberen te managen, bij gebrek aan richting vanuit school zelf, uh, hoe dat, uh, uh, ja, hoe, hoe je dat effectief gebruikt voor de, voor de, de, de, de, de echte doelstelling die er is, namelijk ervan leren.
Dus, uh, dat is een heel lang, wollig antwoord op, op je vraag, wa-wat eigenlijk samen te vatten valt als: ik weet het eerlijk gezegd niet, anders dan dat ik handje vasthoud, ernaast ga zitten en eigenlijk heel enthousiast ben over alles waarmee je dingen kan maken.
Ja, en ik denk in dat opzicht ook dat op zijn minst, ik, ik kan het niet laten, maar die soort AI-geletterdheid en bewustzijn, wat dan mediabewustzijn heet, of media, of, of digitale geletterdheid nu, uhm, kinderen uitleggen wat algoritmen zijn.
Is misschien saai, maar daar kan je best wel wat gave metaforen voor bedenken, uh, want anders ben je-- ik bedoel, stel dat we komen op: je mag voor 16 niet praten met welke chatbot dan ook.
Stel, uh, dan ben je 16 en één dag en dan spring je ineens een wereld vol waarin algoritmes op je nek springen als een soort, uh, brain leech. Dus het is denk ik nog steeds wel verstandig.
Los van alle regels die er moeten komen en worden gemaakt, et cetera, voor die partijen, denk ik dat een soort, uh, voorbereiden en, uh, een soort, uh, robuust maken van, van het brein van de mens om om te kunnen gaan met dit soort hypergepersonaliseerde content ook wel prettig is.
Dus ja. En je kunt het, ik bedoel, dit is eigenlijk ons punt al vaker geweest, maar, en dat klinkt heel erg als technologie om technologie te temmen. Maar, uh, er is ook AI in te zetten om factchecking te doen.
Er is ook AI in te zetten om algoritmes tegen te werken en zo. Dus ze zijn, je zou het ook als een soort counterforce kunnen gebruiken. Zeker. Ja, dus dat, dat wordt ook nog te weinig, denk ik, uh, nu gezien.
Ja, zeker.Albert zegt: denken jullie dat bedrijven als Google ook onderwijs gaan aanbieden? Volgens mij kan AI veel beter inspelen op wat leerlingen al weten en efficiënter onderwijs geven.
Zou wel chill zijn als Google allemaal kleine laptopjes in scholen had. Wat denk jij? Het zou heel chill zijn als Google ook de, de belastinginning gaat doen en als Google ook, uh, onze stroomvoorziening gaat doen.
En, uh. Maar ik denk even serieus. Kijk, ze maken natuurlijk de Chromebook en de Chromebook zit waarschijnlijk al vol met Gemini.
Ik heb geen Chromebook, maar Chromebooks wordt op school gebruikt, digitemmerd voor kinderen, ga ik dan vanuit. Uhm, Google heeft één experiment gemaakt.
Ik heb het nog niet kunnen bekijken, want het zit een beetje achter een regio restrictie. Uh, Google heeft NotebookLM. In NotebookLM, hè, waarin je je model kan grounden met je eigen data.
Dus je gooit al je oude recepten erin en dan kan je nieuwe recepten maken. Hè, net als waar we het in de eerste vraag over hadden. Uh, maar in NotebookLM kan je ook podcasts maken.
Maar je kunt ook tegenwoordig knowledge cards maken. Ze hebben eigenlijk een NotebookLM for Education experiment gemaakt. Ik weet even niet hoe het heet. Wat zijn knowledge cards?
Dat zijn bijvoorbeeld, je hebt allerlei methodieken die er zijn om te leren en flashcards eigenlijk. Dus snel een kaartje met een vraag en dan antwoord geven. Provincie van Brabant. Ja, je hebt, zeg maar, geleerd.
Dat ga je dan bevragen. Daar kan je dan bijvoorbeeld een essay over schrijven om het er als het ware te zien of je de materie daadwerkelijk kunt gebruiken, zeg maar.
Niet alleen maar opslaan, maar ook echt mee kunt interacteren. En flashcards zijn eigenlijk om een beetje te prikken in die kennis. Dat is niet de oplossing, maar een van de maniertjes om te doen.
Dus wat Google heeft gedaan in een van hun experimenten is gezegd: als NotebookLM podcasts kan maken, kan No-NotebookLM dan eigenlijk ook lesprogramma's maken, hè, met, met slides en voice-overs en cards en dat soort dingen.
Dus er zijn allemaal experimenten mee. Ik kan me voorstellen dat daar straks stukjes lesmethode uit gaan komen en een soort game-achtige dingetjes. Uhm, komt dat dan uit Google?
Ja, met hun toegang tot Gemini en het hele web via Google Search kan ik me dat voorstellen. Uh, ja, da's, goed, Alexander zei het al een beetje cynisch, denk ik terecht. Hoe wenselijk is dat?
Ik zou zeggen: kan Google het voorbeeld geven aan andere partijen wat er allemaal kan op het moment dat je AI in de brede zin in gaat zetten om lesmaterialen te maken van kwaliteit en daarmee de hele, uh, industrie een beetje wakker te schudden?
Ja. Uh, zou ik het prettig vinden als Google de enige is die nog lesmateriaal maakt? Nee. Ja, bedrijfseconomisch is denk ik ook oninteressant voor Google.
Het is een te kleine markt om echt, echt serieuze aandacht in te steken. Ik begrijp dat ze hun experiments, zoals ze die noemen, ik heb een beetje interviews gekeken, vooral maken. Zo van: hoi, zien jullie dit [lacht]?
Ja. Bestaande partijen. Ja, aan het werk. Wij kunnen dit al maken als grapje. Onderwijsmanagementsystemen. Uh, Marieke zegt: wat werkt het beste in projecten? Eén grote prompt met alle instructies als pdf?
Of meerdere losse bestanden met korte specifieke instructies? Of enkel de instructies in het project zelf? Kijk, ik ga ervan uit dat dit projecten is binnen- Claude. Claude. Denk ik, ja.
Uh, en dan zijn er blijkbaar verschillende instructies. Nou ja, goed, ik denk dat als ik, hoe ik het hoor, maar misschien, uh, interpreteer ik dat verkeerd en dit kan ik een beetje hetzelfde antwoord geven als eerder.
Dit is mijn persoonlijke voorkeur en ervaring met het bouwen van kleine AI-gedreven applicaties waarin AI een rol speelt. Ik hou erg van slicen, stukjes, dan begrijp ik het zelf ook nog.
Dus meerdere doosjes, meerdere, hè, in, in een, in een project zou je meerdere skills aan kunnen maken. Kijk, een van de moeilijke dingen binnen prompts is wat ze dan prompt inviting noemen.
Dus dat is binnen de prompt gaan dingen met elkaar vechten. Want je geeft eigenlijk een opdracht, het is alsof je tegen een, een kind zegt: hè, ga naar buiten. Uh, als het gaat regenen moet je naar binnen.
Maar als het, uh, heel hard regent, dan moet je misschien maar gewoon buiten blijven. Maar wat heel hard regenen en niet zo hard regenen is, moet je zelf even voelen.
En voor je het weet krijg je een soort heel bizarre, uh, verstrengelde belangen binnen zo'n prompt, zeg maar.
Prompt inviting, dus een, een opdracht met allerlei vage nuances die ook elkaar allemaal een beetje half kunnen tegenspreken.
Daarom is het verstandiger om het per stukje te doen, om er iets meer een procesje van te maken met blokjes.
Ook omdat je dan per blokje kan gaan tweaken en ook dat je kan zien: grappig, na de eerste drie blokjes was de output nog best oké, maar voor bij het vierde blokje raakte ik ineens allemaal data kwijt.
Dus ik hou wel van een soort transparantie. Soort, ja, wat ze dan interpretability noemen, namelijk: begrijp ik nog wat voor kermisattractie ik in elkaar gezet heb?
En als je dat allemaal probeert te doen in één lange prompt, wij hebben dit ook heel vaak al meegemaakt, dan verander je op een gegeven moment één zin en dan krijg je een soort frustratie bij Alexander en bij mij van: gister deed ie het nog gast, wat hebben we eigenlijk veranderd?
En dat komt dus omdat je het eigenlijk niet goed expliciet gespecificeerd hebt in een mooie flow. Dus ik ben heel erg van meerdere skills maken, skills combineren.
Nog een vraag over Claude, uh, Skills, uh, zoals de standaard front-end development skill. Uh, gebruik jij die? En wat zijn je ervaringen daarbij? En heb je daarnaast al eigen skills voor Claude gemaakt?
Er is dus blijkbaar een front-end development skill voor Claude. Ja, er zijn heel veel verschillende. Ik bedoel, je hebt de standaard skills in Anthropic. Wat doet dat dan?
Uh, een, een, een front-end bouwen, een website uit, uh, uh, uitpoepen, zeg maar, waardoor jij, uh, die weer kunt koppelen aan een achterkant, zeg maar. Wat zit er dan in die skill? Nou, meer, uh, specifiek.
Kijk, uh, er zijn natuurlijk allerlei, je hebt het algemene brede model, het manusje-van-alles, die allerlei intuïtieve, ik doe even zo, keuzes maakt over front-end, die vaak middelmatig zijn en ook achterhaald.
Dus in een front-end skill kan je zeggen- Dus gewoon een prompt. Een skill is een prompt. Ja, pretty much. Ja, een verzameling van onder andere een prompt.
Maar het is een cool woord voor een verzameling van s-, van prompts en stukjes programmeercode. Oké. Daarom, want dan kan je bijvoorbeeld echt zelf zoiets maken. En je hebt de meegeleverde skills van Anthropic zelf.
Eigenlijk is Anthropic skills gaan maken intern en toen gedacht: moeten we dit niet ook aanbieden aan de eindgebruiker, dat je je eigen skills kan meegeven. En, uhm, gebruik ik zelf de front-end skill?
Nee, want ik zit, goed, uh, ik werk eigenlijk alleen maar in dingen als Antigravity, Cursor, Windsurf, noem ze allemaal maar op. Windsurf is niet meer, maar dat soort- Programmeertools.
Ja, Claude Code, omdat ik heel erg softwareprogrammeur denk ik. Ik, maar, bouw vaak niet eens flows visueel. Ik bouw de flows, zeg maar, in tekst.
Dat is gewoon mijn soortBijna conservatieve, achterhaalde kijk op hoe dingen werken. Ik wil graag die controle hebben, dus ik zit niet zo heel vaak aan die voorkant.
Ook al snap ik wel een beetje wat je daar zou moeten doen aan die voorkant.
Ik merk dat als jij front-end aan het maken bent met skills, dan zou ik al snel gaan bewegen naar een iets meer een ontwikkelomgeving en je eigen flows gaan bouwen.
Omdat, uh, ik groei al snel uit het jasje van wat Anthropic mij biedt in hun front-end. Om het even lekker meta te maken. Snap ik. Even kijken. Jullie hebben heel veel vragen. Dat is heel leuk.
Uh, voor mijn masterscriptie doe ik onderzoek naar welke prompttechniek het meest accuraat teksten kunnen classificeren. Lang verhaal kort: ik vond in de literatuur een tegenstrijdigheid.
Er is namelijk de algemene aanname dat COT in redeneertaken. Chain of thought, denk ik. Chain of thought in redeneertaken, bedankt, uh, s-, uh, superieur is aan bijvoorbeeld few shot.
Maar bepaalde onderzoekers vonden juist dat chain of thought juist ruis toevoegt in tussentijdse redeneerstappen. Ja. Hebben jullie ervaring hiermee?
Nou ja, goed, ook, ook hier voor de luisteraars die nu denken: huh, wat gebeurt er? Uhm, weer met mijn flowtjes en mijn slangetjes en mijn bolletjes en mijn blokjes. Wat ik net allemaal zat te zeggen.
Hier maak je, zeg maar few shot is een aantal keer proberen, uh, opnieuw door aan-aanpassingen te maken met- Wat probeert hij te doen? Wat, uh, vertalen- Tekst, tekst classificeren. Wat is dat?
Is dit een, is deze reactie onder dit YouTube, uh, is deze reactie in de chat van de AI-report webinar cynisch, naar, onprettig? Dat noemde hij classificeren.
Gaat dit over een, ja, gaat dit over een, een, een echt, een oud machine learning vraagstuk? Namelijk: gaat dit, is dit een positieve review of Amazon? Is deze review echt? Nou ja, al dat soort dingen.
En classificeren kan je dus op allerlei classificaties doen. En taalmodellen zijn daar supergoed in.
Dat is een hele fijne bijvangst van wat taalmodellen, modellen doen, maar supergoed, als in: wat als er heel veel cynisme in zit? Of wat als er weinig context is? Nou, et cetera.
Dan wil je misschien classificeren door few shot. Dus dan zeg je: kijk naar dit bericht. Kijk nou nog eens. Kijk nou nog eens even heel goed. Kijk nou even hier vooral naar. Hè, dus je gaat in, in gesprek.
Of chain of thought reasoning. Ga zelf door een ketting van, uh, klein, wat ze dan reasoning traces noemen. Zoals, uh, als je drukt op nadenken in Gemini kan je meekijken hoe daar, uh, doorheen gelopen wordt.
Dit is best wel academisch. Ik heb deze paper niet gelezen, dus ik kan je nu niet meteen een antwoord geven hoe je betere tekstclas-classificatie gaan doe- kan doen. Ik ben wel nieuwsgierig.
Uh, zijn er niet modellen die veel meer gefinetuned zijn op tekstclas-classificatie? Hè, dus dat ze veel minder kunnen, behalve tekst cla-classificeren.
Het is volgens mij ook een categorie in Hugging Face, dus ik ben ook heel erg benieuwd wat daar op dit moment het best scorende tekstclas-classificatiemodel is.
Mogelijk is het al zo dat die brede modellen daarvoor inzetten inmiddels veel logischer is, zeker als je ze ook kunt gronden. Dus daar stopt mijn kennis als ik gewoon heel eerlijk ben.
Er is een hoop negativiteit en ik schrik er altijd-- ik, ik las een onderzoekje laatst over dat het, dat in Amerika ze het allernegatiefst zijn.
Dat echt driekwart van de mensen zegt dat er niks posi-, dat het gewoon voornamelijk negatief is, uh, AI, uh, en, en dat ze er eigenlijk niks positiefs over te zeggen hebben.
En ik vind dat wel, uh, nou, ik, ik denk dat dat heel erg aan de hand is.
Wij, wij, wij, uh, belichten dat niet zo heel veel, maar dat is gewoon sentiment wat leeft onder grote delen van de bevolking, dus daar moet echt wat mee. Twee zou voor mij zijn: uhm, politiek slaapt, dus slapen.
Dus, uh, dit is gewoon, het is, het, ik vind het schrikbarend hoe weinig er door in de Kamer over wordt gesproken of hoeveel int-, soort van serieuze gesprekken er zijn onder, onder dat soort mensen. Uhm,
doe jij eens een woord. Ja, want de vraag was: wat is dit jaar in AI, toch? Drie woorden. Ja, een soort nieuwjaarsconference, maar dan over AI, denk ik. Ja. Drie woorden, dat kan ik niet.
Uhm, of de drie woorden en dan die woorden uitpakken. Dat kan ik wel doen. Ik denk dat er een, uhm, nog een keer desillusie, denk ik ook wel. GPT-5 was een beetje een dud, zeg maar. Was niet zo heel spannend.
Uhm, ik denk ook wel toch wel iets optimistisch, misschien toch wel een beetje wakker worden. Ik, ik heb wel, mijn, het publiek bij mijn lezingen is veel meer aan op dit onderwerp dan een jaar geleden.
Toen was ik echt nog driekwart van de zaal aan het overtuigen dat we met iets serieus te maken hebben. Terwijl ik nu vragen krijg, ook hier in dit webinar vragen krijg, dat ik denk: wow.
De rest van de samenleving is wel wakker, zou je zeggen. Waar de politiek slaapt. Meer. Ja, dus het is awareness. Wakker aan het worden.
Ja, omdat het hun, denk ik, ook ons allemaal, ik hoor daar ook bij, meer raakt, uh, in die, uh, want ik wil dan ook wel die negativiteit even als woord pakken, daar kan ik nog een beetje op door riffen.
We zitten, we hebben een jaar waarin én, uh, modellen beter worden in fundamentele wiskunde en ook beter worden in, uh, medische diagnoses doen, beter worden in mogelijk medicijnen uitvinden.
Hè, dat komt een beetje uit de stal van Google. Vooral met hun Alpha, uh, modellen, DeepMind, maar ook Sora 2. AI slop TikTok, hebben we ook gekregen dit jaar. En ik denk dat, AI is een mega containerterm.
Het is zo groot als het woord internet. D-d-daardoor is het best wel moeilijk, vind ik, om, ja, kijk, tv-programma's, uh, die ik graag kijk, uh, Lubach, even tot hier, et cetera.
Daar is dan AI nu ook meer een onderwerp in die programma's. Maar dan wel onder die containerterm AI, waaronder valt slop, namelijk zooi genereren. Deepfakes, daar gaat het ook heel vaak over.
Ver enough dat we daar superzorgen om maken en dat daar negatief sentiment is onder het uit elkaar vallen van onze informatievoorziening. Dat is echt niet best, zeg maar.
Zie je even een ijsschots, uh, in, uh, op de Noordpool in het water langzaam in het water vallen in stukjes.
Dat is pretty much wat er met de hele informatie, uh, s-, uh, voorziening aan het gebeuren is nu, dus dat is echt niet tof.
Maar aan de andere kant, binnen diezelfde AI, uh, binnen datzelfde AI-fenomeen, zeg maar, zijn er best wel wat doorbraken die ons, uh, echt wel kunnen gaan helpen als mensheid.
Die we ook echt misschien wel nodig gaan hebben om serieuze problemen op te lossen. En ik denk dat dat, uhmEn dan? Dan ben ik al snel een soort AI apologist.
Terwijl ik denk als we nou eerst dat ding uit elkaar halen en in in stukjes doen. Blokjes hou ik van. En dan per blokje gaan zeggen hier geven we een drie voor de mensheid op het gebied van slop.
Slop zou ik een één geven. Daar hebben we gewoon echt weinig aan. Behalve humor. Humor is wel belangrijk trouwens. Dus misschien een twee dan. Puntje voor humor, maar
het het doen van massa laboratorium testen geautomatiseerd om tot betere medicijnen te komen. Ja, ik, dat lijkt mij heel mooi, dus dat is een ander blokje. Ook binnen die AI container zeg maar.
Zie het als een containerschip met duizenden containertjes erop en ik zou per containertje een waardeoordeel willen en niet over het hele fenomeen.
Dus wat we eigenlijk missen, en dat is gewoon dat gaat met de tijd, is de manier om te kunnen praten over dit gigantische fenomeen. Want we hebben inmiddels een onderscheid tussen het internet en social media.
Zo zou er ook een onderscheid moeten zijn tussen AI en slop. Nou, zelfs social media is natuurlijk een raar begrip geworden, want sociale media zijn niet sociaal meer. Het zijn algoritme gebaseerde feeds.
Slecht concept in een slecht. We hebben heel slecht. We hebben nog niet echt een soort van namen kabinet aan aan termen.
Ik Ik las laatst bijvoorbeeld een artikel van iemand die zei Ik ben blind en AI tooling van de laatste twee jaar heeft mijn leven radicaal verbeterd. Want dingen kunnen voorgelezen worden met veel prettigere stemmen.
Er kunnen rondgeklikt worden. Computer use. Die persoon zegt van ik wil toch even binnen al deze negativiteit even zeggen, voor mij is het eigenlijk best wel tof, dus please niet alles kapot maken jongens. Nou weer zo'n.
Nu weer zo'n blokje in die doos zeg maar. En ik vind Google is echt voor mij. Dat had ik niet aan het begin van dit jaar gedacht. De snelheid waarmee Google zou gaan. Nou, ze hebben.
Ik had gedacht dat het Microsoft zou zijn dat die aan het eind van het jaar als soort van de vibe winnaar. Maar voor mij is de vibe winnaar is absoluut Google.
De snelheid van shippen op dit moment bij Google in vergelijking met andere partijen is echt heel groot.
En grote grijns op het gezicht van de CEO zag ik laatst een interview die toch ook best wel trots is zeg maar dat het allemaal aan een beetje aan het lukken is. Ja. Ja zeker.
En ik denk dus daarmee sluit ik toch even af met grote verantwoordelijkheid ook, want dit is best wel bizar. De rest zijn zeg maar laboratoria, OpenAI en Tropic. Het zijn eigenlijk gewoon startups. Even kijken hoor.
Hoe gaan jullie om met de keuze welke toolset jullie gebruiken? En heet en Cloud Command line interface cursor. Dat zijn allemaal interfaces om met AI te programmeren.
De ontwikkelingen gaan zo snel en de ene tool die vandaag het beste is morgen wel ingehaald.
Ik vind het lastig om alle ontwikkelingen bij te benen en ik merk dat ik een beetje verlamd raak en daardoor geen keuzes durf te maken waarin ik me ga verdiepen.
Ik ben benieuwd hoe jullie deze ontwikkelingen blijven volgen zonder verlamd te raken. Ja dus. Dit is bovenop de standaard apps van de. Bovenop de Cloud app en bovenop de Gemini app zijn er allerlei.
Ja, tussen tools zou je kunnen zeggen, want dit zijn niet. Dit is niet de de soort van uiteindelijke scaffolding zou ik zeggen, maar de tussen tools vooral om mee te programmeren of om tools aan elkaar te koppelen.
Ja, zeg het maar wat? Wat gebruik jij? En hoe bepaal je of je weer iets, iets nieuws gaat gebruiken? Nou, ik denk dat in. In software ontwikkelings land heb je wel vaker gehad.
Ik heb ook veel discussies altijd gehad met collega's over why the bleeding edge zeg maar. Dus dat is de bloedende rand, namelijk er is weer een nieuw tooltje uit. Zullen we dit proberen? Dat was voor AI ook al zo.
En als je dan technisch directeur bent, wat ik dat op dat moment niet was, maar wel mee overleg had, dat ik zei we moeten het aan de ene kant een beetje stimuleren op de vrijdagmiddag, maar voor de rest, ja, ze springen de ene week van de een naar de ander en dit gaat concreet.
Je moet geduld hebben. Je speelt met de tools zodat je op de hoogte bent van wat er allemaal kan. Ik wil namen en rugnummers nu. Nee, dat kan niet. Waarom niet? Nee, wat gebruik jij? Wat ik nu gebruik?
Antigravity van Google. Sinds een week en over twee weken niet meer. Ja, precies. Ja, omdat ik. Omdat ik. Maar ik bedoel. En waarom gebruik jij Antigravity? Want dit is om. Om er drie pro high erin zit. Gratis.
Soort van half gratis. Ik wil toegang tot Gemini drie Pro High. Oftewel thinking high. Het zwaarste wat je van Google nu kan krijgen zonder echt serieus met geld te gaan gooien.
Ik vind het heel interessant om te zien wat ik daar weer wel mee kan en bij anderen niet. Test schrijven gaat veel beter bijvoorbeeld, et cetera.
Maar dan switch ik een middag later ook weer over naar de nieuwe versie van Cloud Code. Jij zegt Ik heb geen loyaliteit voor die. Niets omdat we nu zitten in die finding out fase zeg maar.
We zijn nog aan het uitvinden wat werkt. En het lijkt ook allemaal heel erg op elkaar, maar het is niet zo makkelijk om om soort van projecten mee te nemen van de ene naar de andere. Maar ik denk dat.
Jawel, kan wel, maar ik denk dat je wel. Kijk wat er nu. Al die grotere partijen zoeken naar een vorm van lock in dat jij daar blijft zeg maar. En dat doen ze bijvoorbeeld. Antropoc heeft Cloud MD.
Dat is de cloud file in de root van je project. Dus als jij dan. Ik stuur mijn project naar jou link en dan staat daar Cloud MD.
Dan weet jij al genoeg wat jij erop moet gaan zetten, namelijk ook Cloud, want het zijn de instructies voor Cloud. Inmiddels wordt er dan nagedacht over LM MD, namelijk een instructie set voor alle modellen.
En ik denk dat voor experimenteer, spring lekker heen en weer als je de luxe hebt om dat te kunnen doen binnen je werk of binnen je eigen bedrijf.
Daarnaast zijn er nu protocollen aan het ontstaan, namelijk standaarden die dus in te zetten zijn op alle modellen meegenomen kunnen worden tussen de IDE's.
Als het dan over software programmeren gaat en die volwassenheid zeg maar, die we nu langzaam beginnen te zien.
Dus ik zou zeggen aan de ene kant lekker spelen op die rand op de oever van wat kan van innovatie en aan de andere kant meelezen. Oké, zijn er protocollen aan het ontstaan? Zijn er samenwerkingen aan het ontstaan?
Kan ik me alvast inlezen, want als het eenmaal naar productie moet. Kijk, wij bouwen nu samen gewoon heel veel leuk speelgoed en zo. En testjes.
We zijn lekker aan het rommelen ermee om ook een beetje op de hoogte te blijven wat er allemaal kan, maar daadwerkelijk voor de komende zeven jaar een applicatie online zetten of vijf jaar.
Dan moet je iets structurelere keuzes in maken. En als je zegt de vibe check onder programmeurs nu Antigravity en gewoon Cloud code. Dus gewoon in de terminal cloud code gebruiken. Ja, maar dan.
En maar dan nog is het dus constant zeggen oké, schrijf goede documentatie of laat schrijven. Schrijf goede tests, want dat is voor de toekomst altijd prettig zeg maar.
Dus je moet een soort van future proven van de manier dat je werkt waarbinnen je eigenlijk. Dat is wat ik bedrijven ook constant adviseer als het gaat om welke AI moeten we integreren?
Ik zeg je moet zorgen dat je verschillende AI's kan blijven wisselen forever, want die lock in is eigenlijk nooit prettig voor jou als organisatie. Dus dat is altijd goed advies. Nou, ik vind het een mooi slot Wytse.
Wij hebben nog een nieuw webinar wat we kunnen aankondigen, toch Sam? Wanneer is dat? Dat zet Sam nu in de chat. Kijk. Oh, dat zit hij dichtst bij mij. Volgende webinar is donderdag 8 januari in het jaar 2026.
Weer om 12.00 uur. Als je nog geen abonnee bent van AI Report dan is dit het moment om in te stappen, want alleen nog deze week loopt onze oudejaarsactie.
Tot en met 21 december betaal je € 99 voor een heel jaar AI report in plaats van de normale 120, dus dat is meer dan € 20 korting. En dan kun je direct meedoen met die masterclass in januari. 8 januari dus om 12.00 uur.
Waarin Wytse je gaat leren programmeren. Dat is toch een leuk leuke soort van nieuwjaars nieuwjaarsvoornemen. Als je wil meedoen dan klik je op de link in de beschrijving en we hopen van harte dat je er ook bij bent.
[muziek].