Exponentiële technologie dwingt overheden tot adaptief beleid
AI verspreidt zich sneller dan eerdere technologieën en raakt sectoren en regio’s ongelijk. Onderzoek naar het gebruik van Claude laat zien dat AI-toepassingen sterk geconcentreerd blijven rond een beperkt aantal taken, maar tegelijk verbreden naar onderwijs, creatief werk en administratieve processen. Dat vraagt om beleid dat niet lineair reageert, maar continu meebeweegt: met monitoring, skills-investeringen en internationale afstemming.
De adoptiecurve is geen sprint, maar een versnellingsbaan
Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich in een tempo dat klassieke beleidslogica onder druk zet. Waar eerdere digitale doorbraken vaak decennia nodig hadden om breed door te dringen, zien we bij generatieve AI een diffusie die eerder aan een versnellingsbaan doet denken. In recente analyses van het gebruik van Claude blijkt bovendien dat regionale spreiding snel kan veranderen: binnen de VS lijken staten met lagere adoptie relatief sneller bij te benen, wat in scenario’s op een gelijkmaking binnen enkele jaren kan wijzen. Dat soort dynamiek maakt één ding duidelijk: beleid dat pas reageert wanneer effecten “zeker” zijn, loopt structureel achter.
AI-usage blijft geconcentreerd, maar de rand groeit mee
Opvallend is dat AI-gebruik vandaag nog steeds sterk leunt op een beperkte set taken. Coding- en computergerelateerde opdrachten domineren, zeker in API-omgevingen waar automatisering en herhaalbare workflows centraal staan. Tegelijk groeit het aandeel gebruik in onderwijs en creatief werk, en zien we bij bedrijven een duidelijkere opmars van administratieve automatisering: denk aan e-mailverwerking, documentstromen, planning en CRM-achtige processen.
Voor beleidsmakers is die combinatie tricky. Concentratie kan de indruk wekken dat AI “slechts” een tool is voor technici, terwijl de verbreding in de staart vaak het echte kantelpunt aankondigt: zodra modellen stabiel genoeg worden voor routinetaken, volgt schaalvergroting snel.
Automatisering versus augmentatie: het echte debat
Het publieke debat focust graag op banen die verdwijnen door automatisering. In de praktijk blijkt het onderscheid tussen automatiseren en augmenteren cruciaal. Veel interacties zijn niet “AI neemt over”, maar “mens en AI itereren samen”: gebruikers sturen bij, vragen om uitleg, laten herschrijven en finetunen. Bij consumentenplatformen is die samenwerking opvallend aanwezig, terwijl API-traffic vaker draait om directe taakuitvoer.
Dat nuanceert doemscenario’s, maar verlegt de beleidsvraag: niet alleen of taken verdwijnen, maar welke onderdelen binnen jobs verschuiven. In sommige beroepen kan AI net de meest complexe taken ondersteunen, terwijl elders vooral routinewerk verdwijnt met gevolgen voor jobinhoud, opleidingstrajecten en loonstructuren.
Ongelijke winst: skills en context bepalen de uitkomst
Een tweede, hardnekkig patroon is ongelijkheid. Regio’s met hogere inkomens en hogere scholingsniveaus gebruiken AI niet alleen vaker, maar ook anders: meer voor werk en persoonlijke toepassingen, minder voor louter “schoolhulp”. Daarnaast is er een sterke samenhang tussen hoe sophisticated mensen prompten en hoe sophisticated AI antwoordt, wat impliceert dat AI-vaardigheid zelf een nieuwe vorm van menselijk kapitaal wordt. Wie goed kan formuleren en controleren, haalt meer rendement. Wie dat niet kan, blijft achter of krijgt vooral laagwaardige ondersteuning.
Zonder tegenbeleid versterkt een exponentiële technologie zo bestaande kloven: tussen landen, sectoren, bedrijven en zelfs teams binnen één organisatie.
Wat “exponentieel beleid” concreet betekent
Exponentieel beleid is niet hetzelfde als “sneller reguleren”. Het betekent adaptief sturen in cycli: meten, bijstellen en herkalibreren. Drie pijlers springen eruit:
1. Continue monitoring van AI-gebruik en impact (taken, sectoren, succespercentages, mate van autonomie) zodat beleid niet op aannames drijft.
2. Investeren in vaardigheden: basis-AI-geletterdheid, prompt- en verificatievaardigheden, en doorgedreven bijscholing voor functies waar taken herschikken.
3. Internationale afstemming: standaarden, interoperabiliteit en gezamenlijke veiligheidskaders, omdat AI-ecosystemen grensoverschrijdend zijn.
De kern: wie exponentiële technologie probeert te sturen met lineaire instrumenten, verliest grip. De uitdaging is niet alleen reguleren, maar sneller en structureel leren.