Het ligt niet aan het antwoord, maar aan wie je het vraagt

Niet elk AI-model werkt hetzelfde. Er is een categorie die je “redeneermodellen” (reasoning models) kunt noemen, zoals de o-serie van OpenAI en DeepSeek-R1, die letterlijk is gebouwd om eerst na te denken voordat er een antwoord komt. Stap voor stap, netjes redenerend naar een conclusie toe. Dat klinkt als precies wat je wilt, tot je ziet wat er gebeurt bij een simpele vraag.

Onderzoek van Apple, met de veelzeggende titel “The Illusion of Thinking” uit juni 2025, laat namelijk zien dat die denkmodellen op eenvoudige taken slechter presteren dan gewone modellen. Ze gaan het probleem overdenken en komen daardoor tot tragere of zelfs slechtere antwoorden.1 Als voorbeeld: je vraagt welke vier topscorers je moet kiezen voor de WK finale, en het model begint eerst aan een complete analyse van alle spelers van de teams.

Drie patronen die je wellicht ook bij jezelf kent

Onderzoekers van UC Berkeley en ETH Zürich hebben drie patronen van overdenken bij AI-modellen benoemd, en ik moet eerlijk zeggen dat ik mezelf in alle drie herken.2

• Analyseverlamming. Eindeloos blijven analyseren zonder ooit tot actie te komen. Het model stelt zichzelf steeds meer vervolgvragen, ongeveer zoals jij om elf uur ‘s avonds nog een tabblad opent over iets wat morgen ook prima kan.

• Impulsacties. Na veel te lang wikken en wegen opeens een willekeurige keuze maken. Alsof je een uur getwijfeld hebt over het menu en uiteindelijk toch maar gewoon een pizza bestelt.

• Voortijdig afhaken. Halverwege opgeven omdat het te ingewikkeld wordt. “Ach, laat maar.”

Het resultaat is dat redeneermodellen bijna drie keer zo vaak te lang doordenken als gewone modellen. En hoe meer ze overdenken, hoe slechter het gaat: gemiddeld 7,9 procent minder succesvol per eenheid overdenken.² Precies dat moment waarop meer nadenken je verder van het antwoord af brengt in plaats van dichterbij.

De energierekening van te veel nadenken

En dan is er nog iets wat je op geen enkele schermweergave terugziet, maar wat wel gebeurt: het energieverbruik. Een gemiddelde vraag aan ChatGPT kost ongeveer 0,3 wattuur. Diezelfde vraag, maar dan door een redeneermodel dat besluit er echt eens goed voor te gaan zitten, kan oplopen tot meer dan 20 wattuur.3

Laat dat even landen. Dezelfde vraag, tot 66 keer zoveel energie, alleen omdat het model te hard nadenkt over iets wat helemaal niet ingewikkeld is. Dat is alsof je een vrachtwagen huurt om een envelop bij de buren door de brievenbus te doen. Het dient zijn doel, maar een beetje overdreven.

De spiegel

Hier wordt het ongemakkelijk, want de parallel loopt precies door tot bij onszelf. Net zoals ik dingen ingewikkelder maak dan ze zijn, doen we dat ook met AI. Zo zie ik mensen in mijn workshops soms standaard het zwaarste model kiezen, want dat zal wel het beste zijn. We stellen vage vragen, en we laten die modellen los op klusjes die helemaal geen diep denkwerk vragen. Wat je eraan overhoudt: tragere antwoorden, meer energieverbruik, en output die vaak niet eens beter is. De machine overdenkt, omdat wij het daar de ruimte voor geven.

Wat wél helpt

Bewuster kiezen kost weinig moeite en levert opvallend veel op. Een paar dingen die voor mij werken:

• Stel jezelf één vraag vooraf: heb ik hier een vrachtwagen nodig, of kom ik er ook met een fiets, of zelfs lopend?

• Kies het model op de taak. Een boodschappenlijstje vraagt niet om een redeneermodel. Een pittige data-analyse misschien wel. Match de zwaarte van het gereedschap met de zwaarte van de taak.

• Minder is meer. Zo geeft OpenAI aan dat ze bewust zelf een schuif ingebouwd hebben voor de “reasoning effort”, van geen tot hoog. Begin laag en schroef pas op als het antwoord daarom vraagt. Microsoft geeft je al hulp, Copilot geeft je automatisch het model wat het zelf denkt op basis van de vraag. Daar kan je uiteraard van afwijken.

• Herken je eigen patroon. Merk je dat je aan de tiende vervolgvraag zit en nog steeds niet tevreden bent? De technologie zal eindeloos met je doorgaan, maar het perfecte antwoord bestaat niet. En ben je daadwerkelijker jezelf aan het helpen als je iets bijvoorbeeld 2 uur lang met AI doet en alsnog niet tevreden bent met het resultaat?

Overdenken is menselijk, dat mag, maar het is geen eigenschap die je wilt versterken met technologie die er nog eens overheen gaat. Het mooie van AI is juist dat het je sneller naar de kern kan brengen, mits je het juiste gereedschap uit de kast pakt. En soms is het antwoord gewoon: de top vier die het meest gescoord hebben. Zonder de hele analyse eromheen.

Geraadpleegde bronnen

Wat heeft deze hitte met AI te maken?

Inmiddels worden steeds meer mensen zich bewust van hoe “de cloud” nu precies werkt. Uiteraard afhankelijk van mijn doelgroep, maar als ik in een workshop vraag of iemand me kan vertellen wat “de cloud” is, zie ik vaak een aantal vraagtekens boven de hoofden van mijn deelnemers verschijnen. “Ja, iets met dat je data niet op je laptop staat, maar ergens anders?”.

Het fenomeen datacenters krijgt de laatste jaren (gelukkig wat mij betreft) meer aandacht in het nieuws. Net als het aantal verkochte airco’s de afgelopen jaren, die stijgen ook exponentieel. Ligt het aan mij, of voelt het vreemd dat ik binnen een trui aan heb, omdat de airco te koud staat en vervolgens de restwarmte weer de straat op wordt geblazen? In landen als China en India heb ik me daar al zo over verbaasd. Het temperatuurverschil tussen buiten en de airco binnen.

Het voelt als een soort vicieuze cirkel. En dat gevoel heb ik soms ook met datacenters, want hoe zit het eigenlijk met het koelen van de datacenters? En wat gebeurt er met die restwarmte?

Op weg naar 3 liter water per persoon per dag

Nu wil ik graag met cijfers strooien, maar weinig datacenters publiceren hun daadwerkelijke energieverbruik1. Daar is gelijk een zorg, ondanks Europese rapportageverplichtingen zijn de grote techbedrijven weinig transparant. Zo weet de Nederlandse overheid bijvoorbeeld niet hoeveel water de datacenters verbruiken2.

Volgens een recent rapport van de Verenigde Naties (juni 2026) verdubbelt het waterverbruik van datacenters wereldwijd richting 2030, van 4,5 naar 9,3 biljoen liter per jaar. 3. Om dat wat tastbaarder te maken: Het verwachte aantal wereldburgers in 2030 is 8,5 miljard. Dus dit zou meer dan 1000 liter per persoon per jaar zijn, wat ongeveer 3 liter per wereldburger per dag is.

“Water positive” in 2030

En juist terwijl cijfers de verkeerde kant op gaan, beloven techbedrijven het tegenovergestelde. Microsoft en Google streven ernaar om “water positive” te zijn in 2030. Wat betekent dat ze meer water teruggeven aan de natuur dan ze verbruiken. Klinkt net zo fijn als die airco hier boven mijn hoofd, maar is dat ook zo? Het voelt net zo omgekeerd als de situatie hier in mijn café, met mooi weer massaal binnen zitten.

Een onafhankelijk rapport van energieanalist Ketan Joshi, in opdracht van een coalitie van klimaatorganisaties, onderzoekt 154 klimaatclaims van de big tech. De uitkomst is ontnuchterend: 74 procent van de claims is onbewezen en 36 procent verwijst naar geen enkel bewijs. Slechts 26 procent baseert zich op peer-reviewed onderzoek. Joshi noemt het zelf een rookgordijn4. Een beetje vergelijkbaar met het zonnepark van Tata Steel tussen de hoogovens. Het betekent niet dat techbedrijven liegen, want hun projecten bestaan, maar de claim “water positive in 2030” terwijl het verbruik verdubbelt, voelt wel als een bijzondere.

Collectief én eigen dilemma

En ik doe zelf net zo hard mee: ik zit hier in de airco, met mijn laptop open en Copilot aan. Ik geef workshops over hoe je AI slimmer kunt inzetten en hoe je dit kunt adopteren, dus niet minder gebruiken. Alsof je met de auto naar de supermarkt een straat verderop gaat, omdat het makkelijker is, sneller, of een gewoonte is geworden. En dat brengt mij bij een collectief dilemma:

Stel dat het waterverbruik verdubbelt zoals het VN-rapport voorspelt. Wat doen wij dan, als kenniswerkers die elke dag met Copilot, ChatGPT, Claude of Gemini werken? Wachten we tot de regels strenger worden, tot er een AI Act komt die ook over duurzaamheid gaat? Of pakken we het zelf op, klein, in onze eigen werkdag? En worden we een gebruiker die af en toe nadenkt voordat we klikken. Zo ben ik zelf ook minder gaan vliegen, grotendeels tweedehands kleding gaan kopen en vegetarisch gaan eten. Uiteindelijk niet omdat het verplicht is van bovenaf, maar omdat ik zelf bewustere keuzes wilde maken. Weet jij al wat je gaat doen?

Geraadpleegde bronnen

En mijn eerste reactie was, we kunnen dat deel vast verwijderen. En als organisator zijn er mogelijkheden, maar ik was niet de organisator. Ik voelde me even heel kwetsbaar, want alle deelnemers krijgen het transcript en de AI samenvatting ook te zien. Ondanks dat er geen geheimen in zaten, is het geen prettig idee dat 10 andere deelnemers jouw “privé” gesprek kunnen terugzien (want dat bleken de ingestelde opties door de organisator).

En natuurlijk, risico van het vak als je dit vergeet uit te zetten. Maar juist omdat het steeds “normaler” wordt om gesprekken op te nemen, vergeet je het ook sneller. En daar zitten wat mij betreft ook ethische vraagstukken. Ik gaf in coronatijd veel workshops online, en deze werden vaak opgenomen voor de mensen die er niet bij konden zijn. Mijn observatie toen: in deze sessies stelden mensen beduidend minder vragen. En in mijn ervaring was dat sterker bij een meer hiërarchische cultuur en vergroot het bij sommige deelnemers het gevoel van onveiligheid.

“Chilling effect”

Harvard waarschuwt dat AI notetakers open gesprek kunnen afremmen. Onderzoekers noemen dit breder het chilling effect1: Mensen praten minder als ze weten wat er wordt vastgelegd: bijvoorbeeld minder kwetsbaar, minder eerlijk en minder twijfelend hardop. Het effect wat bij mij ontstond toen ik realiseerde dat ik praatte alsof ik niet opgenomen werd.

Het roept een lastig dilemma op. De voordelen en efficiëntie van AI samenvattingen versus de kwaliteit van menselijk contact. Want mijn inziens leidt juist het stellen van vragen, nieuwsgierig zijn en hardop denken ook tot meer kennis, en dat wordt dan afgeremd.

Transcript knop dan maar standaard uit?

Ik zie bij veel organisaties dat ze de knop helemaal uit hebben staan uit angst voor bijvoorbeeld veiligheidsrisico’s, en dat is zeker begrijpelijk. Alleen wat zie ik in de praktijk? Mensen kiezen zogeheten “geitenpaadjes” om dit toch te kunnen doen, bijvoorbeeld door het op de telefoon laten opnemen. Spoiler: dit brengt vaak alleen maar meer veiligheidsrisico’s met zich mee.

En daarnaast zijn er redenen waarom je het soms juist wel op wilt nemen:

• Doven en slechthorenden, überhaupt om mee te kunnen doen

• Niet moedertaalsprekers: toch fijn als je later rustig de dingen terugleest die je niet begrepen hebt.

• Iemand die ziek thuis zit of vanwege andere omstandigheden er niet bij kan zijn en zo makkelijk “bijgepraat” kan worden.

• Notulisten die nu een hulpmiddel hebben om alles vast te leggen.

Kortom, dit gaat niet alleen over gemak en privacy, maar ook over toegankelijkheid. En waar kies je dan voor? Niet opnemen en/of transcriberen, zodat je zeker weet dat privacy bewaard wordt en mensen zich durven uit te spreken? Of bovenstaande groepen die profijt hebben als het wel opgenomen wordt.

Bewust opnemen

Het gaat er dus om:

• waarom je de opname aanzet

• voor wie je deze aanzet, en;

• wat er daarna mee gebeurt.

Ik pleit er daarom voor om bewust op te nemen, en niet automatisch opnemen, puur uit gemak, want er zitten wel degelijk consequenties aan de keuze voor het opnemen.

Wil ik deze blog graag afsluiten met het dilemma van deze week, wat is voor jou het belangrijkste bij het wel / niet opnemen van meetings:

Het maakte me weer even scherp, het woord “dankjewel” gebruiken voegt helemaal niks toe en beleefd toen tegen AI kost wereldwijd gigantisch veel energie, zo heeft de CEO van OpenAI recentelijk gedeeld1. En, ondanks dat het menselijker voelt, vermijd ik hem om die reden normaal gesproken. Een mooie spiegel dus, gekregen van een deelnemer uit mijn workshop.

Ook AI kan worden gebruikt als spiegel. Volgens recent onderzoek in 2025 is nummer 1 het gebruik van generatieve AI als therapie en gezelschap.2 En zo zijn er inmiddels verhalen bekend van mensen die met AI zijn getrouwd. Ik vind het een interessant fenomeen, want het zegt volgens mij heel veel over ons als mens. Je gezien en gehoord worden door een voorspellend taalmodel. Zegt dat iets over het taalmodel of over ons als mens?

Wordt AI menselijker of “ver-robotiseren” wij?

We praten tegen AI alsof het ons begrijpt. Maar in de basis is het heel simpel, het voorspelt. Het werkt met patronen en geeft vaak wat we willen horen. Ja, je kunt uiteraard instellen dat het kritisch praat, maar ook dit is interessant. Dan gaan we onze gesprekspartner ook nog “controleren”. Dit is geen echte relatie en toch voelt het zo.

We kunnen daarmee echte confrontaties uit de weg gaan. En juist daar zit een groot risico. Echte gesprekken zijn juist ook onvoorspelbaar. En kunnen ook heel pittig zijn.

En daarmee zeg ik niet dat je het niet kunt gebruiken als bijvoorbeeld spiegel. Of wanneer je twijfelt of je e-mail met te veel emotie is geschreven, even checken. Maar als we gelijk naar die telefoon grijpen wanneer we in die emotie zitten, dan leren we ook niet meer met die emoties om te gaan. Dit is trouwens een breder probleem dan alleen AI, wat mij betreft.

Maar juist kwetsbaarheid tonen en echte verbinding aangaan, dat is wat je met AI niet kunt doen.

Dus wanneer zou ik in het kader van bovenstaande AI wel gebruiken en wanneer niet?

Wel:

• Je gedachten terugkaatsen

• Patronen “zichtbaar” maken

• Helpen om te reflecteren

Niet:

• Je frustraties uiten bij ChatGPT en daarmee het echte gesprek vermijden

Bewust omgaan met AI gaat voor mij over drie gesprekken:

• Het gesprek met jezelf
  Wat denk en voel ik echt?

• Het gesprek met anderen
  Durf ik het echte gesprek aan?

• Het gesprek met AI
  Gebruik ik het bewust of onbewust?

AI moet een aanvulling zijn, en geen vervanging van deze gesprekken.

Dus de eerstvolgende keer dat je dankjewel zegt tegen AI, kan je dan stilstaan en kijken wat maakt dat je “dankjewel” zei?

Geraadpleegde bronnen

Ik probeer al een aantal jaar bewuster te leven. Ik koop grotendeels tweedehands kleding, eet weinig vlees en probeer maximaal één keer per jaar te vliegen. Tegelijkertijd geef ik AI-workshops, voelt toch wel wat tegenstrijdig.

Precieze cijfers per prompt zijn lastig te krijgen, omdat techbedrijven daar zeer beperkt open over zijn. Maar meerdere publicaties laten wel dezelfde richting zien: een zoekopdracht met generatieve AI gebruikt doorgaans meer energie dan een klassieke webzoekopdracht. Schattingen komen uit op ongeveer vier tot vijf keer zoveel, en andere analyses zelfs hoger, afhankelijk van model, prompt en outputlengte12.

In mijn workshops zie ik het vaak gebeuren. Mensen gebruiken AI alsof het een soort superslimme Google is. Even een vraag erin, nog een vraag, en dan nog eentje. Lekker snel en makkelijk. En het helpt niet dat de technologie zo is ontworpen dat die het gesprek graag gaande houdt, een beetje als die ene nieuwsgierige collega bij het koffieapparaat.

Waarom AI meer is dan een snelle zoekvraag

Een Google-zoekopdracht haalt vooral bestaande informatie op. Generatieve AI bouwt iedere keer opnieuw een antwoord. Dat kost meer rekenkracht, en dus meer energie. En wanneer je in dezelfde chat blijft praten, gaat het iedere keer opnieuw door de geschiedenis heen.

Ik heb een ander artikel geschreven over AI modellen en keuzes die je daarin kunt maken. Het verschil in bewust gebruik zit niet alleen in het model, maar ook in je vraag. Onderzoek naar green prompt engineering laat zien dat betere prompts het energieverbruik en de operationele uitstoot flink kunnen verlagen. Kortom: hoe jij prompt, maakt dus wel degelijk uit3.

Vaak begint het al bij iets simpels: niet gelijk prompten, eerst even een kort moment, voordat je begint met prompten.

5 tips om bewuster te prompten

1. Houd je prompt kort en specifiek
Niet: “Kun je misschien iets creatiefs bedenken over AI en duurzaamheid en dat uitleggen?”

Wel: “Leg in 150 woorden uit hoe AI-gebruik invloed heeft op energieverbruik, voor niet-technische professionals, haal je informatie alleen van [deze websites]”

Waarom? Hoe specifieker jouw vraag, hoe minder de technologie hoeft na te denken en te “zoeken” door het hele web.

2. Vraag expliciet om een kort antwoord
Bijvoorbeeld:

• “Maximaal 5 bullets”

• “Niet langer dan 200 woorden”

Waarom? Minder tekst betekent meestal ook minder rekenwerk, en dus minder energieverbruik. En zeker als je weet dat de ontvanger geen of weinig tijd heeft om iets te lezen, doe je de ander er ook een plezier mee!

3. Stop met eindeloos bijsturen
Het hoeft geen perfecte prompt gelijk te zijn, maar een hele vage prompt leidt gelijk tot vervolgprompts. Je vraagt aan je collega toch ook niet of zij “die ene Excel naar je kan opsturen”. Zoals er wordt gezegd in de wondere wereld van AI: context is koning.

4. Gebruik AI bewust, niet automatisch
Vraag jezelf af: moet dit echt met AI? Of kan ik dit ook zelf bedenken, googelen of opschrijven?

Niet elke taak hoeft door een zwaar model opgelost te worden. Dat is niet alleen zuiniger, het helpt ook om je kritisch denkvermogen actief te houden4.

5. Wees oké met ‘goed genoeg’
Elke extra vraag als “maak het nog iets beter” kost opnieuw energie. Niet alleen jouw energie, hallo perfectionisme, maar ook extra energie in de systemen die het antwoord genereren.

Handig is nog niet hetzelfde als verstandig

Ooit moesten we leren omgaan met e-mail, social media en smartphones. Dat ging ook met vallen en opstaan. Nu laten we steeds makkelijker denkwerk door AI doen. En door steeds minder denkwerk te doen, maken we ons brein lui en dat kan ook tot fouten leiden. Lees mijn artikel over het zelf na blijven denken ten tijden van AI.

Geraadpleegde bronnen

We lezen het wel eens in het nieuws, een bestuurder die de navigatie blindelings volgt en ergens op een vreemde plek beland. Ik lach erom, tenminste als het een goede afloop heeft, en tegelijkertijd kan ik zelf niet meer zonder de navigatie rijden. Ik ben niet gezegend met het allerbeste richtingsgevoel, dus navigatie helpt mij enorm. Zelfs op de fiets in Amsterdam. En tegelijkertijd besef ik dat ik er een tikkeltje (veel) afhankelijk van ben geworden.

Ik probeer daar af en toe bewust van te zijn. En in plaats van op de automatische piloot daadwerkelijk op de borden te kijken. Een klein beetje mijn eigen denkvermogen gebruiken. Dat is precies een risico van AI, een subtiele shift van ondersteunen naar volledig erop vertrouwen.

We gebruiken steeds meer AI
Een groot deel van de Nederlanders gebruikt AI niet alleen privé voor dagelijkse zaken, bijvoorbeeld voor een recept, maar ook steeds meer zakelijk. Teksten schrijven, samenvatten, opties afwegen etc. En dat kan AI met veel overtuiging doen. AI is daadwerkelijk sterk in het analyseren van data, het herkennen van patronen en het genereren van logische teksten. En ja soms beter dan dat wij het op een gemiddelde werkdag doen.

Maar precies daar zit ook de valkuil: omdat de technologie foutloos lijkt en overtuigend klinkt, accepteren mensen klakkeloos antwoorden. Dat heeft zelfs een naam: automation bias. Kortom, een overmatig vertrouwen in AI. En zeker met de druk die veel mensen al ervaren op het werk, is het ook nog tijdsbesparend om het snel over te nemen. We gaan er steeds meer op leunen.

En dan kom ik weer terug bij die navigatie, kijk je zelf nog wel op de borden?
Hoe zorg je dat je daadwerkelijk blijft opletten achter het stuur? Een paar tips:

• Gebruik AI op de juiste momenten.
  Grijp ik uit gewoonte naar AI, als een soort Google, of helpt het echt voor dit probleem?

• Vertrouw het alleen als je het kunt controleren.

  Hoe minder jij van een onderwerp weet, hoe groter de kans dat je foutieve informatie niet herkent, weet jij weinig? Vraag AI om de eigen informatie te controleren, of schakel iemand in met de juiste kennis.

• Check altijd de bron, waar baseert AI het antwoord op?

  Check bronnen, maar ook aannames en feiten waar AI mee komt.

• Laat AI met je meedenken, maar niet voor je beslissen.

  Laat het jouw opties verkennen, ideeën testen en eerste versies maken, maar beslis zelf wanneer de impact van de keuze groot is.

Ik weet niet welke werkafspraken er bij jou in de organisatie zijn, maar volgens mij ben jij nog steeds eindverantwoordelijk. Van mij mag je de schuld schuiven in de schuld van AI, maar of dat dan weer de beste keuze is, over keuzes gesproken.

Blijf ik navigatie gebruiken? Zeker, zelfs op de fiets na ruim 10 jaar wonen in Amsterdam. Maar ik probeer wel af en toe op te letten en te checken of ik niet de gracht in fiets. Ongevraagd advies: zorg dat jij zelf ook voorkomt dat je die gracht in dondert.