Een blog-reeks over ToekomstScenario’s van een Samenleving met Artificial Intelligence 

Inleiding bij de blogreeks

AI verandert niet alleen wat we kunnen, maar ook wie er beslist, wie er van profiteert en wie niet. Dat alles gaat veel sneller gebeuren dan de meeste mensen beseffen — en ook sneller dan overheden op dit moment kunnen bijsturen.

Deze blogreeks gaat dus niet over de technologie zelf, maar over de samenleving die eruit voortkomt. Welke scenario’s zijn realistisch? Waar beweegt het systeem vanzelf naartoe als niemand ingrijpt? Welke keuzes — over eigendom, toegang, macht — moeten nú worden gemaakt om straks nog iets te kunnen kiezen?

Geen paniek, maar wel urgentie en geen jargon, maar wel analyse. Voor iedereen die wil begrijpen wat er op het spel staat.

Blog 1 – De Vraag Die We Moeten Stellen

Waarom de AI-transitie misschien minder een technisch probleem is dan een maatschappelijke keuze

Inleiding – Geen toekomstmuziek, maar ingrijpende systeemverschuiving nú

In steeds meer sectoren is kunstmatige intelligentie geen hulpmiddel meer, maar een zelfstandige productiefactor. Juridische contractanalyse, logistieke planning, medische beeldinterpretatie en softwareontwikkeling worden in toenemende mate uitgevoerd door systemen die sneller, consistenter en goedkoper functioneren dan mensen. Dat gebeurt niet straks in onderzoeksprojecten of toekomstscenario’s, maar binnen vrijwel alle bestaande organisaties, vandaag.

Een voorbeeld. Juridische kantoren die enkele jaren geleden nog tientallen juristen inzetten voor contractanalyse, werken nu met kleine teams ondersteund door AI-systemen. Radiologieafdelingen gebruiken algoritmen die in specifieke detectietaken de diagnostische nauwkeurigheid van individuele artsen evenaren of overtreffen. Softwareontwikkelaars genereren met AI-assistentie inmiddels een substantieel deel van hun code — in sommige teams rond de veertig procent — waarbij de productiviteit per ontwikkelaar aantoonbaar toeneemt. Dit zijn geen pilots, maar operationele realiteit.

Ook de gemiddelde burger gebruikt al gauw een taalmodel als ChatGPT of CoPilot omdat het voor veel zaken gemakkelijker en handiger werkt dan de gangbare methoden. AI is niet meer vreemd… hoewel de gemiddelde mens geen idee heeft van de impact die deze technologie-ontwikkeling in haar volle breedte op de mondiale samenleving zal hebben. De meeste ‘gewone burgers’ omschrijven het als een handig ‘tooltje’ dat steeds meer kan. 

Tegelijkertijd groeit de onderliggende infrastructuur echter in een tempo dat historisch uitzonderlijk is. Wereldwijd draaien inmiddels meer dan vier miljoen industriële robots in fabrieken en distributiecentra. Datacenters verbruiken honderden terawattuur elektriciteit per jaar — vergelijkbaar met het jaarverbruik van een middelgroot Europees land — en nemen een steeds groter aandeel van de mondiale energieproductie in beslag. Deze systemen vormen samen geen losse innovaties, maar een samenhangend technologisch complex dat diep ingrijpt in arbeid, economie en besluitvorming.

Dit betekent niet dat “alles ineens verandert”, noch dat technologische vooruitgang automatisch maatschappelijke vooruitgang oplevert. Wat wél verandert, is de verhouding tussen menselijke arbeid, besluitvorming en waardecreatie. En precies daar bevindt zich de kern van de transitie waarin we ons nu bevinden.

De centrale vraag is welke structurele gevolgen dit heeft voor economische ordening, politieke legitimiteit en het menselijk zelfbeeld op de langere termijn. Die uitkomst ligt niet vast, maar de richting waarin zij zich ontwikkelt, wordt in belangrijke mate bepaald door keuzes die in het komende decennium worden gemaakt.

Deel 1 – De transitie die al gaande is

Recente metingen laten zien dat ongeveer driekwart van de grotere organisaties wereldwijd inmiddels AI-systemen inzet in hun dagelijkse operaties — een aandeel dat vier jaar geleden nog marginaal was (een veel snellere innovatie dus dan de computer in de jaren tachtig!) De mondiale markt voor AI-toepassingen groeit met tientallen procenten per jaar, terwijl investeringen in rekenkracht, datacenters en gespecialiseerde chips richting honderden miljarden dollars per jaar bewegen.

In productie en logistiek zien we een vergelijkbaar beeld. Jaarlijks worden wereldwijd meer dan een half miljoen nieuwe industriële robots geïnstalleerd. In sommige landen, zoals Zuid-Korea, bedraagt de robotdichtheid inmiddels circa tien robots per duizend inwoners. Dat betekent concreet dat in stedelijke regio’s tienduizenden autonome systemen actief zijn in fabrieken, magazijnen en distributiecentra — een indicator die niet alleen technologische adoptie weerspiegelt, maar ook structurele arbeidsvervanging.

Aan de infrastructuurkant tekent zich eenzelfde patroon af. AI-datacenters verbruikten in 2024 naar schatting circa 415 terawattuur elektriciteit — een volume dat het totale elektriciteitsverbruik van Nederland overtreft. Projecties van onder andere het International Energy Agency laten zien dat dit richting 2030 kan oplopen tot circa 900 à 1.000 terawattuur. Deze cijfers zijn onzeker en afhankelijk van efficiëntiewinsten, maar de orde van grootte is helder: AI is geen immateriële softwarelaag, maar een fysieke, energie-intensieve industriële activiteit met een snel groeiende impact op onze gehele samenleving en op alle niveaus.

Dit is de huidige uitgangssituatie… de eerste effecten…

De maatschappelijke impact manifesteert zich voorlopig ongelijk en fragmentarisch. Sommige sectoren ondervinden directe druk, andere juist productiviteitswinst. Callcenters en administratieve functies automatiseren versneld; in ontwikkelde economieën zijn in deze domeinen grote delen van het werk verdwenen of fundamenteel veranderd. Basisprogrammeertaken verschuiven naar AI-assistentie. In de juridische sector worden contractanalyse en discovery grotendeels geautomatiseerd. In de medische beeldvorming evenaren of overtreffen algoritmen inmiddels de prestaties van veel individuele specialisten binnen afgebakende taken. De robotindustrie versnelt omdat met de huidige AI-ontwikkeling vrijwel alle menselijke taken binnen een overzichtelijke termijn kunnen worden overgenomen. Nee, dit is geen onzin, zoals sommigen ongetwijfeld nu denken, dit is de reeële verwachting van experts/wetenschappers op dit gebied.

Tegelijkertijd ontstaat nu een paradoxale situatie: bedrijven worden productiever, terwijl werknemers zich onzekerder voelen. Cognitief routinewerk verliest economische waarde, terwijl de baten van efficiëntie vooral neerslaan bij kapitaal en schaalgrootte. Lonen voor dit type werk stagneren of dalen dus, terwijl de waardering van technologie-intensieve bedrijven sterk stijgt. Deze spanning is geen tijdelijk bijeffect, maar een structureel kenmerk van de huidige fase.

We bevinden ons daarmee in een vroege fase van een bredere systeemtransitie: snelle taakautomatisering, eerste verschuivingen op de arbeidsmarkt en toenemende onzekerheid over de houdbaarheid van bestaande economische arrangementen. Binnen zowel academische analyses als industriële vooruitzichten bestaat brede consensus dat deze dynamiek zich de komende jaren eerder zal versnellen dan afvlakken, zij het met aanzienlijke onzekerheden over tempo en verdelingseffecten.

Deel 2 – Dit is geen technologisch probleem

Technologische potentie is in deze ontwikkeling niet het knelpunt

Het is belangrijk dit expliciet te benoemen. Vanuit technisch perspectief biedt AI nu al aanzienlijke mogelijkheden: Optimalisatie van energienetten kan bijdragen aan het reduceren van CO₂-uitstoot. Versnelling van medisch onderzoek kan ziektecurves beïnvloeden. Efficiëntere landbouw en productie kunnen materiële schaarste verminderen. Verbeterde logistiek kan verspilling terugdringen. In combinatie met andere technologieën — zoals mRNA-platforms, geavanceerde batterijopslag en moleculaire simulaties — zijn reële doorbraken plausibel. En ook al gebruikt AI zelf enorm veel energie, dan weegt dat niet op tegen alle voordelen die ze biedt. Ook de potentie om grote technologische vooruitgang op moderne energie-winning te behalen maken haar rationeel verantwoord. Bedenk daarbij dat we los van fossiele energie, meer dan genoeg andere bronnen kennen die we met die nieuwe technologieën ook kunnen benutten. Het is dus geen extra aanslag op onze aarde. 

Dat betekent echter niet dat al deze mogelijkheden ook automatisch leiden tot maatschappelijke vooruitgang. Technologie ontwikkelt zich niet in een vacuüm, maar binnen bestaande machtsstructuren, economische prikkels en geopolitieke verhoudingen. Bovendien opereert zij binnen een menselijk psychologisch kader dat gevormd is in een wereld waarin kennis en arbeid, schaarste en sociale status nauw met elkaar verweven zijn. Daar ontstaat de centrale spanning: technologie die materiële problemen kan helpen beheersen, maar die zich ontwikkelt binnen systemen die machtsconcentratie versterken, ongelijkheid juist kunnen/zullen vergroten en waarbij de institutionele governance structureel achterloopt op de technische ontwikkeling.

De kernvraag is daarom niet of we in staat zijn om bijvoorbeeld energie goedkoper te maken, ziekten beter te behandelen of productie te automatiseren, maar hoe we de opbrengsten van die ontwikkeling maatschappelijk verdelen. Wie besluit over de inzet ervan, en wat betekent menselijke waarde in een wereld waarin economische nuttigheid niet langer vanzelfsprekend de norm is. Dit is dus eerder een probleem van ordening, legitimiteit en betekenisgeving en niet van technologische ontwikkeling.

Deel 3 – Drie vragen die onvermijdelijk volgen

Bij deze transitie doemen drie samenhangende vragen op die de komende jaren steeds urgenter zullen worden.

1. De economische vraag: wie krijgt wat?

Als geautomatiseerde systemen het grootste deel van de productie uitvoeren, verschuift de bron van economische waarde fundamenteel. Arbeid wordt minder bepalend, terwijl eigendom van infrastructuur — van rekenkracht, robots, data, infrastructuur en energie — centraler wordt.

Deze verschuiving zal overal plaatsvinden en de grote vraag is dus hoe samenlevingen met de gevolgen willen/zullen omgaan. Komt er brede verdeling van opbrengsten via mechanismen als basisinkomen, publiek of coöperatief eigendom van kerninfrastructuur, of nieuwe belastingmodellen? Of concentreert welvaart zich bij degenen die de technologie, macht of infrastructuur bezitten, terwijl de meerderheid afhankelijk wordt van minimale voorzieningen?

Historische precedenten laten zien dat dergelijke verschuivingen niet vanzelf tot een maatschappelijk gewenste herverdeling leiden (eufemisme). De industriële revolutie genereerde ongekende welvaart, maar het duurde generaties van politieke strijd voordat sociale zekerheidsstelsels en arbeidsrechten dit enigszins corrigeerden. De vraag in dit geval is dus vooral of deze transitie bewuster en sneller kan worden begeleid. Die snelheid is hier, mede gezien de zichzelf innoverende technologie-potentie, zeer van belang om tijdig te kunnen bijsturen. 

2. De politieke vraag: wie bestuurt?

Wanneer beslissingen steeds vaker door algoritmen worden voorbereid of zelfs genomen — van kredietverlening en toeslagen tot verkeersstromen, van personeelsselectie tot energieverdeling — rijst de vraag naar legitimiteit en controle. Wie bepaalt de doelstellingen die systemen optimaliseren? Hoe blijft democratische sturing mogelijk wanneer besluitvorming complexer, sneller en steeds minder! transparant wordt?

De spanning tussen efficiëntie en legitimiteit is hier fundamenteel. AI-systemen kunnen in principe consistenter en schaalbaarder beslissen dan menselijke bureaucratieën. Maar “beter” veronderstelt een definitie van wat wenselijk is, en die definitie is normatief, niet technisch.

Democratieën functioneren op deliberatie (gezamenlijk beredeneerd afwegen, met expliciete argumentatie en openheid voor standpuntwijziging), transparantie en tijd — juist de eigenschappen die schuren met algoritmische besluitvorming. Hoe organiseer je democratische controle over systemen waarvan zelfs experts de interne werking slechts gedeeltelijk of zelfs helemaal niet, doorgronden? Hoe behoud je menselijk veto zonder de voordelen van automatisering volledig te verliezen?

Deze vragen worden binnen afzienbare tijd operationeel.

3. De existentiële vraag: wat betekent mens-zijn?

Wanneer werk niet langer de primaire bron van inkomen, status en identiteit is, verdwijnt een pijler onder het moderne zelfbeeld. Eeuwenlang definieerden mensen zich via hun kennis of arbeid. Het antwoord op “wat doe je?” was niet alleen een beschrijving van activiteiten, maar ook een verklaring van sociale positie en persoonlijke waarde.

In een wereld waarin AI en robots het productieve (dat is dus veel meeromvattend dan alleen productie!) werk grotendeels overnemen, verliest deze koppeling haar vanzelfsprekendheid. Dat roept fundamentele vragen op over zingeving, waardigheid en sociale samenhang — vragen die niet technisch oplosbaar zijn.

Kunnen mensen floreren zonder economische functie? Kunnen we menselijke waarde definiëren los van productiviteit? Kunnen gemeenschappen cohesie behouden zonder de structurerende werking van arbeidsorganisaties? Historische analogieën bieden weinig geruststelling, en de schaal waarop deze vragen zich nu aandienen is ongekend.

Deel 4 – Vijf mogelijke maatschappelijke evenwichten

Op basis van huidige trends, historische patronen en de interne logica van technologie en macht zijn meerdere stabiele uitkomsten denkbaar. Dit zijn geen voorspellingen, maar analytische evenwichten: mogelijke eindtoestanden waarin de dominante krachten zijn geabsorbeerd en een nieuw maatschappelijk contract is ontstaan.

Verzorgde Tuin – gereguleerde overvloed

Brede verdeling van welvaart, publiek of coöperatief eigendom van kerninfrastructuur, en democratische sturing over technologische inzet.

Grote Divergentie – extreme stratificatie (machtsconcentratie die zich vertaalt in duurzame lagen in inkomen, status, kansen en levensloop voor de hele samenleving. Noem het maar een soort toekomstig ‘kastenstelsel’.)
Sterke concentratie van eigendom en macht bij een kleine elite, met minimale economische en politieke rol voor de meerderheid. Dit scenario is structureel ontwrichtend en — gegeven huidige eigendoms- en machtsdynamieken — structureel aantrekkelijk (big tech is al op weg) zonder bewuste en tijdige interventie.

Balkanisatie – gefragmenteerde wereld
Regionaal uiteenlopende modellen, falende mondiale coördinatie en verhoogde risico’s door geopolitieke rivaliteit.

Symbiose – mens-AI-versmelting
Cognitieve en biologische integratie van mens en technologie, met fundamentele vragen over identiteit en menselijkheid. Het doet misschien erg denken aan de SF films van vroeger, maar het is een zeer aantrekkelijke optie voor beide (bio en techno) ontwikkelingen. Onze eigen intelligentie die met zeer weinig energie zeer snel leert en overziet (maar helaas ook snel vergeet), gecombineerd met alle operationele kennis in de wereld. Deze ontwikkeling heeft zich al ingezet bij de eerste protheses, maar gaat nu richting onze volledige fysieke kwaliteiten, inclusief de linkt naar onze hersenen.

Beheerde uitfasering – post-biologisch
Geleidelijke overgang naar niet-biologische vormen van continuïteit van intelligentie, met hoge onzekerheid en mogelijk onomkeerbare gevolgen. 

Deze scenario’s zijn niet uitputtend, maar ze bestrijken het spectrum van denkbare stabiele evenwichten. Geen ervan is vanzelfsprekend. Sommige zijn wenselijker dan andere. Cruciaal is dat bestaande dynamieken bepaalde uitkomsten bevoordelen als er geen bewuste sturing plaatsvindt. Kort gezegd: Aan welke knoppen kunnen we draaien om onze maatschappelijke ontwikkeling in een bepaalde richting te sturen?

Deel 5 – Het kritieke decennium

Wat deze scenario’s gemeen hebben, is dat de technologische ontwikkeling doorzet — en in toenemende mate autonoom wordt, waarbij menselijke inbreng steeds minder noodzakelijk en daarmee minder sturend is. Wat zij níet gemeen hebben, is de maatschappelijke ordening die daaruit voortkomt. Die wordt in hoge mate bepaald door keuzes die in het komende decennium worden gemaakt, grofweg tot circa 2035 — geen exact kantelpunt, maar een realistisch venster waarin richtinggevende beslissingen vallen.

Drie keuzes zijn daarbij bijzonder bepalend: eigendom van AI-infrastructuur, internationale coördinatie op veiligheid en machtsbeheersing, en de inrichting van sociale vangnetten (inclusief zingeving), voor een post-arbeidssamenleving.

De default-dynamiek is niet neutraal. Zonder bewuste sturing bevoordelen schaal, kapitaal en geopolitieke competitie bepaalde uitkomsten boven andere. Dat maakt deze transitie niet onvermijdelijk, maar het maakt ons bestuurlijk wel verantwoordelijk. Dat mag voldoende reden zijn om niet te wachten tot er onomkeerbare stappen zijn gezet waarop we geen invloed hadden, het maakt het komende decennium beslissend. We moeten deze ontwikkeling vooral maatschappelijk voor proberen te blijven en daar zie ik een groot probleem. Politiek vraagt altijd om acute actuele aandacht en dan is de beleids-prioriteit snel verlegd.

Slot – Waarom deze serie

Deze serie is geen pleidooi voor één utopie en geen voorspelling van één toekomst. Zij is een poging om onderliggende krachten zichtbaar te maken, aannames expliciet te maken en ruimte te creëren voor een volwassen maatschappelijk gesprek over richting en verantwoordelijkheid.

De technologie ontwikkelt zich. Dat is vrijwel zeker. Welke samenleving daaruit voortkomt, ligt nog open.

De volgende vraag is daarom ‘wat wij met deze uiteindelijke technologie willen doen — en op basis van welke waarden’. Die vraag geldt niet alleen voor beleidsmakers of tech-bedrijven, voor ieder van ons, als werkende, als stemmer en als lid van gemeenschappen die vormgeven hoe technologie wordt ingezet. Om die vraag te kunnen beantwoorden is het van belang dat we een beeld krijgen van de grenzen van onze huidige AI-ontwikkelingen. Kunnen we aangeven waar we het nut kunnen verwachten en waar we de grenzen tegenkomen? Precies daarover gaat de volgende blog.

 

Volgende blog: De realiteitscheck – wat AI wél en niet kan oplossen.

 

Jeroen Teelen

19 januari 2026