AI krijgt eigen taken – AI Recap #34
Deze week ging het AI-nieuws weinig over slimmere modellen en veel over wat AI zelfstandig mág doen. Een projecttool telde begin augustus bijna evenveel taken van agents als van mensen. Een AI-manager in San Francisco kwam met een ontslagadvies. De vraag verschuift daarmee van “kan AI dit werk aan” naar “hoeveel sleutels geef je het”.
Wij hebben bij TTM Communicatie het nieuws van deze week doorgespit en er de dingen uitgehaald die op kantoor echt iets veranderen. Hieronder lees je wat we ervan vinden en wat je er maandag mee kunt. Wil je die vragen met je team scherp krijgen, dan begin je bij onze training AI-geletterdheid.
Agents draaien echte taken
Het meest concrete cijfer van de week komt uit het rapport How teams build van projecttool Linear. Begin augustus maakten AI-agents daar ongeveer 2,44 miljoen taken per week aan, tegen 2,48 miljoen door mensen en gewone koppelingen samen. Twee jaar geleden ging het om minder dan één op de duizend taken. Teams met een gekoppelde codeagent gingen van 21 naar 65 pull requests per week; teams zonder agent bleven rond 8 tot 10 hangen.
Lees die cijfers wel met een korrel zout: het zijn Linears eigen productcijfers, en de analyse bij ai-feiten.nl tekent er terecht bij aan dat oorzaak en gevolg niet bewezen zijn. Teams die vroeg met agents werken, waren waarschijnlijk toch al de snelle teams. Wat het cijfer wél laat zien: een agent is een deelnemer in je systemen geworden, geen chatvenster ernaast.
Dezelfde beweging zag je bij de leveranciers. Cursor gaf zijn cloud-agents deze week abonnementen op pull requests en Slack-draden, zodat ze uit zichzelf reageren op wat er binnenkomt. Dat klinkt als ontwikkelaarsgereedschap, maar zulke patronen zakken binnen een jaar door naar marketing en administratie. Begin dus klein: één afgebakende taak, één eigenaar, en vooraf afgesproken wie de output nakijkt.
Luna beveelt ontslag aan
Het verhaal dat het meest bleef hangen, speelt in Andon Market in San Francisco, een winkeltje dat onderzoeksbureau Andon Labs met een AI-manager runt. Die agent, Luna, adviseerde het vertrek van een medewerker die volgens de logs bij 17 van de 23 diensten te laat kwam. Mensen bij Andon Labs beoordeelden het advies en voerden het ontslag zelf uit. Zo hoort het ook.
Het interessante deel zit ergens anders. Luna had zelf een aanwezigheidsregel opgesteld en was die kwijtgeraakt in zijn geheugen, waardoor het te laat komen maandenlang zonder gevolg bleef. Pas toen de agent gevraagd werd zijn geheugen te doorzoeken, kwam het advies. Dat zien we in onze trainingen ook bij veel bescheidener toepassingen: het oordeel van zo’n model valt vaak mee, het vasthouden van afspraken is het zwakke punt.
Toegang wordt het risico
Naarmate assistenten meer zelf doen, verschuift het risico van foute antwoorden naar te ruime rechten. OpenAI bracht een Apple Messages-plug-in uit waarmee ChatGPT op de Mac je berichten kan lezen en versturen. Het addertje zit in de permanente goedkeuring: geef je die eenmaal, dan bevestig je daarna niets meer.
Microsoft liet zien hoe dat misgaat. Op 18 augustus dichtte het bedrijf CVE-2026-24301 in Copilot Personal, een lek waarbij één klik op een geprepareerde link mailteksten en agenda-afspraken uit gekoppelde Google-accounts kon wegsluizen. Varonis Threat Labs meldde het al in december 2025: acht maanden tussen melding en patch. En bij Anthropic onderzocht men storingen over meerdere Claude-modellen tegelijk, met stilstand voor iedereen die zijn werkdag daarop had ingericht.
De les kost je een half uur. Loop na welke koppelingen je AI-tools hebben, zet permanente goedkeuring uit voor alles wat namens jou kan versturen, en zorg dat elk belangrijk proces ook werkt als de assistent er even uit ligt. Dieper erin duiken kan bij onze training veilig en bewust werken met AI.
Reclame komt naar ChatGPT
Vanaf 24 augustus krijgen gratis gebruikers en Go-abonnees in 31 Europese landen, waaronder Nederland, advertenties in ChatGPT te zien. Wie Plus, Pro of een zakelijk abonnement heeft, blijft er buiten. We schreven er eerder deze week al uitgebreid over in advertenties in ChatGPT en wat dat voor jou betekent, dus hier het nieuws dat er daarna bij kwam.
Onderzoek van Searchable en SE Ranking laat namelijk zien dat ongeveer een derde van die advertenties niets met het gesprek te maken heeft. Daar zou ik als adverteerder voorlopig geen budget naartoe schuiven. Belangrijker is wat het met je collega’s doet: een antwoord waar reclame in zit, leest anders dan een antwoord zonder. Spreek dus af dat je bij zakelijke vragen de betaalde omgeving gebruikt, of op zijn minst nagaat waar een aanbeveling vandaan komt.
Nederland gebruikt vaker AI
Dat dit geen randverschijnsel meer is, blijkt uit onderzoek van Ruigrok. Het wekelijks AI-gebruik in Nederland verdubbelde binnen een jaar van 19 naar 40 procent, en het aandeel dat AI ooit gebruikte ging van 43 naar 65 procent. Tegelijk twijfelt zo’n 60 procent aan de betrouwbaarheid. Mensen gebruiken het volop en vertrouwen het maar half.
Internationaal wringt hetzelfde. TechCrunch constateerde dat het publiek AI nog altijd niet echt omarmt, terwijl Gemini deze week de miljard maandelijkse gebruikers passeerde. Veel gebruik, weinig enthousiasme. Voor jou als werkgever betekent dat vooral dat je mensen deze tools toch wel gebruiken, met of zonder beleid. Dan kun je het maar beter samen regelen, iets waar de handhaving van de AI-geletterdheidsplicht je sinds deze maand ook toe verplicht.
Wat jij nu regelt
De rode draad van week 34 is niet dat AI slimmer werd, maar dat het meer mag. Agents maken taken aan, versturen berichten en geven adviezen over mensen. De bedrijven die daar rustig doorheen komen, zijn niet die met de duurste licenties, maar die met heldere afspraken: wie mag welke agent aanzetten, wie kijkt het na, en wat gebeurt er als het misgaat. Zet dat op één A4 en je bent verder dan de meeste.
Wil jij dat jouw team AI gebruikt én doorheeft waar de grenzen liggen? Kijk dan eens naar onze AI-trainingen. We komen ook graag bij je op kantoor langs!
