AI is geen zeepbel

1 oktober 2026

Door Brian Holman · Oprichter en CEO, Dezota LLC

Ik weet wat het kost om een idee om te zetten in werkende software.

Ik heb durfkapitaal opgehaald, bedrijven opgebouwd, platforms ontworpen, engineers aangenomen en de lange, dure afstand beleefd tussen weten wat een product moet doen en het daadwerkelijk zover krijgen. Meer dan dertig jaar beweeg ik tussen het toetsenbord, het architectuurdiagram en de directiekamer. Ik ben programmeur, webarchitect, technisch directeur, productdirecteur, operationeel directeur, president en CEO geweest.

Dus als ik zeg dat wat ik met AI ervaar anders is dan alles wat ik eerder heb meegemaakt, heb ik vergelijkingsmateriaal.

In minder dan een maand heb ik met AI-agenten vooruitgang geboekt die voor mij gelijkstaat aan wat vroeger een jaar met een team van ongeveer vijftig mensen zou hebben gekost.

Lees dat nog eens.

Dat is mijn beoordeling van mijn eigen werk, geen gecontroleerd experiment of bewering dat iedereen hetzelfde resultaat zal zien. Maar ik ken het werk. Ik ken de beslissingen, afhankelijkheden, ontwikkelinspanning en vergaderingen die vroeger tussen een idee en de uitvoering stonden.

“Ik zie die afstand instorten.”

Wanneer ik de verandering beschrijf als honderd keer meer productiviteit, probeer ik de omvang over te brengen van wat je vanuit die stoel ervaart. Een beetje sneller komt niet in de buurt. Beter automatisch aanvullen ook niet.

Dit is een andere manier van bouwen.

Ik lees de artikelen die waarschuwen dat AI overhyped is, dat de zeepbel gaat barsten, dat er te veel geld wordt uitgegeven en dat een economische ramp dreigt. Sommige stellen serieuze vragen. Maar als die waarschuwingen een oordeel worden over de technologie zelf, missen ze wat zich voor mijn ogen afspeelt.

AI is geen zeepbel.

Ik geloof dat dit de belangrijkste uitbreiding van menselijk productief vermogen is die ik in mijn leven ben tegengekomen.

In de zomer van 1982, toen ik elf was, besteedde ik de 500 dollar die ik verdiende met de verkoop van een koe op een veetentoonstelling aan mijn eerste computer. Mijn moeder vond dat ik mijn geld verspilde. Ik begon te programmeren en dacht: dit is de toekomst. Ik wilde geen boer worden zoals mijn vader. Ik wilde dit doen. Op mijn veertiende verkocht ik mijn eerste softwaretoepassing.

Als eerstejaarsstudent aan BYU volgde ik in het najaar van 1988 een vak wereldgeschiedenis zonder leerboek. De docent gaf college en iedereen probeerde hem bij te houden op gele schrijfblokken. Ik had een draagbare Tandy Model 102 die ik op de middelbare school had gekocht. Ik typte honderd woorden per minuut. Medestudenten vroegen om kopieën van mijn aantekeningen.

Ik zag een toepassing voor die machine lang voordat een laptop meenemen naar college normaal werd.

Later werkte ik als programmeur in de Harold B. Lee Library van BYU met Gopher toen ik Mosaic op mijn DEC Alpha-werkstation downloadde. Het grafische web voor het eerst zien was zo’n moment dat je onthoudt. Dat web zou geweldig worden.

In januari 1994 maakte ik de eerste website van de bibliotheek en zette ik bijzondere collecties online. Later schreef ik mee aan Instant JavaScript, terwijl het web een plek werd om toepassingen te bouwen.

Bij Novell probeerde ik vier jaar lang een netwerkgigant het webtijdperk binnen te brengen. We bouwden online handel, werkten aan een betere webintegratie van NetWare en ontwikkelden een bekroond intranet. Ik wilde het web verweven met wat het bedrijf deed.

Volgens mij zat de organisatie te veel vast aan haar verleden. De kans zien was eenvoudiger dan iedereen in die richting laten bewegen.

Daarna werd ik geworven door WebMiles, mijn eerste directiefunctie en mijn eerste ervaring in een startup met durfkapitaal. We haalden 40 miljoen dollar op voor een universeel loyaliteitsprogramma met vlieg­mijlen. Onze Ralphs-pilot met Kroger liet het loyaliteitseffect zien: klanten reden langs een dichterbij gelegen supermarkt om ergens anders beloningen te verdienen.

Ik geloofde in het bedrijf. Ik zag ook de excessen. We gaven miljoenen uit aan “huur een familielid”-reclame die volgens mij weinig deed voor het eigenlijke product. We maakten ons deel van de dotcom-gekte mee.

Na 11 september aarzelde Kroger, onze grootste klant met ongeveer zeventig procent van de omzet, om reizen te promoten. Ik dacht dat meer financiering de onderbreking kon overbruggen. Onze investeerders gaven die niet en we sloten de deuren.

Ik zat binnen een bedrijf dat een slachtoffer van de dotcom-crash werd. Als iemand Pets.com noemt, begrijp ik de waarschuwing. Ik herinner me ook een nuttig idee dat klem kwam te zitten tussen klantconcentratie, een vreselijke externe schok en investeerders die niet verder wilden.

Bij Geolux en daarna PointeCast gebruikten we het web voor trainingen. Bij PointeCast haalden we miljoenen dollars durfkapitaal op, bouwden een leermanagementsysteem, kochten technologie en bedienden meer dan duizend klanten wereldwijd.

Later, toen ik na zeven jaar als leidinggevende naar BYU terugkeerde voor mijn executive MBA, kocht ik de eerste iPhone. Mijn studiegenoten hadden BlackBerry’s en vonden de prijs absurd. Waarom zoveel uitgeven aan dat iPhone-ding? Mijn antwoord: jongens, geloof me. De iPhone is de toekomst.

Bij Close To My Heart was ik hoofdarchitect van Studio J, ons gepatenteerde online platform voor fotocollages en digitaal scrapbooking. We investeerden miljoenen dollars in onderzoek en ontwikkeling en haalden een particulier R&D-bedrijf erbij als aanvulling op ons interne team. Zelfs met die hulp liepen we waarschijnlijk ongeveer een jaar achter toen we het probeerden uit te brengen.

We hadden een grootse visie, maar de uitvoering was buitengewoon moeilijk. Ik weet hoeveel inspanning schuilging achter de ogenschijnlijk eenvoudige ervaring die een klant op het scherm zag.

Later werkte ik aan modernisering van mondiale financiële systemen, geospatiale analyses en de transformatie van het handelsplatform van een wereldwijd bedrijf. Ik werd president van Younique. Vandaag ben ik terug bij Dezota en bouw ik WealthProof om mensen hun beleggingen te laten begrijpen en beter geïnformeerde beslissingen te laten nemen.

De rode draad is dat ik steeds werkte waar iets onbekends nuttig begon te worden.

Ik heb ook mijn hele leven varianten van dezelfde vraag gehoord: waarom geef je daar geld aan uit?

Ik was een vroege Palm Pilot-gebruiker en stapte over op de Treo toen die functies in een telefoon kwamen. In mei 2013 kreeg ik een Kickstarter Pebble-smartwatch. Toen ik geen wijzerplaat naar mijn smaak vond, schreef ik Moontiles. Een blik op mijn pols hielp meldingen te sorteren zonder steeds mijn telefoon te pakken.

Toen Apple de smartwatchmarkt betrad, nam ik die ook. Ik moest zelfs de instructies lezen nadat ik vergeefs met mijn pols zwaaide bij een Home Depot-kassa. Vroeg erbij zijn betekende nooit dat elke functie vanzelf sprak of elke ervaring soepel was. Het betekende dat ik een reden zag om door de onvolkomenheden heen te werken.

Ik kocht ook Apple Vision Pro bij de introductie. Het is nog in ontwikkeling. Het is nog te zwaar. Maar het is indrukwekkend en volgens mij wijst het op ten minste één aspect van de toekomst. Ik kan de beperkingen van een apparaat zien en toch begrijpen waarom het ertoe doet.

Zo herken ik mezelf in de vroege gebruiker die Geoffrey Moore beschrijft in Crossing the Chasm. Ik ben bereid de onvolkomenheden te overwinnen omdat ik zie wat de mogelijkheden opleveren.

Tegenwoordig horen laptops en smartphones bij het dagelijks leven en zijn smartwatches vertrouwd. We vergeten hoe vreemd nieuwe gewoonten kunnen lijken voordat ze normaal worden.

Met AI onderschatten we de verandering volgens mij nog steeds.

Ik had eerdere AI-programmeerhulpmiddelen in JetBrains gebruikt. Ze hielpen, maar soms voelde het alsof ik twintig keer hetzelfde moest zeggen voordat ze het goed deden. Ik ken het verschil tussen een veelbelovend maar frustrerend hulpmiddel en een samenwerking die het werk verandert.

Mijn ervaring met ChatGPT-6 Astra voelt als het dirigeren van een orkest.

Ik breng de visie, bedrijfscontext, architectuur en het beoordelingsvermogen. Ik bepaal wat we willen bereiken. Ik stuur het werk aan, bevraag de resultaten en laat de onderdelen naar een samenhangend product toewerken. Maar nu kan ik werken met agenten die problemen helpen doordenken en het werk voortzetten in een tempo dat ik nauwelijks had kunnen voorstellen.

Het bijzondere is de continuïteit. Ik kan van strategie naar architectuur, van architectuur naar implementatie en van een probleem naar een oplossingspoging gaan zonder elke overgang in de wachtrij van iemand anders te plaatsen.

Ik blijf verantwoordelijk voor de vraag of het resultaat logisch is. Mijn ervaring telt. Tests ook. Maar mijn vermogen om die ervaring in actie om te zetten is drastisch veranderd.

Door de jaren heen werkte ik met uitzonderlijke engineers die twintig of vijftig keer productiever leken dan hun collega’s. Zij konden een project veranderen. Ze waren ook schaars, duur en soms moeilijk in een team te passen. Briljante individuele productie maakte niet altijd de hele organisatie effectiever.

Stel je nu voor dat je een heel orkest dirigeert waarin die capaciteit overal beschikbaar is. Dat is de beste vergelijking voor mijn ervaring. Ik kan een idee volgen terwijl het nog leeft in mijn hoofd, in plaats van zijn energie te zien weglekken door overdrachten, planning en onderhandelingen.

De investering in het trainen van deze modellen is op mijn bureau terechtgekomen als bruikbare capaciteit. De intelligentie, reactiesnelheid en kwaliteit van de samenwerking veranderen wat ik kan proberen.

Daarom maakt sceptische berichtgeving me ongeduldig, zelfs wanneer ik de achterliggende zorg begrijp.

Jonathan Weils artikel in de Wall Street Journal vraagt wat er gebeurt als bedrijven geen externe financiering meer krijgen waarvan ze afhankelijk zijn. CNBC’s verslag van Michael Burry’s waarschuwing vraagt of de inkomsten de kapitaaluitgaven kunnen dragen.

Dat zijn echte bedrijfsvragen. Ik heb geld opgehaald en budgetten beheerd. Ik begrijp dat het geld kan opraken terwijl een product nog veelbelovend is.

Heather Stewart in de Guardian vreest dat schulden en toekomstige rekenverplichtingen verliezen verspreiden tussen verbonden bedrijven. Ingmar Rentzhog in Forbes beschrijft hoe AI-verliezen samen met energie- en klimaatschokken een kredietcrisis kunnen veroorzaken. Het Australische verslag van ABC News stelt vragen over met schuld gefinancierde datacenters en inflatie die komt vóór productiviteitswinst. Die argumenten verdienen aandacht op hun eigen merites.

Ik kan niet zeggen dat elk datacenter zijn kosten terugverdient. Ik kan niet zeggen dat elke investeerder de juiste prijs heeft betaald. Ik verwacht dat bedrijven mislukken, geld wordt verspild en fortuinen omslaan.

Ik bouwde webbedrijven rond de dotcom-crash. Bedrijven mislukten. Het web bleef essentieel worden. Een slechte investering kon samengaan met een buitengewone uitvinding.

Als een AI-bedrijf mislukt, zegt dat iets over zijn financiering, uitvoering of markt. Het wist niet de productieve capaciteit uit die mensen zoals ik al kunnen gebruiken.

De kritiek op het nut raakt meer aan de kern van mijn meningsverschil.

Business Insiders verslag van Steve Hankes scepsis brengt twijfels over taalmodellen en spectaculaire omzetverwachtingen samen.

Een model hoeft niet in elke dimensie menselijke intelligentie te bereiken om mijn werk te veranderen. Ik heb nodig dat het echte problemen helpt oplossen. Dat doet het nu al.

Fortunes artikel over Kara Swisher benadrukt de weerstand tegen kunstmatige ervaringen en het verlangen naar echte menselijke verbinding.

Dat verlangen deel ik. Ik gebruik AI om een nuttig product te bouwen, met een doel dat van mij komt. De menselijke ambitie staat nog steeds centraal in het werk.

In Entrepreneur stelt Solo Ceesay dat de revolutie vooral marketing is, met verwijzingen naar beperkte gemeten effecten en zwakke vraag.

Ik kan accepteren dat veel organisaties hun werkwijze nog niet hebben veranderd. Mijn ervaring laat zien wat mogelijk wordt als iemand met diepe domeinkennis deze hulpmiddelen serieus neemt en het werk eromheen reorganiseert. Ik geloof dat vele anderen die mogelijkheid zullen ontdekken.

En Sanjot Malhi’s commentaar in Fortune maakt ondanks de sceptische kop een onderscheid dat ik toejuich: veel AI-productiviteitsbedrijven hebben mogelijk geen blijvend voordeel, terwijl AI zelf enorm potentieel heeft.

Daar ben ik het mee eens. Een druk veld met zwakke producten vermindert niet de kracht die beschikbaar is voor iemand die weet wat hij wil bouwen.

Mijn dertig jaar ervaring is waardevoller geworden omdat ik er meer van kan inzetten. Architectuur, productinzicht, leiderschap en het herkennen van een slecht antwoord tellen allemaal. AI geeft die capaciteiten een veel groter bereik.

Dat is de kans die ik meer mensen zou willen laten zien.

Denk aan iemand met een nuttig idee die nooit een team kon betalen. Aan de specialist die een probleem begrijpt maar nooit middelen had voor een oplossing. Aan het kleine bedrijf dat met een gebrekkig systeem leeft omdat vervanging te duur was.

“Hoeveel ideeën zijn blijven steken achter de kosten van uitvoering?”

Ik geloof dat we die drempel beginnen te verlagen op een schaal die we nauwelijks hebben bedacht. Meer mensen kunnen het proberen. Meer experimenten worden mogelijk. Sommige mislukken. Andere worden producten, bedrijven en werkwijzen waarvoor we nog geen namen hebben.

Er zal ontwrichting zijn. Mensen die vrezen voor hun baan verdienen meer dan een vrolijke belofte. We moeten nieuwe vaardigheden leren, organisaties heroverwegen en besluiten hoe meer mensen aan deze kans kunnen deelnemen. Maar het hele verhaal tot ontslagen reduceren negeert de andere kant van de vergelijking: de nieuwe capaciteit om te creëren.

Als ik een vergelijking zo groot als de industriële revolutie maak, bedoel ik dat. De kosten en snelheid van het omzetten van menselijke intenties in nuttig werk veranderen. In mijn hoek van de wereld voel ik het al.

Ik vraag je niet een bepaald aandeel te kopen. Ik vraag je mee te doen. Neem een echt probleem mee. Leer de hulpmiddelen te sturen. Breng je ervaring in het gesprek. Ga ver genoeg om te zien wat gebeurt wanneer de technologie werk ontmoet dat je begrijpt.

Beslis dan of dit voornamelijk marketing is.

Ik heb mijn carrière besteed aan het herkennen van mogelijkheden voordat ze vanzelfsprekend leken. Ook aan het pijnlijke werk om die mogelijkheden in producten om te zetten. Voor het eerst haalt de capaciteit die mij ter beschikking staat de breedte van mijn verbeelding in.

Daarom ben ik zo gepassioneerd over dit moment.

Ik zit in de stoel van de dirigent en het orkest is begonnen te spelen.

AI is geen zeepbel.

We staan aan het begin van iets veel groters dan we nu kunnen zien.