Prompt, token, hallucinatie, agent: wie met AI-tools begint, struikelt al snel over begrippen die niemand uitlegt. Hier vind je de belangrijkste daarvan in eenvoudige taal, telkens met een voorbeeld uit de praktijk en verwijzingen naar passende tools en handleidingen. De begrippen zijn per thema gesorteerd, zodat je verbanden makkelijker herkent. Via het overzicht spring je direct naar elk item.
Basisbegrippen
Kunstmatige intelligentie (AI)Artificiële intelligentie, Artificial Intelligence (AI)
Kunstmatige intelligentie verwijst naar computerprogramma's die taken uitvoeren waarvoor tot nu toe menselijk denkwerk nodig was: taal begrijpen, beelden herkennen, teksten schrijven of beslissingen voorbereiden. Zulke programma's worden niet stap voor stap met vaste regels geprogrammeerd, maar leren patronen uit heel veel voorbeelden. Waarschijnlijk gebruik je AI allang, bijvoorbeeld bij de gezichtsherkenning op je telefoon, bij filmsuggesties van je streamingdienst of bij het spamfilter van je mailbox. Belangrijk om te weten als beginner: AI denkt niet zoals een mens en heeft geen eigen bewustzijn. Het is eerder een extreem ijverige patroonzoeker die op basis van ervaring inschat wat er als volgende past. De bekendste vorm is tegenwoordig generatieve AI, die op verzoek nieuwe content maakt.
Voorbeeld: Sorteert je smartphone foto's automatisch op ‘strand’ of ‘hond’, dan zit daar AI achter. Een AI-assistent zoals ChatGPT gaat nog verder: hij begrijpt je vragen en antwoordt in hele zinnen.
Zie ook: Generatieve AI, Large Language Model (LLM), Top 5: De populairste AI-modellen
Generatieve AIGenAI, Generative AI
Generatieve AI maakt nieuwe content, in plaats van bestaande content alleen te sorteren of te herkennen. Uit een korte beschrijving ontstaan zo teksten, afbeeldingen, muziek, video's, stemmen of programmacode. Voor beginners is dit het deel van AI waarmee je het vaakst direct werkt: chatassistenten horen er net zo goed bij als beeldgeneratoren of songtools. Stel je een kok voor die duizenden recepten heeft bestudeerd en op verzoek een nieuw gerecht voor je samenstelt. Hij kopieert geen afzonderlijk recept, maar combineert wat hij heeft geleerd op een nieuwe manier. Juist daarom zijn de resultaten vaak verbluffend goed, maar ze kunnen ook fouten of ongerijmdheden bevatten. Controleer belangrijke content daarom altijd zelf voordat je die publiceert of doorgeeft.
Voorbeeld: In Midjourney typ je ‘een gezellig café in de regen, aquarelstijl’ en je krijgt meerdere compleet nieuwe afbeeldingen. Met Suno wordt van een paar regels tekst zelfs een volledig nummer met zang.
Zie ook: Large Language Model (LLM), Afbeeldingen genereren, Muziek & songs
Large Language Model (LLM)Groot taalmodel, taalmodel
Achter de afkorting LLM zit een groot taalmodel: een AI-programma dat met enorme hoeveelheden tekst is getraind en daardoor taal kan begrijpen en genereren. In de kern doet het iets verrassend eenvoudigs. Het voorspelt stukje voor stukje welke tekstbouwsteen het waarschijnlijkst als volgende past. Omdat het daarbij talloze verbanden heeft geleerd, ontstaan zo hele brieven, samenvattingen of programmacode. LLM's zijn de motor achter chatassistenten zoals ChatGPT, Claude of Google Gemini. Je kunt het vergelijken met de woordsuggesties van het toetsenbord op je telefoon, alleen onvoorstelbaar veel groter en krachtiger. Voor jou betekent dit: een LLM formuleert vlot en overtuigend, maar weet niet automatisch of een bewering ook klopt.
Voorbeeld: Vraag je Claude om een boos bericht aan je verhuurder zakelijker te formuleren, dan werkt op de achtergrond een LLM. Het schrijft de nieuwe versie bouwsteen voor bouwsteen op basis van aangeleerde taalpatronen.
Zie ook: Token, Contextvenster, Top 5: De populairste AI-modellen
AI-assistent (chatbot)Chatbot, AI-chatbot, AI Assistant
Met een AI-assistent praat je in heel gewone taal, via het toetsenbord of met je stem, en hij beantwoordt vragen of voert taken voor je uit. Bekende voorbeelden zijn ChatGPT, Claude, Google Gemini en Microsoft Copilot. Anders dan oudere chatbots op bedrijfswebsites, die alleen kant-en-klare antwoorden afdraaien, begrijpen moderne assistenten ook ongewoon geformuleerde vragen en houden ze rekening met het eerdere verloop van het gesprek. Je kunt ze zien als een veelzijdige hulpkracht: ze schrijven, leggen uit, vertalen, plannen en ordenen ideeën. Veel assistenten kunnen inmiddels ook op internet zoeken, bestanden lezen of afbeeldingen maken. Welke het best bij je past, hangt af van je taken, je budget en je eisen op het gebied van privacy.
Voorbeeld: Een typisch verzoek aan Microsoft Copilot: ‘Schrijf een vriendelijke afzegging voor het verjaardagsfeest op zaterdag, ik ben ziek.’ Seconden later heb je een tekst die je alleen nog hoeft aan te passen en te versturen.
Zie ook: Top 5: De populairste AI-modellen, ChatGPT, Claude, Gemini of Mistral: welke AI-assistent past bij jou?, Large Language Model (LLM)
TrainingsdataTrainingsgegevens, Training Data
Trainingsdata zijn de voorbeelden waarvan een AI leert, dus bijvoorbeeld teksten, afbeeldingen, geluidsopnamen of programmacode. Afhankelijk van het model gaat het om enorme verzamelingen uit openbaar toegankelijke webpagina's, boeken, gelicentieerde content en andere bronnen. Voor jou heeft dat twee praktische gevolgen. Ten eerste kent een model alleen wat tot een bepaalde peildatum in zijn data stond; over nieuwere gebeurtenissen weet het alleen iets als het daarnaast op internet zoekt. Ten tweede bepalen de data waar de AI goed in is en welke scheefheden ze overneemt. Net als een scholier weet de AI alleen wat er in haar studieboeken stond. Sommige aanbieders gebruiken bovendien je chats om verder te trainen; afhankelijk van aanbieder en abonnement kun je dat uitschakelen.
Voorbeeld: Vraag je een AI-assistent zonder webzoekfunctie naar de uitslag van een voetbalwedstrijd van gisteren, dan kan hij die niet weten. De wedstrijd kwam in zijn trainingsdata simpelweg nog niet voor.
Zie ook: Training-opt-out, Bias (vooringenomenheid), Privacy bij AI-tools: wat je wel en beter niet invoert
HallucinatieConfabulatie, Hallucination
Van een hallucinatie spreek je wanneer een AI iets onjuists of volledig verzonnens zo zelfverzekerd beweert alsof het een vaststaand feit is. Dat gebeurt omdat een taalmodel geen database met gecontroleerde kennis raadpleegt, maar formuleringen genereert die aannemelijk klinken. Typische voorbeelden zijn verzonnen citaten, verkeerde jaartallen, niet-bestaande studies of links die nergens heen leiden. Voor beginners is dit de belangrijkste valkuil die er is, want het antwoord klinkt ook dan vlot en overtuigend wanneer het niet klopt. Je kunt het vergelijken met een feestganger die liever een verhaal verzint dan toe te geven dat hij iets niet weet. Controleer daarom cijfers, namen en bronnen voordat je ze verder gebruikt.
Voorbeeld: Stel, je vraagt ChatGPT om drie vakboeken over tuinvijvers, met auteur en uitgeverij. Eén daarvan bestaat helemaal niet, hoewel titel en uitgeverij volkomen geloofwaardig klinken. Een korte zoekopdracht ontmaskert de fout.
Zie ook: AI-antwoorden controleren: zo herken en voorkom je hallucinaties, Deep Research, Onderzoek & kennis
Bias (vooringenomenheid)Vooringenomenheid, vertekening
Bias betekent vertekening of vooringenomenheid en beschrijft dat een AI bepaalde groepen, meningen of standpunten systematisch bevoordeelt of benadeelt. De oorzaak ligt meestal in de trainingsdata: wat daarin vaak voorkomt, vindt de AI normaal, en wat ontbreekt, ziet ze makkelijk over het hoofd. Weerspiegelen de data oude clichés, dan neemt de AI die over zonder het te merken. In het dagelijks leven valt dat vooral op bij beeldgeneratoren, maar ook bij teksten, vacatureteksten of samenvattingen van omstreden onderwerpen. Een vergelijking: wie maar één krant leest, krijgt al snel een scheef beeld van de wereld. Let daarom op of resultaten eenzijdig overkomen, en formuleer je prompt zo nodig bewust diverser.
Voorbeeld: Laat je een beeldgenerator ‘een foto van een leidinggevende’ maken, dan tonen de resultaten niet zelden vooral mannen in pak. Beschrijf je gericht wie je voor ogen hebt, dan wordt het resultaat diverser.
Zie ook: Trainingsdata, Vacature & werving voor mkb, AI-antwoorden controleren: zo herken en voorkom je hallucinaties
MultimodaalMultimodale AI, Multimodality
Multimodaal noem je een AI die meerdere soorten informatie begrijpt of genereert, dus niet alleen tekst, maar ook afbeeldingen, gesproken taal, audio of video. Vroege taalmodellen konden alleen lezen en schrijven. Tegenwoordig kun je veel assistenten een foto laten zien, een spraakbericht sturen of een pdf-bestand uploaden, en krijg je een passend antwoord. Voor jou is dat handig, omdat je niet meer alles moeizaam in woorden hoeft te vatten: een foto van een klemmend fietsslot zegt soms meer dan drie alinea's beschrijving. Je kunt het vergelijken met een mens die tegelijk ziet, hoort en leest. Welke formaten een tool precies verwerkt en wat daarvan in de gratis versie kan, verschilt per aanbieder.
Voorbeeld: Een foto van de inhoud van je koelkast is genoeg: Google Gemini herkent de levensmiddelen op de foto en stelt passende recepten voor, zonder dat je elk ingrediënt apart hoeft in te typen.
Zie ook: Top 5: De populairste AI-modellen, Speech-to-text (transcriptie), Text-to-image
Prompts en werken met AI
PromptInvoer, opdracht, instructie
Elke invoer waarmee je een AI vertelt wat ze moet doen, heet een prompt: een vraag, een verzoek of een uitgebreide werkinstructie. Een prompt kan uit één woord bestaan of uit meerdere alinea's met voorbeelden en bijgevoegde bestanden. De prompt is je belangrijkste gereedschap, want de kwaliteit van het antwoord hangt sterk af van hoe duidelijk je formuleert. Denk aan een opdracht voor een klusjesman: ‘Maak de badkamer eens mooi’ leidt tot verrassingen, een precieze beschrijving met afmetingen en je lievelingskleur juist tot wat je voor ogen hebt. Ook bij beeld-, video- en muziektools beschrijft de prompt wat er moet ontstaan. Goede prompts noemen het doel, de context en de gewenste vorm van het antwoord.
Voorbeeld: In plaats van ‘Schrijf iets over honden’ typ je in ChatGPT: ‘Schrijf een korte, grappige Instagramtekst over een teckel die een hekel heeft aan regen, met drie passende hashtags.’ Het resultaat past meteen veel beter.
Zie ook: Prompts schrijven voor beginners: zo krijg je betere antwoorden, Prompt engineering, Systeemprompt
Prompt engineeringPromptontwerp, prompting
Prompt engineering is de kunst om instructies aan een AI zo te formuleren dat er betrouwbaar goede resultaten uitkomen. Dat klinkt technisch, maar het is vooral helder communiceren. Een paar bouwstenen hebben zich bewezen: de AI een rol geven, de context uitleggen, de taak precies benoemen, het gewenste formaat vastleggen en zo nodig een voorbeeld meegeven. Net zo belangrijk is het bijschaven. Past het eerste antwoord niet, dan zeg je concreet wat er anders moet, in plaats van gewoon opnieuw te vragen. Programmeerkennis of geheime trucs heb je daarvoor niet nodig. Het lijkt op delegeren op je werk: wie goed kan briefen, krijgt beter werk terug. Geslaagde prompts zijn het waard om op te slaan en opnieuw te gebruiken.
Voorbeeld: Rol, context en formaat maken het verschil. Aan Claude schrijf je: ‘Je bent reisadviseur. Plan vijf dagen Lissabon voor twee personen met een klein budget, als tabel met dagplanning en geschatte kosten.’
Zie ook: Prompts schrijven voor beginners: zo krijg je betere antwoorden, Systeemprompt, Tekst & schrijven
SysteempromptSysteeminstructie, System Prompt, System Message
Op de achtergrond van veel AI-chats staat een basisinstructie, de systeemprompt. Die legt vast hoe de AI zich in het algemeen moet gedragen, nog voordat je het eerste bericht schrijft. Aanbieders geven daarmee bijvoorbeeld de toon, veiligheidsregels of de huidige datum mee. Normaal gesproken zie je deze instructie niet, maar ze werkt door in elk antwoord. Je kunt het vergelijken met het inwerken van nieuwe medewerkers: voordat ze de eerste klant helpen, kennen ze de huisregels en de gewenste omgangstoon. Interessant voor jou: in veel assistenten kun je via instellingen zoals persoonlijke instructies of projecten zelf iets vergelijkbaars vastleggen. Ook een eigen assistent met merkstem werkt volgens dit principe. Zo hoef je niet in elke chat opnieuw uit te leggen wie je bent.
Voorbeeld: In de instellingen van ChatGPT leg je eenmalig vast: ‘Ik geef wiskunde op een middelbare school, antwoord kort, in het Nederlands en zonder vakjargon.’ Elk nieuw gesprek houdt dan automatisch rekening met deze wensen.
Zie ook: Custom GPT met merkstem, Prompt engineering, Prompt
ContextvensterContext window, contextlengte
Het contextvenster beschrijft hoeveel tekst een AI in een gesprek tegelijk kan overzien. Daartoe horen je berichten, haar antwoorden en geüploade bestanden. Deze capaciteit wordt gemeten in tokens en verschilt per model. Stel je een bureau voor: alles wat erop ligt, kan de AI meenemen. Wordt het te vol, dan glijden oudere vellen eraf, en vergeet de AI vroege details of spreekt ze zichzelf tegen. Bij lange chats of dikke documenten merk je dat bijvoorbeeld doordat regels die je in het begin hebt afgesproken plotseling worden genegeerd. Dan helpt het om een nieuwe chat te beginnen met een korte samenvatting van wat er tot nu toe is besproken. Voor grote documentverzamelingen bestaan daarnaast oplossingen zoals RAG.
Voorbeeld: Werk je wekenlang in één enkele chat aan je werkstuk, dan houdt de AI zich op een gegeven moment niet meer aan de citeerregels die je in het begin hebt vastgelegd. Het lange gespreksverloop put het contextvenster uit.
Zie ook: Token, Chat met je documenten (kennisbank), RAG (Retrieval-Augmented Generation)
TokenTokens
Voordat een AI tekst verwerkt, knipt ze die op in kleine bouwstenen, de tokens. Een token kan een kort woord zijn, een lettergreep of zelfs alleen een leesteken. Lange Nederlandse woorden zoals ‘aansprakelijkheidsverzekering’ bestaan meestal uit meerdere tokens. Tokens zijn belangrijk voor jou, omdat veel grenzen erin worden gemeten: hoeveel tekst in het contextvenster past, hoe lang een antwoord mag worden en wat het gebruik via een API kost. Je kunt ze zien als legostenen waaruit zinnen worden opgebouwd. Let wel op de woordkeuze: sommige tools, zoals Leonardo AI, noemen ook hun gratis tegoed tokens. Dan gaat het om verbruikspunten voor afbeeldingen en niet om tekstbouwstenen.
Voorbeeld: Een lange contracttekst in Claude plus veel vervolgvragen: omdat de AI bij elk antwoord het hele gesprek opnieuw verwerkt, verbruik je veel tokens en bereik je je limiet sneller dan met korte vragen.
Zie ook: Contextvenster, Gebruikslimiet, Large Language Model (LLM)
TemperatuurTemperature
Met de temperatuur wordt gestuurd hoe voorspelbaar of hoe gevarieerd een AI antwoordt. Bij een lage temperatuur kiest het model bijna altijd de waarschijnlijkste formulering; de antwoorden worden zakelijk en eenvormig. Bij een hoge temperatuur grijpt het vaker naar ongewone woorden. Dat komt creatiever over, maar verhoogt ook het risico op onzin en hallucinaties. Je kunt het vergelijken met een muzikant: bij een lage temperatuur speelt hij de melodie precies volgens de noten, bij een hoge improviseert hij vrijuit. In gewone chatapps is de waarde meestal vast ingesteld en voor jou niet zichtbaar. In ontwikkelaarsomgevingen of via een API kun je hem vaak zelf kiezen. In de chat bereik je iets vergelijkbaars met verzoeken als ‘antwoord nuchter’ of ‘wees speels’.
Voorbeeld: Vraag je ChatGPT meerdere keren om een slogan voor je café, dan krijg je elke keer een ander voorstel. Dat komt onder meer door de temperatuur: een zekere mate van toeval is bewust ingebouwd.
Zie ook: Prompt engineering, API, Hallucinatie
GebruikslimietQuotum, Rate Limit
Een gebruikslimiet is de bovengrens voor hoeveel je een AI-tool in een bepaalde periode mag gebruiken. Dat kan een aantal berichten per tijdvak zijn, een vaste hoeveelheid credits per dag of een beperking bij bijzonder zware functies. In de gratis versie van Claude geldt bijvoorbeeld een limiet per vijf uur, bij Perplexity zijn het drie Pro-zoekopdrachten per dag. De grenzen bestaan omdat elk AI-antwoord echte rekenkracht kost. Zie het als de databundel in je telefoonabonnement: is die op, dan moet je wachten of krijg je minder snelheid. Betaalde abonnementen verhogen de grenzen meestal, maar helemaal onbeperkt zijn ook die zelden. Plan belangrijke taken daarom met wat speling.
Voorbeeld: Met de gratis versie van ChatGPT maak je afbeeldingen voor een verjaardagsuitnodiging. Na ongeveer twee tot drie afbeeldingen meldt de tool dat je tegoed voor vandaag op is. Dan helpt alleen wachten of een andere tool.
Zie ook: Gratis AI-tools: wat je echt gratis krijgt en waar de grenzen liggen, Gratis of abonnement: wanneer een AI-abonnement echt loont, Freemium
Deep ResearchDiepgaand onderzoek, onderzoeksmodus
Deep Research noemen meerdere aanbieders een modus waarin de AI een vraag niet in seconden beantwoordt, maar er enkele minuten voor neemt en zelfstandig onderzoek doet. Ze formuleert eigen zoekopdrachten, leest veel webpagina's, vergelijkt de informatie en levert aan het eind een gestructureerd rapport met bronvermeldingen. Dat loont bij onderwerpen waarvoor je anders tien browsertabbladen zou openen, bijvoorbeeld voor een productvergelijking of een marktoverzicht. Je kunt het vergelijken met een assistent die je naar de bibliotheek stuurt en die terugkomt met een dossier. De modus wordt onder meer aangeboden in Google Gemini en ChatGPT; ook andere onderzoekstools hebben vergelijkbare functies. Gratis is hij meestal maar beperkt te gebruiken. Bronnen kun je toch het best steekproefsgewijs controleren.
Voorbeeld: In de Deep Research-modus van Google Gemini vraag je: ‘Vergelijk een warmtepomp en een pelletketel voor een eengezinswoning uit 1985.’ Na enkele minuten krijg je een overzichtelijk rapport met voor- en nadelen en links naar de bronnen.
Zie ook: Onderzoek & kennis, Onderzoeksagent: onderwerp → briefing + bronnen, AI-antwoorden controleren: zo herken en voorkom je hallucinaties
Modellen en techniek
RedeneermodelReasoning model, denkmodus, thinking-model
Redeneermodellen denken na voordat ze antwoorden: ze knippen een taak intern op in tussenstappen, toetsen mogelijke oplossingen en verwerpen verkeerde benaderingen, in plaats van meteen te beginnen met schrijven. Dat duurt enkele seconden tot minuten langer, maar levert bij wiskunde, logica, planning, code of lastige vergelijkingen meestal duidelijk betere resultaten op. Je kunt het vergelijken met iemand die bij een moeilijke rekensom eerst een kladblaadje pakt. In veel AI-assistenten kom je het principe tegen als schakelaar of modus met namen als ‘Nadenken’ of ‘Thinking’. Voor een korte e-mail loont dat zelden. Omdat het nadenken meer rekenkracht kost, geldt in de gratis versie afhankelijk van de aanbieder vaak een strengere gebruikslimiet.
Voorbeeld: Vraag je ChatGPT in de denkmodus welke van drie telefoonabonnementen bij jouw verbruik over twee jaar het goedkoopst is, dan rekent het model de varianten stap voor stap door, in plaats van alleen te schatten.
Zie ook: Top 5: De populairste AI-modellen, ChatGPT, Claude, Gemini of Mistral: welke AI-assistent past bij jou?, Large Language Model (LLM)
Fine-tuningFinetunen, bijtrainen, natrainen
Bij fine-tuning wordt een al volledig getraind AI-model met eigen voorbeelden bijgetraind, zodat het een bepaalde taak of een bepaalde stijl blijvend beter beheerst. Stel je een opgeleide kok voor die in een nieuw restaurant de huisrecepten leert: koken kan ze allang, nu leert ze de puntjes op de i te zetten. Voor beginners is vooral het onderscheid belangrijk. Wie de AI alleen regels, sjablonen of bestanden meegeeft, bijvoorbeeld via een systeemprompt, verandert het model zelf niet en doet niet aan fine-tuning. Echt bijtrainen vraagt doorgaans veel zorgvuldig voorbereide voorbeelden, technische kennis en een budget. In de praktijk kom je daarom meestal sneller tot je doel met goede instructies of met RAG.
Voorbeeld: Een Custom GPT met je merkstem is geen fine-tuning: je geeft ChatGPT alleen instructies en voorbeeldteksten mee. Fine-tuning is het pas wanneer iemand het model met honderden van je eerdere antwoorden aan klanten bijtraint.
Zie ook: Custom GPT met merkstem, Trainingsdata, Systeemprompt
Open-source- en open-weight-modellenOpen modellen, Open Models, open-source-AI
Een open-weight-model is een AI-model waarvan de volledig getrainde gewichten, dus zijn geleerde kennis in de vorm van getallen, vrij te downloaden zijn. Open source in strikte zin gaat verder: dan zijn daarnaast ook de trainingscode, informatie over de trainingsdata en een vrije licentie openbaar. In de praktijk worden beide begrippen vaak door elkaar gebruikt. Een vergelijking: open weight is als een kant-en-klare taart om mee te nemen, open source levert ook het recept. Aanbieders zoals Meta, Mistral of DeepSeek publiceren zulke modellen. Voor jou telt vooral dat ze zonder abonnement op je eigen hardware kunnen draaien. Of commercieel gebruik is toegestaan, regelt de betreffende licentie. Gebruik je hetzelfde model via de app van de aanbieder, dan komt je invoer toch op diens servers terecht.
Voorbeeld: Stable Diffusion kun je gratis downloaden en op je eigen computer gebruiken: zonder abonnement, zonder credits en zonder dat je prompts naar een aanbieder gaan. Precies dat maakt een open model mogelijk.
Zie ook: Lokale AI, AI offline gebruiken op je telefoon (lokale LLM), Afbeeldingen genereren
Lokale AIOn-device-AI, offline-AI, lokale LLM
Van lokale AI spreek je wanneer een AI-model direct op je eigen apparaat draait, dus op je laptop, pc of smartphone, en niet in de cloud van een aanbieder. Het grote voordeel: je teksten, foto's en opnamen verlaten het apparaat niet, en veel werkt zelfs zonder internet en zonder abonnement. Dat is als koken in je eigen keuken in plaats van bestellen bij een bezorgdienst: meer controle, maar je hebt wel de juiste uitrusting nodig. Lokale modellen zijn meestal kleiner dan de grote cloudassistenten, antwoorden daardoor soms eenvoudiger en hebben afhankelijk van hun grootte veel werkgeheugen of een goede videokaart nodig. Mogelijk wordt dat vooral door open modellen. Voor gevoelige documenten is lokale AI vaak de meest privacyvriendelijke oplossing.
Voorbeeld: Met Whisper (lokaal) laat je een vertrouwelijk klantgesprek direct op je laptop omzetten in tekst. De opname wordt daarbij niet geüpload, en er zijn geen kosten per minuut.
Zie ook: AI offline gebruiken op je telefoon (lokale LLM), Privacy bij AI-tools: wat je wel en beter niet invoert, Open-source- en open-weight-modellen
APIProgrammeerinterface, Application Programming Interface
API is de afkorting van Application Programming Interface, in het Nederlands programmeerinterface. Daarmee wordt een vast geregelde manier bedoeld waarop twee programma's met elkaar communiceren. Een vergelijking uit het restaurant: je loopt niet zelf de keuken in, maar geeft je bestelling door aan de ober, en hij brengt je het kant-en-klare eten. Bij AI-tools komt de API in beeld zodra een andere app een taalmodel aanspreekt zonder chatvenster, bijvoorbeeld in een automatisering. Belangrijk voor beginners: de API wordt meestal los van het chatabonnement afgerekend, doorgaans naar verbruik in tokens. De API-sleutel die je daarvoor nodig hebt, behandel je als een wachtwoord en deel je nooit openbaar.
Voorbeeld: Stuur je met Zapier (Free) elke nieuwe contactaanvraag automatisch door naar ChatGPT, dan loopt dat via de API: je legt één keer je API-sleutel vast, daarna ontstaat elk conceptantwoord helemaal zonder chatvenster.
Zie ook: AI-agents & automatisering, Workflowautomatisering, Leadkwalificatie & opvolging
EmbeddingInbedding, vectorembedding
Achter een embedding zit de vertaling van tekst, afbeeldingen of geluid naar een lange reeks getallen die de betekenis ervan weergeeft. Content met een vergelijkbare betekenis krijgt vergelijkbare getallen en ligt daardoor dicht bij elkaar. Stel je een enorme landkaart van betekenissen voor: ‘hond’ en ‘puppy’ staan bijna naast elkaar, ‘belastingaangifte’ ligt ver weg. Zo kan een AI vinden wat past, ook als er heel andere woorden worden gebruikt. Zelf embeddings maken hoef je als beginner nauwelijks. Je komt ze wel overal tegen waar zoeken op betekenis in plaats van op exacte termen werkt, bijvoorbeeld bij chatten met je eigen documenten, bij aanbevelingen of bij RAG.
Voorbeeld: Vraag je in een documentenchat ‘Hoe lang van tevoren moet ik het laten weten als ik verhuis?’, dan vindt de AI dankzij embeddings de alinea over de opzegtermijn in je huurcontract, hoewel daar heel andere woorden staan.
Zie ook: RAG (Retrieval-Augmented Generation), Chat met je documenten (kennisbank), Onderzoek & kennis
RAG (Retrieval-Augmented Generation)Retrieval-ondersteunde generatie
RAG staat voor Retrieval-Augmented Generation, vrij vertaald: antwoorden na eerst op te zoeken. De AI zoekt eerst passende passages in een kennisbron, bijvoorbeeld in je documenten of op internet, en formuleert haar antwoord dan op die basis, vaak met bronvermelding. Dat is als een tentamen met open boek in plaats van uit het hoofd. Voor beginners is dat belangrijk, omdat de AI zo actuele of heel specifieke informatie kan gebruiken die nooit in haar trainingsdata voorkwam. Bovendien daalt het risico op hallucinaties, al verdwijnen ze niet helemaal. Controleer daarom bij belangrijke beweringen zelf de opgegeven bron.
Voorbeeld: Upload je in Gemini Notebook je collegeaantekeningen en vraag je naar de belangrijkste leertheorieën, dan zoekt de tool eerst de passende passages op en antwoordt met genummerde verwijzingen naar de vindplaatsen.
Zie ook: Chat met je documenten (kennisbank), Onderzoek & kennis, AI-antwoorden controleren: zo herken en voorkom je hallucinaties
DiffusiemodelDiffusion model
Diffusiemodellen maken afbeeldingen door uit pure willekeurige ruis stap voor stap een motief tevoorschijn te halen. Tijdens de training zien ze miljoenen afbeeldingen die steeds sterker met ruis worden bedekt, en leren ze die ruis weer te verwijderen. Bij het genereren begint het model dan met een soort sneeuwstorm van pixels, en je prompt stuurt welke vormen en kleuren daaruit ontstaan. Dat lijkt op een beslagen raam dat langzaam opklaart tot er een tafereel zichtbaar wordt. Stable Diffusion draagt het principe al in de naam, en veel andere beeld- en videogeneratoren gebruiken dit of een verwante methode. Voor jou verklaart dat waarom dezelfde prompt elke keer een andere afbeelding oplevert en waarom instellingen zoals stappen of seed het resultaat beïnvloeden.
Voorbeeld: Start je in Stable Diffusion dezelfde prompt vier keer, dan krijg je vier verschillende afbeeldingen, omdat elke afbeelding met andere ruis begint. Noteer je de seedwaarde, dan kun je een favoriet resultaat met dezelfde instellingen herhalen.
Zie ook: Afbeeldingen genereren, Text-to-image, Video genereren
Text-to-imageBeeldgeneratie, AI-beeldgenerator, T2I
Text-to-image betekent: je beschrijft een afbeelding in woorden, en de AI maakt daar in enkele seconden een nieuw beeld van, van fotorealistisch tot getekend. Dat werkt ongeveer zoals bij een illustrator aan wie je telefonisch uitlegt wat je voor ogen hebt. Hoe preciezer je beschrijving, hoe beter het resultaat raak is: motief, stijl, licht, perspectief en formaat horen in een goede prompt. Je komt de techniek tegen in chatassistenten die tussendoor afbeeldingen maken en in gespecialiseerde beeldgeneratoren. Tekst in de afbeelding lukt niet bij elke tool even goed. Controleer vóór commercieel gebruik bovendien de voorwaarden van je abonnement en wees voorzichtig met echte personen, logo's en beschermde personages.
Voorbeeld: Schrijf je in ChatGPT (beeld) ‘Gezellig café op een regenachtige avond, aquarelstijl, liggend formaat’, dan ontstaat in een paar seconden een beeld dat je met een vervolgprompt aanpast, bijvoorbeeld met ‘meer warm licht in het raam’.
Zie ook: Afbeeldingen genereren, Diffusiemodel, Prompts schrijven voor beginners: zo krijg je betere antwoorden
Inpainting en outpaintingGenerative Fill, object verwijderen, afbeelding uitbreiden
Met inpainting vervang of verwijder je gericht een deel van een afbeelding: je markeert de plek, beschrijft zo nodig wat er moet verschijnen, en de AI vult die passend bij de omgeving in. Outpainting breidt een afbeelding daarentegen uit voorbij de randen, bijvoorbeeld wanneer een staand formaat een breed liggend formaat moet worden. Je kunt het vergelijken met een restaurator die een beschadigde plek in een schilderij naadloos aanvult, of met een puzzel die voorbij de rand verder wordt gelegd. In het dagelijks leven kom je beide tegen in foto-apps onder namen als ‘Object verwijderen’, ‘Generatieve vulling’ of ‘Afbeelding uitbreiden’. Dat is ideaal voor vakantiefoto's, productfoto's en socialemediaformaten. Controleer handen, tekst en randen in het resultaat nauwkeurig.
Voorbeeld: In Cleanup.pictures veeg je een voorbijganger gewoon uit je vakantiefoto, en de AI vult het strand en de lucht erachter aan. Met Adobe Photoshop breid je dezelfde foto daarna uit tot liggend formaat voor een YouTube-thumbnail.
Zie ook: Fotobewerking & retouche, Productfoto's en shopcontent maken voor een webshop, Upscaling
UpscalingOpschalen, AI-vergroting, Super Resolution
Opschalen, in het Engels upscaling, betekent een afbeelding of video met AI naar een hogere resolutie brengen. Klassiek vergroten trekt de bestaande pixels alleen uit elkaar; het resultaat wordt wazig en blokkerig. Een AI-upscaler voegt daarentegen aannemelijke details toe, zoals haarlokken, stofstructuren of bladeren, omdat hij heeft geleerd hoe zulke dingen er normaal uitzien. Dat lijkt een beetje op een ervaren tekenaar die een kleine schets netjes op groot formaat natekent. Handig is dat voor oude familiefoto's, productfoto's of AI-afbeeldingen die je wilt laten afdrukken. Bedenk wel: de nieuwe details zijn verzonnen. Bij gezichten, tekst of foto's die iets moeten bewijzen, kan het resultaat daardoor afwijken van het origineel.
Voorbeeld: Breng je een kleine telefoonfoto uit 2010 met Upscayl naar vier keer het formaat, dan is die daarna vaak scherp genoeg voor een afdruk op A4, en dat helemaal gratis.
Zie ook: Fotobewerking & retouche, Een Etsy- / print-on-demand-shop starten, Inpainting en outpainting
Text-to-speech (TTS)Spraaksynthese, spraakuitvoer, voorleesfunctie
Spraakuitvoer met AI, kortweg TTS voor text-to-speech, zet geschreven tekst om in gesproken taal. Moderne stemmen klinken daarbij nauwelijks nog als een robot: ze lassen pauzes in, leggen de klemtoon op logische plekken en kunnen afhankelijk van de tool vrolijk, rustig of zakelijk spreken, vaak in veel talen. Stel je een spreker voor die altijd beschikbaar is en je script zonder verspreking voorleest. Je kunt TTS gebruiken voor voice-overs in video's, audioversies van blogartikelen, podcasts of als voorleeshulp bij het leren. Let vóór publicatie op de licentie, want of je de opnamen commercieel mag gebruiken, hangt bij veel aanbieders af van het abonnement. Vaktermen en namen kun je het best vooraf even beluisteren.
Voorbeeld: Plak je het script voor je uitlegvideo in ElevenLabs (Free) en kies je een stem, dan krijg je in seconden een kant-en-klare voice-over als audiobestand, dat je direct in je videobewerking sleept.
Zie ook: Tekst naar spraak & voice-over, Uitlegvideo met AI-avatar in meerdere talen, Voice cloning
Speech-to-text (transcriptie)Spraakherkenning, transcriptie, ASR
Speech-to-text zet gesproken taal om in geschreven tekst; dat heet ook wel transcriptie. De AI luistert naar een opname of een live gesprek en schrijft mee, vaak inclusief tijdstempels en de vermelding wie er op dat moment spreekt. Dat is als een onvermoeibare notulist die nooit de draad kwijtraakt. Je komt de techniek tegen bij de dicteerfunctie van je telefoon, bij automatische ondertitels, podcasttranscripten en vergadertools die achteraf samenvattingen maken. De kwaliteit hangt sterk af van de opname: achtergrondgeluid, dialect of door elkaar praten leiden tot fouten, en namen worden nogal eens verkeerd gespeld. Voordat je een gesprek opneemt, moeten bovendien alle deelnemers op de hoogte zijn en ermee instemmen.
Voorbeeld: Neemt Fathom deel aan je videovergadering, dan schrijft het het gesprek mee, koppelt het de bijdragen aan de sprekers en stuurt het je daarna een samenvatting met de afgesproken taken.
Zie ook: Vergaderingen & transcriptie, Notulen → samenvatting + actiepunten, Een podcastaflevering produceren en hergebruiken voor social
Voice cloningStemklonen, stemkloon, Voice Clone
Voice cloning maakt een digitale kopie van een echte stem. Daarvoor upload je spraakopnamen; afhankelijk van de tool volstaan al korte fragmenten, voor heel natuurlijke resultaten zijn meestal langere, schone opnamen nodig. Daarna kan de AI elke willekeurige tekst in die stem uitspreken, vaak zelfs in andere talen. Je kunt het vergelijken met een stemimitator die je na kort luisteren bedrieglijk echt nadoet. Handig is dat voor creators die video's willen inspreken zonder elke keer zelf op te nemen. Juist deze kracht maakt de techniek echter ook riskant, bijvoorbeeld voor oplichtingstelefoontjes en deepfakes. Kloon daarom alleen je eigen stem of een stem waarvoor je uitdrukkelijk toestemming hebt. Betrouwbare aanbieders laten je dat meestal bevestigen.
Voorbeeld: Geef je ElevenLabs een paar minuten opnamen van je eigen stem, dan leest de tool daarna elk nieuw script met jouw stem voor, desgewenst ook in het Engels of Spaans.
Zie ook: Tekst naar spraak & voice-over, Text-to-speech (TTS), Uitlegvideo met AI-avatar in meerdere talen
DeepfakeSynthetische media, audiodeepfake
Deepfakes zijn video's, afbeeldingen of geluidsopnamen die met AI zijn gemaakt of gemanipuleerd en echte personen bedrieglijk echt dingen laten zeggen of doen die nooit zijn gebeurd. De naam combineert ‘deep learning’, een methode van machine learning, met het Engelse ‘fake’ voor vervalsing. Deepfakes worden bijvoorbeeld misbruikt voor oplichting, nepnieuws of compromitterende beelden. Verdachte signalen kunnen onnatuurlijke mondbewegingen, flikkerende randen, vreemde handen of onlogisch licht zijn, maar zulke fouten worden zeldzamer. Vertrouw daarom liever op gezonde twijfel: controleer bron en context en vraag het de betrokken persoon rechtstreeks. In de EU schrijft de EU AI Act een markering van zulke content voor.
Voorbeeld: Belt een familielid je zogenaamd in paniek op en heeft het meteen geld nodig, dan kan dat een audiodeepfake zijn. Hang op en bel terug op het nummer dat je kent, voordat je ook maar iets overmaakt.
Zie ook: AI-labels en watermerken, Voice cloning, Video genereren
Agents en automatisering
AI-agentAI Agent, agentmodus, autonome agent
Een AI-agent is een AI-systeem dat een taak niet alleen beantwoordt, maar die zelfstandig in meerdere stappen uitvoert. Hij plant, gebruikt hulpmiddelen zoals webzoeken, een browser of bestanden, controleert tussenresultaten en gaat door tot het doel is bereikt. Een gewone AI-assistent lijkt op een informatiebalie, een agent eerder op een hulpkracht aan wie je een opdracht geeft en die dan zelf aan de slag gaat. In de praktijk kom je agents tegen als agentmodus in ChatGPT, Gemini of Claude en in tools voor workflowautomatisering. Belangrijk voor beginners: agents maken fouten, net als elke AI. Stel ze duidelijke grenzen, laat ze vóór aankopen of het versturen van berichten eerst om bevestiging vragen en controleer het resultaat.
Voorbeeld: Vraag je Manus om drie hotels in Lissabon onder 120 euro per nacht te vergelijken, dan opent de agent zelf boekingssites, verzamelt hij prijzen en beoordelingen en levert hij je aan het eind een kant-en-klare vergelijkingstabel.
Zie ook: AI-agents & automatisering, AI-agenten op je smartphone halen, Onderzoeksagent: onderwerp → briefing + bronnen
WorkflowautomatiseringProcesautomatisering, no-code-automatisering
Workflowautomatisering betekent dat terugkerende processen volgens vaste regels vanzelf verlopen: als er iets gebeurt, volgt automatisch een bepaalde actie. Het principe ken je van de tijdschakelaar die elke avond het licht aandoet. Tools zoals Zapier, Make of n8n verbinden daarvoor apps zoals e-mail, spreadsheets en agenda met elkaar, meestal met een paar klikken in plaats van met programmacode. Met AI worden zulke processen een stuk flexibeler, omdat een taalmodel onderweg teksten begrijpt, sorteert of samenvat. Anders dan een AI-agent beslist een workflow niet vrij, maar volgt hij precies de stappen die jij hebt vastgelegd. Dat maakt hem voorspelbaar. Begin het liefst met een kleine routine en houd de gratis tegoeden van de tools in de gaten.
Voorbeeld: Komt er een factuur per e-mail binnen, dan herkent een workflow in Zapier de bijlage, laat hij ChatGPT bedrag, datum en afzender uitlezen en zet hij alles automatisch in een spreadsheet, zonder dat jij er iets voor hoeft te doen.
Zie ook: AI-agents & automatisering, Bon- & factuurgegevens extraheren, Je e-mailinbox automatiseren met AI
MCP (Model Context Protocol)Model Context Protocol, MCP-server, connector
Achter de afkorting MCP zit een open standaard waarmee AI-assistenten kunnen communiceren met andere programma's en gegevensbronnen, zoals je agenda, notitie-app, database of bestanden. MCP wordt vaak vergeleken met USB-C: één uniforme aansluiting vervangt veel afzonderlijke speciale kabels. Wie een tool als MCP-server aanbiedt, maakt die daarmee bruikbaar voor veel AI-apps tegelijk. MCP is oorspronkelijk ontwikkeld door Anthropic, het bedrijf achter Claude. Sinds eind 2025 beheert de Agentic AI Foundation onder de paraplu van de Linux Foundation de standaard, en onder meer ChatGPT, Claude, Cursor en Gemini ondersteunen hem. Voor jou verschijnt MCP meestal als connector of integratie in de instellingen. Koppel alleen diensten die je vertrouwt, want de AI krijgt daar echte toegang.
Voorbeeld: Koppel je Claude via een MCP-server aan je notities in Notion, dan kan het daar pagina's doorzoeken en nieuwe items aanmaken, zonder dat jij content heen en weer kopieert tussen vensters.
Zie ook: AI-agent, API, Agent Skills
Agent SkillsSkills, SKILL.md
Agent Skills zijn pakketten met vakkennis en werkinstructies die een AI-agent laadt wanneer dat nodig is, om een bepaalde taak steeds op dezelfde, betrouwbare manier uit te voeren. In de kern is een skill een map met een bestand dat SKILL.md heet. Daarin staan een naam, een korte beschrijving en een instructie, eventueel aangevuld met sjablonen of kleine scripts. De agent leest eerst alleen de naam en de beschrijving en haalt de volledige instructie pas op wanneer een taak erbij past. Zo blijft het contextvenster vrij. Stel je een map met receptkaarten voor, waaruit een kok gericht de juiste pakt. Het formaat komt van Anthropic en is inmiddels een open standaard. Terwijl MCP de toegang tot programma's regelt, leveren skills de kennis over hoe je ermee werkt.
Voorbeeld: Installeer je de LinkedIn-agent in Claude Code, dan volstaat het commando /li-post met een kort idee: de skill levert drie hookvarianten en een kant-en-klaar concept in jouw eigen schrijfstijl.
Zie ook: LinkedIn-agent: posts, reacties & DM’s met Claude-skills, MCP (Model Context Protocol), AI-agent
Vibe codingProgrammeren met prompts, AI-ondersteund programmeren
Met vibe coding wordt programmeren in alledaagse taal bedoeld: je beschrijft aan een AI wat je app of website moet kunnen, en zij schrijft de code ervoor. In plaats van elke regel te begrijpen, controleer je alleen of het resultaat werkt, en geef je feedback zoals ‘Maak de knop groter’ of ‘Sla de invoer blijvend op’. De term werd begin 2025 bekend door AI-onderzoeker Andrej Karpathy. Tools zoals Lovable, Bolt.new of v0 maken zo van een idee snel een prototype, ook zonder programmeerkennis. Dat lijkt op een architect die meteen tekent terwijl jij vertelt. De keerzijde: fouten en beveiligingslekken blijven makkelijk onopgemerkt. Zodra er echte klantgegevens of betalingen in het spel zijn, moet iemand met ervaring de code controleren.
Voorbeeld: Schrijf je in Lovable ‘Bouw een webapp waarin mijn sportvereniging trainingstijden kan invoeren’, dan ontstaat in een paar minuten een klikbare eerste versie die je via de chat verder verfijnt.
Zie ook: Een werkende app bouwen zonder programmeerkennis, Websitebouwers, Programmeren & development
Kosten, recht en veiligheid
FreemiumGratis abonnement, gratis versie, Free Tier
Freemium is een prijsmodel waarbij je de basisversie van een tool gratis gebruikt en pas voor meer mogelijkheden betaalt. Het woord is een samentrekking van ‘free’ en ‘premium’. Bijna alle bekende AI-tools werken zo: de gratis versie heeft een gebruikslimiet, bijvoorbeeld een vast aantal berichten, credits of afbeeldingen per dag, of mist de sterkste modellen en extra's zoals downloads in hoge kwaliteit. Dat lijkt op een proefhapje in de supermarkt dat je zin moet geven in de hele verpakking. Om te testen is freemium ideaal. Lees toch de kleine lettertjes, want sommige gratis versies voegen watermerken toe, staan geen commercieel gebruik toe of gebruiken je invoer, afhankelijk van de aanbieder, voor training.
Voorbeeld: Perplexity biedt je gratis 3 Pro-zoekopdrachten per dag. Heb je dagelijks meer grondige zoekopdrachten nodig, dan stap je over op Perplexity Pro / Max, dat begint bij 20 dollar per maand.
Zie ook: Gratis AI-tools: wat je echt gratis krijgt en waar de grenzen liggen, Gratis of abonnement: wanneer een AI-abonnement echt loont, Gebruikslimiet
AVGAlgemene verordening gegevensbescherming, GDPR
De AVG, voluit Algemene verordening gegevensbescherming, is de EU-wet die regelt hoe persoonsgegevens verzameld, opgeslagen en gebruikt mogen worden. Daarmee worden alle gegevens bedoeld die aan een persoon te koppelen zijn, zoals naam, e-mailadres, foto's of gezondheidsgegevens. Sinds mei 2018 geldt ze in de hele EU en geeft ze je rechten zoals inzage en verwijdering. Bij AI-tools wordt ze relevant zodra je gegevens van andere mensen invoert, bijvoorbeeld klantmails of sollicitaties. Voor bedrijven geldt dan doorgaans: er is een rechtsgrond nodig, een verwerkersovereenkomst met de aanbieder en aandacht voor waar de gegevens worden verwerkt. Een goede vergelijking is het briefgeheim: post van anderen geef je ook niet zomaar door. Vraag bij twijfel de functionaris gegevensbescherming van je bedrijf om raad.
Voorbeeld: Voordat je ChatGPT een klachtmail laat samenvatten, vervang je naam, adres en klantnummer door neutrale aanduidingen zoals ‘Klant A’. De samenvatting blijft net zo nuttig, maar persoonsgegevens komen niet bij de aanbieder terecht.
Zie ook: Privacy bij AI-tools: wat je wel en beter niet invoert, Training-opt-out, EU AI Act
Training-opt-outOpt-out voor AI-training, datagebruik voor training uitschakelen
Een training-opt-out is een instelling waarmee je vastlegt dat je chats en geüploade bestanden niet als trainingsdata voor toekomstige AI-modellen dienen. Veel aanbieders verbeteren hun modellen met gesprekken van hun gebruikers, bij gratis en particuliere abonnementen vaak standaard. De juiste schakelaar vind je afhankelijk van de aanbieder in de instellingen voor privacy of gegevensbeheer. Bij Business- en Team-abonnementen is training met klantgegevens doorgaans bij voorbaat uitgesloten. Je kunt het vergelijken met het vinkje tegen reclamepost bij een bestelling: vaak moet je dat zelf zetten. Belangrijk: een opt-out wist niets. Gesprekken kunnen toch een tijd bewaard blijven, bijvoorbeeld voor misbruikcontrole. Echt gevoelige gegevens horen daarom helemaal niet in de chat thuis.
Voorbeeld: In ChatGPT open je de instellingen, ga je naar Gegevensbeheer en schakel je de optie uit waarmee je chats het model voor iedereen verbeteren. Nieuwe gesprekken worden dan volgens de aanbieder niet meer voor training gebruikt.
Zie ook: Privacy bij AI-tools: wat je wel en beter niet invoert, AVG, Trainingsdata
AI-labels en watermerkenAI-label, AI-markering, transparantievermelding, digitaal watermerk
Met een AI-label bedoel je de openlijke vermelding dat een afbeelding, video, geluid of tekst geheel of gedeeltelijk van een AI afkomstig is. Dat gebeurt zichtbaar, bijvoorbeeld met een vermelding als ‘AI-gegenereerd’, of onzichtbaar via digitale watermerken en herkomstgegevens in het bestand, die software later kan uitlezen. In de EU gelden daarvoor sinds augustus 2026 transparantieverplichtingen uit de EU AI Act: aanbieders van generatieve AI moeten resultaten doorgaans machineleesbaar markeren, en wie deepfakes publiceert, moet dat bekendmaken. Ook grote socialemediaplatforms eisen zulke labels. Net als bij de vermelding ‘advertentie’ gaat het om vertrouwen. Bedenk wel: watermerken zijn soms te verwijderen. Een ontbrekend label bewijst dus niet dat iets echt is.
Voorbeeld: Post je een met Midjourney gemaakte afbeelding die op een echte foto lijkt, dan activeer je bij het uploaden het AI-label van het platform en schrijf je daarnaast ‘gemaakt met AI’ in de tekst van je bericht.
Zie ook: Deepfake, EU AI Act, Afbeeldingen genereren
EU AI ActAI-verordening, AI Act, AI-wet
De EU AI Act, in het Nederlands de AI-verordening, is de eerste allesomvattende EU-wet voor kunstmatige intelligentie. De verordening deelt AI in naar risico, vergelijkbaar met speelgoed of medische hulpmiddelen: hoe groter het mogelijke gevaar, hoe strenger de verplichtingen. Ze is sinds augustus 2024 van kracht, en de regels gaan stapsgewijs in. Sinds februari 2025 zijn bepaalde praktijken zoals social scoring verboden, sinds augustus 2025 gelden verplichtingen voor grote AI-modellen voor algemene doeleinden, en sinds augustus 2026 komen daar transparantieverplichtingen zoals AI-labels bij. Voor hoogrisicogebieden zoals de selectie van sollicitanten of kredietverlening zijn de EU-instellingen het in 2026 eens geworden om de strengste verplichtingen uit te stellen tot december 2027 en deels tot augustus 2028. De regels richten zich vooral op aanbieders en bedrijven. Voor jou betekent dat: meer transparantie, maar geen garantie op foutloze AI.
Voorbeeld: Chat je op een webshop met een klantenservicebot, dan moet volgens de AI Act doorgaans duidelijk herkenbaar zijn dat je met een AI praat en niet met een mens.
Zie ook: AI-labels en watermerken, AVG, Deepfake