Het ChatGPT-syndroom: Waarom de meesten het potentieel van AI verkeerd inschatten

Kunstmatige intelligentie was nog nooit zo toegankelijk als vandaag. Tools zoals ChatGPT of Claude maken het mogelijk om met taalmodellen te communiceren alsof je met een mens praat. Maar juist die eenvoud leidt tot een wijdverbreid misverstand dat wij het “ChatGPT-syndroom” noemen.

Het uit zich in twee extreme reacties – beide gebaseerd op een fundamenteel misverstand over de werkelijke mogelijkheden en beperkingen van AI.

1. De teleurstelling: “AI is nutteloos”

In deze groep vinden we meestal mensen die ChatGPT een keer uitproberen, het confronteren met een complexe vraag – en teleurgesteld zijn als er geen perfecte oplossing uitkomt. De conclusie is drastisch:

“ChatGPT kan mijn huwelijk niet redden, dus AI is compleet nutteloos.”

Het probleem ligt niet bij de AI zelf. Generieke taalmodellen zijn simpelweg niet gemaakt om hoogspecifieke menselijke uitdagingen in één keer op te lossen – zeker niet zonder context of structuur.

Vaak ontbreekt het deze gebruikers aan technische achtergrond om in te schatten wat AI wel en niet kan. Als de eerste ervaring niet aan de verwachtingen voldoet, wordt de hele technologie voorbarig afgeschreven.

2. De overschatting: “AI kan alles”

Aan de andere kant staan gebruikers die enthousiast zijn over de eerste successen – bijvoorbeeld als ChatGPT een samenvatting of presentatie overtuigend aflevert – en daaruit overdreven conclusies trekken:

“ChatGPT schrijft een natuurkundepresentatie voor me – dan kan het vast ook mijn complete boekhouding overnemen!”

Dit enthousiasme is begrijpelijk, maar bedrieglijk. Grote taalmodellen kunnen indruk maken. Ze betrouwbaar en schaalbaar inbedden in complexe bedrijfsprocessen is echter een totaal andere uitdaging. Al snel duiken problemen op waar niemand op had gerekend:

• Inconsistente of tegenstrijdige antwoorden bij vergelijkbare vragen
• Ontbrekend langetermijngeheugen
• Moeilijkheden bij systeemintegratie
• Gebrek aan traceerbaarheid van resultaten

De reden: deze tools zijn generalisten. En generalisten laten zich moeilijk inzetten voor precieze, bedrijfskritische toepassingen – niet zonder gerichte aanpassing en combinatie.

Waarom dit probleem zo vaak voorkomt

Wat velen niet weten: Er is een middenweg. En nog belangrijker – de echte kracht van AI ligt niet in blind vertrouwen op één enkel groot model, maar in gerichte, op maat gemaakte toepassing.

Wij merken regelmatig dat klanten niet weten dat je verschillende AI-modellen met elkaar kunt verbinden – of dat het überhaupt mogelijk en vaak noodzakelijk is om gespecialiseerde, kleinere modellen voor concrete taken in te zetten. En zelfs als deze kennis aanwezig is, ontbreekt vaak het inzicht in hoe je problemen zinvol opdeelt om betrouwbare en schaalbare resultaten te bereiken.

De realiteit is: Geen enkele AI kan alles perfect.

Succesvolle AI-projecten zijn gebaseerd op:

• Heldere opdeling van use cases in automatiseerbare eenheden
• Selectie of ontwikkeling van gespecialiseerde AI-agents voor elk van die eenheden
• Orkestratie en koppeling van deze modules met context en logica
• Continue monitoring en optimalisatie in de dagelijkse operatie

Precies hier falen de meeste AI-zelfexperimenten. En precies hier komt Handy Intelligence in beeld.

Weg van het syndroom, naar de realiteit

Bij Handy Intelligence bouwen we de brug tussen AI-beloften en echte, uitvoerbare oplossingen. Onze focus:

• Modulaire AI-systemen die specifieke bedrijfsproblemen oplossen
• De combinatie van generieke en gespecialiseerde modellen
• Volledige controle over datastromen en processen – on-premise of hybride
• Verklaarbaarheid, stabiliteit en duurzame schaalbaarheid

Of je nu teleurgesteld bent in AI die niet waarmaakt wat het belooft, of enthousiast maar overweldigd door de volgende stap – het is tijd voor de realistische, efficiënte inzet van AI.

Laten we het ChatGPT-syndroom samen achter ons laten – en iets bouwen dat echt werkt.

Hoe “denkt” een AI eigenlijk?

Wie wil begrijpen waarom AI soms briljant en soms ernaast zit, moet onder de motorkap kijken. Ons artikel over Mechanistic Interpretability laat zien hoe Transformer-modellen intern werken – en waarom zelfs eenvoudige rekensommen een echte uitdaging voor ze zijn. Een blik die verwachtingen bijstelt en uitlegt waarom oplossingen op maat zo belangrijk zijn.

→ Naar het artikel: Transformers – indrukwekkend, maar echt de toekomst?