Anthropic maakte bekend dat Claude Fable 5 en Claude Mythos 5 voorlopig niet meer beschikbaar zijn voor gebruikers. Volgens Anthropic komt dit door een Amerikaanse overheidsrichtlijn rond exportcontrole. De Amerikaanse overheid zou zich zorgen maken over een mogelijke manier om Fable 5 te jailbreaken. Anthropic zegt dat het zich aan de juridische richtlijn moet houden en daarom Fable 5 en Mythos 5 voor alle klanten heeft uitgeschakeld.
Dat is op zichzelf al interessant nieuws. Maar het zette mij vooral aan het denken over iets groters.
Want stel dat je als bedrijf, organisatie of individu de afgelopen dagen vol hebt ingezet op Claude Fable 5. Stel dat je processen hebt gebouwd rond dat model. Stel dat je agents hebt ingericht, workflows hebt aangepast en medewerkers hebt geleerd om ermee te werken. Dan kan het dus gebeuren dat je toegang ineens verdwijnt. Niet omdat jij iets verkeerd hebt gedaan. Niet omdat je bedrijf een fout heeft gemaakt. Maar omdat een Amerikaanse overheidsbeslissing ertoe leidt dat Anthropic het model moet terugtrekken.
Dan wordt AI ineens geen technisch vraagstuk meer.
Dan wordt AI een geopolitiek vraagstuk.
De AI-race is niet alleen een race tussen bedrijven
In mijn boek *De Grote Verandering* beschrijf ik verschillende toekomstscenario's rond AI. Een belangrijk onderdeel daarvan is dat AI niet alleen een race is tussen bedrijven, maar ook tussen landen. Bedrijven willen de beste modellen bouwen. Landen willen strategische controle houden over technologie die economisch, militair en maatschappelijk steeds belangrijker wordt.
Dat kan twee kanten op gaan. Aan de ene kant kan zo'n race ervoor zorgen dat niemand echt de controle heeft. Bedrijven blijven versnellen, landen willen niet achterblijven en de druk om nieuwe modellen uit te brengen wordt steeds groter. Aan de andere kant kan het juist leiden tot een wereld waarin overheden en grote bedrijven heel veel controle krijgen over burgers, organisaties en infrastructuur.
Deze ontwikkeling laat zien dat dat geen abstract scenario is.
Want als toegang tot een AI-model van de ene op de andere dag kan verdwijnen door een besluit van een overheid, dan moet je als organisatie heel serieus nadenken over je afhankelijkheden.
Lock-in wordt gevaarlijker
We kennen lock-in al jaren uit de softwarewereld. Je bouwt je processen rond één leverancier, één platform of één ecosysteem. Dat is handig zolang alles werkt. Maar het wordt riskant zodra je niet makkelijk meer weg kunt.
Bij AI wordt dat risico groter. Want je bent niet alleen afhankelijk van de kwaliteit van een model. Je bent afhankelijk van de leverancier, de infrastructuur, de voorwaarden, de prijs, de juridische context en uiteindelijk ook van de politieke omgeving waarin die leverancier opereert.
Kies je voor een Amerikaanse AI-provider, dan stel je jezelf dus ook bloot aan Amerikaanse wetgeving en Amerikaanse politieke keuzes. Dat geldt niet alleen voor Anthropic. Dat geldt ook voor andere Amerikaanse aanbieders. En eerlijk is eerlijk: hetzelfde geldt natuurlijk ook als je kiest voor Chinese AI, Europese AI of een nationale AI-oplossing.
Elke keuze heeft een politieke laag.
Dat maakt het ingewikkeld.
Want bedrijven willen vooral dat iets werkt. Medewerkers willen tools die snel, goed en handig zijn. Managers willen productiviteit. IT wil veiligheid. Juristen willen compliance. En ondertussen schuift de wereld onder onze voeten.
De vraag is niet alleen welk model het beste is
Tot nu toe hoor ik veel organisaties vooral praten over kwaliteit. Welk model schrijft het beste? Welk model kan het beste redeneren? Welk model maakt de beste code? Welk model is het goedkoopst? Dat zijn logische vragen, maar ze zijn niet genoeg.
De betere vraag is: waar wil je afhankelijk van zijn?
Wil je afhankelijk zijn van één Amerikaans AI-bedrijf? Wil je afhankelijk zijn van een cloudplatform? Wil je afhankelijk zijn van open modellen die je zelf kunt draaien? Wil je bepaalde kritieke processen misschien helemaal niet aan externe modellen koppelen?
Dat zijn strategische vragen. Geen speeltjes voor de innovatieafdeling, maar vragen voor de directietafel.
Want als je AI diep in je organisatie integreert, bouw je niet alleen een nieuwe tool in. Je bouwt een nieuwe afhankelijkheid in.
Lokale AI klinkt aantrekkelijk, maar is niet gratis
De reflex is dan al snel: dan moeten we alles zelf lokaal gaan draaien. Op een eigen server. Of misschien zelfs op de laptops van medewerkers. Dan ben je minder afhankelijk van Amerikaanse of Chinese aanbieders. Dan houd je data dichter bij jezelf. Dan heb je meer controle.
Ik snap die gedachte heel goed.
Maar ook daar zit een prijskaartje aan. Lokale AI draaien kost geld. Je hebt hardware nodig. Je hebt mensen nodig die het kunnen beheren. Je hebt beveiliging nodig. Je moet modellen bijhouden, testen en updaten. En vaak zijn lokale modellen minder krachtig dan de allerbeste frontiermodellen in de cloud.
Dus het is geen simpele keuze.
Het is een duivels dilemma. Externe AI is vaak krachtiger, makkelijker en sneller te gebruiken. Lokale AI geeft meer controle, maar vraagt meer investering en kennis. En in veel gevallen zal de beste keuze waarschijnlijk een combinatie zijn.
Sommige taken kunnen prima via externe modellen. Andere taken wil je misschien lokaal doen. Voor sommige processen wil je meerdere aanbieders achter de hand hebben. En voor kritieke processen wil je misschien altijd een exitplan.
Laat dit je niet overkomen
Wat mij vooral opvalt, is dat veel organisaties dit gesprek nog niet voeren. Ze experimenteren met AI. Ze starten pilots. Ze koppelen tools aan bestaande systemen. Ze laten medewerkers enthousiast aan de slag gaan. Dat is goed, want je moet ermee werken om te begrijpen wat er verandert.
Maar er moet ook een strategische laag bovenop.
Wat doen we als een model verdwijnt? Wat doen we als de prijs ineens verandert? Wat doen we als wetgeving in een ander land onze toegang beïnvloedt? Wat doen we als een leverancier besluit bepaalde functionaliteit uit te zetten? Wat doen we als onze belangrijkste AI-workflow morgen niet meer werkt?
Dat zijn geen theoretische vragen meer.
Deze week werd duidelijk dat zoiets echt kan gebeuren.
Maak bewuste keuzes
Mijn oproep is daarom simpel: laat dit soort dingen je niet overkomen. Ga het gesprek aan binnen je organisatie. Met directie, IT, juridische mensen, medewerkers en iedereen die met AI gaat werken.
Niet om AI tegen te houden.
Juist niet.
Maar om bewuste keuzes te maken. Welke modellen gebruiken we waarvoor? Welke data mag waarheen? Welke processen zijn kritisch? Waar accepteren we afhankelijkheid? Waar willen we alternatieven? Waar moeten we lokaal kunnen draaien? En waar is gemak belangrijker dan volledige controle?
Precies dat probeer ik ook in *De Grote Verandering* duidelijk te maken. AI is niet alleen een verzameling handige tools. AI verandert machtsverhoudingen, afhankelijkheden en strategische keuzes.
Wie daar pas over nadenkt op het moment dat een model wordt uitgezet, is te laat.
Wie nu het gesprek voert, kan keuzes maken voordat de keuzes voor hem worden gemaakt.