De bekentenis

Sam Altman gaf live toe dat zijn eigen voorspelling uit 2023 fout was. Op 23 augustus 2026 verscheen hij in de Founders-podcast van David Senra en zei: "Ik denk dat ik het bij een paar dingen mis had, maar wat de snelheid betreft, is een daarvan dat de economie gewoon zoveel traagheid heeft." Hij benoemde de specifieke misrekening rechtstreeks: na de lancering van GPT-4 in 2023 verwachtte hij "veel meer disruptie, softwarebedrijven meteen kwetsbaar, dan het uiteindelijk bleek te zijn."

Hij verbreedde de bekentenis voorbij zichzelf en zei "we zijn allemaal te ambitieus geweest met tijdlijnen", en betoogde dat zelfs een technologie zo capabel als AI zich veel langzamer door de economie verspreidt dan technologen aannemen, omdat, in zijn woorden, "mensen blijven doen wat ze doen, ze blijven kopen bij hetzelfde bedrijf, ze willen hun tools op dezelfde manier blijven gebruiken."

Wat er echt veranderde, en wat niet

Altmans capaciteitsvoorspelling verschoof niet. Hij zei nog steeds AGI-niveau capaciteit tegen eind 2028 te verwachten, en beschreef een toekomst waarin "het grootste deel van het intellectuele vermogen van de mensheid" zich in datacenters zou kunnen bevinden. Wat wel verschoof, is zijn voorspelling over de adoptiesnelheid, niet over wat de modellen zelf uiteindelijk zouden kunnen doen.

Hij gaf zijn eigen diagnose voor die kloof: de technologische bouwstenen voor transformatief AI-gebruik bestaan al, maar de productervaring die adoptie vanzelfsprekend en direct zou maken, is nog niet aangekomen, wat hij het ontbrekende "iPhone-moment" van AI noemde, en hij noemde dat "vooral een productmislukking", geen tekort aan capaciteit.

De beslissingen die op zijn oude tijdlijn leunden

Echte beslissingen leunden op een tijdlijn die nu is teruggenomen. Tussen 2023 en 2025 maakten organisaties budgetplannen die uitgingen van snelle personeelsreducties dankzij AI-tools, tekenden leverancierscontracten onder het motto "nu handelen of achterblijven", en bouwden interne reorganisaties rond de verwachting dat specifieke softwarefuncties spoedig zouden verdwijnen, allemaal op basis van de aanname dat disruptie nabij was.

Die beslissingen waren niet irrationeel gezien de informatie die destijds beschikbaar was. Altman was de ceo van het bedrijf dat de besproken modellen had gebouwd, zo dicht bij interne kennis als een voorspellingsbron maar kan komen. Precies dat maakt zijn bekentenis leerzaam in plaats van vanzelfsprekend: de best gepositioneerde voorspeller had het toch mis over de snelheid.

Waarom de tijdlijn van een leverancier geen basisniveau is

De routekaart van een leverancier weerspiegelt wat hij verkoopt, geen neutrale voorspelling. Een bedrijf dat een technologie verkoopt, heeft een structureel belang bij het voorspellen van snelle adoptie, omdat urgentie aankoopbeslissingen, waardering en het sluiten van deals aandrijft, los van wat de eigen leiding privé over de werkelijke verspreidingssnelheid verwacht. Dat maakt de voorspelling niet oneerlijk; het maakt de voorspeller, volgens Altmans eigen relaas hier, een deelnemer aan precies dezelfde overmoed die hij nu zelf benoemt.

De corrigerende gewoonte is om twee verschillende vragen te scheiden die op een enkele routekaart-slide worden samengevoegd: hoe goed zal de technologie worden, waar het lab werkelijk het meest nabije zicht op heeft, en hoe snel zullen de routines van je eigen organisatie werkelijk veranderen, waarvoor de betere leidraad het basisniveau van organisatorische verandering in het algemeen is, dat zich over meerjarige cycli beweegt, zelfs bij veel minder disruptieve technologieën dan deze.

Wat je hiermee doet in je volgende budgetcyclus

Toets de tijdlijn, niet alleen de capaciteit, voordat je er een budget op baseert. Wanneer de routekaart van een leverancier een disruptietijdlijn aanvoert als rechtvaardiging voor een dringende aankoop of een reorganisatie, vraag dan wat waar zou moeten zijn over organisatorische traagheid, niet alleen over modelcapaciteit, wil die tijdlijn standhouden, en weeg de historische nauwkeurigheid van de leverancier op precies dat soort claim, niet alleen zijn nauwkeurigheid over capaciteit, voordat je er een budget omheen bouwt.

Altmans terugtrekking betekent niet dat AI-capaciteit tegenvalt; zijn eigen AGI-tijdlijn is ongewijzigd. Het betekent dat de kloof tussen "de technologie kan dit" en "jouw organisatie zal dit werkelijk snel doen" breder was dan zelfs de bouwer ervan aannam, en die kloof is waar een realistisch budget zou moeten wonen.

Lees hierna: OpenAI's rapport: reward hacking, geen kwaad opzet  |  Waarom OpenAI's nieuwe chip Nvidia niet vervangt