Aflevering uitgezonden op 2026-05-26 · 61 min · YouTube

De nieuwe tijd van werk: Organisatorische Singulariteit

Moonshots #258 — 26 mei 2026 — 62 min

Waar gaat het over

In deze aflevering, opgenomen op de verjaardag van gastheer Salim Ismail, bespreken Peter Diamandis en Ismail de invloed van artificiële intelligentie (AI) (oftewel: kunstmatige intelligentie, computers die taken kunnen uitvoeren waar normaal menselijke intelligentie voor nodig is) op hoe bedrijven in elkaar zitten. Ze introduceren het idee van de "Organisatorische Singulariteit" (een totaal nieuwe aanpak waarbij bedrijven niet langer van bovenaf worden aangestuurd, maar door slimme systemen en computergestuurde werkwijzen). Dit vraagt om een complete heroverweging van hoe bedrijven werken en hoe ze omgaan met de razendsnelle technologische vooruitgang.

Het nieuws van deze week

• Het einde van Coase's wet (03:59) — De theorie van Ronald Coase uit 1937, die stelt dat grote bedrijven efficiënter zijn omdat de kosten voor samenwerking en afstemming (transactie- en coördinatiekosten) intern lager zijn, is volgens de presentatoren achterhaald. Met de komst van AI-agents (slimme computerprogramma's die zelfstandig taken kunnen uitvoeren) zijn de kosten voor afstemming en uitvoering van taken buiten het bedrijf zo laag geworden dat interne bureaucratie duurder is dan taken uitbesteden of door AI laten uitvoeren.
• De "fiduciary wedge" (06:43) — Hoewel AI veel taken kan overnemen, blijft een juridische en fiduciaire structuur (een wettelijk en vertrouwelijk kader waarin verantwoordelijkheden liggen) nodig. Bedrijven veranderen naar "containermodellen" (bedrijven die vooral de wettelijke verantwoordelijkheid dragen) die de wettelijke aansprakelijkheid dragen, en zo de kloof tussen menselijk oordeel en wat AI kan, overbruggen.
• Een AI-gedreven boek over organisatorische singulariteit (08:22) — Salim Ismail heeft een boek geschreven, "Organizational Singularity", dat wordt uitgebracht als een levende AI (een "Claude skill" (een speciale functie binnen het AI-model Claude)). Dit stelt het boek in staat om voortdurend bijgewerkt te worden, aangezien de ontwikkelingen op het gebied van AI zo snel gaan dat een traditioneel boek dat niet kan veranderen, snel verouderd zou zijn.
• Falen van AI-projecten in bestaande organisaties (09:04) — Meer dan 80% van de AI-projecten mislukt in traditionele bedrijven. Dit komt doordat bestaande werkwijzen (workflows) mensgericht zijn en AI vaak wordt ingezet om menselijke knelpunten te automatiseren, wat de mogelijkheden van het systeem niet optimaal benut.
• Concurrentie door "open claw" teams (10:17) — Elk bedrijf met hoge winstmarges loopt het risico om binnen 60 tot 90 dagen volledig ontwricht (verstoord) te worden door kleine teams (twee à drie personen) die gebruikmaken van geavanceerde AI-tools (zoals Hermes of OpenClaw) en een bedrijfsstructuur die volledig op AI is gebaseerd (AI-native).
• MTP als protocol voor AI-agents (11:04) — De Massive Transformative Purpose (MTP) (een overkoepelend, grootschalig doel dat een bedrijf nastreeft), wordt niet langer een poster aan de muur, maar een gedragsprotocol (een set regels voor hoe AI-systemen moeten werken) dat AI-agents en menselijke medewerkers begeleidt. Dit omvat ethische grenzen en feedbackmechanismen (systemen om te controleren hoe goed iets werkt) om ervoor te zorgen dat de AI binnen de vastgestelde waarden opereert.
• De zes lagen van de intelligentie-stack (12:35) — Een organisatie die rond intelligentie is opgebouwd, heeft een architectuur (bouwplan) met zes lagen: doel, waarneming, interpretatie, besluitvorming, orkestratie (het regelen van taken) en leren. Dit functioneert als een "OODA-loop" (Observe, Orient, Decide, Act) (een cyclus van waarnemen, oriënteren, beslissen en handelen), waarbij continu geleerd en verbeterd wordt.
• Bestuur en toezicht op AI-agents (13:11) — Een cruciaal onderdeel van de nieuwe bedrijfsstructuur is een robuuste (sterke en betrouwbare) 'Govern and Assure'-laag (een controlesysteem voor het bestuur en de betrouwbaarheid). Deze zorgt voor een betrouwbare evaluatie-architectuur (een manier om te beoordelen hoe goed AI-systemen werken), een doorzoekbaar logboek van AI-acties (een register van wat de AI heeft gedaan), de mogelijkheid om naar eerdere versies terug te keren (granular rollback) (een functie om precies te kunnen teruggaan naar een vorige staat) en een menselijke beoordelingswachtrij (een lijst van taken die mensen moeten controleren) om 'op hol geslagen' AI-agents te voorkomen, zoals de recent gerapporteerde AI die huurautogegevens verwijderde.
• Menselijke rollen verschuiven naar toezicht en probleemoplossing (14:09) — Mensen zullen zich richten op het toezicht houden op dashboards (schermen met belangrijke informatie), monitoren (controleren), uitzonderingen afhandelen (ongewone situaties oplossen), problemen oplossen en efficiëntieverbeteringen (dingen beter en sneller maken). Dit betekent een verschuiving van uitvoerend werk naar hogere denkniveaus.
• Agenten met 'paspoorten' (19:00) — Om ongecontroleerd gedrag van AI-agents te voorkomen, krijgen alle agents een 'paspoort' met metadata (informatie over de informatie zelf) over hun toegestane acties, beleidsgestuurde API-toegang (toegang tot systemen die is geregeld door vaste regels) en een aansprakelijkheidsraamwerk (een kader dat bepaalt wie verantwoordelijk is). Andere agents binnen de governance-loop (het controlesysteem) houden toezicht hierop.
• Concurrentievoordelen in het AI-tijdperk (20:35) — Bedrijven kunnen zich beschermen door: 1) eigen gegevens, 2) regelgevende voordelen (voordelen door bepaalde wetten en regels, hoewel deze kunnen verminderen), 3) sneller leren dan concurrenten, en 4) diepe klantrelaties en een sterk merk dat is ingebed in de MTP (sterk verbonden is met het overkoepelende doel van het bedrijf).
• Fountain Life en vroege kankerdetectie (22:02) — Peter Diamandis benadrukt het belang van vroege kankerdetectie met behulp van AI en geavanceerde scans. Bij Fountain Life wordt bij 3,3% van de ogenschijnlijk gezonde leden kanker in een vroeg stadium ontdekt, wat de kans op genezing aanzienlijk vergroot.
• De nieuwe rol van managementlagen (24:24) — In een AI-native organisatie (een organisatie die van de grond af is opgebouwd rond AI):
• De C-suite (de topmanagers van een bedrijf, zoals de CEO, CFO) wordt de "accountability holder" (de eindverantwoordelijke), die dashboards monitort, beslissingen van agents valideert (goedkeurt) en wijsheid en ervaring inzet om te sturen.
• Het middenkader verliest 90% van zijn coördinatietaken (taken om dingen te regelen en af te stemmen) en zal zich richten op uitzonderingen in gegevens (ongewone datagevallen), probleemoplossing en efficiëntieverbetering.
• Medewerkers op de werkvloer doen meer "enabled work" (werk dat wordt ondersteund) met AI-ondersteuning en toezicht.
• Daling van de omvang van bedrijven (25:50) — Bedrijven kunnen naar verwachting functioneren met 10% tot 25% van hun vroegere personeelsbestand, wat vooral het middenkader raakt. Dit kan leiden tot een bloei van ondernemerschap en een "Cambridge explosion" (een snelle en enorme toename) van startende bedrijven.
• Noodzaak van agressieve leerprogramma's (27:27) — Om de kennis die binnen een bedrijf aanwezig is (institutionele kennis) en mogelijkheden voor carrièreontwikkeling (opwaartse mobiliteit) te behouden, zijn actieve leerprogramma's nodig, waarbij ontheemd middenkader (middenkader dat zijn baan verliest) bijvoorbeeld als "apprentices" (leerlingen) samenwerkt met senior management (hoger management).
• Disruptie aan de rand van de organisatie (28:50) — Bestaande bedrijven kunnen niet van binnenuit veranderen. Succesvolle disruptie (grote verandering) vereist het opzetten van nieuwe, AI-native "digitale tweelingen" (een exacte, digitale kopie die in realtime de fysieke tegenhanger nabootst) aan de rand van de organisatie, die rapporteren aan de CEO (de algemeen directeur) en volledige steun krijgen van de raad van bestuur. Het voorbeeld van Nespresso door Nestlé illustreert dit.
• De "rewrite" methodologie (36:46) — Een stappenplan om werkwijzen (workflows) te veranderen:

1. Backcasting: visualiseer (stel je voor) de toekomstige AI-native staat van het bedrijf. 2. Scoring: meet de "organisatorische stroperigheid" (de mate waarin een organisatie vastzit in oude structuren en processen) en de volwassenheid van AI-integratie (hoe goed AI is ingebouwd in het bedrijf) (bijvoorbeeld op een schaal van 1 tot 10). 3. Documenteren van workflows: breng de meest voorschrijvende workflows (werkwijzen met duidelijke, vaste stappen) in kaart, inclusief stilzwijgende kennis ("tacit knowledge") (kennis die mensen hebben, maar die moeilijk uit te leggen of op te schrijven is) die vaak ongedocumenteerd blijft. 4. Organisatorische stroperigheid verminderen: elimineer (haal weg) onnodige goedkeuringslagen (stappen waarin iets goedgekeurd moet worden). 5. Digitale tweeling bouwen: creëer een aparte AI-native digitale tweeling en migreer workflows geleidelijk (bijvoorbeeld factuurverwerking). 6. Systemen opnieuw inrichten (rewire): verschuif systemen naar een architectuur met een data lake (een grote opslagplaats voor allerlei soorten onbewerkte gegevens) en AI-gestuurde applicatielagen (onderdelen van software die door AI worden aangestuurd), onafhankelijk van traditionele ERP-systemen (Enterprise Resource Planning, software voor de planning van bedrijfsbronnen).

• Werknemers saboteren AI-systemen (39:40) — Een opvallende observatie is dat 44% van de Gen Z-werknemers (mensen geboren tussen 1997 en 2012) AI-systemen saboteert door foute informatie te geven, uit angst om hun baan te verliezen. Dit onderstreept de noodzaak van culturele hacking (het op een slimme manier beïnvloeden van de bedrijfscultuur) en effectieve overgangsprogramma's.
• Snelle doorlooptijd voor AI-gedreven ontwikkeling (36:15) — Het schrijven van het derde boek over de organisatorische singulariteit duurde slechts drie maanden, dankzij de inzet van AI-tools, in tegenstelling tot de jaren die nodig waren voor eerdere publicaties. Dit toont de snelheidswinst die AI biedt.
• Blitzi: Autonome software-ontwikkeling (46:01) — De podcast verwijst naar Blitzi, een platform dat duizenden gespecialiseerde AI-agents gebruikt om 80% van het software-ontwikkelingswerk autonoom (zelfstandig) uit te voeren, wat de engineering-snelheid (de snelheid van het ontwikkelen) razendsnel verhoogt.
• Overgangsperiode van 5-7 jaar (42:24) — De volledige overgang van bedrijven naar een AI-native model zal naar verwachting vijf tot zeven jaar duren. Bedrijven die deze overgang niet maken, zullen naar verwachting verdwijnen.
• Transformatie van overheidsorganisaties (52:23) — Salim Ismail benadrukt dat deze principes ook van toepassing zijn op overheden en non-profitorganisaties (organisaties zonder winstoogmerk), waar veel processen voorschrijvend (met vaste regels) en goed gedefinieerd (duidelijk omschreven) zijn (zoals rijbewijsverlenging). De Verenigde Arabische Emiraten verwerken bijvoorbeeld al gouden visa (speciale verblijfsvergunningen) in vijf uur dankzij dergelijke automatisering.
• Universiteiten zoeken hulp bij automatisering (58:44) — Verrassend genoeg benaderen universiteiten de presentatoren proactief (uit eigen beweging) voor hulp bij automatisering en transformatie (verandering), omdat ze de noodzaak zien om van 'content onderwijzen' (puur kennis overbrengen) naar 'uitvoering onderwijzen' (praktische vaardigheden aanleren) te gaan en ondernemerschap te stimuleren (aan te moedigen).

Drie kernideeën

1. Organisaties moeten veranderen van een hiërarchie naar een op intelligentie gebaseerde structuur.

De traditionele bedrijfsstructuur, gebaseerd op een hiërarchie (een rangorde van boven naar beneden) en menselijke coördinatie (afstemming tussen mensen), is achterhaald (voorbijgestreefd). De lage kosten en