De evolutie van artificiële intelligentie (AI) gaat een nieuwe fase in. In alle sectoren heeft het potentieel van grote taalmodellen (LLM’s) een transformatie in gang gezet. Maar dat succes brengt ook beperkingen aan het licht. Daarom wordt 2026 een belangrijk jaar voor AI.
De huidige modellen worden steeds meer getraind op basis van hun eigen output. Daardoor zijn ze geleidelijk kwaliteit aan het verliezen. Zoals een fotokopie van een fotokopie die bij iedere nieuwe kopie minder scherp oogt.
Een tekstvoorspeller verandert niet in een denkend brein door er telkens meer data en rekenkracht aan toe te voegen. Totdat AI de wereld begrijpt en zijn gedrag baseert op geheugen, voorspellingen en oorzaak-gevolgrelaties, gaat opschalen ons niet verder brengen. De echte vraag luidt of AI in staat is om voorbij voorspellingen te gaan en te leren door interactie met de werkelijkheid zelf.
Dit zijn vier voorspellingen om in 2026 naar uit te kijken:
1. Robots gaan meer nadenken en redeneren
In 2026 gaan we de eerste voorzichtige stappen zetten naar robots die in staat zijn om interacties uit het verleden te herinneren en zich in realtime aanpassen. Het is het begin van fysieke AI.
Modellen op basis van vision-language-action (VLA) kunnen vandaag al instructies verbinden met sensordata. Maar zodra een voorwerp achter een ander voorwerp beweegt, faalt het systeem. Richt je de ruimte anders in, dan ontstaat er verwarring. Echte intelligentie is meer dan instructies volgen. Het betekent voortbouwen op ervaringen. Stel je een onderhoudsrobot voor die niet alleen een lek kan dichten, maar ook weet dat die leiding voor de tweede keer faalt en voorstelt om alles te vervangen. De shift van reageren naar anticiperen is een grote stap naar echte intelligentie.
Geheugen is de basis van intelligentie. Zonder geheugen is er geen continuïteit en geen begrip van de wereld. Volgend jaar verschijnen de eerste robots die niet alleen aanvoelen en reageren, maar ook herinneren en eenvoudige hypothesen vormen en plannen. De systemen zullen sensordata, visuele informatie en temporele sequenties op een even natuurlijke manier verwerken als huidige modellen in staat zijn om tekst te begrijpen. Zo evolueren we in de richting van multimodale intelligentie die naadloos visie, gevoel, taal een ruimtelijk begrip combineert.
2. Wereldmodellen helpen AI om de fysieke wereld te interpreteren
De grootste doorbraak die in 2026 van start gaat, zit in AI-systemen die wereldmodellen bouwen. Dat zijn digitale representaties van de fysieke werkelijkheid die snelle aanpassingen aan nieuwe omgevingen mogelijk maken. De systemen ontwikkelen een intuïtief begrip van die fysieke wereld, vergelijkbaar met biologische intelligentie. Ze kunnen concepten vatten zoals gewicht, evenwicht, structurele integriteit en handelen met ruimtelijke relaties zonder expliciete programmatie.
Industriële applicaties zullen deze evolutie aandrijven. In manufacturing zullen systemen zich in enkele uren in plaats van weken kunnen aanpassen aan nieuwe productievereisten. Maar behalve robotica gaan ook andere AI-systemen hiervan de vruchten plukken. Denk aan slimme gebouwen waarin systemen bezettingspatronen, energiestromen en structurele dynamiek analyseren. Of hoe de landbouwsector AI kan gebruiken om geavanceerde beslissingen te nemen op basis van de gecombineerde analyse van bodemcondities, weerpatronen en gewasbiologie.
3. Intelligentie met integriteit
Systemen gaan steeds verder en dan mag veiligheid geen voetnoot zijn. Het moet in de kern van het ontwerp van technologie zitten. Intelligentie en veiligheid zijn geen losstaande concepten. Zo gaan post-kwantumbeveiligingsmaatregelen in 2026 naadloos geïntegreerd worden in de basis van AI-frameworks, zodat ze zowel huidige als toekomstige bedreigingen kunnen weerstaan.
Ethisch redeneren wordt een fundamenteel onderdeel van intelligentie, waarbij AI-systemen een verfijnd begrip tonen dat verder gaat dan naleving van regels. Ze zullen in staat zijn om context te beoordelen. Democratische governance-mechanismen worden ingebed in AI-architecturen, zodat ze zich snel kunnen aanpassen aan veranderende regelgeving terwijl ze toch consistente ethische standaarden behouden. Deze toekomstgerichte benadering toont hoe verantwoordelijke AI-ontwikkeling innovatie kan stimuleren in plaats van afremmen.
4. Efficiënte AI voor iedereen
De vooruitgang in AI zal geavanceerde intelligentie in 2026 toegankelijk maken voor zowel grote als kleine organisaties. Efficiënte systemen zullen continu leren van streamingdata in plaats van te vertrouwen op grote pre-trainingsfases. Daardoor kunnen ze zich in realtime aanpassen aan veranderende omstandigheden.
Kleine producenten zullen AI-systemen inzetten die vergelijkbaar zijn met die van grote bedrijven. Dienstverlenende organisaties zullen AI-gedrag beter afstemmen op hun specifieke operationele noden. De integratie van edge computing zal ervoor zorgen dat geavanceerde AI-redenering lokaal gebeurt, wat responstijden verbetert, bandbreedtegebruik vermindert en privacyzorgen aanpakt.
Deze democratisering zal innovatie stimuleren in sectoren waar dit eerder niet mogelijk was. Van kleine ziekenhuizen die een beroep kunnen doen op moderne diagnostische tools, tot scholen die ondanks beperkte middelen toch gepersonaliseerde leerervaringen kunnen aanbieden.
Conclusie
In 2026 zullen we beslissende vooruitgang boeken. De toekomst schuilt niet in grotere modellen, maar in slimmere AI die de wereld écht begrijpt en met wijsheid en integriteit handelt. De echte mijlpaal is niet wanneer AI een benchmark haalt, maar wanneer het eindelijk de adaptieve intelligentie laat zien die we in de natuurlijke wereld om ons heen waarnemen.