business

Hybride vergaderen is vandaag de norm, maar in veel organisaties blijft één vraag terugkomen: hoe maak je vergaderruimtes flexibel voor gebruikers én beheersbaar voor IT? Mensen willen hun laptop gebruiken voor Zoom, Google Meet of Microsoft Teams, terwijl IT inzet op Microsoft Teams Room voor standaardisatie en security. Tot nu toe waren die twee werelden […]

De Nederlandse organisatie voor tech-start-ups en scale-ups krijgt een nieuwe structuur. Het een deel richt zich op deeptech en sluit aan op de nationale technologiestrategie. De andere op de ondernemersgemeenschap. Vanochtend maakt Techleap de vernieuwing bekend. Deze is per 1 mei jongstleden van kracht. Managing director Maarten Cleeren vertrekt. Constantijn van Oranje als speciaal gezant blijft het gezicht naar buiten toe. Aan de basis van de reorganisatie ligt het besluit van het ministerie van Economische Zaken in mei 2023 om de privatisering van Techleap-activiteiten te onderzoeken. Dat levert een splitsing op met aan de ene kant Techleap Deeptech & Ecosystem en aan de andere kant Stichting Techleap. Techleap Deeptech & Ecosystem blijft leunen op overheidsfinanciering. De focus daar ligt op deeptech in sectoren als halfgeleiders, quantum, energie en klimaattechnologie. Greg de Temmerman heeft daar de leiding. Deze tak werkt samen met TNO en Invest-NL en richt zich op het te gelde maken van academisch onderzoek. De tweede tak, Stichting Techleap, is een ander verhaal. Die opereert voortaan volledig zonder overheidsfinanciering maar met de steun van honderden ondernemers, investeerders en kennisinstellingen. Van Oranje blijft aan het hoofd staan. Hier valt ook een nieuwe AI Hub onder, die Techleap samen met een consortium van ondernemers ontwikkelt. Deze moet Nederland helpen een stevige positie op te bouwen in de mondiale AI-ontwikkelingen. Constantijn van Oranje draagt ook een tweede pet. Als medeoprichter van Techleap treedt hij op als special envoy voor Techleap Deeptech & Ecosystem — een rol die de brug moet slaan tussen beide entiteiten. Want hoewel ze organisatorisch gescheiden zijn, is de bedoeling dat ze complementair functioneren: waar Deeptech & Ecosystem de technologische en wetenschappelijke randvoorwaarden versterkt, verbindt de Community de mensen die het verschil maken.

Meta neemt de medewerkers en technologie over van een start-up die software bouwt voor intelligentie in mensachtige robots. Dat melden Amerikaanse media, waaronder Techcrunch en Quartz. Assured Robot Intelligence (ARI) bouwt sinds vorig jaar aan systemen die robots in staat stellen menselijk gedrag in complexe en dynamische omgevingen te begrijpen, te voorspellen en zich daaraan aan te passen. Het overgenomen team wordt onderdeel van Meta’s AI-lab, Superintelligence Labs. De start-up bouwt zogeheten foundation models voor mensachtige robots. Waar ChatGPT in de basis een taalmodel is, richt het werk van ARI zich op de bouw van een wereldmodel. Machines die de modellen en software gebruiken, moeten als het ware al kijkend de wereld om zich heen begrijpen. Met de overname slaat Meta hetzelfde pad is als Tesla, dat in samenwerking met xAI aan vergelijkbare robotische systemen werkt met wereldmodellen. Foto: Possessed Photography / Unsplash

In een arbeidsmarkt die steeds flexibeler wordt, is het voor organisaties belangrijk om snel en efficiënt personeel te kunnen inzetten. Uitzendsoftware speelt hierin een centrale rol. Uitzendsoftware is een digitaal systeem dat speciaal is ontwikkeld om processen rondom tijdelijk personeel te ondersteunen.

Nebius neemt voor 643 miljoen dollar het Amerikaanse Eigen AI over. Dit heeft Nederlands grootste ai-cloudbedrijf aangekondigd. Een vestiging voor engineering en onderzoek wordt opgezet in de buurt van San Francisco. Onderzoekers van Eigen AI die optimalisatietechnieken en -tools hebben ontwikkeld voor ai-infrastructuur zullen zich bij Nebius voegen. De kern bestaat uit een team van wetenschappers afkomstig van het MIT HAN Lab. De acquisitie moet leiden tot een snellere implementatietijd van ai-projecten, aanzienlijk betere kostenefficiëntie en de mogelijkheid om sneller nieuwe modellen te implementeren. Nebius heeft zijn hoofdkantoor aan de Amsterdamse Zuidas. Dankzij contracten met Meta en Microsoft ten bedrage van 46 miljard dollar kan het techbedrijf een enorme financiële armslag maken. Nvidia investeerde tweemiljard dollar in het bedrijf dat veel computerwetenschappers kent die uit Rusland zijn geëmigreerd.  Russische wortels Het snelgroeiende Nebius komt voort uit Yandex N.V., de Nederlandse moeder van het Russische Yandex. In 2024 werden alle Russische activiteiten uit de Nederlandse vennootschap gehaald. Het bedrijf werd afgesplitst van Yandex, het ‘Russische Google’. Eigen AI bestaat uit vooraanstaande onderzoekers op het gebied van ai-computing en optimalisatie van modellen. Ze zijn gespecialiseerd in inferentie, de fase in een ai-systeem waarin een getraind model beslissingen neemt of voorspellingen doet op basis van nieuwe, onbekende data. Wat een systeem dat is getraind op grote datasets eerder heeft geleerd, gaat het in de inferentie-fase toepassen op binnenkomende data. De overname zorgt ervoor dat Nebius Token Factory een sterker en completer platform wordt voor het draaien van ai‑modellen. Eigen AI combineert zijn bestaande optimalisatietechniek met de wereldwijde rekenkracht en ai‑cloud van Nebius dat meerdere datacenters bezit. Nebius haalt met de overname extra topexperts in huis, waardoor hun eigen ai‑onderzoek en ontwikkeling een flinke boost krijgt. Inferentie Het is de bedoeling om de inferentie- en optimalisatielagen (post-training) van Eigen AI direct te integreren in Nebius Token Factory. Dit platform biedt bedrijfsbrede, automatisch schaalbare endpoints en ‘fine-tuning pipelines’ voor alle belangrijke open-source modellen. De twee bedrijven hebben al gezamenlijk geoptimaliseerde implementaties van toonaangevende opensource-modellen geleverd die tot de snelste behoren als het gaat om ‘artificial analysis’. Inferentie is momenteel het snelst groeiende segment van ai. Naar verwachting zal dit later dit jaar ongeveer twee derde van de rekenkracht voor zijn rekening nemen. Het gebruik van opensource-modellen neemt eveneens toe. Nu steeds meer workloads in productie worden genomen, wordt de systeem-optimalisatielaag een cruciale infrastructuur. Grenzen verleggen Roman Chernin, medeoprichter Nebius, wijst op de beperkte rekencapaciteit voor ai. Geoptimaliseerde inferentie en schaalbare infrastructuur zijn daardoor hard nodig. Ryan Hanrui Wang, medeoprichter van Eigen AI, wil de grenzen van inferentie-prestaties verleggen. ‘Samen met Nebius nemen we de frictie weg bij het aanpassen en implementeren van ai-modellen, zodat ontwikkelaars modellen betrouwbaar in productie kunnen draaien zonder de onderliggende infrastructuur te hoeven beheren.’ Het efficiënt uitvoeren van inferentie in productie is inherent complex. Volgens Nebius vereist dit diepgaande expertise over de gehele uitvoeringsstack, van hoe modellen worden weergegeven tot hoe gpu-kernels ze uitvoeren en hoe workloads in realtime worden gepland. Full-stack optimalisatie Open-sourcemodellen worden doorgaans niet geoptimaliseerd geleverd, en nieuwere architecturen zoals Mixture-of-Experts (MoE), Compressed Sparse Attention (CSA), redeneermodellen en modellen met een lange context introduceren extra uitdagingen op het gebied van geheugen, routing en rekenkracht. De meeste teams hebben niet de capaciteit om deze problemen intern op te lossen, stelt Nebius. Eigen AI pakt deze uitdaging aan met een full-stack optimalisatie-aanpak die de gehele levenscyclus van het model omvat. Van post-training en finetuning tot optimalisatie van inferentie in productie, voor alle belangrijke opensource-modellen die in productie worden gebruikt, waaronder GPT-OSS, Gemma, Qwen, Llama, Nemotron, DeepSeek, GLM, Kimi en MiniMax.

De EU heeft moeite om de achterstand op het gebied van AI-infrastructuur in te halen. Maar tegelijkertijd zijn er twijfels alom of de gekozen strategie wel de juiste is. Er wordt 20 miljard euro gereserveerd voor verschillende AI-gigafabrieken met elk 100.000 GPU’s of meer. Wetgevers en deskundigen zijn er niet zeker van of deze inspanning […]

Runpod, een cloudbedrijf voor AI-ontwikkelaars, heeft Flash aangekondigd. Het is een open-source Python SDK ontworpen om de ‘infrastructuuroverhead’ weg te nemen tussen het schrijven van AI-code en het uitvoeren ervan in productie. Die overheadlast omvat uiteraard alles wat te maken heeft met het beheer van cloudservers, het schalen van GPU-bronnen, het configureren van omgevingen en […]

Politieke opvattingen lijken een privékwestie, maar werken in de praktijk door in vertrouwen, samenwerking en leiderschap. 46% van de hoogopgeleide werkenden voelt meer vertrouwen bij politiek gelijkgestemde collega’s, terwijl 38% gesprekken over politiek bewust vermijdt.

Veel zorgorganisaties herkennen het: steeds meer projecten, veranderende prioriteiten en een structurele schaarste aan capaciteit. Ook bij Careyn, een grote zorgorganisatie actief in ouderenzorg en thuiszorg, groeide de behoefte aan overzicht en samenhang.

Van Wordragen Flowers, een familiebedrijf uit Bruchem dat gespecialiseerd is in de teelt van troschrysanten, gaat een nieuwe fase in met de komst van twee nieuwe aandeelhouders: Bas van Mourik – tevens de nieuwe CEO – en investeringsmaatschappij Rooth.

PROOF, een boutique consultancy uit Amsterdam, heeft Marianne Bax benoemd tot Managing Director. Marianne Bax is per vandaag aangesteld en verantwoordelijk voor de verdere ontwikkeling en aansturing van PROOF.

Hoe LLM’s bias reproduceren

De Nederlandse non-profit stichting Stichting Onderzoek Marktinformatie (SOMI) heeft een nederlaag geleden bij het Hof van Beroep (Kammergericht) in Berlijn. Individuele schade zoals geleden door deelnemers van de stichting kunnen niet via een collectieve vordering kan worden geclaimd. De zaak betreft vermeende schendingen van gegevensbescherming en privacyrechten, waaronder de onrechtmatige verwerking van gevoelige persoonsgegevens voor profilering en microtargeting, een gebrek aan transparantie in moderatiepraktijken en het versterken en verdienen aan schadelijke en haatdragende content. De Rechtbank Amsterdam kwam in de collectieve claim van SOMI tegen TikTok op 25 oktober 2023 tot een soortgelijke conclusie, hoewel het vonnis op 7 oktober 2025 werd vernietigd in het hoger beroep van SOMI tegen TikTok bij het Gerechtshof Amsterdam. SOMI op 27 mei 2026 een uitspraak in eerste aanleg van de Rechtbank Amsterdam in haar collectieve claim tegen X in Nederland. SOMI zal ook tegen de Duitse uitspraak met betrekking tot X in beroep gaan. ‘Wij hebben er alle vertrouwen in dat een dergelijk beroep uiteindelijk succesvol zal blijken,’ schrijft de stichting in een reactie. ‘Collectieve vorderingen kunnen in de praktijk alleen effectief zijn als (grote) groepen individuen collectief vertegenwoordigd kunnen worden.’ De Europese Richtlijn betreffende Representatieve Vorderingen (RAD) verplicht lidstaten om te zorgen voor een functionerend mechanisme voor rechtsherstel, met name in gevallen van grootschalige schendingen van de gegevensbescherming. Daarom stapt de stichting nu naar het Bundesgerichtshof (het federale hooggerechtshof), die de zaak zou kunnen verwijzen naar het Hof van Justitie van de Europese Unie (HVJ-EU). Momenteel vertegenwoordigt SOMI honderden Duitse deelnemers in deze collectieve procedure. Daarom zal SOMI ook overwegen om deze eisers te vertegenwoordigen in een gelijk aantal individuele schadeclaims.  

Wie overleeft de ai-golf? De bomen leken voor veel klassieke softwarebedrijven tot in de hemel te groeien. Tot voor kort. Want in het ai-tijdperk is niet iedere softwareleverancier automatisch een winnaar. Geavanceerde ai-tools kunnen traditionele bedrijfssoftware vervangen. Leveranciers met een verdienmodel dat kwetsbaar is voor ai-gestuurde automatisering moeten op hun tellen passen.  Begin februari verdween er ongeveer driehonderd miljard dollar aan marktwaarde uit aandelen van software- en databedrijven. Een handelaar van Jefferies bedacht hiervoor de term ‘SaaSpocalypse’ en beschreef het handelsgedrag als paniekverkopen: beleggers wilden vooral zo snel mogelijk van hun aandelen in enterprise-softwarebedrijven af. De directe aanleiding voor deze onrust was dat Anthropic op 30 januari elf open-source-plug-ins voor hun ai-agent Claude Cowork uitbracht. Deze plug-ins richten zich op werkprocessen zoals juridische taken, sales, marketing, financiën en data-analyse. Het was de eerste keer dat een grote llm-aanbieder zich rechtstreeks op verticale bedrijfsapplicaties richtte. De recente aankondiging van de met ai ontwikkelde ai-bot OpenClaw, die zelfstandig allerlei taken kan overnemen, past in dezelfde trend. Businessmodel Bedrijven die vooral verdienen aan het digitaliseren of efficiënter maken van processen, lopen dus risico. Want ai-agenten kunnen dat werk zelf steeds beter doen, zo is de gedachte. En dat stadium is nu bereikt. Ook workflowsoftware, databedrijven en consultancy zitten in de hoek waar klappen vallen. Hamvraag is de mate waarin ai bedrijfsmodellen ondermijnt. Wie blijft overeind als ai-automatisering écht doorzet? En is het businessmodel van saas houdbaar? ‘Veel taken die nu via software of consultants gaan, kan ai straks direct overnemen. Denk aan documenten maken, workflows beheren, vertalen, analyseren. Kenniswerkers worden sleets,’ zegt Sander Wolfensberger, cco en mede-oprichter van AIAIAI.eu. ‘Alle banen die digitale output creëren, veranderen sowieso. De impact van ai begint nu echt voelbaar te worden. De collectieve brainpower van de fysieke medewerkers in een bedrijf is straks vele malen kleiner dan die van ai.’ Modulaire software Leveranciers van traditionele software krijgen het moeilijk. Het tijdperk van dominantie door saas-leveranciers loopt ten einde, waarschuwt Gartner. Nieuwe vormen van ai‑agents maken het voor organisaties makkelijker om dure, starre saas‑tools te vervangen, stelt deze marktvorser. Veel van die oude tools leveren steeds minder op terwijl ze wel veel geld kosten. Bedrijven die kiezen voor flexibele, modulaire software die vanaf het begin goed met api’s en ai werkt, kunnen sneller vernieuwen en goedkoper werken. Zij lopen voorop in de race om de beste ai‑diensten te bouwen. Wolfensberger legt uit: ‘Ai is in staat functies over te nemen waar medewerkers voorheen aparte software voor gebruikten. Denk aan het opstellen van jaarcijfers voor een jaarverslag of het bijhouden van sales in het crm-pakket. Daar hebben bedrijven binnenkort echt geen speciale software meer voor nodig. Ai doet het zodra het is gekoppeld aan de bronsystemen zoals bancaire gegevens. Je ziet dat klassieke aanbieders allerlei ai in hun producten stoppen om relevant te blijven. Maar een echte, alwetende ai-kern zal het binnenkort toch over gaan nemen. De waarde van software-ip zal heel snel verdwijnen. Ai maakt binnenkort alle software on demand na.’ Ook Mark van Kampen, sectorspecialist TMT bij Rabobank, ziet dat software-oplossingen makkelijker zijn na te bouwen, maar hij verwacht dat kleinere apps die een slim dingetje kunnen doen, makkelijker door ai kunnen worden vervangen dan bijvoorbeeld een heel groot erp-systeem. ‘Complexe systemen zijn nog niet snel in te ruilen, zeker niet als daar stukken maatwerk in zitten.’  Grootste verliezers Gartner rekent traditionele saas-bedrijven tot de grootste verliezers van de verschuivingen als gevolg van ai-agenten. Dat geldt voor leveranciers die blijven vasthouden aan gesloten systemen waardoor agentic ai van derden buiten de deur blijft. De markt zal deze leveranciers afstraffen als gebruikers zelf geen agenten kunnen ontwikkelen en niet kunnen samenwerken met agenten van derden die op andere platforms zijn ontwikkeld. Ook het opleggen van restrictieve, eigen governance-modellen kan tot verlies aan klanten leiden. Minder developers nodig Softwarebedrijven zullen uiteraard ook zelf profiteren van ai. Door ai toe te voegen aan bestaande producten kunnen zij efficiënter werken en meer waarde bieden aan klanten. Maar als ze minder softwareontwikkelaars nodig hebben, kunnen ze die ook goedkoper inhuren. Wolfensberger: ‘Bepaalde developers die een paar jaar geleden nog met een salaris van 180.000 euro per jaar werden binnengehaald, krijgen nu 70.000 euro aangeboden. We hebben momenteel al veel ondersteunende agenten draaien, die automatisch bugs oplossen. We zien dan ook dat de snelheid van software development al tien keer hoger is dan zo’n anderhalf jaar geleden.’ Marcus Groeneveld, oprichter en ceo van Freeday.ai, ziet bij een groter aanbod van developers meer ruimte ontstaan voor nieuwkomers die alternatieven bouwen voor klassieke software-oplossingen. ‘Dit kan leiden tot lichtere pakketten voor kleinere organisaties.’ Meer aanbod betekent lagere prijzen waardoor de ‘consumptie’ van software stijgt.  Vrijdagmiddag Tech-educator Jim Stolze: ‘De code die ai-agenten schrijven, is kwalitatief beter dan die van een gemiddelde programmeur. Deze ‘robots’ voelen ook geen stress als de baas vrijdagmiddag roept dat hun werk nog dezelfde week af moet. Evenmin wordt gedacht: ‘we leveren het gewoon op en fixen de fouten de volgende maand wel.’ Ai-agenten werken gewoon rustig door en komen met een goed product dat ook netjes is gedocumenteerd’. Roel Hoeks, mede-oprichter van low-code ontwikkelaar EsperantoXL, verwacht niet dat klassieke softwarebedrijven helemaal worden weggevaagd. Software ontwikkelen is niet alleen coderen, maar ook nadenken over het totale plaatje, de risico’s en het in control zijn: ‘Met de komst van de cloud veranderde de security. Ai brengt weer nieuwe gevaren met zich mee.’  Ook Jim Stolze ziet traditionele softwarehuizen niet zomaar verdwijnen. Wel dreigt concurrentie van kleinere bureaus en startups. Die kunnen nu een grote broek aantrekken door een legertje ai-agenten in te schakelen. Grotere leveranciers hebben wel het voordeel dat ze de mensen hebben om goed naar nieuwe producten te kijken. ‘Ze voelen ook meer verantwoordelijkheid. Ervaringen uit het verleden kunnen uitglijders voorkomen.’ Zaken als compliance en governance zijn dus over het algemeen beter bij de grotere leveranciers geregeld. Maar bedrijven die ai-native software ontwikkelen, leren snel bij. Roel Hoeks: ‘Je kunt guardrails inbouwen door ai-agenten alleen dingen toe te staan die menselijke medewerkers mogen doen.’   Erp-leveranciers Veel discussie is gaande over de toekomst van grote erp-leveranciers als Oracle en SAP. Hoeks: ‘De klant krijgt bij hen software met functies die door anderen zijn bedacht. Anders gezegd: je bent gebonden aan wat de leverancier aanbiedt. Wil je iets speciaals dan is vaak duur maatwerk nodig. Ai-native software is flexibeler. Rekening wordt gehouden met de functionaliteit en de ‘business rules’ die je wenst.’ Hoeks ziet bedrijfssystemen onder invloed van ai sterk evolueren. De manier van werken wordt anders. Je hoeft niet meer dagelijks achter een computer te zitten. Een vr- of ar-bril waarop een ai-agent is aangesloten, kan als interface dienen. Al lopende door een magazijn kan je vragen inspreken over de voorraad en direct het antwoord krijgen. Ai biedt meer mogelijkheden als de software toegang heeft tot allerlei data. In plaats van stap voor stap te werken kan je met processen converseren.  Agenten kunnen ook zelf inkooporders geven of op verkoopopdrachten reageren. Van Kampen ziet dat ai-agenten echte uitvoerders van processen worden waarbij de mensen alleen nog de eindcontrole doen. Leveranciers die deze features niet inbouwen, gaan de boot missen. Volgens Groeneveld verandert de betekenis van ai-software. Eerst had je software die mensen efficiënter laat werken. Nu zie je de opkomst van ai-agenten die het werk helemaal overnemen. Daarbij zijn pakketten noch mensen meer nodig. De Freeday-ceo: ‘Je ziet al teams van meerdere agents actief worden. Ze kunnen tussenstappen automatiseren en werk aan elkaar geven. Mensen kunnen feedback aan hen geven waarmee deze agenten bij de bouw rekening kunnen houden.’ Ook komt het al voor dat ai-agenten zelf aangeven wanneer ze meer menselijke collega’s erbij willen krijgen.  Verdienmodellen Behalve andere concurrentieverhoudingen krijgen klassieke saas-leveranciers ook een minder sterke positie tegenover klanten. Traditionele saas-verdienmodellen die uitgaan van het aantal gebruikers, zijn op hun retour. Relevant wordt of de gebruiker er allerlei slimme dingen mee kan doen, niet zozeer de beschikbaarheid an sich. De vraag is welke invloed deze verschuiving heeft op de kasstromen van leveranciers. ‘Die financiële resultaten worden mogelijk minder voorspelbaar. Een van de redenen is dat de vaste saas-abonnementen door de komst van ai-agents steeds meer onder druk staan. Bij de inzet van ai-agents wordt steeds vaker afgerekend op basis van het daadwerkelijk behaalde resultaat, bijvoorbeeld de behaalde efficiency uitgedrukt in een bedrag in euro’s. Daardoor kan de omzet van softwarebedrijven per maand flink schommelen, omdat inkomsten niet meer gegarandeerd zijn maar afhangen van het succes dat de klant met de software behaalt,’ stelt Van Kampen. Agenten in bedrijven Jim Stolze onderscheidt aan de klantzijde drie categorieën bedrijven.  Organisaties die het gebruik van ai-agenten verbieden met de kans dat er shadow it, ontstaat wat de risico’s vergroot.  Organisaties waarin ai-agenten als een soort junior-programmeur met ervaren senior-ontwikkelaars samenwerken. Zulke op rol of taak gebaseerde ontwikkelaars die toegang hebben tot GitHub,voelen als een superkracht. Routine-klussen worden overgenomen en senior-ontwikkelaars krijgen dan de tijd om nieuwe dingen te bedenken. Organisaties waarin ai-agenten in plaats van alleen een rol ook een doel meekrijgen en zelf bepalen hoe ze dat bereiken. OpenClaw biedt die mogelijkheid.Bedrijven die in de eerste  categorie zitten, krijgen het moeilijk. Stolze: ‘Vroeger had je tien jaar de tijd om zo’n achterstand in te halen. Nu gaan de ontwikkelingen zo snel dat je er meteen mee aan de slag moet. Anders wordt het heel lastig om nog aan te haken.’ Het gebruik van ai neemt hand over hand toe. Van Kampen refereert aan studies waaruit blijkt dat in een jaar tijd tien keer zoveel bedrijven met ai-agenten zijn gaan werken. Adoptie van ai Bij de adoptie van ai onderscheidt Wolfensberger vier fasen:1.    Gebruik van ChatGPT zonder achtergrond;2.    Gebruik van ai-software die de context van bedrijven meeneemt;3.    Software die proactief werkt in plaats van alleen reactief. De ai-modellen en agenten zijn naadloos gekoppeld aan externe data, tools en systemen;4.    Agenten die helemaal zelfstandig beslissingen gaan nemen. Informatie wordt teruggesluisd naar bronsystemen.De derde fase is al binnen het bereik van voorlopers. Wolfensberger: ‘Dit is waar we met AIAIAI.eu mkb-bedrijven nu mee helpen.’ Ook Groeneveld’s Freeday.ai ziet veel progressie. Dit uitzendbureau voor digitale medewerkers heeft zelf dertig werknemers die worden bijgestaan door zeventig agents die het werk doen voor 250 man personeel.  Dit artikel staat ook in Computable Magazine 2026 #3.