Uit de IEX BeleggersPodcast van 6 februari 2026
De afgelopen week stond opnieuw in het teken van kunstmatige intelligentie. Nieuwe termen, concepten en buzzwords volgden elkaar in hoog tempo op, wat onderstreept hoe groot en diffuus het thema inmiddels is geworden. Wat vooral opvalt: de markt kijkt niet alleen naar de huidige cijfers, maar probeert vooruit te lopen op wat AI over vijf tot tien jaar betekent voor complete bedrijfsmodellen.
Beleggers reageren steeds sneller en feller op nieuwe AI-ontwikkelingen. Zodra er een verband wordt gelegd tussen AI en een sector of bedrijf, volgt vaak direct een forse koersbeweging. Of die reacties terecht zijn, valt nog te bezien, maar duidelijk is dat onzekerheid de dominante factor is. De markt is voortdurend bezig met het identificeren van potentiële winnaars, verliezers en bedrijven waarvan het businessmodel relatief onaangetast blijft.
Voor kapitaalintensieve of industriële bedrijven, zoals staalproducenten, lijkt de impact van AI vooralsnog beperkt. Zij kunnen AI gebruiken als hulpmiddel, maar hun kernactiviteiten worden er niet direct door ondermijnd. Voor softwarebedrijven ligt dat fundamenteel anders. Juist daar neemt de angst toe dat AI traditionele verdienmodellen kan aantasten, zeker wanneer software generiek van aard is.
Een belangrijke ontwikkeling hierin is zogeheten ‘vibe coding’: AI-modellen die in staat zijn om op basis van eenvoudige instructies complete softwareprogramma’s te bouwen. Programmeerkennis wordt daarmee steeds minder noodzakelijk. In veel gevallen volstaat een kleine groep mensen die de output controleert en test, in plaats van grote teams ontwikkelaars. Hoe algemener de software, hoe groter het risico dat AI deze kan vervangen.
Dat heeft directe gevolgen voor SaaS-bedrijven die hun inkomsten halen uit licenties voor iedere gebruiker. Wanneer AI processen automatiseert en het aantal benodigde werknemers afneemt, krimpt ook het aantal betaalde softwarelicenties. Tegelijkertijd kunnen bedrijven via AI steeds vaker maatwerksoftware laten ontwikkelen tegen aanzienlijk lagere kosten, wat de bereidheid om dure standaardsoftware af te nemen niet ten goede komt.
De uitdaging voor beleggers is om te bepalen bij welke bedrijven deze angst overdreven is en waar die terecht zal blijken. Dat onderscheid maken is lastig. Bedrijven als Wolters Kluwer en RELX kregen recent flinke koersklappen, omdat beleggers twijfelen aan de houdbaarheid van hun verdienmodellen in een door AI gedreven wereld.
Cruciaal hierbij is de vraag hoeveel unieke, eigen data deze bedrijven bezitten. AI is krachtig, maar zonder hoogwaardige, betrouwbare data blijft de toegevoegde waarde beperkt. In sectoren zoals de medische wereld, waar data afkomstig zijn van universiteiten, ziekenhuizen en wetenschappelijk onderzoek, kunnen die proprietary data juist een sterke verdedigingsmuur vormen.
Wolters Kluwer biedt bijvoorbeeld al AI-oplossingen die medische professionals ondersteunen bij diagnoses en behandelingen, gebaseerd op uitgebreide databanken. Hoewel er inmiddels ook gratis alternatieven bestaan, blijft vertrouwen een doorslaggevende factor. In sectoren waar fouten grote gevolgen kunnen hebben, zullen organisaties niet snel overstappen op ongeteste of onduidelijk gereguleerde AI-tools.
Op korte termijn lijken gevestigde spelers daardoor relatief beschermd. Op de lange termijn is het beeld minder zeker. AI-modellen worden razendsnel beter en goedkoper, en de AI van vandaag is waarschijnlijk de minst geavanceerde versie die we ooit zullen zien. Bedrijven die zich niet snel genoeg aanpassen aan deze realiteit, lopen het risico langzaam terrein te verliezen.
Voor investeerders betekent dit dat de discussie rond AI nog lang niet is uitgekristalliseerd. De markt anticipeert alvast, soms terecht en soms kijkt ze te ver vooruit. Eén ding is duidelijk: AI is geen tijdelijke hype meer, maar een structurele kracht die bestaande bedrijfsmodellen blijvend onder druk zet.