Expert-intelligentie in de praktijk
De belofte van GPT-5 is opvallend eenvoudig samen te vatten: expert‑intelligentie voor iedereen. Waar eerdere generaties vooral lieten zien dat taalmodellen creatief kunnen schrijven en programmeren, voelt GPT‑5 als een systeem dat een stap dichter bij vakmanschap komt. In de praktijk betekent dat minder uitleg nodig hebben, beter redeneren over meerdere stappen en vloeiend wisselen tussen tekst, beeld en audio zonder de draad kwijt te raken. In gesprekken merk je het vooral aan de rust: je hoeft minder te sturen, en tóch blijft het model bij het onderwerp.
Teams die sneller denken en maken
In een productteamsessie verandert dat subtiele verschil meteen de dynamiek. Iemand laat een schets van een interface zien, een ander dicteert in spreektaal de beperkingen van de API, iemand anders plakt de oude analytics‑grafieken erbij. GPT‑5 haalt de rode draad uit die mix en vat het samen tot een concreet voorstel met aannames, risico’s en een eerste planning. Niet omdat het “magisch” is, maar omdat het tegelijk kan lezen, kijken en luisteren en die signalen consistent aan elkaar koppelt. Het lijkt op samenwerken met een collega die al een keer eerder een vergelijkbaar project heeft gedaan en daardoor sneller begrijpt wat er bedoeld wordt.
Dienstverlening zonder contextverlies
Ook in dienstverlening voelt GPT‑5 anders. Een supportmedewerker hoeft niet meer te schakelen tussen losse tools; schermopnames, foutmeldingen en mailwisselingen kunnen in één gesprek. Het model herkent patronen die voorheen onzichtbaar waren en stelt vervolgstappen voor die direct uitvoerbaar zijn. De meerwaarde is niet alleen snelheid, maar vooral de reductie van contextverlies. Minder overdracht, minder misverstanden, meer momentum.
Softwareontwikkeling met langere redeneerketen
Bij softwareontwikkeling werkt het model als een geduldige tweede programmeur. Je beschrijft een refactor, voegt een paar codefragmenten en een mislukte testuitvoer toe, en vraagt om een tussenplan. GPT‑5 maakt een voorstel dat niet alleen code oplevert, maar ook uitlegt waarom het die volgorde kiest en waar risico’s zitten. Het is niet onfeilbaar, maar de kans dat je “in het rond” gaat, is kleiner, omdat het model een langere keten van oorzaken en gevolgen volhoudt.
Wat dit betekent voor de economie
De economische impact komt precies uit die optelsom van kleine fricties die verdwijnen. Een brainstorm die normaal vastloopt, beweegt wél door. Een analyse die je anders pas aan het eind zou maken, gebeurt al tussendoor. Een presentatie die twee iteraties kost, staat in één middag. Het resultaat is niet dat banen van de kaart verdwijnen, maar dat rollen verschuiven: minder tijd kwijt aan transmissie, meer tijd over voor keuzes en uitvoering. Dat is de kern van productiviteitsgroei.
Voor en na met GPT-5
| Situatie | Voor GPT‑5 | Met GPT‑5 |
|---|
| Productontwerp | Tekstbriefing, losse schetsen en notulen leven in verschillende tools; de samenhang ontstaat laat. | Één multimodaal gesprek met schetsen, audio en data; een consistent voorstel met aannames en planning. |
| Klantenservice | Ticket, screenshot en e‑mail moeten handmatig bij elkaar worden gezocht; context gaat verloren. | Schermopname, log en mail in één thread; herkenning van patronen en directe vervolgstappen. |
| Software | Prompt → code → fout → nieuwe prompt; de redeneerketen valt snel uiteen. | Uitleg, code en tests lopen door; het model houdt de keten vast en motiveert keuzes. |
Onderwijs en vaardigheden
Wie verder kijkt dan individuele teams, ziet een verschuiving op marktniveau. Toegang tot expertise wordt breder en goedkoper; veel werk dat ooit specialistisch leek, wordt basisvaardigheid. Dat vergroot de concurrentie, maar ook de kans voor kleine spelers om te concurreren met grotere organisaties. Een zelfstandige maker kan in dezelfde week een campagne bedenken, assets genereren, een webshop bouwen en een eerste cohort klanten ondersteunen, zonder kwaliteit volledig in te ruilen voor snelheid. De economische waarde komt niet uit Ă©Ă©n spectaculaire taak, maar uit het feit dat het hele traject - van idee tot uitvoering - minder onderbroken raakt.
Onderwijs en omscholing zullen mee bewegen. Niet omdat iedereen programmeur moet worden, maar omdat beroepspraktijken veranderen zodra het normaal is om met een denkende assistent te werken. Het voelt nu nog bijzonder om in natuurlijke taal een dataset te ontleden of een videoprototype te schetsen, maar over een jaar lijkt het waarschijnlijk op de manier waarop we ooit met spreadsheets leerden werken: eerst onwennig, daarna onmisbaar.
Werken met GPT-5 in de praktijk
Het is verleidelijk om te vragen waar de grens ligt. Een eerlijk antwoord is dat GPT‑5 geen alwetende collega is, maar wel een collega die je vaker op betere ideeën brengt. De kunst is om het gesprek zo op te zetten dat het model context ziet, je voorkeuren leert en de tussenstappen expliciet maakt. Dan ontstaat een werkritme waarin menselijke smaak en machine‑snelheid elkaar versterken.
Tot slot
Wie de aankondiging van OpenAI leest, ziet dezelfde rode lijn terugkomen: een model dat beter luistert, langer nadenkt en soepeler schakelt tussen modaliteiten. Dat er onder de motorkap veel is verbeterd, merk je vooral aan wat er boven de motorkap verdwijnt: minder gedoe, meer vaart. En precies daar zit de economische belofte van GPT‑5.
