Waarom dit onderzoek belangrijk is
Veel organisaties zien AI als dé oplossing voor complexe besluitvorming. Maar hoe goed ‘denkt’ AI écht? Dit onderzoek laat zien waar het misgaat, juist bij de taken die menselijk leiderschap het hardst nodig heeft: planning, redenering en probleemoplossing.
Samenvatting & belangrijkste inzichten
- Slimmer is niet altijd beter
Standaard AI-modellen (zonder expliciet ‘denkproces’) presteren beter bij eenvoudige taken. Pas bij matige complexiteit hebben ‘denkende’ AI-modellen een voordeel. - Bij complexiteit stort alles in
Zowel denkende als niet-denkende AI-modellen falen volledig zodra de taak echt complex wordt. Zelfs als ze nog genoeg rekenkracht beschikbaar hebben, haken ze af. - AI overdenkt óf onderdenkt
Bij eenvoudige problemen blijft AI onnodig lang doorgaan (‘overdenken’). Bij complexe problemen stopt het denkproces voortijdig, ondanks dat er nog tokens (ruimte) over zijn. - Redenering is grillig en inconsistente
Zelfs met expliciete algoritmes (zoals bij Tower of Hanoi) maken de modellen fouten. Dit wijst op fundamentele beperkingen in logisch redeneren en stapsgewijs plannen. - Zelfcorrectie werkt beperkt
AI’s proberen zichzelf te corrigeren, maar vinden correcte oplossingen vaak pas laat – of helemaal niet – bij complexere taken.
Over het onderzoek
- Uitvoerder(s): Apple (Parshin Shojaee, Iman Mirzadeh e.a.)
- Jaar: 2025
- Onderzoekstype: Experimenteel onderzoek met gecontroleerde puzzelomgevingen
- Aantal respondenten: Niet van toepassing; evaluatie op AI-modellen
Download het volledige onderzoek
Bestandsnaam: The Illusion of Thinking.pdf
Wat betekent dit voor jouw organisatie?
Vertrouw niet blind op ‘denk-AI’ bij complexe beslissingen of planning. Dit onderzoek maakt duidelijk dat zelfs geavanceerde AI-modellen fundamentele fouten maken als de puzzel te lastig wordt. Wil je weten wanneer AI jou helpt – en wanneer het beter is om gedrag en samenwerking te versterken? Laten we samen de grens verkennen tussen menselijke wijsheid en digitale denkfouten.
