Liquid AI lanceert reasoning-model dat op je telefoon draait

Liquid AI heeft een reasoning-model uitgebracht dat lokaal op smartphones kan draaien, een opvallende stap na de releases van Claude Code en OpenAI's Operator. Waar Claude Code en Operator browser- en desktop-taken automatiseren via de cloud, kiest Liquid AI voor edge-computing.

Voor organisaties betekent dit een interessante optie voor use cases waar privacy of offline-werken essentieel is—denk aan veldwerk, gezondheidszorg of inspecties. De trade-off: minder rekenkracht dan cloud-modellen, maar volledige controle over je data.

De praktische vraag is of een telefoonmodel complex genoeg redeneert voor jouw specifieke toepassingen. Verwacht beperkingen bij multi-step reasoning vergeleken met GPT-4 of Claude.

Test het model deze week met een simpele use case uit je organisatie (bijvoorbeeld een standaard Q&A-flow) en vergelijk de output met een cloud-alternatief om te zien of de privacy-winst opweegt tegen eventuele kwaliteitsverlies.

liquid

Block lanceert Goose als gratis alternatief voor Claude Code

Block Inc. (van Twitter-oprichter Jack Dorsey) heeft Goose uitgebracht, een open-source coding-agent die lokaal draait en werkt met elk LLM naar keuze—OpenAI, Anthropic of DeepSeek. In tegenstelling tot Claude Code (20-200 dollar per maand) betaal je bij Goose alleen voor het onderliggende model.

Dat maakt Goose aantrekkelijk voor teams die al LLM-abonnementen hebben of experimenteren met goedkopere alternatieven zoals DeepSeek. Omdat het lokaal draait, werk je ook offline aan projecten—handig bij gevoelige codebases.

De keerzijde: je moet zelf de infrastractuur beheren en updates installeren. Claude Code biedt meer 'plug-and-play' gemak, Goose meer controle en kostenflexibiliteit.

Download Goose deze week en test het met een bestaand intern project. Vergelijk de totale kosten (LLM-gebruik + beheer) met je huidige tool om te zien of de switch realistisch is.

youtube

56% van CEO's ziet geen ROI op AI-investeringen volgens PwC

Een PwC-onderzoek toont dat 56% van de CEO's geen meetbaar rendement ziet op AI-uitgaven, ondanks massale investeringen. Dit sluit aan bij signalen uit Davos waar leiders waarschuwen dat het aanpassingsvenster sneller sluit dan verwacht.

DeDiscrepantie zit vaak in onduidelijke doelstellingen: organisaties implementeren AI-tools zonder heldere KPI's of procesingrepen. Resultaat: tools worden gebruikt, maar workflows blijven onveranderd en efficiency-winst blijft uit.

Dit is geen signaal om te stoppen met AI, maar om scherper te prioriteren. Welke 2-3 processen in jouw organisatie kosten de meeste tijd én zijn redelijk gestructureerd? Daar begint ROI.

Kies éénHighly-volume, low-complexity proces (bijvoorbeeld offertes genereren of klantvragen triageren) en meet de huidige doorlooptijd. Implementeer dan een specifieke AI-tool en meet opnieuw na vier weken—concrete cijfers zijn het enige wat telt.

pwc

Oekraïne deelt gevechtsdata met bondgenoten voor militaire AI-training

Oekraïne heeft aangekondigd gevechtsdata uit de oorlog met Rusland te delen met bondgenoten om militaire AI-modellen te trainen. Dit markeert een opvallende verschuiving: real-world conflict data wordt nu actief ingezet voor machine learning.

Voor de defensie-industrie en dual-use tech-bedrijven opent dit nieuwe samenwerkingsmogelijkheden, maar ook ethische vragen over data-eigendom en consent bij levensbedreigende toepassingen. Verwacht vergelijkbare initiatieven van andere conflictgebieden.

De data-kwaliteit en representativiteit blijven cruciaal—modellen getraind op één conflicttype presteren mogelijk slecht in andere scenario's.

Als je organisatie werkt aan edge cases of high-stakes AI (gezondheidszorg, infrastructuur), bekijk hoe Oekraïne data-partnerships structureert: welke governance-afspraken maken zij, en wat kun je daarvan leren voor je eigen data-collaboraties?

Anthropic-CEO bekritiseert Amerikaanse chip-export naar China op Davos

Dario Amodei, CEO van Anthropic, heeft op het World Economic Forum in Davos kritiek geuit op de Amerikaanse chipexport naar China. Hij sluit daarmee aan bij een bredere AI-veiligheidsdiscussie onder topleiders, die waarschuwen dat disruptie sneller komt dan organisaties kunnen bijbenen.

Voor Europese organisaties betekent toenemende geopolitieke spanning rond AI-chips mogelijk langere levertijden en hogere kosten—zeker als je afhankelijk bent van Nvidia of andere Amerikaanse leveranciers. Micron waarschuwde eerder al voor tekorten tot eind 2026.

De kanttekening: politieke statements op Davos leiden zelden direct tot beleid, maar signaleren wel de richting. Reken op strengere exportcontroles en meer fragmentatie in AI-supply chains.

Inventariseer deze week welke hardware-afhankelijkheden je hebt (cloud-providers, eigen GPU's) en wat je fallback-scenario is bij leveringsproblemen of prijsstijgingen—vooral als je eigen modellen traint of fine-tunet.