Nog niet zo lang geleden waren data-engineering en AI afzonderlijke disciplines met een duidelijk overdrachtspunt: data-ingenieurs bouwden pijplijnen, zuiverden data en droegen het over aan data-wetenschappers die modellen trainden. De twee teams spraken verschillende talen, maakten gebruik van verschillende tools en behoorden vaak tot verschillende organisatiestructuren.

Op 1 juli 2026 was Alex Karp van Palantir te gast bij CNBC en zei hij wat de meeste bedrijfsleiders stiekem denken, maar zelden in de uitzending durven te zeggen: over het token-consumptiemodel dat door OpenAI en Anthropic populair is gemaakt, "is er iets volledig misgegaan." De dag ervoor had Palantir een manifest met negen punten over "AI-soevereiniteit" gepubliceerd en dit gekoppeld aan een overeenkomst om de open Nemotron-modellen van Nvidia te laten draaien binnen vertrouwelijke, „air-gapped“ omgevingen van de Amerikaanse overheid die onder controle staan van de klant.

Informatie is nog nooit zo goedkoop geweest. Nadenken is nog nooit zo duur geweest. Helaas besteden de meeste organisaties hun budget aan het eerste en laten ze het tweede verwaarlozen. AI-gegenereerde inhoud is nog nooit zo gemakkelijk te herkennen geweest, zoals u waarschijnlijk maar al te goed weet. U werpt een blik op een presentatie of leest de eerste drie regels van een e-mail, en u weet onmiddellijk of deze door een mens of door AI is geschreven. Dit zal alleen maar duidelijker worden naarmate de modellen verbeteren.

Aan de hand van gesprekken met leiders, beleidsmakers, klanten en partners in Nairobi en Kigali onderzoekt Artefact een krachtige overtuiging: Afrika loopt niet achter op het gebied van AI, maar staat op het punt van een nieuwe technologische sprong voorwaarts.

In slechts enkele jaren tijd is generatieve AI uitgegroeid van een noviteit tot de standaardtoegangspoort. Grote taalmodellen (LLM’s) trekken nu al bijna 45 miljard bezoeken per maand, wat overeenkomt met 56% aan traditioneel zoekvolume, dat al jaren op hetzelfde niveau stagneert.