Hoe je betaald krijgt als je publiek uit bots bestaat
In deze editie: Hoe we onze plek opeisen in het AI-landschap, de chatbotideeen van een lezer en een tool die je verhalen omzet in video.
Twintig jaar lang was de mediaketen simpel: zoeken, klikken, consumeren en cashen. Dat vertrouwde model ligt inmiddels aan diggelen. AI-bots beantwoorden vragen nu direct op basis van jouw journalistieke werk, waardoor de klik naar je site steeds vaker uitblijft. ‘De gebruiker heeft wat hij nodig heeft, maar jij krijgt niets’, schrijft Florent Daudens (Hugging Face). ‘De klik, het volledige verdienmoment waar wij onze bedrijven op hebben gebouwd, is weg.’
Ook op South by SouthWest is het onderwerp van gesprek. Matthew Prince (CloudFlare): ‘Het internet maakte eerder al de stap van desktop naar socials en mobiel. Nu verschuift het naar AI. Dat betekent dat mensen informatie steeds vaker via een assistent krijgen in plaats van via een website.’ En dat heeft gevolgen. ‘Als een mens een taak uitvoert, bezoekt die misschien vijf sites. Een agent gaat er vaak duizend keer zoveel langs.’ Dat betekent dat het internet zelf groter en drukker wordt, terwijl het menselijk bezoek waarmee je geld verdient, afneemt.’
Hoe krijgen we nog betaald voor onze content als ons publiek steeds vaker uit bots bestaat?
Laten we om te beginnen onze waarde niet onderschatten. Prince vergelijkt AI met een Zwitserse kaas: vol gaten. ‘AI-bedrijven willen mensen betalen om die te vullen.’ Originele, betrouwbare informatie is daarvoor essentieel. Niet het zoveelste bericht met precies dezelfde feiten, maar juist de unieke informatie waarover alleen jij beschikt – daar zit de waarde. In plaats van lijdzaam toe te kijken hoe ons werk wordt opgegeten, moeten we onze plek in deze nieuwe informatieketen actief gaan opeisen.
Het probleem is dat onderhandelingen met AI-bedrijven nu vaak alleen gaan over het trainen van modellen, tegen eenmalige betaling. Zonde, vindt Daudens. ‘AI-agents beantwoorden miljoenen keren per dag vragen. Elke keer dat een chatbot een antwoord baseert op jouw content, kun je daaraan verdienen. Het wordt alleen nog niet verzilverd.’
Daudens stelt niet alleen een systeem voor om betaling per antwoord af te dwingen (te technisch voor hier, maar klik vooral even door). Hij stelt ook dat we fundamenteel anders naar informatie moeten kijken. ‘We zijn gewend om informatie te verpakken als artikel, boek, podcast of video, bedoeld voor mensen. Een AI-agent wil structuur. Een artikel over de Europese AI-wet is handig voor een menselijke lezer. Maar een gestructureerde dataset met de wettelijke vereisten, ingedeeld per gebied, gekoppeld aan documenten en in realtime bijgewerkt? Dat is nou nog eens nuttig voor een AI-agent.’
De omslag die we moeten gaan maken, is dat we niet ons verhaal als enige of belangrijkste product zien, stelt ook Shuwei Fang (Shorenstein Center). In een wereld waarin AI in een paar seconden verhalen in alle vormen en maten voor je oplevert, zit de werkelijke waarde niet in het artikel zelf, maar in de weg ernaartoe. Waarheidsvinding, verificatie en duiding. En die waarde kun je op allerlei manieren verzilveren. In betrouwbare datasets waaruit AI-bots tegen betaling kunnen putten, maar net zo goed: de OSINT-workshops van Bellingcat, de verificatietools van Fullfact en Newsguard, de ThinkIn-sessies die Tortoise Media organiseert. Of neem O’Reilly Answers. Deze zoekmachine gebruikt AI om vragen van abonnees te beantwoorden en betaalt de makers van de informatie die nodig is. Helemaal naar het model van Daudens. Het artikel is niet langer het eindstation, maar het startpunt van een veel bredere journalistieke waarde.
Laaghangend fruit
Van journalist Erwin Boogert kreeg ik deze week een verzoekje in mijn mail: Kunnen we eens aandacht besteden aan de simpele, slimme dingen die we doen met AI? Zelf bouwde hij bijvoorbeeld de Red Flag Monitor: ‘Je geeft de naam van een bedrijf of organisatie op in een prompt. De chatbot verzamelt er vervolgens zoveel mogelijk potentiële rode vlaggen over op basis van online informatie. Natuurlijk moet je die grondig controleren voordat je een gesprek ingaat, maar het geeft je in ieder geval een richting waarin je kunt zoeken.’ De Red Flag Monitor is een prompt die je in elke chatbot kunt copy-pasten. Erwin maakte ook een scraper die wekelijks alle gemeenteraadsstukken uit je gemeente ophaalt.
Op zijn verzoek: heb je zelf ook een voorbeeld van zo’n eenvoudig na te bootsen slimmigheidje met AI en wil je dat delen met andere lezers? Laat het me weten!
Lezen, luisteren, kijken..
..Als je tien minuten hebt:
Ik had het in de vorige nieuwsbrief over vibecoden - programmeren met behulp van een chatbot, zodat je zelf geen code hoeft te schrijven, maar alleen hoeft te prompten in ‘normale’ taal. Deze week stuitte ik op nog een mooi voorbeeld daarvan, en wel van David Graus (Universiteit van Amsterdam). Hij zette Zwaailicht.nu in elkaar: een systeem dat alle 112-meldingen automatisch op een kaart plot, inclusief informatie over het soort incident, wie er zijn opgetrommeld (politie, brandweer, ambulance, traumahelikopter) en met hoeveel prioriteit. Het systeem zoekt ook automatisch nieuwsberichten op en vat grotere incidenten samen.
Reuters News Institute organiseerde deze week het event AI and the future of news 2026. Waar ze mij blij mee maken: alle bronnen en voorbeelden die sprekers genoemd hebben, staan gerangschikt op thema in dit document.
Al wat ouder, maar onverminderd actueel: Stan van Pelt liet een chatbot een nep-wetenschappelijk artikel schrijven over telepathie. Het werd prompt gepubliceerd in een academisch tijdschrift. Stans Volkskrant-artikel over het probleem van neppublicaties in de wetenschap werd genomineerd voor een Gouden Beitel (prijs voor onderzoeks- en wetenschapsjournalistiek).
..Als je wat langer hebt:
Leuk voor de docenten in ons midden: onderwijsexpert Nick Potkalitsky lanceert een complete Thinking With AI-workshopserie. In vijf sessies nemen studenten vijf verschillende rollen aan (die van criticus, factchecker, gesprekspartner, editor en regisseur) die hen de baas maken over de technologie, in plaats van andersom.
Wil je journalistieke verhalen vertellen over digitale autonomie en onze afhankelijkheid van big tech? Dan zoekt ‘Zijn We Al Autonoom?’ jou.
Ben Welsh zette een heel overzichtelijke workshop op, waarin je leert grote datasets te doorzoeken met Large Language Models. Klinkt ingewikkelder dan het is, want Welsh leidt je er stap voor stap doorheen. Leerzaam om te doorlopen als je een uurtje over hebt.
Voor wie naar het International Journalism Festival in Perugia gaat: mis de sessie van Lighthouse Reports rondom verslaggeving over big tech niet.
Tooltips tot slot
Het Noorse mediabedrijf Schibsted gebruikt een tool om artikelen om te zetten in video en maakt die nu beschikbaar voor iedereen. Videofy haalt de inhoud uit een artikel, genereert een script, kiest afbeeldingen of videomateriaal, maakt een voice-over en zet de video klaar voor een redactionele check.
Er zijn allerlei tools om vluchten te tracken, maar met 100.000 vluchten per dag wordt het al gauw wat onoverzichtelijk. Bellingcat publiceert daarom Turnstone, een tool waarmee je historische trends in vluchtgegevens kunt visualiseren om afwijkende patronen te ontdekken.
Dankjewel en tot over twee weken!
