Stamboom en AI: waarom de juiste aanpak het verschil maakt tussen historisch bewijs en fictie
Voor EditieNL onderzocht ik met verslaggever Eise Pulles hoe AI kan helpen bij stamboomonderzoek, en waarom een overtuigend antwoord nog geen historisch bewijs is.

Voor een item met EditieNL dook ik samen met verslaggever Eise Pulles in zijn stamboom met behulp van AI. Het werd een boeiend en geslaagd experiment, maar het legde direct één cruciale les bloot: generatieve kunstmatige intelligentie levert pas echt waardevolle resultaten op wanneer je exact begrijpt hoe je het model moet aansturen.
Wanneer je een lichter taalmodel simpelweg vraagt om een stamboom op te stellen, genereert het binnen enkele seconden een overzicht dat indrukwekkend en compleet oogt. Wie vervolgens de archieven induikt, ontdekt al snel dat namen, geboortedata en familierelaties kunnen zijn gefabriceerd. Lichtere AI-modellen zijn gevoelig voor sycophancy, digitale ja-knikkerij. Ze willen de gebruiker graag een volledig antwoord geven, zelfs wanneer daarvoor gaten in de geschiedenis met verzonnen feiten moeten worden gevuld.
Generatieve AI als analytische motor
Hoe kom je dan wel tot betrouwbaar genealogisch onderzoek met AI? Generatieve AI is geen magische toverdoos die vanuit het niets de waarheid produceert. De technologie is wel sterk in het snel verzamelen, structureren en logisch interpreteren van grote hoeveelheden complexe informatie.
AI kan grote informatiebronnen doorzoeken en patronen herkennen, mits het binnen een strak kader wordt ingezet. Dit analytische werk vraagt om een doordachte combinatie van het gekozen model, de instructies en de gebruiker.
1. Kies een krachtig redeneermodel
Voor complex speurwerk is de keuze van het model doorslaggevend. Een krachtig redeneermodel heeft meer capaciteit om veel bronnen naast elkaar te houden en systematisch te vergelijken. Het kan bijvoorbeeld controleren of een gevonden geboortedatum logisch past bij de leeftijd in een overlijdensakte. Die nauwkeurigheid is cruciaal: één verkeerde koppeling door een verkeerd geïnterpreteerde familienaam kan de betrouwbaarheid van een hele stamboom ondermijnen.
2. Geef het model strakke instructies
Een krachtig model alleen is niet voldoende. Dwing de AI om uitsluitend te werken met controleerbare, historisch gecertificeerde archiefbronnen en om onzekerheden expliciet te rapporteren. Zo voorkom je dat het model gaten dicht met aannames. In plaats van een mooi verhaal vraag je de AI zich te gedragen als een kritische archivaris die pas een conclusie trekt wanneer het bewijs dat toelaat.
3. Houd als gebruiker de regie
De uiteindelijke regie blijft bij de gebruiker. Goede prompting vormt de brug tussen een nutteloze generatie en een hoogwaardige analyse. Stel vooraf heldere randvoorwaarden op, laat het model uitsluitend objectieve en herleidbare informatie gebruiken en eis een waarschuwing wanneer documenten ontbreken of naamgenoten door elkaar dreigen te lopen.
AI wordt pas een betrouwbare onderzoeksassistent wanneer broncontrole, onzekerheid en menselijke regie onderdeel zijn van de opdracht.
Van verhalenverteller naar onderzoeksassistent
Door deze drie pijlers consequent toe te passen, verandert AI van een onbetrouwbare verhalenverteller in een krachtige assistent voor historisch onderzoek. De snelheid van AI is waardevol, maar alleen wanneer elke conclusie terug te leiden is naar echt bewijs.


Job van den Berg is AI keynote spreker, tech-ondernemer en auteur van vijf boeken over AI. Hij zet wekelijks zelf agents in productie en geeft 150+ keynotes per jaar over AI-agents en agentic commerce.
Wat we zagen in Shenzhen en Taipei: UBTech's humanoids, NVIDIA's CPU-rack, federated learning in Taiwan en waarom zeggenschap over AI telt.
Kort antwoord: ja, humanoïde robots zijn in 2026 meer dan een bewegende machine in een glitterjas. Bij ons tweede bezoek aan UBTech in twee jaar zagen we robots die zelfstandig taken uitvoeren, zonder iemand met een afstandsbediening. Het aantal fabrieken dat ermee test of werkt groeide van 20 à 30 naar ruim 100.
Huaqiangbei in Shenzhen is de grootste elektronicamarkt ter wereld. Job van den Berg legt uit waarom just-in-time hardware China's strategische voordeel is nu AI software commoditiseert.
Als AI-agents het voorwerk doen in de verkoop, kunnen menselijke verkopers slechter gaan presteren. Bij een Chinese online verzekeringsmakelaar kregen verkopers door AI-spraakagents ongeveer 23 procentpunt meer kansrijke leads, maar daalde hun klantwerving met ongeveer 5 procentpunt. De oorzaak: verkopers doen minder hun best voor leads die ze niet zelf hebben verdiend.
