In het economische model van Google DeepMind bepaalt taakcompetentie hoeveel werk een agent bij een vaste bedrijfsgrootte kan verzetten; coördinatie bepaalt hoe de output verandert wanneer het team groeit. Dat verschil helpt verklaren waarom betere individuele prestaties niet automatisch betekenen dat bedrijven steeds groter kunnen worden. Organizing Intelligence werkt het raamwerk uit.
Alex Imas, Andrew Koh en Shane Legg publiceerden op 29 oktober 2026 het essay The Economics of Intelligence, met hun economische analyse van AI en organisaties. Het essay verscheen via het DeepMind Institute, waarvan NeoTeo eerder de start beschreef.
Waarom een combinatie van vaardigheden telt
Een bedrijf brengt mensen of AI-agenten met verschillende vaardigheden samen. In het essay noemen de auteurs die gecombineerde capaciteit mozaïekintelligentie: specialisten vullen elkaar aan. Dat kan meer opleveren dan een team waarin iedereen dezelfde sterke en zwakke punten heeft.
De auteurs beschrijven een quiz met 100 deelnemers en vragen over zes domeinen: wiskunde, verbaal redeneren, wetenschap, patronen, cultuur en economie. Op de beschreven taak presteerden paren die op complementaire sterke punten waren samengesteld 32% beter dan willekeurige paren. Dat cijfer hoort bij die quiz, niet bij de productiviteit van bedrijven in het algemeen.
Competentie en coördinatie hebben verschillende effecten
| Modeldimensie | Wat verandert | Mogelijk gevolg in het model |
| Taakcompetentie | De output bij een vaste bedrijfsgrootte | Productiviteit, lonen en prijzen kunnen veranderen zonder dat de efficiënte bedrijfsgrootte vanzelf toeneemt. |
| Coördinatie | Hoe output verandert wanneer een organisatie groeit | Als samenwerking sterk genoeg is, kan een groter team meer output per medewerker opleveren. |
Competentie gaat dus over wat een agent of medewerker kan. Coördinatie gaat over hoe goed een organisatie taken verdeelt en haar leden laat samenwerken. In het raamwerk kan hogere competentie de samenstelling van gemengde bedrijven geleidelijk veranderen. Coördinatie bepaalt mede of verdere groei voordeel blijft opleveren of juist op grenzen stuit.
Wat de coördinatiedrempel van het model betekent
In een illustratieve vergelijking in het paper ontstaat toenemende schaalopbrengst wanneer de gemiddelde coördinatie groter is dan 1. Dat getal is een parameter van die vergelijking, geen algemene meetlat voor AI-systemen. De auteurs noemen het een empirische vraag of AI die modeldrempel overschrijdt.
Het paper beschrijft drie fasen van organisatorische groei:
- Soloarbeid: één medewerker of agent voert het werk uit.
- Begrensde schaal: taakverdeling levert eerst voordeel op, waarna coördinatiekosten verdere groei kunnen afremmen.
- Onbegrensde schaal: bij voldoende coördinatie kan ieder extra teamlid de output per medewerker verhogen.
Het essay gebruikt daarnaast vier analytische capaciteitsregimes: minimale AGI, supercompetente AI, supercoöperatieve AI en kunstmatige superintelligentie (ASI). Het zijn categorieën in de analyse, geen aanduidingen dat huidige systemen een van die regimes hebben bereikt. De auteurs beschrijven huidige agenten als steeds beter in afzonderlijke taken, maar nog zwak in coördinatie als zwerm.
Wat de scenario’s betekenen voor bedrijven en werk
De uitkomst hangt in het model ook af van het soort markt. In diepe, schaalbare markten kan een AI-bedrijf bij voldoende coördinatie sterk groeien en kan de marktconcentratie toenemen. In niches, waar de vraag begrensd is, of bij goederen en diensten waarbij menselijke betrokkenheid waarde toevoegt, kunnen menselijke of gemengde bedrijven een rol houden.
Ook de gevolgen voor werk verschillen per scenario. Betere competentie kan de werkgelegenheid binnen gemengde bedrijven geleidelijk verminderen. Als AI-bedrijven zonder mensen in een scenario menselijke bedrijven verdringen, kan de verandering in werkgelegenheid juist sprongsgewijs verlopen. Zulke uitkomsten zijn voorwaardelijke scenario’s uit het model, geen empirische voorspellingen of prognoses van Google. In de relationele sectoren die de auteurs onderscheiden, kan menselijke betrokkenheid zelf waarde blijven toevoegen.
