De pinpas met nfc maakt contactloos betalen nu al makkelijk en toegankelijk. Maar de toekomst ligt bij mobiel betalen met bijvoorbeeld de smartphone. In dit artikel kijken we naar de opkomst van deze betaalmethode en wat je opties zijn als je mobiel betalen wilt.

Misschien ben je, als het om geld gaat, wat conservatief ingesteld. Maar je kunt er niet omheen dat er grote veranderingen op stapel staan voor de manier waarop we betalen. Sowieso is er al best het een en ander veranderd. Neem alleen al het naar de achtergrond verdwijnen van contant geld. Met name jongeren betalen tegenwoordig uitsluitend digitaal. Diverse landen, waaronder Zweden, zijn nu al hard op weg naar een maatschappij zonder contant geld. Minder dan 2 procent van de betalingen is daar nog in cash, en het wordt in een groeiend aantal winkels zelfs geweigerd.

In Nederland gaat dat niet zo hard, al betalen we ook hier steeds minder in contanten. Het merendeel van de transacties verloopt immers via de pinpas. Wat ook helpt is dat onderlinge betalingen steeds gemakkelijker geworden, onder meer dankzij betaalverzoeken via diensten als Tikkie. En het geld staat sinds kort ook nog eens vrijwel direct op je rekening.

Tikkie sturen

Veel Nederlanders zijn dankzij betaalverzoeken via sms of chat (met apps als Tikkie) al gewend aan het betalen met de smartphone. Je stuurt zo’n verzoek met een betaallinkje bijvoorbeeld via WhatsApp en de ontvanger kan via een vertrouwde iDEAL-omgeving de betaling voldoen. Enkele gemeenten gebruiken het al om boetes te innen, diverse universiteiten innen via deze weg collegegeld en er zijn ook al enkele supermarkten waar je met Tikkie kunt betalen. Hoewel Tikkie destijds een gat in de markt was hebben inmiddels vrijwel alle banken een vergelijkbaar systeem voor betaalverzoeken. Heel praktisch is dat je direct een melding krijgt na een betaling, al is dat niet meer zo onderscheidend.

Overboekingen tussen verschillende banken worden tegenwoordig dankzij Instant Payments binnen 5 seconden afgerond. Je kunt daardoor, ongeacht de gebruikte overboekingsmethode, direct op je bankrekening controleren of er is betaald. Handig als je aan de deur staat om tweedehandsspullen op te halen of te verkopen. Het systeem is het afgelopen jaar door vrijwel alle banken ingevoerd en werkt ook ‘s nachts, in het weekend en tijdens feestdagen gewoon door.

©PXimport

iDEAL en Payconiq

De smartphone speelt een steeds voornamere rol als het om de afhandeling van betalingen gaat, ook in Nederland. Die rol is al groter dan je wellicht denkt. Zo verloopt al meer dan de helft van alle iDEAL-transacties reeds via de mobiel. Het duurt waarschijnlijk niet lang voordat we de smartphone voor alle denkbare online en offline betalingen gaan gebruiken. De meeste banken ondersteunen via een eigen app het contactloos betalen met een voor nfc geschikte Android-smartphone. Maar dat weegt nog niet helemaal op tegen het gemak van de pinpas met nfc. Een beperking is dat niet alle smartphones over nfc beschikken. En hoewel de iPhone dat wel heeft, is het gesloten ten behoeve van Apple Pay.

Naast contactloos of mobiel betalen via je eigen bank zijn er ook nog andere mogelijkheden in ontwikkeling. Een van de bekendste is Payconiq, een gezamenlijk initiatief van ING, ASN Bank, Rabobank, RegioBank en SNS. Het werkt inmiddels bij alle banken. Als je Payconiq wilt gebruiken, moet je eenmalig je bankrekening koppelen waar betalingen worden gedebiteerd. Hierna kun je online, onderling en in winkels betalen door het scannen van een qr-code.

Het werkt hierdoor zowel op de iPhone als op smartphones met Android. Bij onderlinge betalingen kun je een persoon uit je contactenlijst kiezen en direct overboeken zonder lastige IBAN-nummers, op voorwaarde dat die persoon ook de Payconiq-app heeft. Betalen in winkels kan alleen als de winkel of winkelketen de qr-code aanbiedt. Dat kan op het moment onder meer bij Bruna, Dekamarkt, Karwei, La Place, Spar en Zeeman.

Apple Pay

Apple bekleedt een beetje een uitzonderingspositie in de wereld van mobiel betalen. De iPhone heeft wel een nfc-chip, maar toegang is gesloten waardoor contactloze nfc-betalingen alleen via Apple Pay mogelijk zijn. Deze betaaldienst werd al zo’n vijf jaar geleden aangekondigd, samen met de iPhone 6. In de Verenigde Staten werd het al na ongeveer een maand geïntroduceerd in samenwerking met American Express, Visa en Mastercard. De jaren erna volgden meer landen, maar Nederland volgde pas in 2019 en op het moment werkt het alleen nog bij klanten van ING.

Je kunt het wel gebruiken in alle winkels waar je contactloos kunt betalen. Daarnaast werkt het ook online. In de winkel heb je een mobiel apparaat met nfc-chip nodig zoals een iPhone 6 of hoger, of een Apple Watch. Om op websites te betalen kun je daarnaast ook een recente iPad gebruiken.

©PXimport

Derde partijen met e-wallet

Hoewel de traditionele banken in Nederland nog een sterke positie hebben, lijken ze de grip op het betaalverkeer wel hoe langer hoe meer te verliezen. Het zijn vooral de zogenaamde ‘derde partijen’ die met innovatieve betaaldiensten komen. Dat kunnen andere banken zijn, maar ook – of eigenlijk meestal – zogeheten fintechbedrijven. De meeste bieden een app met daarin een virtuele portemonnee oftewel e-wallet en een hele rits aanvullende diensten. Aan de ‘achterkant’ is meestal weer een ‘gewone’ bank-, credit- of debetkaart gekoppeld, of andere betaalmiddelen zoals bitcoins.

Een e-wallet kun je meestal zowel online als offline gebruiken voor het verrichten van betalingen en je kunt vaak ook onderling betalen. In de winkel betaal je bijvoorbeeld door de smartphone met nfc langs de betaalterminal te halen, al zijn er ook initiatieven die (in lijn met Payconiq) met qr-codes werken.

Zo’n qr-code kan op een scherm worden getoond, maar ook worden geprint op bijvoorbeeld de kassabon. Zo’n derde partij die toegang tot je betaalrekening heeft brengt risico’s met zich mee, onder meer op gebied van privacy zoals we verderop zullen toelichten. Maar er zijn ook voordelen. Zo zijn de transactierisico’s vaak wat beperkter. Er kan bijvoorbeeld kopersbescherming zijn: een betaling wordt pas doorgesluisd naar de verkoper als je de bestelling binnen hebt.

Chinese inbreng

In China is mobiel betalen al volledig ingeburgerd en zowel in positieve als negatieve zin een voorbeeld voor de rest van de wereld. De bekendste speler is Alipay van Alibaba, maar de betaaldienst wordt rap naar de kroon gestoken door WeChat Pay. Dat is ook al China’s meest gebruikte chat-app. Vanuit de e-wallet kan met beide betaaldiensten haast overal worden betaald, zowel online als in fysieke winkels en onderling. Inmiddels loopt al meer dan de helft van alle betaaltransacties in China via zulke derde partijen, en dus niet meer met contant geld of per credit- of debetkaart.

©PXimport

WeChat Pay en Alipay hebben in eigen land heel wat concurrenten, waaronder Apple, Samsung, Huawei en Xiaomi, elk met een eigen ‘Pay’-variant. Veel van deze partijen maken de overstap naar Europa. Maar ook de van oorsprong Chinese betaaldiensten mag je hier niet uitvlakken. Ze zijn steeds vaker aanwezig; niet alleen om de stoet toeristen uit China tevreden te houden, maar ook omdat ze kansen zien, mede dankzij soepeler Europese regels.

Ook in Nederland kun je al op meerdere locaties afrekenen met WeChat Pay of Alipay. Zo kun je bijvoorbeeld sinds mei dit jaar op Schiphol betalen met WeChat Pay. Alipay wordt onder meer in De Bijenkorf in Amsterdam geaccepteerd en het is mogelijk entreekaartjes voor Het Nationale Park De Hoge Veluwe ermee af te rekenen. Wie naar China reist heeft trouwens niet altijd dezelfde luxe. Zo is het vaak nog lastig om een buitenlandse creditcard aan de digitale portemonnee van bijvoorbeeld WeChat Pay te koppelen. Maar wat niet is, kan nog komen!

AI is inmiddels doorgedrongen tot in bijna elk digitaal domein. Van vertaaltools en chatbots tot beeldmakers en medische toepassingen. Veel gebruikers vinden AI handig, efficiënt en zelfs creatief. Toch brengt deze evolutie ook minder zichtbare risico's met zich mee, op persoonlijk, maatschappelijk en ecologisch vlak.

AI is inmiddels doorgedrongen tot in bijna elk digitaal domein. Van vertaaltools en chatbots tot beeldmakers en medische toepassingen. Veel gebruikers vinden AI handig, efficiënt en zelfs creatief. Toch brengt deze evolutie ook minder zichtbare risico's met zich mee, op persoonlijk, maatschappelijk en ecologisch vlak.

In dit artikel bekijken we verschillende AI-risicozones. Wat is bijvoorbeeld de milieu-impact van AI? Hoe betrouwbaar zijn de antwoorden van chatbots? Wat als synthetische media (alles wat met AI wordt gemaakt) niet meer van echt te onderscheiden zijn? En hoe beïnvloeden AI-systemen onze economie, privacy en ons denkvermogen? De grens tussen mens en machine vervaagt.

Dit artikel is bedoeld voor wie voorbij de hype wil kijken en wil begrijpen wat er op het spel staat. Elk onderdeel behandelt een specifiek risico, met voorbeelden en toepassingen. Zo krijg je een goed beeld van de schaduwkanten van AI. Niet om de technologie af te wijzen, maar om er bewuster en verantwoordelijker mee om te gaan.

Ecologische voetafdruk

Hoewel AI vaak als iets immaterieels en 'in de cloud' wordt voorgesteld, is de milieu-impact allesbehalve onzichtbaar. De menselijke hersenen verbruiken continu ongeveer 20 watt, vergelijkbaar met een gloeilampje. Daarmee worden 86 miljard neuronen en duizenden synapsen per neuron gevoed.

Grote taalmodellen als GPT of Gemini vragen daarentegen enorm veel rekenkracht. De trainingsfase kan duizenden MWh vereisen en miljoenen liters water voor koeling, afhankelijk van het datacenter en de gebruikte hardware. Ook het gebruik (inferentie) is belastend: elke prompt/antwoord-interactie bij modellen uit deze klasse vraagt energie en koeling aan de serverzijde.

AI heeft dus een stevige ecologische voetafdruk. Tegelijk worden oplossingen ontwikkeld, zoals restwarmtehergebruik, luchtkoeling in plaats van waterkoeling, meer hernieuwbare energie en efficiëntere modellen. Denk aan compacte taalmodellen, zoals TinyML, quantisatietechnieken (kleinere getallen en minder geheugen) en lokaal draaiende AI's (edge AI).

©(c) Wikipedia, CC BY-SA

Hallucinaties

AI-chatbots doen de gebruiker graag een plezier. Daarbij zijn ze opvallend overtuigend, ook wanneer ze onzin produceren, oftewel wanneer ze hallucineren.

Hallucinaties kunnen ernstige gevolgen hebben, bijvoorbeeld wanneer juristen verwijzen naar niet-bestaande wetsartikelen of wanneer medische informatie klakkeloos wordt overgenomen. Controleer gevoelige informatie daarom altijd via meerdere bronnen. Doe dit zeker bij gevoelige of complexe thema's. Weet ook dat AI-modellen zich vaak verontschuldigen als je teruggeeft dat er een fout is gemaakt. Vervolgens herhalen ze zich doodleuk.

Hallucinaties zijn hardnekkiger bij fenomenen als data- en conceptdrift. Bij het eerste herkent het model je eigen input minder goed doordat de vorm afwijkt van de trainingsinput. Bij het tweede is de inputvorm hetzelfde gebleven, maar is de betekenis inmiddels veranderd. Meer weten over datadrift en conceptdrift.

Verder kan het model te veel details uit trainingsdata opnemen en zo irrelevante informatie meenemen (overfitting). Of omgekeerd: onvoldoende zinvolle data gebruiken (underfitting). Ook deze fenomenen kunnen het hallucineren versterken.

Bias en manipulatie

AI-modellen krijgen enorme datahoeveelheden van het internet als input. Deze zijn zelden neutraal, waardoor vooroordelen of een westers wereldbeeld in het leerproces sluipen. Dat zorgt voor vertekening of bias (vooringenomenheid). AI-modellen kunnen bijvoorbeeld vrouwen aan zorgberoepen linken en mannen aan leidinggevende functies, of etnische groepen benadelen bij risicobeoordelingen.

Bias is niet alleen maatschappelijk, maar ook technisch. Een model leert niet alleen wat er ín de data staat, maar ook hoe die data zijn verdeeld. Als een bepaalde bron oververtegenwoordigd is, of als een schrijfstijl vaker voorkomt, dan krijgt dat automatisch meer gewicht. De architectuur en trainingsmethode versterken die patronen. Daardoor kunnen antwoorden die objectief lijken toch subtiel een voorkeur bevatten.

Interessant is ook dat onderzoekers political compass-testvragen voorlegden aan grote AI-taalmodellen (LLM's). De conclusie: zowat alle LLM's situeren zich in het links-economische, sociaal-libertaire kwadrant. Besef dat ook deze testvragen een vooroordeel (kunnen) bevatten, wat aantoont hoe moeilijk het is bias correct te beoordelen.

Nog problematischer wordt het bij manipulatie, wanneer deze bias opzettelijk in het model zit. Denk aan AI-toepassingen in advertenties die inspelen op angsten of overtuigingen. Algoritmische sturing kan bovendien gemakkelijk tot gelijkgezinde groepen (echo chambers) en polarisering leiden.

Omdat AI-modellen zo complex zijn, is vaak onduidelijk hoe de output tot stand komt (de black box). Dit vergroot de transparantiebehoefte en verklaart waarom veel wetenschappers pleiten voor explainable AI, of LLM's en AI-algoritmen opensource willen maken.

Synthetische media

De term synthetische media verwijst naar beelden, audio of tekst die volledig of deels AI-gegenereerd zijn. Denk aan deepfakes, nagebootste stemmen of automatisch gegenereerde nieuwsartikelen. Zulke toepassingen lijken creatief en handig, je maakt bijvoorbeeld een marketingvideo zonder camera of acteurs, maar de keerzijde is zorgwekkend.

Deepfakes kunnen personen dingen laten zeggen die zo zijn uitgesproken. Andersom kunnen echte beelden als deepfake worden afgedaan, ook wel 'the liar's dividend' genoemd. Deepnudes (gefingeerde naaktbeelden) kunnen dan weer gebruikt worden voor wraakporno.

Deze technologieën maken ook nepnieuws: desinformatie waarbij feiten doelbewust worden verdraaid. Dit tast het vertrouwen in communicatie en bewijsvoering aan en doet steeds meer mensen geloven in de maakbaarheid van de realiteit. Wat echt is, hangt vooral af van hoe je deze zelf vormgeeft. Feit en fictie raken verstrengeld, waardoor we belanden bij concepten als alternate truth en postrealiteit. Daarin wegen perceptie, gevoel en overtuiging zwaarder dan feiten. Synthetische media vragen daarom niet alleen om kritische blik, maar mogelijk ook om watermerken en regulering.

Zelfbevlekking

AI-modellen gebruiken vrijwel alle beschikbare internetbronnen als trainingsmateriaal. Omdat generatieve AI zelf steeds meer online content produceert, gebruiken modellen ook hun eigen output opnieuw. Zo ontstaat een zichzelf versterkende kringloop waarbij AI zich voedt met AI-gegenereerde inhoud. Deze vorm van zelfbevlekking verhoogt het risico op kwaliteitsverlies in digitale content, ook wel slop of enshittification genoemd.

AI genereert output namelijk op basis van patronen, niet vanuit betekenis of intentie. Als deze patronen ook nog eens uit andere AI-bronnen komen, ontstaat een neerwaartse spiraal met nauwelijks nuancering en steeds herhaalde ideeën. Hierdoor verhoogt ook het risico op hallucinaties en bias en de mens raakt out-of-the-loop. Op termijn dreigt model collapse: AI-modellen worden minder intelligent naarmate ze vaker op eigen output trainen.

Sommigen spreken van een zombie-internet. Zo blijkt inmiddels al zeker vijf procent van de nieuwe Engelstalige Wikipedia-inhoud AI-gegenereerd te zijn. Bovendien nemen mensen typische AI-taal, met herkenbare woordkeuzes, steeds vaker over. Om deze dynamiek te doorbreken, moeten menselijke input en creativiteit centraal blijven staan in het AI-trainingsproces.

Auteursrecht

AI roept fundamentele vragen op rond auteursrecht. Modellen worden getraind op grote hoeveelheden tekst, beeld en audio zonder dat makers altijd toestemming hebben gegeven. Dit leidt tot discussies over schending van auteursrecht.

Er lopen inmiddels meerdere rechtszaken tegen AI-bedrijven. Het gaat onder meer om claims rond ongeoorloofd gebruik van beschermde werken voor training en ongewenste herhaling van fragmenten in AI-output. Bedrijven worden daardoor steeds bewuster van licenties, databescherming en toestemmingseisen.

De VS en Europa hanteren verschillende juridische kaders. In de VS wordt soms gesproken van 'fair use' bij transformatief gebruik, terwijl Europa zich baseert op strengere richtlijnen en opt-out-mechanismen via het TDM-AI-protocol.

AI-output roept ook andere auteursrechtelijke vragen op. Wie is bijvoorbeeld de auteur van een AI-tekening? Is dat de modelontwikkelaar, de gebruiker of niemand? AI kan ook onbedoeld tekst- of beeldfragmenten uit het trainingsmateriaal overnemen, met mogelijk plagiaat. Er bestaat dus een juridische grijze zone en er is behoefte aan duidelijke regelgeving, aangepast aan de AI-evoluties.

Privacy

AI kan verder een bedreiging voor onze privacy vormen. In China zie je dit scherp: gezichtsherkenning en camera's ondersteunen er een sociaal kredietsysteem. Burgers worden continu gevolgd. Wie een overtreding begaat, riskeert sancties.

Ook in het Westen ontstaan zorgwekkende trends. Het Amerikaanse bedrijf Clearview AI bijvoorbeeld bouwt een databank met miljarden gezichten, geplukt uit sociale media en websites, zonder toestemming van de betrokkenen. Beveiligingsbedrijven gebruiken deze beelden om burgers te identificeren, nagenoeg zonder controle.

Een bijkomend gevaar is dat je zelf te veel prijsgeeft. Steeds meer AI-tools gebruiken bijvoorbeeld Retrieval-Augmented Generation (RAG), waarbij je eigen of andere data kunt uploaden voor betere antwoorden. Maar wie garandeert dat deze informatie niet elders wordt opgeslagen of hergebruikt?

Daarnaast ondermijnt AI je informatievrijheid via filterbubbels. Algoritmen tonen vooral inhoud die aansluit bij eerdere voorkeuren, waardoor je blik vernauwt en confirmation bias toeneemt: je vertrouwt vooral informatie die je bestaande overtuiging bevestigt. Gecombineerd met micro-targeting, waarbij je gericht wordt beïnvloed met politieke of commerciële boodschappen, ontstaan risico's op manipulatie.

Geestelijke ontwikkeling

Steeds meer AI-tools nemen cognitieve taken over: ideeën bedenken, teksten samenvatten of wiskundeproblemen oplossen. Dit is handig, maar geeft ook risico's. Als je brein weinig wordt uitgedaagd, komt je mentale ontwikkeling in het gedrang.

Vooral jongeren (digital natives) zijn kwetsbaar. Schoolopdrachten worden sneller aan AI-bots uitbesteed dan zelf uitgewerkt. Daardoor oefenen ze minder op formulering, redenering en foutcorrectie, wat juist belangrijk is voor de intellectuele groei.

Dit daagt ook het onderwijs uit, bijvoorbeeld wat betreft lesmethodes. Mogelijk biedt een aanpak als flip the classroom enig soelaas: leerlingen bereiden thuis (met hulp van AI) de leerstof voor en in de klas worden samen oefeningen gemaakt en besproken.

Bovendien zijn AI-antwoorden vaak vlot geschreven, maar missen ze nuance of tegenstrijdige ideeën. Wie zijn denkproces voortdurend daaraan spiegelt, loopt het risico op vervlakking van mening en expressie.

AI-bots creëren ook onrealistische sociale verwachtingen. Ze zijn vaak opvallend geduldig en meegaand, wat mensen minder sociaal vaardig kan maken. Sommigen raken meer sociaal geïsoleerd of ontwikkelen parasociale relaties met bots als Replika en CharacterAI.

Politiek en economie

AI dreigt ook de politiek-economische verhoudingen grondig te herschikken. Waar staten traditioneel economische groei sturen via beleidsinstrumenten (Keynesiaans model), nemen Big Tech-giganten het steeds meer over. Overheden worden afhankelijker van deze bedrijven, wat machtsasymmetrie versterkt. Er zijn al duidelijke tekenen van deregulatie: regels worden versoepeld om innovatie aan te trekken.

Ook op microniveau is de impact zichtbaar. Ontwikkelingen (zoals agentic AI) kunnen de economie en de productiviteit stimuleren en er ontstaan ook nieuwe functies, zoals prompt engineers, AI-ethici en data-curatoren. Maar helaas gaat het voornamelijk om laagbetaalde ghost workers die AI-modellen helpen trainen. Daarnaast veranderen veel jobs inhoudelijk, zoals in administratie, marketing, financiën en juridische diensten. Andere functies zullen ongetwijfeld verdwijnen. Het is dan ook niet verwonderlijk dat bijvoorbeeld vertalers, copywriters, klantenservicemedewerkers, boekhoudassistenten en junior programmeurs zich ernstig zorgen maken.

AI zal daarnaast ongetwijfeld ook de internationale machtsverhoudingen beïnvloeden. Geopolitieke spelers als de VS en China dreigen met hun AI-overmacht nog dominanter te worden, ten koste van andere (supra)nationale entiteiten. Is Europa hier een goed voorbeeld van?

Veiligheid

Vooralsnog kwamen vooral risico's aan bod die niet per se bedoeld of gewild zijn, maar er zijn ook partijen die bewust de destructieve kracht van AI inzetten. Zo worden cyberaanvallen steeds geavanceerder. Aanvallers gebruiken zelflerende algoritmen om netwerken te exploiteren. Er bestaan AI-tools die phishingmails opstellen, perfect afgestemd op het slachtofferprofiel.

Ook maatschappelijke structuren staan onder druk. Een AI die (via sociale media) nepnieuws verspreidt over bijvoorbeeld verkiezingen, kan wijdverspreide onrust veroorzaken. Door hun schaal en snelheid kunnen AI-systemen hele informatienetwerken ontregelen, zonder aanwijsbare dader.

Daarnaast loert het gevaar van verkeerde afstemming (misalignment): een AI die geen kwaad wil, maar schade aanricht omdat het doel fout werd geformuleerd. Denk aan een AI die waterverbruik wil beperken en daarom irrigatiesystemen stillegt.

Militaire toepassingen zijn er uiteraard ook. Autonome drones en zelflerende wapensystemen worden volop ontwikkeld. Grote spelers zijn bijvoorbeeld het Amerikaanse Anduril (AI-drones)en Palantir (militaire AI-software). Tekenend is dat een oprichter een ultranationalistisch manifest publiceerde waarin hij stelt dat de VS absoluut de AI-oorlog moet winnen.

Cyborgisering

Misschien wel het grootste gevaar van AI dringt langzaam en ongemerkt ons leven binnen: cyborgisering. Dit is het vervagen van de grens tussen mens en de machine. Denk aan avatars die levensecht reageren, digitale dubbelgangers van echte personen of AI-influencers met miljoenen volgers. Daardoor wordt het steeds moeilijker om te onderscheiden waar de mens stopt en de machine begint.

Nieuwe categorieën digitale wezens duiken op, zoals virtuele klantenadviseurs, AI-therapeuten en synthetische gezelschapsdieren. Een Spaanse vrouw trouwde zelfs met een AI-hologram.

Op termijn ontstaat er een samenleving waarin mensen voortdurend zijn verbonden met AI, via brillen, lenzen, implantaten of herseninterfaces (denk aan Neuralink van Elon Musk: AI-in-the-human). Technieken als de Turingtest of Winograd-challenge volstaan al lang niet meer om mens van machine te onderscheiden. Daardoor komen autonomie en authenticiteit steeds meer onder druk te staan.

Cyborgisering roept fundamentele vragen op. In hoeverre blijven we menselijk? Wellicht is niet iedereen een transhumanist zoals Ray Kurzweil, die reikhalzend uitkijkt naar de singulariteit: het moment waarop AI slimmer wordt dan de mens.

Black Friday staat weer voor de deur en dat betekent dat je overspoeld wordt met aanbiedingen. Maar let goed op voordat je op de bestelknop drukt: uit onderzoek van de Autoriteit Consument & Markt (ACM) blijkt dat veel van deze 'megadeals' in werkelijkheid misleidend zijn. Driekwart van de onderzochte winkels houdt zich niet aan de regels.

De toezichthouder nam 24 grote webshops en fysieke winkels onder de loep. De conclusie is schokkend: maar liefst 18 van de 24 winkels gaan de fout in met hun kortingsacties.

Sjoemelen met de 'van-prijs'

De grootste valkuil voor consumenten zit hem in de zogenoemde 'van-prijs'. Wettelijk is vastgelegd dat de doorgestreepte prijs (waar de korting vanaf gaat) de laagste prijs moet zijn die de winkel in de afgelopen 30 dagen heeft gerekend.

In de praktijk lappen veel winkeliers deze regel aan hun laars. Ze baseren de korting bijvoorbeeld op de (vaak veel hogere) adviesprijs, of een oude prijs van maanden geleden. Hierdoor lijkt het alsof je een enorme korting pakt, terwijl je in werkelijkheid soms nauwelijks goedkoper – of zelfs duurder – uit bent.

Volgens Fleur Severijns van de ACM is dit niet alleen oneerlijk tegenover de consument, maar ook tegenover concurrenten die wél netjes de regels volgen. De toezichthouder heeft de overtredende winkels aangeschreven. Vorig jaar kregen ketens als Leen Bakker en Jysk al boetes van boven de een ton voor dit soort praktijken; dat risico lopen de huidige overtreders nu ook.

Ook Bol, Amazon en Wehkamp genoemd

De ACM maakt de namen van de 18 winkels nog niet bekend, omdat zij nog bezwaar mogen maken. De Consumentenbond deed echter eigen onderzoek en noemt man en paard. Volgens de bond gaan onder andere Amazon, Wehkamp en Bol de mist in:

Waarom trappen we erin?

Winkeliers worden steeds creatiever in het verhullen van de werkelijke prijshistorie. Niels Holtrop, universitair docent Marketing, legt aan de NOS uit dat dit een bewust psychologisch spel is. Omdat aanbiedingen vaak tijdelijk zijn, ontstaat er bij consumenten de angst om de deal te missen (Fear Of Missing Out).

Doordat het voor de ACM onmogelijk is om elke (kleine) webshop te controleren, nemen veel winkeliers de gok. "Prijsconcurrentie is een krachtig wapen; klanten zijn er enorm gevoelig voor," aldus Holtrop.

Wat kun je doen?

Controleer zelf of de prijzen van producten niet stiekem zijn verhoord door gebruik te maken van de prijshistorie. Op vergelijkingssites kun je bijvoorbeeld zien wat het prijsverloop van een bepaald product is geweest gedurende een jaar.

Op Kieskeurig.nl kun je bijvoorbeeld de prijsdalers bekijken, hier vind je producten die de afgelopen periode sterk in prijs zijn gedaald.