Wat is Lindy?

Wat is het Lindy-effect?

Het Lindy-effect is eigenlijk een simpel idee: hoe langer iets al bestaat, hoe groter de kans dat het ook de komende tijd blijft bestaan. Stel je voor: een restaurant dat al dertig jaar open is, heeft waarschijnlijk een grotere kans om er over tien jaar nóg te zijn dan een tent die vorige maand opende. Datzelfde principe wordt steeds vaker toegepast op AI-tools en platforms.

In de AI-wereld betekent Lindy dat tools die al een paar jaar meedraaien — en ondertussen updates, verbeteringen en een trouwe gebruikersbasis hebben opgebouwd — waarschijnlijk niet zomaar verdwijnen. Ze hebben zich bewezen, hebben een ecosysteem om zich heen gebouwd, en bedrijven investeren erin. Nieuwe AI-tools daarentegen? Die moeten nog bewijzen dat ze blijven plakken.

Hoe werkt dit in de praktijk?

Denk aan de manier waarop bedrijven kiezen in welke AI-tools ze investeren. Als jij als ondernemer moet beslissen of je een nieuwe chatbot-dienst inzet voor klantenservice, kijk je niet alleen naar features. Je vraagt je ook af: bestaat dit over een jaar nog? Krijg ik updates? Is er een community die me kan helpen?

AI-tools die al een tijdje meegaan — pakweg twee, drie jaar — hebben vaak:

• Een stabiele API waar ontwikkelaars op kunnen bouwen

• Regelmatige updates en doorontwikkeling

• Documentatie, tutorials, een actieve community

• Betalende klanten en dus een verdienmodel

Dat geeft vertrouwen. Het Lindy-effect zegt niet dat oude tools per se beter zijn, maar wel dat ze bewezen hebben dat ze kunnen overleven in een markt vol concurrentie en snelle verandering.

Waarom is dit relevant voor jou?

De AI-markt is enorm druk. Elke week verschijnen nieuwe tools, nieuwe startups, nieuwe 'game-changers'. Maar veel daarvan verdwijnen ook weer snel — geen gebruikers, geen inkomsten, geen doorontwikkeling. Als je als bedrijf, freelancer of professional wilt investeren in AI (tijd, geld, training), dan wil je niet dat je tool over zes maanden offline gaat.

Het Lindy-idee helpt je een pragmatische keuze maken: kies voor tools die al een tijdje standhouden, die updates krijgen, die documentatie hebben. Dat betekent niet dat je nooit iets nieuws moet proberen — innovatie komt juist van experimenten. Maar voor je core-processen (klantcontact, data-analyse, contentcreatie) wil je betrouwbaarheid.

Waar kom je het tegen?

Je ziet het Lindy-principe vooral in discussies over welke AI-platforms 'veilig' zijn om op te bouwen. Tools die al een paar jaar meedraaien en actief door grote groepen gebruikt worden, zijn bijvoorbeeld OpenAI's API (ChatGPT-achtige modellen), Anthropic's Claude, Google's Gemini, en Microsoft's Azure AI-diensten. Ook open-source frameworks zoals Hugging Face en LangChain worden vaak genoemd — ze bestaan al een tijd, hebben een community, en krijgen updates.

Daarentegen zie je tientallen nieuwe 'AI wrappers' en startups verschijnen die beloven dat ze beter, sneller of goedkoper zijn — maar waarvan onduidelijk is of ze over een jaar nog bestaan. Daar is het Lindy-effect een rode vlag: als iets gloednieuw is, is de kans groter dat het weer verdwijnt.

Het idee komt oorspronkelijk uit de financiële wereld en werd populair gemaakt door schrijver Nassim Nicholas Taleb in zijn boek Antifragile. In tech- en AI-kringen wordt het steeds vaker gebruikt als vuistregel bij het kiezen van tools.

Wat kun je ermee?

Als je een AI-tool overweegt voor je bedrijf of werk, stel jezelf de Lindy-vraag: hoe lang bestaat dit al? Heeft het een track record? Zijn er updates geweest? Is er een community, documentatie, ondersteuning? Dat betekent niet dat je nooit experimenteert met nieuwe dingen, maar het helpt je wel om risico's in te schatten.

Voor je dagelijkse werk: kies beproefde tools voor cruciale processen, en reserveer experimenteerruimte voor nieuwe dingen. Zo bouw je op een stabiele basis, maar mis je innovatie niet.