Waarom beleggers AI‑aandelenadvies nog steeds niet volledig vertrouwen

De adoptie van kunstmatige intelligentie (AI) blijft versnellen met een “historische snelheid”. Terwijl de technologie zich blijft verbeteren en bereikt meer mensen dan ooit, wordt het nu stilletjes een onderdeel van de toolkit van particuliere beleggers.

Van het screenen van aandelen tot het samenvatten van winstrapporten, het creëren van handelsideeën, het analyseren van portefeuilles en het uitvoeren van transacties, AI wordt snel een integraal onderdeel van beleggen.

Maar ondanks indrukwekkende vooruitgangen in generatieve AI en machine learning blijft er terughoudendheid onder beleggers om AI te vertrouwen voor daadwerkelijke koop‑ en verkoopbeslissingen. Beleggers vinden het prima om een AI‑model te vragen een risico te signaleren of een balans toe te lichten, maar minder zijn bereid hetzelfde model te vertrouwen wanneer echt geld op het spel staat.

Dit toont aan dat vertrouwen achterblijft bij de mogelijkheden, waarbij beleggers zich zorgen maken over hallucinaties, algoritmische vooringenomenheid, datakwaliteit, cyberbeveiliging en het onvermogen van AI om volledig rekening te houden met onvoorspelbare macro‑economische of geopolitieke gebeurtenissen.

Naarmate de industrie en regelgevers uitwerken hoe verantwoordelijkheid eruitziet, wenden de meeste beleggers AI aan als een hulpmiddel om hun besluitvorming te ondersteunen in plaats van een vervanging voor menselijk oordeel. De vraag die blijft: zullen particuliere beleggers AI genoeg vertrouwen om het hun portefeuillestrategieën te laten beïnvloeden?

AI hervormt het beleggingshandboek

AI beleeft een bloeiende markt, waarbij de technologie naar verwachting de komende decennia aanzienlijke economische groei zal stimuleren. Vergeleken met spoorwegen, elektriciteit en het internet belooft de transformerende technologie alles te veranderen, van alledaagse internetzoekopdrachten tot diepgaande industriële werkstromen, complexe productie en geneesmiddelenonderzoek.

De snelle vooruitgang van AI beïnvloedt ook de financiële markten. Tegenwoordig gebruiken financiële instellingen, makelaars, hedgefondsen en fintech‑bedrijven AI op hun platforms voor een breed scala aan taken.

Deze entiteiten gebruiken AI voor sentimentanalyse, risicomodellering, fraudedetectie, kwantitatieve handel, portefeuille‑optimalisatie, gepersonaliseerde beleggingsaanbevelingen en klantenondersteuning.

Generatieve AI heeft deze mogelijkheden verder uitgebreid en biedt aanzienlijke voordelen voor de gewone belegger. Het stelt beleggers in staat om complexe financiële informatie op te vragen met natuurlijke taal, waardoor de drempel voor geavanceerd marktonderzoek wordt verlaagd.

Daarbij komt de mogelijkheid van AI om enorme hoeveelheden gegevens continu te analyseren en dat veel sneller dan een menselijke analist, die er dagen over zou kunnen doen.

Tijdens het analyseren van grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data, houdt de technologie duizenden activa gelijktijdig in de gaten en identificeert verborgen patronen. Het automatiseert ook repetitieve onderzoekstaken en reageert bijna onmiddellijk op nieuwe informatie.

Als machine wordt AI niet gedreven door angst of hebzucht; in plaats daarvan past het consistente methodologieën toe die emotionele vooroordelen zoals overmoed, verliesaversie en kuddegedrag, die menselijke besluitvorming vertekenen, verminderen.

Al deze mogelijkheden maken beleggingsonderzoek efficiënter en toegankelijker, vooral voor particuliere beleggers die voorheen niet beschikten over analytische tools van institutioneel niveau.

Bovenop dit alles is AI gebleken beter te presteren dan mensen bij het kiezen van aandelen, waarbij het “93% van de managers over een periode van 30 jaar met gemiddeld 600% verslaat”.

AI is echter niet onfeilbaar. Er zijn aanzienlijke beperkingen aan deze technologie, waaronder het feit dat de meeste geavanceerde AI‑systemen functioneren als black boxes, wat betekent dat er geen manier is om te weten hoe ze hun aanbevelingen genereren.

De technologie is ook alleen zo goed als de data waarop ze is getraind. Als gevolg hiervan kunnen AI‑modellen niet alleen onnauwkeurige, maar zelfs verzonnen informatie produceren.

Het hallucinatieprobleem bij AI is goed gedocumenteerd. Het geeft niet alleen onjuiste antwoorden, maar levert ze ook met vertrouwen, waardoor ze moeilijker te detecteren zijn.

“Hallucinaties zijn plausibele maar valse uitspraken die door taalmodellen worden gegenereerd. Ze kunnen op verrassende manieren verschijnen, zelfs bij ogenschijnlijk eenvoudige vragen,” uitgelegd OpenAI in zijn blog getiteld ‘Why language models hallucinate.’ “Bijvoorbeeld, toen we een veelgebruikte chatbot vroegen naar de titel van de PhD‑dissertatie van Adam Tauman Kalai (een auteur van dit artikel), gaf hij vol vertrouwen drie verschillende antwoorden — geen van hen correct. Toen we naar zijn verjaardag vroegen, gaf hij drie verschillende data, eveneens allemaal onjuist.”

Dat is nog niet alles. AI‑modellen hebben ook moeite tijdens ongekende marktevenementen omdat ze leren van historische patronen in plaats van echt begrip te hebben van zich ontwikkelende economische omstandigheden.

Bovendien, als de meeste beleggers dezelfde AI‑modellen gaan gebruiken, leidt dat alleen tot overvolle transacties, waardoor de volatiliteit toeneemt in plaats van afneemt. Al deze zorgen hebben geleid tot een behoefte aan meer transparantie en menselijk toezicht bij AI‑ondersteund beleggen.

Bewijs suggereert dat de adoptie van de technologie ongelijkmatig blijft, waarbij vertrouwen en waargenomen risico vaak door onderzoekers worden geïdentificeerd als belangrijke barrières.

Vertrouwen in AI‑advies blijft een werk in uitvoering

AI behoort tot de weinige technologieën die extreem snel mainstream werden. Een uitstekend voorbeeld hiervan is OpenAI’s ChatGPT, dat in slechts vijf dagen zijn eerste 1 miljoen gebruikers bereikte en vervolgens binnen twee maanden 100 miljoen gebruikers haalde. Recentelijk, ChatGPT overschreed de 1 miljard wereldwijde maandelijks actieve app‑gebruikers mijlpaal, ongeveer drie jaar na de lancering, en werd daarmee de snelste app ooit die dit bereikte.

Hoewel deze gegevens een bredere AI‑gebruik laten zien, suggereert bewijs dat beleggers zich ook comfortabel voelen bij het gebruik van AI voor beleggingsgerelateerde taken.

Een groeiend aantal particuliere beleggers gebruikt nu de technologie om aandelen te onderzoeken, financiële rapporten samen te vatten, onbekende financiële jargon te interpreteren, kansen te screenen en sneller inzicht te krijgen in het laatste nieuws.

Een onderzoek van Investing.com onder 938 Amerikaanse particuliere beleggers toonde aan dat bijna twee derde (62%) al AI‑tools gebruiken om weloverwogen beleggingsbeslissingen te nemen.

Onder deze groep gebruikt 23,6% AI‑tools regelmatig en 27,4% af en toe. Slechts 11,5% heeft ze een of twee keer geprobeerd. Opmerkelijk is dat 21% van de respondenten aangaf AI nog niet te hebben gebruikt maar het overweegt, terwijl 16,6% geen plannen heeft om AI‑tools voor beleggen te gebruiken.

“Er kan worden betoogd dat er slechts een handvol sectoren zijn waarin AI zich even snel als in de financiële sector als disruptief heeft bewezen,” zei Thomas Monteiro, senior analist bij Investing.com. “Dit is nog duidelijker voor particuliere beleggers, waar bedrijven nu toegang kunnen bieden tot alle soorten financiële tools tegen een fractie van de kosten van een paar jaar geleden. Naarmate deze modellen evolueren en steeds relevanter worden, zal het gebruik waarschijnlijk blijven groeien — zelfs onder degenen die al met een soort AI‑beleggingsassistent omgaan.”

Een HSBC Ipsos‑onderzoek van bijna 10.000 vermogende en high‑net‑worth (HNWI) beleggers in 10 markten toonde ook aan dat financiën en beleggen de meest voorkomende toepassingen van AI waren onder welgestelde individuen, zelfs meer dan carrière of persoonlijke ontwikkeling.

Belangrijk is dat Generatie Z en Millennials AI het snelst adopteren. Deze jongere cohorten gebruiken AI om risico’s te signaleren, onderzoek te versnellen of een “tweede mening” te krijgen voordat ze met een menselijke adviseur spreken.

Dat gezegd hebbende, voelen beleggers zich aanzienlijk minder comfortabel bij het toestaan dat AI hun portefeuilles beheert of transacties autonoom uitvoert. Zorgen over de kwaliteit van de respons en gegevensprivacy zijn de grootste barrières voor bredere adoptie.

Volgens het onderzoek van Investing.com maken onder AI‑gebruikers 38,9% zich zorgen over onjuiste of misleidende aanbevelingen, en 24,2% maakt zich zorgen over “herding”, waarbij talrijke beleggers dezelfde AI‑gegenereerde signalen gebruiken.

Een op het VK gerichte Good Money Guide‑enquête vond een vergelijkbaar patroon: bijna zeven op de tien beleggers hadden een AI‑platform gebruikt, maar slechts 18,8% zei dat ze tools zoals ChatGPT of Claude zouden vertrouwen voor financieel advies, vergeleken met 60,2% die gevestigde financiële websites vertrouwden.

De behoefte aan professioneel advies blijft bestaan in alle leeftijdsgroepen, met een hybride aanpak als het ideale toekomstige besluitvormingsmodel.

“Klanten gebruiken AI steeds vaker om hun opties te verkennen, maar als het gaat om beleggingsbeslissingen, hechten ze waarde aan oordeel, context en verantwoordelijkheid van een vertrouwde vermogensadviseur.”

– Barry O’Byrne, CEO van International Wealth & Premier Banking bij HSBC

Onderzoek toont aan dat vertrouwen belangrijker is dan technologie

Een nieuwe studie getiteld “Mind over machine: A bibliometric journey into investor perceptions of AI in stock markets¹” biedt een uitgebreid overzicht van academisch onderzoek naar hoe beleggers AI in de financiële markten waarnemen.

De literatuur onderzoekt ook antropomorfisme, waarbij AI zo wordt ontworpen dat het menselijker lijkt, als een factor die mogelijk het vertrouwen van beleggers kan beïnvloeden, hoewel dit voorlopig een zich ontwikkelend onderzoeksgebied blijft.

Interessant genoeg onderzochten ze in hun eerdere onderzoek getiteld “Hey AI, should I buy this stock?” – Trust, technology, and the rise of the young investor, gepubliceerd in december 2025, hoe jonge beleggers omgaan met AI‑aangedreven beleggingsinstrumenten.

Ze ontdekten dat millennials en Generatie Z steeds meer vertrouwen op intelligente systemen zoals robo‑adviseurs, aandelen‑screeners en chatbots bij het nemen van beleggingsbeslissingen. Onder deze jonge beleggers is vertrouwen de sleutel die bepaalt of ze AI‑tools adopteren en blijven gebruiken. Bovendien willen ze dat AI‑systemen de redenering achter aandelenaanbevelingen uitleggen, omdat ze ook geven om ethiek, eerlijkheid en verantwoordelijkheid.

De nieuwste studie breidt deze bevindingen uit en betoogt dat het opbouwen van vertrouwen via transparantie en verklaarbaarheid net zo belangrijk is als het verbeteren van de technische prestaties van AI.

Hiervoor testten de onderzoekers geen nieuw AI‑model; in plaats daarvan voerden ze een bibliometrische analyse uit van meer dan 700 Engelstalige, peer‑reviewed publicaties uit de Scopus‑database, over de periode 1993 tot 2025.

Met behulp van het PRISMA‑screeningskader en het Bibliometrix‑pakket in R, brengt de studie de evolutie van onderzoek naar AI‑adoptie in aandelenbeleggingen in kaart over de afgelopen tweeëndertig jaar.

De review vond dat de literatuur snel is gegroeid parallel aan de vooruitgang in machine learning, deep learning en robo‑adviesdiensten, waarbij vier dominante onderzoeksthema’s werden geïdentificeerd: technische optimalisatie van AI‑modellen, ethische en governance‑kwesties, gedragspsychologie en beleggersvertrouwen, en praktische toepassingen in financiële diensten.

Wat technische prestaties betreft, heeft AI aanzienlijk verbeterd op het gebied van voorspellingen, risicobeheer en portefeuille‑optimalisatie. Maar hoewel AI aanzienlijke voordelen biedt op het gebied van efficiëntie, automatisering en personalisatie, leidt dit niet automatisch tot adoptie.

Beleggers blijven sceptisch, en volgens de studie komt dit grotendeels voort uit waargenomen risico’s in plaats van alleen technische tekortkomingen.

“Waargenomen risico blijft een blijvende tegenkracht,” zeiden de auteurs. Vertrouwen is nog een belangrijke hindernis die bredere adoptie onder beleggers verhindert.

Andere zorgen draaien om ondoorzichtigheid, eerlijkheid, algoritmische vooringenomenheid, privacykwesties, regelgevende onzekerheid, verantwoordelijkheid en de “black‑box”-aard van veel AI‑modellen, die de beoordeling van de bruikbaarheid van de technologie door beleggers verzwakken en hun bereidheid om erop te vertrouwen voor beleggingsbeslissingen verminderen.

In dit opzicht zijn “vertrouwen en waargenomen risico geen perifere zorgen, maar centrale interpretatiemechanismen die verklaren waarom technische capaciteit alleen onvoldoende is voor blijvende gebruikersacceptatie in AI‑gedreven aandelenmarkten,” stelde de studie.

Het wijst op de adoptie van robo‑adviseurs, die minder door efficiëntie wordt bepaald dan door een evenwicht tussen vertrouwen en waargenomen risico. Hier bevorderen mensachtige vormgeving en vertrouwen de acceptatie, terwijl interactieproblemen en lage bekendheid de adoptie belemmeren.

“De adoptie door beleggers wordt niet alleen gevormd door technische efficiëntie, maar door de wisselwerking tussen waargenomen risico, AI‑ontwerpeigenschappen… en vertrouwen,” merkte de studie op. “Deze synthese komt overeen met recent empirisch bewijs dat aantoont dat de betrokkenheid van jonge beleggers bij AI‑gedreven aandelenadviesinstrumenten voornamelijk wordt gestuurd door vertrouwensvormingsmechanismen die geworteld zijn in transparantie, personalisatie en waargenomen eerlijkheid, in plaats van alleen algoritmische prestaties.”

De review benadrukt ook dat psychologische factoren een cruciale rol spelen bij adoptiebeslissingen.

Beleggers zijn eerder geneigd AI te accepteren wanneer systemen begrijpelijke verklaringen bieden, betrouwbaarheid over tijd aantonen en betekenisvol menselijk toezicht mogelijk maken.

Eerdere studies hebben ook een spanning in de mens‑AI‑interactie onthuld die kan worden aangepakt met sociale of mensachtige ontwerpelementen, die voor sommige beleggers de onzekerheid kunnen verminderen, maar voor anderen gedragsbiases kunnen vergroten.

Conversatie‑robo‑adviseur‑interfaces die sociale signalen integreren, kunnen bijvoorbeeld het affectieve vertrouwen vergroten, waardoor de acceptatie van aanbevelingen onder beleggers stijgt, zelfs wanneer de aanbeveling niet overeenkomt met hun werkelijke risicoprofiel.

Volgens de studie mag AI niet worden geanalyseerd als “alleen technologie”, omdat zelfs eigenschappen die ogenschijnlijk technisch zijn, zoals eerlijkheid en verklaarbaarheid, gedeeltelijk worden gevormd door het bredere sociotechnische systeem, zoals instellingen, regels en governance‑regelingen, waarin de AI is ingebed en naar verwachting functioneert.

Recente onderzoeken naar AI‑governance tonen verder aan dat het vertrouwen van beleggers in algoritmische systemen wordt beïnvloed door ethische waarborgen, institutionele geloofwaardigheid en waargenomen verantwoordingsstructuren.

Dit benadrukt het punt dat “vertrouwen voortkomt uit sociotechnische afstemming in plaats van technische optimalisatie op zichzelf”.

Over het geheel genomen concludeert de studie dat toekomstige vooruitgang niet alleen afhankelijk is van het verbeteren van voorspellende nauwkeurigheid, maar ook van het ontwerpen van AI‑systemen die transparant, verklaarbaar en afgestemd zijn op de verwachtingen van beleggers met betrekking tot verantwoordelijkheid en controle.

Voor AI‑beleggingsinstrumenten betekent dit dat ze een beslissende tweede fase ingaan, waarin het concurrentievoordeel niet alleen bestaat uit het genereren van betere marktsignalen, maar uit het maken van analyses die betrouwbaar genoeg zijn voor beleggers om op te handelen.

Interactive Brokers

In de financiële sector, Interactive Brokers (IBKR ) valt op doordat het verder gaat dan conventionele makelaarsfunctionaliteit naar AI‑ondersteunde beleggingsworkflows.

De geautomatiseerde wereldwijde elektronische broker bewaard en verzorgt accounts voor ETF’s, hedge‑ en beleggingsfondsen, geregistreerde beleggingsadviseurs, propriëtaire handelsgroepen en individuele beleggers. Het bedrijf verwerkt transacties in ETF’s, aandelen, opties, futures, forex, obligaties, edelmetalen, beleggingsfondsen en futurescontracten op meer dan 170 beurzen wereldwijd.

Klanten kunnen ook via het platform bepaalde cryptocurrencies verhandelen via derde‑partijproviders.

De handelsplatformen van Interactive Brokers omvatten IBKR Desktop, IBKR Mobile, IBKR Trader Workstation, IBKR Client Portal en andere, terwijl de belangrijkste productaanbiedingen IBKR Lite, IBKR Pro en IBKR Universal Account omvatten.

Wat AI‑gebruik betreft, positioneert de broker het niet als een autonome portefeuille‑manager; in plaats daarvan heeft het AI geïntegreerd in haar producten en handelsplatformen, waardoor gebruikers portefeuilles kunnen analyseren, effecten kunnen onderzoeken, risico kunnen monitoren en handelsinstructies kunnen genereren. Echter, elke transactie moet expliciet door de klant worden beoordeeld en goedgekeurd voordat deze wordt uitgevoerd.

IBKR heeft onlangs haar AI‑mogelijkheden uitgebreid voorbij de oorspronkelijke Claude‑integratie om ChatGPT en Grok op te nemen en het scala aan producten waarvoor AI instructies kan genereren, vergroot.

Het bedrijf heeft ook “tools geïntroduceerd die AI gebruiken om onderzoek te stroomlijnen en relaties tussen trends, bedrijven en effecten te visualiseren om onze cliënten bruikbare beleggingsideeën te geven,” merkte Nancy Stuebe, Director of Investor Relations, tijdens de Q1‑2026‑resultatencall van het bedrijf.

Ze merkte ook verbeteringen op in de AI‑aangedreven chatbot, die zowel de “nauwkeurigheid als de dekking” vergroot, waardoor onze vertegenwoordigers zich kunnen richten op complexere kwesties. We passen AI ook toe om processen verder te automatiseren in gebieden zoals onboarding, compliance en andere operaties. Het uitbreiden van het gebruik van AI blijft een prioriteit binnen het bedrijf, zowel om de klantbeleving te verbeteren als de interne efficiëntie te verhogen,” voegde Stuebe toe.

Met een marktkapitalisatie van $158,6 miljard, wordt IBKR verhandeld tegen $94,18, een stijging van 45,48% YTD en 57% over het afgelopen jaar, en heeft onlangs een nieuw all‑time high (ATH) van $97,84 bereikt, meer dan 653% gestegen sinds 2022. Het heeft een EPS (TTM) van 2,34 en een P/E (TTM) van 39,98, met een dividendrendement van 0,37%.

Voor Q1 2026 rapporteerde het bedrijf een verwaterde EPS van $0,59 en $0,60 op aangepaste basis, respectievelijk een stijging ten opzichte van $0,48 en $0,47 een jaar geleden, met een netto‑omzet van $1,67 miljard ($1,68 miljard op aangepaste basis).

De commissie‑omzet steeg met 19% naar $613 miljoen, gedreven door hogere handelsvolumes van klanten, die met 25% toenamen voor aandelen, 20% voor futures en 16% voor opties. Het netto‑rentebaten steeg met 17% naar $904 miljoen, veroorzaakt door hogere gemiddelde klantkredietsaldos en margin‑leningen, terwijl andere vergoedingen en diensten met 10% groeiden tot $86 miljoen.

De kosten voor uitvoering, clearing en distributie daalden met 12% naar $106 miljoen, door lagere reguleringskosten. Recentelijk heeft de SEC ook de pattern‑day‑trader‑regel afgeschaft, maar CEO Milan Galik verwacht dat dit de toegang voor particuliere beleggers zal “verbreden, de handelsfrequentie en betrokkenheid zal verhogen, en tevens de liquiditeit op de markten zal verbeteren.”

De inkomsten van het bedrijf vóór belastingen bedroegen $1,29 miljard, en de winstmarge vóór belastingen was 77% in Q1, zowel gerapporteerd als aangepast.

Gedurende deze periode steeg het aantal klantaccounts van IBKR met 31% tot 4,75 miljoen, terwijl het klantvermogen met 38% steeg tot $789,4 miljard. Zowel klantkredieten als margin‑leningen namen elk met 35% toe, tot $168,8 miljard respectievelijk $86 miljard.

Interactive Brokers Group rapporteerde $21,3 miljard aan totaal eigen vermogen. Het kondigde ook een verhoging aan van de kwartaaldividend van $0,08 per aandeel naar $0,0875 per aandeel.

Conclusie

Aangedreven door doorbraken in grote taalmodellen (LLM’s) en versnelde computing, verandert AI volledig de manier waarop beleggers activa onderzoeken, hun portefeuilles monitoren en transacties uitvoeren.

Het vermogen van de technologie om informatie snel te verwerken, patronen te detecteren en analytische efficiëntie te verbeteren, heeft het tot een waardevol instrument gemaakt voor zowel institutionele als particuliere beleggers. Maar vertrouwen in AI‑gegenereerd beleggingsadvies blijft ontbreken, aangezien beleggers transparantie, verantwoordelijkheid, datakwaliteit en menselijk oordeel boven volledig autonome besluitvorming stellen.

Het is onwaarschijnlijk dat AI mensen volledig zal vervangen in beleggen; in plaats daarvan zal de toekomst een hybride model omvatten waarin AI fungeert als analist en mensen als besluitvormers.

Klik hier om alles te leren over investeren in kunstmatige intelligentie.

Referenties

1. Phan, T. A., Tran, H. P., Ninh, T. T. & Nguyen, H. K. Mind over machine: A bibliometric journey into investor perceptions of AI in stock markets. Strategic Business Research, 100115 (2026). https://doi.org/10.1016/j.sbr.2026.100115