AI-geletterdheid in de praktijk - De basis voor verantwoord en slim werken met AI

Als ICT-opleider zijn wij continu op zoek naar nieuwe uitdagingen in de markt van trainingen en opleidingen. We kregen steeds vaker de vraag om, naast AI-opleidingen, ook trainingen te verzorgen over het verantwoord inzetten van AI-oplossingen binnen organisaties. Omdat de druk vanuit de EU steeds groter wordt, schieten AI-geletterdheidsopleidingen als paddenstoelen uit de grond. Zo zijn op social media zoals LinkedIn legio ‘gratis’ trainingen te vinden die je zogenaamd AI-geletterd maken.

Investeren

In de praktijk zien we dat deze opleidingen vaak niet de hele lading dekken en organisaties met meer vragen dan antwoorden achterlaten. Wij vinden dat je dit soort investeringen als organisatie serieus moet nemen.

AI is al lang geen toekomstmuziek meer. Het zit inmiddels in vrijwel elk systeem geïntegreerd. Maar hoe het precies werkt aan de achterkant? Wat het doet met (gevoelige) data? Hoe het ‘denkt’ en wat de valkuilen zijn? Dat zijn voor veel organisaties nog onbeantwoorde vragen. Juist daarom stelt de Europese Unie in de EU AI Act dat organisaties zich bewust moeten zijn van hun gebruik van AI.

helder fundament

AI-geletterdheid in de praktijk is geschreven om organisaties te helpen bij hun zoektocht naar het bewust inzetten van AI. Het legt een helder fundament en geeft een nuchtere uitleg van kernconcepten, zonder ingewikkeld jargon. Het is een gids die ondersteunt bij het stellen van betere vragen over AI én bij het nemen van onderbouwde beslissingen.

Hoe kunnen organisaties direct starten met verantwoord AI-gebruik?

Ons advies: begin klein en concreet. Het heeft geen zin om meteen de hele organisatie om te gooien. Kies één of twee AI-toepassingen die er echt toe doen en aantoonbaar waarde toevoegen aan het dagelijkse werk van medewerkers. Stel hiervoor duidelijke spelregels op, bijvoorbeeld:

• Bij welke taken mag AI wel worden gebruikt, en bij welke juist niet?
• Welke informatie of data mag nooit worden ingevoerd in een AI-oplossing?
• Wie is eindverantwoordelijk voor de uitkomst?

Werk vervolgens met een eenvoudige ethische check, bestaande uit vier stappen:

1. Begrijp ik globaal hoe dit antwoord tot stand is gekomen?
2. Is de uitkomst eerlijk en betrouwbaar voor betrokken personen of groepen?
3. Blijft de mens beslissend bij belangrijke keuzes?
4. Kan ik uitleggen wat ik met het AI-resultaat heb gedaan?

Leg tot slot bij belangrijke documenten vast dát AI is gebruikt. Zo ontstaat stap voor stap een gewoonte van bewust, transparant en verantwoord werken met AI.

belangrijke valkuilen

Een grote valkuil is schijnzekerheid. AI-systemen formuleren antwoorden vaak zo overtuigend dat gebruikers deze klakkeloos overnemen. ‘AI staat toch voor intelligentie?’ Juist daar schuilt het gevaar. Bronnen, cijfers en namen: alles wat AI genereert moet kritisch beoordeeld blijven.

Ook ongelijkheid is een risico. Uitkomsten kunnen bepaalde groepen structureel bevoordelen of benadelen. Vergelijken en doorvragen is essentieel om tot goed onderbouwde resultaten te komen.

Daarnaast zijn privacy en veiligheid niet te onderschatten aandachtspunten. Even snel een intern document of klantcase invoeren in een AI-tool lijkt onschuldig, maar kan betekenen dat gevoelige data het wereldwijde web op gaat. Werken met goedgekeurde tools, waarvan bekend is wat er met data gebeurt, en heldere richtlijnen zijn cruciaal.

Denk verder aan hallucinaties, misbruik, mentale en psychologische effecten en beveiligingsrisico’s. Stuk voor stuk onderwerpen die aandacht vragen bij verantwoord AI-gebruik.

Kritisch blijven

Zie AI niet als een orakel, maar als een collega-stagiair: nuttig, snel en creatief, maar je controleert het werk altijd. Feitencheck en bronverificatie blijven onmisbaar. Houd het gebruik van AI bespreekbaar binnen teams en deel regelmatig voorbeelden van wat goed ging én wat misging. Zo blijft kritisch denken een gezamenlijke vaardigheid.

Tot slot: blijf leren. De EU AI Act maakt AI-geletterdheid tot een structurele opdracht voor organisaties, niet tot een eenmalige cursus. Door medewerkers blijvend te trainen in basisbegrippen, risico’s en praktijkvoorbeelden, blijft die kritische houding levend – ook als AI net zo vanzelfsprekend wordt als e-mail.

Dit alles heeft geleid tot het schrijven van AI-geletterdheid in de praktijk. Het boek is bedoeld als naslagwerk en werkboek in één: voor momenten waarop je met een AI-vraagstuk zit, een training voorbereidt of een beslissing wilt toetsen. Het helpt je vaker de juiste vraag te stellen dan genoegen te nemen met een snel antwoord. Precies daar begint professioneel en verantwoord werken met AI.