Door Simon Been
Wat is de impact van AI op het informatiedomein? In een reeks artikelen wordt ingegaan op veranderingen in de organisatieprocessen, de informatieprofessie en het persoonlijke informatiewerk ten gevolge van kunstmatige intelligentie. Dit negentiende deel focust opnieuw op verantwoord AI-gebruik – specifiek op de zwaar onderschatte complexiteit, de toenemende juridische spanning en de valse illusie van ‘AI-geletterd’-certificaten na een dagje training.
Voordat we beginnen met die onderschatting van de complexiteit van AI is het goed te beseffen dat dit geen theoretisch ding is. Het krijgt nu ook juridische consequenties. In oktober 2025 publiceert de Autoriteit Persoonsgegevens (AP) een tweede handreiking ‘Verder bouwen aan AI-geletterdheid’ met een pijnlijke conclusie: organisaties onderschatten de urgentie massaal. Bij 54 procent van hen is AI-geletterdheid nog nauwelijks geagendeerd in bestuurlijke lagen. En dat terwijl sinds 2 februari 2025 een wettelijke verplichting geldt: organisaties die AI-systemen gebruiken móeten zorgen voor AI-geletterdheid, voor iedereen die ermee werkt of er leiding aan geeft.
Belangrijke citaten uit deze handreiking:
- ‘Bij handhaving van de AI-verordening kan een aantoonbaar gebrek aan AI-geletterdheid een rol spelen in de beoordeling van een incident. Zo kan onvoldoende training of begeleiding van personeel of andere betrokken personen de oorzaak zijn van een incident.’
- ‘AI-geletterdheid omvat kennis, vaardigheden en begrip omtrent de verantwoorde toepassing, interpretatie van resultaten en impact op mensen.’
- ‘Betrokken personen moeten de juiste kennis hebben die nodig is om de risico’s te herkennen en verminderen. Zorg daarbij dat de aanpak aansluit bij hun bestaande kennisniveau en ervaring.’
- ‘Er is geen one-size-fits-al-set aan maatregelen die zorgt voor een toereikend niveau van AI-geletterdheid.’
- ‘Tegelijkertijd is er geen verplichting om het niveau per individu te meten of AI-geletterdheidcertificeringen te behalen.’
- ‘Vanwege de snelle ontwikkelingen en toepassingen van AI is AI-geletterdheid geen einddoel, maar een constant proces.’
Huidige aanpak schiet tekort
Voor de AP is dit een opmerkelijke ommezwaai vergeleken met twee jaar geleden. Toen waren het deze toezichthouder en de landsadvocaat die de discussie over generatieve AI gijzelden door het zo ongeveer als staatsvijand te positioneren. De Rijksoverheid volgde hun spoor en zette een beleidscampagne in die juist veroorzaakte waar AP nu voor waarschuwt: angst bij de top. Gevolg: AI kroop via de kieren de organisatie binnen, terwijl de top nog ‘bezig was met beleid ontwikkelen’. Inmiddels is AP door de bocht: ze heeft AI geaccepteerd als een onstuitbare natuurkracht en probeert die te kanaliseren met beleidsadviezen.
Hoewel je je kunt afvragen of het beleid waar de autoriteit zo op hamert geen mosterd na de maaltijd is – tenslotte rolt ICT overal Copilot uit, worden er druk eigen modellen ontwikkeld en krijgt iedereen een middagje AI-uitleg – zijn er ook drie bewegingen binnen organisaties waar te nemen. Namelijk: de top aarzelt uit angst en onbegrip; ICT rolt uit en ziet AI als een app; en professionals doen hun eigen ding, vaak onder de radar. Juist nu is beleid om te komen tot echte ‘geletterdheid’ hard nodig. De huidige aanpak schiet meestal schromelijk tekort. En dat heeft sterk te maken met de ongrijpbaarheid van AI. Niet alleen kent het vele gezichten, kansen en keerzijdes, het goed gebruiken is mateloos complex.
Onderschatte AI
We zagen het al: er zijn veel meer knoppen waaraan je kunt en soms moet draaien dan veel professionals – en met name managers – beseffen. Het is tijd voor de ongemakkelijke waarheid over AI: laat dat ene kleine tekstvenstertje onderaan je scherm je niet misleiden. AI lijkt eenvoudig te hanteren, maar is dat niet.
Niet omdat de technologie moeilijk is. Je hoeft bepaald geen programmeur te zijn. Het zit ’m hierin: AI is als een Zwitsers zakmes dat tijdens het gesprek van vorm verandert. Nu is het een schrijfhulp, dan ineens een kennisbank, dan weer een gesprekspartner. Dat maakt het complex. En het boeiende is dat je door AI op een heel andere manier met informatie leert omgaan. Daarmee verandert het van een tool in een nieuwe denkvorm. Dat begint al met de communicatie. Sommige mensen praten met AI net als met hun hond of kat: met simpele commando’s. Anderen communiceren ermee zoals ze met een vriend zouden doen: ze vertellen hele verhalen. Weer anderen doen alsof het een huisarts is: met beknopte en to-the-point dialogen. En natuurlijk zijn er allerlei mengvormen. Het kan allemaal, er is geen toverformule, ook op je werk niet.
AI als collega
Zo komen we bij AI als collega. Eentje die spontaan is binnengeslopen en een gave aanvulling op het team blijkt, maar wel met een (missende) gebruiksaanwijzing. Want soms denk je dat het een buurtgenoot is, zo vertrouwd, en soms lijkt AI wel een alien omdat het iets heel simpels niet lijkt te snappen. En dat is nog maar de buitenkant van de interactie. Waar we gewend zijn te werken met informatie die al vastligt, vooral in documenten, dwingt AI ons te werken met informatie die nog niet af is, maar in wording. Of je het wilt of niet: bijna iedere vraag heeft een open einde, als een soort ontdekkingsreis. Zodra je echt met AI gaat werken, merk je dat er daardoor iets verschuift in je manier van denken. Je bent niet meer alleen gebruiker, maar ook gespreksleider. En redacteur. En vooral een soort manager: van een collega die nooit moe wordt, altijd iets relevants terugzegt, maar soms met alle winden lijkt mee te waaien.
Wisselen van rollen
Dat betekent dat jij voortdurend van rol moet wisselen tussen leidinggevende en samenwerker. Je moet bijsturen, grenzen stellen, corrigeren, samenvatten. En tegelijk moet je openstaan voor nieuwe ideeën die jij niet had bedacht. Dat is een ongewone combinatie: streng én ontvankelijk, kritisch én nieuwsgierig blijven. Het vraagt een andere vorm van denken: minder rechtlijnig, meer iteratief, telkens bijsturend.
Dat is nieuw voor veel professionals. En voor hun managers is het extra moeilijk: die zijn gewend aan een uitgebalanceerd proces met duidelijke tools en zien nu een nieuwe app hun werkdomein binnenkomen die zich ontpopt tot een wat wonderlijke, ongescreende medewerker – een soort illegal alien – die overal iets van weet en vindt, en soms blindelings wordt vertrouwd door collega’s. Een app bovendien waar ze zelf nauwelijks ervaring mee hebben omdat je als manager dat soort dingen nu eenmaal delegeert. Het is maar een tool toch? Maar dat is het niet. Daarom wordt AI zo vaak onderschat: het vraagt om een nieuwe manier van denken, die haaks staat op hoe teams en organisaties zijn ingericht.
AI is geen auto
Dat brengt ons bij de kern van het leerproces. Leren omgaan met AI is iets totaal anders dan leren autorijden. Bij autorijden heb je verkeersborden, rijstroken, verkeersregels en vooral: directe feedback. Rijd je te snel? Je raakt van de weg. Negeer je een stoplicht? Je krijgt boetes of erger. Het systeem corrigeert je. AI doet dat niet. Sterker nog, het verschil zit op vijf cruciale punten:
- De route ontstaat al rijdend. Je eerste vraag bepaalt meteen al het landschap van mogelijke antwoorden waar je doorheen rijdt. ‘Vat ons flexwerkbeleid samen’ gaat er stilzwijgend vanuit dat die vijf SharePoint-documenten die jij geeft of die de AI in je werkomgeving vindt ‘het beleid’ zijn. Je controleert daarna zorgvuldig of de route goed wordt gereden, maar beseft niet dat je misschien op de verkeerde weg zit.
- De regels zijn niet stabiel. Verkeersborden blijven staan, maar AI-modellen krijgen continu updates; interfaces verschuiven, functies veranderen. Wat vorige maand werkte, kan deze maand schuren.
- De auto praat (overtuigend) terug. AI is geen voertuig maar een ogenschijnlijk professionele gesprekspartner. Een beleidsjurist krijgt een juridische analyse met correcte bronnen en een uitleg die klinkt als een collega. Hij checkt de feiten maar mist een subtiele nuance die cruciaal is, omdat AI’s ‘redelijkheid’ zijn kritische blik vertroebelt.
- Je leert zonder feedbackstructuur. In de laatste twee artikelen bespraken we al diverse knoppen waaraan je kunt en zelfs moet draaien. Eerlijk gezegd zijn dat inzichten en vaardigheden die maar weinigen hebben. Een professional kan dan ook maandenlang slechte patronen internaliseren zonder correctie. Geen getoeter, geen boem.
- En vooral: interpretatie is de vaardigheid. Waar autorijden gaat om controle (remmen, sturen) draait AI-gebruik om begrip en duiding. Je vermogen om te zien wat een antwoord betekent in jouw context bepaalt of je goed ‘rijdt’.
Leren navigeren
Het laatste punt leidt tot een volgend inzicht, het verschil tussen:
- Controle-competentie (bronnen checken, grammatica, fouten) en
- Interpretatie-competentie (wat betekent dit hier, welke nuance ontbreekt, wat had ik eigenlijk moeten vragen).
Bij AI is de tweede verreweg de belangrijkste, maar decennia van protocollen hebben vooral de eerste getraind. Dit alles maakt het leren werken met AI zo moeilijk: je moet je eigen kompas ontwikkelen. Je moet zelf weten wanneer je goed ‘rijdt’, en dat zonder vangrails, zonder borden, zonder tegenliggers die je waarschuwen. Het vraagt een nieuwe vorm van zelfbewustzijn en oordeelsvermogen. Je moet leren navigeren.
We worden Homo Navigator
AI verandert dus niet alleen de techniek waarmee we werken, maar ook de manier waarop we denken. We bewegen van Homo Sapiens – de mens die vooral probeert te begrijpen en te verklaren – naar Homo Navigator: de mens die voortdurend koers bepaalt, stuurt en bijstuurt, midden in een wereld die snel verandert en waarin informatie overvloedig is maar richting en aandacht schaars zijn. Wat verandert er precies?
Kennis is niet langer genoeg
Waar Homo Sapiens wil weten hoe iets werkt en waarom, moet Homo Navigator voortdurend beoordelen: klopt dit hier, nu? Past dit bij mijn doel? Leidt dit waar ik heen wil? Zijn job is navigeren door mogelijkheden. Kennis is overal. Aandacht is schaars, en richting nog schaarser. De moderne professional hoeft niet alles te weten, maar moet weten wat hij kan negeren. Hij moet kunnen kiezen waar hij zijn aandacht op richt. Dat is de kunst van de navigator.
Context wordt het nieuwe vakmanschap
AI kan soms in minuten wat vroeger uren of dagen kostte, maar het beoordelen van wat AI aanlevert – ruis scheiden van relevantie, koers bepalen – vraagt juist méér oordeelsvermogen. En: het begrip ‘context’ krijgt zo eindelijk weer de waarde die het altijd al toekwam.
Een informatieprofessional leest een AI-samenvatting en merkt: hier ontbreekt iets. Een gevoelig onderwerp. Een timing die niet klopt. Ze kan niet altijd aanwijzen waarom, maar voelt dat het niet past. Dat aanvoelen is niet sec onderbuikgevoel, het is vooral ervaring: het vermogen om context te herkennen. En belangrijker: ze stuurt bij. Vraagt AI opnieuw, anders, gerichter.
Sturen wordt belangrijker dan uitvoeren
De professional van nu is minder ‘kenniswerker’, meer ‘navigator’. Hij gebruikt kennis als grondstof. Zijn waarde zit in duiden, afwegen en richting geven. Niet de hoeveelheid informatie telt, maar de scherpte van het oordeel. Niet het geheugen bepaalt de kwaliteit, maar de vaardigheid waarmee iemand stuurt: dit wel, dit niet, deze kant op.
Concreet? Homo Navigator werkt met meerdere bronnen tegelijk en brengt die samen. Schakelt tussen detail en overzicht, tussen volgen en sturen. Durft te experimenteren. Herkent wanneer in te grijpen en wanneer los te laten. Past zijn aanpak aan per situatie. Reflecteert voortdurend: waar ben ik, klopt dit nog, moet ik bijsturen?
Stappenplannen werken niet meer
De manier van werken die AI vereist is iteratief, niet lineair. Associatief, niet stapsgewijs. Samen in plaats van solistisch. Het vraagt een andere houding: niet alles willen weten, maar durven kiezen. Niet zoeken naar zekerheid, maar navigeren door onzekerheid. Niet beheersen, maar meebewegen.
Zo verandert AI niet alleen wat we doen, maar wie we zijn. Ik snap dat dat een stevige uitspraak is, maar ik ervaar het zelf heel duidelijk. Voor mij is de vraag niet of die verandering komt, maar of we ons daarvan voldoende bewust worden. Of we leren navigeren of … verdwalen.
Probleem van de managers
Zo zijn we weer terug bij het vraagstuk waarmee we begonnen. Want professionals die leren navigeren, werken in organisaties die nog steeds zijn ingericht op beheersing, en aan het hoofd van die organisaties staan managers die dat ‘navigeren’ veelal bij voorkeur willen tegenhouden. Uit onwetendheid, omdat ze AI niet begrijpen, geen beeld hebben wat ‘verantwoord omgaan met AI’ inhoudt, en omdat het niet zo simpel is allemaal. AI is tenslotte verre van foutloos.
Het gevolg is paradoxaal: de kniereflex is om het zo lang mogelijk tegen te houden en te beteugelen, en tegelijkertijd wordt er vrij baan gegeven aan een aanpak van simpele instructies en generieke middagen gericht op informatieoverdracht, afgesloten met een certificaat van ‘AI-geletterdheid’. Een certificaat dat niet alleen onnodig is (zegt AP), maar zelfs misleidend. Het wekt de valse illusie dat iemand ‘geletterd’ is, terwijl die geletterdheid maatwerk vereist, vaardigheden en inzichten moet trainen en bovendien een doorlopend proces is.
AI-geletterd-fopspeen
Dus professionals krijgen een lachwekkend ‘Geletterd-in-1-dag’-certificaat. Terecht ervaren ze dat als fopspeen, niet bedoeld om henzelf met een veilig gevoel in slaap te sussen, maar de manager die erop vertrouwt.
Erg lastig allemaal voor die professionals. Eerst moeten ze wachten op goedkeuring, en na de instructiesessie moeten ze onvoorbereid ‘verantwoord’ aan de slag. Ondertussen hebben ze geleerd: innoveren wordt hier niet gewaardeerd. Bij overheidsorganisaties ken ik van cursisten zelfs dít beeld: professionals maken een enthousiaste start met AI – na een hands-on maatwerkworkshop – en ineens is het ‘verboden’. Maanden later rolt Copilot uit met wat toelichting over AI en waarschuwingen tegen onverantwoord gebruik, en dan kan het ineens wél: men is ‘geletterd’ en kan aan het werk. Mind blown.
Leren vertrouwen
Hoe doorbreek je deze denkfouten? De terughoudendheid bij die bestuurder of manager is niet zo gek. Als hij op eigen houtje wat uitprobeert, raakt hij teleurgesteld. Vervolgens ziet hij een professional die een vraagstelling meerdere keren herformuleert en hij denkt: inefficiënt. Hij ziet experimenten en denkt: chaos, tijdverspilling. Hij ziet foute bronnen en citaten en denkt: onbetrouwbaar.
De AP constateert dit ook: ‘Tegelijkertijd bestaat er terughoudendheid, mogelijk door een “fear of losing control”: de zorg dat medewerkers AI-toepassingen gebruiken zonder voldoende grip, kaders of sturing.’ Maar dat is geen excuus. AP maakt het ook glashelder in haar handreiking: bestuurders moeten zélf voldoende kennis hebben over de werking, risico’s en kansen van AI. Dat is niet alleen goede raad, het is een wettelijke plicht.
Een manager die weet wat het is – die zelf verdwaald is, bijgestuurd heeft, ontdekt heeft dat vragen stellen een vaardigheid is – herkent het nut van échte geletterdheid wel. Hij ziet het verschil tussen iemand die vertwijfeld ronddoolt en iemand die bewust verkent. Tussen chaos en strategie. Zo leert hij Homo Navigator kennen en waarderen, maar dat vraagt iets moeilijks: vertrouwen en loslaten. Precies het laten vieren van ‘control’ waarvoor hij zo bang is.
De kunst van loslaten
Wat moet die manager dan loslaten?
- Dat alles bewijsbaar moet zijn. Niet alles wat waardevol is, is meetbaar. Niet alles wat goed is, is te protocolleren. Goede navigatie zie je achteraf, niet vooraf. Het vraagt vertrouwen.
- Dat foutloosheid het doel is. Fouten horen bij leren. Wie niet mag falen, leert niet experimenteren. Wie niet mag experimenteren, leert niet navigeren. En wie niet leert navigeren, is overgeleverd aan protocollen die achter de werkelijkheid aanlopen.
- Dat managers alles moeten begrijpen. Ze moeten weten welke toepassingen mogelijk zijn, maar zonder alles ook zelf onder de knie te hoeven krijgen. Ze moeten vertrouwen dat hun professionals weten wat ze doen. En dat vertrouwen kunnen ze alleen geven als ze zelf ervaren hebben hoe complex het is. Pas dan kunnen ze respecteren dat het tijd, ruimte en experiment vraagt.
Nee, dat is niet niks. AI knabbelt niet alleen aan ingesleten werkpatronen, maar ook aan onze manier van denken en in het verlengde daarvan aan de essentie van leiderschap. En dat allemaal vanwege een technologie die nog maar in de kinderschoenen staat en bepaald niet van onbesproken gedrag is.
Training voor human in the loop
We horen steeds hoe belangrijk de human in the loop is als het om AI gaat. Die supercapabele mens met zijn scherpe oordeelsvermogen moet alle catastrofale fouten voorkomen die AI kan maken. Het vertrouwen in die mens is onbegrensd. Tegelijkertijd voelt het voor die bestuurder of manager alsof toegang geven tot AI gelijkstaat aan een kind een kettingzaag aanreiken. De spanning tussen angst en ideaalbeeld is stevig. De enige oplossing lijkt dan: die mens de ruimte geven de broodnodige nieuwe vaardigheden te ontwikkelen en te leren toepassen. Alleen zo is het vertrouwen van de manager te verdienen. Maar niet via een middagje informatieoverdracht met een fopspeencertificaat aan het eind. Niet via een lijst met goede prompts.
Hoe word je dan wél AI-geletterd?
AI-geletterdheid vraagt om dóén. Om hands-on experimenteren met tientallen toepassingen uit je eigen werk. Om te falen en bij te sturen. Om ook tussen sessies door te experimenteren met eigen documenten en vraagstukken. Om eyeopeners te ervaren: ‘Ik heb Copilot gelijk ingezet voor trefwoorden. Dat spaarde me 10 minuten per rapport!’
En vooral vraagt het om maatwerk. Een aanpak die specifiek gericht is op de eigen werksituatie en vraagstukken van de betrokkenen. En het oprekken van het referentiekader, het bieden van eyeopeners, inzichten in kansen en keerzijdes, maar altijd zo dat het zelf ervaren kan worden. In cases en toepassingen uit de eigen praktijk.
Het vraagt tijd. Om te beginnen meerdere dagen, met veel ruimte ertussen. Niet alleen voor oefenen en bewustwording, maar ook voor integratie in je werkwijze. Zo ontwikkel je vaardigheden, maar ook inzicht in keerzijdes en beperkingen. Niet alleen door individueel oefenen, maar ook door samen ontdekken wat werkt.
En het stopt nooit. Dat betekent doorleersessies, ervaringen uitwisselen, verdieping vinden. Denk aan de inzichten uit de vorige twee artikelen: van hygiëne- en complexiteitsfactoren tot risicovergroters en de niveaus van menselijke regie en aandacht. Maar ook aan de brillen die je kunt opzetten en hoe je bewaakt dat je teksten ‘je eigen teksten’ blijven. Er zijn zoveel zinvolle verdiepingen.
Het vraagt ook een praktisch bewustzijn. Niet: ‘Geef me de checklist.’ Maar: ‘Laat me ervaren wat er gebeurt.’ Niet: ‘Nu weet ik het.’ Maar: ‘Nu begin ik het te begrijpen en morgen ga ik het uitproberen.’
Bovendien verbreed je je horizon. Een goede geletterdheidtraining leert je zien dat je functie verandert, je rol binnen het team en de organisatie. Niet vreemd, want je vakgebied krijgt een nieuwe impuls door AI omdat het fundamenteel verandert hoe de organisatie omgaat met informatie en dat nu eenmaal de kern van je werk is. Ook dat leerproces is essentieel en maatwerk. Dat alles geldt voor professionals, maar minstens zoveel voor hun managers.
Uitdagend leerproces
Enfin. Zó begint verantwoord AI-gebruik. Bij het zien en doorgronden van de complexiteit en erkennen dat het een uitdagend (en fascinerend) leerproces vergt. Niet one-size-fits-all, maar maatwerk, niet vooral theorie maar veel praktijk, niet luisteren maar intensief hands-on, niet in een dagje maar meerdaags en terugkerend, en bovendien: met een diep besef van de unieke rol van informatieprofessionals binnen organisaties en de veranderingen daarin.
Krijgt die human in the loop de kans zijn essentiële rol waar te maken en het broodnodige vertrouwen te verdienen? Het management is aan zet. En de wet vraagt er nu om.
Dit negentiende deel focust opnieuw op verantwoord AI-gebruik. In de twee voorgaande afleveringen van deze serie, deel 17 en deel 18, werden al belangrijke factoren van verantwoord AI-gebruik neergezet die bepalen wanneer je vooral moet opletten en waarop. Je vindt alle afleveringen, inclusief linkjes, ook in het archief op informatieprofessional.nl (trefwoord ‘AI informatiedomein’).
Simon Been is trainer en klankbord voor AI in het informatiedomein en directeur van het Papieren Tijger Netwerk.
Deze bijdrage komt uit de papieren IP #8-2025. Het hele nummer kun je hieronder lezen of downloaden.