AI-geletterdheid: van eenmalige training naar strategisch proces
Zahed AshkaraAI compliance expert
12 minutenAI-geletterdheid30 juni 2025
Mis geen AI-ontwikkelingen meer
Ontvang wekelijks de nieuwste inzichten over AI-ontwikkelingen, praktische toepassingen en relevante updates voor professionals. Geen spam, alleen waardevolle content.
💡 Join 2.500+ professionals uit verschillende sectoren die al profiteren van onze AI-inzichten
Laden...
Blijf op de hoogte van AI-ontwikkelingen
Ontvang wekelijks praktische AI-tips en relevante updates die je direct in je werk kunt toepassen.
"Hebben jullie al een AI-training gehad?" Het is een vraag die steeds vaker klinkt in bestuurskamers, vaak gevolgd door een opgelucht knikje als het antwoord bevestigend is. Maar wie AI-geletterdheid reduceert tot een eenmalige training, mist het punt volledig. De Autoriteit Persoonsgegevens (AP) heeft in februari 2025 een helder framework gepubliceerd dat laat zien waarom AI-geletterdheid een strategisch, meerjarig proces is – geen vinkje dat je afkunt.
Het probleem met de training-mentaliteit zit hem in de tijdsdimensie. AI ontwikkelt zich razendsnel, wat betekent dat wat je vandaag leert morgen al achterhaald kan zijn. Verschillende rollen binnen organisaties vereisen bovendien verschillende kennis en vaardigheden, terwijl risico's variëren per AI-systeem en context. Compliance is geen momentopname die je vastlegt met een certificaat, maar een doorlopend proces van aanpassing en verbetering. De AP stelt het glashelder: "AI-geletterdheid is een constant proces, aangezien AI-ontwikkelingen snel gaan en nieuwe kansen en risico's ontstaan"1.
Het strategische kompas: het 4-fasen framework van de Autoriteit Persoonsgegevens
Het framework dat de AP presenteert is geen theoretische constructie, maar een praktische routekaart die organisaties helpt om van reactieve compliance naar proactieve AI-beheersing te evolueren. De vier fasen – Identificeren, Doel bepalen, Uitvoeren en Evalueren – vormen een iteratieve cyclus die organisaties in staat stelt om AI-geletterdheid als strategisch vermogen op te bouwen.
Fase 1: Identificeren – de onzichtbare AI-landkaart in kaart brengen
Voordat een organisatie kan investeren in AI-geletterdheid, moet zij weten waar AI zich in haar processen heeft genesteld. Deze eerste fase gaat veel verder dan een simpele inventarisatie van software en systemen. Het vereist een forensische blik op alle processen waarin algoritmes, machine learning of geautomatiseerde besluitvorming een rol spelen, van de meest voor de hand liggende chatbots tot de subtiele voorspellende modellen die verborgen zitten in CRM-systemen of HR-tools.
Neem projectmanager Sandra bij een middelgrote consultancyorganisatie. Zij dacht dat haar bedrijf nauwelijks AI gebruikte, totdat de inventarisatie onthulde dat hun recruitment-platform algoritmes inzet voor cv-screening, hun CRM voorspellende analyses maakt van klantgedrag, en hun financiële software automatisch facturen categoriseert op basis van tekstherkenning. Plotseling werd duidelijk dat AI niet alleen aanwezig was, maar verweven zat in de dagelijkse bedrijfsvoering. Sandra moest niet alleen begrijpen welke systemen AI gebruiken, maar ook hun risiconiveau inschatten, identificeren welke medewerkers ermee werken, en in kaart brengen hoe deze systemen kandidaten, klanten en collega's beïnvloeden.
Fase 2: Doel bepalen – waarom one-size-fits-all faalt
In deze fase wordt de beperktheid van standaard AI-trainingen pijnlijk duidelijk. De benodigde kennis en vaardigheden verschillen niet alleen per functie, maar ook per context, risiconiveau en organisatiecultuur. Een HR-medewerker die dagelijks cv's screent met behulp van AI heeft fundamenteel andere kennis nodig dan een bestuurder die strategische beslissingen neemt over AI-investeringen, en beide hebben weer andere behoeften dan een data scientist die modellen bouwt.
Rol
Benodigde kennis
Focus
HR-medewerker
Bias-herkenning, transparantie naar kandidaten
Ethiek en praktijk
Docent
Herkennen van AI-gegenereerde content, bronkritiek
Kwaliteitscontrole
Data scientist
Modelvalidatie, uitlegbaarheid, bias-mitigatie
Techniek en ethiek
Bestuurder
Strategische risico's, governance, compliance
Beleid en toezicht
Het AP-document illustreert dit met concrete voorbeelden. Een docent die generatieve AI gebruikt voor het voorbereiden van lessen moet begrijpen hoe informatie tot stand komt en zich realiseren dat AI vooroordelen en onjuiste informatie kan bevatten. HR-personeel dat een profilerend assessment met AI gebruikt, moet daarentegen voldoende weten over de risico's van bias in recruitment en de juridische vereisten voor transparantie naar kandidaten. Deze verschillen zijn niet oppervlakkig – ze raken de kern van hoe AI-geletterdheid vorm moet krijgen binnen een organisatie.
Fase 3: Uitvoeren – van theorie naar dagelijkse praktijk
De uitvoeringsfase is waar veel organisaties struikelen, omdat ze terugvallen op bekende patronen van klassikale trainingen en e-learning modules. Het AP-framework roept op tot een veel rijkere en meer geïntegreerde benadering. Effectieve AI-geletterdheid ontstaat niet in een klaslokaal, maar in de dagelijkse werkpraktijk waar medewerkers daadwerkelijk met AI-systemen omgaan.
Organisaties die succesvol zijn in deze fase combineren verschillende strategieën. Ze ontwikkelen een organisatie-brede AI-visie die duidelijk maakt hoe AI bijdraagt aan de missie en waarden van de organisatie. Ze organiseren informele leermomenten zoals 'lunch & learn' sessies waar medewerkers ervaringen delen over nieuwe AI-ontwikkelingen. Maar cruciaal is dat ze ook investeren in hands-on oefeningen met de AI-systemen die medewerkers daadwerkelijk gebruiken, zodat abstract begrip wordt omgezet in praktische vaardigheden.
Structurele maatregelen zijn even belangrijk als educatieve. Grote organisaties stellen een AI-officer aan die de strategische ontwikkeling van AI-geletterdheid coördineert en als aanspreekpunt fungeert voor complexe AI-vraagstukken. AI-overwegingen worden geïntegreerd in bestaande processen zoals projectmanagement, risicobeheer en kwaliteitscontrole. Beslisbomen worden ontwikkeld die medewerkers helpen om in concrete situaties te bepalen wanneer en hoe AI-tools ingezet kunnen worden.
Fase 4: Evalueren – de iteratieve spiraal naar volwassenheid
In de evaluatiefase wordt het verschil tussen training en proces het meest pregnant. Waar een training eindigt met een certificaat, begint een strategisch AI-geletterdheidsprogramma hier opnieuw met de vraag: wat hebben we geleerd en hoe kunnen we beter worden? Deze fase draait om het systematisch verzamelen van feedback, het meten van voortgang en het identificeren van nieuwe uitdagingen en kansen.
Organisaties die dit goed doen, hanteren een mix van kwantitatieve en kwalitatieve indicatoren. Ze meten de kennis en vaardigheden van medewerkers via regelmatige assessments, maar kijken ook naar het aantal AI-gerelateerde incidenten, compliance-scores bij audits en de tevredenheid van stakeholders. Jaarlijkse medewerkersonderzoeken geven inzicht in hoe AI-geletterdheid wordt ervaren in de organisatie, terwijl periodieke audits van AI-systemen technische en procedurele verbeterpunten identificeren.
Wat deze fase echt onderscheidt van traditionele trainingsevaluatie is de forward-looking orientatie. Organisaties monitoren actief nieuwe regelgeving, technologische ontwikkelingen en best practices in hun sector. Ze anticiperen op veranderingen in plaats van er alleen op te reageren. De evaluatie wordt zo een strategisch instrument dat de organisatie helpt om voorop te blijven lopen in plaats van achter de feiten aan te hollen.
Van kostenpost naar strategisch vermogen
De transformatie van AI-geletterdheid van compliance-verplichting naar strategisch vermogen is misschien wel de meest fascinerende ontwikkeling die het AP-framework mogelijk maakt. Organisaties die deze mentale shift maken, ontdekken dat investeren in AI-geletterdheid veel meer oplevert dan alleen het voldoen aan wettelijke vereisten. Het wordt een katalysator voor innovatie, efficiency en concurrentievoordeel.
De directe baten zijn meetbaar en substantieel. Organisaties die hun medewerkers systematisch trainen in effectief AI-gebruik rapporteren tijdsbesparingen tot 65% bij bepaalde taken. Deze efficiency-winst ontstaat niet alleen doordat medewerkers AI-tools gebruiken, maar vooral doordat ze deze tools slim en strategisch inzetten. Compliance-risico's dalen aanzienlijk omdat medewerkers beter begrijpen wanneer en hoe AI-systemen kunnen falen. Productiviteit stijgt niet alleen door automatisering, maar ook door de verbeterde besluitvorming van AI-bewuste medewerkers die de output van systemen kritisch kunnen beoordelen.
De strategische voordelen reiken nog verder. Organisaties die vooroplopen in AI-geletterdheid ontwikkelen een concurrentievoordeel door snellere en effectievere AI-adoptie. Ze worden aantrekkelijker werkgevers voor AI-talent, omdat deze professionals weten dat ze in een omgeving terechtkomen waar hun expertise wordt gewaardeerd en ondersteund. Stakeholder-relaties verbeteren door toegenomen transparantie over AI-gebruik, wat vooral in sectoren zoals financiële dienstverlening en zorg cruciaal is voor vertrouwen. Misschien wel het belangrijkste: deze organisaties bouwen adaptief vermogen op dat hen toekomstbestendig maakt tegen de volgende golf van AI-innovaties.
Bestuurlijk leiderschap: waarom de top het verschil maakt
Effectief bestuurlijk commitment manifesteert zich in concrete acties. Het bestuur legt een meerjarig plan vast dat AI-geletterdheid positioneert als strategische prioriteit, niet als tijdelijke compliance-exercitie. Budget wordt gereserveerd voor continue ontwikkeling, omdat AI-geletterdheid geen eenmalige investering is maar een doorlopende operatie. Verantwoordelijkheden worden toegewezen aan specifieke rollen, zodat duidelijk is wie accountable is voor voortgang en resultaten. Periodieke rapportage en monitoring worden georganiseerd om zichtbaar te maken hoe AI-geletterdheid evolueert binnen de organisatie.
Deze betrokkenheid van het bestuur is cruciaal omdat AI-geletterdheid alle organisatielagen raakt en cultuurverandering tijd en volharding vraagt. Medewerkers nemen initiatieven serieus als ze zien dat het bestuur er daadwerkelijk in investeert. Bovendien vereist compliance met de EU AI Act aantoonbare inspanningen – inspanningen die alleen geloofwaardig zijn als ze vanuit de top worden gestuurd en ondersteund.
De roadmap naar AI-volwassenheid
Een strategische benadering van AI-geletterdheid vereist een meerjarige roadmap die organisaties systematisch naar volwassenheid leidt. Het AP-framework biedt hiervoor de structuur, maar de praktische invulling vereist maatwerk en geduld. Organisaties die dit proces succesvol doorlopen, ontwikkelen zich van reactieve compliance-volgers naar proactieve AI-leiders.
In het eerste jaar gaat het om fundamenten leggen. Organisaties voeren een volledige AI-inventarisatie uit die veel meer onthult dan verwacht. Ze maken risicoanalyses per systeem en ontdekken vaak dat AI dieper verweven zit in hun processen dan gedacht. De eerste rolspecifieke trainingen worden opgezet, waarbij het accent ligt op bewustwording en basisvaardigheden. AI-beleid en procedures worden ontwikkeld die praktisch en werkbaar zijn, niet bureaucratisch en beperkend.
Het tweede jaar draait om uitbouwen en integreren. Geavanceerde trainingen worden opgezet voor power users die AI-systemen intensief gebruiken. AI-overwegingen worden systematisch geïntegreerd in alle organisatieprocessen, van projectmanagement tot risicobeheer. De eerste evaluatie vindt plaats, gevolgd door bijsturing op basis van geleerde lessen. Kennisdeling en best practices worden geformaliseerd, zodat individuele ervaringen organisatiebrede leereffecten genereren.
In het derde jaar en daarna ligt de focus op optimaliseren en innoveren. Een volwassen AI-governance-structuur is operationeel, die zowel controle als flexibiliteit biedt. Proactieve trend-monitoring wordt geïnstitutionaliseerd, zodat de organisatie anticipeert op nieuwe ontwikkelingen in plaats van erop te reageren. Continue verbetering wordt de norm, niet de uitzondering. Strategische AI-partnerships worden aangegaan die de organisatie helpen om voorop te blijven lopen.
De paradigmashift: van compliance naar concurrentie
Het AP-framework markeert een paradigmashift in hoe organisaties naar AI-geletterdheid moeten kijken. Waar het aanvankelijk werd gezien als een compliance-verplichting – iets wat moet vanwege de EU AI Act – toont het framework dat AI-geletterdheid een strategisch vermogen is dat organisaties onderscheidt van hun concurrenten.
Deze shift is fundamenteel. Organisaties die AI-geletterdheid nog steeds zien als een kostenpost die moet worden geminimaliseerd, missen de boot. Organisaties die het zien als een investering in hun toekomst, positioneren zich voor succes in een wereld waarin AI-vaardigheid net zo belangrijk wordt als digitale geletterdheid dat de afgelopen decennia is geworden.
De keuze ligt bij elke organisatie afzonderlijk. Het AP-framework biedt de routekaart, de EU AI Act schept de urgentie, maar de strategische visie en het commitment om AI-geletterdheid als doorlopend proces te omarmen – dat moet van binnenuit komen. Organisaties die deze keuze maken en er consequent naar handelen, zullen ontdekken dat AI-geletterdheid veel meer is dan compliance. Het is een investering in menselijk potentieel, organisatieverbetering en concurrentievoordeel.
De vraag is niet meer óf u moet investeren in AI-geletterdheid, maar hóe snel u kunt beginnen met het strategische proces dat het AP-framework beschrijft. De tijd van ad-hoc trainingen en oppervlakkige compliance is voorbij. De toekomst behoort toe aan organisaties die AI-geletterdheid omarmen als wat het werkelijk is: een strategisch proces dat mensen, processen en prestaties transformeert.
🎯 Gratis EU AI Act Compliance Check
Ontdek in 5 minuten of jouw AI-systemen voldoen aan de nieuwe EU AI Act wetgeving. Onze interactieve tool geeft je direct inzicht in compliance-risico's en concrete actiestappen.
