Oud-hoofdredacteur van NRC Peter Vandermeersch wordt geschorst omdat hij AI gebruikte en verzonnen citaten publiceerde. Terecht? Ja. Interessant? Nog veel meer.
Laat Ă©Ă©n ding duidelijk zijn: dit is journalistiek onzorgvuldig en had niet mogen gebeuren. Als je AI gebruikt en citaten niet controleert, dan ligt de verantwoordelijkheid volledig bij de mens.
Maar wat me vooral opvalt, is wat er daarna gebeurt.
We maken er een schandaal van. We wijzen naar AI als probleem. En we zetten AI weg als iets dat “de waarheid niet kent”.
En daar zet ik mijn vraagtekens bij.
Niet alle AI is hetzelfde.
In mijn werk zie ik dagelijks hoe AI juist wordt ingezet om betrouwbaarheid te vergroten.
Er is een groot verschil tussen:
- generatieve AI die teksten schrijft en kan hallucineren
- en specialistische, datagedreven AI die juist deterministisch werkt
In die laatste categorie kan AI, mits goed getraind en met de juiste data, juist consistenter en objectiever zijn dan mensen.
Bijvoorbeeld in matching:
Waar mensen selecteren op gevoel, context of beperkte informatie, kan AI:
- miljoenen datapunten tegelijk meenemen
- consistent dezelfde logica toepassen
- bias zichtbaar maken
- afwijkingen signaleren
Niet omdat AI “slimmer” is dan de mens. Maar omdat het andere fouten maakt.
Goed AI gebruik vergroot jouw professionaliteit
En dat is precies de nuance die nu ontbreekt in het debat.
We doen nu alsof: AI = onbetrouwbaar en Mens = betrouwbaar
Terwijl de realiteit is:
Mens = maakt continu fouten en AI = maakt andere fouten
De vraag is dus niet: wie heeft gelijk?
De vraag is: hoe combineer je beide zo dat de kwaliteit omhoog gaat?
Wat ik in organisaties zie
AI wordt al massaal gebruikt. Alleen vaak nog onder de radar.
Omdat:
- de cultuur nog niet veilig genoeg is
- fouten worden afgestraft
- er geen duidelijke kaders zijn
Het gevolg?
Gebruik verdwijnt naar de achtergrond. Onveilige tools worden gebruikt. Data lekt. Kennis blijft versnipperd.
En organisaties verliezen grip.
Precies daar zit de kern.
AI gebruik volledig top-down managen? Niet doen.
We proberen AI nu te managen alsof het een klassiek verandertraject is. Eerst beleid, dan regels, dan adoptie.
Maar zo werkt dit niet.
AI ontwikkelt zich sneller dan organisaties kunnen plannen. Gebruik ontstaat bottom-up, niet top-down. En de waarde zit juist in experimenteren, niet in vooraf dichttimmeren.
Als je dan alleen stuurt op controle en risicobeperking, krijg je precies wat we nu zien: schijnveiligheid aan de oppervlakte, en onzichtbaar gebruik daaronder.
Wat nodig is, is een andere aanpak.
- Niet beginnen bij restrictie, maar bij verantwoordelijkheid.
- Niet alles vooraf willen definiëren, maar kaders bieden en leren in de praktijk.
- Niet focussen op of iemand AI gebruikt, maar op hoe iemand het gebruikt.
Sterker nog:
Een professional die bewust en transparant AI gebruikt, vertrouw ik meer dan iemand die dat niet doet.
Een professional die bewust en transparant AI gebruikt, vertrouw ik meer dan iemand die dat niet doet.
De echte stap vooruit?
Niet AI wegzetten als risico. Maar onderscheid maken.
- wanneer is AI probabilistisch en kwetsbaar
- wanneer is AI deterministisch en juist betrouwbaar
- en hoe organiseer je de combinatie met menselijke controle
Voor mij is betrouwbaarheid niet: geen AI gebruiken.
Betrouwbaarheid is: AI gebruiken op een manier die uitlegbaar, controleerbaar en bewust is.
👉 Ben benieuwd hoe jullie hiernaar kijken: Vertrouwen jullie een professional meer mét AI of juist zonder?