De adoptie van kunstmatige intelligentie op de Nederlandse werkvloer verloopt in een razend tempo. Of het nu gaat om het opstellen van e-mails, het samenvatten van lange rapporten of het genereren van code: AI-tools worden overal voor ingezet. Vraag de gemiddelde werknemer naar zijn of haar vaardigheden en het zelfvertrouwen spat er vanaf.
Ruim twee derde van de Nederlanders omschrijft zichzelf inmiddels als basisgebruiker of meer als het gaat om AI. Maar achter dat optimistische zelfbeeld schuilt een gapend gat in de basiskennis, en dat brengt serieuze IT- en governance-risico’s met zich mee.
Uit de recente ‘AI-taaltoets’ van IT- en businesstransformatiedienstverlener Conclusion, uitgevoerd onder 1000 Nederlanders, blijkt namelijk dat we collectief zakken voor AI-geletterdheid. Het gemiddelde rapportcijfer dat Nederland scoort is een schamele 5,1. Kijken we specifiek naar de kennis van AI-terminologie, dan zakt het cijfer zelfs naar een 4,9. Dit vormt een directe waarschuwing voor IT-managers en CIO’s. Medewerkers gaan in hoog tempo aan de haal met tools waarvan ze de achterliggende risico’s niet overzien.
Gebruiken is niet hetzelfde als begrijpen
De toets legt een kritieke misvatting bloot over de werking van Large Language Models. Bijna de helft van de respondenten (47 procent) denkt dat generatieve AI simpelweg bestaande informatie opzoekt en samenvat, zoals een traditionele zoekmachine dat doet. Slechts 14 procent begrijpt dat de technologie daadwerkelijk volledig nieuwe content genereert. Bovendien weet slechts een op de vijf ondervraagden wat een LLM überhaupt is.
“Mensen denken dat ze AI begrijpen omdat ze het gebruiken”, zegt Daniëlle Graat, directeur Data & AI bij Conclusion. “Maar gebruiken en begrijpen zijn twee verschillende dingen. Als bijna de helft van Nederland denkt dat ChatGPT informatie opzoekt zoals Google, dan missen we een cruciale stap in het begrijpen van wat AI doet en vooral: wat het nÃet doet. Dat onderscheid is essentieel om AI verantwoord in te zetten.”
Blind vertrouwen in hallucinaties
Voor de IT-organisatie zit het grootste risico in de vertaling van deze kenniskloof naar de dagelijkse praktijk. Een van de meest zorgwekkende resultaten uit het onderzoek is dat slechts 42 procent van de Nederlanders weet wat een ‘AI-hallucinatie’ is. Wie niet bekend is met het fenomeen dat een model met volledige overtuiging totale onzin kan verkopen, zal de output ook niet controleren. Wanneer medewerkers deze ongecontroleerde data blind overnemen in business-rapporten, broncode of klantadviezen, ontstaan er directe operationele en reputatierisico’s voor de organisatie.
Daarnaast raakt de misvatting dat AI een ‘slim zoeksysteem’ is (69 procent gebruikt het zo) direct aan data governance en privacy. Werknemers die in de veronderstelling zijn dat ze ‘iets opzoeken’ in een statische database, zijn veel sneller geneigd om bedrijfskritische informatie, klantgegevens of intellectueel eigendom in een prompt te voeren. Ze realiseren zich simpelweg niet dat ze deze data overdragen aan een extern, alsmaar lerend model.
Perfecte voedingsbodem voor shadow AI
Deze combinatie van hoog zelfvertrouwen en gebrekkige basiskennis vormt de ingrediënten voor shadow AI. Omdat werknemers de tools ervaren als laagdrempelige ‘hulpmiddelen’ en niet als complexe data-verwerkers, gebeurt het nog steeds vaak dat er op eigen houtje gratis consumentenversies van AI-tools worden gebruikt voor het dagelijkse werk. Dat is dan zonder dat de IT-afdeling er zicht op heeft of governance kan toepassen. Door zulk gebruik belandt bedrijfsgevoelige informatie zo in publieke LLM’s. Het risico verschuift hiermee van een onschuldige misvatting op de werkvloer naar een concreet compliance- en securityprobleem in de schaduw van de IT-organisatie.
Lees ook: Een op de vijf werknemers koopt zelf AI-tools voor werk
Werk aan de winkel voor de CIO
De paradox van de huidige AI-golf is dat de drempel om de tools te gebruiken historisch laag is, maar de complexiteit van de achterliggende technologie juist historisch hoog. Het simpelweg dichttimmeren van de firewall tegen shadow-AI of het publiceren van een statisch AI-beleid op het intranet is niet langer voldoende.
De resultaten van de AI-taaltoets laten zien dat er voor IT-omgevingen een cruciale verschuiving nodig is. De focus moet verplaatst worden van het puur faciliteren van tools naar het actief opleiden van medewerkers in ‘data & AI literacy’. Om als organisatie de vruchten te plukken van AI zonder onvoorziene risico’s te lopen, moeten werknemers niet alleen weten hoe ze een prompt moeten typen, maar vooral begrijpen hoe de machine tot zijn antwoord komt. Begrijpen wat AI niet kan, is inmiddels de belangrijkste tech-skill op de werkvloer geworden.