AI eigen maken: een verhaal over beginnen, twijfelen en doorpakken

Veel organisaties willen met AI aan de slag, maar vinden starten lastig door vragen over data, kosten, risico’s en waarde. Dit artikel laat zien hoe je AI eigen maakt: begin bij het werk, schep kaders, bouw vertrouwen met transparantie en menselijke toetsing, en neem privacy serieus. Kleine stappen maken AI praktisch, betrouwbaar en betekenisvoller.


“Voor businessleiders, key users en iedereen die denkt: ‘We willen wél met AI aan de slag, maar hoe zet je de eerste stap?’

Ergens op een maandagochtend. Projectoverleg. Iemand zegt: “We moeten iets met AI.” Iemand anders vraagt: “Mag dat wel met onze data?” Weer een ander: “Wat gaat dit kosten?” En dan het slotakkoord: “Kunnen we volgende maand resultaat laten zien?” Als dit bekend klinkt: je bent niet de enige. De meeste organisaties hebben geen adoptieprobleem , ze hebben een startprobleem. Niet door onwil, maar door vragen, percepties en eerlijke onzekerheid. Dit is een verhaal over AI eigen maken: hoe je begint, hoe je twijfels serieus neemt, en hoe je tóch doorpakt zonder te verzanden in hype of grote veranderprogramma’s.


AI in organisaties: tussen proberen en echt gebruiken

Technologie gaat sneller dan onze structuren. AI zit inmiddels in Office, CRM, helpdesksoftware en zelfs in tools waarvan je niet wist dat er AI in zat. Collega’s proberen van alles uit; niet omdat ze rebels willen zijn, maar omdat ze hun werk makkelijker willen maken. Dat leidt soms tot toolchaos en het fenomeen shadow AI: toepassingen buiten het zicht van IT. Niet ideaal voor privacy en compliance, wél een signaal dat mensen kansen zien. (Zie o.a. IBM – What is Shadow AI? en de Cloud Security Alliance.)

Tegelijk zitten veel organisaties in het pilot‑doolhof. Een demo is zo gemaakt, maar opschalen naar echt gebruik blijkt lastiger: integreren met bestaande systemen, datakwaliteit op orde, beveiliging regelen, afspraken maken over gebruik en kosten. Verschillende onderzoeken laten zien dat veel POC’s nooit productie halen (o.a. HBR, IDC via CIO.com, Gartner).

En dan is er de vertrouwensvraag. In Nederland zijn we kritisch. Terecht. De Autoriteit Persoonsgegevens roept op tot waakzaamheid en duidelijke spelregels (AP – AI Risk Report 2024). TNO wijst al jaren op digitale soevereiniteit: hoe houden we controle over data en technologie in een wereld gedomineerd door buitenlandse platforms? (TNO – nieuws, TNO – rapport 2024).

Kortom: er is energie, er zijn zorgen, en er is weinig houvast. Dat is geen excuus om stil te staan, wel een reden om bewust en mensgericht te beginnen.

Begin bij het werk, niet bij de tool

AI eigen maken begint zelden met “welk model is het beste?”. Het begint met werk. Welke momenten in een werkdag zijn traag, foutgevoelig of gewoon onnodig ingewikkeld? Waar kost zoeken, afstemmen of rapporteren veel tijd? Wie daarop antwoord heeft, vindt bijna vanzelf de juiste rol voor AI.

Een voorbeeld. Klantenservice wil sneller en consistenter antwoorden. Je kunt honderd tools proberen, maar het echte werk zit in:

  1. Kennis ontsluiten (policies, handleidingen, contracten),
  2. Rechten regelen (wie ziet wat),
  3. Kwaliteit borgen (menselijke check waar het ertoe doet).

De tool volgt dan bijna vanzelf. En ja: daar hoort soms ook het inzicht bij dat niet alles geautomatiseerd moet worden. Ook dat is volwassen gebruik.

Voor wie cijfers wil: een groot deel van bedrijfsinformatie is ongestructureerd (schattingen lopen van 80–90%) en blijft vaak onbenut (40–90% ‘dark data’), precies het terrein waar moderne AI waarde kan ontsluiten (MIT Sloan, Wharton).

Snel én verantwoord: de kunst van gecontroleerde vrijheid

“Mag het sneller?” en “Mag het veilig?” zijn geen tegengestelden. Het kan allebei – zolang je kaders schept. Denk aan drie simpele bouwstenen:

  1. Een sandbox voor experimenten Een plek waar teams met echte (geclassificeerde) data kunnen testen, met logging, budget‑limieten en duidelijke spelregels. Geen wildgroei, wél tempo.
  2. Een kleine catalogus van toegestane AI‑diensten Liever vijf goede opties dan vijftig losse. Per optie: waarvoor wél, waarvoor niet, welke data‑klassen toegestaan. Dat voorkomt discussies achteraf.
  3. Een productiepad dat iedereen begrijpt Geen dertig poorten, maar een duidelijk pad: integratie‑check, security/privacy‑check (DPIA waar nodig), monitoring, en vooral: wanneer stoppen we?. Stoppen is volwassen; het houdt energie over voor wat wél werkt. (Zie o.a. HBR en Gartner.)

Zonder cijfers geen vertrouwen

AI‑kosten zijn vaak verbruiksafhankelijk. Dat voelt onvoorspelbaar.
Maak afspraken over grenzen in gebruik, stel een duidelijk budget vast en reken vooraf door wat er gebeurt in een best-, worst- en normaal scenario. Laat per maand zien: wat heeft het opgeleverd, wat heeft het gekost, wat gaan we aanpassen? Transparantie bouwt vertrouwen, net als human‑in‑the‑loop bij beslissingen die impact hebben op klanten of collega’s. (McKinsey signaleert dat beleid en mitigatie vaak ontbreken; zie State of AI 2023.)

Kleine relativering: perfect voorspelbaar wordt het nooit. Maar onvoorspelbaar betekent niet onbestuurbaar. Met grenzen, meetpunten en een nuchtere rapportage kom je een heel eind.

Business wil tempo, IT wil controle – en iedereen heeft een punt

De klassieke tegenstelling. De business ziet kansen en wil vaart maken. IT en security zien risico’s en willen beheersen. En beiden hebben gelijk. Oplossing: AI als teamsport. Een klein governance‑team (business, IT, data, legal) dat prioriteert, kaders neerzet en blokkades weghaalt. Geen politie, wel regie.
McKinsey schrijft over het misverstand dat medewerkers soms sneller gaan dan leiders denken – scheefgroei is zélf een risico. (McKinsey 2025; samenvatting bij Innovation Leader).

Praktische tip: zet die sandbox en catalogus samen neer. Dan voelt niemand zich buitenspel gezet en wordt “nee” vaker “nog niet, tot we X geregeld hebben”.

Nederlandse realiteit: privacy en soevereiniteit als randvoorwaarden

We willen snelheid, maar niet ten koste van onze waarden. In Nederland zijn privacy en autonomie geen voetnoot. De EU AI Act komt eraan; de AP kijkt kritisch mee. En we willen niet afhankelijk worden van één leverancier of rechtsgebied. TNO waarschuwt al langer voor die afhankelijkheden en pleit voor bewuste keuzes: EU‑hosting, encryptie, bring‑your‑own‑key, soms zelfs een sovereign alternatief (TNO – nieuws; TNO – rapport 2024).

Belangrijk: de keuze voor een AI-model hangt altijd af van de context. Er is niet één model dat overal past. Soms kies je voor een open-source taalmodel vanwege controle, soms voor een commerciële variant vanwege kwaliteit en onderhoud, en soms een hybride vorm. Vrijheid is mooi, maar verantwoordelijkheid weegt zwaarder.

Gewoon beginnen, maar wel doordacht

Je hoeft geen groot programma te starten om met AI aan de slag te gaan. Het werkt beter om klein te beginnen, overzicht te creëren en stap voor stap verder te bouwen.

  1. Breng in kaart wat er al gebeurt (2–4 weken).
    Welke AI-toepassingen gebruiken mensen nu al, ook buiten IT om? En welke data gaat daarin rond? Zet dit samen in een overzicht. Het doel is niet controleren, maar weten wat er speelt.
  2. Kies een paar concrete use cases.
    Waar gaat tijd verloren of ontstaan fouten? Selecteer twee of drie situaties en spreek samen af wat een acceptabel resultaat zou zijn. Zo maak je verwachtingen helder en toetsbaar.
  3. Richt een veilige testomgeving in.
    Een afgebakende omgeving waar je met echte data kunt uitproberen. Stel grenzen aan gebruik en kosten en leg in gewone taal uit: wat mag, wat kan, en waarom. Zo kunnen teams experimenteren zonder dat risico’s uit de hand lopen.
  4. Bepaal hoe je van test naar dagelijks gebruik gaat.
    Leg vast welke voorwaarden daarvoor gelden: beveiliging, privacy (bijvoorbeeld een DPIA), koppelingen met bestaande systemen en vooral duidelijke criteria voor doorgaan of stoppen. Stoppen is geen mislukking; het voorkomt dat energie verloren gaat aan iets dat niet werkt.
  5. Meet en deel de resultaten.
    Laat regelmatig zien wat een initiatief oplevert, wat het kost, welke risico’s naar voren komen en welke verbeteringen je doorvoert. Transparantie helpt om vertrouwen op te bouwen en maakt de waarde concreet.

Klinkt eenvoudig? Dat is precies de bedoeling. AI eigen maken vraagt geen ingewikkelde trajecten, maar professioneel vakmanschap: je werk begrijpen, je data op orde brengen, duidelijke afspraken maken en stap voor stap verbeteren.appen.

We overschatten vaak wat AI morgen voor ons kan doen, en onderschatten wat we vandaag al kunnen regelen: overzicht, heldere keuzes en kleine, echte stappen. Als je dat doet, gaat AI niet “over” mensen, maar werkt het vóór mensen. Dat is AI eigen maken.

Bronnen

Gerelateerde berichten