Wat zijn de grootste risico’s van AI-implementatie? De gebruiker of het succesvol gebruiken van AI?

De 3 grootste technische risico’s van AI-implementatie

 

1. Datakwaliteit en informatievervuiling

Hoe generatieve AI werkt? We leggen het kort uit: op basis van machine learning modellen die getraind zijn op grote hoeveelheden data. Deze modellen halen hun kracht uit het herkennen van patronen in tekst en kunnen vervolgens relevante, menselijke output genereren. Ze werken in en met jouw bestaande digitale landschap.

Om goed te functioneren in een organisatiecontext, heeft AI toegang nodig tot actuele, gestructureerde en toegankelijke data. Daarbij geldt: hoe consistenter en betrouwbaarder de onderliggende systemen en infrastructuur, hoe slimmer en relevanter de output van de AI.

In de praktijk betekent dit dat veel AI-tools afhankelijk zijn van koppelingen met bestaande informatiesystemen, zoals documentmanagementsystemen, databases, communicatieplatforms en cloudomgevingen. Als die systemen verouderd zijn, slecht onderhouden of niet met elkaar communiceren, loopt de AI tegen technische beperkingen aan. Denk bijvoorbeeld aan incomplete datasets, onjuiste metadata of beperkte toegang tot de juiste bronnen.

2. Toegang tot gevoelige bedrijfsinformatie

Je nieuwe stagiaire mag hoogstwaarschijnlijk niet in de financiële systemen van jouw bedrijf. Dit soort veiligheden zijn vooraf goed gekaderd. Voor AI zou dit niet anders moeten zijn. Alleen gaat het bij AI om de manier waarop de technologie omgaat met toegang tot bedrijfsinformatie. AI-systemen zijn ontworpen om snel verbanden te leggen, documenten te doorzoeken en gebruikers op basis van beschikbare data te ondersteunen in hun werk. Maar precies die kracht maakt het ook kwetsbaar. Want als de onderliggende beveiliging niet op orde is, kan AI onbedoeld deuren openen die gesloten hadden moeten blijven.

AI kijkt niet naar hiërarchie of vertrouwelijkheid zoals een mens dat doet. Vraag je een AI-assistent om een samenvatting van HR-dossiers, dan zal het systeem (mits technisch mogelijk) die informatie aanleveren. Niet omdat het bewust grenzen overschrijdt, maar omdat het toegang heeft tot de onderliggende data. Daarmee is AI in feite zo veilig als de rechtenstructuur waarop het draait. Het risico is niet dat AI ‘lekt’ in de traditionele zin, maar dat gebruikers (vaak onbewust) toegang krijgen tot gevoelige informatie die normaal buiten hun bereik ligt.

Informatiebeveiliging bij AI gaat dus verder dan firewalls of antivirusprogramma’s. Het draait om fijnmazig toegangsbeheer, correcte metadata en een goed doordacht autorisatiemodel. Organisaties die al worstelen met dataclassificatie en toegangscontrole, lopen bij AI extra gevaar: niet omdat AI onveilig is, maar omdat het versnelt wat al kwetsbaar was.

3. De meetbare effectiviteit van AI

Jij zit een (paar) keer per jaar voor een functioneringsgesprek om te kijken hoe het met je gaat en of je je doelen aan het behalen bent. Dat is een solide monitoring- en meetstructuur. Iets wat bij de implementatie van AI veelal ontbreekt. Want waar traditionele software vaak wordt uitgerold met logging, telemetry en duidelijke dashboards voor performance en gebruik, gebeurt dat bij AI-oplossingen opvallend vaak niet. Weet jij welke collega’s effectief gebruik maken van AI? Welke functies het meest worden gebruikt? Of erger nog: genereert AI regelmatig incomplete of foutieve resultaten zonder dat iemand het tijdig doorheeft?

Zonder monitoring is bijsturen dus onmogelijk. Als er geen objectieve feedbackloop is waarmee je kunt meten of de AI doet wat het zou moeten doen, mis je de inzichten die nodig zijn om de infrastructuur op te schalen, prestatieproblemen op te lossen of veelgebruikte bronnen te optimaliseren. Het gevolg is dat AI als black box opereert.

De 3 grootste menselijke risico’s van AI-implementatie

 

1. Weerstand door angst, onzekerheid of onbegrip

Als mens zijn we emotioneel aangelegde gewoontedieren. Wat leidt tot een emotionele reactie op verandering. Helemaal bij dingen die onze wereld revolutionair veranderen. Want hoe slim, efficiënt of indrukwekkend de technologie ook is, als mensen zich bedreigd voelen, haken ze af. En laat dat nu net zijn wat AI vaak oproept: de angst om overbodig te worden. De onzekerheid over de eigen rol en het gevoel geen controle meer te hebben over (werk)processen.

Als die gevoelens niet worden erkend of geadresseerd, ontstaat weerstand. En weerstand vertaalt zich in uitstelgedrag, passief gebruik of het compleet negeren van de beschikbaar gestelde technologie. Medewerkers die zich niet eigenaar voelen van de verandering, zullen er ook geen verantwoordelijkheid voor nemen. Benieuwd hoe e-office dit aanpakt? Lees hier meer over adoptie en verandermanagement.

2. Ontwikkeling van vaardigheden en digitale volwassenheid

Effectief AI-gebruik vraagt om een nieuwe digitale geletterdheid. Voordat je kunt verwachten dat medewerkers het vermogen hebben om slimme vragen te stellen, output kritisch te evalueren, relevante data te selecteren en de resultaten in de juiste context te plaatsen én met die input de modellen verder te trainen, moeten mensen snappen wat AI kan. Door trainingen te bieden op elk kennisniveau creëer je een basis van deze nieuwe digitale geletterdheid.

Zonder deze vaardigheden ontstaat namelijk snel frustratie. Medewerkers krijgen onbruikbare of oppervlakkige antwoorden, begrijpen niet waarom de AI niet ‘doet wat ze bedoelen’ en verliezen het vertrouwen in de technologie. Dit risico wordt versterkt in organisaties waar het verschil in digitale volwassenheid tussen teams of afdelingen groot is.

3. Overbelasting en AI-moeheid

AI-moeheid is een vorm van mentale overbelasting die ontstaat wanneer AI wordt gepresenteerd als hét antwoord op alles, zonder duidelijke focus of afbakening. Medewerkers worden geacht zich nieuwe werkwijzen eigen te maken, terwijl hun bestaande werkdruk vaak al hoog is. Tegelijkertijd is het lang niet altijd duidelijk waarom ze AI zouden moeten inzetten, wanneer dat dan moet gebeuren en hoe het hen daadwerkelijk helpt in hun dagelijkse praktijk. Die onduidelijkheid zorgt voor afhaakgedrag. Niet uit weerstand, maar uit zelfbescherming. Medewerkers schuiven AI voor zich uit, gebruiken het oppervlakkig of alleen omdat het ‘moet’. En daarmee verdwijnt precies wat je wilt stimuleren: nieuwsgierigheid, initiatief en het zoeken naar toegevoegde waarde.

Aan de slag gaan met de juiste manier van AI implementeren binnen jouw organisatie; zowel op technisch, maar vooral menselijke vlak? Onze Copilot Roadmap geeft je hierbij een concreet stappenplan, van inventarisatie tot succesvolle adoptie. Neem contact met ons op.