Opleiding: Training Verantwoord AI Gebruik

Verantwoord AI Gebruik is in korte tijd een belangrijk thema geworden binnen organisaties die kunstmatige intelligentie willen inzetten. AI biedt veel kansen voor efficiëntie, innovatie en besluitvorming, maar brengt tegelijkertijd risico’s met zich mee. Denk aan ethische vraagstukken zoals eerlijkheid en transparantie, juridische vereisten rond privacy en gegevensbescherming, en maatschappelijke zorgen over discriminatie, bias of onbedoelde gevolgen van algoritmes. Het is daarom cruciaal dat professionals niet alleen begrijpen hoe AI werkt, maar vooral hoe ze het verantwoord kunnen toepassen.

In de praktijk zien we dat steeds meer organisaties bezig zijn met het opstellen van richtlijnen of beleid rondom AI. Grote bedrijven ontwikkelen ethische commissies, overheden stellen regelgeving op en sectoren als zorg, onderwijs en financiële dienstverlening hanteren specifieke normen. Het doel is steeds hetzelfde: zorgen dat AI toepassingen bijdragen aan organisatiedoelen zonder schade aan vertrouwen, reputatie of mensenrechten. Voor professionals is het daarom onmisbaar om kennis te hebben van de bestaande kaders en de manier waarop deze vertaald kunnen worden naar de eigen werkomgeving.

Tijdens de training Verantwoord AI Gebruik onderzoeken we wat dit begrip inhoudt. We bespreken de belangrijkste uitgangspunten die in de markt worden gebruikt, zoals de EU AI Act, de AVG en diverse ethische richtlijnen. Daarnaast staan we stil bij risico-afwegingen: wanneer levert AI een duidelijk voordeel op, en wanneer brengt het meer risico dan waarde met zich mee? Een belangrijk aspect dat vaak onderbelicht blijft, maar in de ESG-context steeds meer aandacht krijgt, is de ecologische impact van AI. Het gebruik en trainen van AI-modellen vergt veel energie en kan een aanzienlijke ecologische voetafdruk achterlaten. Ook dit wordt meegenomen in de training, zodat deelnemers begrijpen hoe duurzaamheid en verantwoord gebruik hand in hand gaan.

Met praktijkvoorbeelden en cases uit sectoren zoals HR, marketing, zorg en publieke dienstverlening ervaren deelnemers hoe deze vragen concreet kunnen spelen. Het centrale doel van de training is dat iedere deelnemer leert een eigen toetsingskader te ontwikkelen. Dit toetsingskader fungeert als meetlat: een verzameling normen en criteria waarmee binnen de organisatie besproken kan worden welke toepassingen wenselijk zijn en welke voorwaarden daarbij horen. Het gaat niet om technische details van AI, maar om het creëren van een gedeelde taal en aanpak waarmee een organisatie verantwoorde keuzes kan maken.

De aanpak van de training is praktijkgericht. Naast theoretische uitleg werken deelnemers met opdrachten waarin zij hun eigen context en organisatie centraal stellen. Zij leren de bestaande situatie analyseren, criteria selecteren en vertalen naar een concreet kader dat aansluit bij hun werkpraktijk. Ook wordt aandacht besteed aan hoe dit toetsingskader gebruikt kan worden om gesprekken op gang te brengen met collega’s, management of externe stakeholders. Op deze manier vormt de training niet alleen een leerervaring, maar ook een startpunt voor verandering binnen de organisatie.

De directe toepasbaarheid van de training zit in het feit dat deelnemers na afloop beschikken over een toetsingskader dat in hun eigen praktijk bruikbaar is. Zij weten welke normen en waarden richtinggevend zijn, hoe zij risico’s, kansen én milieu-impact kunnen afwegen, en hoe zij hun organisatie kunnen helpen om AI verantwoord en toekomstgericht in te zetten. Daarmee draagt de training niet alleen bij aan individuele kennis en inzicht, maar ook aan de duurzame en verantwoorde inzet van AI in de organisatie als geheel.

Cursus Verantwoord AI Gebruik

De cursus Verantwoord AI Gebruik geeft je inzicht in de belangrijkste normen en richtlijnen voor het verantwoord inzetten van kunstmatige intelligentie. Je leert hoe ethiek, juridische kaders, risico-inschatting, bias en duurzaamheid een rol spelen bij AI en hoe je dit vertaalt naar een toetsingskader dat toepasbaar is in jouw organisatie. De cursus combineert theorie met praktijkgerichte opdrachten, zodat je niet alleen kennis opdoet, maar direct een eigen kader ontwikkelt om verantwoord AI gebruik te ondersteunen en te bespreken binnen je organisatie

Bedrijfstraining Verantwoord AI Gebruik

Wil je verantwoord AI gebruik implementeren in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's. We kunnen dan meteen de vertaalslag naar jouw organisatie maken.

Tijdens de Training Verantwoord AI Gebruik komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

De training Verantwoord AI Gebruik combineert theoretische inzichten met praktijkgerichte opdrachten. Deelnemers ontwikkelen een eigen toetsingskader dat direct toepasbaar is in hun organisatie. Het programma bouwt stap voor stap op en koppelt normen en richtlijnen aan realistische cases en oefeningen.

• Introductie en context
• • Wat verstaan we onder verantwoord AI gebruik
  • Relevantie in verschillende sectoren en functies
  • Trends en actuele ontwikkelingen
• Normatieve kaders voor AI
• • Ethische principes: eerlijkheid, transparantie, accountability, inclusiviteit
  • Bias en discriminatie: herkennen van vooroordelen in datasets en algoritmes, gevolgen voor besluitvorming, aanpak om bias te beperken
  • Juridische richtlijnen: AVG, AI Act, sectorale wet- en regelgeving
  • Maatschappelijke implicaties: vertrouwen, veiligheid, acceptatie door gebruikers
  • Duurzaamheid en ESG: energieverbruik, ecologische impact en verantwoord gebruik van resources
• Toepassing in de praktijk
• • Voorbeelden van verantwoord en onverantwoord AI gebruik in organisaties
  • Analyse van dilemma’s en praktijkcases (bijv. HR-selectie, klantprofilering, gezondheidszorg)
  • Reflectie op de eigen organisatiecontext
• Het ontwikkelen van een toetsingskader
• • Bouwstenen van een toetsingskader: normen, criteria, meetbare indicatoren
  • Methoden om kaders op te stellen (frameworks, checklists, maturity-modellen)
  • Oefening: eigen toetsingskader ontwerpen en uitwerken met begeleiding
• Implementatie binnen de organisatie
• • Hoe een toetsingskader het gesprek kan openen binnen de organisatie
  • Draagvlak creëren en stakeholders betrekken
  • Integratie met bestaand beleid en governance-structuren
  • Simulatie-oefening: bespreek een AI-case met interne stakeholders
• Afsluiting en praktijkcase
• • Ontwikkeling van een eigen toetsingskader als eindproduct
  • Presentatie en feedback van trainer en mededeelnemers
  • Concreet plan voor toepassing en borging binnen de eigen organisatie