Opleiding: Training Verantwoord AI Gebruik

Verantwoord AI Gebruik is in korte tijd een belangrijk thema geworden binnen organisaties die kunstmatige intelligentie inzetten. AI biedt kansen voor efficiëntie, innovatie en betere besluitvorming, maar brengt ook risico’s met zich mee. Denk aan ethische vraagstukken zoals eerlijkheid en transparantie, juridische vereisten rond privacy en gegevensbescherming, en maatschappelijke zorgen over bias, discriminatie en onbedoelde effecten van algoritmes. Daarom is het essentieel dat professionals niet alleen begrijpen wat AI kan, maar vooral hoe zij AI verantwoord toepassen.

Steeds meer organisaties ontwikkelen richtlijnen en beleid voor AI-gebruik. Grote bedrijven richten ethische commissies op, overheden stellen wetgeving vast en sectoren zoals zorg, onderwijs en financiële dienstverlening hanteren specifieke normen. Het doel is steeds hetzelfde: AI inzetten op een manier die organisatiedoelen ondersteunt zonder schade aan vertrouwen, reputatie of mensenrechten. Professionals moeten daarom inzicht hebben in bestaande kaders en leren hoe zij deze vertalen naar hun eigen organisatie.

Tijdens de training Verantwoord AI Gebruik verkennen we wat verantwoord AI-gebruik inhoudt. We behandelen belangrijke kaders zoals de EU AI Act, de AVG en ethische richtlijnen. Daarnaast kijken we naar risico-afwegingen: wanneer voegt AI waarde toe en wanneer wegen de risico’s zwaarder? Ook de ecologische impact van AI krijgt aandacht. Het trainen en gebruiken van AI-modellen kost veel energie en heeft invloed op duurzaamheid, een aspect dat binnen ESG steeds belangrijker wordt.

Met praktijkvoorbeelden en cases uit onder andere HR, marketing, zorg en publieke dienstverlening leren deelnemers hoe deze vraagstukken in de praktijk spelen. Het centrale doel van de training is dat deelnemers een eigen toetsingskader ontwikkelen: een set normen en criteria om AI-toepassingen binnen de organisatie te beoordelen en bespreekbaar te maken. De focus ligt niet op techniek, maar op het creëren van een gedeelde taal en aanpak voor verantwoorde keuzes.

De training is praktijkgericht. Deelnemers werken met opdrachten vanuit hun eigen organisatie en leren hoe zij een toetsingskader kunnen inzetten in gesprekken met collega’s, management en stakeholders. Na afloop beschikken zij over een concreet en toepasbaar kader om AI verantwoord, duurzaam en toekomstgericht in te zetten.

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