Na alles wat AI-modellen kunnen, is het verleidelijk om ze te behandelen als iets dat altijd klopt, alles kan en geen menselijke tussenkomst meer nodig heeft. Dat beeld is begrijpelijk. Het is ook fout. En het leidt tot precies het soort beslissingen waar organisaties later spijt van krijgen. Wie AI effectief wil inzetten, moet weten wat het kan én scherp zien waar het ophoudt.
Roland Bieleveldt
Verdiep je verder
2 gerelateerde artikelen over dit onderwerp
Moderne AI-modellen kunnen schrijven, analyseren, redeneren, coderen en combineren. Het spectrum is breder dan de meeste mensen verwachten. Maar datzelfde spectrum heeft een keerzijde die minstens zo belangrijk is.
~~AI-modellen produceren output die er professioneel uitziet, consistent is en zelfverzekerd klinkt. Die combinatie maakt het verleidelijk om de output te behandelen als het werk van een betrouwbare expert. Drie veelvoorkomende misverstanden vallen daar onder.~~
Het eerste misverstand: AI-output is altijd 100% waar. Een taalmodel heeft geen onafhankelijke toegang tot de werkelijkheid. Het genereert de meest waarschijnlijke voortzetting van een reeks woorden, op basis van patronen uit miljarden trainingsteksten. Bij goed gedocumenteerde onderwerpen komen die patronen overeen met de feiten. Bij onderwerpen waar de trainingsdata schaars, tegenstrijdig of verouderd is, vult het model de gaten op met patronen die plausibel klinken. Het verschil is aan de output zelf niet te zien. Daarbij komt nog dat een fout eerder in het antwoord invloed heeft op alle daaropvolgende output.
Dit probleem heet hallucinatie: het model fabriceert informatie die niet bestaat, gepresenteerd alsof het feiten zijn. Van verzonnen juridische precedenten tot gefabriceerde onderzoekscijfers. Niet als uitzondering, maar als structurele eigenschap van hoe taalmodellen werken.
Wie wil begrijpen waarom dit gebeurt en wat je eraan kunt doen, vindt dat op twee aparte pagina’s. AI is geen waarheidsmachine (pagina 1.4a) legt uit waarom AI-output niet gelijkstaat aan feiten. Wat is een hallucinatie? (pagina 1.4b) beschrijft het mechanisme erachter en de omvang van het probleem.
Het tweede misverstand zit dieper en is lastiger te herkennen. Een AI-model kan een analyse produceren die leest alsof een ervaren adviseur hem heeft geschreven. Het kan een strategie structureren, risico’s benoemen en aanbevelingen formuleren. De output oogt als expertise.
Maar er ontbreekt iets wezenlijks.
Een ervaren professional doet meer dan informatie verwerken en structureren. Die persoon kent de organisatie, de verhoudingen, de voorgeschiedenis. Die persoon weet welke oplossingen in het verleden zijn geprobeerd en waarom ze faalden. Die persoon herkent een politiek gevoelige aanbeveling en formuleert die anders dan een technisch neutrale. Die persoon weegt mee wat niet in de data staat: het gesprek op de gang, de bestuurder die over drie maanden vertrekt, de fusie die nog niet is aangekondigd.
Een AI-model heeft van dit alles niets. Het verwerkt de informatie die je het geeft en genereert output op basis van patronen. Het resultaat kan indrukwekkend zijn als startpunt. Het is niet hetzelfde als een oordeel. Het verschil zit in alles wat een model niet kan meewegen: context die niet in de prompt staat, nuances die niet in data zijn te vangen, afwegingen die pas ontstaan in een gesprek met mensen die het werkelijk aangaat.
De valkuil is niet dat organisaties AI gaan gebruiken voor analyse en advieswerk. Die inzet is logisch en levert reële waarde op. De valkuil is dat de output zo professioneel oogt dat de stap van “AI-analyse” naar “besluit” te snel gaat. Dat een directieteam een door AI gegenereerd rapport ontvangt, het overtuigend vindt, en handelt alsof het advies komt van iemand die de organisatie kent.
De discipline die nodig is: AI-output behandelen als voorwerk. Als een eerste versie die het denken versnelt. Als grondstof die een professional sneller tot een onderbouwd oordeel laat komen.
De twee misverstanden hierboven leiden vaak tot een van twee reacties. De eerste: blind vertrouwen. AI levert professionele output, dus neem het over. De tweede: categorisch wantrouwen. AI maakt fouten, dus gebruik het niet.
Beide reacties missen het punt.
De effectieve houding is een derde: leren beoordelen. Dat betekent AI-output behandelen als het werk van een capabele maar feilbare medewerker. Iemand die snel werkt, goed structureert, veel weet, maar die je nooit zonder controle een eindproduct laat opleveren. De taak is te belangrijk om zonder menselijk oordeel af te ronden.
Concreet betekent dat drie dingen. Ten eerste: controleer feitelijke claims, zeker wanneer de output buiten je eigen expertisegebied valt. Ten tweede: beoordeel of de analyse rekening houdt met context die het model niet kan kennen, zoals organisatiecultuur, politieke gevoeligheden of strategische voorgeschiedenis. Ten derde: gebruik AI-output als vertrekpunt voor je eigen denken, niet als vervanging ervan.
Wij kiezen in deze kennisbank bewust voor die derde houding. Niet vanuit voorzichtigheid, maar vanuit begrip van hoe deze technologie werkt. Wie snapt dat een taalmodel patronen genereert in plaats van feiten controleert, heeft geen instructie nodig om de output te controleren. Die controle voelt dan vanzelfsprekend aan. Dat is de kern van grip op AI: niet wantrouwen, niet blind vertrouwen, maar precies genoeg begrijpen om te weten wanneer je de output kunt gebruiken en wanneer je beter even stopt om na te denken.
Wie dieper wil begrijpen waarom AI-output niet als waarheid kan worden behandeld, leest verder bij AI is geen waarheidsmachine (pagina 1.4a).
Wie wil weten wat het mechanisme achter verzonnen AI-output precies is, vindt dat bij Wat is een hallucinatie? (pagina 1.4b).
Wie wil begrijpen hoe je AI-systemen zo inricht dat ze betrouwbaarder worden door koppeling aan externe bronnen, leest verder bij Kennislaag en RAG (cluster 4.2).