Maand: juli 2025

De Europese Unie van vaardigheden het aanbod en ontbrekende puzzelstukjes

Nu Europa zich positioneert om ’s werelds eerste ‘AI continent’ te worden, is gedegen kennis nodig om de door AI aangestuurde transformatie te begrijpen. Het Actieplan AI Continent 2025 van de Europese Commissie schetst een ambitieuze agenda om de Europese AI-capaciteiten op te schalen en pleit voor verbeterde infrastructuur, strategische sectorale implementatie en een grotere AI talent basis.

Het benadrukt de dubbele noodzaak om AI talent te behouden, aan te trekken en bij te scholen, maar ook om AI geletterdheid in de hele samenleving breed te stimuleren als onderdeel van een breder ecosysteem voor industriële strategie en innovatie.

Tegelijkertijd introduceerde de Wet op kunstmatige intelligentie (2024/1689) een risicogebaseerd regelgevingskader dat AI vaardigheden en mensgericht ontwerp als fundamentele vereisten integreert. Deze wet erkent dat een effectieve en betrouwbare inzet van AI vereist dat gebruikers en betrokkenen beschikken over basiskennis van hoe AI systemen werken, inclusief inzicht in hun uitkomsten, beperkingen en impact. AI vaardigheden zijn dan ook niet langer optioneel het is een wettelijke verplichting.

Als aanvulling op deze inspanningen beoogt de voorgestelde EU verordening inzake talentenpools kritieke tekorten aan vaardigheden aan te pakken door werkzoekenden uit niet EU landen te koppelen aan werkgevers in de EU. De verordening geeft prioriteit aan functies in groene en digitale transities en is ontworpen om belemmeringen bij internationale werving, erkenning van kwalificaties en arbeidsmigratiekanalen te overwinnen.

De strategie van de Unie van Vaardigheden, die in maart werd geïntroduceerd, biedt een overkoepelend governancekader voor deze AI gerichte initiatieven. Deze strategie schetst uitgebreide mechanismen om juist de vaardigheidstekorten en het tekort aan talenten aan te pakken die in dit document worden gekwantificeerd.

De Unie van Vaardigheden ondersteunt de ontwikkeling van AI talent rechtstreeks via gerichte programma’s, zoals de AI Skills Academy. De Academy biedt gespecialiseerde trainingsprogramma’s over generatieve AI en ontwikkelt pilotprogramma’s voor AI gerichte opleidingen en leerlingplaatsen.

Door de ontwikkeling van vaardigheden in verschillende sectoren en op verschillende niveaus aan te pakken. Van basisvaardigheden tot geavanceerde technische competenties creëert de Unie van Vaardigheden een beleidscontext die de noodzaak benadrukt van de soorten uitgesplitste analyses van AI vaardigheden.

Een gecoördineerde Europese strategie om de arbeidsmarkt in de EU voor te bereiden op de verspreiding van AI technologieën, in alle sectoren van de economie en in verschillende beroepen van AI ontwikkelaars tot AI eindgebruikers.

Ondanks de brede erkenning van het belang van AI, kampen beleidsmakers met een aanzienlijke kenniskloof over wie deze systemen ontwikkelt, waar ze vandaan komen en wat hun migratiebeslissingen beïnvloedt.

Dit informatietekort komt op een bijzonder cruciaal moment voor Europa, dat 20 miljard euro heeft vrijgemaakt voor AI ontwikkeling en groei.

De fundamentele vraag of Europa lokaal AI talent zal koesteren, succesvol specialisten uit het buitenland zal aantrekken of zal toezien hoe zijn expertise emigreert naar concurrerende innovatie hubs.

Dit heeft een grote impact op, en niet alleen voor economisch concurrentievermogen, maar ook om ervoor te zorgen dat AI systemen Europese waarden en prioriteiten belichamen.

Zou AI letterlijk hersenschade veroorzaken (dat doet het niet), maar het laat zien hoe diep we vrezen voor wat AI zou kunnen doen met ons collectief denkvermogen. Daarom zouden we AI moeten gebruiken om je geest te verruimen in plaats van te krimpen. Maar waarom die obsessie met AI die onze hersenen lui zou maken?

Toch heeft de meer dramatische interpretatie onze verbeelding geprikkeld, omdat we altijd al bang zijn geweest dat nieuwe technologieën ons denkvermogen zouden ruïneren. Plato dacht dat schrijven onze wijsheid zou ondermijnen.

De minst verrassende plek waar AI gebruik je mentale groei duidelijk kan schaden, is wanneer je probeert nieuwe kennis te leren of te synthetiseren. Als je je denkwerk uitbesteedt aan de AI in plaats van het werk zelf te doen, mis je de kans om te leren.

Wat dit bijzonder verraderlijk maakt, is dat de schade zelfs plaatsvindt wanneer we goede bedoelingen hebben. De AI is getraind om behulpzaam te zijn en vragen voor je te beantwoorden. Misschien willen we alleen maar AI begeleiding bij het aanpakken van vraagstuk, maar vaak krijg je alleen het antwoord. Dit ondermijnt de (soms onaangename) mentale inspanning die nodig is om te leren van de vraag die je werd gesteld. Het probleem is niet alleen spieken, hoewel AI dat zeker makkelijker maakt. Het probleem is dat zelfs eerlijke pogingen om AI te gebruiken voor hulp averechts kunnen werken, omdat de standaardmodus van AI is om het werk voor je te doen, niet met je.

Uiteindelijk is het de manier waarop je AI gebruikt, en niet het gebruik van AI zelf, die bepaalt of het je hersenen helpt of schaadt. Helaas wil de standaardversie van de meeste AI modellen je het antwoord geven in plaats van je te begeleiden.

AI kan je creativiteit bevorderen of juist schaden, afhankelijk van hoe je het inzet. Op veel vlakken verslaat AI de meeste mensen. Voor de duidelijkheid: er is geen eenduidige definitie van creativiteit, maar het vermogen om met diverse en betekenisvolle ideeën te komen komt in de buurt.

Toch zal iedereen die AI heeft gebruikt voor het genereren van ideeën iets opmerken dat de antwoorden niet weergeven. AI gedraagt ​​zich vaak als één enkele creatieve persoon met voorspelbare patronen. Je ziet steeds dezelfde thema’s, zoals ideeën over VR, blockchain, het milieu en (natuurlijk) AI zelf. Dit is een probleem, omdat je bij het genereren van ideeën juist een diverse set ideeën wilt om uit te kiezen, geen variaties op een thema. Er is dus een paradox: hoewel AI creatiever is dan de meeste mensen, mist het de diversiteit die voortkomt uit meerdere perspectieven.

De ideeën zijn slechts ideeën. Het product hoeft nog niet te bestaan ​​en hoeft ook niet per se duidelijk haalbaar te zijn. Het grotere risico is dat AI je vermogen om creatief te denken kan schaden door je te verankeren aan de suggesties.

Zodra je de ideeën van AI ziet, wordt het veel moeilijker om buiten die grenzen van AI te denken.

We voelen ons minder eigenaar van door AI gegenereerde ideeën, wat betekent dat we ons afkeren van het ideevormingsproces zelf.

Dus hoe profiteren we van de voordelen van AI zonder de braindrain? De sleutel is sequentie. Genereer altijd je eigen ideeën voordat je je tot AI wendt. Schrijf ze op, hoe ruw ze ook zijn. Net zoals brainstormen in groepsverband het beste werkt wanneer mensen eerst individueel nadenken, moet je jouw unieke perspectief vastleggen voordat de suggesties van AI je kunnen verankeren. Gebruik AI vervolgens om ideeën verder te ontwikkelen.

Een gebied waar AI ons denken kan schaden, is door de impact ervan op sociale processen. Idealiter is het hele doel van teamwerk dat het onze prestaties kan verbeteren – teams zouden meer ideeën moeten kunnen genereren, potentiële kansen en valkuilen beter moeten kunnen zien, en gespecialiseerde vaardigheden en capaciteiten moeten bieden om de uitvoering te ondersteunen.

Maar in plaats van dat AI ons collectieve denken aantast, is er de mogelijkheid om het ons te laten helpen verbeteren. AI gebruiken als advocaat van de duivel om onuitgesproken zorgen aan de oppervlakte te brengen, AI laten identificeren wiens stemmen niet gehoord worden in een discussie, of AI gebruiken om patronen in teamdynamiek te vinden die we vaak missen.

AI beschadigt onze hersenen niet, maar onnadenkend gebruik kan ons denken beschadigen. Het gaat niet om onze neuronen, maar om onze denkpatronen. Er is veel werk dat de moeite waard is om te automatiseren of te vervangen door AI (we rouwen zelden om het werk dat we met rekenmachines doen), maar ook veel werk waarbij ons denken belangrijk is.

De technologie biedt een gemakkelijke uitweg uit het harde denkwerk, en we zijn bang dat we die zullen nemen. We zouden ons zorgen moeten maken. Maar we moeten ook onthouden dat we een keuze hebben.

Erover nadenken is namelijk aan ons.

AI is niet langer slechts een tool het is de infrastructuur achter groeistrategieën. Van realtime meertalige ondersteuning tot voorspellende betrokkenheidsmodellen, AI maakt wereldwijde schaal mogelijk met lokale relevantie. Maar naarmate kunstmatige intelligentie (AI) dieper in interacties wordt geïntegreerd, worden zorgen over AI privacy een kwestie voor de leidinggevende, niet alleen een technische kwestie.

Zouden we meer vertrouwen hebben in een bedrijf waarvan de AI interacties transparant zijn en die u privacy respecteren. De meerderheid van de mensen zegt niet bereid te zijn AI te laten gebruiken als dit betekent dat hun privacy in gevaar komt. Deze tegenstrijdigheid onderstreept de strategische paradox waarmee we te maken hebben met betrekking tot de relatie tussen AI en privacy kwesties.

Hoewel AI operationele efficiëntie belooft, worden veel implementaties geplaagd door ondoorzichtige datastromen, ontoereikende governance en reactief privacybeleid. Deze hiaten zijn niet hypothetisch; ze stellen ons nu al bloot aan reële gevolgen.

Slechts klein gedeelte heeft vertrouwen in de manier waarop wordt omgaan met zorgen over AI dataprivacy en AI gerelateerde risico’s. Terwijl het grootste gedeelte zegt dat ethisch AI ontwerp essentieel is, heeft maar een kwart van alle bedrijven intern beleid geïmplementeerd om dit te garanderen. Het is tijd om verder te kijken dan alleen checkbox compliance en over te stappen op privacyarchitectuur om privacyproblemen op te lossen met AI als onderscheidend concurrentievoordeel.

Het is cruciaal dat we direct stappen ondernemen om AI privacyrisico’s te beperken, aangezien kunstmatige intelligentie steeds meer geïntegreerd raakt in interacties.

Schaduw AI tools die zonder centraal toezicht worden geïmplementeerd zijn het moderne equivalent van schaduw IT. Of het nu via SaaS van derden of malafide interne modellen is, ongedocumenteerde gegevensverzameling leidt tot blootstelling binnen de hele organisatie.

Supportlogs, chatbot-transcripties en e-mails van bevatten routinematig persoonlijk identificeerbare informatie. Wanneer gebruiker gegenereerde informatie naar externe AI engines wordt verzonden (voor vertaling of sentimentanalyse) zonder voorafgaande anonimisering, riskeren merken schendingen van de AI privacy, vooral bij gebruik van tools die standaard gegevens in hun cache bewaren.

AI systemen hergebruiken gegevens vaak voor secundaire doeleinden, zoals training, testen of personalisatie. Hiervoor wordt echter zelden toestemming verkregen, wat leidt tot wrijving met zowel privacytoezichthouders als gebruikers die datasoevereiniteit eisen.

AI verwerkt niet alleen gegevens, maar voorspelt en profileert ze. Deze gevolgtrekkingen, zoals gedragsscores of emotieanalyse, blijven vaak ongedocumenteerd en ongereguleerd, ondanks hun aanzienlijke invloed op de klantbehandeling. Dit brengt aanzienlijke ethische en reputatierisico’s met zich mee.

Ondanks de AVG vereiste voor dataminimalisatie verzamelen en bewaren de meeste AI pipelines meer informatie dan nodig is. Te veel voeren we volledige datasets in AI modellen in “voor het geval dat”, waardoor het kwetsbaarheid toeneemt zonder de prestaties te verbeteren.

We hebben gezien hoe problemen met kunstmatige intelligentie en privacy kunnen ontstaan. Privacyproblemen met AI kunnen echter aanzienlijk worden verminderd als we de juiste strategieën hanteren.

AI privacy is geen beleid, maar een principe voor systeemontwerp. Integreer databescherming in de levenscyclus van modelontwikkeling, van data invoer en voorbewerking tot training en implementatie. Zorg ervoor dat Privacy Impact Assessments (PIA’s) standaardprocedure zijn voor alle AI initiatieven. “Verantwoorde AI is niet iets wat je er zomaar even bij doet, het is onderdeel van de levenscyclus”.

Documentatie over de levenscyclus van gegevens (hoe lang worden ze bewaard? Waar? Wie heeft er toegang?). Plannen voor respons op beveiligingsincidenten en de frequentie van penetratietests

Privacyversterkende technologieën (PET’s), zoals colectief leren, differentiële privacy en homomorfe encryptie, stellen ons in staat AI-modellen te trainen en te gebruiken zonder dat centrale toegang tot onbewerkte persoonsgegevens nodig is. Dit maakt innovatie mogelijk zonder nieuwe aanvalsvectoren te creëren.

De meeste AI implementaties zitten nog steeds vast in de “test en wacht”modus als het om privacy gaat. Wat leiders onderscheidt van achterblijvers, is een filosofische verschuiving: privacy niet langer als een juridisch risico beschouwen, maar als een merkwaarde.

Stellen we ethische gegevensverwerking steeds vaker gelijk aan merkintegriteit. AI die privacy respecteert, zorgt voor een diepere loyaliteit, meer gebruik en minder verloop.

AI is niet langer optioneel, het is fundamenteel. Maar de blijvende waarde ervan hangt af van de vraag of we het verantwoord, transparant en veilig kunnen inzetten. Zorgen over dataprivacy bij AI staan ​​steeds vaker centraal. Privacy is niet de prijs die gepaard gaat met zakendoen met AI; het is de voorwaarde om die omzet te behouden.

Voor CIO’s, CISO’s en CX-leiders is de vraag niet langer “Kunnen we AI gebruiken?” maar “Hoe gebruiken we AI zonder afbreuk te doen aan wat mensen het meest waarderen: hun data en vertrouwen?”

Misschien dan kunnen we AI privacy niet langer zien als een beperking, maar als een strategisch voordeel, door data ethiek te operationaliseren, vertrouwen in elke workflow in te bouwen en partners op elk niveau verantwoordelijk te houden.

Er zijn wetten die AI en gegevensbescherming aanpakken. De AVG, CCPA, HIPAA en de aanstaande AI act van de EU bevatten allemaal bepalingen die specifiek zijn voor geautomatiseerde besluitvorming, gegevensverwerking en profilering. AI systemen moeten transparantie, uitlegbaarheid en opt out mechanismen bieden om aan deze kaders te voldoen.

AI en privacyproblemen kunnen worden beoordeeld. Begin met een Data Protection Impact Assessment (DPIA) die is afgestemd op AI workflows. Beoordeel elke fase van de AI levenscyclus van data-invoer tot modeluitvoer op privacyproblemen met betrekking tot AI, zoals heridentificatie, ongeautoriseerde gevolgtrekking of onbeheerd delen.

Gebruikers gegenereerde informatie moet automatisch worden geredigeerd of getokeniseerd voordat deze AI systemen bereikt. Encryptie tijdens verzending en opslag is cruciaal. We moeten ook agent side guardrails implementeren om het te veel delen van gevoelige gegevens in realtime te signaleren.

Privacyverbeterende technologieën zijn geavanceerde technologieën die het gebruik van persoonsgegevens mogelijk maken zonder de privacy in gevaar te brengen. Voorbeelden hiervan zijn gecombineerd leren (het lokaal houden van gegevens), differentiële privacy (het toevoegen van statistische ruis) en beveiligde multiparty-communicatie. putatie (het mogelijk maken van collaboratieve AI zonder het delen van gegevens).