Zakelijke dienstverleners in Nederland zetten steeds vaker generatieve AI in, zoals ChatGPT, Microsoft Copilot en Google Gemini. De controle op fouten en verzinsels blijft daarbij achter, nu en op het moment van schrijven. Dat speelt bij advieskantoren, accountants, juristen, HR-diensten en verzekeraars in heel Europa. De druk neemt toe door klantverwachtingen én de Europese AI-verordening, met gevolgen voor zakelijke dienstverlening en overheid.
Controle schiet nu tekort
In veel kantoren ontbreekt een vaste kwaliteitscontrole op AI-teksten en analyses. Medewerkers beoordelen uitkomsten vaak op gevoel, of in steekproeven zonder heldere methode. Daardoor glippen onnauwkeurigheden en vertekeningen door naar klantdossiers. Dat vergroot het risico op fouten in rapporten en adviezen.
AI-systemen kunnen hallucineren: ze presenteren verzonnen feiten als waarheid. Dit gebeurt vooral bij brede vragen of wanneer bronmateriaal ontbreekt. Zonder verplicht bronverwijzen of een tweede lezer blijft zo’n misslag onzichtbaar. Dat is extra riskant in due diligence, contractanalyse en beleidsnotities.
Kwaliteitsborging is ook lastig door snelle software-updates. Modellen veranderen hun gedrag zonder dat teams het merken. Werkinstructies lopen dan achter op de nieuwste versie. Zonder logboek is herleiden wat er misging bijna onmogelijk.
Tools groeien sneller dan audit
Generatieve tools worden snel uitgerold in kantoorsoftware. Denk aan Microsoft 365 Copilot, Google Workspace met Gemini, OpenAI’s ChatGPT en Anthropic Claude. Juridische kantoren testen hulpmiddelen als Harvey en Luminance voor contractanalyse. Die snelheid is groter dan de groei van interne controle.
Leveranciers bieden wel “enterprise”-opties, zoals een EU-datagebied of uitsluiting van trainingsgebruik. Toch ontbreekt vaak een formele toets op datastromen en instellingen. Ook wordt modelprestatie zelden periodiek gemeten met vastgestelde toetsen. Zonder zo’n meetkader blijft kwaliteit een momentopname.
Veel organisaties centraliseren AI-beleid nog niet. Afdelingen kiezen eigen tools en prompts zonder afstemming. Daardoor ontstaan schaduwsystemen en dubbele risico’s. Een centraal register en goedkeuringsproces ontbreken vaak.
Risico’s en aansprakelijkheid nemen toe
Onjuiste AI-uitvoer kan leiden tot verkeerd advies of gemiste signalen. Bij accountants en consultants raakt dat direct aan zorgplicht en reputatie. Verzekeraars en juridische dienstverleners lopen bovendien beroepsaansprakelijkheid op. Disclaimers op AI-gebruik bieden dan weinig bescherming.
Ook vertrouwelijkheid staat onder druk als concepten met klantdata naar cloudmodellen gaan. Zonder verwerkersovereenkomst of EU-datagrens is dat AVG-risicovol. Eigendomsrechten kunnen onduidelijk zijn wanneer tools tekst of code genereren. Daarom is bronregistratie en contractafdekking nodig.
“Een AI-hallucinatie is een fout waarbij het systeem verzonnen feiten presenteert als juist.”
Vooroordelen in data kunnen ongewenste selectie-effecten geven, bijvoorbeeld bij werving en selectie. Bias kan ook sluipen in risicoanalyses en kredietachtige beoordelingen. Dit raakt non-discriminatieregels en zorgvuldigheidseisen. Zonder expliciete bias-tests blijft het probleem vaak onzichtbaar.
Europese AI-verordening dwingt aanpak
De Europese AI-verordening (AI Act) verplicht risicobeheer voor “hoog-risico”-toepassingen. Dat geldt onder meer voor systemen voor werving en selectie of beoordeling van toegang tot diensten. Vereisten zijn onder andere data-governance, logging, menselijke controle en duidelijke instructies. Leveranciers van zogeheten algemene AI-modellen (GPAI) krijgen aparte plichten.
Gebruikers van AI in bedrijven heten “deployers” in de verordening. Zij moeten passend toezicht, documentatie en training organiseren. Ook moeten zij de gebruiksbeperkingen van de leverancier volgen. Dat vraagt om beleid, tooling en registraties die auditbaar zijn.
Toezicht wordt nationaal ingericht; de exacte Nederlandse toezichthouders zijn op het moment van schrijven nog in aanwijzing. Bedrijven doen er goed aan zich nu al klaar te maken. Denk aan een intern AI-beleid, een risicokader en periodieke evaluaties. Zo verklein je het gat tussen praktijk en wet.
AVG vraagt dataminimalisatie en DPIA
De AVG geldt onverkort bij AI-toepassingen met persoonsgegevens. Dataminimalisatie betekent: alleen data gebruiken die nodig is voor het doel. Verstuur geen volledige klantdossiers naar een model als een samenvatting volstaat. Versleuteling en toegangsbeheer horen standaard te zijn.
Een DPIA is een Data Protection Impact Assessment. Dit is een risico-analyse voor privacy bij verwerkingen met hoog risico. Bij generatieve AI op gevoelige documenten is zo’n DPIA vaak verplicht. De uitkomsten sturen technische en organisatorische maatregelen.
Sluit verwerkersovereenkomsten met leveranciers zoals Microsoft, Google of OpenAI. Let op dat invoer niet wordt gebruikt om modellen publiek te trainen. Gebruik waar mogelijk een EU-datagebied en bewaartermijnen. Leg keuzes en uitzonderingen vast in een register.
Zo bouw je betere controle
Begin met een AI-register per gebruikstoepassing, inclusief doel, data en verantwoordelijke. Stel controlepunten vast voor bronvermelding, feitencheck en bias-test. Gebruik checklists vóór klantlevering, met een tweede lezer bij hoog risico. Bewaar prompts, versies en output in een logboek.
Beperk generatieve AI tot taken met verifieerbare bronnen. Retrieval augmented generation kan helpen: het model antwoordt dan op basis van een eigen, gecontroleerde kennisbank. Zo daalt de kans op hallucinaties en stijgt herleidbaarheid. Koppel daar automatische citaten en linkjes aan.
Voer periodieke prestatiemetingen en red-teaming uit. Test op nauwkeurigheid, consistentie, bias en robuustheid bij updates. Laat juridische, privacy- en vaktechnische experts meekijken. Maak verbeteringen verplicht voordat brede uitrol volgt.
Sector vraagt heldere richtlijnen
Beroepsorganisaties in accountancy, recht en advies werken aan handreikingen, op het moment van schrijven. Die moeten aansluiten op de AI-verordening en de AVG. Bedrijven kunnen daarop vooruitlopen met eigen standaarden. Denk aan modelkaarten en datasheets die herkomst en beperkingen uitleggen.
Klantverwachtingen veranderen snel door AI-functies in kantoorsoftware. Transparantie over inzet en controle wordt een concurrentiefactor. Heldere labels en uitleg bij AI-onderdelen scheppen vertrouwen. Dat voorkomt misverstanden over kwaliteit en verantwoordelijkheid.
De kern blijft menselijke toetsing waar het risico hoog is. Automatiseer de routine, maar borg de eindbeoordeling bij een deskundige. Combineer procesafspraken met technische waarborgen. Zo sluiten praktijk, wet en klantbelang beter op elkaar aan.