De Universiteit Twente start deze week met een gezamenlijke visie op kunstmatige intelligentie. De universiteit in Enschede wil één koers voor onderzoek, onderwijs en diensten. De stap moet ook helpen bij invoering van de Europese AI‑verordening en de gevolgen voor overheid en onderwijs. Het doel is duidelijkheid voor medewerkers, studenten en regionale partners.
UT start met AI-visie
De Universiteit Twente (UT) zet de eerste stap naar één campusbrede AI‑strategie. Er komt een gedeelde richting voor gebruik van algoritmen in onderwijs, onderzoek en bedrijfsvoering. Zo wil de UT doublures voorkomen en kennis beter delen tussen faculteiten. De aanpak moet ook snelheid brengen in verantwoorde toepassing.
De universiteit bouwt voort op bestaande initiatieven rond data, robotica en digitale veiligheid. Een gezamenlijke visie maakt afspraken over ethiek en risico’s eenduidig. Medewerkers krijgen daarmee heldere richtlijnen voor inzet van systemen zoals beslismodellen en generatieve tools. Studenten weten beter wat wel en niet mag in colleges en tentamens.
De UT wil met de visie ook richting geven aan samenwerking met overheid en bedrijven. Denk aan toepassingen in zorg, maakindustrie en mobiliteit. Daar zijn de verwachtingen hoog, maar de eisen voor veiligheid en privacy ook streng. Een gemeenschappelijke koers moet balans brengen tussen innovatie en waarborgen.
Onderwijs en onderzoek verbinden
In het onderwijs kijkt de UT naar didactische inzet van generatieve systemen. Dat zijn modellen die tekst, code of beeld kunnen maken, zoals chatbots. Richtlijnen moeten misbruik voorkomen, en tegelijk ruimte bieden voor vaardigheden als prompten en kritisch beoordelen. Ook toetsing en citatie krijgen duidelijke afspraken.
In onderzoek draait het om transparantie, reproduceerbaarheid en datakwaliteit. Projecten die AI gebruiken documenteren datasets, aannames en validatie. Daarmee sluiten ze aan bij open‑science principes en hergebruik van data. Het voorkomt dat resultaten afhankelijk zijn van onduidelijke of gesloten modellen.
De UT wil bovendien interdisciplinair werken. Sociale en juridische expertise wordt vroeg betrokken bij techniekontwikkeling. Zo komen veiligheid, bias en mensenrechten niet pas achteraf in beeld. Dit versnelt acceptatie in praktijkomgevingen zoals zorg en publieke dienstverlening.
AI-verordening: gevolgen voor overheid
De Europese AI‑verordening (AI Act) introduceert risicoklassen en verplichtingen voor aanbieders en gebruikers. Publieke diensten en zorginstellingen vallen vaak onder ‘hoog risico’. Universiteiten die systemen ontwikkelen of invoeren, krijgen te maken met eisen aan datakwaliteit, documentatie en menselijk toezicht. De UT richt processen in om hieraan te voldoen.
Voor hoog‑risico toepassingen vraagt de wet een risicoanalyse, kwaliteitsmanagement en logging. Ook moet duidelijk zijn wie verantwoordelijk is in de keten, van ontwikkelaar tot gebruiker. Dit raakt aanbestedingen en samenwerking met leveranciers. Op het moment van schrijven worden onderdelen van de wet gefaseerd ingevoerd tussen 2024 en 2026.
De campus is ook een proeftuin voor publieke partners in de regio. Gemeenten en uitvoeringsorganisaties testen er algoritmen voor dienstverlening. De UT kan zo helpen met impact‑assessments en toezicht. Daarmee worden juridische eisen vertaald naar dagelijkse praktijk.
De AI‑verordening hanteert een risicobenadering: hoe hoger het risico voor veiligheid of grondrechten, hoe strenger de verplichtingen voor het systeem.
Datagebruik en privacy-eisen
De AVG blijft het fundament bij alle dataprojecten. Dat betekent dataminimalisatie, duidelijke doelen en bewaartermijnen. Gevoelige data worden versleuteld en waar mogelijk geanonimiseerd. Voor risicovolle projecten is een gegevensbeschermingseffectbeoordeling (DPIA) nodig.
De UT werkt aan heldere regels voor datasets en modeltraining. Onderzoekers leggen vast welke bronnen zijn gebruikt en met welke toestemming. Bij inzet van externe clouddiensten spelen locatie van opslag en toegang door derde landen een rol. Contracten moeten dit afdekken en passen bij Europese regels.
Ook interne governance wordt aangescherpt. Denk aan een register van algoritmen, toetsing door ethische commissies en security‑reviews. Zo ontstaat zicht op wie welke systemen gebruikt en met welk doel. Dit voorkomt schaduw‑IT en verkleint compliancerisico’s.
Regio Twente als proeftuin
De UT wil nauwer samenwerken met regionale partners in Twente. Bedrijven, zorginstellingen en overheden vragen om praktische AI‑oplossingen die veilig en uitlegbaar zijn. Door gezamenlijke pilots kan de universiteit sneller opschalen wat werkt. Tegelijk worden juridische en ethische lessen direct meegenomen.
De regio kent sterke sectoren zoals high‑tech maakindustrie en medische technologie. Daar kan AI productkwaliteit verbeteren en personeel ondersteunen. De universiteit brengt kennis over data‑analyse en mens‑machine‑interactie in. Partners leveren praktijkcases en toetsing in echte omgevingen.
Deze benadering helpt ook bij arbeidsmarkt‑vragen. Medewerkers hebben bijscholing nodig om met nieuwe systemen te werken. De UT kan korte trajecten en micro‑credentials aanbieden. Zo blijft de regio concurrerend én inclusief.
Volgende stappen en planning
De eerste fase is gericht op ophalen van behoeften en risico’s. Daarna volgt een conceptvisie met concrete keuzes en standaarden. Besluitvorming loopt via het College van Bestuur en de academische gremia. De uitwerking komt in richtlijnen, tooling en ondersteuning voor teams.
Prioriteiten liggen bij onderwijsrichtlijnen, datagovernance en compliance met de AI‑verordening. Tegelijk wordt een loket ingericht voor advies over algoritmen en aanbestedingen. Teams krijgen kant‑en‑klare sjablonen voor DPIA’s en modeldocumentatie. Trainingen helpen docenten en onderzoekers snel op weg.
De UT houdt de visie iteratief en meetbaar. Jaarlijkse evaluaties volgen impact, risico’s en kosten. Nieuwe Europese regels of inzichten worden tijdig verwerkt. Zo blijft de koers stabiel, maar niet star.
