AI is geen tool die je ‘even’ implementeert. Het is een fundamentele verandering in hoe we omgaan met informatie, processen en besluitvorming. Wie dat serieus neemt, moet nadenken over besturing, eigenaarschap en het vermogen om te leren en actief bij te sturen.

In mijn vierde en laatste blog in de serie over AI en architectuur draait het om de organisatorische kant: hoe geef je richting aan AI binnen je organisatie? Hoe voorkom je versnippering, wildgroei of risico’s? En vooral: hoe zorg je dat AI bijdraagt aan strategische doelen én gedragen wordt door de mensen die ermee werken?

Wie bepaalt wat wenselijk en verantwoord is?AI roept fundamentele vragen op. Wat is bijvoorbeeld acceptabel in de interactie met klanten? Mag een AI-model beslissen over de toekenning van zorg, geld of toegang tot voorzieningen? En hoe transparant moet een voorspelling zijn voordat je die kunt gebruiken in de praktijk?

Dit zijn geen technische vragen, ze gaan over waarden. Het antwoord ligt dus niet bij de leverancier of de IT-afdeling, maar bij de business zelf. Wat vinden wij als organisatie belangrijk? Welke grenzen stellen we? En op welk niveau worden daar besluiten over genomen? Dat vraagt om heldere normenkaders, een structurele dialoog tussen business, IT, juridische en ethische experts, en uiteindelijk om expliciete besluitvorming op het juiste niveau. Wij architecten kunnen daarbij helpen door het speelveld af te bakenen en te monitoren of keuzes passen bij strategie, beleid en wetgeving.

AI-governance: van architectuurboard tot ethische toetsing

Net als bij andere technologische ontwikkelingen is governance de sleutel om AI beheersbaar in te zetten. Maar AI vraagt om extra aandacht en aanvullende instrumenten. Denk aan toetsingskaders voor AI-initiatieven: wanneer moet een AI-model worden beoordeeld, welke risico’s moeten vooraf worden ingeschat en wie kijkt mee? Ook ethische commissies of adviesgroepen zijn nodig om mee te denken over maatschappelijke en organisatorische impact.

(Architectuur)boards hebben in deze context niet alleen een taak in de technische inpasbaarheid, maar ook in de beoordeling van uitlegbaarheid, afhankelijkheden en herbruikbaarheid van oplossingen. Een goed ingericht AI-governanceproces zorgt daarmee voor transparantie (waarom doen we dit?), duidelijkheid over verantwoordelijkheid (wie is eigenaar van data en AI-model incl. de algoritmen?) en een gestructureerde manier van leren en verbeteren (wat doen we met signalen uit de praktijk of van toezichthouders?).

Hoe neem je mensen en processen mee?

AI werkt alleen als mensen het snappen, vertrouwen en willen gebruiken. Dat klinkt logisch, maar in de praktijk vraagt het speciale aandacht. Medewerkers moeten begrijpen wat AI wel en niet doet; een basisniveau van AI-geletterdheid is noodzakelijk. Daarnaast grijpen AI-oplossingen vaak in op bestaande werkprocessen en raken daarmee rollen, verantwoordelijkheden en besluitlijnen.

AI heeft ook impact op cultuur en mindset. Een organisatie die datagedreven wil werken, stelt andere eisen dan een organisatie die vooral op ervaring en gevoel stuurt. Daarom is AI méér dan alleen een IT-voorziening, het is een organisatieverandering. Zonder actieve betrokkenheid van de business is de kans groot dat IT-gedreven AI-toepassingen blijven steken in pilots, of juist weerstand oproepen op de werkvloer.

Klein beginnen, leren, opschalen

De verleiding is groot om AI groots en integraal aan te pakken. In de praktijk blijkt echter dat AI zich slecht laat vangen in volledig uitgewerkte blauwdrukken of routekaarten. Effectiever is het om iteratief te werken: verkennen, proberen, leren en vervolgens verankeren. Dat begint met een duidelijk afgebakende use case met bij voorkeur aantoonbare impact.

Werk daarbij multidisciplinair: betrek business, data-experts, juristen en architecten vanaf het begin. Leg systematisch vast wat je leert – technisch, procesmatig én ethisch – en zorg dat governance niet achteraf wordt “aangezet”, maar vanaf de start onderdeel is van de aanpak. Zo voorkom je dat AI een losstaand experiment blijft en werk je toe naar duurzame inbedding in de organisatie.

Tot slot: van denken naar doen

AI is geen toekomstmuziek meer; het is er al en het belang ervan groeit snel. Organisaties die nu investeren in sturing, kaders en leervermogen, bouwen aan vertrouwen én wendbaarheid. AI vraagt misschien geen rigide blauwdruk, maar wel een duidelijke richting.

En die richting begint met één simpele, maar cruciale vraag:

Wie neemt er bij jullie verantwoordelijkheid voor het inzetten van AI, en waarop is dat besluit gebaseerd?