De vraagstukken die ertoe doen
Vier centrale thema's, elk met een eigen aanbod van trainingen, workshops en advies.
AI & Menswaardige zorg
Zorg & WelzijnWanneer helpt technologie, en wanneer staat ze goede zorg in de weg?
De belofte van AI in de zorg is groot: minder administratie, snellere signalering, efficiëntere inzet van schaars personeel. Maar AI kan ook de kern van goede zorg aantasten: de menselijke relatie, de ruimte voor nuance, het vertrouwen dat er écht wordt geluisterd.
In de GGZ worden chatbots ingezet als eerste contact voor mensen in psychische nood. In de ouderenzorg rangschikken algoritmen wie het eerst huisbezoek krijgt. Elk van deze toepassingen heeft potentieel en elk ervan kan falen als ze niet met kennis van zaken wordt ingezet.
De centrale vraag is altijd: wat is het effect op de persoon die de zorg ontvangt?
Vragen die dit thema oproept
- Wanneer is een chatbot als eerste contact voor iemand in nood verantwoord?
Alleen als er een duidelijke, snelle route naar een mens is en de chatbot zelf herkent wanneer die route nodig is. Een chatbot mag drempels verlagen voor eenvoudige vragen, maar nooit de enige ingang zijn voor iemand in crisis. - Hoe voorkomt u dat algoritmische aanbevelingen de professionele autonomie uithollen?
Door de aanbeveling zichtbaar te maken als suggestie en niet als uitkomst, door professionals te laten vastleggen wanneer zij ervan afwijken, en door die afwijkingen serieus te bespreken in plaats van ze als fout te behandelen. - Welke zorgtaken mogen nooit worden geautomatiseerd?
Het bepalen of iemand recht heeft op zorg of ondersteuning, het inschatten van veiligheid, en elk oordeel over iemands situatie dat zonder gesprek tot stand komt. Ondersteunend gebruik bij verslaglegging of planning is een ander verhaal. - Hoe betrekt u cliënten bij de keuze voor AI-systemen?
Door ze te betrekken voordat de keuze vaststaat, niet erna. Een cliëntenraad die achteraf mag reageren op een gekozen tool voegt weinig toe; dezelfde raad die mag meepraten over welk probleem u wilt oplossen, wel.
Algoritmische uitsluiting
Gelijkheid & RechtenAI die bestaande ongelijkheid niet oplost, maar vergroot
Algoritmen leren van historische data. En historische data weerspiegelt historische ongelijkheid. Een AI-systeem getraind op oude beslissingen van de sociale dienst leert de vooroordelen van die beslissingen en reproduceert ze op grotere schaal, sneller en met de schijn van objectiviteit.
De Toeslagenaffaire toonde aan wat er kan misgaan als een algoritme systematisch bepaalde groepen als 'risicovol' aanmerkt. De SyRI-uitspraak (2020) bevestigde dat dit niet alleen onethisch, maar ook juridisch onhoudbaar is. Vergelijkbare risico's bestaan nog steeds bij andere overheidssystemen.
Algoritmische uitsluiting is geen toekomstscenario: het is een actueel probleem dat vraagt om professionals die het herkennen, benoemen en aanpakken.
Vragen die dit thema oproept
- Hoe herkent u of een algoritme discriminatoir gedrag vertoont?
Door de uitkomsten te vergelijken tussen groepen, niet door naar de invoer te kijken. Een model dat afkomst niet als kenmerk gebruikt kan nog steeds systematisch anders uitpakken via postcode, opleidingsniveau of contacthistorie. - Welke rechten heeft een cliënt wanneer een algoritme meebesliste?
Recht op informatie dat er een systeem is gebruikt, recht op inzage in de gegevens die zijn verwerkt, en het recht om een menselijke beoordeling te vragen. Bij besluiten met rechtsgevolg gelden bovendien de eisen uit de AVG rond geautomatiseerde besluitvorming. - Hoe toetst u een bestaand systeem op ongewenste bias?
Door een steekproef van echte uitkomsten na te lopen en die te toetsen aan wat een professional zou hebben besloten. Dat is minder elegant dan een statistische analyse, maar het legt in de praktijk sneller iets bloot. - Wat doet u als u merkt dat een systeem systematisch oneerlijk uitpakt?
Eerst het gebruik opschorten voor de groep die het raakt, dan de omvang vaststellen, dan pas repareren. In die volgorde, want doorgaan terwijl u onderzoekt maakt de schade groter en de verantwoording achteraf lastiger.
Digitale weerbaarheid & desinformatie
Veiligheid & WelzijnWat gebeurt er als beeld, stem en bericht niet meer te vertrouwen zijn?
Een gekloonde stem aan de telefoon, een nepfoto die razendsnel rondgaat, een chatbot die voor iemand de vaste gesprekspartner wordt. Dit is geen toekomstscenario. Het gebeurt nu al, bij inwoners van elke leeftijd.
Nepberichten en gemanipuleerde beelden verspreiden zich het snelst in groepsapps, precies waar professionals geen zicht op hebben. Digitale weerbaarheid is geen aparte les meer, maar een basisvaardigheid om veilig mee te draaien in de samenleving.
Vragen die dit thema oproept
- Weet een professional wat te doen als er nepbeeld van een inwoner opduikt?
Meestal niet, en dat is het probleem. Leg vooraf vast wie het meldpunt is, hoe bewijs wordt vastgelegd voordat materiaal offline gaat, en wie contact houdt met het slachtoffer. Dat scheelt in het moment uren. - Hoe herkent u een gekloonde stem of een phishingpoging op tijd?
Niet aan de kwaliteit van het geluid, want die is inmiddels goed genoeg. Wel aan het patroon: haast, geheimhouding, een afwijkend kanaal en een verzoek om geld of gegevens. Daar traint u op, niet op techniek. - Wanneer is een chatbot een geschikte gesprekspartner, en wanneer niet?
Geschikt voor informatie, wegwijs maken en oefenen. Ongeschikt zodra het gesprek gaat over veiligheid, verlies of een besluit dat iemands leven raakt. De grens ligt bij de vraag of een verkeerd antwoord schade veroorzaakt. - Hoe voorkomt u dat het slachtoffer wordt aangekeken in plaats van de maker?
Door in voorlichting en in beleid consequent bij de maker te beginnen. Zodra de eerste vraag aan een slachtoffer gaat over wat hij zelf had kunnen voorkomen, is de toon gezet en meldt de volgende zich niet meer.
Rechten, wet & toezicht
Juridisch & BeleidDe AI-verordening en wat die concreet betekent voor het sociaal domein
De Europese AI-regelgeving treedt gefaseerd in werking, en dat schema is in juli 2026 gewijzigd door de Digital Omnibus. De hoogrisicoverplichtingen voor overheidssystemen gelden vanaf 2 december 2027, zestien maanden later dan oorspronkelijk voorzien. De verplichting is niet vervallen, alleen verschoven: wie in 2027 klaar wil zijn, moet nu weten welke systemen hij in huis heeft. AI-geletterdheid is verplicht sinds 2 februari 2025 en de transparantieplicht geldt sinds 2 augustus 2026.
Een deel van de toepassingen in het sociaal domein valt onder de zwaarste categorie van de AI-verordening, met verplichtingen die vanaf december 2027 gaan gelden. Welke dat zijn, wat er nu al geldt en wat er is verschoven, staat op een eigen pagina.
De AI-verordening in het sociaal domein: wat geldt er nu? →
Vragen die dit thema oproept
- Valt ons AI-systeem onder hoog risico?
Dat hangt af van wat het systeem doet, niet van hoe het heet. Systemen die beoordelen of iemand recht heeft op bijstand, zorg of ondersteuning vallen onder bijlage III. Een samenvattingstool doorgaans niet. De classificatie is de eerste stap, niet de conclusie. - Wie is eindverantwoordelijk als een AI-beslissing fout uitpakt?
De organisatie die het besluit neemt, ook als het systeem van een leverancier komt. Wel verschilt wat er van u wordt gevraagd: als gebruiksverantwoordelijke heeft u andere verplichtingen dan de aanbieder van het systeem. - Hoe documenteert u menselijk toezicht juridisch houdbaar?
Door vast te leggen wie mag afwijken, hoe vaak dat gebeurt en wat daarmee is gedaan. Een handtekening onder elk besluit is geen toezicht; aantoonbaar afwijken en dat terugkoppelen wel. - Hoe informeert u cliënten transparant over AI in hun dossier?
In gewone taal, op het moment dat het relevant is, en niet weggestopt in een privacyverklaring. Sinds augustus 2026 moeten mensen weten wanneer zij met AI te maken hebben, en dat is een communicatievraag net zo goed als een juridische.
Niet alleen wat moet. Ook wat kan.
Ik praat al maanden met organisaties over wat niet mag. Dit gaat over wat wel kan, en dat begint bij de mens die met mensen werkt.
Ouderen weerbaar maken
Een gekloonde stem aan de telefoon die precies goed genoeg klinkt om te twijfelen. Die paniek is voor veel ouderen inmiddels heel dichtbij. Leren herkennen wat nep is, de stemoplichting, de deepfake-appjes, de phishingmail, wordt zo net zo praktisch als vroeger het herkennen van een verdachte deurwaarder. Praktisch en met beide benen op de grond, geen technologiepaniek.
Voorlichting via zorg- of welzijnsorganisatie →Het eerlijke gesprek over een AI-maatje
Een AI-maatje kan gezelschap geven op een avond die anders stil blijft. Het kan net zo goed een surrogaat worden dat echt contact vervangt in plaats van aanvult. Daar heb ik geen kant-en-klare oplossing voor te verkopen. Het is het gesprek dat gevoerd moet worden: willen we dit, en waar ligt de grens.
In gesprek over waar de grens ligt →Deze thema's raken net zozeer beleid, bestuur en advies als de dagelijkse praktijk. Zo levert de workshop over digitale weerbaarheid ook een certificaat en een deelnameregistratie op, waarmee u kunt aantonen dat u maatregelen neemt zoals Artikel 4 van de AI-verordening vraagt, maar het aanbod van Online Welzijn gaat verder dan die ene verplichting. Bekijk het volledige aanbod →
Wilt u dieper ingaan op een van deze thema's?
Op elk thema zijn trainingen, workshops en adviestrajecten op maat beschikbaar.