AI-geletterdheid is verplicht. Maar een training verandert je manier van werken niet.

"We doen al iets met AI." Het is een zin die we vaak horen, en meestal klopt hij ook. Je hebt licenties uitgerold. Iedereen kan bij een AI-assistent. Er is een AI-beleid, netjes vastgesteld, netjes gedeeld. En als je een half jaar later vraagt wat het heeft opgeleverd, blijft het stil.

Herkenbaar? Je bent niet de enige. Sinds 2 augustus 2026 komt daar een tweede vraag bij, want vanaf die datum kan de toezichthouder je aanspreken op de AI-geletterdheid van je medewerkers. Twee vragen die op elkaar lijken, maar het niet zijn. De eerste gaat over wat AI je oplevert, de tweede over de wet. In deze blog leggen we uit waarom je de tweede vraag kunt beantwoorden zonder ook maar iets aan de eerste te doen, en waarom dat precies de valkuil is.

Artificial Intelligence

Auteur: Allard Rothengatter

Gepubliceerd: 20 augustus, 2026

Wat artikel 4 nu van je vraagt

Artikel 4 van de Europese AI-verordening geldt sinds 2 februari 2025. Het verplicht zowel aanbieders als gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen om te zorgen voor AI-geletterdheid bij hun personeel, afgestemd op rol, kennisniveau en gebruikscontext. Geen ondergrens in bedrijfsgrootte, geen uitzondering voor lage risicoklassen: gebruik je ChatGPT, Copilot of Claude in je werkprocessen, dan val je eronder. Het toezicht is per 2 augustus 2026 van start gegaan.

Waarom is dit eigenlijk wettelijk geregeld? Het idee achter artikel 4 is dat AI-systemen fouten maken die er niet uitzien als fouten. Een sollicitant die wordt afgewezen op grond van een patroon in oude data. Een samenvatting waarin één bedrag net verkeerd staat. Een antwoord dat vloeiend en overtuigend klinkt en feitelijk onjuist is. Wie niet weet dat dat kan gebeuren, controleert het ook niet. De wetgever legt de verantwoordelijkheid daarom bij de organisatie die het systeem inzet: zorg dat de mensen die ermee werken begrijpen wat ze voor zich hebben.

Wat er veel minder vaak bij wordt gezegd: artikel 4 is een week vóór die datum herschreven. De Digital Omnibus, Verordening (EU) 2026/1744, is sinds 27 juli van kracht. Waar de oude tekst vroeg om een toereikend niveau te waarborgen, vraagt de nieuwe tekst om maatregelen die de ontwikkeling ervan ondersteunen. De Commissie vat het zelf zo samen: de verplichting blijft, maar er wordt geen specifiek niveau voorgeschreven, en je hoeft bij geen enkel individu een bepaald niveau te garanderen.

Hoe wordt dat gehandhaafd? Eerlijk antwoord: dat is nog niet scherp. Artikel 4 kent geen eigen boetebedrag in de verordening. De Europese Commissie stelt in haar Q&A dat nationale toezichthouders kunnen handhaven en sancties opleggen, maar dat moet in nationale wetgeving worden geregeld en de Nederlandse Uitvoeringswet AI-verordening is nog in voorbereiding. De verordening creëert bovendien geen strafbare feiten en geen recht op schadevergoeding.

Wat overblijft is dit. De Commissie geeft aan dat een sanctie waarschijnlijker wordt als er bewijs is van een incident dat voortkomt uit gebrekkige training en begeleiding. Niet als losstaande overtreding, dus, maar als omstandigheid op het moment dat er om een andere reden naar je organisatie wordt gekeken. Een certificaat is niet nodig, een AI-officer evenmin: een interne registratie van wat je hebt gedaan volstaat.

Kortom: de verplichting staat, de lat ligt lager dan een half jaar geleden, en wie een cursus kocht om een boete af te wenden, kocht iets tegen een risico dat anders in elkaar zit dan de folder suggereerde.

"Voldoen aan artikel 4 kost je een middag. Er iets aan hebben vraagt dat je het werk zelf verandert."

– Allard Rothengatter

AI-geletterdheid is het minimum, niet het doel

De vraag "voldoen we aan artikel 4?" en de vraag "levert AI ons iets op?" worden in de praktijk door elkaar gehaald, terwijl het antwoord op de eerste je weinig vertelt over de tweede.

AI-geletterdheid gaat over begrijpen wat een AI-systeem is, welke risico's eraan zitten en welke schade het kan aanrichten. Weten dat een model overtuigend kan klinken terwijl het antwoord fout is. Weten welke gegevens je er wel en niet in stopt. Dat is het minimum om AI niet gevaarlijk te maken.

Daarboven ligt een tweede begrip, dat in het Nederlandse gesprek nog nauwelijks wordt gebruikt: AI fluency. Het raamwerk daarachter is ontwikkeld door Rick Dakan en Joseph Feller in samenwerking met Anthropic, en gaat niet over de risico's kennen maar over de samenwerking beheersen. Niet: wat kan er misgaan. Maar: wanneer zet ik dit in, hoe formuleer ik wat ik nodig heb, hoe beoordeel ik wat eruit komt, en waar blijf ik zelf verantwoordelijk.

Geletterdheid voorkomt schade. Fluency levert iets op. En de cijfers laten zien dat vrijwel niemand bij dat tweede is aangekomen.

Waarom het niet landt

Uit de Global CEO Study 2026 van IBM blijkt dat slechts een kwart van de medewerkers AI regelmatig gebruikt in het werk, terwijl 86 procent van de ondervraagde CEO's denkt dat hun mensen de vaardigheden ervoor hebben. Vaardigheid is dus niet waar het misgaat, in elk geval niet volgens de mensen die erover beslissen.

Deloitte ondervroeg ruim drieduizend leidinggevenden en komt tot de scherpste samenvatting van dit artikel: bedrijven richten zich op het opbouwen van AI fluency in plaats van op het herontwerpen van werk. 84 procent heeft functies niet heringericht rond wat AI kan.

Dichter bij huis laat onderzoek van Sharp onder Nederlandse MKB'ers zien dat 97 procent een AI-beleid heeft, terwijl bijna de helft van de medewerkers AI-tools gebruikt zonder dat te melden. Beleid op papier, schaduwgebruik in de praktijk.

Dat patroon los je niet op met een licentie. En ook niet met een certificaat.

De vier competenties van AI fluency

Het raamwerk onderscheidt vier vaardigheden die samen bepalen of iemand daadwerkelijk iets uit AI haalt.

Delegatie

Weten wat je uit handen geeft

En vooral: wat niet

De eerste vraag is niet hoe je iets aan AI vraagt, maar óf je dat moet doen. Welk deel van een taak kun je overdragen, welk deel vraagt om oordeelsvermogen dat je niet uitbesteedt? Dit is de competentie die het vaakst wordt overgeslagen, en die het meeste kost als je hem overslaat.

Beschrijving

Duidelijk maken wat je nodig hebt

Context is belangrijker dan formulering

Een goede opdracht bevat het doel, de kaders en de achtergrond. In de praktijk zien we medewerkers vragen stellen alsof ze een zoekmachine gebruiken, om zich vervolgens te verbazen over een generiek antwoord. Dit is aanleerbaar, en het effect is direct merkbaar.

Beoordeling

Inschatten of het klopt

Overtuigend is niet hetzelfde als juist

Output beoordelen vraagt vakkennis, niet AI-kennis. Wie het onderwerp niet beheerst, kan niet zien waar het misgaat. Dat is meteen de grens van wat AI je kan opleveren: zonder inhoudelijke expertise in huis wordt AI-gebruik gokken met extra stappen.

Zorgvuldigheid

Verantwoordelijk blijven

Voor wat je inzet en hoe je het inzet

Wat gaat er de deur uit onder jouw naam? Welke gegevens deel je? Waar leg je vast dat er AI is gebruikt? Dit is de competentie waar de wettelijke plicht en het zakelijke belang elkaar raken.

Daarnaast onderscheidt het raamwerk drie manieren waarop mensen met AI werken: automatisering (AI voert uit wat je opdraagt), augmentatie (AI als denkpartner) en agency (AI zo inrichten dat het zelfstandig terugkerende taken uitvoert). Die derde vorm is waar het interessant wordt, en tegelijk waar losse tools tekortschieten.

Wat fluency oplost, en wat niet

Wat AI fluency wél oplevert

Medewerkers die weten wanneer ze AI inzetten en wanneer niet, die betere opdrachten formuleren, die output kritisch beoordelen en die verantwoordelijkheid nemen voor wat er uitgaat. Minder schaduwgebruik, minder wegwerpresultaten. En als bijvangst dekt het een groot deel af van wat artikel 4 vraagt.

Wat AI fluency niet oplevert

Een werkend proces. Een vaardig team dat in losse, niet-gekoppelde tools werkt, kopieert nog steeds gegevens van het ene scherm naar het andere. De winst zit in het hoofd van één medewerker en vertrekt met hem mee. Vaardigheid zonder werkstroom is een individuele prestatie, geen organisatiecapaciteit.

Van vaardigheid naar werkstroom

Zo werken we zelf ook. Elke twee weken zit het complete team bij elkaar voor een AI sync-up: waar staan we met de inzet van AI, in de code en in alles daaromheen. Niet omdat er iets te vieren valt, maar omdat het antwoord elke twee weken anders is. De bevindingen leggen we vast in Confluence, zodat iedereen bij is en we een trackrecord opbouwen van de keuzes die we maakten en waarom. Datzelfde gesprek voeren we doorlopend met onze opdrachtgevers: waar zetten we AI wel in, waar juist niet, en wat betekent dat voor de manier waarop hun software is ingericht.

Dat is de kern van waarom een training het niet oplost. AI fluency is geen toestand die je bereikt en afvinkt, het is een gesprek dat je blijft voeren. En op enig moment slaat dat gesprek neer in code: dezelfde controles op AI-geschreven code als op handwerk, dezelfde rollen en rechten, dezelfde vastlegging. Een krachtiger model neemt dat werk niet over; het maakt het belangrijker.

Veelgestelde vragen over AI-geletterdheid

Ja. Artikel 4 van de AI-verordening geldt sinds 2 februari 2025 voor zowel aanbieders als gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen. Bedrijfsgrootte en risicoklasse maken niet uit: gebruik je AI-tools in je werkprocessen, dan val je eronder. Het vereiste niveau is proportioneel en hangt af van rol, kennis en gebruikscontext.
De Digital Omnibus, Verordening (EU) 2026/1744, is op 27 juli 2026 in werking getreden en heeft artikel 4 herschreven. De plicht om een toereikend niveau te waarborgen is vervangen door een plicht om maatregelen te nemen die de ontwikkeling van AI-geletterdheid ondersteunen, zonder dat je bij een individu een bepaald niveau hoeft te garanderen.
Artikel 4 kent geen afzonderlijk vast EU-boetebedrag, maar de Europese Commissie stelt dat nationale toezichthouders bij overtreding kunnen handhaven en sancties kunnen opleggen. Welke bevoegdheden in Nederland gelden, hangt af van de nog in te voeren Uitvoeringswet AI-verordening.
Nee, niet in die vorm. De wet vraagt maatregelen die passen bij de context. Dat kan training zijn, maar ook interne richtlijnen of begeleiding op de werkvloer. De Commissie tekent daar wel bij aan dat alleen verwijzen naar de handleiding van een AI-systeem in veel gevallen niet effectief zal zijn.
AI-geletterdheid is begrijpen wat AI is en wat er mis kan gaan: het minimum dat de wet vraagt. AI fluency is de vaardigheid om effectief met AI samen te werken, opgebouwd uit delegatie, beschrijving, beoordeling en zorgvuldigheid. Geletterdheid voorkomt schade, fluency levert waarde op.

De wet vraagt minder. Je organisatie niet.

Wie de afgelopen maanden alleen op de wet lette, zag een vreemde beweging: een verplichting die net gehandhaafd gaat worden en tegelijkertijd wordt afgezwakt. De verleiding is dan om te concluderen dat het wel meevalt.

Dat zou zonde zijn, om een reden die niets met de wet te maken heeft. De organisaties waar AI iets oplevert, verschillen niet van de rest in welk model ze gebruiken of hoeveel licenties ze hebben afgenomen. Ze verschillen in de mate waarin ze het werk zelf opnieuw hebben ingericht.

Precies zoals bij alles wat we bouwen: de techniek is zelden het moeilijke deel. De keuzes eromheen wel.

Meer weten over AI-geletterdheid?

Wil je sparren over waar in jouw organisatie AI-werkstromen blijven steken, en wat daarvan een leervraag is en wat een softwarevraag? Neem contact op. We denken graag mee, ook als de uitkomst is dat je ons er niet bij nodig hebt.

We horen graag van je

Nog meer interessante blogs

ChatGPT-4: Wat we weten en wat we kunnen verwachten

28 feb. 2023 door Alan Linnenbank

De lancering van het GPT-3 taalmodel van OpenAI in 2020 markeerde een belangrijke mijlpaal in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. Met zijn indrukwekkende 175 miljard parameters toonde GPT-3 ongekende mogelijkheden op het gebied van natuurlijke taalverwerking en tekstgeneratie. Maar wat komt hierna? Zal OpenAI doorgaan met het verleggen van de grenzen van AI taalmodellen met ChatGPT-4, en zo ja, wat kunnen we verwachten?

Lees verder

De kracht van ChatGPT

25 jan. 2023 door Allard Rothengatter

ChatGPT is een slimme chatbot die is ontwikkeld door OpenAI. Het model is getraind op miljoenen teksten uit het internet en is in staat om taal op een manier te begrijpen en te genereren die eerder onmogelijk leek. In dit artikel bespreken we de belangrijkste voordelen van ChatGPT en hoe het de manier waarop we communiceren kan veranderen.

Lees verder

ChatGPT o1: De nieuwe standaard in AI-taalmodellen?

17 sep. 2024 door Allard Rothengatter

In de dynamische wereld van kunstmatige intelligentie staat één naam synoniem voor innovatie: OpenAI. Met de lancering van ChatGPT o1, ook wel bekend als het “Strawberry Model”, zetten zij de volgende stap vooruit in AI-gestuurde communicatie. Dit geavanceerde taalmodel belooft niet alleen een sprong in efficiëntie en flexibiliteit, maar introduceert diverse extra mogelijkheden die zowel opdrachtgevers als ontwikkelaars zullen inspireren.

ChatGPT o1 is ontworpen om naadloos aan te sluiten op de behoeften van moderne organisaties. Of het nu gaat om het verbeteren van klant-interacties, het versnellen van ontwikkelingsprocessen of het ontdekken van nieuwe vormen van creativiteit, dit model biedt een scala aan mogelijkheden die de lat hoger leggen voor wat AI kan bereiken.

Lees verder