Meer dan 5 miljoen werkende Nederlanders gebruiken AI op het werk.
Dat blijkt uit de AI-monitor 2026 van Newcom Research & Consultancy
uit augustus 2026. Maar veel organisaties hebben nog geen beleid. Ook
inzage in het gebruik van werknemers ontbreekt vaak.
Je
medewerkers gebruiken AI, ook zonder jouw beleid
Shadow AI is het gebruik van AI-hulpmiddelen door medewerkers zonder
goedkeuring, controle of medeweten van de organisatieonderdelen die daar
zicht op moeten hebben, zoals management, IT, security of privacy.
Meestal gebeurt dit met goede bedoelingen. De medewerker wil taken
versnellen of het werk verbeteren en mist beleid of begeleiding.
Toch zorgt shadow AI voor risico’s. Je kunt immers geen controle
organiseren op gebruik dat je niet kent.
AI kan onderdeel zijn van het werk, ook als je organisatie nog geen
AI-strategie, AI-beleid, formeel AI-project of centrale keuze voor één
platform heeft gemaakt.
Werknemers missen
regels en instructies
Op 25 augustus 2026 meldde Newcom Research & Consultancy dat 5,2
miljoen werkende Nederlanders AI gebruiken. Volgens dezelfde publicatie
gebruiken in totaal 8,6 miljoen Nederlanders van 18 tot 65 jaar AI.
Bijna zes op de tien werkende AI-gebruikers hebben AI inmiddels
opgenomen in hun werkroutine.[1]
Tegelijkertijd zegt Newcom dat slechts drie op de tien gebruikers
training of instructie vanuit hun organisatie hebben gekregen en dat
vier op de tien aangeven dat er binnen de organisatie regels voor
AI-gebruik bestaan.[1]
Het onderzoek voor deze AI-monitor is in juli 2026 uitgevoerd onder
3.122 Nederlanders van 18 tot 65 jaar en is dus geen afspiegeling van
iedere afzonderlijke organisatie. Maar de cijfers maken één ding
duidelijk voor bestuurders en eigenaren: wachten op een
officieel AI-project is geen betrouwbare manier om te weten wat er op de
werkvloer al gebeurt.
Gebruik groeit sneller
dan zicht erop
AI-gebruik onder werknemers groeit snel. In april 2026 meldde Newcom
nog 4,6 miljoen werkenden die AI gebruikten.[2] De meting in juli kwam
uit op 5,2 miljoen.[1] Binnen jouw organisatie kan die ontwikkeling er
anders uitzien. Dat is niet waar het om gaat. De interessante vraag is
of je het werkelijke AI-gebruik kent.
Een medewerker kan AI gebruiken om een e-mail te herschrijven. Een
collega laat lange documenten samenvatten. Iemand anders maakt een
eerste offerteopzet, zoekt informatie of gebruikt een ingebouwde
AI-functie in software die al jaren in de organisatie aanwezig is.
Geen van die handelingen hoeft als “AI-project” te zijn begonnen.
Toch kunnen ze onderdeel worden van een werkproces zodra de uitkomst
wordt gebruikt om iets te verzenden, te wijzigen, te beloven, te
adviseren of te besluiten.
Inventariseer daarom
niet alleen tools
De vraag “Wie gebruikt ChatGPT?” geeft je te weinig inzicht. Ten
eerste bestaan er veel meer AI-hulpmiddelen. Ten tweede zegt de naam van
de tool nog weinig over de organisatorische betekenis van het
gebruik.
Een betere inventarisatie begint bij vijf onderdelen:
- Taak — welk werk wordt met AI ondersteund?
- Informatie — welke inhoud wordt bewust
ingevoerd? - Toegang — tot welke bronnen of systemen heeft de
toepassing toegang? - Uitvoer — wat genereert, classificeert of adviseert
het systeem? - Vervolgactie — wat gebeurt er daarna
werkelijk?
Die vijf vragen maken direct verschil zichtbaar. Een medewerker die
een openbare tekst laat herschrijven voert een andere taak uit dan
iemand die een AI-assistent toegang geeft tot klantdossiers. Een
conceptantwoord laten maken is iets anders dan een systeem toestemming
geven om het antwoord zelfstandig te verzenden.
Daarom is informatie niet hetzelfde als toegang en
uitvoer niet hetzelfde als bevoegdheid om te
handelen.
Begin niet automatisch met
verbieden
Zodra AI-gebruik zichtbaar wordt, is de eerste reflex soms om een
algemeen verbod door te voeren. Dat kan voor bepaalde toepassingen of
gegevens nodig zijn, maar als je geen alternatief biedt kun je shadow AI
in de hand werken.
Onderzoek welke problemen de medewerker probeert op te lossen.
Misschien kost een terugkerende taak onnodig veel tijd. Misschien
ontbreekt gewone software die de taak eenvoudiger kan maken. Misschien
is er al een goedgekeurde oplossing, maar kent het team die niet. Of
misschien is de AI-toepassing daadwerkelijk bruikbaar, zolang de taak,
informatie, toegang en bevoegdheid beter worden begrensd.
Dat gesprek levert meer op dan alleen een lijst met verboden
tools.
Training
is nuttig, maar niet hetzelfde als inrichting
Training kan medewerkers helpen om mogelijkheden en beperkingen te
herkennen. Maar iemand kan heel goed weten dat AI fouten kan maken en
toch niet de vakkennis hebben om een specialistische fout te
herkennen.
Ook kan iemand een fout zien maar niet bevoegd zijn om een proces te
stoppen. Of er kunnen regels bestaan terwijl onduidelijk blijft wie
eigenaar is van het werkproces en wie bepaalt wanneer een toepassing mag
worden uitgebreid.
Daarom moeten kennis, rol en bevoegdheid uit elkaar worden gehouden.
Een medewerker hoeft niet zelfstandig juridisch, technisch of
privacy-inhoudelijk expert te worden. Diegene moet wel weten wat binnen
de eigen taak is toegestaan, waarop gecontroleerd moet worden en wanneer
specialistische hulp of escalatie nodig is.
Binnen de inrichting moet ook kritisch worden gekeken hoe de controle
is geregeld. Een “human in the loop” of “er kijkt nog iemand naar” is
niet genoeg. Lees daarom ook: ‘Human in the
loop’ is geen controleplan.
Maak bestaand gebruik
eerst zichtbaar
Begin met het zichtbaar maken van AI-gebruik in je organisatie. Je
hoeft daarvoor niet meteen een omvangrijk governanceprogramma te
starten. Begin met één afdeling of één terugkerend proces. Vraag
gedurende een week niet alleen welke AI-tools mensen gebruiken, maar
noteer per toepassing:
| Vraag | Wat wil je weten? |
|---|---|
| Welke taak? | Welk concreet werk wordt ondersteund? |
| Welke informatie? | Wat wordt ingevoerd of gedeeld? |
| Welke toegang? | Welke systemen of bronnen zijn bereikbaar? |
| Welke uitvoer? | Wat maakt of adviseert de toepassing? |
| Welke vervolgactie? | Wat gebeurt er daarna en wie beslist daarover? |
Zo ontstaat een realistischer beeld van AI-gebruik dan met alleen een
lijst van accounts. Daarna kun je per taak bepalen of het gebruik
eenvoudig kan blijven, beter moet worden begrensd, extra expertise
vraagt of voorlopig niet passend is.
De eerste
bestuurlijke stap is zicht, niet snelheid
Breed AI-gebruik betekent niet dat iedere organisatie nu zo snel
mogelijk moet opschalen. Het betekent ook niet dat ieder ongeautoriseerd
gebruik automatisch gevaarlijk is. Het betekent dat bestuurders en
managers minder kunnen vertrouwen op de aanname dat AI pas relevant
wordt wanneer er formeel een project is gestart.
AI-gebruik kan al onderdeel zijn van je werkpraktijk voordat
je organisatie het zo heeft benoemd.
De passende eerste stap is daarom eenvoudig: maak zichtbaar waar AI
wordt gebruikt, voor welke taak, met welke informatie en wat er daarna
met de uitvoer gebeurt. Pas dan kun je een zinvol gesprek voeren over
kansen, grenzen, controle en verantwoordelijkheid.
Wat kun je deze week doen?
Vraag niet alleen:
Wie gebruikt AI?
Vraag:
Voor welke werkzaamheden gebruiken we AI, welke informatie gaat erin
en wat gebeurt er daarna met de uitkomst?
Dat is een klein verschil in formulering. Voor je organisatie kan dat
het verschil zijn tussen een lijst met tools en werkelijk zicht op het
werkproces.
Wil je hulp bij een eerste inventarisatie of een concreet
AI-vraagstuk binnen je organisatie? Neem
vrijblijvend contact op.
Bronnen
[1] Newcom Research & Consultancy, AI monitor 2026 — 5,2
miljoen werkende Nederlanders gebruiken AI: van experiment naar vaste
werkpraktijk, 25 augustus 2026; onderzoek uitgevoerd in juli 2026
onder 3.122 Nederlanders van 18 tot 65 jaar.
https://www.newcom.nl/ai-gebruik-werkende-nederlanders/
[2] Newcom Research & Consultancy, AI-monitor 2026 — 7,2
miljoen Nederlanders gebruiken AI: van hype naar vaste praktijk, 16
april 2026.
https://www.newcom.nl/ai-monitor-2026/
Bron- en claimgrens
De gebruikscijfers zijn afkomstig uit openbare toplines van Newcom.
Zij zeggen niet welke taken iedere gebruiker uitvoert, welk systeem
wordt gebruikt, hoe intensief het gebruik is of hoe goed organisaties
het gebruik hebben ingericht. De organisatorische duiding in dit artikel
is een DSM-synthese.
Verder praten over deze vraag?
DSM helpt AI-vragen kleiner, concreter en verantwoordelijker maken.
Plan een vrijblijvend kennismakingsgesprek