AI wordt al gebruikt voordat er een AI-project is

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:

1. Taak — welk werk wordt met AI ondersteund?
2. Informatie — welke inhoud wordt bewust ingevoerd?
3. Toegang — tot welke bronnen of systemen heeft de toepassing toegang?
4. Uitvoer — wat genereert, classificeert of adviseert het systeem?
5. 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.