1. Toepasbaarheid
AIAS is geen methode die wordt geïmplementeerd en geen instrument dat wordt uitgerold. Het is een denkkader dat organisaties helpt om stil te staan bij beslissingen waarin mens, technologie en organisatie samenkomen. AIAS nodigt uit om niet alleen te kijken naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat deze mogelijkheden vragen van mensen, structuren en waarden.
Het toepassen van AIAS begint niet met actie, maar met aandacht. Met het expliciet maken van vragen die vaak impliciet blijven. Niet om sneller tot antwoorden te komen, maar om beter te begrijpen wat er op het spel staat wanneer AI een rol krijgt in analyse, besluitvorming of uitvoering.
AIAS helpt organisaties om te herkennen:
- Waar systemen al invloed hebben op keuzes,
- Waar verantwoordelijkheid onscherp wordt,
- Waar waarde niet langer vanzelfsprekend samenvalt met efficiëntie of output.
De antwoorden die dit oplevert zijn zelden eenduidig. Wat AIAS wél biedt, is meer gedeeld begrip, scherpere afwegingen en bewustere gesprekken tussen verschillende perspectieven. Het maakt zichtbaar waar complexiteit niet kan worden gereduceerd, maar wel gedragen.
2. Voorbeeld — Besluitvorming binnen een organisatie
Stel: een organisatie gebruikt AI om dossiers te analyseren en besluitvorming voor te bereiden. De doorlooptijd verbetert, risico’s worden sneller gesignaleerd en de output oogt consistenter. Op papier is de toepassing succesvol.
Wanneer AIAS als denkkader wordt gebruikt, verschuift het gesprek. Niet naar de vraag of het systeem werkt, maar naar vragen als:
- 1. Wie is verantwoordelijk voor de uiteindelijke beslissing?
- 2. Wat betekent dit voor het professionele oordeel van medewerkers?
- 3. Welke waarden sturen we impliciet door deze werkwijze te normaliseren?
Het resultaat is geen nieuw besluit, maar een beter begrip van het bestaande besluit. De organisatie ziet scherper waar technologie ondersteunt, waar zij stuurt en waar menselijk oordeel bewust doorslaggevend moet blijven.
3. Wat deze ingang biedt
Het werken met AIAS leidt niet tot vaste antwoorden of uniforme oplossingen. Wat het wél oplevert, is ruimte voor betere vragen, explicietere verantwoordelijkheid en een gezamenlijke taal om complexiteit te bespreken. Niet om richting af te dwingen, maar om richting bewuster te kiezen.
4. Grenzen van overdraagbaarheid — Digital Twins
In een wereld waarin fysieke handelingen worden bemiddeld door systemen, verschuift menselijke aanwezigheid steeds verder naar de achtergrond. Een deur wordt geopend, een toegang verleend, een grens bewaakt: niet door degene die aanwezig is, maar door een keten van sensoren, modellen en regels. De mens is niet verdwenen, maar opereert op afstand, in tijd en plaats.
Wanneer dit proces wordt overgenomen door een AI, verandert niet alleen wie handelt, maar waar verantwoordelijkheid zich bevindt. Het oordeel dat ooit werd gevormd in het moment — door zien, inschatten en twijfel — wordt vooraf vastgelegd in criteria, patronen en drempels. De beslissing wordt niet meer gedragen door aanwezigheid, maar door een eerder geformuleerde norm.
Juist hier wordt een grens zichtbaar. Niet alles wat technisch kan worden overgenomen, kan ook volledig worden losgekoppeld van menselijk betrokkenheid. Niet omdat het systeem faalt, maar omdat het geen ervaring heeft van wat er op het spel staat. Het systeem opent of sluit, maar draagt niet het gewicht van die keuze.
Het digital-twin-voorbeeld laat zien dat overdraagbaarheid geen zwart-witvraag is. Het is geen kwestie van wel of niet automatiseren, maar van herkennen welke beslissingen hun betekenis ontlenen aan menselijke aanwezigheid. Zodra die aanwezigheid volledig wordt vervangen door afgeleide besluitvorming, verandert de aard van verantwoordelijkheid: niet zichtbaar, maar structureel.
Deze grens is geen technisch limiet, maar een menselijke.