AI-Geletterdheid: De Nieuwe Basisvaardigheid van de 21e Eeuw

In een wereld waar kunstmatige intelligentie (AI) steeds meer verweven raakt met ons dagelijks leven en werk, wordt AI-geletterdheid geen luxe meer, maar een noodzaak. Net zoals digitale geletterdheid in de afgelopen decennia onmisbaar werd, zal het kunnen begrijpen, beoordelen en toepassen van AI een essentiële vaardigheid worden voor professionals in vrijwel elke sector.

In mijn werk als data scientist maak ik regelmatig mee dat mensen graag AI willen gebruiken om hun omzet te vergroten, processen te verbeteren, of kosten te reduceren. Maar wat is ervoor nodig om dit goed toe te passen? Zoals mijn docent stochastische processen tijdens de studie al zei: “geen enkel model is perfect, behalve een fotomodel”. Een flauw grapje (dat elk jaar goed viel bij de Elektrotechniek-mannen), met een serieuze ondertoon: houd goed in de gaten wat je modellen doen!

Wat is AI-geletterdheid?

AI-geletterdheid gaat verder dan het begrijpen van wat “kunstmatige intelligentie” betekent. Het omvat:

• Basisbegrip van AI-concepten (zoals machine learning, algoritmen, data-ethiek);
• Inzicht in de impact van AI op werk, besluitvorming en samenleving;
• Kritisch kunnen nadenken over AI-toepassingen: wat kunnen ze wél en niet? Wat zijn de risico’s?
• Praktische vaardigheden om AI-tools effectief en ethisch in te zetten.

Met andere woorden: AI-geletterdheid is het vermogen om AI niet alleen te gebruiken, maar ook te begrijpen en kritisch te benaderen.

Waarom is goede training cruciaal?

Hoewel AI-oplossingen vaak worden gepresenteerd als “gebruiksvriendelijk”, schuilt daar een gevaar in. Zonder de juiste kennis kunnen mensen:

• Overmatig vertrouwen op algoritmen zonder ze te begrijpen;
• Onbewust bijdragen aan of uitvergroten van bias of discriminatie in besluitvorming;
• Kansen missen om AI op een slimme en strategische manier in te zetten.

Een goede training helpt mensen niet alleen om AI-technologie te gebruiken, maar ook om de juiste vragen te stellen. Bijvoorbeeld: Hoe wordt dit AI-model getraind? Wat zijn de ethische implicaties? Wat doe ik als de uitkomst onverklaarbaar is?

Voor wie is AI-geletterdheid belangrijk?

Kort gezegd: voor iedereen.

• Managers moeten kunnen inschatten hoe AI bedrijfsprocessen kan verbeteren (of verstoren).
• HR-professionals moeten begrijpen hoe AI recruitmenttools gebruikt, en of die eerlijk zijn.
• Onderwijsprofessionals moeten weten hoe AI het leerproces beïnvloedt, en hoe ze studenten er goed op voorbereiden.
• Burgers moeten kritisch kunnen omgaan met AI in de overheid, zorg of media.

De toekomst is nu

Michael Knight leek ooit één groot verzinsel met zijn zelfrijdende, -pratende en -denkende auto KITT. Maar AI is al lang geen toekomstmuziek meer: scholieren die op dit moment een presentatie moeten geven of een werkstuk moeten maken, omarmen ChatGPT. Zij groeien op met AI, en weten niet meer anders. In Amerika en China rijden al zelfrijdende taxi’s rond. AI verandert hoe we leven en werken en het is belangrijk om goed in te zien wat de impact hiervan is op jou en jouw werk.

Investeren in AI-geletterdheid is investeren in wendbaarheid, innovatie en ethisch bewustzijn. Het is tijd om AI niet alleen te ondergaan, maar actief te begrijpen en mee te vormen.

Enkele voorbeelden van trainingen die we momenteel aanbieden om deze kennis te borgen zijn:

Klassikaal:

• Artificial Intelligence Essentials – Inclusief examen
• AI Geletterdheid, de basis in AI conform de AI Act
• ChatGPT voor bedrijven – Inclusief examen

eLearning:

• Microsoft AI-900: Azure AI Fundamentals
• AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)
• AI Essentials – eLearning + scan
• AI-Brevet
• Generative AI: Introduction and Overview
• Toekomst van Werk – eLearning + Scan

Over Victor de Graaff, auteur van deze blog

Victor is een data scientist en ondernemer op het gebied van data science en engineering. De afgelopen 15 jaar is Victor gepromoveerd op het gebied van recommender systems en heeft hij AI-modellen geïmplementeerd bij ING Bank, Heineken, Unilever en nog veel meer organisaties. Met zijn bedrijf brengt hij de datagestuurde cultuur naar grote organisaties op het gebied van grote taalmodellen zoals ChatGPT, computervisiemodellen zoals YOLO, en ook de goede oude clustering-, classificatie- en regressiemodellen. Zijn specialisatie in data science omvatte vele onderwerpen, te beginnen met recommender-systemen, gevolgd door fraudedetectie, marktvoorspelling, sentimentanalyse en steeds meer op het gebied van generatieve AI. In de loop der jaren heeft Victor honderden mensen opgeleid in data science en AI. Met zijn extreme enthousiasme en snelle humor is hij een inspiratie voor velen!