Deel 3 - Vertrouwen, perceptie & de keuze voor jouw organisatie
Waarom mensen internationale A.I. wantrouwen, maar wél blind hun privéleven delen op sociale media..
Veel bedrijven staan vandaag voor een vreemd spanningsveld. Enerzijds: enorme interesse in A.I, innovatiedrang, druk om efficiënter te werken. Anderzijds: twijfel, terughoudendheid, zorgen over data en compliance.
En die twijfel komt bijna altijd neer op één simpele vraag:
"Kunnen we deze A.I. wél vertrouwen?"
Dit is opvallend want dezelfde organisaties en personen maken al jarenlang gebruik van buitenlandse clouddiensten, sociale media, SaaS-platformen, analytics-tools, CRM-systemen en smartphones die veel meer data vasthouden en verwerken dan een gemiddelde A.I. chatbot.. dus kijk maar in de spiegel en make it make sense. Daarbij komen wel de volgende vragen naar voren:
- Waarom voelt A.I. dan anders?
- Waarom is de perceptie zo scheef?
- En belangrijker: hoe maak je als organisatie uiteindelijk een verstandige keuze?
In dit laatste deel duiken we in vertrouwen, perceptie en realistische risico's, zodat jij bewust en volwassen kunt kiezen tussen Europese en internationale A.I. oplossingen.
Waarom A.I. wantrouwen groter lijkt dan ooit.
A.I. voelt nieuw — en nieuwe technologie voelt automatisch riskanter
Mensen zijn niet gebouwd om technologie rationeel te beoordelen. Ze beoordelen risico op basis van gevoel, niet op basis van feiten. Bij A.I. spelen drie psychologische factoren:
- Onzichtbare verwerking
A.I. lijkt een "black box": je typt iets in en krijgt dan iets terug. Dat maakt men onzeker zelfs als de data veilig is. - Verhalen in de media
Kranten schrijven niet over normale A.I. implementaties. Ze schrijven over de uitzonderingen, fouten of doemscenario's. Dat beïnvloedt perceptie, ook al is het niet representatief. - De verwachting van perfectie
A.I. moet foutloos zijn. Terwijl mensen, klantenservicemedewerkers en software dat ook niet zijn.
Het resultaat is dat A.I. onbegrijpbaar voelt en daardoor gevaarlijker lijkt. Men overschat de risico's en onderschatten de voordelen.
Het echte dilemma: prestaties vs. compliance.
Over het algemeen kiezen bedrijven niet altijd het veiligste.
Ze kiezen wat werkt.
Onderzoek toont aan (McKinsey / Deloitte 2024):
Bedrijven kiezen A.I. primair op performance, niet op compliance.
Pas daarna kijken ze naar: data security → kosten → integratie → governance.
Niemand weigert Google Workspace of Microsoft 365 vanwege privacy. Maar bij A.I. ligt dat ineens anders vanwege de perceptie. Diep van binnen weet men dat Google als Microsoft ergens data verzamelen en bij A.I. zal dat hoogstwaarschijnlijk niet anders zijn. Ga je daarmee akkoord?
Conclusie
In deze driedelige reeks is duidelijk geworden dat de keuze tussen Europese en internationale A.I. modellen veel verder gaat dan een technische vergelijking. Het is een strategische afweging waarin performance, governance, schaal en adoptiesnelheid samenkomen.
Internationale A.I. modellen laten structureel zien dat zij vooroplopen op het gebied van kwaliteit, veelzijdigheid en ontwikkeltempo. Deze voorsprong komt voort uit schaal, investeringskracht en toegang tot enorme hoeveelheden data. Governance, compliance en privacy worden binnen deze ecosystemen steeds minder een randvoorwaarde en steeds meer een ingebouwde standaard, mede gedreven door de eisen van enterprise-klanten en wereldwijde regelgeving.
Europa kiest een andere route: sterke nadruk op regelgeving, dataprotectie en controle. Hoewel dit terecht en noodzakelijk is, blijkt in de praktijk dat governance alleen onvoldoende is om adoptie en vertrouwen af te dwingen wanneer performance en schaal achterblijven. Organisaties maken hun keuzes uiteindelijk op basis van wat vandaag waarde creëert en morgen kan meegroeien met strengere eisen.
Daarmee verschuift de discussie van "waar komt het model vandaan?" naar "hoe wordt het model ingezet, beheerd en geïntegreerd binnen de organisatie?" Steeds vaker resulteert dit in hybride strategieën, waarbij prestaties leidend zijn en governance volgt als noodzakelijke randvoorwaarde.
Terwijl Europa nog bezig is met het dichttimmeren van governance, privacy en regelgeving, ontwikkelen internationale A.I. modellen zich razendsnel door. Zodra deze modellen dezelfde mate van compliance bieden, blijft één verschil overeind: prestaties. En in een markt waar productiviteit, schaal en kwaliteit doorslaggevend zijn, wint uiteindelijk niet wie het meest gereguleerd is, maar wie het beste werkt.