Kunstmatige intelligentie (AI) wordt in rap tempo een onmisbaar onderdeel van de digitale wereld. Organisaties gebruiken AI voor klantcontact, besluitvorming, risicobeoordeling, werving en interne processen. De inzet van AI maakt duidelijk hoe belangrijk het is om gegevens veilig en verantwoord te verwerken. In deze blog lees je wat AI precies doet met data, hoe AI-technologie botst met de AVG en waar de grootste risico’s en aandachtspunten liggen voor organisaties.
Wat is AI en waarom is het zo privacygevoelig?
AI verwijst naar technologie die normaal menselijke intelligentie vereist, zoals:
- patroonherkenning;
- voorspellingen doen;
- taal verwerken;
- analyseren van grote hoeveelheden data.
AI wordt aangedreven door big data. Hoe meer gegevens je erin stopt, hoe slimmer een algoritme wordt. Precies daar ontstaat het eerste grote privacyrisico: AI heeft veel persoonsgegevens nodig om goed te functioneren.
Typische AI-toepassingen die persoonsgegevens verwerken zijn bijvoorbeeld:
- chatbots die klantvragen analyseren;
- algoritmen die risico’s voorspellen;
- tools die sollicitanten automatisch selecteren;
- systemen die fraude detecteren.
In vrijwel al deze toepassingen verwerkt AI persoonsgegevens en vaak zonder dat gebruikers dit doorhebben.
Big data: onmisbaar voor AI, maar niet zonder privacyrisico’s
AI werkt alleen goed als het wordt getraind op enorme datasets. Denk aan:
- klikgedrag;
- locatiegegevens (GPS);
- gegevens uit HR-, CRM- of zaaksystemen;
- camera- en sensordata;
- dossierinformatie;
- online gedrag.
Door deze gegevens te combineren, kunnen organisaties zeer gedetailleerde profielen opbouwen. Dat kan nuttig zijn, maar ook riskant.
Belangrijkste privacyrisico’s van big data in AI:
- Herleidbaarheid
Data die anoniem lijken, kunnen via slimme analyse toch naar een persoon te herleiden zijn. - Afgeleide persoonsgegevens
AI kan nieuwe informatie voorspellen die iemand nooit zelf heeft gedeeld (bijv. gezondheid, gedrag, politieke voorkeur). - Onzichtbare datastromen
Gebruikers zijn zich vaak niet bewust van hoeveel informatie ze delen of hoe die wordt gecombineerd.
AI en de AVG: waarom botsen ze?
De AVG werkt met vaste principes zoals dataminimalisatie, doelbinding en transparantie. AI maakt deze principes complexer.
- AI wil ‘veel data’, de AVG wil ‘zo min mogelijk data’
Machine learning heeft enorme datasets nodig en vaak veel groter dan strikt noodzakelijk lijkt.
- Doelbinding vervaagt door algoritmes
Gegevens worden vaak verzameld voor één doel, maar AI vindt nieuwe toepassingen.
Voorbeeld: klantdata die ineens wordt gebruikt om risico’s te voorspellen.
Dit is niet zomaar toegestaan.
- AI is moeilijk uitlegbaar (transparantieprobleem)
Veel AI-modellen, zoals deep learning, functioneren als een “black box”.
Dat botst met de AVG-regels rondom:
- transparantie;
- informeren van betrokkenen;
- het recht op uitleg;
- geautomatiseerde besluitvorming.
- Geautomatiseerde beslissingen brengen risico’s mee
Wanneer AI beslissingen neemt met grote gevolgen (bijvoorbeeld afwijzen van een aanvraag), moet de organisatie:
- kunnen uitleggen hoe die beslissing tot stand kwam;
- menselijke tussenkomst garanderen;
- risico’s van discriminatie beperken.
Dat lukt niet altijd met ondoorzichtige algoritmen.
Persoonlijke informatie bij AI
AI maakt de grens tussen persoonlijke en niet-persoonlijke data steeds ingewikkelder.
Door datasets te koppelen, worden zelfs schijnbaar onschuldige gegevens soms identificeerbaar. Denk aan:
- tijdstippen;
- locaties;
- gedragsprofielen;
- patronen in zoekgedrag.
AI kan op basis hiervan kenmerken afleiden die gevoeliger zijn dan de oorspronkelijke data. Hierdoor vallen steeds meer gegevens onder de AVG, maar ook data die eerder niet als persoonsgegevens werden gezien.
Transparantie en toestemming: waarom is dit bij AI bijna onmogelijk?
De AVG gaat uit van begrijpelijke informatie en geldige toestemming. Bij AI is dat lastig:
- mensen begrijpen de technologie niet volledig;
- privacyverklaringen zijn vaak onleesbaar;
- toestemming voelt niet altijd vrijwillig (“anders werkt de app niet”);
- algoritmen zijn vaak niet uitlegbaar.
Discriminatie en bias: één van de grootste AI-risico’s
Als de data waarop AI wordt getraind vooroordelen bevat, neemt het algoritme die over.
Gevolgen:
- systematische uitsluiting;
- bevooroordeelde sollicitatieprocedures;
- ongelijke behandeling bij krediet, zorg, onderwijs of dienstverlening;
- discriminerende risicoprofilering.
AI kan bestaande ongelijkheid versterken zonder dat organisaties dit meteen doorhebben.
De rol van de Functionaris gegevensbescherming (FG) bij AI
Bij het gebruik van AI speelt de FG een belangrijke rol. De FG:
- beoordeelt of AI rechtmatig wordt ingezet;
- kijkt mee bij DPIA’s voor AI-systemen;
- adviseert over het correct informeren van betrokkenen;
- houdt toezicht op risico’s zoals discriminatie en datalekken;
- bewaakt dat de organisatie blijft voldoen aan de AVG.
Een goede FG helpt organisaties om AI verantwoord en transparant in te zetten, zonder innovatie te remmen.
Naar ethisch datagebruik en verantwoorde AI
AI en privacyrisico’s zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. Volledig risicovrij wordt het nooit, maar organisaties kunnen wél bewuste keuzes maken:
- bouw AI-toepassingen vanuit Privacy by Design en ethisch datagebruik;
- betrek de Privacy Officer vroegtijdig bij plannen voor nieuwe AI-systemen;
- geef de FG voldoende mandaat om kritisch te blijven en zo nodig op de rem te trappen;
- zorg dat medewerkers begrijpen wat AI doet met persoonsgegevens en welke risico’s daaraan kleven.
Wie deze basis op orde heeft, kan profiteren van de kansen van AI, zonder de privacy van burgers, klanten of medewerkers uit het oog te verliezen. Juist in een wereld waarin data en algoritmen steeds meer besluiten sturen, wordt zorgvuldig en transparant omgaan met persoonsgegevens een van de belangrijkste voorwaarden voor vertrouwen.
Hoe zet je AI privacyproof in? (Praktische checklist)
- Begin met een duidelijk doel
Gebruik AI niet omdat het trendy is, maar omdat het een concreet probleem oplost.
- Voer een DPIA uit voor risicovolle toepassingen
Verplicht bij profilering of geautomatiseerde besluitvorming.
- Verzamel en bewaar alleen noodzakelijke data
Dataminimalisatie blijft belangrijk.
- Zorg dat algoritmen begrijpelijk blijven
Zelfs een simpele globale uitleg helpt.
- Voorkom bias
Test modellen op ongelijkheid, valideer regelmatig en monitor continu.
- Informeer betrokkenen helder en eerlijk
Transparantie verhoogt vertrouwen en verlaagt risico’s.
AI-geletterdheid: onmisbaar voor elke medewerker
Nu AI steeds vaker in dagelijkse processen wordt gebruikt, is AI-geletterdheid voor medewerkers essentieel. Niet om iedereen tot expert te maken, maar wel om te begrijpen wat AI doet, welke privacyrisico’s daarbij horen en hoe je veilig omgaat met tools die persoonsgegevens verwerken. Goede kennis voorkomt fouten, vergroot bewustwording en helpt collega’s kritisch te blijven bij het gebruik van algoritmen en slimme software. In de Security & privacy Awareness Training van AVG-trainingen is AI daarom een vast onderdeel. Medewerkers leren herkennen wanneer AI wordt ingezet, welke risico’s daarbij horen en hoe ze verantwoord met data en AI-gedreven systemen omgaan.
