blog

Mijn collega heeft geen bureau

Op een netwerkschijf staat een Excel-bestand. Negenenzestig rijen, één per project, en een kolom "status" die niemand bijhield, omdat niemand wist wie hem moest bijhouden. Het bestand heette al vier jaar "tijdelijk". Ik ken weinig dingen die zo blijvend kunnen zijn als een tijdelijk bestand.
Op een avond beschreef ik aan een taalmodel wat ik eigenlijk echt wilde. Niet in code, want ik kan geen code schrijven, maar gewoon in het Nederlands: ik wil graag een tool met daarin een lijst van projecten, met contactpersonen, notities, wie wat mag zien, enz., enz. Het model stelde vragen terug. Wat is een project precies? Mag iedereen alles zien? Wat gebeurt er als iemand vertrekt? Goede vragen. Ik had ze mezelf nooit gesteld, en het Excel-bestand ook niet. Een paar avonden later stond er een werkende applicatie op mijn laptop. Negenenzestig projecten, contactpersonen, rollen, notities. Wel nog met fictieve data overigens.
Ik ben geen programmeur. Ik ben het nog steeds niet. En dat is precies waar dit over gaat.

De belangrijkste vraag die hij stelde, ging trouwens niet over techniek. "Wie is de uiteindelijke eigenaar van een project en hoe wordt dat bepaald?" In vier jaar Excel had niemand die vraag beantwoord, en dat was precies waarom de kolom "status" leeg bleef. Het was nooit een dataprobleem geweest. Het was een eigenaarschapsprobleem, en het model had het in tien seconden gevonden door gewoon te vragen wat het moest weten om iets te kunnen bouwen. Mijn collega's die over datavolwassenheid schrijven, hebben gelijk: zonder afspraken over wie waarvoor verantwoordelijk is, worden geen goede keuzes gemaakt, met of zonder AI. Ik zou er alleen aan toevoegen dat je die onvolwassenheid soms het snelst vindt door te beginnen. Het model stelde mij zijn beste vraag op de eerste avond, niet aan het einde van een implementatietraject.
De eerste maanden was ik vooral aan het knippen en plakken. Vraag stellen, antwoord kopiëren, ergens neerzetten, kijken of het werkt, foutmelding terugplakken. Ik was het doorgeefluik tussen het model en mijn computer. Toen dat wegviel – de gereedschappen werden beter, het model kon meer zelf – bleef er iets over dat ik niet had verwacht. Alleen nog het gesprek. Wat wil je? Waarom? Wat als dit niet klopt? Heb je hieraan gedacht? Ben je eerlijk over je reden? Klopt je vooronderstelling wel? Het typen bleek nooit het werk te zijn geweest. Het beslissen was het werk. En dat gold, merkte ik langzaam, niet alleen voor code, maar voor het hele plan. Mijn conclusie:

Bekentenis

Nu de bekentenis, want dit stuk staat op persoonlijke titel en dan mag dat.
Ik vertel gemeenten dat verwerking binnen de EU een voorwaarde is voor alles wat niet openbaar is. En dat we toch sowieso meer Europese software zouden moeten gebruiken. En ik meen dat. En toch typ ik dit in een Amerikaans programma (Word) en verwerk het met een Amerikaans AI-model op een Amerikaanse computer. TNO telde eind 2025 bij de overheid 44 toepassingen die op Amerikaanse modellen draaien en twee op Europese. Wie zegt dat hij alleen met Europese modellen werkt, werkt óf met die twee, óf simpelweg niet met AI. Tja, en dan voel ik me ook weleens schuldig, maar ik vind het ook lastig om met een taalmodel te werken dat simpelweg minder goed is. We hebben nog wel wat werk te doen in Europa.
Wat ik wél kan zeggen, is wat erin gaat en wat niet. Openbare stukken. Eigen tekst. Geen persoonsgegevens, geen vertrouwelijke bijlagen, geen dossiers van inwoners. Dat is geen principe dat ik ergens heb gelezen; het is een gewoonte, ontstaan doordat ik weet wat er aan de andere kant van de knop zit. En daar zit voor mij de kern. Je kunt alleen bepalen wat kan, wat niet kan en wat mag, als je eerlijk bent over wat je nu al doet.

Geletterd

Ik heb geen certificaat AI-geletterdheid. Ik heb wel een logboek vol fouten en leermomenten. Zoals Edison al zei: “Ik heb zoveel manieren uitgevonden waarop een gloeilamp niet werkt.” Een subsidieregeling die het model verzon en die niet bestond. Een berekening die er indrukwekkend uitzag en fout was. Een prachtige alinea over een wet die inmiddels was gewijzigd. Elk van die fouten heeft me meer geleerd dan een e-learning had gekund, om dezelfde reden dat niemand leert fietsen in een e-learning. Je moet vallen en opstaan.
De VNG schreef er deze zomer iets moois over: AI-sessies zitten vol, waar een Word-training leeg blijft. Mensen komen uit zichzelf. Ze willen het niet uitgelegd krijgen, ze willen het doen, en ze willen dat iemand meekijkt. Sinds de Digitale Omnibus vraagt de AI-verordening ook niet meer om een gegarandeerd kennisniveau, maar om maatregelen die de ontwikkeling van geletterdheid ondersteunen. Dat is toevallig precies wat het is: een ontwikkeling. Geen diploma, maar praktijk. Je bent geletterd zolang je leert.