AI IN HET INFORMATIEDOMEIN (21 #2) SIMON BEEN
Artikelenserie over kunstmatige intelligentie (21 #2)
Wat is de impact van AI op het informatiedomein? Deze eenentwintigste aflevering van de artikelenreeks richt zich op DIV’ers, archivarissen, recordmanagers en datastewards en de existentiële bedreigingen die kunstmatige intelligentie met zich meebrengt voor hun kerntaak: het bewaken van het dynamische en statische organisatiegeheugen. Deel #1 gaat over wat er gebeurt en waarom, dit vervolg (deel #2) over wat jij eraan kunt doen.
(21 #1)..|..(21 #2)
Simon Been
Trainer en klankbord voor AI in het informatiedomein en directeur van het Papieren Tijger Netwerk
DE TRANSFORMATIE
VAN JOUW POSITIE
Oude situatie
Uitvoerend
Reactief
Bewaker
Administratief
→
→
→
→
Nieuwe situatie
Strategisch
Proactief
Player
Essentieel
In het artikel in de vorige IP (aflevering 20) werden acht rollen voor informatieprofessionals geschetst: waarheidsbewaker, stroomregisseur, ontsluiter, toekomstbewaker, voeder, inrichtingsadviseur, gids en risicobeheerder. Ze zijn allemaal relevant, maar vanuit jouw perspectief springen er drie uit.
Rol 1: Toekomstbewaker
Dit is een uitbreiding van jouw klassieke rol. Altijd al bewaarde je voor toekomstige generaties, maar nu is het niet meer alleen bewaren wat er is. Nu is het zorgen dat het er überhaupt komt. Dat betekent bij elk AI-project de vraag stellen: kunnen we dit over tien jaar nog reconstrueren? Niet als waarschuwing die kan worden genegeerd, maar als eis. En als je organisatie dat punt al is gepasseerd – als Copilot al is uitgerold, als het RAG-systeem al draait – dan begint het werk nu. Inventariseren wat er is. Vaststellen wat ontbreekt. Protocollen alsnog ontwikkelen. Beter laat dan nooit.
Rol 2: Voeder
Jij kent de selectielijsten: bepalen wat wel en niet moet worden bewaard. Nu gaat het om bepalen wat wel en niet in AI-systemen mag. Bij RAG-systemen en eigen chatbots kun je bepalen welke documenten erin gaan. Bij Copilot ligt dat anders, daar maakt Graph zijn eigen selecties. Maar ook daar kun je invloed uitoefenen: via sensitivity labels, via de inrichting van SharePoint en via bewustwording bij gebruikers over wat ze waar opslaan.
Hoe dat precies werkt in jouw situatie? Dat hangt af van de infrastructuur, governance en leveranciers van je organisatie. De richting is helder: kwaliteit van input bepaalt kwaliteit van output. Hoe je dat borgt is de vraag die jij moet beantwoorden. Dat gaat verder dan documenten alleen. Organisaties bouwen promptbibliotheken: standaardprompts voor terugkerende taken. Wie bepaalt welke prompts betrouwbaar zijn? Hoe voorkom je dat ze verouderen? Ook dat is beheer van kennisbronnen. En wie test of het RAG-systeem doet wat het moet doen? Testvragen samenstellen, antwoorden beoordelen – dat vraagt precies jouw kennis van informatiekwaliteit.
Rol 3: Waarheidsbewaker
Bij hoogrisicogebruik – wanneer AI feiten levert voor besluiten, voor verantwoording, voor externe communicatie – is verificatie noodzakelijk. Hoe die verificatie eruitziet? Ideaal zou je elk document dat een RAG-systeem gebruikt willen checken op status, versie en geldigheid. In de praktijk is dat vaak ondoenlijk. Dus: waar leg je de grens? Hoe maak je verificatie werkbaar? En belangrijker nog: hoe voorkom je dat verificatie überhaupt nodig is, doordat organisatiemedewerkers zelf zorgen dat de input op orde is?
Dit zijn vragen waar geen pasklaar antwoord op is. Wel een richting: zorg dat de documenten die erin gaan betrouwbaar zijn, dan hoef je de output minder te wantrouwen. En communiceer wat de consequenties zijn als dit niet goed wordt opgepakt.
WAT KUN JE NU DOEN?
Fase 1: Aan de bel bij bestuur
Zonder bestuurlijke steun gebeurt er niets. En het bestuur begrijpt het probleem niet uit zichzelf. Jij moet het uitleggen. In taal die ze begrijpen. Niet technisch, maar strategisch. Niet over metadataschema’s en bewaartermijnen, maar over risico’s, aansprakelijkheid en wat er gebeurt als over vijf jaar blijkt dat je niet kunt voldoen aan een Woo-verzoek. Of als een rechtszaak niet kan worden verdedigd omdat de onderbouwing ontbreekt.
Een memo aan de directie. Drie pagina’s. Het probleem. De risico’s met concrete voorbeelden. De oplossing en jouw rol daarin. En dan: presentatie in het MT. Niet alleen waarschuwen, maar ook een oplossing bieden.
Fase 2: Eisen stellen bij implementatie
Leg bij elk AI-project minimale eisen op tafel: metadata verplicht, exportmogelijkheid voor conversaties, integratie met bestaande informatiehuishouding en transparantie over wat wel en niet wordt gebruikt. Wees daarbij eerlijk: veel van deze eisen kunnen huidige tools niet of nauwelijks waarmaken. Dat is waardevolle informatie. Het legt bloot hoe beperkt de mogelijkheden zijn. En het creëert bewustzijn en druk: op leveranciers, op ICT en op bestuur. De vragen stellen is al winst, ook als de antwoorden tegenvallen.
Fase 3: Protocol voor wat bewaard moet
Dit gaat specifiek over AI-interacties. Bewaar niet alles, dat is onwerkbaar, maar zeker ook niet niets, dat maakt verantwoording onmogelijk. Wees dus selectief. Zorg voor een protocol dat aangeeft: bij welk type gebruik is archivering verplicht? Hoe doe je dat? Wat leg je minimaal vast?
Een persoonlijke noot over bewaren en vernietigen. In dit AI-tijdperk wordt origineel door mensen gemaakt materiaal uiterst kostbaar. Zeker overheidsinformatie die betrouwbaar dient te zijn en een weerslag van origineel denken over maatschappij en samenleving. Laten we wel wezen: steeds minder informatie die nu wordt geproduceerd is nog volledig menselijk, maar er is nog een schat aan documenten uit het pre-chattijdperk. Ik weet dat wetten altijd achterlopen, maar het niet bewaren – of zelfs vernietigen – van dit historisch zo relevante materiaal is in mijn ogen onvergeeflijk. Het nageslacht zal hoofdschuddend terugkijken.
Fase 4: Training en bewustwording
Gebruikers weten niet wanneer archivering verplicht is. Weten niet hoe te verifiëren. Daar kom jij in beeld met een basistraining, bewustwordingscampagne of spreekuur voor vragen. De invulling hangt af van jouw organisatie. Zorg tegelijk dat je zelf ook getraind bent. Dat je weet waarover je het hebt. De Autoriteit Persoonsgegevens benadrukt de wettelijke noodzaak van training op maat.
TRANSFORMATIE
Dit is de transformatie: van reactief naar proactief, van bewaker van wat was naar player die mede bepaalt wat komt. Niet makkelijk. Het vergt moed om aan de bel te trekken en vasthoudendheid om eisen te blijven stellen. Maar het is noodzakelijk. Want AI-implementaties gebeuren nu. Eenmaal ingericht is herinrichten moeilijk.
En je bent niet alleen. De komende artikelen gaan over kennismanagers en informatiebeheerders die worstelen met fragmentatie. Over informatiespecialisten die gebruikers moeten leren verifiëren. Over communicatieprofessionals die de reputatie bewaken. Samen vormen jullie de informatieprofessie en kunnen jullie AI verantwoord maken voor organisaties.
Jullie zijn de toekomstbewakers. Letterlijk: jullie bewaken de toekomst van het organisatiegeheugen. Want zonder verantwoording geen vertrouwen. Zonder vertrouwen geen legitimiteit.
Morgen begin je met een memo aan je leidinggevende. Onderwerp: ‘Risico’s AI voor verantwoording. We moeten praten.’ Toch? De rest volgt vanzelf.
De vorige twintig afleveringen in deze serie lezen? Je vindt ze in het archief op informatieprofessional.nl (trefwoord ‘AI informatiedomein’). <
ACCENTEN PER DISCIPLINE
Het dynamische organisatiegeheugen is waar informatie ontstaat, verandert, stroomt en wordt gecombineerd. Het statische geheugen is wat definitief wordt vastgesteld en bewaard voor verantwoording en toekomstig gebruik.
De archivaris bewaakt primair het statische organisatiegeheugen. De Archiefwet legt vast wat bewaard moet en hoe. Bij toezicht en audit is de archivaris het eerste aanspreekpunt. De uitdaging is om grip te krijgen op AI-gegenereerde informatie voordat die onbereikbaar wordt. Dat vereist dat de archivaris eerder in het proces betrokken raakt: niet pas als informatie ‘klaar’ is voor archivering, maar al wanneer de kaders worden bepaald.
DIV’ers werken vooral in het dynamische organisatiegeheugen. Zij zien als eersten waar documenten terechtkomen, welke tools worden gebruikt en waar de chaos ontstaat. Die signaalfunctie wordt cruciaal: niet alleen constateren dat het misgaat, maar escaleren naar wie er iets aan kan doen. En vooral: zorgen dat wat moet worden bewaard ook daadwerkelijk de weg vindt naar het statische geheugen.
Recordmanagers staan op het scharnierpunt tussen dynamisch en statisch. Zij bepalen wat wanneer de overgang maakt van lopende informatie naar definitief archief, en wat vernietigd mag worden. Bij AI verschuift de vraag: het gaat niet alleen om documenten, maar om conversaties, om prompts, om de wisselwerking tussen mens en machine. Wanneer is een AI-interactie een record? Dat vraagt om nieuwe selectiecriteria.
Metadata- en taxonomiespecialisten zijn cruciaal voor de kwaliteit in beide domeinen. Zonder hun werk kan AI geen onderscheid maken tussen concept en definitief, tussen actueel en verouderd. Hun expertise verschuift van ‘metadata toevoegen aan documenten’ naar ‘metadata-eisen stellen aan AI-systemen’. Wat moet minimaal worden vastgelegd voordat een document in een RAG-systeem mag?
Datastewards bewaken de kwaliteit van gestructureerde data, zowel dynamisch als statisch. In een wereld waar AI steeds vaker data en documenten combineert, vervagen de grenzen tussen gestructureerd en ongestructureerd. Datastewards en documentbeheerders zullen vaker moeten samenwerken dan ooit tevoren.
Organisaties bouwen promptbibliotheken: standaardprompts voor terugkerende taken. Wie bepaalt welke prompts betrouwbaar zijn?
Ideaal zou je elk document dat een RAG-systeem gebruikt willen checken op status, versie en geldigheid, praktisch is dat vaak ondoenlijk
Zorg dat de documenten die erin gaan betrouwbaar zijn, dan hoef je de output minder te wantrouwen
Er is nog een schat aan documenten uit het pre-chattijdperk; het niet bewaren van dit relevante materiaal is in mijn ogen onvergeeflijk
IP | vakblad voor informatieprofessionals | 01 / 2026
Artikelenserie over kunstmatige intelligentie (21 #2)
SIMON BEEN
AI IN HET INFORMATIEDOMEIN (21 #2)
Simon Been
Trainer en klankbord voor AI in het informatiedomein en directeur van het Papieren Tijger Netwerk
(21 #1)..|..(21 #2)
Wat is de impact van AI op het informatiedomein? Deze eenentwintigste aflevering van de artikelenreeks richt zich op DIV’ers, archivarissen, recordmanagers en datastewards en de existentiële bedreigingen die kunstmatige intelligentie met zich meebrengt voor hun kerntaak: het bewaken van het dynamische en statische organisatiegeheugen. Deel #1 gaat over wat er gebeurt en waarom, dit vervolg (deel #2) over wat jij eraan kunt doen.
DE TRANSFORMATIE
VAN JOUW POSITIE
Oude situatie
Uitvoerend
Reactief
Bewaker
Administratief
→
→
→
→
Nieuwe situatie
Strategisch
Proactief
Player
Essentieel
In het artikel in de vorige IP (aflevering 20) werden acht rollen voor informatieprofessionals geschetst: waarheidsbewaker, stroomregisseur, ontsluiter, toekomstbewaker, voeder, inrichtingsadviseur, gids en risicobeheerder. Ze zijn allemaal relevant, maar vanuit jouw perspectief springen er drie uit.
Rol 1: Toekomstbewaker
Dit is een uitbreiding van jouw klassieke rol. Altijd al bewaarde je voor toekomstige generaties, maar nu is het niet meer alleen bewaren wat er is. Nu is het zorgen dat het er überhaupt komt. Dat betekent bij elk AI-project de vraag stellen: kunnen we dit over tien jaar nog reconstrueren? Niet als waarschuwing die kan worden genegeerd, maar als eis. En als je organisatie dat punt al is gepasseerd – als Copilot al is uitgerold, als het RAG-systeem al draait – dan begint het werk nu. Inventariseren wat er is. Vaststellen wat ontbreekt. Protocollen alsnog ontwikkelen. Beter laat dan nooit.
Rol 2: Voeder
Jij kent de selectielijsten: bepalen wat wel en niet moet worden bewaard. Nu gaat het om bepalen wat wel en niet in AI-systemen mag. Bij RAG-systemen en eigen chatbots kun je bepalen welke documenten erin gaan. Bij Copilot ligt dat anders, daar maakt Graph zijn eigen selecties. Maar ook daar kun je invloed uitoefenen: via sensitivity labels, via de inrichting van SharePoint en via bewustwording bij gebruikers over wat ze waar opslaan.
Hoe dat precies werkt in jouw situatie? Dat hangt af van de infrastructuur, governance en leveranciers van je organisatie. De richting is helder: kwaliteit van input bepaalt kwaliteit van output. Hoe je dat borgt is de vraag die jij moet beantwoorden. Dat gaat verder dan documenten alleen. Organisaties bouwen promptbibliotheken: standaardprompts voor terugkerende taken. Wie bepaalt welke prompts betrouwbaar zijn? Hoe voorkom je dat ze verouderen? Ook dat is beheer van kennisbronnen. En wie test of het RAG-systeem doet wat het moet doen? Testvragen samenstellen, antwoorden beoordelen – dat vraagt precies jouw kennis van informatiekwaliteit.
Rol 3: Waarheidsbewaker
Bij hoogrisicogebruik – wanneer AI feiten levert voor besluiten, voor verantwoording, voor externe communicatie – is verificatie noodzakelijk. Hoe die verificatie eruitziet? Ideaal zou je elk document dat een RAG-systeem gebruikt willen checken op status, versie en geldigheid. In de praktijk is dat vaak ondoenlijk. Dus: waar leg je de grens? Hoe maak je verificatie werkbaar? En belangrijker nog: hoe voorkom je dat verificatie überhaupt nodig is, doordat organisatiemedewerkers zelf zorgen dat de input op orde is?
Dit zijn vragen waar geen pasklaar antwoord op is. Wel een richting: zorg dat de documenten die erin gaan betrouwbaar zijn, dan hoef je de output minder te wantrouwen. En communiceer wat de consequenties zijn als dit niet goed wordt opgepakt.
WAT KUN JE NU DOEN?
Fase 1: Aan de bel bij bestuur
Zonder bestuurlijke steun gebeurt er niets. En het bestuur begrijpt het probleem niet uit zichzelf. Jij moet het uitleggen. In taal die ze begrijpen. Niet technisch, maar strategisch. Niet over metadataschema’s en bewaartermijnen, maar over risico’s, aansprakelijkheid en wat er gebeurt als over vijf jaar blijkt dat je niet kunt voldoen aan een Woo-verzoek. Of als een rechtszaak niet kan worden verdedigd omdat de onderbouwing ontbreekt.
Een memo aan de directie. Drie pagina’s. Het probleem. De risico’s met concrete voorbeelden. De oplossing en jouw rol daarin. En dan: presentatie in het MT. Niet alleen waarschuwen, maar ook een oplossing bieden.
Fase 2: Eisen stellen bij implementatie
Leg bij elk AI-project minimale eisen op tafel: metadata verplicht, exportmogelijkheid voor conversaties, integratie met bestaande informatiehuishouding en transparantie over wat wel en niet wordt gebruikt. Wees daarbij eerlijk: veel van deze eisen kunnen huidige tools niet of nauwelijks waarmaken. Dat is waardevolle informatie. Het legt bloot hoe beperkt de mogelijkheden zijn. En het creëert bewustzijn en druk: op leveranciers, op ICT en op bestuur. De vragen stellen is al winst, ook als de antwoorden tegenvallen.
Fase 3: Protocol voor wat bewaard moet
Dit gaat specifiek over AI-interacties. Bewaar niet alles, dat is onwerkbaar, maar zeker ook niet niets, dat maakt verantwoording onmogelijk. Wees dus selectief. Zorg voor een protocol dat aangeeft: bij welk type gebruik is archivering verplicht? Hoe doe je dat? Wat leg je minimaal vast?
Een persoonlijke noot over bewaren en vernietigen. In dit AI-tijdperk wordt origineel door mensen gemaakt materiaal uiterst kostbaar. Zeker overheidsinformatie die betrouwbaar dient te zijn en een weerslag van origineel denken over maatschappij en samenleving. Laten we wel wezen: steeds minder informatie die nu wordt geproduceerd is nog volledig menselijk, maar er is nog een schat aan documenten uit het pre-chattijdperk. Ik weet dat wetten altijd achterlopen, maar het niet bewaren – of zelfs vernietigen – van dit historisch zo relevante materiaal is in mijn ogen onvergeeflijk. Het nageslacht zal hoofdschuddend terugkijken.
Fase 4: Training en bewustwording
Gebruikers weten niet wanneer archivering verplicht is. Weten niet hoe te verifiëren. Daar kom jij in beeld met een basistraining, bewustwordingscampagne of spreekuur voor vragen. De invulling hangt af van jouw organisatie. Zorg tegelijk dat je zelf ook getraind bent. Dat je weet waarover je het hebt. De Autoriteit Persoonsgegevens benadrukt de wettelijke noodzaak van training op maat.
TRANSFORMATIE
Dit is de transformatie: van reactief naar proactief, van bewaker van wat was naar player die mede bepaalt wat komt. Niet makkelijk. Het vergt moed om aan de bel te trekken en vasthoudendheid om eisen te blijven stellen. Maar het is noodzakelijk. Want AI-implementaties gebeuren nu. Eenmaal ingericht is herinrichten moeilijk.
En je bent niet alleen. De komende artikelen gaan over kennismanagers en informatiebeheerders die worstelen met fragmentatie. Over informatiespecialisten die gebruikers moeten leren verifiëren. Over communicatieprofessionals die de reputatie bewaken. Samen vormen jullie de informatieprofessie en kunnen jullie AI verantwoord maken voor organisaties.
Jullie zijn de toekomstbewakers. Letterlijk: jullie bewaken de toekomst van het organisatiegeheugen. Want zonder verantwoording geen vertrouwen. Zonder vertrouwen geen legitimiteit.
Morgen begin je met een memo aan je leidinggevende. Onderwerp: ‘Risico’s AI voor verantwoording. We moeten praten.’ Toch? De rest volgt vanzelf.
De vorige twintig afleveringen in deze serie lezen? Je vindt ze in het archief op informatieprofessional.nl (trefwoord ‘AI informatiedomein’). <
ACCENTEN PER DISCIPLINE
Het dynamische organisatiegeheugen is waar informatie ontstaat, verandert, stroomt en wordt gecombineerd. Het statische geheugen is wat definitief wordt vastgesteld en bewaard voor verantwoording en toekomstig gebruik.
De archivaris bewaakt primair het statische organisatiegeheugen. De Archiefwet legt vast wat bewaard moet en hoe. Bij toezicht en audit is de archivaris het eerste aanspreekpunt. De uitdaging is om grip te krijgen op AI-gegenereerde informatie voordat die onbereikbaar wordt. Dat vereist dat de archivaris eerder in het proces betrokken raakt: niet pas als informatie ‘klaar’ is voor archivering, maar al wanneer de kaders worden bepaald.
DIV’ers werken vooral in het dynamische organisatiegeheugen. Zij zien als eersten waar documenten terechtkomen, welke tools worden gebruikt en waar de chaos ontstaat. Die signaalfunctie wordt cruciaal: niet alleen constateren dat het misgaat, maar escaleren naar wie er iets aan kan doen. En vooral: zorgen dat wat moet worden bewaard ook daadwerkelijk de weg vindt naar het statische geheugen.
Recordmanagers staan op het scharnierpunt tussen dynamisch en statisch. Zij bepalen wat wanneer de overgang maakt van lopende informatie naar definitief archief, en wat vernietigd mag worden. Bij AI verschuift de vraag: het gaat niet alleen om documenten, maar om conversaties, om prompts, om de wisselwerking tussen mens en machine. Wanneer is een AI-interactie een record? Dat vraagt om nieuwe selectiecriteria.
Metadata- en taxonomiespecialisten zijn cruciaal voor de kwaliteit in beide domeinen. Zonder hun werk kan AI geen onderscheid maken tussen concept en definitief, tussen actueel en verouderd. Hun expertise verschuift van ‘metadata toevoegen aan documenten’ naar ‘metadata-eisen stellen aan AI-systemen’. Wat moet minimaal worden vastgelegd voordat een document in een RAG-systeem mag?
Datastewards bewaken de kwaliteit van gestructureerde data, zowel dynamisch als statisch. In een wereld waar AI steeds vaker data en documenten combineert, vervagen de grenzen tussen gestructureerd en ongestructureerd. Datastewards en documentbeheerders zullen vaker moeten samenwerken dan ooit tevoren.
Voor meer beeld
IP | vakblad voor informatieprofessionals | 01 / 2026