De belofte van AI in de bestuurskamer is verleidelijk: snellere beslissingen, scherpere voorspellingen en een rationeel kompas in turbulente markten. Maar precisie is niet gelijk aan waarheid. Wie blind vaart op modellen verwart consistentie met correctheid en optimaliseert voorbij de realiteit die de data niet vangt.
Wat beloven de dashboards?
Dashboards bieden schijnbaar objectieve inzichten: KPI’s dalen of stijgen, risico’s worden gekwantificeerd, scenario’s roteren met één klik. De analytische allure is groot, vooral wanneer visualisaties strak en kleurrijk lijken te corresponderen met “de feiten”. Toch is dit vaak veredelde storytelling. Het model is niet de markt; het is een interpretatie, gevoed door aannames, definities en dataselectie die zelden expliciet worden gemaakt.
Blinde vlekken die zelden op het scherm verschijnen
Datakwaliteit is niet neutraal: ontbrekende waarden, scheve steekproeven en historische bias vermommen zich als patronen. Feedbackloops versterken beleid dat al in het model verankerd zit: wat gemeten wordt, wordt gestuurd, en wat niet gemeten wordt, verdwijnt. Goodhart’s law werkt genadeloos: zodra een metriek een doel wordt, verliest zij haar informatiewaarde. Bovendien mist context: waarom-kliks, informeel gedrag, en externe schokken die buiten het trainingsvenster vallen.
Meetbaarheid versus waarde
Organisaties verwarren het meetbare met het waardevolle. Efficiëntie wint van veerkracht, korte termijn van strategische optiewaarde. AI-systemen optimaliseren richting het gedefinieerde doel; ze problematiseren zelden het doel zelf. Dat is een bestuurskundige taak. Zonder normatieve kaders degradeert AI tot een dwingende rekenmachine die het debat vernauwt in plaats van verdiept.
Verantwoord experimenteren
AI hoort in het repertoire, niet op de troon. Begin klein, formuleer expliciete falsifieerbare hypothesen, en zorg voor besluitmemo’s waarin aannames, datalimieten en alternatieve interpretaties zijn vastgelegd. Combineer modeluitkomsten met contrafeitelijke scenario’s en human-in-the-loop checks. Governance gaat verder dan compliance: audit trails, datastambomen en modelversies moeten bestuurbaar zijn, niet alleen traceerbaar.
Praktische toetsstenen
Welke beslissingen neem je anders dankzij het model, en waarom? Welke fouten zijn acceptabel, en welke niet? Hoe gedraagt de aanbeveling zich onder extreme randvoorwaarden? Wie heeft voordeel of nadeel bij systematische fouten? En vooral: wat blijft onzichtbaar zolang je op deze KPI’s stuurt?
De volwassen vraag is niet of AI beter voorspelt, maar of de organisatie beter beslist. Dat vereist discipline: expliciete keuzes, transparantie over onzekerheid en de durf om ook zonder model te handelen wanneer de context daarom vraagt. Precisie is nuttig, schijnzekerheid is gevaarlijk; wijs bestuur herkent het verschil en organiseert tegenspraak voordat het dashboard applaudisseert.
