Een AI-geletterdheidscertificaat is nuttig, maar het is geen volledig Artikel 4-bewijsdossier. Sterk bewijs laat per rol zien welke AI-systemen mensen gebruiken, welke risico's daarbij horen, welke training of instructie is gevolgd, hoe kennis is getoetst en hoe management opvolging bewaakt. Deze scorecard geeft acht criteria om je bewijsniveau te beoordelen.
Sinds 2 februari 2025 geldt Artikel 4 van de EU AI Act. Aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen moeten zorgen voor een toereikend niveau van AI-geletterdheid bij medewerkers en anderen die namens hen met AI-systemen omgaan. De Europese Commissie legt uit dat dit moet passen bij technische kennis, ervaring, opleiding, training, gebruikscontext en de personen op wie AI-systemen worden toegepast.
De praktische vraag is inmiddels verschoven. Niet: "Moeten we iets met AI-geletterdheid?" Dat antwoord is ja. De betere vraag is:
Hoe sterk is ons bewijs dat we AI-geletterdheid serieus, rolgericht en risicogebaseerd hebben georganiseerd?
Daarvoor is een benchmark nuttig. Niet als formele certificering, maar als nuchtere scorecard voor bestuur, compliance, HR, privacy, IT en AI governance.
Let op: deze scorecard is geen juridisch keurmerk en geen garantie op compliance. Het is een praktisch toetskader om zwakke plekken in je Artikel 4-bewijsdossier zichtbaar te maken.
Wat je precies moet bewijzen
Artikel 4 zegt niet dat iedereen dezelfde cursus moet volgen. Het zegt ook niet dat één online certificaat voldoende is. De verplichting is contextueel:
- Wat is de rol van de persoon?
- Met welke AI-systemen werkt die persoon?
- Welke beslissingen of outputs worden beïnvloed?
- Welke risico's spelen voor klanten, burgers, kandidaten, werknemers of patiënten?
- Welke kennis is nodig om het systeem verantwoord te gebruiken?
- Hoe toon je later aan dat de organisatie passende maatregelen heeft genomen?
Dat maakt AI-geletterdheid een governance-vraagstuk. Training is één maatregel. Bewijs ontstaat pas wanneer training wordt verbonden met rollen, systemen, risico's, toetsing en opvolging.
Zie ook de centrale uitleg over AI-geletterdheid, de praktische pagina over Artikel 4 AI-geletterdheid bewijs en het artikel over AI-geletterdheid bewijzen aan een toezichthouder.
De Artikel 4 bewijsbenchmark
Gebruik de scorecard hieronder met vier niveaus:
- 0 - Ontbreekt: er is geen betrouwbaar bewijs.
- 1 - Ad hoc: er is iets gedaan, maar niet systematisch.
- 2 - Basis: de belangrijkste onderdelen zijn aanwezig, maar nog niet rol- of risicogebaseerd genoeg.
- 3 - Sterk: bewijs is gekoppeld aan rollen, AI-systemen, risico's en opvolging.
- 4 - Auditwaardig: bewijs is actueel, herhaalbaar, uitlegbaar en bestuurlijk geborgd.
1. AI-systemen en gebruikscontext
Vraag: weet je welke AI-systemen medewerkers gebruiken en in welke context?
Score laag wanneer AI-gebruik vooral informeel bekend is: "we gebruiken Copilot", "marketing gebruikt ChatGPT", "HR heeft een screeningtool". Score hoog wanneer er een intern AI-register is met systeemnaam, doel, eigenaar, gebruikersgroep, risicocategorie, vendor en relevante beleidsregels.
Sterk bewijs:
- AI-register of systeeminventaris
- Eigenaar per systeem
- Onderscheid tussen generieke AI-tools en proceskritische AI
- Koppeling met risico, privacy en governance
2. Rollenmatrix
Vraag: is duidelijk welk kennisniveau per rol nodig is?
Een bestuurslid, HR-recruiter, jurist, developer en klantenservicemedewerker hebben niet dezelfde AI-geletterdheid nodig. Een generieke training voor iedereen is een startpunt, maar geen volwassen bewijs.
Sterk bewijs:
- Rollenmatrix per functiegroep
- Uitleg waarom die rol dit kennisniveau nodig heeft
- Specifieke aandacht voor high-impact functies zoals HR, legal, compliance, IT, management en klantcontact
- Aparte route voor mensen die AI-output beoordelen of beslissingen voorbereiden
3. Risicogebaseerde leerdoelen
Vraag: zijn leerdoelen gekoppeld aan het risico van het AI-gebruik?
Voor medewerkers die alleen samenvattingen maken met generatieve AI volstaat een ander niveau dan voor teams die AI gebruiken bij werving, krediet, zorg, onderwijs of publieke dienstverlening. Artikel 4 vraagt om passendheid.
Sterk bewijs:
- Leerdoelen per risico- of toepassingscategorie
- Aandacht voor bias, hallucinaties, privacy, vertrouwelijkheid, transparantie en menselijke controle
- Sectorcases wanneer het team in HR, zorg, finance, overheid of onderwijs werkt
- Updateproces wanneer nieuwe AI-tools worden toegevoegd
4. Training records
Vraag: kun je aantonen wie wat wanneer heeft gevolgd?
Veel organisaties hebben presentaties gegeven, maar kunnen niet meer goed laten zien wie aanwezig was, wat is behandeld, of de juiste rollen bereikt zijn. Dat is zwak bewijs.
Sterk bewijs:
- Medewerker, rol, afdeling en datum
- Module, onderwerp of sessie
- Trainer of bron
- Versie van materiaal
- Herhalingsdatum of geldigheid
- Export voor compliance, HR of audit
Gebruik hiervoor eventueel de AI Training Records template of de Artikel 4 bewijsdossier checklist.
5. Toetsing en score
Vraag: weet je of mensen de kern echt begrijpen?
Aanwezigheid is zwakker dan toetsing. Een korte quiz, scenario-oefening of praktijkcasus laat beter zien of medewerkers AI-output kritisch kunnen beoordelen.
Sterk bewijs:
- Baseline assessment
- Score per persoon of team
- Herkansing of opvolging bij lage score
- Scenario's per rol
- Teamrapportage voor management
Start laagdrempelig met de AI-geletterdheid test. Voor teamniveau is een gestructureerde assessmentroute praktischer.
6. Beleidskoppeling
Vraag: sluit AI-geletterdheid aan op beleid, register en governance?
Losse training zonder beleid blijft kwetsbaar. Medewerkers moeten weten welke tools mogen, welke data niet ingevoerd mag worden, wanneer menselijke review nodig is en waar incidenten of twijfelgevallen worden gemeld.
Sterk bewijs:
- AI-beleid of AI-gebruiksrichtlijn
- Link met AI-register
- Link met privacy, informatiebeveiliging en procurement
- Meldroute voor incidenten en twijfelgevallen
- Periodieke review door governance of compliance
7. Managementrapportage
Vraag: ziet bestuur of management waar de gaten zitten?
Artikel 4 is niet alleen een HR-actie. Het raakt risicobeheersing, governance en toezicht. Management moet kunnen zien welke teams achterblijven en waar extra maatregelen nodig zijn.
Sterk bewijs:
- Coverage per afdeling of rol
- Gemiddelde score per team
- Openstaande acties
- High-risk rollen apart zichtbaar
- Periodieke rapportage aan MT, risk committee of AI governance board
8. Actualisatie
Vraag: blijft het bewijs actueel wanneer AI-gebruik verandert?
AI-geletterdheid veroudert snel. Nieuwe tools, nieuwe workflows en nieuwe wettelijke guidance kunnen de benodigde kennis veranderen.
Sterk bewijs:
- Jaarlijkse of halfjaarlijkse review
- Nieuwe training bij nieuwe AI-systemen
- Update na incidenten of beleidswijziging
- Versiebeheer van materiaal
- Herhaalmomenten voor kritieke rollen
Interpretatie van je score
Tel de score van de acht onderdelen op. De maximale score is 32.
| Score | Interpretatie | Praktische betekenis |
|---|---|---|
| 0-8 | Kwetsbaar | Er is weinig bewijs. Begin met inventaris, rollenmatrix en training records. |
| 9-16 | Basis | Er zijn losse maatregelen, maar het dossier is nog niet goed uitlegbaar. |
| 17-24 | Verdedigbaar | De kern staat. Versterk toetsing, managementrapportage en actualisatie. |
| 25-32 | Sterk | Het bewijs is rolgericht, risicogebaseerd en bestuurlijk bruikbaar. |
De belangrijkste fout is om alleen naar het totaalcijfer te kijken. Een organisatie kan goed scoren op training records maar zwak zijn op rollenmatrix. Of veel certificaten hebben, maar geen link met het AI-register. Juist die gaten bepalen de geloofwaardigheid van het dossier.
Wat een toezichthouder waarschijnlijk wil begrijpen
Een toezichthouder zal niet alleen vragen of er "een training" is geweest. De logische vragen zijn concreter:
- Welke AI-systemen worden gebruikt?
- Wie werkt ermee?
- Welke kennis hebben die mensen nodig?
- Hoe is dat bepaald?
- Welke maatregelen zijn genomen?
- Hoe is deelname en toetsing vastgelegd?
- Wat doet de organisatie met lage scores of ontbrekende deelname?
- Hoe blijft het actueel?
Een sterk Artikel 4-dossier geeft op deze vragen snel antwoord.
Wat je nu moet doen
Begin klein, maar maak het bewijs direct goed:
- Maak een lijst van AI-systemen en generieke AI-tools.
- Maak een rollenmatrix voor de belangrijkste gebruikersgroepen.
- Laat medewerkers een baseline assessment doen.
- Leg training, score en vervolgactie per rol vast.
- Rapporteer per team waar de gaten zitten.
- Koppel dit aan je AI-register, AI-beleid en governance-overleg.
Voor individuele oriëntatie kun je starten met de AI-geletterdheid test. Voor teams is de logische vervolgstap een route waarin assessment, leerpad, certificaat, training records en rapportage bij elkaar blijven.
Vervolg: gebruik LearnWize wanneer je teamgaps, rolgerichte leerpaden, certificaten en evidence records centraal wilt organiseren: start de AI-geletterdheidsscan. Gebruik Embed AI wanneer je ook governance, AI-register, beleid en bewijsdossier wilt inrichten: bekijk de Article 4 Evidence Sprint.
Bronnen
- Europese Commissie: AI talent, skills and literacy
- Europese Commissie: AI Literacy - Questions & Answers
- EU AI Act: Artikel 4 en Artikel 3(56), Regulation (EU) 2024/1689