Veilig en verantwoord werken met generatieve AI Klassikaal

De opleiding bouwt praktische AI-geletterdheid op. Deelnemers leren waar generatieve AI bruikbaar is, waar de grenzen liggen en welke controle zij zelf moeten behouden. Na afloop kunnen zij:

• in eenvoudige taal uitleggen hoe generatieve AI tot een antwoord komt en waarom dat antwoord fout, onvolledig of gekleurd kan zijn;
• een taak beoordelen op geschiktheid voor AI en een duidelijke prompt opstellen;
• onderscheid maken tussen informatie die wel en niet in een AI-dienst mag worden ingevoerd;
• AI-output controleren op juistheid, bronkwaliteit, vooroordelen, auteursrechtelijke aandachtspunten en ongewenste openbaarmaking;
• menselijke controle en verantwoordelijkheid behouden bij beslissingen en communicatie;
• deepfakes en AI-ondersteunde fraude herkennen en gevoelige verzoeken via een tweede kanaal verifiëren;
• de interne regels van de organisatie toepassen en onzeker of risicovol gebruik melden.

Een toegankelijke opleiding voor medewerkers en leidinggevenden die generatieve AI willen gebruiken zonder vertrouwelijkheid, kwaliteit, rechten of verantwoordelijkheid uit het oog te verliezen.

Generatieve AI kan tijd besparen en de kwaliteit van voorbereidende werkzaamheden verbeteren, maar het systeem kent de context, regels en gevoeligheden van een organisatie niet vanzelf. De gebruiker blijft verantwoordelijk voor de gegevens die worden ingevoerd, de controle van de output en de beslissing om die output te gebruiken. De opleiding vertaalt dit naar een veilige werkwijze die deelnemers onmiddellijk kunnen toepassen.

1. AI begrijpen zonder technische voorkennis  Generatieve en voorspellende AI, trainingsdata, prompts en output. Wat een taalmodel wel kan, wat het niet weet en waarom overtuigende taal geen bewijs van juistheid is.
2. Geschikte toepassingen kiezen  Welke taken zich lenen voor ondersteuning door AI en welke taken menselijke expertise, formele goedkeuring of een andere aanpak vereisen. Deelnemers leren eerst het doel, de risico's en de gewenste controle bepalen.
3. Duidelijke prompts en iteratief werken  Een praktische promptstructuur met context, opdracht, randvoorwaarden en gewenst formaat. Deelnemers verbeteren een zwakke prompt en vergelijken de resultaten.
4. Informatie en privacy beschermen  Omgaan met persoonsgegevens, vertrouwelijke bedrijfsinformatie, klantgegevens, beveiligingsinformatie en intellectuele eigendom. Alleen goedgekeurde toepassingen en geschoonde oefendata worden gebruikt.
5. Output controleren  Hallucinaties, verouderde informatie, ontbrekende context, vooroordelen en schijnverwijzingen. Deelnemers leren feiten en bronnen verifiëren, de output bewerken en een menselijke goedkeuring inbouwen waar dat nodig is.
6. AI-fraude en gemanipuleerde inhoud  Deepfake audio en video, vervalste documenten, nagebootste schrijfstijl en gerichte social engineering. De opleiding koppelt herkenning aan een concrete verificatie- en meldprocedure.
7. Regels en verantwoordelijkheid  De risicogebaseerde logica van de Europese AI-regelgeving, AI-geletterdheid, transparantie, menselijke controle en de rol van een intern AI-beleid of register. De juridische context wordt praktisch toegelicht en vormt geen juridisch advies.

• interactieve presentatie en live demonstraties met geschoonde gegevens;
• promptwerkblad voor dagelijkse professionele taken;
• controlelijst en casussen over gegevens, bronnen, hallucinaties, vooroordelen, deepfakes en menselijke goedkeuring;
• beknopte gebruiksfiche die deelnemers na de opleiding kunnen raadplegen.