Stel je een slimme computer voor die namens jou een auto koopt of medisch advies geeft. Zulke AI-systemen hebben veel informatie nodig om te leren en beslissingen te nemen. Maar wat gebeurt er als die informatie niet klopt of verkeerd wordt gebruikt? Daarom is het belangrijk om data governance toe te passen bij AI-projecten. Data governance betekent in feite dat je duidelijke regels en afspraken maakt over hoe je met data omgaat. Hierdoor blijft de data betrouwbaar, veilig en eerlijk, zodat het AI-systeem ook goed en eerlijk kan werken.
Wat is data governance?
Data governance is eigenlijk het regels en afspraken maken over gegevensbeheer. Het zorgt dat iedereen binnen een organisatie weet wat er met data mag gebeuren. In gewone taal betekent dit dat je afspraken maakt over zaken als eigenaarschap (wie is de baas over welke data), kwaliteit (is de data correct en actueel?) en beveiliging (wie mag de data zien en gebruiken?). Met goede data governance zorg je dat er nooit onduidelijkheid is over deze punten, waardoor fouten en misbruik voorkomen worden.
Waarom is data governance belangrijk voor AI?
In AI-projecten is data het ‘voer’ waarmee het systeem leert. Slechte data zorgt voor slechte uitkomsten. Denk aan een AI die sollicitaties beoordeelt op basis van historische gegevens. Als al die data vooral mannen bevat, zal de AI sneller vrouwen afkeuren zonder dat die vrouwen iets verkeerd deden. Heb je je wel eens afgevraagd hoe eerlijk een AI is als de gegevens zijn vertekend? Data governance helpt om dit te voorkomen. Zo stelt de Europese AI-wetgeving (EU AI Act) zelfs eisen aan de kwaliteit van data: voor hoog-risico AI-systemen moet “kwaliteitsvolle data” gebruikt worden. Dat betekent dat de data relevant, volledig, representatief en zo foutloos mogelijk moet zijn. Met andere woorden: je AI mag alleen trainen op data die klopt en geschikt is voor het doel. Dit verkleint de kans op vooroordelen of grote fouten.
Welke regels en wetgeving gelden?
Niet alleen bedrijven zelf stellen regels op; er zijn ook wetten die data governance beïnvloeden. Een belangrijke wet is de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming): deze zegt dat organisaties precies moeten kunnen laten zien welke persoonlijke data ze hebben en waarom, en dat ze gegevens op verzoek kunnen verwijderen. Data governance is hierbij essentieel: het dwingt een bedrijf transparant te zijn over de data die het gebruikt en veilige processen te hanteren.
Daar komt nog bij dat de nieuwe EU AI-wet (AI Act) regels heeft voor data in AI-projecten. Bijvoorbeeld, in artikel 10 staat dat voor risicovolle AI-toepassingen strikt omgegaan moet worden met data: ze moeten worden getraind, gevalideerd en getest met hoogwaardige data. Bedrijven moeten dus procedures hebben om data te verzamelen, labelen en schoon te maken, zodat de AI leert van goede voorbeelden. Ook verschijnen regelmatig nieuwe richtlijnen en standaarden voor AI en data, zowel vanuit de Europese Unie als internationaal.
Hoe werkt data governance in de praktijk?
In de praktijk betekent data governance een paar concrete dingen. Ten eerste benoemt een bedrijf meestal iemand die verantwoordelijk is voor de data, zoals een data steward of een data-eigenaar. Deze persoon houdt toezicht op de kwaliteit en veiligheid van de gegevens. Daarnaast worden processen vastgelegd: denk aan instructies om data regelmatig te controleren, te updaten of gevoelige informatie te anonimiseren. Bijvoorbeeld, stel je voor dat je een AI ontwikkelt om medische beelden te analyseren. Je team zorgt er dan voor dat alle beelden anoniem zijn gemaakt (zodat patiënten niet herkenbaar zijn) en dat foto’s niet beschadigd of verouderd zijn.
Ten tweede bouw je vaak technische hulpmiddelen in. Veel bedrijven gebruiken een data-catalogus om bij te houden wáár alle gegevens staan en wat ze betekenen. Ook wordt data-encryptie toegepast en worden er auditlogs bijgehouden: logs waarin staat wie wanneer welke data heeft bekeken. Dit zijn geen ingewikkelde concepten; ze betekenen simpelweg dat alleen bevoegde mensen data zien en dat alles wordt vastgelegd.
Ten slotte horen bij data governance ook continue controles. Vraag jezelf eens af: Hoe weet een bedrijf of de data die het AI-model eet nog steeds goed is? Juist, door bijvoorbeeld regelmatig een steekproef te doen en de databronnen te monitoren. Zo ontdekt men snel of er plotseling veel fouten of ontbrekende gegevens zijn.
In veel gevallen maken teams een korte checklist of gids: “Zorg dat data nauwkeurig, actueel en beveiligd is, met duidelijke verantwoordelijkheden binnen het team”. Dit soort regels helpen om in het heetst van de strijd geen belangrijke stap over te slaan. Zo blijft AI betrouwbaar en veilig.
Conclusie
Data governance is dus niet iets abstract; het zijn concrete afspraken over data die cruciaal zijn voor elk AI-project. Ik wil je uitdagen: hoe zorg je er zelf voor dat informatie die jij gebruikt klopt en veilig is? Goede regels over data helpen AI-systemen om eerlijk en nuttig te blijven. Ze voorkomen fouten en zorgen dat je de wet volgt. Zie het als een soort spelregelboek voor gegevens: als je die regels respecteert, kun je AI maken waarin mensen vertrouwen.
Meer weten? Bekijk deze video
Wil je beter begrijpen hoe mensen AI vaak verkeerd inschatten en waarom dat gevaarlijk kan zijn? In deze video laat ik 10 veelvoorkomende misverstanden over AI zien, van “AI is altijd neutraal” tot “AI begrijpt wat jij bedoelt”. Een handige aanvulling als je wil ontdekken waarom goede afspraken over data zó belangrijk zijn.
▶️ Video: “10 misverstanden over AI die je móét weten“
Wat is het grootste AI-misverstand dat jij ooit bent tegengekomen? Laat je reactie achter onder de video of in de reacties onder deze blog!
DE WERELD VAN AI 
Heb je een vraag of toevoeging? Reageer hieronder.