De AI-paradox in QHSE: tussen koudwatervrees en toekomstmuziek

De kleuterfase van de revolutie

Als we de media mogen geloven, neemt AI onze banen over en bestuurt het morgen onze fabrieken. De realiteit op de werkvloer van de kwaliteitsmanager is echter anders. Uit de onderzoeksresultaten blijkt namelijk dat de sector qua AI-volwassenheid nog niet erg ver gevorderd is: het overgrote deel van de organisaties bevindt zich in de ‘initiatiefase’ (niveau 1) of ‘experimenteerfase’ (niveau 2). Slechts een fractie van de ondervraagden durft al te spreken van een ‘geïntegreerde aanpak’.

De tools die wél veel worden gebruikt, blijven vaak beperkt tot laagdrempelige oplossingen zoals ChatGPT en Copilot voor het schrijven van teksten. De échte diepgang – AI bijvoorbeeld inzetten voor complexe risicoanalyses of voorspellende compliance – blijft voor velen nog toekomstmuziek. Je ziet voornamelijk nog een afwachtende houding: “We kijken de kat uit de boom”.

Angst voor de ‘Black Box’

Vanwaar die terughoudendheid? Het rapport legt een aantal fundamentele zorgen bloot die de rem op innovatie zetten. Bovenaan die lijst staan privacy en intellectueel eigendom. Veel QHSE-professionals zijn bang dat bedrijfsgevoelige informatie via openbare AI-modellen op straat komt te liggen of dat de data niet binnen de muren van de organisatie blijft.

Daarnaast speelt er een menselijk, ethisch dilemma. Er is angst dat medewerkers ‘niet meer zelf nadenken’ en blind vertrouwen op de output van een algoritme. De betrouwbaarheid van de informatie is ook een heikel punt: klopt het wel wat AI zegt, of is het een hallucinatie gebaseerd op verouderde wetgeving? Opvallend is ook de zorg over duurzaamheid; het enorme energieverbruik van AI-systemen conflicteert met de milieudoelstellingen die veel QHSE-managers juist proberen te behalen.

De belofte: van administratie naar strategie

Toch is er meer dan alleen een sceptische houding. De ambitie om AI echt te integreren in de bedrijfsvoering is er namelijk wel degelijk. QHSE-professionals geven aan dat ze AI zien als een potentieel krachtig hulpmiddel voor efficiëntieverbetering en risicomanagement. Men droomt van een ‘sparringpartner’ die helpt bij het formuleren van documentatie en het naar de praktijk vertalen van normen.

Dit is niet heel verrassend, want het ligt precies op één lijn met één van de grote frustraties van de moderne kwaliteitsmanager: de administratieve last. Kwaliteitsmanagers willen “minder ‘admin’ werk en meer ‘value-adding’ werk” verrichten. AI zou de sleutel kunnen zijn om (meer) tijd vrij te maken voor strategisch advies en cultuurverandering, in plaats van het eindeloos najagen van vinkjes en documentversies.

Geen AI zonder I (Informatiebeheer)

Hier ligt het cruciale kruispunt waar technologie en kwaliteitsmanagement elkaar raken. De angst voor onbetrouwbare output en datalekken is terecht zolang de basisinformatie niet gestructureerd is. AI is immers afhankelijk van de data waarmee het gevoed wordt. Garbage in, garbage out – daar komt het op neer.

Op dit punt kan WoodWing Scienta voor veel organisaties relevant worden. Scienta zorgt ervoor dat een organisatie kan rennen met AI door deze eerst goed te leren lopen met goed kennisbeheer. Scienta helpt organisaties bij het centraal, gestructureerd en toegankelijk aanbieden van kennis – precies het noodzakelijke fundament waar elke toekomstige AI-toepassing op kan leunen.

Als processen, protocollen en werkinstructies versnipperd zijn over netwerkschijven of verouderd zijn, zal elke AI-tool falen. Het risico op ‘hallucinaties’ daalt wanneer de bron – het kwaliteitsmanagementsysteem – gevalideerd en actueel is omdat het werkt op basis van het concept dat er één source of truth is. Wanneer AI in de toekomst als een laag over zo’n gecentraliseerde kennisbank wordt gelegd, is het ineens geen onbetrouwbaar orakel meer, maar zorgt het juist voor een snelle ontsluiting van geverifieerde bedrijfskennis.

De route vooruit: structuur als springplank

De resultaten uit het Nationaal Onderzoek QHSE laten zien dat de mens de zwakste schakel blijft in informatiebeveiliging. Juist daarom is een gesloten, veilig kennisplatform essentieel. Het voorkomt wildgroei aan ongeverifieerde data in publieke – per definitie onveilige – AI-tools.

Voor de QHSE-manager van 2026 is de boodschap duidelijk: laat je hoofd niet op hol brengen door de AI-hype, maar laat de ontwikkeling ook niet links liggen. Begin bij de basis: zorg dat je processen staan, dat je kennis vindbaar is en dat je kwaliteitsmanagement ‘leeft’ in een systeem dat zowel solide als future-proof is. Dan geef je AI de kans om de status van ‘potentiële bedreiging’ in te ruilen voor die van ‘ultieme assistent’ die de QHSE-manager de mogelijkheid biedt om weer te focussen op waar hij in uitblinkt: verbeteren, verbinden en borgen.

Dit artikel, geschreven op basis van de resultaten van het Nationaal Onderzoek QHSE, is in fysieke vorm verschenen in Kwaliteit in Bedrijf. Wil je graag het onderzoeksrapport bestellen? Kijk dan snel op Nationaal Onderzoek QHSE voor de voorwaarden.