Intern AI-diploma als onderbouwing bij audits en kwaliteitssystemen AI schuift steeds verder het primaire proces in: in dossiervorming, besluitvorming, rapportages en communicatie. Auditors en toezichthouders kijken daardoor niet meer alleen naar systemen en beleid, maar ook expliciet naar de deskundigheid van medewerkers die met AI werken.
Een intern AI-diploma helpt je om daar helder antwoord op te geven. Het maakt zichtbaar welke mensen op welk niveau met AI mogen werken, hoe je ze hebt opgeleid en hoe je dat borgt in je kwaliteitssysteem. Op deze pagina laten we zien hoe je een intern AI-diploma inzet als bewijslast richting audits en kwaliteitssystemen.
Welke vragen auditors stellen over AI-gebruik
In audits (ISO, NEN, interne audits, toezicht) zie je steeds vaker vragen als:
- Welke AI-oplossingen worden in de organisatie gebruikt, en waarvoor?
- Hoe borg je dat medewerkers begrijpen wat AI wel en niet kan?
- Hoe zorg je dat AI zorgvuldig wordt gebruikt bij privacygevoelige of risicovolle processen?
- Hoe toon je aan dat medewerkers hiervoor voldoende zijn opgeleid?
- Hoe ga je om met updates in tools, beleid en wetgeving (bijvoorbeeld de EU AI Act)?
Met alleen een beleidsdocument of procedure kom je daar niet meer mee weg. Auditors willen zien:
- dat er normen voor AI-competenties zijn;
- dat medewerkers daadwerkelijk zijn getraind en getoetst;
- dat er overzicht en sturing is op waar AI-vaardigheid wel en niet op orde is.
Daar komt een intern AI-diploma in beeld.
AI-diploma als bewijslast op de “people”-kant
Kwaliteitssystemen kijken traditioneel naar drie dingen: processen, systemen en mensen. Met AI is dat niet anders. De technische kant en de proceskant kun je laten zien met beleid, DPIA’s, verwerkersovereenkomsten en procedures.
Een intern AI-diploma vult de people-kant in:
- Je hebt vastgelegd welke AI-competenties per rol nodig zijn.
- Er is een toets of validatie waarmee je bekwaamheid vaststelt.
- Medewerkers die met AI in kritieke processen werken, hebben een geldig intern certificaat.
- Er is een cyclus van bijscholing en hercertificering.
In het kader van ISO-, NEN- of AI Act-achtige vereisten kun je laten zien:
- we hebben AI-beleid;
- we hebben een risicobeoordeling per proces;
- we hebben technische en organisatorische maatregelen;
- én we kunnen aantonen dat onze mensen passend bekwaam zijn en blijven.
Dat maakt het verschil tussen “we vertrouwen erop dat mensen het goed doen” en “we kunnen laten zien dat we dit structureel organiseren”.
Voorbeelden van rapportages voor audits
Auditors houden van concreet, meetbaar bewijs. Een paar voorbeelden van rapportages die je met een intern AI-diploma eenvoudig kunt opleveren:
- Overzicht per rol
- lijst met functies binnen de organisatie;
- per functie: vereist AI-niveau (bijv. basis/gevorderd/expert);
- percentage medewerkers per functie met een geldig AI-diploma.
- Overzicht per team of afdeling
- aantal medewerkers in team X;
- aantal en percentage met geldig AI-diploma;
- verdeling van niveaus binnen dat team;
- aantal medewerkers dat binnen 3 of 6 maanden moet hercertificeren.
- Overzicht per locatie of business unit
- certificeringsgraad per vestiging of regio;
- vergelijking tussen hoog-risicolocaties en overige locaties.
- Tijdreeks
- ontwikkeling van AI-certificeringsgraad per kwartaal of jaar;
- effect van verbetermaatregelen (bijv. extra trainingen).
Deze rapportages kun je als PDF of export (bijvoorbeeld CSV) meesturen als onderbouwing in een auditdossier. De auditor ziet meteen: er is overzicht, er wordt gestuurd en de organisatie neemt de “menskant” serieus.
Koppeling met risico-register en interne controles
Niet elke medewerker hoeft een AI-diploma. De koppeling met je risico-register bepaalt waar het een harde eis wordt.
Stappen:
- Risicovolle processen in kaart brengen
Bijvoorbeeld: besluitvorming, medische of financiële dossiervorming, beleid, klantacceptatie, beoordeling van dossiers, rapportage aan toezichthouders. - Functies koppelen aan die processen
Welke rollen hebben direct invloed op deze processen? Denk aan behandelaars, docenten, beleidsadviseurs, controllers, klantacceptanten, data-analisten. - Certificering als beheersmaatregel opnemen
In je risico-register noteer je bij relevante risico’s:- beheersmaatregel: “medewerkers in functies X, Y en Z beschikken over intern AI-diploma niveau …”;
- controle: periodieke rapportage van certificeringsgraad;
- verantwoordelijke: HR/L&D, lijnmanagers.
- Interne controles
Jaarlijks of per auditcyclus controleer je:- is de lijst functies die gecertificeerd moeten zijn nog actueel?
- is de certificeringsgraad conform norm (bijv. >95%)?
- zijn er incidenten geweest waarbij AI-vaardigheid een rol speelde?
Op die manier wordt een AI-diploma een hard onderdeel van je risicobeheersing en niet alleen een opleidingsactiviteit.
Frequentie van (her)certificering en borging in beleid
AI ontwikkelt snel. Daarom is een AI-diploma zonder einddatum eigenlijk niet passend. Je wilt dat medewerkers regelmatig worden bijgewerkt.
Praktische aanpak:
- Geldigheidsduur
- kies een termijn (bijv. 2 jaar) voor de geldigheid van het diploma;
- leg dit vast in AI-beleid en/of opleidingsbeleid.
- Hercertificering
- korte update-module (microlearning, e-learning, of korte training) over nieuwe regels, tools en risico’s;
- compacte toets of praktijkopdracht om te checken of de kennis en vaardigheden nog op niveau zijn.
- Beleidsmatige borging
- verwerk hercertificering in het jaarplan van HR en L&D;
- neem certificeringsstatus op als onderwerp in managementrapportages;
- benoem in beleid wat er gebeurt als certificering verloopt (bijvoorbeeld: tijdelijk beperkingen op bepaalde AI-taken, of prioriteit voor hercertificering).
Zo maakt je duidelijk aan auditors: we doen dit niet één keer, maar hebben een doorlopende cyclus ingericht.
Compleet auditspoor: AI-diploma, training en e-learning
Tot slot: een AI-diploma staat niet los. Voor een compleet auditspoor wil je de hele keten kunnen laten zien:
- Beleid en kaders
- AI-beleid, gebruiksregels, privacy- en securitykaders;
- AI-competentiemodel en normering per rol.
- Training en e-learning
- wie heeft welke training of e-learning gevolgd en wanneer;
- inhoudelijke beschrijving van modules (doelen, onderwerpen, duur).
- Toetsing en certificering
- welke toets is gebruikt (kennis, praktijk, portfolio);
- scores en slaag-/zakgrenzen;
- uitgegeven AI-diploma’s met geldigheidsduur.
- Registratie en rapportage
- vastlegging in HR- of LMS-systemen;
- rapportages naar management, risk/compliance en audit.
- Continu verbeteren
- evaluaties na audits en incidenten;
- bijstellen van competenties, trainingen en toetsing.
Door AI-diploma’s slim te koppelen aan je bestaande trainingsregistratie en e-learningomgeving ontstaat een traceerbare, controleerbare keten. Dat geeft auditors vertrouwen – en geeft jou als organisatie grip op hoe AI in de praktijk wordt gebruikt.