Stappenplan voor interne AI-certificering. Een intern AI-diploma staat niet op zichzelf. Het raakt beleid, HR, L&D, audits, IT en het dagelijks werk van teams. Zonder duidelijke implementatie wordt het een mooi model in een document, maar verandert er weinig. Op deze pagina vind je een praktisch stappenplan om interne AI-certificering in te voeren, inclusief betrokken stakeholders, doorlooptijd, change-aanpak en veelvoorkomende valkuilen.
1. Stappenplan op hoofdlijnen
Je kunt interne AI-certificering in vijf logische stappen organiseren:
Stap 1: Analyse – risico’s en rollen
- Breng in kaart waar AI nu al wordt gebruikt (tools, processen, afdelingen).
- Identificeer processen met hoge impact of risico (besluitvorming, dossiervorming, rapportages, cliënt-/leerling-/klantcontact).
- Koppel daar functies en rollen aan: wie werkt met AI in deze processen, nu of straks?
Resultaat: een overzicht van kritieke processen en betrokken rollen. Dat is je basis.
Stap 2: Ontwerp van het AI-competentiemodel
- Bepaal per rol of functiegroep welke AI-competenties nodig zijn (kennis, toepassing, risico/compliance, houding, ethiek).
- Leg vast welk niveau per rol minimaal nodig is (basis/gevorderd/expert).
- Kies passende toetsvormen (kennis, praktijk, portfolio, gesprek).
Resultaat: een werkbaar competentiemodel dat niet alleen op papier klopt, maar aansluit op de praktijk van teams.
Stap 3: Pilot
- Kies 1–2 afdelingen of locaties met duidelijke AI-behoefte of -risico’s.
- Voer daar het volledige traject uit: training → toetsing → certificering → rapportage.
- Haal feedback op bij medewerkers, leidinggevenden, HR en auditors.
Resultaat: inzicht in wat werkt, wat te zwaar is, wat onduidelijk is en wat eenvoudig is bij te sturen.
Stap 4: Gefaseerde uitrol
- Werk een uitrolplanning uit per business unit, locatie of functiefamilie.
- Bepaal per fase: doelgroepen, trainingsaanbod, toetsmomenten, tijdpad.
- Zorg voor standaard communicatiemiddelen (intranet, mail, teamtalks).
Resultaat: een realistisch pad van pilot naar organisatiebrede standaard.
Stap 5: Borging
- Leg certificering en hercertificering vast in beleid, HR-processen en jaarplannen.
- Integreer AI-competenties in functieprofielen, onboarding en beoordelingscyclus.
- Stel een ritme in voor rapportages naar directie, risk/compliance en OR.
Resultaat: interne AI-certificering wordt een vast onderdeel van hoe de organisatie met AI omgaat.
2. Betrokken stakeholders en hun rol
Zonder duidelijke rolverdeling loopt het snel vast. De belangrijkste stakeholders:
- Directie
- geeft richting, prioriteit en mandaat;
- koppelt AI-certificering aan strategie, risico en kwaliteit.
- HR / L&D / Academy
- vertaalt AI-competenties naar leerpaden, trainingen en toetsing;
- regelt registratie in HR- en LMS-systemen;
- bewaakt aansluiting op functiehuis en HR-cyclus.
- IT / security / privacy / CISO
- levert kaders voor tools, data en toegestane toepassingen;
- denkt mee over risicoklassen per rol;
- bewaakt koppeling met informatiebeveiliging en privacybeleid.
- OR / medezeggenschap
- kijkt naar impact op functies, werkdruk en ontwikkelmogelijkheden;
- bewaakt dat AI-eisen transparant en uitlegbaar zijn.
- Lijnmanagers
- maken AI-certificering concreet voor hun team;
- zorgen dat mensen tijd krijgen voor leren, toetsing en toepassing;
- gebruiken rapportages om bij te sturen.
- Interne audit / risk & compliance
- denkt mee over normering, rapportages en koppeling met risico-register;
- gebruikt AI-diploma’s als onderdeel van de interne controle.
3. Doorlooptijd en quick wins
Een volledige organisatiebrede invoering kost vaak meerdere maanden tot ruim een jaar, afhankelijk van omvang en complexiteit. Je hoeft echter niet te wachten op het “eindplaatje” om waarde te creëren.
Mogelijke quick wins:
- starten met één hoog-risicoteam en daar training + toets inrichten;
- een basis AI-module voor alle medewerkers live zetten (beleid, do’s & don’ts);
- in HR-systeem alvast velden aanmaken voor AI-diploma en geldigheid;
- in werkoverleggen AI als vast agendapunt opnemen.
Richtlijn voor tempo:
- enkele weken voor analyse en ontwerp;
- 1–3 maanden voor pilot;
- gefaseerde uitrol in blokken van bijv. 3 maanden per cluster teams.
Belangrijk: beter klein beginnen en leren, dan een perfect model ontwerpen dat nooit landt.
4. Change management: mensen meenemen
AI-certificering raakt competenties, beoordeling en soms ook de manier van werken. Dat vraagt om een bewuste change-aanpak.
Belangrijke elementen:
- Helder waarom
Leg uit:- wat het oplevert (kwaliteit, minder fouten, betere audits, minder ad-hoc druk);
- wat het níet is (geen truc om mensen te “afvinken” of te controleren om het controleren).
- Rol van leidinggevenden
- teamleiders zijn eerste aanspreekpunt;
- geef hen concrete praatplaten en Q&A om in teams te bespreken;
- zorg dat zij zelf ook AI-gecertificeerd zijn; anders is de boodschap niet geloofwaardig.
- Omgaan met weerstand
Typische zorgen:- “Is dit weer een tijdelijke hype?”
- “Ben ik straks niet meer goed genoeg zonder AI?”
- “Wordt AI gebruikt om mensen te vervangen?”
Neem deze vragen serieus, geef consistente antwoorden en laat zien dat het gaat om vakmanschap versterken, niet om mensen weg te automatiseren.
- Betrek ambassadeurs
- maak gebruik van enthousiaste gebruikers in de organisatie; laat hen voorbeelden delen van hoe AI helpt in het dagelijkse werk.
5. Koppeling met bestaande trainingen en e-learning
Je hoeft niet vanaf nul te beginnen. Vaak is er al:
- een LMS met bestaande modules over privacy, informatiebeveiliging, gedragscode;
- vakinhoudelijke opleidingen en PE-programma’s;
- onboardingtrajecten voor nieuwe medewerkers.
Slimme koppelingen:
- AI-onderdelen toevoegen aan bestaande introductie- of compliance-modules;
- AI-leerdoelen opnemen in bestaande vakopleidingen (bijv. finance, zorg, onderwijs);
- micro-learning en korte refreshers inzetten voor hercertificering;
- incompany AI-trainingen koppelen aan het interne AI-diploma als “bewijslaag”.
Zo blijft je leeraanbod overzichtelijk en voorkom je een aparte AI-leerlijn die los van de rest komt te staan.
6. Succesfactoren en valkuilen
Tot slot: wat gaat vaak mis – en hoe voorkom je dat?
Valkuilen
- Te groot beginnen: een ingewikkeld model voor de hele organisatie, zonder pilot.
- Het zien als IT- of HR-project, in plaats van organisatievraagstuk.
- Alleen kennis toetsen, geen gedrag in de praktijk.
- Geen hercertificering, waardoor het programma na één ronde stilvalt.
- Rapportages die niet gebruikt worden door directie of lijn.
Succesfactoren
- Klein beginnen, leren, bijstellen en pas dan opschalen.
- Duidelijke link met risico’s, audits en strategische doelen.
- Heldere rollen voor directie, HR/L&D, IT/security, lijn en OR.
- Een goed doordacht mix van training, oefening in het eigen werk en toetsing.
- Eenvoudige, visuele rapportages waarmee managers direct kunnen sturen.
- AI-competenties verankerd in functieprofielen, onboarding en beoordelingscyclus.
Als je deze elementen op orde brengt, wordt een intern AI-diploma geen eenmalig project, maar een structureel onderdeel van hoe jullie als organisatie veilig, professioneel en toekomstbestendig met AI werken.