Begin met een gedeelde basis voor veilig gebruik voor iedereen: welke tools zijn goedgekeurd, welke data erin mag en wie de output controleert. Laat managers die regels daarna in groepen per rol oefenen op hun eigen werk. Een eenmalige workshop vergroot het bewustzijn, maar gewoonten veranderen pas als de training in het werk zit dat mensen al doen.
#Belangrijkste punten
- Je managers gebruiken AI al, dus de training begint bij wat ze nu doen, niet bij nul.
- Een korte basis voor veilig gebruik voor alle medewerkers behandelt goedgekeurde tools, dataregels en menselijke controle.
- Groepen per rol passen die basis daarna toe op echte workflows; daar ontstaan gewoonten.
- Meet gebruik en incidenten vooraf en achteraf, zodat HR kan laten zien wat er is veranderd.
- Tools verbieden zonder een beter goedgekeurd alternatief te bieden, duwt het gebruik uit het zicht.
#Hoe vaak nemen medewerkers hun eigen AI-tools mee?
Heel vaak. De Work Trend Index van Microsoft en LinkedIn, mei 2024 meldde dat 75% van de kenniswerkers AI op het werk gebruikt en dat 78% van de AI-gebruikers eigen tools meeneemt, een patroon dat het rapport bring your own AI noemt. Slechts 39% van de AI-gebruikers zei dat hun bedrijf hun een AI-training had gegeven.
De managers die rapporten in ChatGPT plakken zijn dus geen uitzondering. Ze vonden een tool die helpt en niemand vertelde hun de regels. Het risico is reëel, want klantgegevens, salarissen of contracten kunnen je systemen verlaten, maar de neiging om AI te gebruiken is iets om in goede banen te leiden, niet om te bestraffen.
#Wat moet de basis voor veilig gebruik behandelen?
Houd hem kort genoeg dat iedere medewerker hem afrondt, en concreet genoeg dat men hem onthoudt. Stennir bouwt hem rond vier punten:
- Welke tools zijn goedgekeurd, en via welke accounts je ze gebruikt.
- Welke data er nooit in mag: persoonsgegevens, klantdossiers, salarissen, alles wat onder een contract valt.
- Wie AI-output controleert voordat die een klant, een toezichthouder of een loonstrook bereikt.
- Hoe je een fout meldt, zoals het verkeerde bestand plakken, zonder angst voor verwijten.
De basis legt ook in gewone woorden uit waarom prompt injection en gelekte data ertoe doen. De OWASP Top 10 voor LLM-toepassingen noemt prompt injection als eerste risico, een nuttige referentie voor IT- en securityteams die de regels opstellen.
#Wat werkt beter dan een eenmalige workshop?
Groepen per rol. Deel mensen na de basis in naar rol: financemanagers samen, HR-adviseurs samen, operationsmanagers samen. Elke groep werkt aan één echte workflow uit de eigen werkweek, met goedgekeurde tools en eigen documenten. De trainer heeft dat werk zelf gedaan en laat de prompts en controles zien die in de praktijk standhouden.
Kopers die lange algemene cursussen hebben uitgezeten, zeggen vaak hetzelfde: ze vonden de training niets. Korte sessies op echte taken, met zelfverzekerde gebruikers naast aarzelende collega's, werken beter. De groep sluit af met een gedeelde set prompts en controles die het team blijft gebruiken.
We are
Stennir geeft iedere medewerker één basis voor veilig gebruik en traint daarna groepen per rol op hun eigen workflows met goedgekeurde tools.
We aren't
Stennir is geen beleidsschrijver die een PDF mailt, en geen leverancier die één AI-product pusht.
#Hoe laat HR zien dat de training heeft gewerkt?
Meet vooraf en achteraf. Leg vóór de start van de groepen vast welke goedgekeurde tools elke rol gebruikt en hoe vaak, plus eventuele gemelde data-incidenten. Meet daarna opnieuw. De dienst AI-training sluit elk programma af met een adoptierapport op basis van die cijfers, zodat HR en L&D de verandering kunnen laten zien in plaats van aanwezigheid te tellen.
#Wat doet een HR- of L&D-manager nu?
Vraag een paar managers waarvoor ze AI nu gebruiken; de antwoorden vertellen je welke workflows je als eerste traint. Doe daarna de gratis gereedheidsscan of boek een gesprek van 30 minuten. Voor de operationskant, zie AI voor operations, en bij laag Copilot-gebruik, lees waarom Copilot-licenties ongebruikt blijven.
#Veelgestelde vragen
Moeten we ChatGPT eerst verbieden?
Niet per se. Een verbod zonder goedgekeurd alternatief verplaatst het gebruik meestal naar privételefoons, waar je niets ziet. Een betere volgorde is de goedgekeurde tools benoemen, de dataregels vastleggen en mensen in beide trainen. Sommige bedrijven staan ChatGPT daarna toe via een zakelijk account, met duidelijke grenzen aan de data.
Wat heb je van ons nodig om te beginnen?
Stennir heeft je huidige AI- of gebruiksbeleid nodig als dat er is, een lijst van goedgekeurde tools en een contactpersoon bij HR of L&D. Voor de groepen per rol hebben we per rol één persoon nodig die een echte workflow kan beschrijven en voorbeelddocumenten kan delen die veilig in een training te gebruiken zijn.
Werkt de training in het Arabisch en het Frans?
Ja voor Arabisch en Engels, die Stennir volledig ondersteunt. Frans en andere talen zijn op aanvraag beschikbaar. De basis en het groepsmateriaal worden geschreven in de taal waarin je medewerkers werken, en voorbeelden gebruiken je eigen documenten, zodat mensen oefenen op het soort tekst waarmee ze elke dag werken.
Waar gaat onze data heen tijdens de training?
Die blijft in je accounts. Groepen gebruiken je goedgekeurde tools binnen je eigen omgeving, en Stennir kopieert geen trainingsdocumenten naar eigen systemen. Waar persoonsgegevens meespelen, worden de voorbeelden vóór de sessie geanonimiseerd of vervangen door realistische voorbeelden, zodat niemand oefent op echte klantdossiers.
