De afgelopen twee jaar heeft de discussie over kunstmatige intelligentie zich vooral gericht op prestaties. Organisaties vergelijken modellen op intelligentie, snelheid, redeneervermogen en programmeercapaciteiten. Leveranciers publiceren voortdurend nieuwe benchmarks en gebruikers worden dagelijks geconfronteerd met de vraag welk model op dit moment de beste resultaten oplevert. Tegelijkertijd investeren bedrijven steeds grotere bedragen in AI-initiatieven, kennisbanken, automatisering en digitale assistenten die diep in de organisatie worden geïntegreerd.
Toch lijkt een fundamentele vraag onderbelicht te blijven. Wat gebeurt er wanneer de AI-oplossing waarop een organisatie haar processen heeft ingericht plotseling niet meer beschikbaar is?
De recente ontwikkelingen rondom Anthropic laten zien dat dit geen theoretische exercitie meer is. Door exportbeperkingen van de Amerikaanse overheid kwam de beschikbaarheid van bepaalde AI-modellen onder druk te staan. Daarmee werd zichtbaar dat AI inmiddels veel meer is geworden dan een innovatieve technologie. Het is uitgegroeid tot een strategische voorziening die steeds nadrukkelijker onderdeel wordt van geopolitieke verhoudingen, internationale handelspolitiek en nationale veiligheidsbelangen.
Voor bestuurders, controllers, auditors en data-professionals is dat een ontwikkeling die nauwelijks kan worden genegeerd.
AI wordt een geopolitiek vraagstuk
Waar software jarenlang vooral werd gezien als een commercieel product dat wereldwijd beschikbaar was, begint AI steeds meer kenmerken te krijgen van technologie die door overheden als strategisch bezit wordt beschouwd. Dat is op zichzelf niet verrassend. Wie kijkt naar de impact die AI heeft op economische groei, innovatiekracht, defensie, cyberveiligheid en productiviteit begrijpt waarom landen deze technologie niet langer uitsluitend aan de markt overlaten.
Daardoor ontstaat een situatie waarin een organisatie in Nederland, België of Duitsland niet alleen afhankelijk is van een leverancier, maar indirect ook van politieke besluiten die duizenden kilometers verderop worden genomen. Een wijziging in exportregels, een verscherping van sancties of een nieuwe interpretatie van nationale veiligheidsbelangen kan immers directe gevolgen hebben voor de beschikbaarheid van technologie die inmiddels diep verankerd is in dagelijkse bedrijfsprocessen.
Dat voelt voor veel organisaties ongemakkelijk, omdat men gewend is geraakt aan een wereld waarin software vrijwel altijd beschikbaar bleef. Juist daarom is het interessant om te zien hoe snel de discussie rondom AI verschuift van innovatie naar beheersing.
De nieuwe vorm van leveranciersafhankelijkheid
Veel organisaties bevinden zich momenteel in een fase waarin AI-oplossingen niet langer experimenten zijn, maar onderdeel worden van reguliere processen. Medewerkers gebruiken AI voor analyses, rapportages, softwareontwikkeling, documentatie, kennismanagement en klantcommunicatie. In sommige gevallen worden complete workflows ingericht rondom één specifiek model of één specifieke leverancier.
Dat levert vaak indrukwekkende efficiëntievoordelen op. Tegelijkertijd ontstaat er een nieuwe vorm van afhankelijkheid die opvallend veel lijkt op risico’s die we uit andere disciplines al jarenlang kennen.
Wanneer een onderneming voor haar volledige productie afhankelijk wordt van één leverancier, zal iedere accountant, controller of risicomanager direct vragen stellen over continuïteit. Wanneer een organisatie haar volledige financiering onderbrengt bij één partij, ontstaat dezelfde discussie. Wanneer cruciale kennis slechts bij één medewerker aanwezig is, wordt dat eveneens gezien als een risico.
Bij AI lijken veel organisaties echter nog in de veronderstelling te verkeren dat dergelijke afhankelijkheden minder relevant zijn. De praktijk laat inmiddels zien dat dit een gevaarlijke aanname kan zijn.
Privacy is niet langer de belangrijkste discussie
Opvallend genoeg wordt een groot deel van het maatschappelijke debat over AI nog steeds gedomineerd door privacyvraagstukken. Natuurlijk zijn die belangrijk. Organisaties moeten weten waar hun data wordt opgeslagen, hoe gegevens worden verwerkt en welke juridische kaders van toepassing zijn. Dat zal de komende jaren ook niet veranderen.
Toch dreigt hierdoor een ander risico onderbelicht te blijven.
De belangrijkste vraag is namelijk niet alleen waar de data staat, maar ook of de technologie waarop een organisatie vertrouwt morgen nog beschikbaar is. Wanneer een onderneming haar kennismanagement, softwareontwikkeling en besluitvorming steeds sterker laat ondersteunen door AI, ontstaat er een afhankelijkheid die vergelijkbaar wordt met de afhankelijkheid van elektriciteit, internetverbindingen of cloudplatformen.
Vanaf dat moment verschuift de discussie van privacy naar continuïteit.
Bestuurders zouden zich daarom moeten afvragen hoe hun organisatie functioneert wanneer een AI-platform tijdelijk niet beschikbaar is, wanneer prijzen substantieel stijgen of wanneer regelgeving plotseling verandert. Dat zijn geen hypothetische scenario’s meer, maar vragen die steeds nadrukkelijker onderdeel worden van professioneel risicomanagement.
Wat betekent dit voor Europa?
Voor Europese organisaties bevat de situatie rondom Anthropic nog een tweede belangrijke les. De meeste geavanceerde AI-modellen waarop bedrijven vandaag vertrouwen zijn afkomstig uit de Verenigde Staten. Dat heeft de innovatie enorm versneld, maar het betekent ook dat Europa zich in een positie bevindt waarin het voor een belangrijk deel afhankelijk is van technologie die buiten de eigen invloedssfeer wordt ontwikkeld en beheerd.
Dat hoeft geen direct probleem te zijn. Internationale afhankelijkheden bestaan immers al decennialang. De energiesector, de chipindustrie en de financiële markten laten zien dat mondiale samenwerking enorme voordelen kan opleveren.
Tegelijkertijd leert de geschiedenis dat afhankelijkheid pas zichtbaar wordt op het moment dat omstandigheden veranderen. Juist daarom zien we binnen Europa steeds vaker discussies ontstaan over digitale autonomie, Europese cloudvoorzieningen en alternatieve AI-infrastructuren.
Of Europa uiteindelijk in staat zal zijn om een volwaardig alternatief te ontwikkelen voor de Amerikaanse AI-giganten is nog onzeker. Zeker is wel dat de discussie de komende jaren alleen maar relevanter zal worden.
De rol van bestuurders, auditors en controllers
Voor professionals die dagelijks bezig zijn met governance, risicomanagement en interne beheersing ligt hier een interessant vraagstuk. De introductie van AI creëert namelijk een nieuwe categorie risico’s waarvoor veel bestaande beheersingsmodellen nog niet volledig zijn ingericht.
Net zoals organisaties nadenken over back-upvoorzieningen, uitwijkscenario’s en leveranciersbeoordelingen, zullen zij ook moeten nadenken over hun AI-strategie. Daarbij gaat het niet alleen om de keuze voor een model, maar vooral om de vraag hoe flexibel een organisatie kan reageren wanneer omstandigheden veranderen.
Dat betekent dat kennisbanken overdraagbaar moeten zijn, dat processen niet volledig afhankelijk mogen worden van één leverancier en dat organisaties moeten begrijpen welke onderdelen van hun bedrijfsvoering werkelijk kritisch zijn geworden.
De discussie verschuift daarmee van technologie naar bestuur. Niet de IT-afdeling alleen, maar juist directies, raden van toezicht, auditcommissies en controllers zullen zich hierover moeten uitspreken.
Misschien stellen we de verkeerde vraag
Wanneer we terugkijken op de huidige AI-race valt op dat vrijwel alle aandacht uitgaat naar prestaties. Welk model schrijft de beste teksten? Welk model programmeert het snelst? Welk model behaalt de hoogste scores op benchmarks? Dat zijn interessante vragen, maar voor veel organisaties misschien niet de belangrijkste.
De gebeurtenissen van de afgelopen weken laten zien dat een andere vraag minstens zo relevant begint te worden. Niet welk model vandaag het slimst is, maar welk model morgen nog beschikbaar, toegestaan, betaalbaar en beheersbaar is.
Dat klinkt misschien minder spectaculair dan de nieuwste benchmarkresultaten, maar voor organisaties die hun bedrijfsvoering steeds verder laten leunen op AI zou het zomaar de meest relevante vraag van allemaal kunnen blijken te zijn.
