Datasoevereiniteit onder druk door slimme AI

AI draait op data – maar wat gebeurt er daarna?

AI-modellen functioneren op basis van enorme hoeveelheden data: klantgegevens, interne documenten, operationele systemen. Hoe geavanceerder het model, hoe meer data het opslokt. Maar zodra de data is verwerkt, verdwijnt het uit zicht. Je kunt die data niet zomaar terughalen, en het is vaak onduidelijk hoe het model die gebruikt – of misbruikt.

Deze ondoorzichtigheid roept fundamentele vragen op:

• Welke gegevens zijn gebruikt?
• Wie heeft toegang tot het model én tot de output?
• Wat zijn de risico’s op datalekken of onbedoelde interpretaties?

Zonder duidelijkheid over deze factoren groeit het ongemak, zeker wanneer AI een rol speelt in bedrijfskritische processen.

Juridische frictie: CLOUD Act vs. Europese privacywetgeving

Veel organisaties denken dat hun data veilig is als die zich in een Europees datacenter bevindt. Maar de Amerikaanse CLOUD Act stelt techbedrijven verplicht om data te overhandigen aan de VS – óók als die fysiek op Europese bodem staat.

Dit botst met de AVG (GDPR). Europese bedrijven en overheden die AI-diensten van Amerikaanse providers gebruiken, lopen risico dat gevoelige informatie zonder hun medeweten wordt ingezien of geëxporteerd. Datasoevereiniteit is daarmee geen technische, maar een geopolitieke kwestie geworden.

AI Act: goede bedoelingen, trage implementatie

Sinds augustus 2024 geldt de AI Act: een Europese wet die transparantie en risicobeheersing bij AI-gebruik moet waarborgen. AI-systemen worden geclassificeerd naar risiconiveau en moeten aan verplichtingen voldoen rond auditbaarheid en dataveiligheid.

Maar wetgeving is slechts het halve verhaal. In de praktijk blijkt dat veel organisaties weinig zicht hebben op de werking van hun AI-modellen. Uit onderzoek van de Nederlandse Rekenkamer blijkt dat slechts een klein deel van de AI-projecten bij de overheid daadwerkelijk wordt gebruikt. Bij meer dan een derde is zelfs onbekend of het systeem functioneert zoals bedoeld.

Europese alternatieven: opkomend maar kwetsbaar

De markt beweegt richting meer autonomie. Europese partijen als Mistral, Aleph Alpha en Hugging Face ontwikkelen AI-oplossingen met waarden als privacy, transparantie en dataminimalisatie centraal. Deze initiatieven draaien op Europese infrastructuur, hanteren open modellen en bieden afmeldmogelijkheden voor datagebruik.

Zo biedt Mistral modellen op Europese servers en volledige inzage in modelarchitectuur. Toch zijn deze alternatieven nog jong. Onafhankelijke audits zijn in ontwikkeling, en afhankelijkheden van externe processors blijven bestaan. Het potentieel is groot, maar vertrouwen moet worden opgebouwd.

Drie scenario’s voor datasoevereiniteit in Europa

Organisaties maken vandaag de keuzes die de digitale autonomie van morgen bepalen. Drie mogelijke scenario’s tekenen zich af:

1. Versnelde adoptie van Europese AI

Onder invloed van innovatiebeleid en publiek-private samenwerking groeit AI-gebruik snel, met investeringen in Europese infrastructuur en open technologieën. Autonomie en innovatie gaan samen.

2. Gefragmenteerde vooruitgang

Lidstaten als Nederland, Duitsland en Finland lopen voorop, maar andere blijven achter. Resultaat: een verdeeld AI-landschap met ongelijkheid in toegang en afhankelijkheid van derden.

3. Vertraging door regelgeving en kosten

De AI Act stelt hoge eisen aan transparantie en risicobeheersing. Voor kleinere organisaties kunnen deze eisen verlammend werken, wat leidt tot trage adoptie.

De richting waarin Europa beweegt, wordt nu bepaald: kiezen organisaties voor gemak, of voor controle?

Drie acties om controle te herwinnen

Wachten op wetgeving is geen optie. Organisaties die AI inzetten, moeten proactief hun infrastructuur en datastromen beheersen. Drie essentiële acties helpen daarbij:

1. Werk met leveranciers die controle garanderen

Kies voor partners die dataverwerking binnen de EU uitvoeren, transparant zijn over hun modellen en subprocessors openbaar maken.

2. Eis inzicht en inspraak in datagebruik

Zorg voor inzicht in waar en hoe data wordt verwerkt. Geef medewerkers en klanten de mogelijkheid bezwaar te maken tegen het gebruik van hun gegevens.

3. Investeer in Europese alternatieven

Ook als deze iets duurder of minder bekend zijn. Je investeert niet alleen in technologie, maar in digitale autonomie en het vertrouwen van je stakeholders.

Zonder datasoevereiniteit geen betrouwbare AI

AI biedt ongekende kansen, maar tast zonder duidelijke afspraken de controle over data aan. Wie kiest voor snelheid zonder voorwaarden, levert ook zeggenschap in – over infrastructuur, modellen en besluitvorming.

Vertrouwen in AI begint bij transparantie. Organisaties die vandaag investeren in controle, bouwen aan de betrouwbaarheid en veerkracht van morgen.