Van experiment naar eigenaarschap: zo krijgt HR grip op AI

Kunstmatige intelligentie is niet langer een toekomstscenario voor de HR-afdeling. AI speelt vandaag al een rol bij wie wordt aangenomen, hoe medewerkers worden beoordeeld en hoe organisaties personeelsvraagstukken analyseren. Voor senior HR-professionals is de vraag daarom niet meer óf AI wordt ingezet, maar hoe dat verantwoord, juridisch houdbaar en effectief gebeurt.

Waarom AI nu op de HR-agenda hoort

Kunstmatige intelligentie is doorgedrongen tot de kern van het HR-vak. Denk aan CV-screening en matching-algoritmes in de werving, analyses van verzuim en verloop en chatbots die sollicitanten en medewerkers te woord staan.

Het gebruik van AI door Nederlandse bedrijven neemt bovendien snel toe. In 2024 gebruikte 23 procent van de bedrijven met tien of meer medewerkers minimaal één vorm van AI-technologie. In 2023 was dat nog 14 procent.

Tegelijkertijd verandert de juridische context. Met de Europese AI Act worden bepaalde AI-toepassingen voor onder meer werving, selectie en personeelsmanagement aangemerkt als hoog risico. Daarmee komen verplichtingen rond risicobeheer, transparantie en menselijk toezicht rechtstreeks op het bord van organisaties terecht.

Voor HR-professionals die verantwoordelijk zijn voor zowel personeelsprocessen als de impact daarvan op medewerkers en kandidaten, laat dit onderwerp zich daarom niet meer uitsluitend delegeren aan IT of juridische zaken.

Daar komt een minder zichtbaar vraagstuk bij: AI hoeft niet als nieuwe ‘AI-tool’ de organisatie binnen te komen.

Het kan al onderdeel zijn van software die HR jarenlang gebruikt. Leveranciers voegen bijvoorbeeld matching, scoring, voorspellingen of generatieve functies toe aan bestaande ATS-, HR- en analyticsplatformen.

De eerste vraag voor HR is daarom misschien niet: welke AI willen we gaan gebruiken?Maar: welke AI gebruiken we al zonder dat we die als AI herkennen?

Hoe wordt AI in Nederlandse organisaties toegepast?

AI wordt binnen HR voor uiteenlopende toepassingen gebruikt. In recruitment kan technologie bijvoorbeeld vacatureteksten ondersteunen, kandidaten matchen of informatie uit CV’s verwerken. In HR-analytics worden data en algoritmes gebruikt om patronen te herkennen en personeelsvraagstukken te analyseren. Ook bij het plannen, monitoren en beoordelen van werk spelen algoritmes een steeds grotere rol.

TNO beschrijft deze ontwikkeling als algoritmisch HRM: het gebruik van algoritmes en AI binnen het HR-domein. Samen met het Rathenau Instituut onderzocht TNO bovendien hoe algoritmisch management ook buiten de platformeconomie wordt ingezet voor het controleren, beoordelen en aansturen van medewerkers.

De ontwikkeling is breder dan HR alleen. Uit cijfers van het CBS blijkt dat in 2024 23 procent van de Nederlandse bedrijven met tien of meer werkzame personen een of meer AI-technologieën gebruikte. Bij bedrijven met 500 of meer medewerkers lag dat aandeel op 59 procent.

Opvallend is ook hoe organisaties AI verkrijgen. Volgens de AI-monitor 2024 van het CBS is direct gebruik van commerciële software de meest voorkomende manier waarop bedrijven AI-technologie inzetten.

Juist dat is voor HR relevant.

Een matchingsalgoritme in een ATS of een geautomatiseerde screeningfunctie wordt intern misschien gezien als ‘gewoon software’. Nieuwe AI-functionaliteit kan bovendien via een reguliere software-update worden toegevoegd.

Daardoor kan de technologie in een HR-proces veranderen zonder dat de organisatie bewust een nieuw AI-project start.

Dat vergroot het risico dat HR relevante verplichtingen of risico’s over het hoofd ziet. Een inventarisatie van AI- en algoritmegedreven toepassingen in de HR-stack is daarom geen eenmalige exercitie. Die inventarisatie moet meebewegen met nieuwe functionaliteiten en software-updates.

Wat betekent de AI Act voor HR?

De AI Act (Verordening (EU) 2024/1689) vormt het belangrijkste Europese wettelijke kader voor AI.

Bepaalde AI-systemen die worden gebruikt voor werkgelegenheid en personeelsmanagement worden daarin als hoog risico aangemerkt. Het gaat onder andere om toepassingen voor werving en selectie, beslissingen die van invloed zijn op arbeidsrelaties, taaktoewijzing op basis van individueel gedrag of persoonlijke kenmerken en het monitoren en beoordelen van prestaties en gedrag.

Dat betekent overigens niet dat iedere toepassing van AI binnen HR automatisch een hoogrisicosysteem is. De classificatie hangt af van de toepassing en de manier waarop het systeem wordt gebruikt.

Voor systemen die wel onder het hoogrisicoregime vallen, gelden eisen rond onder meer risicobeheer, technische documentatie, logging, transparantie, menselijk toezicht, nauwkeurigheid en robuustheid.

Volgens het actuele Europese implementatietijdpad worden de regels voor systemen in bepaalde hoogrisicogebieden, waaronder werkgelegenheid, vanaf 2 december 2027 toegepast.

Daarnaast blijft de AVG van toepassing wanneer AI-systemen persoonsgegevens verwerken. Dat is bij veel HR-toepassingen het geval.

Voor HR betekent dit dat een toezegging van een leverancier dat software ‘AI-compliant’ is, op zichzelf niet voldoende is. De organisatie moet ook zelf beoordelen hoe de technologie binnen de eigen processen wordt ingezet en welke gevolgen dat heeft voor kandidaten en medewerkers.

Wat zijn de risico’s van AI in HR?

AI is geen neutrale technologie. Een systeem werkt met data, aannames en keuzes die invloed kunnen hebben op de uitkomst.

Een belangrijk risico is dat bestaande ongelijkheden worden gereproduceerd. Wanneer een systeem leert van historische gegevens waarin bepaalde groepen structureel vaker werden aangenomen, bevorderd of positief beoordeeld, kunnen die patronen terugkomen in nieuwe voorspellingen of aanbevelingen.

TNO wijst er bijvoorbeeld op dat vooringenomen data tot vooringenomen uitkomsten kunnen leiden. Bij recruitment kan dat betekenen dat kenmerken die samenhangen met bijvoorbeeld geslacht onbedoeld invloed krijgen op de beoordeling van geschiktheid.

Een tweede risico is gebrek aan uitlegbaarheid. HR-professionals kunnen te maken krijgen met een score, rangschikking of aanbeveling zonder precies te begrijpen waarom kandidaat A hoger eindigt dan kandidaat B.

Dat wordt problematisch zodra zo’n uitkomst daadwerkelijk invloed krijgt op een personeelsbeslissing.

Ook algoritmisch management vraagt aandacht. TNO en het Rathenau Instituut beschrijven hoe data en algoritmes kunnen worden gebruikt bij het plannen, controleren, beoordelen en aansturen van medewerkers. Zij benadrukken dat werkgevers en werknemers afspraken moeten maken over de inzet ervan en de gevolgen voor de kwaliteit van werk.

Menselijk toezicht moet meer zijn dan een vinkje

Een derde risico ontstaat wanneer menselijk oordeel langzaam wordt vervangen door geautomatiseerde output.

Op papier kan een proces een ‘human in the loop’ hebben. In de praktijk betekent dat nog niet automatisch dat er sprake is van werkelijk menselijk toezicht.

Een recruiter die honderd matches per dag moet beoordelen en nauwelijks tijd heeft om de aanbevelingen van het systeem te onderzoeken, kan formeel verantwoordelijk zijn voor de eindbeslissing. Maar hoeveel ruimte is er dan daadwerkelijk om het algoritme tegen te spreken?

Effectief menselijk toezicht vraagt daarom meer dan iemand die op ‘akkoord’ klikt.

De medewerker moet voldoende informatie, deskundigheid, tijd en mandaat hebben om de uitkomst kritisch te beoordelen en er zo nodig van af te wijken.

De relevante vraag is dus niet alleen:

Kijkt er nog een mens mee?

Maar vooral:

Kan die mens de AI-uitkomst begrijpen, ter discussie stellen en corrigeren?

Welke verantwoordelijkheid heeft HR?

AI werd binnen organisaties lange tijd vooral als technologievraagstuk behandeld. Maar zodra AI invloed heeft op recruitment, beoordeling, ontwikkeling, planning of andere personeelsbeslissingen, raakt het rechtstreeks aan de verantwoordelijkheid van HR.

HR is immers eigenaar of mede-eigenaar van veel processen waarin de technologie wordt gebruikt. Bovendien kent HR de context waarin beslissingen over medewerkers en kandidaten worden genomen.

De SER benadrukt dat werknemers vroeg moeten worden betrokken bij de implementatie en ontwikkeling van AI en dat menselijke waardigheid, zeggenschap en menselijk toezicht centraal moeten staan. Ook de medezeggenschap speelt daarbij een belangrijke rol.

Voor HR vertaalt dit zich naar concrete verantwoordelijkheden:

• inzicht krijgen in de AI- en algoritmesystemen die binnen de HR-cyclus worden gebruikt;
• vaststellen welke invloed deze systemen hebben op medewerkers en kandidaten;
• beoordelen welke juridische en organisatorische verplichtingen gelden;
• werkelijk menselijk toezicht organiseren;
• transparant communiceren over het gebruik van AI;
• medewerkers en medezeggenschap tijdig betrekken;
• periodiek controleren of systemen en functionaliteiten zijn veranderd.

De kern is dat AI-governance geen los IT-project moet worden, maar onderdeel van regulier HR-beleid.

Wat moet HR nu doen? 5 stappen

1. Inventariseer de volledige HR-stack

Begin bij wat er al is.

Breng alle systemen in kaart die worden gebruikt voor recruitment, selectie, onboarding, performance, talentmanagement, leren, verzuim, personeelsplanning en HR-analytics.

Vraag niet alleen: ‘Gebruikt dit systeem AI?’

Vraag ook of functies automatisch classificeren, rangschikken, voorspellen, genereren of adviseren.

Daarmee vind je ook AI die niet nadrukkelijk als AI-product wordt gepresenteerd.

2. Breng de invloed op mensen in kaart

Leg per toepassing vast wat het systeem precies doet.

Genereert het alleen tekst? Geeft het een advies? Rangschikt het kandidaten? Analyseert het prestaties? Voorspelt het gedrag of verloop? Of beïnvloedt de uitkomst rechtstreeks een beslissing over iemand?

Hoe groter de invloed op kandidaten en medewerkers, hoe belangrijker de controle.

3. Bepaal welke regels en risico’s gelden

Beoordeel per toepassing welke eisen uit onder meer de AI Act en AVG relevant zijn.

Kijk daarbij niet uitsluitend naar wat de leverancier over het systeem zegt. De manier waarop de eigen organisatie de technologie inzet, is eveneens bepalend.

Betrek waar nodig privacy, juridische zaken, IT, security en medezeggenschap.

4. Organiseer werkelijk menselijk toezicht

Bepaal wie AI-uitkomsten controleert en wat die persoon nodig heeft om dat serieus te kunnen doen.

Wie mag afwijken van een aanbeveling? Kan die persoon begrijpen waarop de aanbeveling is gebaseerd? Is er voldoende tijd voor een kritische beoordeling?

Menselijk toezicht is pas betekenisvol wanneer iemand daadwerkelijk kan ingrijpen.

5. Maak AI-governance een continu HR-proces

Een AI-register is geen document dat na één inventarisatie in een map verdwijnt.

Neem AI mee in leveranciersgesprekken, software-updates, privacy- en risicobeoordelingen en de periodieke evaluatie van HR-processen.

Vraag leveranciers bij relevante updates expliciet welke AI- of algoritmische functionaliteit is toegevoegd of gewijzigd.

Zo groeit het overzicht mee met de technologie die HR daadwerkelijk gebruikt.

Van compliance naar strategisch eigenaarschap

AI verandert structureel hoe personeelsbeslissingen tot stand kunnen komen. Daarmee verandert ook de verantwoordelijkheid van HR.

De combinatie van de AI Act, de AVG en toenemende aandacht voor algoritmische besluitvorming maakt het noodzakelijk om te weten welke technologie binnen HR wordt gebruikt, wat die technologie doet en waar zij invloed heeft op mensen.

Maar de grootste blinde vlek is mogelijk niet de nieuwe AI-tool die morgen wordt aangeschaft.

Het kan juist de functionaliteit zijn die gisteren via een software-update aan een bestaand HR-systeem werd toegevoegd.

Daarom begint verantwoord AI-beleid niet bij de volgende tool die een leverancier aanbiedt. Het begint bij een grondige inventarisatie van wat er nú al wordt gebruikt.

Welke systemen adviseren over mensen? Welke systemen rangschikken, voorspellen of beoordelen? Wie controleert de uitkomsten? En kan die persoon werkelijk ingrijpen?

Wie dat overzicht op orde heeft, zet niet alleen een stap richting compliance. HR bouwt daarmee aan aantoonbare controle over technologie die steeds meer invloed krijgt op beslissingen over mensen.

Verder lezen op HRcommunity

• AI door de HR-cyclus: hoe elk domein verandert
  Lees het artikel op HRcommunity
• Hoe begin je met AI in recruitment?
  Lees het artikel op HRcommunity
• Recruitment en de strijd om talent: mens, machine en de toekomst van werk
  Lees het artikel op HRcommunity

Bronnen

• Europese Unie (2024). Verordening (EU) 2024/1689 van het Europees Parlement en de Raad van 13 juni 2024 tot vaststelling van geharmoniseerde regels betreffende artificiële intelligentie (AI Act). Publicatieblad van de Europese Unie.
  Bekijk Verordening (EU) 2024/1689 op EUR-Lex
• Europese Commissie (2026). Guidelines for providers and deployers of AI high-risk systems. Shaping Europe’s Digital Future, bijgewerkt 6 juli 2026.
  Bekijk de richtsnoeren van de Europese Commissie
• Centraal Bureau voor de Statistiek (2025). AI-monitor 2024. CBS.
  Bekijk de AI-monitor 2024
• Centraal Bureau voor de Statistiek (2025). Digitalisering en kenniseconomie 2024 – ICT-gebruik bedrijven. CBS.
  Bekijk de CBS-cijfers over AI-gebruik door bedrijven
• Renkema, M. & Sanders, J. (2025). Algoritmisch HRM: slim aan het werk met AI? Een bloemlezing van bijdrages in het themanummer Algoritmisch HRM. Tijdschrift voor HRM, 28(3), 1–12 / TNO.
  Bekijk de publicatie van TNO
• TNO (2025). ObjectivEye: menselijke werving met hulp van AI. TNO, 5 september 2025.
  Bekijk de publicatie van TNO
• Rathenau Instituut & TNO (2024). Eigen ritme of algoritme? Een verkenning van algoritmisch management voorbij de platformeconomie. Rathenau Instituut, 6 maart 2024.
  Bekijk het rapport van het Rathenau Instituut en TNO
• Sociaal-Economische Raad. Medezeggenschap en AI. SER.
  Bekijk de informatie van de SER over AI en medezeggenschap
• Sociaal-Economische Raad. Advies AI en werk: samen naar een werkende toekomst met AI. SER.
  Bekijk het SER-advies over AI en werk