Onze Blog

De NOB-trendmonitor onder 799 fiscalisten laat zien dat AI dagelijks gereedschap is geworden, terwijl 88% het vertrouwen in de output als grootste belemmering noemt. Waarom controleerbaarheid daarmee belangrijker wordt dan snelheid.

Negen maanden na de invoering van de NOvA-richtlijnen voor AI-gebruik vormen de eerste tuchtrechtelijke uitspraken de nieuwe norm. Waarom een auditeerbaar verificatieproces nu onmisbaar is voor elke advocaat.

De AP en de EDPB waarschuwen in 2026 nadrukkelijk voor 'puzzel-identificatie' bij Woo-besluiten. Gemeenten moeten aantonen dat zij niet alleen namen, maar ook unieke contextuele kenmerken anonimiseren. Traditionele methodes schieten hierin tekort.

Sinds januari 2026 controleert de deken expliciet op de inzet van AI bij advocatenkantoren. Veel kantoren ontberen echter een auditeerbaar verificatieproces. Hoe borgt u compliance met de NOvA-richtlijnen?

Sinds de Cyberbeveiligingswet (Cbw) op 15 augustus 2026 van kracht is geworden, is de ketenaansprakelijkheid drastisch aangescherpt. Ontdek hoe AI-assistent LEO bedrijfsjuristen helpt om leverancierscontracten adequaat te updaten.

Nu de Cbw sinds 15 augustus 2026 actief is, worstelen CISO's met de classificatie van veiligheidsincidenten. Waarom ook 'near-misses' met grote potentiële impact in uw interne register horen en hoe IRMA dit automatiseert.

Gemeenten kampen in 2026 met enorme achterstanden bij de afhandeling van Woo-verzoeken. Door het automatisch anonimiseren van een Woo-verzoek slim in te richten, besparen publieke organisaties tijd én garanderen ze de strikte kwaliteitseisen van de AP.

Met de NOvA AI-richtlijn zijn advocaten verplicht om AI-output te verifiëren. In complexe letselschadezaken biedt het LEO AI-systeem een auditeerbaar spoor dat naleving en beroepsgeheim waarborgt.

Onder de Cyberbeveiligingswet (Cbw) zijn alle essentiële en belangrijke entiteiten verplicht zich te registreren in het nieuwe nationaal entiteitenregister. Niet-registratie kan leiden tot directe boetes. Hoe krijgt u uw compliance-data tijdig op orde?

Sinds 15 augustus 2026 houdt de Inspectie Gezondheidszorg en Jeugd (IGJ) proactief toezicht op digitale weerbaarheid. Ontdek waarom 90% van de GGZ-instellingen nog niet aan de eisen voldoet en hoe zorgbestuurders de overstap maken naar structurele, AI-gestuurde NEN 7510 audits.

Onder de Cyberbeveiligingswet (Cbw) is dataretentie niet langer slechts een AVG-vinkje, maar een essentiële maatregel om uw aanvalsoppervlak te verkleinen. Ontdek waarom advocatenkantoren hun DMS-opschoning geautomatiseerd moeten inrichten.

AI-assistenten maken verouderde documentatie niet beter, maar presenteren onjuistheden vloeiend als waarheid. Waarom structurele informatie-alignment en het actueel houden van documentatie cruciaal zijn voor verantwoorde AI-adoptie.

Sinds januari 2026 voert de lokale deken expliciete controles uit op het gebruik van AI binnen advocatenkantoren. Hoe toont u aan dat kernwaarden zoals vertrouwelijkheid en onafhankelijkheid geborgd zijn via 'human-in-the-loop' processen?

Sinds 2 augustus 2026 zijn de transparantieverplichtingen van de EU AI Act van kracht. Organisaties moeten hun AI-interacties en -output verplicht labelen. Wat betekent dit voor uw bedrijfsvoering?

De IGJ controleert in 2026 strenger op logging-eisen uit de Wabvpz en NEN 7510. Omdat handmatige controle van logbestanden onhoudbaar is, stappen zorginstellingen over op AI-audits om ongeautoriseerde inzage in elektronische patiëntendossiers effectief te stoppen.

Onder de Cyberbeveiligingswet zijn organisaties vanaf 15 augustus nadrukkelijk verantwoordelijk voor de veiligheid van hun toeleveringsketen. Wat betekenen de NIS2 ketenveiligheid eisen voor uw softwareleveranciers en hoe pakt u deze audits efficiënt aan?

AI-agents draaien volop mee in organisaties, maar hun onderliggende data is vaak versnipperd. Met de transparantieverplichtingen uit de EU AI Act en de Cyberbeveiligingswet (augustus 2026) is een gecentraliseerd datafundament nu een acute noodzaak.

AI-assistenten verzinnen vaak niet-bestaande ECLI's. Wij maakten rechtspraak-mcp: een open-source connector waarmee elke AI-assistent échte Nederlandse uitspraken ophaalt uit de Open Data van de Rechtspraak.

Time To First Token (TTFT) is de grootste bottleneck bij grote context windows. Door over te stappen op Anthropic's prompt caching in Zia, verlagen we latency en kosten drastisch.

Vector search alleen is niet genoeg voor complexe technische queries. Ik leg uit waarom we BM25 en Cohere Rerank hebben geïntegreerd om de precisie van onze RAG-systemen te verbeteren.

Nu de deadlines voor high-risk AI-systemen (Annex III) in 2026 onverbiddelijk dichterbij komen, verschuift de focus van beleid naar de harde realiteit van de EU AI Act compliance audit. Wat betekent dit voor uw organisatie en hoe bereidt u zich voor?

Nieuwe data uit maart 2026 laat zien dat agent-to-agent onderhandelingen de doorlooptijd van inkoopprocessen in de maakindustrie terugbrengen van weken naar uren. Hoe autonome inkoop-agents de rol van de procurement professional herdefiniëren.

Met de update van de AI Liability Directive in maart 2026 is er voor het eerst duidelijke Europese regelgeving rondom 'autonomous harm'. Voor bestuurders betekent dit dat aantoonbare controle over AI-agents geen luxe meer is, maar een harde juridische eis.

Veel organisaties hebben inmiddels genoeg pilots gezien. De vervolgvraag is nuchterder en belangrijker: waar levert AI aantoonbaar waarde op, hoe meet je dat, en hoe voorkom je dat een mooie demo wordt verward met structureel rendement?

De AI-enabled organisatie draait niet alleen om tooling. Ze vraagt om nieuwe werkverdeling, andere teamritmes en leiderschap dat menselijke expertise en agentische systemen bewust combineert.

Overheden en publieke organisaties willen AI inzetten om dienstverlening sneller, consistenter en toegankelijker te maken. De kunst is om dat te doen zonder dat uitlegbaarheid, menselijke verantwoordelijkheid en gegevensbescherming uit beeld raken.

In maakindustrie, engineering en bouw verschuift AI van losse analyses naar directe ondersteuning van planning, kwaliteitscontrole en operationele besluitvorming. Digital twins vormen daarbij steeds vaker het verbindende platform.

Private AI gaat allang niet meer alleen over beveiliging. Voor organisaties in Europa draait de keuze steeds vaker om continuïteit, dataregie, uitlegbaarheid en de ruimte om AI in te zetten zonder afhankelijk te worden van één publieke omgeving.

Veel organisaties experimenteren met AI, maar slechts een kleiner deel weet die inzet om te zetten naar schaalbare procesverbetering. Dat vraagt niet om meer pilots, maar om andere ontwerpkeuzes in processen, besturing en leiderschap.

AI-geletterdheid is geen zachte bijzaak meer. Organisaties die AI inzetten moeten aantoonbaar zorgen dat medewerkers, beheerders en leidinggevenden weten wat zij doen, waar de risico’s zitten en hoe menselijk toezicht werkt.

Bij PrudAI ontwikkelen we intelligente AI-oplossingen die organisaties slimmer en effectiever maken. Samen met Symbol, autoriteit op het gebied van Lean Six Sigma, hebben we een nieuw product ontwikkeld: de Lean Six Sigma AI Consultant.

Als AI coach en AI implementatiepartner zie ik organisaties langs twee sporen met AI werken. Aan de ene kant copilots die mensen middels een prompt binnen een taakstap helpen (schrijven, samenvatten, classificeren). Aan de andere kant agentic AI: software‑“collega’s” die zelfstandig doelen vertalen naar plannen en acties, met kwaliteitscontroles en integraties. Die tweede categorie levert de grootste toegevoegde waarde.

Vanaf begin dit jaar is er bij PrudAI veel gebeurd. Wat begon als een compact initiatief met een heldere missie – AI toegankelijk maken en verantwoord gebruiken voor bedrijven en overheden – is inmiddels uitgegroeid tot een organisatie met krachtige producten, diepgaande expertise en een visie die aansluit bij de uitdagingen van deze tijd.

Large Language Models (LLMs) zorgen voor een revolutie in de manier waarop we met informatie omgaan, maar ze hebben inherente beperkingen. Om deze uitdagingen aan te gaan, zijn er twee krachtige methodologieën ontstaan: Retrieval-Augmented Generation (RAG) en het Model Context Protocol (MCP). Hoewel ze afzonderlijk van elkaar staan, wordt hun ware potentieel ontsloten wanneer ze samen worden gebruikt, waardoor AI-systemen ontstaan die niet alleen deskundig zijn, maar ook in staat zijn om betekenisvolle acties te ondernemen.

AI-agents zijn in opkomst als de digitale collega’s van de toekomst. Ze voeren zelfstandig taken uit, communiceren met systemen én mensen, en zijn 24/7 beschikbaar. Maar wat zijn agents nu eigenlijk precies? En hoe helpen ze organisaties – en jou als medewerker – écht verder? Als AI-coach bij PrudAI leg ik het vaak zo uit: “Een agent is als een gewone medewerker, maar dan virtueel.” In deze blog leg ik uit hoe agents werken, wat ze kunnen, en hoe meerdere agents samen kunnen functioneren als een virtuele organisatie met één digitale leidinggevende: de Chief Executive Agent (CEA).

AI is allang geen toekomstmuziek meer. Steeds meer organisaties zetten het in om werk te versnellen, fouten te verminderen en medewerkers te ondersteunen. In deze blog laat ik zien waar AI vandaag de dag écht waarde toevoegt: van supportafdelingen tot beleidsontwikkeling, én hoe de nieuwste generatie agentic AI onze manier van werken opnieuw vormgeeft.

Generatieve AI is kunstmatige intelligentie die zelf nieuwe inhoud maakt: tekst, beeld, geluid of code. In het Engels heet dat generative AI, afgekort GenAI. Maar hoe werkt het onder de motorkap, waarin verschilt het van „gewone” AI, en waarom verzint het soms dingen die niet bestaan? Als senior AI-coach bij PrudAI help ik organisaties dagelijks om generatieve AI verantwoord toe te passen. In dit artikel leest u wat generatieve AI precies is, hoe Large Language Models werken, waar de technologie in de Nederlandse praktijk al echt werk doet — en wat u doet aan hallucinatie en ontbrekende bronvermelding.

De opkomst van generatieve AI biedt enorme kansen. Maar veel organisaties – vooral in de publieke sector, zorg en finance – stellen terecht de vraag: *“Is AI wel veilig genoeg voor onze gevoelige gegevens?”* Het korte antwoord: **ja, mits je de regie houdt over je data en infrastructuur.** In deze blog leg ik uit hoe je dat doet met zogeheten *Private AI*-oplossingen, waarin de LLM (Large Language Model) puur als verwerker optreedt – niet als eigenaar van jouw data. Als AI-coach bij PrudAI begeleid ik organisaties die AI willen inzetten zonder concessies te doen aan privacy, veiligheid of compliance. De sleutel? Begrijpen **waar het risico zit** én **hoe je het beheersbaar maakt**.