Grip op AI
Blog
AI-governance 6 min leestijd

Welke KPI's gebruik je voor AI-gebruik in je organisatie?

Een bestuur wil weten of AI wordt gebruikt, of het via de afgesproken route loopt en of de afspraken werken. Acht KPI's die dat beantwoorden, met per cijfer wat het zegt, wat het niet zegt en of het zonder gebruikers-id te meten is.

Abstracte hoogtelijnen met een route
Snel antwoord

Goede KPI's voor AI-gebruik meten de organisatie, niet de persoon, en geven een richting. De acht die het werk doen: het aandeel werkplekken dat AI gebruikt, de verdeling dagelijks, wekelijks en af en toe, het aantal AI-tools in gebruik en hoeveel daarvan nog geen besluit hebben, het aandeel van het gebruik dat via toegestane tools loopt, het aantal bezoeken aan tools die niet zijn toegestaan, wat mensen doen na een melding, waarvoor AI wordt ingezet, en het aandeel gevoelige markeringen dat is afgehandeld. Alle acht zijn te meten zonder gebruikers-id. Het aantal prompts is dat ook, maar het zegt weinig: het volume verbergt de verdeling.

01

Een KPI voor AI-gebruik meet de organisatie en heeft een richting, anders is het een telling

02

Het aandeel via toegestane tools is het cijfer dat beleid en praktijk verbindt

03

Tools zonder besluit en bezoeken aan niet-toegestane tools zijn de werkvoorraad van het beleid

04

Wat mensen na een melding doen zegt of het alternatief goed genoeg is

05

Promptvolume stijgt als één persoon enthousiast wordt en zegt daarom weinig over de organisatie

Een bestuursvergadering van een woningcorporatie. Op de slide van IT staat één getal, groot: 12.400 prompts dit kwartaal, een verdubbeling. Een bestuurder vraagt of dat goed nieuws is. Het wordt stil, want niemand weet of die 12.400 van tweehonderd collega's komen of van vijf.

Dat is het probleem met de meeste KPI's voor AI-gebruik: ze tellen iets, maar beantwoorden geen vraag. Een bruikbare KPI meet de organisatie, niet de persoon, en geeft een richting. Acht cijfers doen dat werk, en het aantal prompts hoort daar niet bij.

Wat maakt een cijfer een KPI voor AI-gebruik?

Drie eisen. Het cijfer beantwoordt een vraag die het bestuur echt heeft: gebruiken we het, loopt het via de afgesproken route, werken onze afspraken. Het heeft een richting, want een momentopname zegt weinig en een trend zegt veel. En het gaat over de organisatie, zodat er geen persoon in zit en de meting geen toezicht wordt.

Die derde eis is geen beperking achteraf maar een ontwerpkeuze vooraf. De AVG vraagt een vooraf omschreven doel, en "weten of ons AI-gebruik via toegestane tools loopt" is zo'n doel. "Weten wie ChatGPT opent" is een ander doel, met andere eisen en een ondernemingsraad die instemmingsrecht heeft. Welke cijfers er überhaupt zijn, en hoe de meting zonder personen werkt, staat uitgewerkt in AI-gebruik meten. Dit stuk zet ze als KPI's naast elkaar.

Welke acht KPI's zeggen iets?

KPIWat hij zegtWat hij niet zegtZonder gebruikers-id?
Aandeel werkplekken dat AI gebruiktIs het gebruik breed of bij een paar mensenHoe intensief, met welke toolJa, per apparaat geteld
Dagelijks, wekelijks, af en toeZit AI in het werk of is het proberenWelke taakJa, de categorie wordt op het apparaat bepaald
Tools in gebruik, en hoeveel zonder besluitHoe groot de werkvoorraad van het beleid isOf die tools risico opleverenJa, alleen het domein
Aandeel via toegestane tools, met trendVolgt de praktijk het beleidWaarom wel of nietJa
Bezoeken aan niet-toegestane toolsOf een besluit in de praktijk landtWat daar is ingevoerdJa, hooguit één telling per apparaat per dag
Uitkomst na een meldingOf het alternatief goed genoeg isWie doorgingJa, geteld per uitkomst
GebruikscategorieënWaar AI in het werk zitWat er precies is gevraagdJa, alleen de categorie telt
Aandeel gevoelige markeringen afgehandeldOf mensen op het moment zelf bijsturenWat er stondJa, zonder inhoud

De eerste twee beantwoorden de investeringsvraag: is er iets gebeurd met de licenties en de training. De middelste vier beantwoorden de beleidsvraag: weten we welke tools, is erover besloten, en volgt de praktijk het besluit. De laatste twee gaan over het gedrag op het moment zelf, en dat is het deel waar training en afspraken pas zichtbaar worden.

Waarom zegt promptvolume zo weinig?

Terug naar de 12.400. Eén analist die tweehonderd prompts per week stuurt en tien collega's die niets doen, leveren hetzelfde kwartaaltotaal op als tweehonderd collega's met één prompt per week. De eerste corporatie heeft een enthousiasteling, de tweede heeft AI in het werk zitten. Het volume ziet het verschil niet, en de bestuurder wilde juist dat verschil weten.

Er zit nog een tweede probleem in. Promptvolume beloont het verkeerde. Wie het als hoofdcijfer op de slide zet, krijgt een organisatie die meer prompt, niet een organisatie die verstandiger met AI werkt. Het aandeel via toegestane tools beloont wel het juiste: mensen die de afgesproken route nemen. Houd het promptvolume als trend in de bijlage, en laat het van de slide.

Hoe ziet dat eruit in een bestuursverslag?

De corporatie uit de opening verving de slide een kwartaal later. Ruim de helft van de werkplekken opent minstens wekelijks een AI-tool. Elf tools zijn in gebruik; over drie daarvan was nog geen besluit, waaronder een tool die huurdersbrieven herschrijft. Het aandeel via toegestane tools staat op 64 procent, vorig kwartaal 58. Na een melding kiest twee derde het alternatief.

Geen van die cijfers is een incident. Samen vertellen ze wat er gebeurt: het gebruik groeit, het beleid trekt bij, en er zijn drie besluiten te nemen waarvan er één urgent is omdat die tool persoonsgegevens van huurders te zien krijgt. Dat is een bestuursgesprek van tien minuten, met een richting erin.

De laatste KPI uit de tabel komt van een andere laag: niet welke tools worden geopend, maar wat er op het moment van typen met gevoelige gegevens gebeurt. Zo ziet die laag eruit, in aantallen en zonder dat er iemand aan hangt:

Detections over timeLast 30 days
12,438+18% vs the previous period
Detections by platform
ChatGPT
ChatGPT
78% adjusted
8,124
Gmail
81% adjusted
3,210
Gemini
74% adjusted
812
Most encountered data types
Name
4,212
Email address
2,930
Credit card
1,486
Account number
1,104
Diagnosis
612
SensitiveHighly sensitive
BeeSensible-dashboard: geaggregeerde detecties en topbronnen, zonder individuele medewerkers te volgen.

In BeeSensible bevatten de gebruiksstromen geen gebruikers-id: een toolbezoek is een domein en een dag, een markering is een type, een app en een afloop. Het dashboard kent nergens een uitsplitsing per medewerker. Een beheerder ziet de acht cijfers uit de tabel, en niemand ziet wie.

Welke KPI's laat je liggen?

Alles per persoon, om te beginnen. Een ranglijst van zware gebruikers is geen KPI maar een toezichtsinstrument, en het onderzoek van KPMG en de Universiteit van Melbourne (2025, onder 48.000 werkenden in 47 landen) laat zien waarom dat tegen je werkt: 57 procent van de werkenden houdt AI-gebruik al verborgen voor de werkgever. Kondig een ranglijst aan en dat gebruik verhuist naar de privételefoon. Je cijfers dalen, het gebruik niet.

Uitsplitsingen naar kleine teams zitten in dezelfde hoek. "Eén persoon in het team van vier gebruikt dagelijks een transcriptietool" is geen telling meer maar een aanwijzing. Houd de KPI's op organisatieniveau, en zet bij elke uitsplitsing een ondergrens.

En laat "aantal trainingen gevolgd" niet doorgaan voor een KPI over gebruik. Het meet de inspanning, niet het effect. Het effect staat in de achtste rij: wat mensen doen als er op het moment zelf een gevoelig gegeven in het tekstvak staat.

Wanneer zijn KPI's bewijs?

Nog niet. Een cijfer wordt bewijs als erbij staat welke maatregel het onderbouwt, over welk deel van het gebruik het gaat, en wat het niet dekt. 64 procent via toegestane tools gaat over het gebruik dat in de browser is waargenomen, niet over een gesprek met een chatbot op een privételefoon. Die zin hoort bij het cijfer voordat het naar een accountant gaat. Hoe dat werkt, staat in waarom een dashboard nog geen bewijs is, en de rest van het onderwerp in het AI-governance-cluster.

Kies voor de volgende vergadering drie van de acht: het aandeel werkplekken dat AI gebruikt, het aandeel via toegestane tools, en het aantal tools zonder besluit. Zet de richting erbij, en één zin dat er in de data geen persoon zit. Dat is een slide die een vraag beantwoordt.

FAQ

Veelgestelde vragen

Wat is de belangrijkste KPI voor AI-gebruik?

Voor de meeste organisaties het aandeel van het AI-gebruik dat via toegestane tools loopt, met de richting erbij. Stijgt het, dan landen de besluiten en de communicatie erover. Daalt het terwijl het totale gebruik stijgt, dan groeit het gebruik buiten het beleid om. Het aandeel werkplekken dat AI gebruikt is de context die je ernaast zet.

Waarom is het aantal prompts geen goede KPI?

Omdat het de verdeling verbergt. Eén analist met tweehonderd prompts per week en tien collega's die niets doen, leveren hetzelfde totaal op als tweehonderd collega's met elk één prompt. De eerste organisatie heeft een enthousiasteling, de tweede heeft AI in het werk zitten. Als trend is het bruikbaar, als hoofdcijfer zegt het vooral dat het druk is.

Kun je KPI's voor AI-gebruik meten zonder medewerkers te volgen?

Ja, alle acht uit dit artikel. Een waarneming als "dit domein is vandaag op dit apparaat geopend" heeft geen gebruikers-id nodig om te tellen hoeveel tools er zijn en welk aandeel via toegestane tools loopt. Frequentie kan op het apparaat zelf worden bepaald en als anonieme telling per categorie worden gemeld. Wat je dan niet kunt is iemand aanspreken, en dat is het ontwerp.

Hoe vaak bekijk je deze KPI's?

Per kwartaal is voor een bestuur genoeg, omdat de richting de informatie is en een richting tijd nodig heeft. De privacyfunctionaris of IT kijkt vaker naar twee cijfers: nieuwe tools zonder besluit en bezoeken aan tools die niet zijn toegestaan, want daar ligt werk dat niet op een kwartaal kan wachten.

Zijn deze KPI's bewijs voor de AVG of de AI Act?

Nee, ze zijn cijfers. Bewijs ontstaat pas als bij een cijfer staat welke maatregel het onderbouwt, over welk deel van het gebruik het gaat en wat het niet dekt. Een aandeel van 80 procent via toegestane tools zegt iets over het gebruik dat is waargenomen, niet over gebruik op privételefoons. Zet die reikwijdte erbij voordat het cijfer naar een auditor gaat.

Portret van Rens Timmermans van BeeSensible

Liever iemand die het laat zien?

Rens, BeeSensible

Ik geef je graag een rondleiding van twintig minuten. Laat je gegevens achter, dan zoek ik een moment dat jou uitkomt. Bellen of mailen mag natuurlijk ook.

Liever eerst iemand spreken? Plan een call.

Wil je een live demo, of een offerte voor 100+ gebruikers? Laat je gegevens achter en we nemen binnen één werkdag contact op.