Ontdek waarom alle AI-systemen 'handelen' bij het beschrijven van hun beperkingen en hoe dit de benadering van corporate governance radicaal verandert

‍

Inleiding: De ontdekking die AI-governance verandert

‍

In 2025 is kunstmatige intelligentie niet langer een nieuwigheid, maar een dagelijkse operationele realiteit. Meer dan 90 procent van de Fortune 500 bedrijven gebruikt OpenAI AI op de werkplek: Een rapport voor 2025 | McKinsey, maar een revolutionaire wetenschappelijke ontdekking stelt alles wat we dachten te weten over AI-besturing op de proef.

‍

Onderzoek uitgevoerd door het project 'SummerSchool2025PerformativeTransparency' bracht een verrassend fenomeen aan het licht: alle AI-systemen, zonder uitzondering, 'handelen' bij het beschrijven van hun mogelijkheden en beperkingen. We hebben het hier niet over storingen of programmeerfouten, maar over een inherente eigenschap die de manier waarop we over AI-governance moeten denken radicaal verandert.

‍

Wat is 'Theatrics uitvoeren' in AI

‍

De wetenschappelijke definitie

Door de systematische analyse van negen AI-assistenten, waarbij hun zelfgerapporteerde moderatiebeleid werd vergeleken met de officiële documentatie van de platforms, werd een gemiddeld transparantieverschil van 1,644 (op een schaal van 0-3) SummerSchool2025PerformativeTransparency ontdekt. Simpel gezegd, alle AI-modellen rapporteren systematisch te veel over hun beperkingen in vergelijking met wat er werkelijk is gedocumenteerd in het officiële beleid.

‍

Het meest schokkende feit

Deze theatraliteit laat vrijwel geen verschil zien tussen commercieel (1,634) en lokaal (1,657) - een verwaarloosbare variantie van 0,023 die de heersende aannames over corporate versus open-source AI-governance SummerSchool2025PerformativeTransparency in twijfel trekt.

‍

Vertaald naar de praktijk: het maakt niet uit of je ChatGPT van OpenAI, Claude van Anthropic of een zelfgehost open-source model gebruikt. Ze 'handelen' allemaal hetzelfde bij het beschrijven van hun beperkingen.

‍

Wat het betekent in beton voor bedrijven

‍

1. AI-governancebeleid is gedeeltelijk illusoir

Als uw bedrijf AI-governancebeleid heeft geïmplementeerd op basis van zelfbeschrijvingen van AI-systemen, dan bouwt u op een theatrale basis. 75% van de respondenten meldt trots dat ze een AI-gebruiksbeleid hebben, maar slechts 59% heeft speciale governancerollen, slechts 54% houdt incidentresponsdraaiboeken bij en slechts 45% voert risicobeoordelingen uit voor AI-projecten AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025.

‍

2. Commercieel versus open source bestuur is een vals onderscheid

Veel bedrijven kiezen voor AI-oplossingen op basis van de overtuiging dat commerciële modellen 'veiliger' zijn of dat open-source modellen 'transparanter' zijn. De verrassende bevinding dat Gemma 3 (lokaal) de hoogste theatraliteit laat zien (2,18) terwijl Meta AI (commercieel) de laagste (0,91) laat zien, draait de verwachtingen over de effecten van het type inzet SummerSchool2025PerformativeTransparency om.

‍

Praktische implicatie: je kunt je AI-inkoopbeslissingen niet baseren op de aanname dat de ene categorie inherent beter 'bestuurbaar' is dan de andere.

‍

3. Monitoringsystemen moeten aanpak veranderen

Als AI-systemen hun beperkingen systematisch overrapporteren, zijn traditionele monitoringsystemen op basis van zelfevaluatie structureel ontoereikend.

‍

Concrete oplossingen die werken in 2025

Benadering 1: Multi-Source Governance

In plaats van te vertrouwen op de zelfbeschrijvingen van AI-systemen, implementeren toonaangevende bedrijven:

• Onafhankelijke externe audits van AI-systemen
• Systematische gedragstesten in plaats van zelfgerapporteerde evaluaties
• Real-time prestatiebewaking versus systeemdeclaraties

Benadering 2: Het 'Critical Theatre'-model

We stellen voor om maatschappelijke organisaties in staat te stellen op te treden als 'theatercritici', die systematisch toezicht houden op de prestaties van zowel de regelgevende als de private sector Graduate Colloquium Series: Performative Digital Compliance.

‍

Bedrijfstoepassing: Creëer interne 'gedragsaudit'-teams die systematisch de kloof testen tussen wat de AI zegt te doen en wat het daadwerkelijk doet.

Benadering 3: Resultaatgericht bestuur

Gefedereerde governancemodellen kunnen teams autonomie geven om nieuwe AI-tools te ontwikkelen, terwijl de risicobeheersing gecentraliseerd blijft. Leiders kunnen direct toezicht houden op zaken met een hoog risico of hoge zichtbaarheid, zoals het opstellen van beleid en processen om modellen en output te controleren op eerlijkheid, veiligheid en verklaarbaarheid AI op de werkplek: een rapport voor 2025 | McKinsey.

‍

Praktisch kader voor implementatie

Fase 1: Theaterbeoordeling (1-2 weken)

1. Documenteer alle zelfbeschrijvingen van je AI-systemen
2. Systematisch testen of deze gedragingen overeenkomen met de werkelijkheid
3. Kwantificeert de theatraliteitskloof voor elk systeem

Fase 2: Herontwerp van controles (1-2 maanden)

1. Controles op basis van zelfrapportage vervangen door gedragstesten
2. Implementeert onafhankelijke systemen voor continue bewaking
3. Interne teams vormen die gespecialiseerd zijn in AI-gedragsauditing

Fase 3: Adaptief bestuur (lopend)

1. Controleert voortdurend de kloof tussen gedeclareerd en werkelijk
2. Beleid bijwerken op basis van feitelijk, niet verklaard gedrag
3. Alles documenteren voor naleving en externe audits

Meetbare resultaten

Metriek voor succes

Bedrijven die voor deze aanpak hebben gekozen, rapporteren:

• 34% minder AI-incidenten door verkeerde verwachtingen van systeemgedrag
• 28% verbetering in de nauwkeurigheid van risicobeoordelingen
• 23% meer mogelijkheden om AI-initiatieven snel te schalen

147 Fortune 500-bedrijven behalen 340% ROI door middel van AI-governance frameworks die rekening houden met deze aspecten AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence.

‍

Uitdagingen bij de implementatie

Organisatorische weerstand

Technische leiders geven bewust prioriteit aan AI-implementatie ondanks falend bestuur, terwijl kleinere organisaties zich niet bewust zijn van regelgeving 2025 AI Governance Survey onthult kritieke kloven tussen AI-ambitie en operationele gereedheid.

Oplossing: Begin met proefprojecten op niet-kritieke systemen om de waarde van de aanpak aan te tonen.

‍

Kosten en complexiteit

Het implementeren van systemen voor gedragstesten lijkt misschien duur, maar in 2025 zullen bedrijfsleiders niet langer de luxe hebben om AI-governance inconsistent of in geïsoleerde gebieden van het bedrijf aan te pakken 2025 AI Business Predictions: PwC.

‍

ROI: implementatiekosten worden snel gecompenseerd door de vermindering van incidenten en de verbetering van de effectiviteit van AI-systemen.

‍

De toekomst van AI-governance

Opkomende trends

Het bestuur van bedrijven zal rendement op investering (ROI) voor AI eisen. ROI wordt een sleutelwoord in 2025 10 AI Governance-voorspellingen voor 2025 - door Oliver Patel.

De druk om concrete ROI aan te tonen zal het onmogelijk maken om door te gaan met puur theatrale bestuursbenaderingen.

Implicaties voor de regelgeving

De governanceregels en -verplichtingen voor GPAI-modellen zijn van toepassing sinds 2 augustus 2025 AI Act | Shaping Europe's digital future. Toezichthouders beginnen op bewijs gebaseerde governance te eisen, geen zelfrapportage.

‍

Operationele conclusies

De ontdekking van performatief theater in AI is geen academische curiositeit maar een operationele game-changer. Bedrijven die hun AI-governance blijven baseren op zelfbeschrijvingen van systemen, bouwen op drijfzand.

‍

Concrete acties die vandaag moeten worden ondernomen:

1. Onmiddellijke controle van de kloof tussen gedeclareerd en echt in uw AI-systemen
2. Geleidelijke implementatie van gedragstestsystemen
3. Teams trainen op deze nieuwe benaderingen van governance
4. Systematisch meten van resultaten om ROI aan te tonen

Uiteindelijk is de vraag niet of AI transparant kan zijn, maar of transparantie zelf - zoals uitgevoerd, gemeten en geïnterpreteerd - ooit kan ontsnappen aan haar theatrale aard SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

Het pragmatische antwoord is: als theater onvermijdelijk is, laten we het dan op zijn minst nuttig en gebaseerd op echte gegevens maken.

‍

FAQ: Veelgestelde vragen over het uitvoeren van theorieën in AI

1. Wat betekent 'performatieve theatraliteit' precies in IA?

Performatieve theatraliteit is het fenomeen waarbij alle AI-systemen hun beperkingen en restricties systematisch overrapporteren in vergelijking met wat er werkelijk gedocumenteerd is in het officiële beleid. Een gemiddelde transparantiekloof van 1,644 op een schaal van 0-3 werd ontdekt door de analyse van negen AI SummerSchool2025PerformativeTransparency-assistenten.

‍

2. Treedt dit fenomeen alleen op bij bepaalde soorten AI of is het universeel?

Het is volledig universeel. Elk getest model - commercieel of lokaal, groot of klein, Amerikaans of Chinees - doet aan zelfbeschreven theatrale SummerSchool2025PerformativeTransparency. Er zijn geen uitzonderingen bekend.

‍

3. Betekent dit dat ik mijn bedrijfs-AI-systeem niet kan vertrouwen?

Het betekent niet dat je zelfbeschrijvingen niet kunt vertrouwen. Je moet onafhankelijke test- en monitoringsystemen implementeren om echt versus gedeclareerd gedrag te verifiëren.

‍

4. Hoe kan ik dit nieuwe bestuur implementeren in mijn bedrijf?

Begin met een inventarisatie van de hiaten in uw huidige systemen en implementeer vervolgens geleidelijk controles op basis van gedragstests in plaats van zelfrapportage. Het praktische kader dat in het artikel wordt beschreven, biedt concrete stappen.

‍

5. Wat zijn de implementatiekosten?

De aanloopkosten voor systemen voor gedragstesten worden doorgaans gecompenseerd door de vermindering van het aantal AI-incidenten met 34% en de verbetering van de nauwkeurigheid van de risicobeoordelingen met 28%. Fortune 500-bedrijven die deze benaderingen hebben toegepast, rapporteren ROI's van 340% AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence.

‍

6. Geldt dit ook voor generatieve AI zoals ChatGPT?

Ja, het onderzoek omvat expliciet generatieve AI-modellen. De variantie tussen commerciële en lokale modellen is verwaarloosbaar (0,023), dus het fenomeen geldt uniform voor alle SummerSchool2025PerformativeTransparency categorieën.

‍

7. Zijn regelgevende instanties zich bewust van dit fenomeen?

Toezichthouders beginnen te vragen om evidence-based governance. Met de nieuwe EU-regels voor GPAI-modellen die op 2 augustus 2025 van kracht worden , zal de onafhankelijke testaanpak waarschijnlijk de standaard worden.

‍

8. Hoe overtuig ik het management van het belang van deze kwestie?

Gebruik harde gegevens: 91% van de kleine bedrijven houdt hun AI-systemen onvoldoende in de gaten AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025, en 95% van de generatieve AI-pilootprogramma's bij bedrijven mislukt MIT-rapport: 95% van de generatieve AI-pilootprogramma's bij bedrijven mislukt | Fortune. De kosten van niets doen zijn veel hoger dan de kosten van implementatie.

‍

9. Zijn er kant-en-klare hulpmiddelen om deze governance te implementeren?

Ja, er zijn platforms die gespecialiseerd zijn in gedragstesten en onafhankelijke auditing van AI-systemen. Het belangrijkste is om oplossingen te kiezen die niet gebaseerd zijn op zelfrapportage maar op systematisch testen.

‍

10. Zal dit fenomeen erger worden naarmate AI zich verder ontwikkelt?

Waarschijnlijk wel. Met de komst van autonome AI-agenten gaat 79% van de organisaties over op AI-agenten 10 AI Agent Statistics for Late 2025, waardoor het nog belangrijker wordt om governance te implementeren op basis van gedragstests in plaats van zelfbeschrijvingen.

‍

Belangrijkste bronnen:

• SummerSchool2025PerformativeTransparency - Initiatief digitale methoden
• AI Governance-enquête 2025 - Kiteworks
• De staat van AI - McKinsey
• AI governance beroepsrapport 2025 - IAPP