De digitalisering van onze samenleving voltrekt zich in hoog tempo. Kunstmatige intelligentie, geautomatiseerde besluitvorming en datagedreven systemen en machines zijn alomtegenwoordig in ons dagelijks leven. Toch blijft de ethische kant van digitalisering vaak onderbelicht in het ontwerp- en ontwikkelproces. Hoewel er veel over wordt geschreven en gesproken, wordt er in de praktijk nog veel te weinig mee gedaan. Ethiek blijft vaak een abstract thema, terwijl het juist een kernonderdeel zou moeten zijn van vakbekwaam digitaal ontwerpen en ontwikkelen.

In het artikel "Beschaafd digitaliseren is een uiting van vakbekwaamheid" wordt gesteld dat digitalisering niet alleen draait om technische perfectie, maar ook om de maatschappelijke verantwoordelijkheid die ermee gepaard gaat. Technologie mag geen doel op zich zijn, maar moet bijdragen aan een inclusieve en rechtvaardige samenleving. De uitdaging is om deze ethische principes niet alleen in beleidsstukken en academische debatten te laten terugkeren, maar ze daadwerkelijk te verankeren in de dagelijkse praktijk van engineers, productontwikkelaars en beleidsmakers.

Waarom ethiek in digitalisering vaak achterblijft

Hoewel er steeds meer aandacht is voor ethische digitalisering, blijft de toepassing ervan in de praktijk beperkt. Dit heeft verschillende oorzaken.

Ten eerste is er de enorme druk op innovatie. Bedrijven en overheden willen snel digitaliseren om concurrentievoordeel te behalen of processen efficiënter te maken. Hierdoor worden ethische afwegingen vaak gezien als een vertragende factor. Engineers en ontwerpers krijgen zelden de tijd en hebben nog onvoldoende kennis om diepgaande ethische impactanalyses te maken, laat staan om alternatieve, meer verantwoorde oplossingen te ontwikkelen.

Daarnaast ontbreken duidelijke richtlijnen. Wetgeving zoals de GDPR en de AI Act bieden weliswaar kaders, maar veel ethische kwesties blijven een grijs gebied. Hoe zorg je ervoor dat een algoritme eerlijk is? Wat betekent transparantie in een AI-systeem? Hoe balanceer je innovatie en privacy? Dit soort vragen worden vaak ad hoc beantwoord, zonder een structurele aanpak.

Ook is er vaak onduidelijkheid over verantwoordelijkheid. De AI-verordening stelt dat bouwers en exploitanten van AI-oplossingen voor de wet verantwoordelijk zijn. Hoe zich dit vertaalt naar verantwoordelijkheid binnen een organisatie is echter een bestuurlijke keuze die organisaties meestal nog moeten maken: Is het de software-engineer die de code schrijft? Of de data-analist of scientist die AI-modellen vormgeeft? Of is de productmanager die de eisen opstelt een logisch lijkende optie? In de praktijk schuiven betrokkenen de verantwoordelijkheid vaak naar elkaar door, waardoor ethische principes niet stevig worden verankerd in de ontwikkelprocessen.

Ook valt niet te ontkennen dat veel software-engineers en datawetenschappers werken met de beste intenties aan innovatieve technologieën. Ze optimaliseren algoritmen, verbeteren gebruikerservaringen en automatiseren processen. Maar vaak zonder zich volledig bewust te zijn van de bredere maatschappelijke gevolgen van hun werk.

Hoe ethiek wél een rol kan spelen in digitalisering

Als ethiek in digitalisering serieus genomen moet worden, is het noodzakelijk om deze principes te vertalen naar concrete ontwerpkeuzes en operationele richtlijnen. Een paar belangrijke stappen die veel voorkomen in de praktijk:

• Privacy by Design: ethiek ingebouwd vanaf het begin
  In veel digitale systemen wordt standaard zoveel mogelijk data verzameld, met het idee dat het later nog van pas kan komen. Dit is een fundamenteel onethische benadering. Een ethisch verantwoorde aanpak vereist dat data minimaal en zorgvuldig wordt verzameld, zonder dat dit ten koste gaat van functionaliteit.

Voorbeeld: Een chatbot die klantvragen beantwoordt, kan zo worden ontworpen dat hij geen persoonsgegevens opslaat. Door standaard anonimiteit als uitgangspunt te nemen, wordt privacy gewaarborgd zonder dat de dienstverlening hieronder lijdt.

• Transparantie en uitlegbaarheid van AI
  Veel algoritmen nemen beslissingen zonder dat de gebruiker begrijpt waarom. Dit kan leiden tot wantrouwen en onrechtvaardige uitkomsten, zoals bij AI-systemen die kredietaanvragen of sollicitaties beoordelen. Door systemen zo te ontwerpen dat ze hun beslissingen kunnen toelichten, wordt de digitale wereld eerlijker en controleerbaarder.

Voorbeeld: Een AI-systeem dat hypotheekaanvragen beoordeelt, geeft niet alleen een ‘goedgekeurd’ of ‘afgewezen’ resultaat, maar ook een begrijpelijke uitleg over de redenen. Dit stelt klanten en medewerkers in staat om beslissingen te controleren en aan te vechten indien nodig.

• Inclusieve datasets en bias-controle
  Veel AI-systemen zijn getraind op datasets die bepaalde groepen bevoordelen of benadelen. Dit leidt tot discriminerende uitkomsten, bijvoorbeeld bij gezichtsherkenning of wervingssystemen. Om dit te voorkomen, moet ethiek niet alleen bij de output van een AI-model worden meegenomen, maar ook in de selectie en controle van trainingsdata.

Voorbeeld: Een recruitmentplatform gebruikt AI om geschikte kandidaten te vinden. In plaats van uitsluitend historische data te gebruiken (die vaak onbewuste discriminatie bevat), wordt actief gecontroleerd of de dataset representatief is voor verschillende genders, etniciteiten en achtergronden.

Dilemma’s in de praktijk

Hoewel het belang van ethische digitalisering steeds duidelijker wordt, lopen engineers en productteams in de praktijk tegen lastige dilemma’s aan:

• Snelheid vs. zorgvuldigheid: Moet een product snel naar de markt, of wordt er eerst tijd genomen voor een ethische risicoanalyse? De druk om te innoveren wint vaak.
• Gebruikersgemak vs. privacy: Een eenvoudige "inloggen met Google"-knop maakt het leven makkelijker, maar vergroot ook de afhankelijkheid van big tech en de risico’s op tracking. Waar ligt de balans?
• Efficiëntie vs. menselijke controle: Een AI-systeem kan geautomatiseerd fraude detecteren, maar moet een menselijke medewerker altijd de uiteindelijke beslissing nemen. Hoe wordt die menselijke controle gewaarborgd zonder dat het systeem onwerkbaar wordt?

Beschaafd digitaliseren als vakbekwaamheid

Ethisch digitaliseren is geen extraatje of een luxeprobleem, maar een essentieel onderdeel van vakbekwaamheid. Zoals ook in AG Connect wordt benadrukt, vereist beschaafde digitalisering een mentaliteitsverandering:

• Ethische principes moeten vanaf het begin worden meegenomen, niet als een compliance-vinkje achteraf.
• Engineers en productteams moeten worden opgeleid in ethische vraagstukken en de impact van hun werk.
• Organisaties moeten verantwoording afleggen over de maatschappelijke gevolgen van hun digitale systemen.

Digitalisering zonder ethiek leidt tot systemen en machines die privacy schenden, discrimineren of zonder menselijke controle beslissingen nemen die levens beïnvloeden. We hebben de kans én de verantwoordelijkheid om dat anders te doen. Van praten over ethiek naar het daadwerkelijk toepassen ervan in digitalisering: dát is de uitdaging waar we nu voor staan.

Met andere woorden: Engineers met geweten voeden machines met de juiste moraal!