Artificiële Intelligentie (AI) verandert in razendsnel tempo de manier waarop we werken, beslissingen nemen en organisaties aansturen. Toch ontbreekt één cruciale stem nog te vaak in het debat over AI: die van Diversity, Equity & Inclusion (DEI).

Tijdens een inspirerende sessie op het D&I Leaders Global Workplace Inclusion Forum 2026 lieten Birgit Neu en Rukhsana Rahman er geen misverstand over bestaan: DEI-professionals kunnen het zich niet langer veroorloven om aan de zijlijn te staan terwijl organisaties hun AI-strategie vormgeven. Hun kernboodschap was ondubbelzinnig: wanneer inclusie niet van meet af aan wordt ingebouwd in de ontwikkeling en toepassing van AI, dreigt technologie bestaande ongelijkheden niet alleen te reproduceren, maar op industriële schaal te versterken.

AI als versneller van ongelijkheid

Birgit Neu verwoordde het treffend: AI is vandaag bezig met het “industrialiseren van ongelijkheid”. Waar politieke beslissingen kunnen worden bijgestuurd of teruggedraaid, zijn keuzes die in algoritmen, systemen en workflows worden verankerd vele malen moeilijker achteraf te corrigeren.

Die risico’s zijn bovendien verre van nieuw. Al decennialang bestaan er waarschuwingen over mogelijke vooroordelen en discriminatie in geautomatiseerde systemen.

Belangrijke mijlpalen, zoals het onderzoek van het Britse House of Lords naar AI in 2018 (AI in the UK: ready, willing and able?) en de inwerkingtreding van de GDPR met haar bepalingen over geautomatiseerde besluitvorming, hebben deze risico’s verder op de agenda geplaatst.

Ook in HR en recruitment zijn de gevolgen inmiddels tastbaar. Amazon kwam in 2018 in het nieuws omdat een experimenteel AI-recruitmentsysteem vrouwelijke kandidaten systematisch lager beoordeelde. Het model was getraind op historische cv’s van overwegend mannelijke medewerkers en leerde daardoor onbedoeld dat mannelijke profielen de norm waren. Uit verschillende onderzoeken blijkt tevens dat sommige geautomatiseerde video-interviewtools kandidaten met bepaalde accenten, spraakpatronen of communicatiestijlen minder gunstig beoordelen, met mogelijke negatieve gevolgen voor gelijke kansen.

Desondanks blijft AI voor veel DEI-professionals een onderwerp dat zij liever overlaten aan IT- of datateams. Argumenten als “ik ben niet technisch aangelegd” of “dat is de verantwoordelijkheid van de technologieafdeling” klinken nog regelmatig. Een dergelijke houding houdt aanzienlijke risico's in. Juist DEI-professionals beschikken over de expertise om fundamentele vragen te stellen over eerlijkheid, gelijke kansen en mogelijke uitsluiting, vragen die technische teams zelden uit zichzelf op tafel leggen.

Van individuele vooroordelen naar institutioneel ontwerp

Traditioneel richtte DEI-werk zich primair op het beïnvloeden van menselijk gedrag en individuele besluitvorming, denk aan het verminderen van onbewuste vooroordelen bij aanwervingen of promotiebeslissingen. AI verandert de aard van die uitdaging echter fundamenteel.

Onderzoek van de Fawcett Society beschrijft hoe discriminatie verschuift van individuele oordeelsvorming naar institutioneel ontwerp.

De kernvraag is daarmee niet langer uitsluitend of een individuele manager bevooroordeeld handelt, maar ook of een algoritme, een geautomatiseerd proces of een AI-model bepaalde groepen systematisch benadeelt.

Het eerdergenoemde voorbeeld van AI-gestuurde cv-screening illustreert deze verschuiving treffend: wanneer historische personeelsdata een ondervertegenwoordiging van vrouwen, oudere werknemers of kandidaten met een migratieachtergrond bevatten, wordt wat voorheen de individuele bias van één recruiter kon zijn, een geautomatiseerd proces dat duizenden kandidaten op identieke wijze beoordeelt. Dat maakt de rol van DEI belangrijker dan ooit. Terwijl organisaties hun werkprocessen herontwerpen met behulp van AI, moeten inclusie-experts mee aan tafel zitten, niet achteraf als correctiemechanisme, maar vanaf het begin als medeontwerpers van eerlijke en toegankelijke systemen.

Je hoeft geen programmeur te zijn

Een belangrijke geruststelling kwam van Rukhsana Rahman: DEI-professionals hoeven geen datawetenschappers of programmeurs te worden om impact te hebben. Hun belangrijkste taak blijft onveranderd: de juiste vragen stellen:

• Wie verliezen we uit het oog door deze beslissing?
• Wie kan hierdoor benadeeld worden?
• Welke groepen worden onvoldoende vertegenwoordigd in de data?
• Hoe houdt deze AI-toepassing rekening met de ervaringen van minderheidsgroepen?
• Wie krijgt toegang tot AI-opleidingen en wie niet?

Rahman benadrukte dat DEI-professionals al jarenlang gewend zijn zich nieuwe thema’s eigen te maken. AI is in dat opzicht niet anders.

Vijf strategische prioriteiten voor DEI en AI

Birgit Neu identificeerde vijf domeinen waarop organisaties en DEI-professionals zich vandaag zouden moeten concentreren.

1. Upskilling

DEI-professionals moeten voldoende kennis opbouwen om volwaardig te kunnen mee praten over AI-strategie, governance en ethiek. Dat hoeft niet ingewikkeld te zijn: vakliteratuur bijhouden, AI-ethiekcursussen volgen en zelf experimenteren met Large Language Models (zoals ChatGPT) zijn laagdrempelige eerste stappen die het verschil maken.

2. Data

AI-systemen zijn slechts zo goed als de data waarop zij worden getraind. Wanneer bepaalde groepen onvoldoende zichtbaar zijn in datasets, dreigen zij letterlijk onzichtbaar te worden voor AI-systemen. Organisaties moeten daarom kritisch kijken naar de kwaliteit én representativiteit van hun personeels- en HR-data.

3. Herontwerp van werkprocessen

AI zal naar verwachting leiden tot de meest ingrijpende herstructurering van werkprocessen in een generatie. Bij elke verandering moet worden onderzocht welke impact deze heeft op verschillende groepen medewerkers en hoe inclusie daarbij gewaarborgd blijft.

4. Leiderschap

Neu verwees naar het concept van The Convergent Leader, ontwikkeld door Coqual en Catalyst. Deze leider combineert drie essentiële competenties:

• inzicht in AI
• inclusief leiderschap
• een flexibele en lerende mindset

Leiders die deze vaardigheden weten te combineren, zijn het best gepositioneerd om organisaties succesvol door technologische transformaties te loodsen.

5. Integratie van AI- en DEI-strategie

Misschien wel de belangrijkste boodschap: AI en DEI mogen geen afzonderlijke strategische sporen zijn. De vraag voor organisaties is niet langer hoe zij een AI-strategie én een DEI-strategie ontwikkelen, maar hoe beide samen één geïntegreerde visie vormen op de toekomst van werk.

Waar beginnen?

Voor organisaties die de eerste stappen willen zetten, zijn er enkele concrete acties:

• Breng in kaart waar AI vandaag al wordt ingezet binnen HR, talent acquisition, learning & development en people analytics.
• Onderzoek welke groepen deelnemen aan AI-opleidingen en welke groepen achterblijven.
• Analyseer bestaande datasets op representativiteit en mogelijke blinde vlekken.
• Verdiep je in rapporten over institutionele discriminatie, zoals het onderzoek van de Fawcett Society.
• Bestudeer het rapport The Convergent Leader van Coqual en Catalyst.
• Volg een opleiding rond ethische AI en algoritmische bias.

Conclusie

AI is geen louter technologisch vraagstuk. Het is evenzeer een kwestie van rechtvaardigheid, inclusie en menselijke waardigheid.

Als DEI-professionals van oudsher de bewakers zijn van gelijke kansen binnen organisaties, dan strekt die verantwoordelijkheid zich vandaag onontkoombaar uit tot AI. De uitdaging is niet om AI tegen te houden, maar om ervoor te zorgen dat de toekomst die we bouwen een toekomst is waarin iedereen wordt meegenomen.

Want wanneer AI de toekomst van werk vormgeeft, moet inclusie vanaf het allereerste begin deel uitmaken van het ontwerp. Niet als nagedachte, maar als fundament.

Kat Van Nuffel, Chair Legal Diversity & Inclusion Alliance

Lees hier ook andere teksten van LDIA.