Privacy-first technologie: waarom het belangrijk is

Laatst zat ik in een gesprek met een directeur van een zorginstelling. Ze wilde AI gaan inzetten om administratieve taken te verlichten. Prima idee. Maar toen ik vroeg welke data ze daarvoor wilde gebruiken, viel er een stilte. "Gewoon alles wat we hebben, toch? Hoe meer data, hoe slimmer de AI."

Dat is precies het denkpatroon dat ik doorbreek.

De verleiding van 'meer data'

In de techwereld hoor je vaak dat data het nieuwe goud is. Verzamel zoveel mogelijk, analyseer alles, en de inzichten komen vanzelf. Voor commerciële bedrijven is dat misschien een strategie. Voor welzijnsorganisaties is het een valkuil.

Toen ik directeur was van Stichting de Baan werkten we met ruim 700 deelnemers met een verstandelijke beperking. Mensen die ons hun vertrouwen gaven. Die vertrouwden dat wij zorgvuldig omgingen met wat we over hen wisten. Dat vertrouwen is geen bijzaak - het is de basis van alles wat we doen.

Waarom privacy-first beter werkt

Privacy-first betekent niet dat je geen technologie gebruikt. Het betekent dat je begint met de vraag: welke data heb ik écht nodig om dit probleem op te lossen? Niet: welke data kán ik verzamelen?

In de praktijk levert dat verrassende voordelen op:

Minder ruis, meer focus. Als je alleen verzamelt wat je nodig hebt, wordt je dataset overzichtelijker. Je AI-tools werken beter met gerichte, relevante informatie dan met een digitale rommelzolder.

Meer vertrouwen van deelnemers en medewerkers. Mensen voelen het verschil tussen een organisatie die data verzamelt 'omdat het kan' en een die bewust kiest wat ze wil weten. Dat vertrouwen vertaalt zich naar betere samenwerking.

Minder risico, minder gedoe. Elke dataset is een potentieel datalek. Hoe minder je bewaart, hoe minder er mis kan gaan. Geen nachtmerries over AVG-boetes of reputatieschade.

De praktijk bij welzijnsorganisaties

Bij het ontwikkelen van platform DAAR - ons systeem voor vrijwilligersmanagement - was privacy-first geen bijzaak maar een ontwerpprincipe. We vroegen ons bij elke functie af: hebben we dit gegeven echt nodig? Kunnen we hetzelfde bereiken met minder?

Het resultaat is een systeem dat doet wat het moet doen, zonder onnodige datahonger. Vrijwilligers en deelnemers worden gematcht op basis van wat relevant is, niet op basis van een complete profielanalyse.

Slimme tech, bewuste keuzes

AI en privacy hoeven geen tegenstelling te zijn. Sterker nog: de beste AI-implementaties in welzijn zijn vaak de meest terughoudende. Niet elke vraag heeft een algoritme nodig. Niet elk proces moet worden geautomatiseerd.

Mijn aanpak is simpel: begin bij het probleem, niet bij de technologie. Bepaal wat je wilt bereiken. Kijk dan welke data je daarvoor minimaal nodig hebt. En vraag je af: zou ik dit willen als het over míjn gegevens ging?

Die laatste vraag is de beste privacytoets die ik ken.

Van principe naar praktijk

Privacy-first is geen marketingterm. Het is een manier van werken die vraagt om bewuste keuzes in elke fase van een project. Van de eerste verkenning tot de dagelijkse uitvoering.

Wil je weten hoe jouw organisatie technologie kan inzetten zonder concessies te doen aan privacy? Ik help welzijnsorganisaties om slimmer te werken met respect voor de mensen die ze dienen. Niet met meer data, maar met betere keuzes.

Neem contact op via www.WeAreImpact.nl voor een vrijblijvend gesprek.