Introduction

In het tijdperk van generatieve AI verandert niet alleen hoe informatie stroomt, maar ook hoe snel we conclusies trekken en welke “default” denkpatronen we overnemen onder tijdsdruk. Deze sectie legt het kritische fundament waarmee je Copilot-outputs kunt gebruiken zonder je oordeel uit handen te geven, passend bij de zelfreflectie die nodig is om bewust te schakelen tussen de 9 AI archetypes. Je leert AI-ondersteunde redeneringen te toetsen op kwaliteit, bewijs, en onzekerheid, zodat uitkomsten traceerbaar en verdedigbaar blijven in lijn met de kernwaarden van DNB (integriteit, betrouwbaarheid, accountability en publiek vertrouwen).

Learning Objectives

• Herkennen hoe generatieve AI redeneren en autoriteit beïnvloedt en welke denkpatronen dit in werkcontexten triggert.

• Identificeren van AI-versterkte cognitieve valkuilen (o.a. automation bias, anchoring, overconfidence, consensus illusion) en bepalen welke correctievragen daarbij passen.

• Toepassen van kwaliteitscriteria (helderheid, relevantie, logica, bewijs, falsifieerbaarheid, transparantie over onzekerheid) om Copilot-outputs DNB-waardig te onderbouwen.