Makkelijk gezegd, maar “Zorg dat je weet wat je niet weet” heeft namelijk een grens: je kunt alleen gericht zoeken naar iets waarvan je ten minste vermoedt dat het bestaat. Het echte risico zit in wat je niet eens als vraag herkent.
Maar… wat als je niet weet dát je iets niet weet? Hoe kom je daar achter? Dat is misschien wel de moeilijkste vraag bij risicomanagement, privacy, security en eigenlijk iedere vorm van besturing.
Ik gebruik al jaren als uitgangspunt: “Laat je niet verrassen! Zorg dat je weet wat je niet weet; weeg de risico’s af en neem passende maatregelen.” Maar daar zit dus een probleem in.
Als ik weet dat ik onvoldoende kennis heb van bijvoorbeeld een nieuwe wet, een systeem, een leverancier of een beveiligingsrisico, kan ik daar onderzoek naar doen. Ik heb dan een bekende onbekende.
- Ik kan vragen stellen.
- Ik kan deskundigen raadplegen.
- Ik kan documentatie lezen.
- Ik kan onderzoek doen.
En tegenwoordig kan AI geweldig helpen om grote hoeveelheden informatie te zoeken, te ordenen, verbanden te ontdekken en vervolgens terug te gaan naar de oorspronkelijke bronnen.
Maar wat als het onderwerp mij volledig onbekend is?
Dan weet ik niet alleen het antwoord niet. Ik weet zelfs niet welke vraag ik moet stellen. Dat is een heel andere categorie risico: de onbekende onbekende. En juist daar helpt een checklist maar beperkt. Een checklist controleert immers vooral zaken waarvan iemand eerder heeft bedacht dat ze gecontroleerd moeten worden.
Ook een normenkader kent die beperking. En AI trouwens ook. Wanneer ik AI uitsluitend vraag mijn bestaande gedachte te onderbouwen, bestaat het gevaar dat ik vooral een veel efficiëntere manier heb gevonden om mijn eigen gelijk bevestigd te krijgen.
Daarom moet mijn oorspronkelijke uitgangspunt uitgebreid worden:
- Zorg dat je weet wat je weet. Maak feiten, aannames en ervaringen van elkaar onderscheidbaar.
- Zorg dat je weet wat je niet weet. Maak kennishiaten expliciet en onderzoek ze.
- Ga bewust op zoek naar wat je mogelijk helemaal niet ziet. Laat anderen vanuit andere disciplines meekijken. Zoek afwijkende meningen. Stel de vraag: welke risico’s, afhankelijkheden of aannames ontbreken in mijn analyse?
- Probeer je eigen conclusie onderuit te halen. Niet alleen: welke bronnen ondersteunen mijn stelling?
Maar juist ook: welke betrouwbare bronnen spreken haar tegen? En misschien is dat wel een van de interessantste toepassingen van AI.
Niet:`“AI, bewijs dat ik gelijk heb.” Maar: “Dit is wat ik denk te weten. Wat zie ik over het hoofd? Welke aannames maak ik? Welke vragen heb ik nog niet gesteld? Welke deskundigheid ontbreekt? En welk bewijs zou aantonen dat mijn conclusie onjuist is?”
AI neemt daarmee denken niet over. Het kan juist worden gebruikt om denken breder te maken. Want het grootste risico is niet dat je iets niet weet.
Het grootste risico is dat je niet weet dát je iets niet weet — en daarom ook nooit op zoek gaat. Laat je niet verrassen! Zorg dat je weet wat je niet weet. En organiseer tegenspraak om te ontdekken wat je nog niet kunt weten.
N. van Es Management & Advies
30 augustus 2026