Indexering in (Gen)AI: betrouwbaarheid, reproduceerbaarheid en waarom het je organisatie kan raken

You can read the English version of this blog by clicking here.

——-

Tijdens mijn generatieve (Gen)AI-workshops besteed ik altijd minstens 15 minuten aan één cruciaal onderwerp: indexering. Bij de op maat gemaakte workshops die ik aan organisaties en bedrijven over (Gen)AI geef, leg ik uit waarom dit thema fundamenteel is voor betrouwbare (Gen)AI-toepassingen. Omdat ik merk dat er nog veel onduidelijkheden over bestaan, heb ik besloten om deze kennis ook breder te delen via deze blog.

In deze blog leg ik uit wat indexering is, waarom je er rekening mee moet houden, wat dit betekent voor reproduceerbaarheid en rechten, en hoe indexering de betrouwbaarheid van informatie beïnvloedt. Laten we starten bij de kern.

Wat is indexering?

Indexering is het proces waarbij informatie wordt verzameld, opgeslagen, gestructureerd en doorzoekbaar gemaakt in een systeem. Zonder indexering kan een (Gen)AI-systeem geen relevante informatie terugvinden. Maar hier wordt het interessant: wat geïndexeerd wordt, bepaalt wat zichtbaar wordt. Met andere woorden: (Gen)AI ziet niet “het hele internet”. Het ziet wat binnen zijn index valt. En dat heeft grote gevolgen.

Indexering bepaalt betrouwbaarheid

Indexering gaat niet alleen over opslag, maar ook over selectie. (Gen)AI-systemen werken met bepaalde databronnen die beperkt geselecteerd kunnen zijn, exclusief toegankelijk kunnen zijn, commercieel afgesproken kunnen zijn of tijdelijk beschikbaar kunnen zijn. Dat betekent dat de kwaliteit van de output sterk afhankelijk is van welke bronnen geïndexeerd zijn, hoe actueel die index is en welke exclusieve samenwerkingen er bestaan.

In februari 2024 sloot bijvoorbeeld Reddit een content-licentiedeal met Google, ter waarde van circa $60 miljoen per jaar, waarbij Google als enige zoekmachine toegang behield tot Reddit-content voor (Gen)AI-training. Reddit paste vervolgens zijn robots.txt-bestand aan, waardoor zoekmachines zoals Bing, DuckDuckGo en andere concurrenten sindsdien zijn geblokkeerd van het crawlen van nieuwe Reddit-posts. Dit verklaart waarom Reddit-content in Google-producten prominenter aanwezig is , en waarom inhoud ervan elders in (Gen)AI minder zichtbaar is (Reuters, 2024; SiliconAngle, 2024).

Aan de andere kant zien we ook dat Perplexity AI toegang heeft tot bepaalde wetenschappelijke literatuurbronnen, waardoor de kwaliteit van antwoorden in sommige gevallen hoger kan liggen wanneer academische onderbouwing nodig is. Dit toont duidelijk aan dat indexering perspectief bepaalt.

Wat gebeurt er bij beperkte of gebrekkige indexering?

Wanneer indexering ontbreekt of beperkt is, ontstaan er problemen. Informatie kan niet actueel zijn, URL’s kunnen niet langer beschikbaar zijn of bronnen kunnen achter paywalls verdwenen zijn.

In dergelijke situaties kan een (Gen)AI-systeem beginnen te hallucineren. Hallucinaties ontstaan niet uitsluitend wanneer een model geen correcte bron vindt in zijn index, maar ook door structurele beperkingen in het trainingsproces zelf. Denk aan shortcut learning, teacher forcing en onevenwichtige representatie van trainingsdata, waardoor modellen zelfverzekerd onjuiste informatie genereren, ook wanneer relevante bronnen beschikbaar zijn (Huang et al., 2025; Tonmoy et al., 2025).

Dat is geen bewuste misleiding, maar een structurele beperking. Daarom zeg ik in mijn workshops altijd dat (Gen)AI zo betrouwbaar is als zijn index.

Een belangrijk punt dat vaak ook onderschat wordt, is dat Generative AI-systemen niet automatisch het volledige internet doorzoeken bij elke vraag. Ze werken met een vooraf samengestelde index die regelmatig wordt geüpdatet, maar nooit real-time. Dit betekent dat recente ontwikkelingen, nieuwe publicaties, trends of gewijzigde wetgeving vaak niet beschikbaar zijn in de (Gen)AI-output. Zelfs grote en geavanceerde systemen missen soms informatie van kleinere of minder populaire bronnen. Daarnaast kunnen sommige bronnen nooit worden geïndexeerd vanwege copyrightbeperkingen, privacyregels of exclusieve licentieovereenkomsten. Hierdoor is dus de informatie die je via (Gen)AI krijgt nooit volledig en altijd afhankelijk van de selectie en actualiteit van de gebruikte index. Dit is een van de redenen waarom het cruciaal is om altijd kritisch te blijven en te controleren of de gegevens actueel, volledig en betrouwbaar zijn.

Indexering, reproduceerbaarheid en rechten

Naast betrouwbaarheid is er ook een juridische en ethische dimensie. Wanneer je data invoert in een (Gen)AI-tool kan die data, afhankelijk van de voorwaarden, worden opgeslagen, gebruikt worden ter verbetering van het model, gedeeld worden met partners of reproduceerbaar zijn binnen een ecosysteem.

Perplexity AI vermeldt in zijn gebruiksvoorwaarden bijvoorbeeld dat ingevoerde content voor operationele doeleinden zoals weergave en distributie onder licentie kan worden gebruikt. (Perplexity AI, 2026a; Perplexity AI, 2026b).

In februari 2026 sloot OpenAI ook een overeenkomst met het Amerikaanse Ministerie van Defensie om zijn AI-modellen te implementeren binnen het geclassificeerde netwerk van het Pentagon. Het contract bevatte expliciete ethische waarborgen, zoals een verbod op binnenlandse massasurveillance en de vereiste van menselijke verantwoordelijkheid bij het gebruik van geweld, inclusief autonome wapensystemen. Naar aanleiding van veel publieke en politieke kritiek werd het contract op 3 maart 2026 verder aangescherpt (Politico, 2026; The New York Times, 2026). Tegelijkertijd reageerde rivaliserende AI-ontwikkelaar Anthropic publiekelijk door een soortgelijke samenwerking helemaal te weigeren. CEO Dario Amodei verklaarde dat AI-systemen nog niet betrouwbaar genoeg zijn voor volledig autonome wapens en dat deelname aan het Pentagon-programma risico’s inhoudt voor privacy en democratische waarden (Republic World, 2026; AI Haberleri, 2026). Deze situatie benadrukt het belang van bewust omgaan met wat je online invoert en deelt, zeker bij het werken met (Gen)AI, omdat data via contracten, indexering en partnerschappen op manieren kan worden gebruikt die de betrouwbaarheid en privacy beïnvloeden.

Bovengenoemde betekent niet dat je geen (Gen)AI mag gebruiken, maar wel dat je bewust moet zijn van waar je data naartoe gaat, wie er potentieel toegang toe heeft en onder welke voorwaarden dit gebeurt.

De kwaliteit van trainingsdata: een onderschat risico

Het is ook goed om even iets dieper in te gaan op hoe de kwaliteit van trainingsdata vorm krijgt binnen het AI-ecosysteem.

(Gen)AI-modellen worden getraind op enorme hoeveelheden data afkomstig van het publieke internet, waaronder websites, forums, sociale media, nieuwsartikelen en wetenschappelijke publicaties. Daarnaast leren modellen van interacties met gebruikers: de vragen die mensen stellen, de correcties die zij aanbrengen en de feedback die zij geven, dragen bij aan de verdere ontwikkeling van het model. Dit heeft een directe impact op de kwaliteit van de gegenereerde output. Het internet bevat immers niet uitsluitend betrouwbare, door experts geverifieerde informatie. Een aanzienlijk deel van wat online gepubliceerd wordt, is afkomstig van anonieme gebruikers, niet-gekwalificeerde bronnen, verouderde inzichten of partijdige perspectieven. Wanneer een AI-model op dergelijke data wordt getraind, neemt het onvermijdelijk ook de onjuistheden, vooroordelen en kennishiaten van die data over. Dit beïnvloedt ook de indexering, omdat AI-systemen informatie selectief indexeren op basis van de data die beschikbaar en betrouwbaar lijkt, waardoor onnauwkeurige of partijdige bronnen disproportioneel kunnen worden meegenomen.

Dit fenomeen wordt in de wetenschappelijke literatuur aangeduid als “garbage in, garbage out”: de kwaliteit van de output is nooit beter dan de kwaliteit van de inputdata. Het is daarom van groot belang dat gebruikers van AI-systemen zich bewust zijn van dit principe en nooit klakkeloos vertrouwen op door AI gegenereerde informatie. Kritisch denken, aanvullend onderzoek via primaire en gezaghebbende bronnen en het raadplegen van vak experts blijven onmisbaar, juist omdat niet iedereen die online publiceert een expert is in het betreffende vakgebied en niet alles wat online staat feitelijk juist of actueel is (Bender et al., 2021).

Waarom dit allemaal essentieel is voor organisaties

Veel organisaties focussen vandaag op efficiëntie en innovatie, maar zonder inzicht in indexering riskeer je strategische blindheid omdat je slechts een deel van de realiteit ziet. Dit kan leiden tot foutieve besluitvorming, reputatieschade of juridische risico’s. Indexering beïnvloedt rechtstreeks de kwaliteit van analyses, de objectiviteit van antwoorden, de actualiteit van informatie en de reproduceerbaarheid van input. Zeker als data via (Gen)AI wordt gebruikt, is het nog belangrijker om kritisch te zijn met output van data. Daarom maak ik er in elke workshop expliciet tijd voor en benadruk ik het belang van bewust en kritisch omgaan met (Gen)AI-systemen.

Daarnaast speelt indexering een rol in hoe volledig en genuanceerd (Gen)AI-informatie is. Omdat (Gen)AI-modellen enkel de data kunnen gebruiken die in hun index zit, kan belangrijke context ontbreken. Dit beperkt niet alleen de volledigheid van antwoorden, maar kan ook de nuance weghalen, waardoor complexe onderwerpen te simplistisch worden weergegeven. Onvolledige indexering kan leiden tot een scheve representatie van feiten, bijvoorbeeld door het negeren van kleine, gespecialiseerde of nieuwere bronnen die niet standaard worden geïndexeerd. Het betekent ook dat bepaalde sectoren, nichekennis of lokale ontwikkelingen minder goed worden meegenomen.

Vanuit Europees juridisch perspectief verplicht de EU AI Act vanaf 2026 alle aanbieders van general-purpose AI-modellen (GPAI) tot transparantie over hun trainingsdata en tot actieve naleving van copyright-opt-outs. Dit heeft directe gevolgen voor hoe organisaties in Europa AI-leveranciers mogen en moeten beoordelen bij aanschaf en inzet (ScaleVise, 2026). Tegelijkertijd stelt dezelfde EU AI Act dat medewerkers binnen veel organisaties en bedrijven AI-bekwaam moeten zijn, waarbij bewustzijn over indexering en het effect daarvan op hun werk van wezenlijk belang is.

Daarom is het essentieel dat organisaties begrijpen dat (Gen)AI-output nooit automatisch “compleet” is en altijd een weerspiegeling is van de gekozen index en de selectiecriteria daarvan.

Tips voor het verhogen van de betrouwbaarheid van (Gen)AI-data

Om de betrouwbaarheid van de verkregen data via (Gen)AI te verhogen, zijn er een aantal praktische technieken en best practices die je kunt toepassen. Hieronder een overzicht van 15 concrete tips die je kunt integreren in je werk met (Gen)AI-systemen:

1. Formuleer prompts expliciet om vanuit meerdere perspectieven te kijken in plaats van slechts één interpretatie.
2. Voeg in prompts een instructie toe dat alleen recente informatie gebruikt mag worden, bijvoorbeeld na januari 2026.
3. Vraag in prompts dat minimaal 10 verschillende bronnen worden vermeld bij het antwoord, en verifieer deze bronnen vervolgens altijd zelf via de originele publicaties. Een prompt instrueert een model, maar garandeert geen daadwerkelijke raadpleging van tien unieke bronnen.
4. Vraag de (Gen)AI expliciet om de betrouwbaarheid van elke bron te controleren of te vermelden.
5. Laat de (Gen)AI een samenvatting maken van tegenstrijdige bronnen en de verschillen benoemen.
6. Gebruik altijd meerdere (Gen)AI-tools om te controleren of de output consistent is.
7. Laat (Gen)AI expliciet kritisch zijn over zijn eigen gegenereerde tekst en mogelijke fouten aangeven.
8. Controleer feitelijke data handmatig via originele of primaire bronnen.
9. Vermeld in prompts dat uitsluitend informatie uit geverifieerde en gezaghebbende bronnen gebruikt mag worden.
10. Vraag de (Gen)AI om referenties of hyperlinks bij elk feit te leveren.
11. Gebruik een checklijst voor logische inconsistenties en verifieer die met de (Gen)AI.
12. Vraag de (Gen)AI om een tijdlijn te creëren zodat duidelijk wordt welke informatie actueel is.
13. Laat (Gen)AI onderscheid maken tussen feiten, meningen en interpretaties in zijn output.
14. Implementeer een proces waarbij de gegenereerde informatie wordt goedgekeurd door een expert binnen het vakgebied.
15. Houd bij herhaald gebruik van dezelfde prompt bij welke bronnen (Gen)AI consistent raadpleegt en controleer op mogelijke bias of verouderde informatie.

Door deze technieken toe te passen, vergroot je de betrouwbaarheid van (Gen)AI-gegenereerde data aanzienlijk en verklein je het risico op hallucinaties, verouderde informatie of onbedoelde bias.

Klik hier voor een extra blog over hoe je waakzaam kunt zijn bij het gebruik van (Gen)AI.

Samenvatting

Hieronder heb ik een visuele samenvatting geplaatst, klik op de afbeelding om deze te vergroten. Delen ervan is online toegestaan, mits met vermelding van mijn website: www.maryayaqin.com

Wil je hier dieper op ingaan?

Wil je een workshop op maat rond (Gen)AI – bekwaamheid organiseren of van gedachten wisselen over betrouwbare implementatie van (Gen)AI binnen jouw organisatie? Heb je ondersteuning nodig bij (Gen)AI initiatieven en het creëren van intern draagvlak? Neem dan gerust contact met mij op. Samen zorgen we ervoor dat (Gen)AI niet alleen slim en innovatief is, maar ook betrouwbaar, strategisch doordacht en verantwoord wordt ingezet.

Bronnenlijst

• Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT). ACM. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922
• Huang, L., Yu, W., Ma, W., Zhong, W., Feng, Z., Wang, H., Chen, Q., Peng, W., Feng, X., Qin, B., & Liu, T. (2025). Large language models hallucination: A comprehensive survey (arXiv:2510.06265v2). arXiv. https://arxiv.org/html/2510.06265v2
• Perplexity AI. (2026a, February 25). Enterprise terms of service. https://www.perplexity.ai/hub/legal/enterprise-terms-of-service
• Perplexity AI. (2026b, February 25). Perplexity API terms of service. https://www.perplexity.ai/hub/legal/perplexity-api-terms-of-service
• Politico. (2026, February 28). OpenAI announces new deal with Pentagon, including ethical safeguards. https://www.politico.com/news/2026/02/28/openai-announces-new-deal-with-pentagon-including-ethical-safeguards-00805546
• Reuters. (2024, February 22). Exclusive: Reddit in AI content licensing deal with Google. https://www.reuters.com/technology/reddit-ai-content-licensing-deal-with-google-sources-say-2024-02-22/
• ScaleVise. (2026, February 27). EU AI Act 2026: New rules for training data and copyright. https://scalevise.com/resources/eu-ai-act-2026-changes/
• SiliconANGLE. (2024, July 25). Reddit blocks Bing, several other search engines from indexing its platform. https://siliconangle.com/2024/07/25/reddit-blocks-bing-several-search-engines-indexing-platform/
• The New York Times. (2026, February 27). OpenAI reaches A.I. agreement with Defense Dept. after Anthropic clash. https://www.nytimes.com/2026/02/27/technology/openai-agreement-pentagon-ai.html
• Tonmoy, S. M. T. I., Zaman, S. M. M., Jain, V., Rani, A., Ghosh, D., & Bhattacharya, S. (2025). Survey and analysis of hallucinations in large language models. Frontiers in Artificial Intelligence. https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2025.1622292/ful