Digitale EU-bus en AI: hoeveel bijzondere wetgeving kan de Europese gegevensordening verdragen?

Wat de digitale EU-bus daadwerkelijk zou veranderen

Het geplande EU-digitale omnibusverdrag is veel meer dan een simpele "opruiming" van de Europese digitale wetgeving. Achter de retoriek van vereenvoudiging en vermindering van bureaucratie schuilt een ingrijpende verandering in de fundamentele logica van de Europese gegevensorde. In plaats van simpelweg formulieren te harmoniseren of rapportageverplichtingen te stroomlijnen, ondermijnt de Commissie de kernprincipes van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en andere digitale regelgeving. Tegelijkertijd probeert zij het juridische kader voor kunstmatige intelligentie (AI) en de data-economie aan te passen, zodat Europese en internationale bedrijven uitgebreider en gemakkelijker met persoonsgegevens kunnen werken.

Economisch gezien betekent dit een strategische verschuiving: weg van strikt op fundamentele rechten gerichte, technologieneutrale regelgeving, naar een meer op technologiebeleid gebaseerde aanpak die AI beschouwt als een bevoorrechte toekomstige industrie. De omnibuswet zorgt dus niet alleen voor duidelijkheid, maar ook voor een asymmetrisch voordeel voor bepaalde bedrijfsmodellen – met name voor bedrijven die profiteren van schaalvoordelen bij het verzamelen van data en het trainen van grote modellen. Dit herstructureert de prikkels en machtsverhoudingen op de datamarkten.

De kern van het wetsvoorstel wordt gevormd door het voorgestelde nieuwe artikel 88c van de AVG, aangevuld met amendementen betreffende gevoelige gegevens, informatieverplichtingen, gegevensbescherming op eindapparaten en cookie-regels. Het omnibuswetsvoorstel is daarmee een politiek-economisch project: het definieert wie AI mag ontwikkelen, met welke juridische risico's en kosten, wie toegang heeft tot welke gegevensbronnen en wiens bedrijfsmodel door de regelgeving wordt bevorderd of belemmerd. Het debat over de vraag of dit een "onbegrensde speciale juridische zone" voor AI vormt, is daarom niet alleen een juridische kwestie, maar ook direct relevant voor het industrie- en mededingingsbeleid.

Technologische neutraliteit versus AI-privileges: uitholling van een kernprincipe van de AVG

De AVG is bewust technologie-neutraal ontworpen. De wet verwijst niet naar specifieke technologieën, maar naar de verwerking van persoonsgegevens, ongeacht of dit gebeurt met behulp van eenvoudige algoritmes, klassieke software of zeer complexe AI-systemen. Dit principe zorgt ervoor dat vergelijkbare risico's voor fundamentele rechten op een vergelijkbare manier worden gereguleerd. De Omnibuswet ondermijnt dit principe echter geleidelijk.

Artikel 88c heeft tot doel de ontwikkeling en werking van AI-systemen expliciet te kwalificeren als een legitiem belang in de zin van artikel 6, lid 1, onder f) van de AVG. Dit verleent de AI-context een eigen, technologiespecifieke speciale behandeling. Vanuit economisch oogpunt betekent dit dat een specifieke technologie – AI – juridisch bevoorrecht is, ook al zijn de risico's ervan vaak hoger dan die van conventionele methoden voor gegevensverwerking. De naleving van de AI-wet lost dit probleem slechts gedeeltelijk op, aangezien de beschermingsniveaus niet identiek zijn en de AI-wet zelf risicogebaseerd is en niet volledig gebaseerd op persoonsgegevens.

Bovendien is de definitie van AI extreem breed. Als vrijwel elke geavanceerde vorm van geautomatiseerde data-analyse kan worden geïnterpreteerd als een AI-systeem in de zin van de AI-wet, dan breidt artikel 88c de reikwijdte van het privilege veel verder uit dan klassieke "GenAI" of deep learning-toepassingen. In de praktijk zouden bedrijven bijna elke data-intensieve, geautomatiseerde verwerking als AI kunnen bestempelen om te profiteren van een gunstigere juridische behandeling. De scheidslijn tussen "normale" dataverwerking en "AI-verwerking" vervaagt, en juist deze onduidelijkheid is economisch aantrekkelijk: het verlaagt de nalevingskosten en de juridische kwetsbaarheid voor de juiste partijen.

Het resultaat zou een feitelijk technologisch voordeel zijn dat het neutrale, op fundamentele rechten gerichte ontwerp van de AVG ondermijnt. Dit heeft verstrekkende gevolgen voor de marktordening in de digitale interne markt: degenen die "AI" zijn en dit juridisch op geloofwaardige wijze kunnen aantonen, zouden gemakkelijker toegang krijgen tot gegevens, minder juridische onzekerheid ervaren en mogelijk lagere handhavingskosten hebben.

Dataminimalisatie onder druk: wanneer massa legitimiteit wordt

Een bijzonder kritiek punt van de omnibusverordening betreft de verwerking van gevoelige gegevens, zoals informatie over gezondheid, politieke opvattingen, etnische afkomst of seksuele geaardheid. Deze gegevenscategorieën zijn onderworpen aan een strikt verwerkingsverbod onder de AVG, met slechts enkele nauw omschreven uitzonderingen. De omnibusverordening introduceert nu aanvullende uitzonderingen door de training en werking van AI-systemen als specifieke rechtvaardigingen aan te halen.

Het economisch explosieve aspect schuilt niet zozeer in de openstelling van data, maar eerder in de onderliggende aanbodlogica: hoe data-intensiever en omvangrijker de verwerking, hoe gemakkelijker het is om die te rechtvaardigen als noodzakelijk voor de ontwikkeling van hoogwaardige AI-modellen. Het principe van dataminimalisatie – gericht, minimaal datagebruik – wordt volledig op zijn kop gezet. Data-overvloed wordt een rechtvaardiging, geen bedreiging.

Voor datahongerige bedrijfsmodellen, met name wereldwijde platformen met gigantische gebruikersbases, is dit een structureel voordeel. Bedrijven die beschikken over miljarden datapunten en de technische middelen om deze volledig te absorberen en in modellen te verwerken, kunnen gemakkelijker inspelen op de noodzaak dan kleine of middelgrote ondernemingen met beperkte datasets. Wat wordt gepresenteerd als een innovatievriendelijke vereenvoudiging, versterkt in de praktijk dus schaalvoordelen en netwerkeffecten ten gunste van bedrijven die de markt al domineren.

Tegelijkertijd ontstaan ​​er collectieve kwetsbaarheden aan de risicokant. AI-systemen die getraind zijn op breed verzamelde gevoelige gegevens zijn structureel vatbaar voor datalekken, heridentificatie en discriminerende patronen. Hoewel de omnibusverordening "passende technische en organisatorische maatregelen" vereist, zijn deze eisen bewust breed geformuleerd. Deze openheid heeft een tweeledig economisch effect: enerzijds maakt het flexibele, innovatieve benaderingen van technische gegevensbescherming mogelijk; anderzijds verschuift het de aansprakelijkheid en het bewijsrisico naar kleinere aanbieders die minder middelen hebben om complexe beschermingsconcepten op geloofwaardige wijze te implementeren. Digitale EU-omnibus: regelgevende duidelijkheid of een vrijbrief voor datahongerige AI-bedrijven?

Bureaucratievermindering als voorwendsel voor een fundamentele verandering in het gegevensbeschermingsregime – Waarom de ‘digitale omnibus’ veel meer is dan een wet ter vereenvoudiging van de wetgeving

De geplande "digitale EU-omnibus" wordt door de Europese Commissie gepresenteerd als een pragmatisch opruimproject: minder bureaucratie, meer samenhang en een betere concurrentiepositie op de digitale interne markt. De politieke communicatie wordt gedomineerd door het verhaal van "vereenvoudiging"—een woord dat in de Europese politiek bijna altijd positieve associaties oproept. In werkelijkheid is dit echter niet slechts een redactionele herziening, maar een ingrijpende verandering in de fundamentele logica van de Europese gegevensbescherming en digitale regelgeving als geheel.

De focus ligt op de rol van kunstmatige intelligentie en datagedreven bedrijfsmodellen. Het omnibusvoorstel koppelt verschillende wetten – met name de AVG, de AI-wet, de Datawet en de ePrivacyrichtlijn – op een nieuwe manier aan elkaar, waardoor het evenwicht verschuift in het voordeel van een ruimhartig gebruik van data. Onder het mom van rechtszekerheid en het bevorderen van innovatie wordt een nieuw regime geschetst waarin grootschalige dataverwerking voor AI wordt bevoorrecht in plaats van beperkt. Precies hier begint de massale kritiek van privacyjuristen, consumentenorganisaties en delen van de academische wereld.

De analyse van het rapport van Spirit Legal voor de Duitse Federatie van Consumentenorganisaties (vzbv) werpt licht op een kernconflict in het Europese digitale beleid: kan Europa tegelijkertijd een wereldwijd AI-centrum zijn, een ware hoeder van fundamentele rechten én een beschermer van consumenten – of zal gegevensbescherming stilletjes worden opgeofferd aan geopolitieke en industriële beleidslogica? Het omnibusontwerp suggereert dat Brussel bereid is de huidige strikte interpretatie van de AVG, althans gedeeltelijk, te versoepelen ten gunste van een AI-vriendelijk uitzonderingsregime. De cruciale vraag is dan ook: is dit een noodzakelijke modernisering of het begin van een "onbegrensde speciale juridische zone" voor AI?

Artikel 88c en de logica van preferentiële behandeling: Hoe technologische neutraliteit een speciale technologiewetgeving wordt

De kern van het conflict wordt gevormd door het geplande nieuwe artikel 88c van de AVG. Dit artikel beoogt de ontwikkeling, training en exploitatie van AI-systemen expliciet te classificeren als een "legitiem belang" in de zin van artikel 6(1)(f) van de AVG. Op het eerste gezicht lijkt dit slechts een verduidelijking: AI-bedrijven zouden moeten kunnen vertrouwen op een gevestigde rechtsgrondslag zonder in elk afzonderlijk geval te hoeven struikelen over toestemming of bijzondere bepalingen. Er vindt echter een fundamentele paradigmaverschuiving plaats in de kern van de juridische structuur.

Tot nu toe is de AVG ontworpen om technologie-neutraal te zijn. Er wordt geen onderscheid gemaakt tussen "AI" en andere methoden voor gegevensverwerking, maar rechten en plichten worden gekoppeld aan het type gegevens, de context en het risico voor de betrokkene. Artikel 88c zou met dit principe breken: kunstmatige intelligentie zou een eigen, bevoorrechte toegang tot persoonsgegevens krijgen. Dit is precies waar de waarschuwing van Hense en Wagner voor een "grenzeloze, bijzondere rechtszone" om de hoek komt kijken.

Het probleem wordt verergerd door de extreem brede definitie van AI in de AI-wet. Volgens de wet wordt vrijwel alle software die bepaalde technieken gebruikt – van machine learning tot op regels gebaseerde systemen – om patronen te herkennen, voorspellingen te doen of besluitvorming te ondersteunen, beschouwd als een AI-systeem. In combinatie met artikel 88c zou dit ertoe kunnen leiden dat bijna elke geavanceerde gegevensverwerking als AI-relevant wordt bestempeld. Dit creëert een sterke prikkel voor bedrijven om hun infrastructuur voor regelgevingsdoeleinden als AI-systemen te "labelen" om toegang te krijgen tot het bevoorrechte juridische kader.

Dit transformeert een ogenschijnlijk smal, specifiek geval van AI in een toegangspoort tot een systematische versoepeling van de eisen op het gebied van gegevensbescherming. De technologische neutraliteit van de AVG – tot nu toe een belangrijke waarborg tegen speciale wetgeving voor specifieke technologieën – zou worden ondermijnd. Juridisch gezien zou een technologiecategorie waarvan de grenzen in de praktijk al moeilijk te definiëren zijn, een structureel voordeel behalen ten opzichte van andere vormen van gegevensverwerking. In een omgeving waar steeds meer processen algoritmisch worden geoptimaliseerd, is dit niets minder dan een regelgevend keerpunt voor de gehele toekomst van het datakapitalisme in Europa.

Hoe het principe "hoe meer data, hoe groter de kans dat het wordt toegestaan" een gevaarlijke stimulansstructuur creëert voor Big Tech

Het omnibusontwerp wordt met name controversieel waar het ingrijpt in de bestaande logica van dataminimalisatie en doelbinding. De AVG is gebaseerd op het idee dat er slechts zoveel persoonsgegevens mogen worden verzameld en verwerkt als absoluut noodzakelijk is voor een specifiek doel. Dit principe is expliciet ontworpen als tegenhanger van onbeperkte gegevensverzameling en profilering.

De omnibusbenadering keert deze logica, althans in de praktijk, om in de context van AI. De onderliggende gedachte is dat grote datasets een bijzonder zwaarwegend belang hebben bij de rechtvaardiging van de verwerking ervan wanneer ze worden gebruikt om AI-modellen te trainen. De recensenten interpreteren dit als een perverse prikkelstructuur: hoe uitgebreider, diverser en omvangrijker de verzamelde data, hoe gemakkelijker het is om het gebruik ervan voor AI te rechtvaardigen. Massaal scrapen, profileren en het samenvoegen van diverse bronnen zouden zo kunnen worden gelegitimeerd onder het mom van AI-optimalisatie.

Economisch gezien bevoordeelt deze structuur systematisch de spelers die al over gigantische datasets beschikken en in staat zijn om op grote schaal verdere data te verzamelen – met name Amerikaanse platformbedrijven. Hoe meer gebruikers, hoe meer interactiedata, hoe meer verbindingspunten, hoe sterker het vermeende "legitieme belang" om deze data in AI-pipelines te verwerken. Kleine en middelgrote ondernemingen (mkb's) die niet over vergelijkbare datavolumes en infrastructuur beschikken, blijven in het nadeel. De omnibusarchitectuur fungeert zo als een schaalvermenigvuldiger voor reeds dominante spelers.

Bovendien is er nog een cruciaal aspect: het argument dat grote datasets de nauwkeurigheid en eerlijkheid van AI-systemen vergroten, wordt soms kritiekloos als rechtvaardiging gebruikt. Vanuit economisch oogpunt is het waar dat de prestaties en robuustheid van modellen vaak toenemen met meer data. Deze efficiëntiewinst gaat echter ten koste van een grotere informatieasymmetrie, machtsconcentratie en het risico op het reproduceren van persoonlijke en sociale patronen. Het voorstel negeert grotendeels het feit dat dataminimalisatie en doelbinding niet toevallig in de AVG zijn opgenomen, maar juist als reactie op dergelijke machtsongelijkheden.

Waarom het verzwakken van de bescherming van bijzondere categorieën persoonsgegevens een systeemrisico vormt

Bijzondere categorieën persoonsgegevens – zoals gegevens over gezondheid, etnische afkomst, politieke opvattingen, religieuze overtuigingen of seksuele geaardheid – zijn onderworpen aan een strikt verwerkingsverbod onder de AVG, met slechts enkele beperkte uitzonderingen. Het omnibusvoorstel breidt de mogelijkheid uit om dergelijke gegevens te gebruiken in de context van AI-ontwikkeling en -werking door een nieuwe uitzondering te introduceren. Dit wordt gerechtvaardigd door de noodzaak van complete data om vooroordelen en discriminatie te voorkomen.

In de praktijk komt dit echter neer op een normalisering van het gebruik van zeer gevoelige gegevens zonder dat de controlemogelijkheden voor de betrokkenen navenant worden versterkt. De opvatting dat gevoelige kenmerken soms "onproblematisch" lijken zolang ze niet direct herleidbaar zijn tot individuele, identificeerbare personen of primair functioneren als statistische variabelen in een trainingsdataset, is bijzonder problematisch. Maar zelfs ogenschijnlijk anonieme of gepseudonimiseerde datasets kunnen conclusies mogelijk maken over groepen, sociale milieus of minderheden en discriminerende patronen versterken.

Vanuit economisch perspectief vergroot een dergelijke regelgeving de hoeveelheid grondstoffen voor AI-modellen door bijzonder waardevolle, en daardoor diepgaande, informatie toe te voegen. Gezondheidsgegevens, politieke voorkeuren, psychologische profielen – al deze gegevens hebben een enorme financiële relevantie in de reclame-, verzekerings-, financiële en arbeidsmarktsector. Wie op grote schaal toegang krijgt tot dergelijke gegevens, kan aanzienlijk gedetailleerdere en dus winstgevendere modellen ontwikkelen. De combinatie van de gevoelige aard van de gegevens en het economische potentieel ervan creëert een tweeledig risico: voor de individuele autonomie en voor de collectieve structuur van de democratie en de sociale cohesie.

Vooral in de context van AI is het risico op systemische vooroordelen groot. Modellen die getraind zijn op gevoelige data reproduceren niet alleen informatie, maar ook impliciete waardeoordelen en stereotypen. De voorgestelde "passende technische en organisatorische maatregelen" om negatieve effecten te beperken, blijven vaag in het ontwerp. Dit creëert een grijs gebied: enerzijds worden zeer gevoelige gegevens beschikbaar gesteld voor AI-training, terwijl anderzijds duidelijke, afdwingbare normen voor waarborgen en controles ontbreken. In een dergelijke architectuur profiteren vooral de partijen met technologische superioriteit en een hoge risicotolerantie.

Erosie via de achterdeur: Recitals in plaats van standaardteksten en de verzwakking van de handhaving

Een ander belangrijk kritiekpunt van de deskundigen betreft de methodologische verschuiving van belangrijke beschermingsmechanismen van de juridisch bindende tekst van de wet naar de niet-bindende toelichtende nota's. Wat op juridisch vlak een technisch detail lijkt, heeft enorme praktische gevolgen voor de handhaafbaarheid van de wet.

De overwegingen dienen voornamelijk als interpretatierichtlijnen; het zijn geen direct afdwingbare rechtsnormen. Als essentiële waarborgen – zoals opt-outprocedures, informatieverplichtingen of beperkingen op webscraping – voornamelijk daarin zijn vastgelegd in plaats van in duidelijk geformuleerde artikelen, beperkt dit de mogelijkheden van gegevensbeschermingsautoriteiten aanzienlijk. Overtredingen worden moeilijker te vervolgen, boetes en bevelen worden op minder duidelijke gronden gebaseerd en bedrijven kunnen aanvoeren dat dit slechts "interpretatiehulpmiddelen" zijn.

Voor AI-gerelateerde massale gegevensverwerking fungeert deze constructie als een uitnodiging om de reikwijdte van de regelgeving uit te breiden. Met name bij het scrapen van openbaar toegankelijke informatie – bijvoorbeeld van sociale netwerken, forums of nieuwssites – bestaat het aanzienlijke risico dat de betrokkenen niet worden geïnformeerd en geen realistische mogelijkheid hebben om hun rechten uit te oefenen. Als de belangrijkste belemmering tegen dergelijke praktijken slechts in de overwegingen wordt gesuggereerd en niet in de wettekst zelf is vastgelegd, wordt gegevensbescherming in de praktijk gereduceerd tot een mengsel van soft law en de goede wil van bedrijven.

Vanuit economisch oogpunt verschuift dit de kostenstructuur: bedrijven die agressief data verzamelen en AI-modellen trainen, profiteren van juridische onduidelijkheid omdat regelgevende instanties vaak afzien van actie of langdurige rechterlijke uitspraken moeten afwachten. Juridische risico's worden zo uitgesteld en verminderd; op korte termijn creëert dit concurrentievoordelen voor met name risicotolerante aanbieders. In het concurrentielandschap worden integriteit en naleving van de regels vaak bestraft, terwijl het verleggen van grenzen juist lonend lijkt – een klassiek voorbeeld van perverse prikkels in de regelgeving.

Waarom een ​​aparte, nauwkeurig gedefinieerde standaard voor AI-trainingsdata de tegenstrijdige doelstellingen beter in evenwicht zou kunnen brengen

Als alternatief voor de algemene legitimatie op basis van "legitiem belang" stellen de experts een gerichte, onafhankelijke juridische basis voor de training van AI-systemen voor. Vanuit economisch oogpunt zou dit een poging zijn om het conflict tussen het bevorderen van innovatie en het beschermen van de privacy op te lossen, niet door een algemene verzwakking van de gegevensbescherming, maar door middel van specifieke, strikte voorwaarden.

Een dergelijke bijzondere juridische basis kan verschillende beschermende barrières bevatten:

Ten eerste zou het een strikte verificatie-eis kunnen vastleggen die bepaalt dat bedrijven alleen toegang mogen krijgen tot persoonsgegevens als kan worden aangetoond dat een gelijkwaardig resultaat niet kan worden bereikt met geanonimiseerde, gepseudonimiseerde of synthetische gegevens. Dit zou investeringen in methoden voor gegevensanonimisering, het genereren van synthetische gegevens en privacy by design stimuleren. De innovatie zou verschuiven van ongecontroleerde gegevensverzameling naar technische creativiteit in het minimaliseren van gegevensgebruik.

Ten tweede zou een dergelijke standaard minimale technische vereisten kunnen opleggen om datalekken te voorkomen. AI-modellen mogen geen persoonlijk identificeerbare informatie uit hun trainingsdata reproduceren of reconstrueren in hun output. Dit vereist niet alleen eenvoudige filters, maar ook robuuste architectonische beslissingen, zoals differentiële privacy, mechanismen voor outputcontrole en strikte evaluatieprocessen. De economische logica is hier duidelijk: investeren in modelarchitecturen die persoonsgegevens beschermen, vermindert aansprakelijkheidsrisico's op de lange termijn en versterkt het vertrouwen.

Ten derde zou de standaard strikte doelbeperkingen kunnen opleggen voor AI-trainingsdata. Data die zijn verzameld of gebruikt voor een specifiek AI-trainingsdoel zouden niet zomaar in andere contexten of voor nieuwe modellen kunnen worden gebruikt. Dit zou de wijdverbreide praktijk beperken om verzamelde datasets als een permanente bron voor diverse ontwikkelingen te beschouwen. Bedrijven zouden dan duidelijk gesegmenteerde datapools moeten onderhouden en de gebruikspaden transparant moeten documenteren.

Een dergelijk gespecialiseerd juridisch kader is geen vrijbrief, maar eerder een gekwalificeerde machtiging. Het zou de spanning tussen AI-innovatie en de bescherming van fundamentele rechten kunnen structureren, in plaats van deze te verhullen met een algemene bepaling. Hoewel dit politiek gezien wellicht minder "slank" is, zou het vanuit het oogpunt van de rechtsstaat aanzienlijk beter zijn, omdat het conflict openlijk gecodificeerd zou worden en niet verborgen zou blijven achter lagen van interpretatie.

Hier leert u hoe uw bedrijf snel, veilig en zonder hoge toetredingsdrempels maatwerk AI-oplossingen kan implementeren.

Een Managed AI Platform is uw complete, zorgeloze pakket voor kunstmatige intelligentie. In plaats van complexe technologie, dure infrastructuur en langdurige ontwikkelprocessen, ontvangt u van een gespecialiseerde partner een kant-en-klare oplossing op maat – vaak binnen enkele dagen.

De belangrijkste voordelen in één oogopslag:

⚡ Snelle implementatie: van idee tot operationele toepassing in dagen, niet maanden. Wij leveren praktische oplossingen die direct waarde creëren.

🔒 Maximale gegevensbeveiliging: uw gevoelige gegevens blijven bij u. Wij garanderen een veilige en conforme verwerking zonder gegevens met derden te delen.

💸 Geen financieel risico: u betaalt alleen voor resultaten. Hoge initiële investeringen in hardware, software of personeel vervallen volledig.

🎯 Focus op uw kernactiviteiten: concentreer u op waar u goed in bent. Wij verzorgen de volledige technische implementatie, exploitatie en het onderhoud van uw AI-oplossing.

📈 Toekomstbestendig & Schaalbaar: Uw AI groeit met u mee. Wij zorgen voor continue optimalisatie en schaalbaarheid en passen de modellen flexibel aan nieuwe eisen aan.

Meer hierover hier:

• De Managed AI-oplossing - Industriële AI-services: de sleutel tot concurrentievermogen in de dienstensector, de industrie en de machinebouw

Kwetsbare groepen en de digitale biografie: Waarom kinderen en jongeren het risico lopen proeftuin te worden voor AI-kapitalisme

Een bijzonder gevoelig aspect betreft de bescherming van minderjarigen en andere kwetsbare groepen. Kinderen en jongeren genereren al enorme hoeveelheden digitale sporen – op sociale media, in gameomgevingen, op educatieve platforms en in gezondheidsapps. Deze data schetst een zeer gedetailleerde, vaak levenslange digitale biografie. In de context van AI-training en personalisatie rijst de vraag in hoeverre deze data in modellen mogen worden opgenomen zonder specifieke, geïnformeerde en herroepbare toestemming.

De experts pleiten voor expliciete toestemming van de ouders wanneer gegevens van minderjarigen worden gebruikt voor het trainen van AI. Bovendien stellen ze voor dat jongvolwassenen, zodra ze meerderjarig zijn, een onvoorwaardelijk recht moeten hebben om verder gebruik van hun gegevens in bestaande modellen te verbieden. Dit zou betekenen dat niet alleen toekomstige gegevensverwerking, maar ook het eerdere gebruik van gegevens in getrainde modellen – voor zover technisch mogelijk – moet worden gecorrigeerd.

Vanuit economisch oogpunt is dit onhandig, maar cruciaal. Data van minderjarigen is bijzonder aantrekkelijk voor AI-toepassingen, omdat het vroege patroonherkenning, langetermijnprofilering en gerichte reclame over jaren (of zelfs decennia) mogelijk maakt. In de consumenten-, onderwijs- en reclamemarkt zijn zulke lange tijdshorizonten enorm waardevol. Als deze data ongereguleerd als trainingsbasis wordt gebruikt, zullen bedrijven een data-voordeel behalen dat vrijwel onoverkomelijk is. De jongere generatie zou zo een systematische bron worden voor een AI-bedrijfsmodel op de lange termijn, zonder ooit een bewuste, weloverwogen beslissing te hebben genomen.

Tegelijkertijd bestaat het risico dat fouten, vooroordelen of ongelukkige periodes in het digitale leven permanent in de modellen aanwezig blijven – bijvoorbeeld als eerdere online activiteiten indirect van invloed zijn op carrières, leningen of verzekeringsvoorwaarden. Zelfs als de modellen officieel "anoniem" werken, kunnen correlaties op groepsniveau langetermijneffecten hebben op de onderwijs- en werkgelegenheidskansen van bepaalde sociale groepen. Degenen die opgroeien in een problematische sociale omgeving hebben statistisch gezien een grotere kans om in negatieve risicoprofielen terecht te komen. Het gebrek aan robuuste waarborgen voor minderjarigen houdt sociale ongelijkheid dus in stand in een algoritmische vorm.

De politieke retoriek van "digitale soevereiniteit voor de volgende generatie" blijft hol klinken wanneer juist de groep die blootgesteld zal worden aan het toekomstige digitale ecosysteem, momenteel grotendeels onbeschermd wordt blootgesteld aan AI-datastromen. Vanuit economisch oogpunt brengt het gemak op korte termijn voor AI-aanbieders – onbelemmerde toegang tot waardevolle data – maatschappelijke kosten op lange termijn met zich mee die veel verder reiken dan individuele datalekken. De vraag is of democratische samenlevingen bereid zijn om de levensverhalen van hun jonge burgers als primaire grondstof voor de AI-industrie te gebruiken.

Vertrouwen als productiefactor: waarom verzwakte gegevensbescherming een economisch risico vormt voor de digitale economie van Europa

In het publieke debat wordt gegevensbescherming vaak afgeschilderd als een belemmering voor innovatie. Empirische gegevens schetsen echter een ander beeld. Representatieve enquêtes van de Duitse Federatie van Consumentenorganisaties (vzbv) tonen aan dat vertrouwen voor een overweldigende meerderheid van de consumenten een essentiële voorwaarde is voor het gebruik van digitale diensten. Wanneer 87 procent van de respondenten aangeeft dat vertrouwen een fundamentele vereiste is voor hun digitale gebruik, wordt het duidelijk: zonder een geloofwaardig wettelijk kader en effectieve controlemechanismen kan er geen levensvatbare markt ontstaan ​​voor complexe, data-intensieve applicaties.

De AVG speelt momenteel een dubbele rol. Enerzijds beperkt de wet bepaalde bedrijfsmodellen op de korte termijn of dwingt ze bedrijven tot extra kosten. Anderzijds fungeert de wet als een institutioneel anker van vertrouwen: meer dan 60 procent van de consumenten geeft aan eerder bedrijven te vertrouwen die aantoonbaar voldoen aan de Europese wetgeving inzake gegevensbescherming. Dit vertrouwen is geen vaag 'gevoel', maar een reële economische factor. Het bepaalt of gebruikers bereid zijn gevoelige informatie te delen, nieuwe diensten uit te proberen of datagestuurde systemen te vertrouwen in alledaagse situaties – bijvoorbeeld in de gezondheidszorg of de financiële sector.

Als dit anker verzwakt raakt doordat de indruk ontstaat dat gegevensbescherming geleidelijk wordt uitgehold en fundamentele principes worden opgeofferd ten gunste van AI-belangen, zal dat gevolgen hebben. Op korte termijn kan het gebruik van gegevens voor sommige bedrijven gemakkelijker worden. Op middellange termijn groeit echter de scepsis ten opzichte van het gehele ecosysteem. Gebruikers reageren met vermijdingsgedrag, ontwijkende strategieën, bewuste gegevensreductie of door hun toevlucht te nemen tot bijzonder beperkende instrumenten. Vertrouwen dat eenmaal verloren is, is moeilijk terug te winnen – en de kosten daarvan zijn hoger dan de inspanning die nodig is om vanaf het begin een robuust en consistent juridisch kader te hanteren.

Dit heeft strategische implicaties voor de Europese digitale economie: concurrentievoordelen ten opzichte van Amerikaanse platforms kunnen niet primair worden behaald door een enorme hoeveelheid data en agressieve dataverzameling – anderen lopen op dit gebied al ver vooruit. De realistische weg naar differentiatie ligt in betrouwbaarheid, transparantie, verantwoording en de geloofwaardige integratie van data-intensieve diensten in een op waarden gebaseerd regelgevingskader. De omnibusbenadering, die feitelijk het tegenovergestelde aangeeft, ondermijnt daarmee juist de kracht die Europa had kunnen ontwikkelen in de mondiale concurrentie.

Asymmetrische effecten: Waarom de omnibuswet Big Tech versterkt en het Europese mkb verzwakt

Een belangrijk kritiekpunt is dat de geplande versoepeling van de regelgeving structureel vooral grote, data-intensieve platformbedrijven bevoordeelt – de bedrijven die vaak worden aangeduid als "Big Tech". De onderliggende economische logica is eenvoudig: bedrijven die al over enorme hoeveelheden data beschikken, een wereldwijde infrastructuur voor dataverzameling en -verwerking beheren en gespecialiseerde compliance-teams in dienst hebben, kunnen strategisch gebruikmaken van mazen in de wet en uitzonderingen zonder existentiële risico's te lopen. Voor kleine en middelgrote ondernemingen (mkb's) ligt de afweging heel anders.

Het erkennen van AI-training en -gebruik als een "legitiem belang" vereist complexe afwegingsprocessen: de belangen van het bedrijf moeten worden afgewogen tegen de rechten en vrijheden van de betrokkenen. Grote bedrijven beschikken over juridische afdelingen om dergelijke overwegingen te onderbouwen met uitgebreide documentatie en hebben de marktmacht om potentiële boetes als een berekend risico op de lange termijn te absorberen. Kleinere bedrijven daarentegen staan ​​voor de keuze om ofwel voorzichtig af te zien van risicovollere, maar potentieel concurrentieel relevante, data-toepassingen, ofwel zich in grijze gebieden te begeven zonder voldoende juridische expertise.

Bovendien is er het netwerkeffect: als het gebruik van grote hoeveelheden data voor AI-training wordt gefaciliteerd, zullen degenen die al over enorme hoeveelheden data beschikken daar vanzelfsprekend het meest van profiteren. Elk extra datapakket verbetert hun modellen, verhoogt de aantrekkelijkheid van hun diensten en versterkt op zijn beurt de instroom van meer gebruikers en data. Als gevolg hiervan verschuift het marktevenwicht verder in het voordeel van een kleiner aantal wereldwijde platforms. Europese aanbieders die proberen te concurreren met minder data-intensieve maar privacyvriendelijkere benaderingen, bevinden zich in een steeds defensievere positie.

De politiek gecommuniceerde doelstelling om Europese bedrijven te versterken en de digitale soevereiniteit uit te breiden, staat dus haaks op de feitelijke effecten van de regelgeving. Deregulering die vooral degenen aan de top ten goede komt, vergroot de machtsconcentratie in plaats van deze te beperken. Voor het Europese industrie- en vestigingsbeleid betekent dit dat wat wordt gepresenteerd als "verlichting" kan uitmonden in structurele afhankelijkheid van buitenlandse data- en AI-infrastructuren. Soevereiniteit wordt niet bereikt door soepele regels, maar door het vermogen om eigen betrouwbare en concurrerende alternatieven te creëren.

Zoals het Omnibus-debat aantoont, zit het Europese digitale beleid klem tussen industriële belangen en fundamentele rechten

Het vermoeden dat de Digital Omnibus grotendeels onder invloed van de Amerikaanse overheid en Amerikaanse technologiebedrijven tot stand is gekomen, wijst op de geopolitieke dimensie van het debat. In de wereldwijde AI-race zijn datastromen, toegang tot modellen en cloudinfrastructuren strategische middelen. Voor de VS, waarvan de digitale economie sterk profiteert van de exploitatie van Europese gebruikersgegevens, is een flexibeler Europees juridisch kader van groot belang.

Een omnibusovereenkomst die de Europese normen voor gegevensbescherming verzwakt, verlaagt indirect de drempels voor gegevensoverdracht, samenwerking op het gebied van training en de integratie van Europese data in wereldwijde AI-modellen. Zelfs als formele overdrachtsregels – bijvoorbeeld in het kader van trans-Atlantische gegevensovereenkomsten – van kracht blijven, vermindert een versoepeling van de intra-Europese waarborgen de politieke en regelgevende druk om dergelijke overdrachten daadwerkelijk restrictief te behandelen.

Tegelijkertijd geeft Europa een ambivalent signaal af aan andere regio's in de wereld. De AVG wordt vaak beschouwd als een wereldwijde maatstaf; talloze landen hebben hun wetgeving inzake gegevensbescherming erop gebaseerd. Als nu duidelijk wordt dat de EU zelf bereid is belangrijke principes te versoepelen ten gunste van de belangen van de AI-industrie, verzwakt dit haar normatieve leiderschap. Andere landen zouden tot de conclusie kunnen komen dat strikte kaders voor gegevensbescherming uiteindelijk worden opgeofferd aan economische realiteiten – met als gevolg dat de wereldwijde beschermingsnormen als geheel afbrokkelen.

Vanuit een machtspolitiek perspectief staat Europa dus voor een dilemma: als het vasthoudt aan een strikt kader van fundamentele rechten, loopt het het risico op kortetermijnconcurrentienadelen in de AI-race. Als het deze strikte aanpak geleidelijk loslaat, wint het wellicht iets meer flexibiliteit, maar verliest het zijn identiteit als beschermer van digitale zelfbeschikking. De Digitale Omnibus, zoals die momenteel is opgezet, probeert dit dilemma te overbruggen door middel van ambivalentie: uiterlijk bekrachtigt hij fundamentele waarden, maar in de praktijk creëert hij mazen en uitzonderingen die in feite wijdverspreid datagebruik mogelijk maken. Economisch gezien leidt dit echter niet tot duidelijkheid, maar eerder tot een hybride systeem waarin onzekerheid de norm wordt.

Twee mogelijke scenario's voor de digitale economie van Europa en de gevolgen daarvan op middellange en lange termijn

Om de economische impact van de digitale bus te beoordelen, is het nuttig om twee globale scenario's te schetsen: een implementatie van het ontwerp grotendeels in lijn met de huidige versie en een variant waarin belangrijke kritiekpunten worden aangepakt en de koers merkbaar wordt bijgesteld.

In het eerste scenario zou AI-training en -werking algemeen erkend worden als een legitiem belang, zouden gevoelige gegevens vaker in trainingsprocessen worden opgenomen onder vage waarborgen, en zouden essentiële waarborgen alleen in de toelichtingen worden vermeld. Op korte termijn zouden sommige Europese bedrijven – met name die met reeds omvangrijke datasets – hiervan kunnen profiteren, omdat de juridische risico's als beperkt zouden worden beschouwd. Investeerders zouden nieuwe groeimogelijkheden zien in bepaalde segmenten, met name op het gebied van generatieve modellen, gepersonaliseerde reclame, gezondheidszorg en FinTech-toepassingen.

Op de middellange termijn zouden de in het begin beschreven neveneffecten echter verergeren: concentratie-effecten ten gunste van wereldwijde platformbedrijven, afnemend gebruikersvertrouwen, toenemende maatschappelijke conflicten over het discretionaire gebruik van data en groeiende druk op beleidsmakers en toezichthouders om problematische ontwikkelingen met terugwerkende kracht te corrigeren. Juridische onzekerheid zou niet verdwijnen, maar slechts verschuiven: in plaats van individuele, duidelijke verboden zouden er talloze geschillen ontstaan ​​over grensgevallen, waarbij rechtbanken jarenlang precedenten zouden moeten scheppen. Dit zou een risico voor bedrijven creëren dat vatbaar is voor wisselende interpretaties – de veronderstelde verlichting zou illusoir blijken.

In het alternatieve scenario zou de omnibusverordening nog steeds gericht zijn op vereenvoudiging en harmonisatie, maar zou deze op belangrijke punten worden verfijnd. Artikel 88c zou worden teruggebracht tot een nauw omschreven, specifieke rechtsgrondslag voor AI-training, waarbij expliciet dataminimalisatie, doelbinding en de rechten van de betrokkene worden bevestigd. Gevoelige gegevens zouden alleen onder duidelijke, strenge voorwaarden mogen worden gebruikt en essentiële waarborgen zouden in de tekst van de verordening worden opgenomen in plaats van verborgen te blijven in overwegingen. Tegelijkertijd zou de wetgever gerichte instrumenten creëren om het mkb te ondersteunen bij het gebruik van gegevens in overeenstemming met de AVG – bijvoorbeeld door middel van gestandaardiseerde richtlijnen, certificeringen of technische referentiearchitecturen.

Op korte termijn zou dit scenario voor sommige bedrijfsmodellen minder gunstig zijn; bepaalde data-intensieve AI-projecten zouden opnieuw ontworpen of uitgerust moeten worden met andere data-architecturen. Op lange termijn zou zich echter een stabieler, op vertrouwen gebaseerd ecosysteem kunnen ontwikkelen, waarin innovatie niet gedijt in de schaduw van juridische grijze gebieden, maar juist binnen duidelijke, betrouwbare richtlijnen. Voor Europese aanbieders zou dit een kans bieden om zich te profileren als aanbieder van "betrouwbare AI" met verifieerbare garanties – een profiel dat steeds meer in trek is, zowel in de consumenten- als in de B2B-markt.

Waarom een ​​open debat over het kernconflict tussen innovatie en fundamentele rechten nu noodzakelijk is

Nu de Digitale Omnibus in de EU-Raad en het Europees Parlement wordt besproken, ligt de verantwoordelijkheid voor het aanbrengen van correcties niet langer uitsluitend bij de Commissie. Organisaties uit het maatschappelijk middenveld, consumentenbeschermingsgroepen en voorvechters van gegevensbescherming hebben duidelijk gemaakt dat zij het ontwerp zien als een systemische bedreiging voor het Europese model voor gegevensbescherming. Beleidsmakers staan ​​voor de keuze om deze bezwaren serieus te nemen of ze te negeren onder druk van lobbygroepen.

Economisch gezien is de verleiding groot om bedrijven op korte termijn een gevoel van verlichting te geven – vooral nu de EU in de wereldwijde AI-race bekritiseerd wordt vanwege haar te logge en te sterk op regelgeving gerichte aanpak. Het zou echter een strategische fout zijn om de kern van het Europese succesmodel in de digitale sector op te offeren vanwege deze kritiek: de combinatie van marktliberalisatie, bescherming van fundamentele rechten en normatief leiderschap. Een digitale interne markt die formeel geharmoniseerd is, maar in wezen gedereguleerd, zou op de lange termijn noch investeringen noch publieke acceptatie garanderen.

Wat nodig is, is een expliciet politiek debat over het toelaatbare kader voor datagebruik in AI. Dit houdt in dat erkend moet worden dat innovatie in data-intensieve sectoren niet onbeperkt kan zijn zonder fundamentele vrijheden aan te tasten. Het vereist ook het inzicht dat gegevensbescherming niet alleen een kostenfactor kan zijn, maar ook een concurrentievoordeel kan opleveren in combinatie met een degelijk industrie- en innovatiebeleid. Deze aanpak vraagt ​​meer dan cosmetische verduidelijkingen in het omnibusontwerp; het vereist een bewuste keuze voor een Europees AI-model dat afwijkt van de logica van ongebreideld datakapitalisme.

De digitale toekomst van Europa zal niet worden bepaald door de vraag óf AI "mogelijk wordt gemaakt", maar hóé

Waarom de digitale bus in zijn huidige vorm riskanter is dan de moed hebben om een ​​strenger en duidelijker dataframework voor AI te ontwikkelen

Het digitale omnibusverdrag van de EU is meer dan alleen een pakket technische vereenvoudigingen. Het is een lakmoesproef voor de vraag of Europa bereid is zijn eigen verplichtingen op het gebied van gegevensbescherming te verzwakken ten gunste van zogenaamd snellere vooruitgang op het gebied van AI. De geplande preferentiële behandeling van AI-gegevensverwerking via artikel 88c, de relatieve devaluatie van de beginselen van dataminimalisatie en doelbinding, de verzwakking van de bescherming van gevoelige gegevens en de verplaatsing van belangrijke waarborgen naar overwegingen zijn geen onbelangrijke details, maar eerder uitingen van een fundamentele beleidsbeslissing.

Economisch gezien zijn er sterke aanwijzingen dat een dergelijke koers vooral degenen versterkt die al over macht, data en infrastructuur beschikken, terwijl het Europese mkb, consumenten en democratische instellingen verzwakt. Vertrouwen wordt onderschat als productiefactor, regelgeving wordt verkeerd begrepen als een last en de reële concurrentievoordelen van een op waarden gebaseerd digitaal ecosysteem worden verspild. Kortetermijnconcessies voor AI-bedrijven worden dus gekocht ten koste van langetermijnrisico's voor de sociale stabiliteit, de concurrentieorde en de digitale soevereiniteit van Europa.

Een alternatieve, ambitieuzere strategie zou zich niet richten op het koste wat kost versnellen van AI, maar eerder op duidelijke, strenge en tegelijkertijd innovatievriendelijke regels voor datagebruik, trainingsprocessen en de rechten van individuen. Deze strategie zou speciale bescherming bieden aan minderjarigen en andere kwetsbare groepen, voorkomen dat grote technologiebedrijven via mazen in de wet worden bevoordeeld en publiek vertrouwen als een strategische hulpbron beschouwen. Bovenal zou ze erkennen dat in een gedigitaliseerde economie fundamentele rechten geen onderhandelbare parameters zijn, maar de infrastructuur waarop elke vorm van legitieme waardecreatie is gebouwd.

De digitale omnibus beweegt zich in zijn huidige vorm in de tegenovergestelde richting. Als het Parlement en de Raad deze ongewijzigd goedkeuren, zou dit niet alleen een juridisch, maar ook een economisch en politiek keerpunt betekenen: Europa zou een deel van zijn rol als wereldwijde koploper op het gebied van verantwoord, op fundamentele rechten gebaseerd gegevensbeheer opgeven – en dichter bij een model komen waarin de ontwikkeling van AI vooral dient om steeds verdergaande data-exploitatie te legitimeren. Het debat rond de omnibus is daarom geen technisch detail, maar een cruciaal strijdtoneel waarop de digitale orde die Europa in de 21e eeuw wil vertegenwoordigen, zal worden bepaald.

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

 

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

 

 

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Maatregel

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand