AI adoptie notariaat

Generatiekloof tussen notarissen en kandidaat-notarissen

De generatiekloof tussen notarissen en kandidaat-notarissen is het eerste patroon. Kandidaat-notarissen die in 2023 en 2024 zijn afgestudeerd, hebben AI in hun universitaire opleiding gebruikt en zetten het natuurlijk in bij conceptaktes en jurisprudentieonderzoek. Senior notarissen met twintig of dertig jaar ervaring beoordelen dezelfde aktes en zien soms verschillen in formuleringen die ze niet kunnen plaatsen. Het resultaat: het kantoor heeft een werkwijze die feitelijk uit twee verschillende werkwijzen bestaat, zonder dat ergens is vastgelegd waar AI het werk ondersteunt en waar niet.

Een verdampende prompt-bibliotheek

Een verdampende prompt-bibliotheek vormt het tweede patroon. De kandidaat-notaris die ChatGPT voor conceptbrieven gebruikt, heeft drie persoonlijke prompts in een Notion-document staan. De andere kandidaat-notaris heeft vijf prompts in WhatsApp opgeslagen. De notarieel medewerker werkt met copy-paste uit een eerder gesprek. Dat is geen kantoorbibliotheek, dat is een verzameling persoonlijke notities die verdampt zodra iemand vertrekt of nieuwe opdrachten krijgt. Het kantoor heeft geen overdraagbare kennis opgebouwd.

Schaduw-IT op cliëntdata

Schaduw-IT op cliëntdata is het derde patroon en het meest risicovolle. Een notarieel medewerker plakt een akte-fragment in de standaard ChatGPT-versie om de leesbaarheid te checken voor cliëntcommunicatie. Een kandidaat-notaris zet de eerste pagina van een conceptakte in Google's gratis AI om een tweede mening te krijgen. Beide gevallen schenden de notariële geheimhoudingsplicht omdat de tools data kunnen gebruiken voor modeltraining of buiten de EU opslaan. Zonder gedeelde richtlijn weet niemand precies waar de grens ligt.

Geen adoptie-meting in het kantoor

Geen adoptie-meting in het kantoor is het vierde patroon. Een notariskantoor dat ChatGPT-licenties heeft gekocht weet vaak niet precies wie er wekelijks inlogt, voor welke type taken, en met welk effect op de doorlooptijd. De aanname is dat adoptie wel zal volgen omdat de licentie er is. In de praktijk blijft het gebruik geconcentreerd bij twee of drie enthousiasteling-medewerkers, terwijl de licentiekosten voor het hele team doorlopen.

Het traject trekt vier dingen gelijk over alle medewerkers en specialisaties heen. Aan het einde van zes tot acht weken werkt het hele kantoor met dezelfde prompts, dezelfde richtlijn en dezelfde grenzen, ongeacht of een akte door een senior notaris of een kandidaat-notaris wordt voorbereid.

Eerst de prompt-bibliotheek. We inventariseren in week 1 welke prompts er nu in losse documenten en chathistorieën leven. We selecteren de werkbare en bouwen ze om naar een gedeelde bibliotheek van vijftien tot dertig prompts per akte-type en per taak. Voor een familierechtelijke praktijk zijn dat prompts voor testamenten, huwelijksvoorwaarden en samenlevingscontracten. Voor een registergoed-praktijk prompts voor leveringsaktes en hypotheekaktes. Eigendom van het kantoor, geen licentie, geen opzegtermijn.

Daarna de notariële AI-richtlijn. Vier tot zes pagina's, op basis van de KNB AI-weegschaal die op 20 november 2025 is gepubliceerd en in december 2025 is aangevuld. De richtlijn maakt expliciet welke data in welke tool mag, welke output door een tweede paar ogen moet, en hoe het kantoor AI-gebruik documenteert. Werkbaar in plaats van uitgebreid, want een richtlijn die niemand leest, draagt niet bij aan adoptie.

Vervolgens de keuze van het AI-platform. In de meeste kantoren werkt nu een mix van standaard ChatGPT (door medewerkers persoonlijk), een licentie die de directie heeft besteld en wellicht een gratis Gemini-account. We brengen terug naar één of twee gevalideerde platforms met de juiste licentievorm: ChatGPT Enterprise/Team, Claude van Anthropic, of Microsoft 365 Copilot. Met dataopslag in de EU, geen training op klantinput, en een verwerkersovereenkomst.

Ten slotte de interne champion. In het Groei- en Schaal-pakket trainen we één tot drie medewerkers tot intern aanspreekpunt voor AI-vragen. De champion ziet hoe collega's de prompts gebruiken, beantwoordt vragen over de richtlijn, en houdt de prompt-bibliotheek bij wanneer nieuwe akte-types zich aandienen. Zonder champion zakt elke adoptie binnen drie maanden in.

Het traject voor een notariskantoor bestaat uit vier fases over zes tot acht weken. Elk pakket loopt door dezelfde fases; alleen de diepte en de mate van begeleiding verschillen.

1. Intake en nulmeting (week 1). Eén tot anderhalf uur via Teams met de leidinggevende notaris en eventueel de IT-verantwoordelijke of een kandidaat-notaris. We brengen in kaart welke AI-tools nu worden gebruikt, welke prompts er in losse documenten leven, en welke akte-types of taken zich het best lenen als startpunt voor gedeelde werkwijze. Mocht na deze intake blijken dat de fit niet klopt, dan stopt het traject hier zonder vervolgkosten.
2. E-learnings en gedeelde prompt-bibliotheek (week 2-4). Het team doorloopt de relevante AI cursus in eigen tempo. Parallel bouw ik de gedeelde prompt-bibliotheek op basis van de bestaande prompts uit het kantoor en mijn eigen ervaring met notariële context. In deze fase wordt de schaduw-IT teruggebracht naar één of twee gevalideerde platforms.
3. Coaching en notariële AI-richtlijn (week 4-6). Een tot drie live coachingsessies via Teams waarin we door echte (geanonimiseerde) dossiers lopen. Notaris en kandidaat-notaris werken aan dezelfde voorbeelden, zodat de werkwijze daadwerkelijk gedeeld wordt. Ik lever de notariële AI-richtlijn op basis van de KNB AI-weegschaal en het governance-document voor verantwoording.
4. Afronding en adoptie-meting (week 6-8 plus 6 weken later). Afsluitende sessie waarin we de status van de adoptie meten en bespreken welke akte-types als volgende kandidaat in aanmerking komen. Zes weken later een laatste check-in om te toetsen of de werkwijze stand houdt. Geen open einde, geen abonnementsverplichting.

Meetbaarheid in een notariskantoor werkt anders dan in een marketingbureau. Niet doorlooptijd per blogpost, maar kantoorbrede uniformiteit en tuchtrechtelijke verantwoordbaarheid. We meten vier indicatoren in week 1 (nulmeting) en zes weken na afronding (eindmeting), met meetwaarden die passen bij de notariële praktijk.

Gebruiksgraad van de gedeelde prompt-bibliotheek

Gebruiksgraad van de gedeelde prompt-bibliotheek meet welk percentage van het team de bibliotheek wekelijks gebruikt voor de aangewezen akte-types. Adoptie is geslaagd als minimaal 70 procent van de medewerkers de bibliotheek wekelijks gebruikt voor de gekozen taken, ongeacht of dat een notaris, kandidaat-notaris of notarieel medewerker is. Vooral de aansluiting van senior notarissen op de werkwijze is een goede toets, omdat juist daar de generatiekloof gedicht moet worden.

Doorlooptijd op gekozen akte-types

Doorlooptijd op gekozen akte-types is de hardste indicator van of de werkwijze ook tijdwinst oplevert. Voor standaardgeval-akten (leveringsakte, hypotheekakte, eenvoudige testamenten) ligt twee tot vier uur tijdwinst per akte als gangbare uitkomst, mits de werkwijze ook werkelijk wordt toegepast. Voor complexere maatwerkakten meten we niet op tijdwinst maar op consistentie van de werkwijze.

Kennis van de notariële AI-richtlijn

Kennis van de notariële AI-richtlijn meet of medewerkers de kernregels kunnen benoemen zonder de richtlijn erbij te pakken. Welke data mag in een prompt, welke akte-output gaat door een tweede paar ogen, hoe wordt AI-gebruik gedocumenteerd voor een eventuele KNB-audit. Als zes weken na afronding meer dan 80 procent van het team deze regels kan benoemen, is de richtlijn werkelijk geland.

Activiteit van de interne champion

Activiteit van de interne champion is de meest voorspellende indicator voor het na zes maanden. Een champion die wekelijks vragen krijgt over prompts, nieuwe medewerkers introduceert in de werkwijze, en de bibliotheek bijwerkt wanneer nieuwe akte-types zich aandienen, houdt de werkwijze warm. Een champion die in stilte verdwijnt, signaleert dat de werkwijze gaat verdampen.

Notariskantoren staan vaker onder toezicht dan de meeste andere dienstverleners: de KNB, het BFT en het tuchtrecht hebben elk hun eigen rol. Voor AI-gebruik betekent dat alle drie willen weten hoe het kantoor zijn werkwijze documenteert. Een notariskantoor zonder werkwijze-documentatie ligt zwakker bij een audit dan een kantoor dat AI nooit heeft ingezet, omdat de gebruiks-sporen wel aanwezig zijn maar zonder verantwoording.

Het traject levert drie documenten op die samen het AI-beleid van het kantoor vormen: de notariële AI-richtlijn (interne werkbasis), het governance-document (voor verantwoording aan KNB, BFT en cliënten) en de certificaten per medewerker (voor EU AI Act artikel 4 over AI-geletterdheid). Samen vormen ze de set die een toezichthouder of tuchtcollege wil zien als de vraag opkomt hoe het kantoor zijn AI-gebruik beheert.

De KNB-aanvulling op de AI-weegschaal van 18 december 2025 schrijft expliciet voor dat een notariskantoor vragen moet stellen aan zijn softwareleverancier over dataopslag, modeltraining en subverwerkers. Tijdens het traject leg ik deze vragen vast per platform dat in jullie kantoor wordt gebruikt, met de antwoorden die de leverancier daarover heeft afgegeven. Dat is uitlegbaar materiaal voor een KNB-audit of intern overleg.

Het verschil tussen AI adoptie en AI implementatie voor notariskantoren zit in waar het kantoor nu staat. Een kantoor dat nog niets met AI doet, hoort op de implementatie-pagina: daar bouwen we de werkwijze vanaf nul op. Een kantoor waar al een of twee mensen AI gebruiken zonder gedeelde basis hoort hier op de adoptie-pagina: we trekken het bestaande gebruik gelijk in plaats van het te ontwerpen.

De pakketten zijn identiek, de uitvoeringsfases zijn identiek, en de deliverables zijn identiek (prompt-bibliotheek, notariële AI-richtlijn, governance-document, certificering, interne champion). Wat verschilt is de inhoud van fase 1: de nulmeting bij adoptie inventariseert eerst welk AI-gebruik er al bestaat in het kantoor en welke schaduw-IT zich heeft gevormd, terwijl de intake bij implementatie meteen door kan naar het ontwerpen van een werkwijze vanaf nul.

In de praktijk komt adoptie vaker voor in notariskantoren dan implementatie, omdat de meeste kantoren in 2025 al een vorm van AI-gebruik hadden, vaak ongepland en zonder bewust beleid. Twijfel je welke richting bij jouw kantoor past? Vraag een vrijblijvende kennismaking aan; in 30 minuten is meestal duidelijk welke aanpak het beste aansluit.

De partner achter LearnLLM is Dennis van de Velde, SEO-specialist bij Space'M Online en dagelijks professioneel gebruiker van AI in productie-omgevingen. Op eigen VPS-infrastructuur draaien Python-tools die op de API werken voor SEO-taken: contentpipelines, Google Search Console-analyses, technische audits via Screaming Frog. Het primaire AI-model in mijn dagelijkse werk is Claude van Anthropic, vooral omdat het model onzekerheid expliciet benoemt waar andere modellen doorbluffen. Die eigenschap is in juridische context essentieel: een verzonnen ECLI of artikelnummer dat zonder controle in een akte belandt, kan tuchtrechtelijke gevolgen hebben.

Daarvoor werkte ik bij Rabobank, ABN Amro en Van Lanschot. Omgevingen waar nauwkeurigheid en integriteit geen aanbevelingen zijn maar harde vereisten. Het four-eyes-principe waar banken op draaien, vertaal ik in elke notariële adoptie-aanpak naar AI-controlepunten die passen bij jullie kantoorschaal. Eén interne champion in plaats van een compliance-afdeling, een eenvoudig governance-document in plaats van een uitgebreid compliance-handboek.

LearnLLM is een specialistisch traject naast mijn werk bij Space'M Online, geen consultancybureau met een leger juniors. Drie tot vier trajecten per kwartaal, persoonlijk uitgevoerd. Geen account manager die je doorzet naar een trainee. Bij interesse is het verstandig om snel in te plannen vanwege beperkte capaciteit.