<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Explainable AI on Formize.com Blog</title><link>https://blog.formize.com/nl/tags/explainable-ai/</link><description>Recent content in Explainable AI on Formize.com Blog</description><generator>Hugo</generator><language>nl</language><atom:link href="https://blog.formize.com/nl/tags/explainable-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Bruggen bouwen tussen uitlegbare AI en synthetische data governance met Formize</title><link>https://blog.formize.com/nl/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/nl/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="bruggen-bouwen-tussen-uitlegbare-ai-en-synthetische-data-governance-met-formize">Bruggen bouwen tussen uitlegbare AI en synthetische data governance met Formize&lt;/h1>
&lt;p>Kunstmatige intelligentie verschuift van experimentele labs naar mission‑critical productieomgevingen. Twee trends domineren deze verschuiving:&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;strong>Synthetische data&lt;/strong> – gegenereerd om privacy te beschermen, modeltraining te versnellen en schaarse datasets te verrijken.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Uitlegbare AI (XAI)&lt;/strong> – vereist door regelgevers, auditors en eindgebruikers die willen begrijpen &lt;em>waarom&lt;/em> een model een bepaalde voorspelling maakt.&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;p>Hoewel beide onderwerpen volwassen toolsets hebben, worden ze vaak als silo’s behandeld. Synthetische‑datapijplijnen genereren data, en XAI‑tools leggen modelgedrag uit, maar er is zelden één enkele waarheid die beide verbindt. Deze kloof creëert compliance‑risico’s, belemmert audit‑baarheid en ondermijnt het vertrouwen van belanghebbenden.&lt;/p></description></item></channel></rss>