The Say-Do Gap Architecture Applied to Agentic AI: A Reproducible NLP Pipeline for Detecting Governance Rhetoric–Reality Divergence in Corporate ESG Communication

In de moderne bedrijfswereld publiceren bedrijven regelmatig rapporten waarin hun plannen worden uiteengezet om nieuwe technologieën verantwoord te beheren. Ze spreken over ethiek, veiligheid en toezicht, en beloven dat hun gebruik van geavanceerde instrumenten onder controle is. Echter, een hardnekkige uitdaging in de zakenwereld en het bestuur is de afstand tussen wat een organisatie zegt te gaan doen en wat zij daadwerkelijk doet. Deze kloof is niet uniek voor technologie; het doet zich voor telkens wanneer een instelling een publieke claim maakt over haar interne praktijken. Onderzoekers bestuderen dit fenomeen al lang en merken op dat woorden vaak gemakkelijker te produceren zijn dan de structurele veranderingen die nodig zijn om ze te onderbouwen. Wanneer een bedrijf beweert een complex systeem te besturen maar het gebrek aan zichtbare commissies, beleid of certificeringen heeft om dit te bewijzen, is het resultaat een discrepantie tussen retoriek en realiteit. Deze discrepantie is van belang omdat het beleggers, toezichthouders en het publiek kan misleiden over de werkelijke staat van maatschappelijk verantwoord ondernemen.

Een nieuwe studie door Alfredo Merlet, een onderzoeker bij Instituto Profesional IACC, pakt dit probleem specifiek aan met betrekking tot "agentic artificial intelligence" (agentische kunstmatige intelligentie). Deze term verwijst naar een type AI dat autonoom kan handelen, beslissingen kan nemen en stappen kan zetten zonder constante menselijke aansturing. Naarmate deze systemen gebruikelijker worden, beginnen bedrijven te discussiëren over hoe zij deze zullen besturen. Merlets werk vraagt niet simpelweg of bedrijven over deze technologie praten; het vraagt of hun woorden overeenkomen met hun daden. Om dit te beantwoorden, bouwde de onderzoeker een nieuw, herhaalbaar systeem dat ontworpen is om de kloof tussen bedrijfsbeloften en het harde bewijs van bestuur te meten. De studie richt zich op de IBEX 35, een lijst van de vijfendertig grootste bedrijven in Spanje, waarbij zij als testcase dienen om te zien of de methode werkt.

De kern van dit onderzoek is een pipeline, of een stapsgewijs proces, dat scheidt wat een bedrijf zegt van wat het daadwerkelijk heeft gedaan. Het "Zeg"-gedeelte van de vergelijking komt voort uit de duizenden nieuwsartikelen en bedrijfscommunicaties die deze firma's hebben gepubliceerd tussen 2023 en 2025. De onderzoeker gebruikte een gespecialiseerd computerprogramma om deze teksten te scannen op vermeldingen van agentic AI-governance. Het programma was getraind om specifieke taal te herkennen die gerelateerd is aan toezicht en controle, waarbij het onderscheid maakte tussen een bedrijf dat simpelweg praat over het gebruik van AI en een bedrijf dat discussieert over hoe het de risico's van die AI beheert. Het "Doe"-gedeelte is anders. In plaats van te vertrouwen op wat de bedrijven zeggen, kijkt dit deel naar fysiek bewijs. De onderzoeker zocht naar drie specifieke soorten bewijs: het bestaan van een commissie op directieniveau die gewijd is aan technologische risico's, een formeel gepubliceerd beleidsdocument over AI-governance, en bewijs dat het bedrijf voldoet aan externe certificeringsnormen. Dit zijn tastbare zaken die geverifieerd kunnen worden, in tegen tegenover een toespraak of een persbericht.

Toen de onderzoeker dit systeem toepaste op de vierendertig bedrijven in de steekproef, waren de resultaten opmerkelijk, hoewel misschien niet op de manier die men zou verwachten. De studie vond dat het systeem bijna geen bewijs detecteerde van agentic AI-governance-discours in de bedrijfscommunicatie, en dienovereenkomstig ook geen bewijs vond van de specifieke bestuurlijke structuren die nodig zijn om dit te beheren. In de periode van 2023 tot 2025 vond de computeranalyse van nieuws en rapporten een structureel lage of nul prevalentie van agentic AI-vermeldingen, en de zoektocht naar de drie soorten hard bewijs kwam voor de overgrote meerderheid van de firma's niet met resultaten. Om er zeker van te zijn dat dit geen fout was in de lezing van de computer, controleerde de onderzoeker handmatig een steekproef van de artikelen die de computer als niet-relevant had gemarkeerd. Deze menselijke controle bevestigde dat de computer correct was: de bedrijven produceerden nog geen aanzienlijk discours over agentic AI-governance, noch toonden zij de concrete stappen van bestuur die zouden bewijzen dat zij dit beheerden.

Deze uitkomst is significant omdat het aantoont dat de methode werkt. De studie was primair ontworpen om te testen of een raamwerk dat oorspronkelijk gebouwd was voor algemene milieu- en sociale kwesties, kon worden aangepast aan de specifieke, technische wereld van autonome AI. Het feit dat het systeem erin slaagde een nulresultaat te identificeren — wat wijst op een gebrek aan zowel discours als actie — bewijst dat de architectuur solide is en in staat is om onderscheid te maken tussen genuanceerde bevindingen en classifierfouten. De onderzoeker had niet de intentie om deze specifieke Spaanse bedrijven van falen te beschuldigen; het doel was eerder om aan te tonen dat er een instrument bestaat dat het verschil tussen taal en substantie kan meten, zelfs wanneer dat verschil een gebrek aan beide is. De studie sluit expliciet de mogelijkheid uit dat dit een definitieve audit is van de gehele sector of een definitief oordeel over de integriteit van elk bedrijf. In plaats daarvan presenteert het een reproduceerbare tool die door anderen gebruikt kan worden om andere markten of andere technologieën te controleren.

De waarde van dit werk ligt in de transparantie en de openheid ervan. De onderzoeker heeft het volledige systeem openbaar gemaakt, inclusief de lijst met woorden waar de computer naar zoekt en de code die wordt gebruikt om het bewijs te vinden. Dit stelt andere wetenschappers, toezichthouders of beleggers in staat om dezelfde methode te gebruiken om bedrijven in andere landen te controleren of om naar andere opkomende technologieën te kijken. De studie suggereert dat deze benadering kan worden aangepast voor markten in Latijns-Amerika en daarbuiten, mits de specifieke documenten en regelgeving van die regio's worden meegewogen. Het biedt een manier om verder te gaan dan enkel te lezen wat bedrijven beweren en toe te bewegen naar het verifiëren van wat zij daadwerkelijk hebben opgebouwd.

Uiteindelijk biedt het artikel een duidelijke, herhaalbare manier om te zien of het bestuur van een bedrijf overeenkomt met zijn woorden. Het laat zien dat voor agentic AI in deze specifieke steekproef en tijdsperiode het huidige landschap wordt gekenmerkt door een structureel lage prevalentie van zowel retoriek als het structurele bewijs van controle. Dit betekent niet dat de bedrijven liegen, maar het betekent wel dat het zichtbare bewijs van hun beheer en het discours daaromheen momenteel ontbreken. De studie concludeert dat deze methode om de kloof te meten een krachtig instrument is voor het begrijpen van bedrijfsgedrag, een instrument dat kan worden toegepast op elke situatie waarin een organisatie een claim legt over hoe zij een complex systeem beheert. Door de belofte te scheiden van het bewijs, biedt het onderzoek een nieuwe lens om naar het snel evoluerende landschap van kunstmatige intelligentie en maatschappelijk verantwoord ondernemen te kijken.