Speechmatics
Spraakherkenning
- 100% hernieuwbare energie (Kao Data UK)
- 0 kg afval naar stortplaats
- Carbon-neutral 2030 doelstelling
- HVO biodiesel backup (–90% CO₂)
Duurzaamheidsrapport 2026
Naar schatting stoot één volledig Wellcom-verslag van 30 minuten minder CO₂ uit dan het versturen van een e-mail, onderbouwd met openbare bronnen. Ontdek hoe we duurzaamheid en zorginnovatie samenbrengen.
Aansluiting bij CSRD / ESRS E1, Klimaatverandering · Versie mei 2026
Kernboodschap
Eén volledig Wellcom-verslag (30 min) stoot naar schatting minder CO₂ uit dan het versturen van een e-mail.
Methodologie & bronnen
De genoemde cijfers zijn schattingen (best-effort) op basis van openbare gegevens van onze leveranciers en onafhankelijke studies. De werkelijke impact varieert per sessie, model en energiemix.
Bronnen: Epoch AI, OpenAI (Altman, 2025), Carbon Trust / University of Bristol (2021), Google Cloud (2025), Speechmatics / Kao Data.
Hoe werkt het portaal?
Van gesproken woord naar gestructureerd zorgverslag, elk onderdeel met een minimale voetafdruk.
Speechmatics
Zorgmedewerker spreekt het rapport in. Speechmatics zet spraak om naar tekst, compact, snel en cloud-gebaseerd.
Energie: ~0,75 Wh Uitstoot: ~0,056 g CO₂e
OpenAI GPT-4o
Het transcript wordt verwerkt tot een gestructureerd zorgverslag. API-aanroep via Microsoft Azure.
Energie: ~0,65 Wh Uitstoot: ~0,049 g CO₂e
DeepL
Optioneel: het verslag wordt vertaald naar de gewenste taal. Compact vertaalmodel, 98% hernieuwbare energie.
Energie: ~0,08 Wh Uitstoot: ~0,006 g CO₂e
Totaal per verslag (30 min): ~1,48 Wh | ~0,07 g CO₂e
Perspectief
Vergelijking met dagelijkse digitale activiteiten.
Een e-mail met bijlage stoot naar schatting honderden malen meer CO₂ uit dan een volledig Wellcom-verslag.
Op organisatieniveau
Berekening voor een zorgorganisatie met 100 medewerkers.
100 medewerkers × 3 verslagen per dag × 220 werkdagen × 0,07 gram CO₂ per verslag = ongeveer 14 kilogram CO₂e per jaar.
14 kg CO₂e
per jaar, totaal portaalgebruik
350 kg CO₂e
1 vlucht Amsterdam–Barcelona
8.100 kg CO₂e
1 Nederlander, per jaar
Het jaarlijkse AI-gebruik van 100 medewerkers is kleiner dan één vliegticket.
Duurzaamheid van onze leveranciers
Spraakherkenning
Rapportgeneratie
Vertaling
Bronnen: Speechmatics / Kao Data (2022) · Microsoft Environmental Sustainability Report 2025 · DeepL
Het cruciale onderscheid
Nieuws over AI-uitstoot betreft vrijwel altijd het trainen van modellen, niet het dagelijks gebruik.
Eenmalig, gigantisch
Dagelijks, minimaal
* Google publiceerde in 2025 dat het energieverbruik per Gemini-prompt in één jaar 33× lager werd door hardware- en software-optimalisatie.
CSRD-positie
Aansluiting bij ESRS E1, E5 en S1.
| ESRS | Onderwerp | Scope | Kwantificering | Classificatie |
|---|---|---|---|---|
| ESRS E1 | Klimaatverandering | Scope 3, Cat. 1 | < 0,015 ton/jaar | Niet-materieel |
| ESRS E5 | Grondstoffengebruik | Water (leveranciers) | Kwalitatief (leveranciersdata) | Laag-materieel |
| ESRS S1 | Eigen medewerkers | Minder admin-last | Positieve sociale impact | Positief materieel |
| Double mat. | Impact + Financieel | Beide perspectieven | Niet-materieel op beide assen | Geen discl. vereist |
Aanbeveling: rapporteer AI-gebruik als niet-materieel Scope 3. Verwijs naar leveranciersrapporten voor onderbouwing. Benadruk de positieve ESRS S1-impact: minder administratieve last voor zorgmedewerkers.
Veelgestelde vragen
Eén volledig verslag van 30 minuten kost ongeveer 1,48 Wh energie en stoot circa 0,07 gram CO₂e uit. Dat is minder dan het versturen van één e-mail zonder bijlage (circa 4 gram).
Een Google-zoekopdracht staat voor circa 0,2 gram CO₂, één minuut Netflix kijken voor circa 0,9 gram en een e-mail met bijlage voor circa 50 gram. Een e-mail met bijlage stoot daarmee naar schatting zo’n 700× meer CO₂ uit dan een volledig Wellcom-verslag.
Ja. Alle drie de leveranciers in de keten, Speechmatics (spraakherkenning), OpenAI via Microsoft Azure (rapportgeneratie) en DeepL (vertaling), draaien op minimaal 98% hernieuwbare energie, volgens hun eigen duurzaamheidsrapporten.
Berichten over AI-uitstoot gaan vrijwel altijd over het trainen van modellen: een eenmalige investering per modelgeneratie (GPT-3: 1.287 MWh, circa 552 ton CO₂). Het dagelijkse gebruik, inferentie, is minimaal: een Wellcom-sessie van 30 minuten kost ~1,48 Wh, minder dan 2 minuten Netflix kijken.
De uitstoot valt onder Scope 3 en blijft met minder dan 0,015 ton per jaar ruim onder elke materialiteitsdrempel. Onze aanbeveling: rapporteer het AI-gebruik als niet-materieel Scope 3, verwijs naar de leveranciersrapporten voor onderbouwing en benadruk de positieve ESRS S1-impact, minder administratieve last voor zorgmedewerkers.
Conclusie
De belangrijkste bevindingen op een rij.