AI is in 2026 niet langer een technologie die alleen bij innovatieve projecten wordt ingezet. Van klantenservice en marketing tot HR, softwareontwikkeling en data-analyse: steeds meer afdelingen maken dagelijks gebruik van toepassingen waarin kunstmatige intelligentie is verwerkt. Voor organisaties betekent dit dat er naast kansen ook nieuwe risico’s ontstaan. Denk aan vertrouwelijke gegevens die in een AI-systeem terechtkomen, onjuiste output, onbekende leveranciersrisico’s en medewerkers die zonder duidelijke afspraken nieuwe tools gebruiken.

Tegelijkertijd hebben veel organisaties al processen ingericht voor informatiebeveiliging. De uitdaging is daarom niet om voor AI een compleet nieuwe beheerswereld op te zetten, maar om AI-risico’s zoveel mogelijk te verbinden met bestaande processen. Met de volgende zeven stappen ontstaat een praktische aanpak.

1. Inventariseer welke ai binnen de organisatie wordt gebruikt

Wie grip wil krijgen op AI, moet eerst weten waar de technologie wordt ingezet. Dat klinkt vanzelfsprekend, maar in de praktijk is het overzicht vaak onvolledig.

Naast officieel aangeschafte software kunnen medewerkers zelf online AI-diensten gebruiken. Bovendien voegen leveranciers steeds vaker AI-functies toe aan bestaande softwarepakketten. Daardoor kan AI aanwezig zijn zonder dat hiervoor bewust een nieuw systeem is geïmplementeerd.

Maak daarom een register met toepassingen, leveranciers, gebruikersgroepen, doeleinden en gegevenssoorten. Dit vormt de basis voor verdere beoordelingen en controles.

2. Breng informatiebeveiligingsrisico’s in kaart

Vervolgens is het belangrijk om per toepassing te onderzoeken welke risico’s aanwezig zijn. Kijk bijvoorbeeld naar vertrouwelijkheid, beschikbaarheid en betrouwbaarheid van informatie.

Wat gebeurt er wanneer gevoelige klantinformatie in een extern AI-platform wordt ingevoerd? Kan een leverancier de ingevoerde gegevens bewaren? Hoe afhankelijk wordt een belangrijk bedrijfsproces van het systeem? En wat zijn de gevolgen wanneer gegenereerde informatie onjuist blijkt?

Niet iedere toepassing hoeft daarbij even uitgebreid te worden onderzocht. Een tool voor algemene brainstormsessies brengt doorgaans andere risico’s met zich mee dan AI die wordt gebruikt binnen financiële, juridische of personeelsprocessen.

3. Geef iedere toepassing een duidelijke eigenaar

Technologie zonder eigenaar is moeilijk te beheersen. Leg daarom vast wie binnen de organisatie verantwoordelijk is voor iedere belangrijke AI-toepassing.

Dit betekent niet dat één persoon alle controles zelfstandig moet uitvoeren. Verschillende specialisten kunnen betrokken zijn. IT kan kijken naar technische beveiliging, privacyprofessionals beoordelen gegevensverwerking en proceseigenaren controleren of de toepassing op de afgesproken manier wordt gebruikt.

Het belangrijkste is dat duidelijk is wie uiteindelijk verantwoordelijk is voor het opvolgen van acties en risico’s.

4. Centraliseer ai-governance

Wanneer slechts enkele toepassingen worden gebruikt, kan een spreadsheet nog voldoende overzicht bieden. Bij tientallen systemen, risico’s, leveranciers en controles wordt dat al snel ingewikkeld.

Een ai governance tool kan helpen om toepassingen, risico’s, verantwoordelijken, beoordelingen en beheersmaatregelen centraal vast te leggen. Hierdoor wordt sneller zichtbaar welke systemen zijn beoordeeld, welke acties nog openstaan en wanneer een nieuwe controle nodig is.

Een centrale aanpak voorkomt bovendien dat belangrijke informatie verspreid raakt over verschillende documenten, mailboxen en afdelingen.

5. Verbind ai met bestaande beveiligingsprocessen

Organisaties hoeven voor AI niet iedere bestaande werkwijze opnieuw uit te vinden. Veel risico’s sluiten direct aan op processen die al binnen informatiebeveiliging bestaan.

Denk bijvoorbeeld aan leveranciersmanagement, toegangsbeheer, incidentmanagement, risicobeoordelingen en periodieke controles. Wanneer een AI-leverancier bedrijfsgegevens verwerkt, kan deze bijvoorbeeld worden meegenomen in dezelfde leveranciersbeoordelingen die voor andere belangrijke softwareleveranciers gelden.

Een goed ingericht isms biedt een structuur waarin informatiebeveiligingsrisico’s, maatregelen, verantwoordelijkheden en verbeteracties samenkomen. Door AI-risico’s daarop aan te sluiten, ontstaat meer samenhang en hoeft een organisatie niet twee volledig gescheiden beheersprocessen te onderhouden.

6. Maak afspraken begrijpelijk voor medewerkers

Technische controles alleen zijn niet voldoende. Medewerkers bepalen uiteindelijk hoe veel AI-toepassingen in de dagelijkse praktijk worden gebruikt.

Maak daarom duidelijk welke toepassingen zijn toegestaan en welke informatie medewerkers daarin mogen verwerken. Een korte praktische instructie werkt daarbij vaak beter dan een uitgebreid beleidsdocument dat nauwelijks wordt gelezen.

Gebruik concrete voorbeelden. Leg bijvoorbeeld uit of klantgegevens, persoonsgegevens, financiële informatie of interne documenten in een bepaalde toepassing mogen worden ingevoerd. Zorg ook dat medewerkers weten waar ze terechtkunnen wanneer ze een nieuwe AI-tool willen gebruiken.

Zo wordt verantwoord gebruik onderdeel van het dagelijkse werk.

7. Blijf controleren en verbeteren

Een beoordeling die vandaag correct is, hoeft over een jaar niet meer voldoende te zijn. AI-diensten veranderen snel. Leveranciers introduceren nieuwe functies, voorwaarden worden aangepast en toepassingen kunnen binnen de organisatie voor nieuwe doeleinden worden ingezet.

Plan daarom periodieke beoordelingen. Kijk daarbij niet alleen naar technische wijzigingen, maar ook naar gebruikers, gegevensstromen, leveranciers en eerder vastgestelde risico’s.

Incidenten of opvallende uitkomsten kunnen eveneens aanleiding zijn om een toepassing opnieuw te beoordelen. Wanneer blijkt dat een bestaande maatregel onvoldoende werkt, moet deze worden aangepast.

De sterkste aanpak ontstaat uiteindelijk wanneer AI-governance geen los project wordt, maar onderdeel is van de bestaande informatiebeveiliging. Door toepassingen centraal te registreren, risico’s te beoordelen, verantwoordelijkheden vast te leggen en controles structureel uit te voeren, ontstaat een beheersmodel dat kan meegroeien met nieuwe technologie. Voor organisaties die in 2026 steeds meer AI inzetten, biedt die geïntegreerde werkwijze zowel overzicht als een praktische basis voor aantoonbare beheersing.