AI-incidenten voorkomen en oplossen: een gids

Sophie Jansen · 2026-04-20

AI biedt ons ontzettend veel mogelijkheden, maar er is altijd een kans dat de technologie hapert of wordt misbruikt. Uit nieuw onderzoek van ISACA blijkt dat de meeste organisaties niet kunnen uitleggen hoe snel ze een AI-noodgeval kunnen stoppen of wat de oorzaak was. Volgens het rapport wist 59% van de digitale vertrouwensprofessionals niet hoe snel hun organisatie een AI-systeem tijdens een beveiligingsincident kon onderbreken. Slechts 21% kon binnen een half uur ingrijpen. Dit wijst op een situatie waarin gemanipuleerde AI-systemen ongestoord kunnen blijven werken, met risico op onomkeerbare schade. ### Waarom governance cruciaal is Ali Sarrafi, CEO & Founder van Kovant, een autonoom enterprise-platform, zegt: "ISACA's bevindingen wijzen op een groot structureel probleem in de manier waarop organisaties AI inzetten. Systemen worden ingebed in kritieke workflows zonder de governance-laag die nodig is om hun acties te toezien en te controleren. Als een bedrijf een AI-systeem niet snel kan stoppen, het gedrag kan uitleggen of zelfs kan aanwijzen wie verantwoordelijk is, heeft dat bedrijf geen controle over dat systeem."  ### AI-storingen en risico's: wat zijn de gevolgen? Slechts 42% van de respondenten had vertrouwen in het vermogen van hun organisatie om ernstige AI-incidenten te analyseren en op te helderen. Dit kan leiden tot operationele storingen en beveiligingsrisico's. Bovendien lopen bedrijven zonder uitleg aan toezichthouders en leidinggevenden het risico op juridische straffen en publieke verontwaardiging. Een goede analyse is nodig om van fouten te leren. Zonder een duidelijk begrip neemt de kans op herhaalde incidenten alleen maar toe. Het is belangrijk om AI verantwoord te beheren met effectieve AI-governance, maar ISACA's bevindingen tonen aan dat dit vaak ontbreekt. ### Wie is verantwoordelijk bij een AI-incident? Verantwoordelijkheid is een ander vaag gebied: 20% van de respondenten weet niet wie er aansprakelijk is als een AI-systeem schade veroorzaakt. Slechts 38% wees de Raad van Bestuur of een bestuurder aan als eindverantwoordelijke. - 20% weet niet wie verantwoordelijk is - 38% wijst de Raad van Bestuur aan - 42% heeft vertrouwen in analyse van incidenten Sarrafi merkt op dat het vertragen van AI-adoptie niet de oplossing is; het herdenken van hoe het wordt beheerd, is de sleutel. "AI-systemen moeten in een gestructureerde beheerlaag worden geplaatst die ze behandelt als digitale werknemers, met duidelijke eigenaarschap, gedefinieerde escalatiepaden en de mogelijkheid om ze direct te pauzeren of te overschrijven wanneer risicodrempels worden overschreden. Op die manier worden agenten geen mysterieuze bots, maar systemen die je kunt inspecteren en vertrouwen." ### Hoe kunnen we AI veilig inzetten? Er is enige geruststelling: 40% van de respondenten zegt dat mensen bijna alle AI-acties goedkeuren voordat ze worden ingezet, en nog eens 26% evalueert de resultaten. Maar zonder een verbeterde governance-infrastructuur is menselijk toezicht waarschijnlijk niet genoeg om problemen te identificeren en op te lossen voordat ze escaleren. ISACA's bevindingen wijzen op een groot structureel probleem in hoe AI in verschillende sectoren wordt ingezet. Meer dan een derde van de organisaties vereist niet dat werknemers melden waar en wanneer AI wordt gebruikt in werkproducten, wat de kans op blinde vlekken vergroot. ### Conclusie: governance is geen bijzaak Ondanks strengere regelgeving die het hoger management meer aansprakelijk maakt, slagen organisaties er niet in om AI veilig en effectief te implementeren. Het lijkt erop dat veel bedrijven AI-risico als een technisch probleem beschouwen, niet als iets dat zorgvuldig beheer vereist in de hele organisatie. Verandering in hoe de integratie en acties van AI worden behandeld, is essentieel. Zonder goede governance en verantwoordelijkheid hebben bedrijven geen controle over hun AI-systemen. Zonder controle kunnen zelfs de kleinste fouten grote gevolgen hebben.