Waarom 60% van bedrijven geen idee heeft wat AI met hun data doet

Sophie Jansen · 2026-09-21

## Waarom AI je organisatie sneller inhaalt dan je beveiliging Stel je voor: je medewerkers gebruiken dagelijks AI-tools om sneller te werken. Handig, toch? Maar wat als je niet weet welke tools ze gebruiken, welke data ze erin stoppen en waar die data vervolgens naartoe gaat? Dat is precies het probleem waar steeds meer organisaties tegenaan lopen. De adoptie van AI gaat razendsnel, maar het beheer en de beveiliging blijven hopeloos achter. Je kunt nu eenmaal niet beschermen wat je niet kunt zien. Uit het Cybersecurity Readiness Index van 2025 blijkt dat 60% van de organisaties geen flauw idee heeft welke verzoeken medewerkers naar generatieve AI-tools sturen. Zestig procent. Dat is geen klein gaatje in de muur, dat is een open deur. ### Het echte probleem is structureel, niet cultureel Je zou denken dat het een kwestie is van medewerkers die de regels niet volgen. Maar dat is te simpel. Het probleem zit dieper: de monitoringtools die bedrijven gebruiken, zijn gebouwd voor traditionele software. Ze zijn nooit ontworpen om te herkennen hoe AI door een netwerk beweegt. Een standaard discovery-tool ziet best een softwareabonnement. Maar de manieren waarop AI wordt gebruikt? Die blijven vaak volledig buiten beeld. En juist daar gaat gevoelige bedrijfsdata naartoe. ### Shadow AI: de drie gezichten van het risico Shadow AI betekent dat medewerkers AI-tools gebruiken zonder officiële goedkeuring. Maar het is niet één uniform probleem. Er zijn drie varianten, elk met een eigen risicoprofiel. - **Losse tools zonder toestemming:** Een medewerker plakt een document in een publieke chatbot om tijd te besparen. Geen kwade bedoelingen, gewoon gemak. Maar die data is nu wel elders. - **AI-functionaliteit in bestaande software:** Je hebt een tool ooit goedgekeurd, maar de AI-functies die er later aan zijn toegevoegd, zijn nooit beoordeeld. Het verkeer ziet er hetzelfde uit als normale platformactiviteit, dus het valt niet op. - **Autonome AI-agenten:** Deze nemen actie binnen systemen, zonder dat iemand ze continu in de gaten houdt. Ze worden vaak snel opgetuigd om een workflowprobleem op te lossen, zonder formeel reviewproces. Tegen de tijd dat je het doorhebt, hebben ze al van alles aangeraakt. > "De grootste risico's komen niet van buiten, maar van binnen. Niet uit kwaadwilligheid, maar uit gemakzucht en gebrek aan zichtbaarheid." ### Waarom traditionele beveiliging tekortschiet Dit is geen kwestie van te weinig budget of te weinig inzet. Het is een architectuurprobleem. De beveiligingstools die de meeste organisaties gebruiken, zijn gebouwd om bekende software op verwachte plekken te volgen. Maar AI gedraagt zich anders. Het duikt overal op, vaak op plekken waar je het niet verwacht. Een tool die applicaties catalogueert, heeft geen flauw benul hoe hij het gedrag van een AI-agent moet classificeren of beheersen. De monitoring systemen schieten simpelweg tekort. En die kloof wordt alleen maar groter naarmate AI-adoptie versnelt. ### Zo krijg je weer grip op je AI-omgeving Je kunt niet alles controleren, maar je kunt wel zorgen dat je weet wat er gebeurt. Een paar strategieën die het verschil maken: - **Continue discovery en inventarisatie:** Een eenmalige audit is zinloos. Nieuwe AI-tools verschijnen sneller dan je ze kunt bijhouden. Zorg voor doorlopende monitoring. - **Beoordeel bestaande software opnieuw:** Kijk kritisch naar de AI-functionaliteit die later is toegevoegd aan tools die je al gebruikt. Die zijn nooit door je security review gekomen. - **Beperk de toegang van AI-agenten:** Geef ze alleen de rechten die ze echt nodig hebben. En houd hun acties in de gaten, ook als ze autonoom lijken. - **Creëer bewustzijn zonder te betuttelen:** Medewerkers willen gewoon hun werk goed doen. Help ze begrijpen waarom bepaalde tools risico's met zich meebrengen, zonder ze als criminelen te behandelen. ### De kern: zonder zichtbaarheid geen controle AI is geen tijdelijke hype. Het is er, en het blijft. De vraag is niet of je organisatie AI gaat gebruiken, maar of je weet hoe. Zonder zichtbaarheid op welke tools en agenten actief zijn, kun je geen beleid handhaven, geen data beschermen en geen risico's inschatten. De oplossing begint niet met een verbod. Die begint met een goed beeld van wat er speelt. Pas dan kun je gerichte keuzes maken en je AI-ecosysteem veilig houden. En dat begint vandaag, niet morgen.