Stel je voor: je AI-agent krijgt de opdracht om nieuwe leveranciers te benaderen en offertes op te vragen. Terwijl jij rustig je koffie drinkt, heeft je digitale assistent al tien mails verstuurd, vijf gesprekken gevoerd en drie offertes terug. Klinkt fantastisch, toch? Maar wat als de agent per ongeluk gevoelige informatie deelt met een andere partij? Of een offerte accepteert zonder jouw akkoord? Allemaal risico’s die misschien onwaarschijnlijk klinken, maar helaas is dat niet het geval.

AI-agents brengen ook nieuwe risico’s met zich mee. En precies dáárom zijn governance en risicomanagement zo belangrijk. Wij vertellen je er in dit blog meer over.

Even terug: wat maakt AI-agents anders?

Een AI-agent is niet zomaar een chatbot of generatieve tool. Het verschil zit in autonomie. Waar een standaard LLM antwoord geeft op jouw input, kan een agent zelf doelen stellen, acties uitvoeren en beslissingen nemen. Vaak via API’s, databases en externe tools.

Voorbeelden zijn:

• Een sales-agent die klantdata analyseert en automatisch opvolgmails stuurt
• Een IT-agent die incidenten monitort en zelfstandig tickets aanmaakt én oplost
• Een marketing-agent die relevant nieuws verzamelt, hier een blog van opstelt en deze zelfs publiceert op de website

Dit alles betekent dus ook – je leest het al – dat de agents operationele bevoegdheden moeten krijgen om deze acties uit te kunnen voeren. Dingen die altijd bij mensen lagen. Dáár komt het belang van governance sterk naar boven.

Wat zijn governance en risicomanagement precies?

Governance kennen we als het beleid, de processen, verantwoordelijkheden en controles die zorgen dat AI-agents binnen duidelijke kaders acteren. Voor de duidelijkheid:

• Beleid. Wat mag een agent wel en juist niet doen?
• Rollen & verantwoordelijkheden. Wie is eindverantwoordelijk als er iets misgaat?
• Toezicht & controle. Hoe monitor je gedrag en beslissingen van agents?

Risicomanagement gaat een stap verder dan dit. Welke dreigingen en kwetsbaarheden bestaan er, hoe groot is de kans dat ze optreden, en welke maatregelen neem je om schade te beperken?

Wat zijn de risico’s van AI-agents?

Wat kan er gebeuren als je data governance en risicomanagement niet op orde is en je wél aan de slag gaat met agents? De belangrijkste risico’s:

1. Privilege escalatie & datalekken

Agents hebben vaak toegang tot interne systemen en data. Zonder afbakening kunnen ze per ongeluk gevoelige informatie delen met externe partijen of systemen waar ze geen rechten voor hebben.

2. Ongeautoriseerde acties

Een agent kan taken uitvoeren buiten zijn beoogde scope. Foute configuratie kan een oorzaak zijn, maar ook manipulatie via slimme prompts. Dat kennen we als prompt injection.

3. Compliance-problemen

Agents kunnen persoonsgegevens verwerken of versturen zonder logging, toestemming of goede beveiliging. Daarmee kunnen wet- en regelgevingen worden overtreden – met boetes en reputatieschade van dien.

4. Aansprakelijkheid & onduidelijkheid

Als een agent iets fout doet, wie is dan verantwoordelijk? IT? Legal? De leverancier? Zonder duidelijke governance ontstaat snel een “grijs gebied” waar niemand echt grip op heeft.

Hoe zorg je voor goede governance?

1. Duidelijk beleid en gebruikskaders

Begin met het opstellen van een AI Agent Policy. Dit is niet alleen een juridisch document, maar moet ook praktisch toepasbaar zijn voor developers, security én businessafdelingen. Hierin beschrijf je:

• Doel en scope van de agent
• Toegestane acties en systemen
• Beperkingen en verboden activiteiten
• Logging- en auditvereisten

2. Wijs rollen en verantwoordelijkheden toe

Zorg dat er een eigenaar is per agent. Iemand die dus verantwoordelijk is voor het gedrag, de outputs en de toegang van die toegewezen agent.

Rollen die je vooraf kunt afstemmen, zijn:

• IT beheert de technische kaders
• Security monitort risico’s en incidenten
• Business bepaalt de functionele doelen

Zo ontstaat een duidelijk governance-model waarin geen taken blijven liggen.

3. Toegangsbeperking en least privilege

Geef agents alleen de minimaal noodzakelijke rechten. Klinkt logisch, maar in de praktijk worden ze vaak aangesloten op complete API’s of databases “voor het gemak”. Hoe voorkom je dat simpele prompts leiden tot datalekken?

• Beperk AI-toegang tot wat écht nodig is
• Role-Based Access Control (we schreven eerder al over RBAC als belangrijk onderdeel van IT-governance!)
• Tijdelijke inloggegevens met tokens die automatisch verlopen

4. Real-time monitoring en audit logging

Blijf live meekijken met wat je agent doet. Omdat ze zelfstandig beslissingen nemen en acties uitvoeren, is het belangrijk dat je real-time zicht hebt op hun gedrag. Je wil kunnen zien wat ze doen, wanneer ze het doen en of dat nog binnen de afgesproken kaders valt.

Hoe doe je dat?

• Alles loggen. Registreer elke stap die de agent zet — welke opdrachten hij uitvoert, welke systemen hij aanroept en welke data hij opvraagt
• Waarschuwingen inbouwen. Stel meldingen in die afgaan zodra een agent iets geks probeert te doen, zoals toegang vragen tot een systeem waar hij normaal niet komt
• Regelmatig rapporteren. Bekijk periodiek overzichten van wat je agents hebben gedaan, zodat je patronen of risico’s snel herkent

Sommige organisaties gebruiken zelfs speciale AI-firewalls. Die controleren de input en output van agents real-time en kunnen verdachte of gevaarlijke acties blokkeren vóórdat er iets misgaat.

5. Periodieke reviews & risicobeoordelingen

Agents evolueren razendsnel, waardoor het ook heel belangrijk is om je governance up-to-date en in de gaten te houden. Daarvoor wil je periodieke momenten inplannen waarop je kritisch kijkt naar verschillende invloeden, zoals:

• Risicoassessments. Zijn dreigingen of use cases veranderd?
• Beleidsreviews. Sluiten regels nog aan op de praktijk?
• Technische audits. Werken toegangsrechten, logging en veiligheidsmaatregelen nog goed?

Conclusie

De opkomst van AI-agents kunnen het werk een stuk gemakkelijker en sneller maken. Het kent heel veel voordelen, maar er komen ook risico’s bij kijken. Doordat ze toegang nodig hebben tot gegevens binnen je organisatie om acties uit te kunnen voeren, moet je kritisch kijken naar het toegangs- en omgangsbeleid.

Meer weten over data governance, risicomanagement, en hoe jouw organisatie ervoor staat? Of even iemand laten meekijken naar de concrete stappen die nog gezet moeten worden? We kijken graag met je mee. Neem contact met ons op of plan zelf een (bel)afspraak in met Dirk.