How to safeguard AI at every touchpoint, without slowing innovation

AI veilig inzetten binnen de hele organisatie, zonder innovatie af te remmen.

AI is inmiddels niet meer weg te denken uit de moderne werkomgeving. Medewerkers gebruiken AI-tools om informatie te zoeken, ideeën uit te werken, code te schrijven en dagelijkse processen efficiënter te maken.

Voor organisaties ligt daar een enorme kans. Tegelijkertijd brengt het gebruik van AI nieuwe security- en compliancerisico’s met zich mee. De uitdaging is daarom niet om AI tegen te houden, maar om ervoor te zorgen dat medewerkers AI veilig kunnen gebruiken.

In dit artikel leggen we uit hoe je AI op ieder touchpoint kunt beveiligen, zonder innovatie onnodig af te remmen.

AI is inmiddels overal op de werkvloer

Vandaag de dag gebruikt één op de drie werknemers artificial intelligence (AI) als onderdeel van het dagelijkse werk. Binnen IT en telecom ligt dat percentage zelfs op 66% van de ondervraagde werknemers.

AI heeft daarmee de stap gemaakt van toekomstmuziek naar een praktisch hulpmiddel waarmee medewerkers productiever kunnen werken en sneller kunnen innoveren.

Volgens McKinsey zijn medewerkers bovendien veel gemotiveerder om AI-skills te ontwikkelen dan veel leidinggevenden denken. Ze experimenteren met de mogelijkheden van AI en gebruiken tools zoals ChatGPT om informatie te zoeken, ideeën uit te werken en code te debuggen.

Medewerkers gebruiken AI dus niet alleen omdat het kan. Ze zoeken actief naar manieren om processen slimmer in te richten en betere resultaten te behalen.

Veel organisaties reageren terughoudend op die ontwikkeling en kiezen eerder voor beperkingen dan voor ondersteuning. Maar het volledig verbieden van generatieve AI-tools op de werkvloer is geen oplossing.

Een verbod kan innovatie juist afremmen en frustratie veroorzaken. Medewerkers gaan vervolgens mogelijk op zoek naar alternatieven buiten de goedgekeurde IT-omgeving. Daarmee ontstaat shadow IT – en vergroot je juist de security- en compliancerisico’s die je probeert te voorkomen.

De focus zou daarom niet moeten liggen op het tegenhouden van AI, maar op het veilig faciliteren ervan. Creëer een omgeving waarin medewerkers de mogelijkheden van AI kunnen ontdekken en benutten, zonder daarbij onbedoeld een security-incident te veroorzaken of compliance-regels te overtreden.

De uitdaging voor CIO’s: snelheid én security

Innovatie is essentieel om als organisatie concurrerend te blijven. Tegelijkertijd brengen generative AI (GenAI)-applicaties nieuwe en soms complexe risico’s met zich mee.

Voor CIO’s en andere technologieleiders ontstaat daarmee een belangrijk vraagstuk: hoe geef je medewerkers de ruimte om te innoveren, terwijl je tegelijkertijd bedrijfsdata beschermt tegen datalekken en compliance-overtredingen?

Dat vraagstuk wordt nog relevanter wanneer externe, geavanceerde AI-modellen onderdeel worden van bestaande workflows.

Waarom traditionele securitymodellen tekortschieten

Traditionele securitymaatregelen zijn ontwikkeld voor relatief statische omgevingen en voorspelbare systemen. Data bevond zich binnen duidelijk afgebakende grenzen en systemen gedroegen zich volgens vooraf bepaalde regels.

AI-systemen werken anders.

Ze reageren dynamisch op input en kunnen via natuurlijke taal worden beïnvloed. Eén enkele prompt kan een onverwachte keten aan acties veroorzaken, variërend van het delen van gevoelige informatie met externe partijen tot het genereren van onveilige output.

Een medewerker die bijvoorbeeld een AI-tool gebruikt voor data-analyse, kan zonder het te beseffen klantgegevens invoeren in een extern AI-systeem. Daarmee kan gevoelige informatie worden blootgesteld en kunnen branche- of privacyregels worden overtreden.

Traditionele securitymodellen bieden daarom onvoldoende bescherming tegen specifieke AI-risico’s zoals prompt injection, model poisoning, datalekken en ongeautoriseerde communicatie tussen AI-agents.

Guardrails in plaats van barrières

In plaats van strikte beperkingen op te leggen die de productiviteit vertragen, kunnen CIO’s en technologieleiders beter werken met flexibele guardrails rondom AI-systemen.

Deze dynamische, contextbewuste controles beoordelen in real-time de input van gebruikers, het gedrag van modellen en de uiteindelijke output.

Zo kun je ervoor zorgen dat het gebruik van AI binnen het beleid van de organisatie blijft, zonder legitieme toepassingen en innovatie onnodig te blokkeren.

Een organisatie kan bijvoorbeeld AI-applicaties eerst beoordelen voordat medewerkers ermee mogen werken. Medewerkers krijgen vervolgens toegang tot gecontroleerde en goedgekeurde AI-tools voor bijvoorbeeld data-analyse. Zo kunnen zij sneller beslissingen nemen, terwijl de organisatie grip houdt op security en compliance.

Snelheid en security hoeven elkaar niet uit te sluiten

CIO’s hoeven dus niet te kiezen tussen snelheid en security. Het gaat erom beide onderdeel te maken van dezelfde strategie.

Wanneer security vanaf het begin wordt meegenomen in de manier waarop AI wordt ingezet, kunnen organisaties sneller innoveren zonder onnodige risico’s te introduceren.

Omgaan met de risico’s van Shadow AI

59% van de senior cybersecurityprofessionals die in 2026 door de Purple Book Community werden ondervraagd, geeft aan dat medewerkers unmanaged applicaties en tools gebruiken zonder formeel toezicht vanuit IT.

In de meeste gevallen is Shadow AI echter niet kwaadwillend bedoeld. Het ontstaat vooral uit praktische overwegingen.

Medewerkers en developers gebruiken AI-tools omdat ze sneller en efficiënter willen werken. Daarbij zijn ze zich alleen niet altijd volledig bewust van de gevolgen voor data security en compliance.

Zo ontstaan blinde vlekken en kan gevoelige bedrijfsinformatie onbedoeld risico lopen.

Waar zit het risico van Shadow AI?

Neem medewerkers die externe generative AI-modellen en copilots gebruiken om dagelijkse werkzaamheden te versnellen. Deze tools werken op basis van prompts. Over het algemeen geldt: hoe meer relevante context een gebruiker meegeeft, hoe beter de output.

Maar zonder de juiste controls betekent meer context ook meer risico.

Een medewerker kan bijvoorbeeld steeds gedetailleerdere informatie aan een prompt toevoegen om een beter antwoord te krijgen en daarbij onbedoeld vertrouwelijke informatie delen. De gebruiker ziet vervolgens niet altijd wat er achter de schermen met die informatie gebeurt.

Voorbeeld 1: data-analyse

Wanneer medewerkers gevoelige klantgegevens delen met een onbeveiligd AI-platform voor data-analyse, kan dat leiden tot een datalek. Overtredingen van regelgeving zoals de General Data Protection Regulation (GDPR) of de Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) kunnen vervolgens leiden tot hoge boetes en reputatieschade.

Voorbeeld 2: softwareontwikkeling

Developers staan regelmatig onder druk om projecten op tijd op te leveren. AI-code-assistants zoals GitHub Copilot en Claude Code helpen hen sneller software te ontwikkelen, onder andere door taken uit te laten voeren door autonome agents.

Die snelheid brengt ook risico’s met zich mee. Developers kunnen onbedoeld secrets, proprietary code of personally identifiable information (PII) blootstellen.

Maak Shadow AI zichtbaar

Het grootste risico zit niet bij de medewerker zelf. Het probleem ontstaat wanneer de organisatie geen zicht heeft op de tools, platformen en oplossingen die binnen de organisatie worden gebruikt.

Om Shadow AI effectief aan te pakken, moet je daarom naar de oorzaak kijken: waar zitten de blinde vlekken?

Door real-time inzicht te creëren in workflows krijg je meer controle over de manier waarop AI wordt gebruikt. Zo blijven security en compliance geborgd, terwijl medewerkers wel de ruimte houden om te experimenteren en innoveren.

Van ‘no’ naar ‘know’: creëer real-time inzicht in AI-gebruik

Je kunt niet beveiligen wat je niet kunt zien.

Om grip te krijgen op de risico’s van snelle AI-adoptie hoef je de ontwikkeling daarom niet stil te leggen. Je moet ervoor zorgen dat je inzicht krijgt in hoe AI binnen de organisatie wordt gebruikt.

Daarbij gaat het niet alleen om de vraag welke platformen zijn goedgekeurd, gemonitord of onder beleid vallen. Je wilt ook begrijpen welke data medewerkers delen, hoe AI-tools worden gebruikt en waar risico’s ontstaan.

Begin daarom met real-time visibility op de belangrijkste AI-touchpoints binnen je organisatie.

Publieke chatapplicaties

Steeds meer medewerkers gebruiken publieke AI-chattools om productiever te werken. Deze platformen beschikken echter niet altijd over de securitymaatregelen die nodig zijn om gevoelige bedrijfsinformatie goed te beschermen.

Zorg er daarom voor dat IT inzicht heeft in welke informatie wordt gedeeld en hoe medewerkers deze tools gebruiken. Door gebruiksdata centraal te verzamelen en analyseren, worden patronen zichtbaar en kunnen alerts worden ingesteld voor mogelijke afwijkingen of risico’s.

Developer-workflows met coding copilots

Developers gebruiken steeds vaker coding assistants en AI-copilots om sneller code te schrijven. Recent onderzoek van de MIT Sloan School of Management laat bijvoorbeeld zien dat developers die Copilot gebruiken 12,4% meer codingactiviteiten uitvoeren.

Die efficiëntiewinst brengt tegelijkertijd nieuwe risico’s met zich mee. Proprietary code kan onbedoeld worden blootgesteld en AI-tools kunnen kwetsbaarheden introduceren.

Door deze workflows regelmatig te monitoren en auditen, kun je intellectual property beter beschermen en het risico op cyberaanvallen verkleinen.

Intern ontwikkelde AI-applicaties

Ontwikkel je zelf AI-oplossingen? Zorg dan dat je volledig inzicht hebt in zowel de data die de modellen ingaat als de output die ze produceren.

Zo kun je de integriteit van data bewaken en ervoor zorgen dat het gebruik van AI binnen relevante wet- en regelgeving blijft.

Comprehensive monitoring, inspectiemechanismen en periodieke audits vormen daarmee de basis om AI veilig én snel op grotere schaal te kunnen inzetten.

AI-beleid moet ingrijpen op het moment van interactie

Het blootstellen van gevoelige informatie staat op nummer twee in OWASP’s 2025 Top 10 voor Large Language Model Applications.

Een effectieve manier om dit risico te beperken, is door beveiligingsmaatregelen toe te passen op het moment dat gebruikers daadwerkelijk met data, tools en modellen communiceren.

Dynamic policy enforcement: risico’s stoppen vóórdat ze worden uitgevoerd

Dynamic policy enforcement maakt het mogelijk om gevoelige persoonsgegevens en intellectual property automatisch te herkennen tijdens interacties van gebruikers met AI-systemen.

Dat gebeurt in real-time.

Hierdoor wordt het naleven van security- en databeleid onderdeel van de dagelijkse workflow, zonder dat medewerkers voortdurend handmatig hoeven na te denken over iedere mogelijke securityregel.

Dit kan onder andere bestaan uit:

Real-time scanning. Input van gebruikers wordt beoordeeld terwijl deze wordt opgesteld. Terwijl een medewerker bijvoorbeeld een prompt schrijft, kan natural language processing (NLP) in combinatie met machine learning controleren op termen en patronen die kunnen wijzen op het delen van vertrouwelijke informatie.

Granular control. Beleid kan worden afgestemd op specifieke afdelingen en gebruikersrollen. Zo behoud je strikte access controls zonder innovatie voor de hele organisatie te beperken. Met attribute-based access control (ABAC) en policy-based access control (PBAC) kunnen autorisatiemodellen zich aanpassen aan de specifieke context.

Sensitive data protection. Automatische anonimisering en privacy-controls kunnen gevoelige delen van prompts direct verwijderen en code sanitizen om datalekken en het uitlekken van secrets te voorkomen. Detecteert het systeem gevoelige informatie? Dan wordt alleen dat specifieke gedeelte verwijderd, terwijl de rest van de prompt gewoon kan worden verwerkt.

Deze technische controls en policies bepalen hoe gebruikers en systemen met AI-tools en modellen mogen communiceren. Daarmee verandert policy enforcement van een grotendeels handmatig proces in een geautomatiseerde beveiligingslaag die in real-time binnen de hele organisatie actief is.

Drie voordelen van dynamic policy enforcement op het moment van interactie

Dynamic policy enforcement beschermt gevoelige data zonder dat dit ten koste hoeft te gaan van de gebruikerservaring. Je creëert als het ware een onzichtbaar vangnet dat medewerkers richting veilig gedrag stuurt en hen tegelijkertijd de vrijheid geeft om AI te gebruiken.

1. Een soepele gebruikerservaring

In plaats van rigide beperkingen op te leggen die medewerkers frustreren, creëert dynamic policy enforcement een subtiele maar krachtige beveiligingslaag. Medewerkers kunnen AI-systemen daardoor met vertrouwen blijven gebruiken.

2. Security zonder onnodige frictie

Gebruikers worden automatisch weggehouden van potentiële risico’s, zonder voortdurend het gevoel te hebben dat iedere handeling wordt gecontroleerd. Wanneer security de productiviteit niet in de weg zit, wordt veilig werken een natuurlijker onderdeel van de organisatie.

3. Bestaande workflows blijven intact

Stel dat een gebruiker een prompt wil versturen waarin zowel gevoelige als niet-gevoelige informatie staat. Het systeem begrijpt de context en filtert alleen de gevoelige onderdelen op de achtergrond. De rest van de prompt kan gewoon worden verwerkt.

Security wordt zo onderdeel van de workflow, in plaats van een obstakel ervoor.

Veilig innoveren en opschalen met Acora

Veilige AI-adoptie vormt de basis voor duurzame innovatie. Toch lopen veel organisaties tegen obstakels aan wanneer ze de mogelijkheden van AI op grotere schaal willen benutten. Een gebrek aan specialistische kennis en praktijkervaring kan leiden tot gemiste kansen en kostbare fouten.

Bij Acora begrijpen we die uitdagingen. Van de eerste verkenning en implementatie tot het beheren en verder optimaliseren van AI: we ondersteunen organisaties gedurende het volledige traject van digitale transformatie.

Daarbij maken we gebruik van SentinelOne’s Prompt Security-platform om organisaties te helpen GenAI-modellen, developer copilots en agentic workflows veilig te adopteren en op te schalen.

Met functionaliteiten zoals real-time inspection en dynamic policy enforcement helpt deze samenwerking organisaties om:

• de kans op datalekken en compliance-overtredingen door ongecontroleerd AI-gebruik te verkleinen;
• het volledige AI-ecosysteem te beveiligen zonder innovatie en creativiteit af te remmen;
• medewerkers de mogelijkheden van AI veilig te laten benutten.

AI biedt organisaties enorme mogelijkheden om efficiënter te werken, sneller te innoveren en nieuwe toepassingen te ontwikkelen. Maar om die mogelijkheden verantwoord te benutten, moet security vanaf het begin onderdeel zijn van de manier waarop AI wordt ingezet.

Acora helpt je om die balans te vinden: medewerkers de vrijheid geven om AI te gebruiken, terwijl je grip houdt op data, security en compliance.

Wil je AI binnen jouw organisatie veilig inzetten zonder innovatie af te remmen? Neem contact op met onze experts. Samen zorgen we ervoor dat jouw AI-initiatieven niet alleen aansluiten op je bedrijfsdoelstellingen, maar ook kunnen groeien binnen een veilige en toekomstbestendige omgeving.