AI-tools worden steeds vaker gebruikt door medewerkers van kleine en middelgrote bedrijven. Soms heel bewust, soms stiekem in de marge van het werk. Een tekst sneller schrijven, een klantmail samenvatten, een planning in Excel automatisch laten opstellen – het gaat vaak ongemerkt. Handig? Zeker. Maar zonder duidelijke afspraken ontstaat er ook een risico: persoonsgegevens belanden in publieke AI-diensten, beslissingen worden niet meer goed verklaard en auditors stellen lastige vragen waar je geen antwoord op hebt.
Daarom is het tijd om ook in het MKB serieus te kijken naar AI-governance. Dat hoeft geen log, duur programma te zijn. Met tien praktische controles kun je vandaag nog een basis leggen die overzicht geeft, risico’s beperkt en vertrouwen uitstraalt naar klanten en auditors.
1. Een kort, helder AI-beleid
Een AI-beleid hoeft geen dik document te zijn. Integendeel: hoe korter, hoe beter. Schrijf in één of twee pagina’s op welke AI-tools medewerkers mogen gebruiken, en vooral ook wat niet mag. Benoem expliciet verboden gebruik, zoals het invoeren van klantgegevens in publieke AI-systemen.
Tip: maak het concreet met voorbeelden. Bijvoorbeeld: “Je mag ChatGPT gebruiken om interne teksten te structureren. Je mag geen klantinformatie, persoonsgegevens of broncode invoeren.”
Zo’n beknopt beleid leest iedereen, en je creëert duidelijkheid zonder dat het voelt als extra werk.
2. Een beslismodel voor data-invoer
Niet alle data is gelijk. Publieke informatie kun je vaak veilig gebruiken, maar persoonsgegevens en bedrijfsgevoelige gegevens zijn een ander verhaal. Met een simpel verkeerslichtmodel maak je dit inzichtelijk:
- Groen: openbare of dummy-data -> toegestaan.
- Oranje: interne documenten -> alleen in goedgekeurde tools en na interne check.
- Rood: persoonsgegevens, klantinformatie of vertrouwelijke data -> verboden.
Door het verkeerslichtmodel toe te passen weet iedereen direct: dit valt onder “rood”.
3. DPIA uitvoeren waar dat moet
Een Data Protection Impact Assessment (DPIA) is verplicht onder de AVG wanneer een verwerking waarschijnlijk een hoog risico inhoudt voor betrokkenen. Denk aan grootschalige profiling of verwerking van gevoelige gegevens.
Voor het MKB klinkt dat zwaar, maar je hoeft het niet ingewikkeld te maken. Werk met een korte quickscan om te bepalen of een volledige DPIA nodig is:
- Worden er persoonsgegevens verwerkt?
- Gaat het om gevoelige data (gezondheid, financiën, etniciteit)?
- Kan de verwerking grote impact hebben op betrokkenen?
Als het antwoord drie keer “ja” is, voer je een volledige DPIA uit. Zo maak je AI-toepassingen AVG-proof, zonder eindeloze papierstroom.
4. Een register van AI-toepassingen
Zonder overzicht weet je niet wie welke AI-tools gebruikt. En dan wordt aantoonbaar maken bij een audit onmogelijk.
Maak daarom een simpel register met kolommen als: naam tool, doel, eigenaar, datacategorieën, status goedgekeurd/niet-goedgekeurd. Dit kan in eerste instantie gewoon in Excel of in je GRC-tool.
Praktisch voordeel: door dit vast te leggen en te beheren, kun je met één uitdraai laten zien welke tools wel en niet gebruikt mogen worden. Dit geeft beheersbaarheid en vertrouwen.
5. Rollen en rechten koppelen aan AI-gebruik
Niet iedere medewerker heeft dezelfde behoefte aan AI-tools. Een marketingmedewerker mag misschien een AI-tekstgenerator gebruiken, maar iemand van HR mag er geen personeelsdossiers mee verwerken.
Door AI-gebruik te koppelen aan rollen en functies beperk je risico’s en geef je medewerkers duidelijke kaders. Leg ook vast wie toestemming kan geven voor uitzonderingen.
Zo voorkom je dat AI ineens overal gebruikt wordt, zonder dat je weet waarvoor.
6. Besluitvorming documenteren
AI mag ondersteunen, maar de eindbeslissing ligt altijd bij een mens. Als AI helpt bij offertes of klantselectie, leg dan vast hoe de uitkomst tot stand kwam.
Documenteer bijvoorbeeld: Welke prompt is gebruikt? Welke versie van de tool? Wie heeft de uitkomst beoordeeld?
Bij een audit of een klantvraag kun je zo eenvoudig aantonen dat beslissingen niet blind aan AI zijn overgelaten.
7. Incidentmeldproces voor AI
Fouten gebeuren. En dat is oké, zolang je ervan leert. Richt daarom een eenvoudig meldpunt in.: een e-mailadres of kort formulier waarin medewerkers ook twijfels kunnen melden.
Voorbeeld: een medewerker ontdekt dat hij per ongeluk klantgegevens in een AI-tool heeft ingevoerd. Door dit direct te melden kan de organisatie beoordelen of er sprake is van een datalek en snel actie ondernemen.
Hoe sneller een incident boven tafel komt, hoe kleiner de schade.
8. AI-awareness training
Veel risico’s ontstaan uit onwetendheid. Een korte training van 20 minuten waarin je uitlegt wat AI is, welke tools wel en niet mogen, en waarom dat belangrijk is, levert veel op.
Gebruik herkenbare voorbeelden: een klantmail die per ongeluk in een publieke tool belandt, of een verkeerd gegenereerde berekening. Zo snappen medewerkers waarom voorzichtigheid nodig is.
Bewustwording voorkomt meer incidenten dan welke technische maatregel ook.
9. Periodieke review
AI-tools en voorwaarden veranderen razendsnel. Een tool die vandaag veilig lijkt, kan morgen ineens data opslaan in een ander land of de voorwaarden aanpassen.
Plan daarom elk kwartaal een korte review van je AI-register. Bespreek: gebruiken we nog de juiste tools, zijn er incidenten geweest, moeten we beleid of afspraken aanpassen?
Zo houd je governance levend in plaats van statisch.
10. Borging in een lichtgewicht systeem
Tot slot: Excel-documenten werken, maar alleen zolang iedereen ze trouw bijwerkt. In de praktijk schiet dat er vaak bij in.
Met een eenvoudige GRC-tool zoals CompliTrack (€90 per maand) leg je beleid, risico’s, incidenten en controles centraal vast. Je kunt taken toewijzen, reviews inplannen en aantonen dat je in control bent, zonder logge implementaties.
Voor kleinere organisaties is dit dé manier om governance beheersbaar te maken zonder bureaucratische last.
Conclusie: vertrouwen door overzicht
AI-governance is geen papieren exercitie. Het draait om vertrouwen. Bij klanten, auditors en je eigen medewerkers. Met tien praktische controles leg je een stevige basis zonder dat het ingewikkeld wordt.
Voor het MKB betekent dat: snel toepasbare maatregelen, geen overbodige regels, maar wel aantoonbare grip. Zo benut je de voordelen van AI, zonder wakker te liggen van de risico’s.
Geef een reactie