Het was een indrukwekkende demonstratie. Onze nieuwe AI-leverancier liet in een half uur zien hoe hun tool processen kon versnellen, rapportages kon automatiseren en zelfs voorspellingen kon doen op basis van onze data. Alles zag er gelikt uit: een gebruiksvriendelijke interface, veelbelovende voorbeelden en een prijs die aantrekkelijk was voor ons budget. We gaven het product inwendig een 10. Hier hadden we eindelijk dé oplossing gevonden om onze compliance slimmer en efficiënter te maken.
Totdat we een Data Protection Impact Assessment (DPIA) uitvoerden – verplicht zodra sprake is van een waarschijnlijk hoog risico voor de privacy van betrokkenen.
Waarom een DPIA onmisbaar is bij AI
Een DPIA is geen formaliteit. Het is een instrument om vooraf de privacyrisico’s van een nieuwe verwerking of systeem in kaart te brengen. De AVG schrijft dit voor wanneer de verwerking waarschijnlijk een hoog risico inhoudt. AI-systemen vallen hier vaak onder, omdat ze grote hoeveelheden data verwerken, analyseren n combineren.
In ons geval bleek dat de AI-oplossing niet alleen onze interne data analyseerde, maar óók gebruikmaakte van externe datasets en subcontractors in meerdere landen. Met andere woorden: onze klantgegevens zouden door meer handen gaan dan in de salespitch werd genoemd.
Van enthousiasme naar ongemakkelijkheid
Tijdens de DPIA rezen cruciale vragen: waar staan de gegevens, welke subverwerkers zijn betrokken, wordt data gebruikt voor modeltraining en hoe lang (en door wie) worden logs bewaard?
Het bleek dat de leverancier de technische werking prima voor elkaar had, maar dat er nauwelijks aandacht was besteed aan transparantie en contractuele borging. Alles wat in de pitch zo solide leek, voelde ineens wankel.
Vier lessen uit onze eigen DPIA-ervaring
De belangrijkste inzichten die wij opdeden bij het uitvoeren van de DPIA, vertaal ik graag naar praktische lessen voor andere organisaties:
1. Vraag altijd naar de subverwerkerslijst
Een leverancier kan nog zo betrouwbaar lijken, maar als zij gebruikmaken van derden (bijvoorbeeld een clouddienst in een ander land), dan lopen jouw gegevens ook daar risico. Vraag altijd een actueel overzicht van subverwerkers en borg contractueel dat nieuwe subverwerkers alleen met jouw toestemming worden toegevoegd.
2. Controleer hoe logs en datapaden zijn ingericht
AI-systemen verwerken data op manieren die niet altijd zichtbaar zijn. Zorg dat er een duidelijk overzicht is van welke gegevens worden verwerkt, waar deze naartoe gaan en hoe lang logs worden bewaard. Logging moet zó zijn ingericht dat verwerkingen transparant zijn en loggegevens niet langer bewaard worden dan noodzakelijk.
3. Borg afspraken in contractclausules
Mondelingen toezeggingen zijn waardeloos als ze niet zwart op wit staan. Leg doelbinding, verbod op hergebruik voor modeltraining, bewaartermijnen en aansprakelijkheid expliciet vast.
4. Doe een praktische risicoanalyse
Een DPIA hoeft geen papieren exercitie te zijn. Beoordeel concreet: wat kan er misgaan, wat is de impact voor betrokkenen en welke maatregelen zijn er nodig? Een tool als CompliTrack kan dit proces ondersteunen door risico’s, maatregelen en verantwoordelijkheden overzichtelijk vast te leggen.
Hoe een GRC-tool hierbij helpt
Voor veel kleinere organisaties voelt dit proces als een enorme drempel. Maar juist daarom kan een lichtgewicht GRC-tool, zoals CompliTrack, het verschil maken.
Leg DPIA-risico’s centraal vast en koppel ze aan maatregelen, eigenaren en herbeoordelingen. Registreer incidenten, documenteer clausules en automatiseer opvolgtaken in één overzicht. In plaats van losse Excel-sheets en mapjes, ontstaat er zo één systeem waarmee je grip houdt op leveranciers en hun AI-oplossingen.
Van frustratie naar opluchting
De realisatie dat onze AI-leverancier niet volledig transparant was, gaf aanvankelijk frustratie en schaamte. Hoe konden we dit over het hoofd zien? Maar door de DPIA serieus uit te voeren, konden we alsnog de juiste voorwaarden afdwingen en alternatieve maatregelen nemen.
Het resultaat? Geen naïef vertrouwen meer in een gelikte salespitch, maar een gecontroleerde samenwerking waarin verantwoordelijkheden en risico’s helder zijn vastgelegd. Dat zorgde uiteindelijk voor opluchting: we hadden wél grip op de situatie.
Waarom dit juist nu relevant is voor het MKB
Veel kleinere bedrijven staan aan het begin van hun AI-adoptie. AI belooft tijdswinst en efficiëntie, maar zonder goede due diligence kan het uitmonden in risico’s: datalekken, reputatieschade of boetes.
De les van onze ervaring: laat je niet verblinden door de technologie, maar kijk altijd naar de governance en compliance-structuur erachter.
Een DPIA is daarbij geen lastige verplichting, maar een kans om fouten vóór te zijn. Het helpt je om AI-leveranciers niet alleen te beoordelen op functionaliteit, maar ook op betrouwbaarheid.
Conclusie
De mooiste demo of pitch zegt niets over hoe veilig en verantwoord een AI-oplossing met jouw data omgaat. Een DPIA dwingt je om kritische vragen te stellen, de juiste contractuele afspraken te maken en grip te houden op de risico’s die derde partijen met zich meebrengen.
Voor het MKB is dit geen luxe, maar een noodzaak. Want juist organisaties zonder compliance-afdeling kunnen zich geen datalek of AVG-boetes veroorloven.
Wil jij zeker weten dat jouw AI-leveranciers écht betrouwbaar zijn? Start vandaag nog met een DPIA en ontdek hoe een praktische GRC-tool zoals CompliTrack je helpt om risico’s te beheersen en met vertrouwen te werken met AI.
Geef een reactie