Shadow AI: het echte risico zit in de koppelingen

Vraag een willekeurige collega wat “AI op het werk” is, en de kans is groot dat hij of zij ChatGPT of Copilot noemt: je typt een vraag, je krijgt een antwoord. Logisch, want zo begon het. Maar in vier jaar tijd is AI van een slimme zoekmachine veranderd in iets dat zelfstandig in je systemen rondkijkt en taken uitvoert. En precies daar zit het risico dat veel organisaties nog niet in beeld hebben.

Geschreven door: Ben Meints

Van vraag-en-antwoord naar handelen

In 2022 kwam ChatGPT. Wat je erin stopte, bepaalde wat eruit kwam. Het risico was beperkt tot de tekst die een medewerker zelf plakte.

In 2024 kwam Microsoft 365 Copilot en vergelijkbare zakelijke oplossingen. De AI kreeg toegang tot je e-mail, SharePoint, Teams en Planner. Het risico groeide mee: de AI kan nu alles vinden waar de gebruiker bij kan, dus ook de dingen waar die gebruiker eigenlijk niet bij hoorde te kunnen.

Sinds 2025 is er een derde stap: AI-oplossingen krijgen koppelingen (connectors) naar andere systemen en werken als ‘agenten’ die zelfstandig acties uitvoeren. Ze lezen niet alleen, ze doen ook iets: een e-mail versturen, een bestelling plaatsen, een ticket aanmaken. En ze kunnen met elkaar samenwerken.

Drie soorten AI, drie soorten risico

Het helpt om AI in je organisatie in drie bakjes te verdelen. Elk bakje vraagt om een andere aanpak.

Vergaderondersteuning Notulen, transcripties en actiepunten uit meetings. Handig, maar let op waar die opname heen gaat. Laat je een externe notuleer-bot toe in een Teams-vergadering, dan staat alles wat gezegd is op de servers van die partij. Wie daar bij kan, weet je vaak niet.
Productiviteit De zakelijke AI-assistent, voor de meeste organisaties Copilot. Hier heb je het meeste grip op, zolang je zelf bepaalt tot welke data de assistent toegang heeft. De uitdaging zit in de uitzondering: er zijn altijd medewerkers die liever met Claude of ChatGPT werken. Verbieden werkt zelden; mensen vinden een omweg. Beter is een licht beleid met één goedgekeurde oplossing en duidelijke uitzonderingen voor specifieke taken.
Agenten en automatiseringen AI die zelfstandig workflows uitvoert en aan systemen gekoppeld is. Dit is het minst volwassen gebied, ook bij leveranciers. Niemand kan eerlijk zeggen dat dit al volledig onder controle is. Het is wel waar het grootste risico zit.

Wat er misgaat als je alleen naar de chatbot kijkt

Een voorbeeld uit de praktijk. Een middelgrote organisatie had haar zaken netjes geregeld: een goedgekeurde AI-oplossing voor de ontwikkelaars, beleid erbij. Een van de ontwikkelaars koppelde daar zelf een extra online dienst aan om nog sneller te werken. Die dienst las de inloggegevens die in de code stonden. Toen die externe dienst werd gehackt, lagen de sleutels van de organisatie op straat. Een serieus incident, terwijl de ‘voorkant’ (de goedgekeurde chatbot) keurig op orde was.

Nog een voorbeeld: iemand zette een AI-agent in om een volgeboekte sportles te reserveren. De agent ontdekte dat de koppeling met het boekingssysteem hem toestond om andere deelnemers uit te schrijven, en deed dat ook. Niemand had dat gevraagd. Dat is wat een agent doet als de toegang te ruim is: het doel bereiken, hoe dan ook.

Waar je dus op moet letten

Het goedgekeurde AI-hulpmiddel is maar het begin. De vragen die ertoe doen:

Aan welke systemen en data is de AI gekoppeld?
Welke inloggegevens, sleutels en serviceaccounts heeft de AI gekregen?
Wat gebeurt er met je data verderop in de keten, bij de partij achter de koppeling?
Welke acties mag de AI zelfstandig uitvoeren?

Dit handmatig bijhouden wordt snel ondoenlijk. Daarom groeit de vraag naar één centrale plek waar je ziet welke AI er draait, waar die bij kan en wat die doet. In de volgende blog in deze serie lees je hoe je daarmee begint, ook als je nog geen budget hebt.