Agentic AI veilig inzetten: zo bouwen technologie­leiders vertrouwen en controle op

De opkomst van agentic AI – autonome, doelgerichte AI-systemen die zelfstandig kunnen redeneren, plannen en handelen – markeert een nieuw tijdperk in digitale innovatie. Volgens McKinsey kan deze technologie jaarlijks tussen de $2,6 en $4,4 biljoen aan waarde opleveren. Maar de impact reikt verder dan efficiëntie: de risico’s nemen evenredig toe.

Van interactie naar autonomie

Traditionele AI-systemen ondersteunen mensen bij beslissingen. Agentic AI gaat een stap verder en neemt zelf beslissingen en voert acties uit zonder menselijke tussenkomst. Dat creëert nieuwe mogelijkheden, maar ook kwetsbaarheden. Deze digitale “insiders” hebben toegang tot bedrijfsdata en systemen – en één fout kan zich razendsnel verspreiden.

De nieuwe risicodimensies van agentic AI

McKinsey onderscheidt vijf belangrijke risicotypes die bedrijven moeten herkennen:

Chained vulnerabilities – Een fout in één agent kan zich kettinggewijs verspreiden.

Cross-agent task escalation – Agenten kunnen privileges van andere agenten misbruiken.

Synthetic identity risk – Vervalsing van agent-identiteiten kan beveiliging omzeilen.

Untraceable data leakage – Onzichtbare datalekken buiten logging en audits om.

Data corruption propagation – Slechte of foutieve data verspreiden zich autonoom door het systeem.

Zonder goed toezicht kunnen deze risico’s leiden tot verkeerde beslissingen, reputatieschade en dataverlies.

Drie lagen voor veilige implementatie

McKinsey’s playbook voor technologie­leiders beschrijft een gestructureerde aanpak in drie fasen.

1. Vooraf: beleid en governance

• Actualiseer het AI-beleid voor agentic toepassingen.
• Herzie risicomanagementkaders zoals ISO 27001 en NIST CSF.
• Houd rekening met regelgeving, waaronder GDPR-artikel 22 en de EU AI Act.

2. Tijdens ontwikkeling: controle en competentie

• Richt een centraal AI-portfolio­beheer in om wildgroei te voorkomen.
• Beoordeel interne kennis over AI-beveiliging en governance.
• Train teams in AI-threat modeling en compliancebeheer.

3. Tijdens gebruik: toezicht en herstel

• Beveilig agent-tot-agent-communicatie met authenticatie en logging.
• Pas identity & access management toe op zowel mensen als AI-agents.
• Implementeer logging, monitoring en noodprocedures voor agent-storingen

Vertrouwen als fundament

Vertrouwen in AI mag geen bijproduct zijn, maar het uitgangspunt. CIO’s, CISO’s en andere leiders moeten veiligheid integreren vanaf de eerste ontwerpstap. Een sterk raamwerk van governance, observatie en menselijke controle is cruciaal om schade te voorkomen en schaalbare waarde te realiseren.

Conclusie

Agentic AI biedt ongekende kansen voor innovatie en productiviteit, maar vraagt ook een volwassen aanpak van risico’s. Organisaties die vandaag investeren in veiligheid, transparantie en compliance, creëren morgen een betrouwbare basis voor autonome technologie.