AI-tools zoals ChatGPT worden razendsnel geïntegreerd in werkprocessen binnen overheid en bedrijfsleven. Tegelijk worstelen veel organisaties met nieuwe vragen over verantwoordelijkheid, datagebruik en toezicht.
De snelheid waarmee AI zich ontwikkelt, legt bloot hoe kwetsbaar bestaande structuren kunnen zijn. Wat vraagt dit van beleid, gebruikersgedrag en informatiebeveiliging in de praktijk?
1. Persoonlijke gegevens van duizenden slachtoffers gelekt
In maart 2025 is een groot datalek ontstaan nadat een tijdelijke medewerker van een Australische overheidsorganisatie gevoelige persoonsgegevens had ingevoerd in ChatGPT. Het ging om gegevens van mensen die na een overstroming financiële hulp hadden aangevraagd. De medewerker wilde de data laten analyseren door de AI en dacht dat dit een veilige en slimme oplossing was. Wat volgde, was een ernstig verlies van controle over privégegevens van duizenden burgers.
De overheidsorganisatie beheerde een hulpprogramma voor bewoners van gebieden die zwaar getroffen waren door de overstromingen in de staat New South Wales. Deze mensen hadden vaak hun huis verloren en moesten allerlei documenten en persoonlijke informatie aanleveren om hulp te krijgen. Juist omdat het om een kwetsbare groep ging, had de organisatie de verantwoordelijkheid om hun gegevens zorgvuldig te beschermen. Dat ging mis toen het Excel-bestand met duizenden namen, adressen, telefoonnummers en zelfs gezondheidsinformatie werd ingevoerd in ChatGPT.
Zodra deze data in het systeem van de AI terechtkwam, was de controle weg. De medewerker had geen toestemming gevraagd en handelde zonder te begrijpen hoe de technologie werkt. Dat maakt dit incident zo ernstig: er was geen sprake van hacking, maar van een menselijke fout met grote gevolgen.
Waarom ChatGPT ongeschikt is voor vertrouwelijke informatie
ChatGPT is ontwikkeld als een taalmodel dat vragen beantwoordt en teksten genereert op basis van invoer van gebruikers. Het platform is openbaar en draait op externe servers. Alles wat wordt ingevoerd, kan tijdelijk worden opgeslagen en gebruikt om het systeem slimmer te maken. Daardoor is er geen garantie dat gegevens volledig worden verwijderd of niet opnieuw opduiken in een ander gesprek.
Wanneer iemand vertrouwelijke informatie zoals persoonsgegevens invoert, bestaat het risico dat deze data:
- Op servers van een commerciële partij terechtkomt buiten de controle van de gebruiker
- Wordt bewaard als onderdeel van het trainingsmateriaal van de AI
- Onbedoeld zichtbaar wordt bij toekomstige updates of bugs
- Niet kan worden verwijderd, zelfs niet als daar om wordt gevraagd
De medewerker dacht waarschijnlijk dat ChatGPT werkte zoals een Excel-assistent of intern analyseprogramma, maar dat is niet zo. ChatGPT is een openbare AI-dienst, geen beveiligde overheidsapplicatie. Daardoor heeft niemand zicht op waar de gegevens fysiek worden opgeslagen of hoe ze worden gebruikt.
De omvang van het datalek en wat er in het bestand stond
Het geüploade Excel-bestand bevatte meer dan 12.000 rijen met persoonsgegevens verdeeld over tien kolommen. Uit onderzoek bleek dat ongeveer 3.000 personen direct zijn geraakt door het datalek. De rest van de data bestond uit dubbele of gedeeltelijke records die alsnog moesten worden onderzocht.
De informatie in het bestand omvatte:
- Volledige namen en geboortedata
- Woonadressen en contactgegevens
- E-mailadressen en telefoonnummers
- Gegevens over gezondheid en schade aan woningen
- Interne notities over persoonlijke situaties
Elk veld in dit bestand had waardevolle informatie voor oplichters. Met een combinatie van naam, adres en telefoonnummer kunnen criminelen eenvoudig gerichte phishingcampagnes opzetten of identiteitsfraude plegen.
Hoe de fout ontdekt en opgepakt werd
Het uploaden vond plaats tussen 12 en 15 maart 2025. Pas enkele weken later kwam de fout aan het licht tijdens een routinecontrole van dataverwerking. Toen bleek dat het Excel-bestand via ChatGPT was verwerkt, schakelde de organisatie direct externe cybersecurity-experts in. Zij onderzochten of de gegevens ergens online waren verschenen of op het dark web werden aangeboden.
Hoewel er geen bewijs is gevonden dat de data daadwerkelijk is misbruikt, is dat niet te garanderen. Zodra informatie is ingevoerd in een extern AI-systeem, kan niemand met zekerheid zeggen wat ermee gebeurt. Dat is precies waarom dit incident als een wake-upcall wordt gezien voor alle instellingen die met gevoelige data werken.
Waarom het maanden duurde voordat slachtoffers op de hoogte werden gebracht
De organisatie had meer dan zes maanden nodig om de omvang van het datalek volledig te onderzoeken. In die periode werd elk record handmatig gecontroleerd om vast te stellen welke gegevens gelekt waren. Pas begin oktober 2025, tijdens Cybersecurity Awareness Month, werden de betrokken personen geïnformeerd.
Dat leidde tot kritiek vanuit de media en het publiek. Veel mensen vonden dat ze eerder hadden moeten weten dat hun data mogelijk in verkeerde handen was beland. Privacyexperts benadrukken dat snelheid bij datalekken van groot belang is, zodat slachtoffers maatregelen kunnen nemen om misbruik te voorkomen, zoals het blokkeren van accounts of vervangen van identiteitsdocumenten.
De menselijke fout achter het incident
Het opvallende aan dit datalek is dat er geen kwaadwillende hacker nodig was. Er is niets gestolen door inbraak of hacking, maar de uitkomst is net zo ernstig. Eén verkeerde handeling van een medewerker heeft geleid tot het onbedoeld delen van duizenden gevoelige gegevens met een externe partij.
Dit laat zien dat menselijke fouten nog altijd de grootste oorzaak zijn van datalekken, zelfs in sectoren waar cybersecurity hoog op de agenda staat. De medewerker handelde niet met kwade bedoelingen, maar zonder bewustzijn van de risico’s. Dat is precies het gevaar van nieuwe technologieën zoals AI: ze zijn makkelijk toegankelijk, maar moeilijk te doorgronden.
Waarom dit incident een waarschuwing is voor iedereen die met data werkt
Het incident toont aan dat vertrouwelijke data nooit via openbare AI-tools mag worden verwerkt. ChatGPT en vergelijkbare diensten zijn nuttig voor tekstschrijven of het genereren van ideeën, maar niet voor het analyseren van bestanden die persoonsgegevens bevatten. Zodra data wordt ingevoerd, verlaat het de veilige omgeving van de gebruiker.
Overheidsinstanties, bedrijven en scholen moeten duidelijke regels opstellen voor het gebruik van AI. Dat betekent onder meer:
- Medewerkers trainen in veilig AI-gebruik
- Technische blokkades instellen tegen het uploaden van vertrouwelijke bestanden
- Interne alternatieven aanbieden voor data-analyse, met beveiligde servers
- Richtlijnen opstellen voor wat wel en niet met AI mag worden gedeeld
Door dit incident beseffen steeds meer organisaties dat AI-beleid net zo belangrijk is als wachtwoordbeveiliging of netwerkbescherming. Zonder regels en toezicht blijft het risico bestaan dat iemand, vaak uit goede bedoelingen, toch vertrouwelijke data deelt met een platform dat daar niet voor bedoeld is.
Een groeiend probleem in een tijd van kunstmatige intelligentie
Sinds de komst van generatieve AI-tools zoals ChatGPT worden steeds vaker fouten gemaakt met vertrouwelijke informatie. Medewerkers gebruiken AI om werk te versnellen, maar begrijpen niet altijd wat er achter de schermen gebeurt. ChatGPT slaat invoer tijdelijk op om ervan te leren, en dat maakt het ongeschikt voor privacygevoelige taken.
Bedrijven over de hele wereld hebben inmiddels waarschuwingen uitgevaardigd. Banken, zorginstellingen en overheden verbieden het invoeren van klant- of patiëntgegevens in AI-systemen. Toch blijft het risico bestaan zolang niet iedereen begrijpt hoe groot de gevolgen kunnen zijn.
Dit datalek laat zien dat technologische vooruitgang niet altijd gelijkstaat aan veiligheid. Het gemak waarmee AI-tools te gebruiken zijn, maakt het ook makkelijk om onbewust grote fouten te maken.
Wat dit betekent voor de toekomst van gegevensbescherming
De les uit dit incident is duidelijk: vertrouw nooit op openbare AI-platforms voor de verwerking van persoonsgegevens. De verleiding om snel een taak te automatiseren is groot, maar het verlies van controle over gevoelige informatie kan enorme schade veroorzaken.
Het vraagt om nieuwe beleidsregels, meer bewustwording en technische maatregelen. Alleen dan kunnen organisaties voorkomen dat goedbedoelde acties uitmonden in datalekken die het vertrouwen van burgers en klanten aantasten.
De ChatGPT-lek van 2025 is een harde herinnering dat gegevensbescherming niet alleen gaat over firewalls en virusscanners, maar vooral over menselijk gedrag en kennis. Eén ondoordachte handeling kan al genoeg zijn om duizenden mensen te raken.
2. De gevolgen van een datalek
Het incident waarbij persoonlijke gegevens via een AI-platform zijn blootgesteld, heeft geleid tot meer dan alleen technische zorgen. De impact raakt individuen persoonlijk, tast het vertrouwen in overheidsinstanties aan en werpt bredere vragen op over hoe gegevens worden beheerd in een tijd waarin AI steeds vaker wordt ingezet in publieke dienstverlening.
De schade reikt verder dan het oorspronkelijke lek. Voor de betrokkenen gaat het om het gevoel de controle kwijt te zijn over hun eigen informatie. Voor de overheid betekent het reputatieschade, verlies van vertrouwen en verhoogde druk om verantwoording af te leggen. En op maatschappelijk niveau dwingt het incident tot een heroverweging van hoe nieuwe technologieën worden toegepast in processen die om zorgvuldigheid vragen.
Psychologische druk en angst voor misbruik
Slachtoffers van een datalek ervaren vaak langdurige stress. Niet alleen omdat hun gegevens zijn gedeeld, maar omdat ze niet weten waar, met wie en voor welk doel die informatie mogelijk beschikbaar is. Die onzekerheid is moeilijk te verdragen, vooral wanneer het maanden duurt voordat duidelijkheid wordt geboden.
De mogelijkheid dat persoonlijke informatie onbedoeld terechtkomt bij mensen of systemen met verkeerde bedoelingen, weegt zwaar. Zelfs als er geen bewijs is van misbruik, blijft het risico bestaan. Het gevoel van machteloosheid kan leiden tot slapeloosheid, wantrouwen tegenover technologie en zelfs tot het vermijden van noodzakelijke interacties met instanties.
Voor mensen die eerder al fysieke en emotionele schade hebben opgelopen — zoals door natuurrampen — komt deze dataverlies-ervaring extra hard aan. De digitale kwetsbaarheid versterkt bestaande gevoelens van onzekerheid en verlies van grip op de situatie.
Verlies van vertrouwen in overheidsinstanties
Vertrouwen is fundamenteel voor iedere relatie tussen burger en overheid. Dat vertrouwen rust onder andere op de belofte dat persoonlijke gegevens met de grootst mogelijke zorg worden behandeld. Wanneer blijkt dat die belofte wordt geschonden, heeft dat directe gevolgen voor de geloofwaardigheid van de betrokken instanties.
Het lange tijd stilhouden van het incident voedt de indruk dat transparantie ondergeschikt is gemaakt aan reputatiemanagement. Burgers verwachten bij incidenten zoals deze snel en duidelijk geïnformeerd te worden. In dit geval duurde het maanden voordat slachtoffers wisten wat er was gebeurd. Dat leidt tot wantrouwen, niet alleen richting de instantie die de fout maakte, maar richting de overheid in bredere zin.
De publieke reactie was scherp. Media spraken van nalatigheid en burgers uitten hun ongenoegen over het gebrek aan openheid. Niet alleen de fout, maar ook de omgang met die fout werd bekritiseerd.
Verhoogde risico’s op fraude en identiteitsmisbruik
Zodra persoonsgegevens buiten een beveiligde omgeving terechtkomen, nemen de risico’s op misbruik significant toe. Hoewel er in dit specifieke incident geen direct bewijs is gevonden van misbruik, is dat geen garantie dat het niet alsnog gebeurt. Data die eenmaal is opgeslagen in externe systemen, kan alsnog via kwetsbaarheden uitlekken of zelfs via hacking worden buitgemaakt.
Cybercriminelen hebben geen directe toegang tot een beveiligd netwerk nodig om schade aan te richten. Gegevens die ooit gedeeld zijn met een AI-systeem kunnen op termijn opduiken in andere contexten, bijvoorbeeld als gevolg van een softwarefout of door indexering van AI-output. Dat maakt het lek niet alleen actueel, maar ook een risico voor de lange termijn.
Voor slachtoffers betekent dit dat ze langdurig alert moeten blijven op verdachte activiteiten, zoals ongeautoriseerde transacties, onverwachte communicatie van instanties of fraude met identiteitsdocumenten. Deze constante waakzaamheid heeft impact op hun dagelijks leven.
Maatschappelijke discussie over datavertrouwen
Naast de persoonlijke en institutionele gevolgen heeft dit incident ook geleid tot maatschappelijke discussie. De inzet van kunstmatige intelligentie binnen publieke instellingen wordt steeds breder, maar veel burgers voelen zich daar niet in meegenomen. De risico’s worden vaak pas duidelijk als het misgaat.
Dit datalek legt een pijnpunt bloot: technologie ontwikkelt zich sneller dan de beleidskaders die er grip op moeten houden. De vraag rijst of overheidsorganisaties voldoende zijn toegerust om veilig met AI om te gaan — niet alleen technisch, maar vooral organisatorisch.
De druk op beleidsmakers groeit. Burgers eisen meer transparantie over welke systemen worden gebruikt, welke data wordt verwerkt en hoe dat wordt gecontroleerd. Er klinkt steeds vaker de roep om een nationaal raamwerk voor AI-gebruik in publieke diensten, met duidelijke regels, verplichte audits en sancties bij overtreding.
Reacties vanuit de politiek en toezichtinstanties
De politieke reacties op het incident waren verdeeld. Sommigen noemden het een incident dat voortkomt uit onwetendheid en gebrek aan richtlijnen, anderen spraken over een systemisch probleem in de omgang met technologie binnen de overheid.
Toezichthouders op privacy en informatiebeveiliging grepen het moment aan om hun waarschuwingen te herhalen: gevoelige data mag nooit worden ingevoerd in systemen die daar niet voor ontworpen zijn. Er werd gewezen op bestaande richtlijnen die dit verbieden, maar die in de praktijk vaak niet worden nageleefd of onvoldoende bekend zijn bij medewerkers.
Er is inmiddels een evaluatie aangekondigd naar het datalek en het bijbehorende communicatieproces. Verwacht wordt dat dit leidt tot aanbevelingen over hoe incidenten sneller gedetecteerd en gemeld moeten worden, en hoe AI-gebruik binnen de overheid strakker gereguleerd moet worden.
Hulpoplossingen en hun beperkingen
De instantie die verantwoordelijk was voor het incident heeft slachtoffers ondersteuning aangeboden, waaronder toegang tot een hulplijn, identiteitsbescherming en de mogelijkheid om documenten te vervangen. Deze maatregelen zijn noodzakelijk, maar lossen het fundamentele probleem niet op: het lek heeft plaatsgevonden, en dat is niet terug te draaien.
Bovendien is niet altijd duidelijk of de geboden hulp volledig aansluit bij de zorgen van slachtoffers. Sommige mensen weten niet of ze daadwerkelijk risico lopen, anderen vragen zich af welke gegevens precies zijn gelekt en wie toegang heeft gehad. De onduidelijkheid zorgt voor aanhoudende onzekerheid.
Ondersteuning na een incident is belangrijk, maar mag nooit een vervanging zijn voor preventie. Zonder duidelijke waarborgen en structurele verbeteringen blijft het risico bestaan dat vergelijkbare fouten opnieuw plaatsvinden.
Langetermijngevolgen voor de digitale overheid
De impact van het incident strekt zich uit tot hoe burgers de digitale overheid zien. Data-uitwisseling, geautomatiseerde besluitvorming en het gebruik van AI zijn inmiddels verweven met dienstverlening. Burgers moeten kunnen vertrouwen op systemen die zij zelf niet kunnen controleren. Dat vertrouwen is beschadigd.
Het incident vormt daarmee een kantelpunt. Niet alleen in beleid, maar ook in publieke perceptie. Overheden zullen moeten aantonen dat ze controle hebben over de technologieën die ze inzetten. Transparantie, controleerbaarheid en verantwoordelijkheid worden sleutelfactoren in het herwinnen van vertrouwen.
Zonder duidelijke governance blijft het risico bestaan dat goedbedoeld technologisch gebruik alsnog leidt tot schade. Dat is een les die breder geldt dan deze ene zaak. In een tijd waarin AI steeds vaker opduikt in publieke processen, is veiligheid geen bijzaak, maar een voorwaarde.
3. Waarom AI-tools een datarisico vormen
AI-tools zoals ChatGPT worden steeds vaker gebruikt op werkvloeren van overheden, bedrijven en onderwijsinstellingen. Ze zijn snel, toegankelijk en kunnen veel taken automatiseren. Maar dat gemak heeft een keerzijde. Wanneer deze tools worden ingezet zonder duidelijke grenzen, vormen ze een direct risico voor de veiligheid van vertrouwelijke gegevens. De technologie zelf is niet kwaadaardig, maar het gebrek aan grip, kennis en beleid maakt onbedoeld misbruik waarschijnlijker.
Wat dit risico extra gevoelig maakt, is dat AI-platforms niet ontworpen zijn om gevoelige of herleidbare informatie te verwerken. Ze zijn gebouwd om te leren van gebruikersinput. Zodra iemand persoonsgegevens of interne documenten invoert, verlaten die gegevens de veilige omgeving van de organisatie. Daarmee ontstaat een lek dat niet wordt veroorzaakt door hacking of inbraak, maar door menselijk gedrag in combinatie met onbeveiligde technologie.
Waarom generatieve AI niet geschikt is voor vertrouwelijke informatie
AI-systemen zoals ChatGPT functioneren door grote hoeveelheden tekst te analyseren en daaruit patronen te leren. Dit maakt ze geschikt voor tekstgeneratie, vertaling of samenvattingen, maar niet voor het verwerken van gevoelige informatie. Wat veel gebruikers niet beseffen, is dat hun input deel kan uitmaken van de training of verdere optimalisatie van het AI-model.
Er is geen garantie dat wat ingevoerd wordt, wordt verwijderd. Hoewel sommige aanbieders opties bieden om input niet op te slaan, zijn deze vaak optioneel, onduidelijk of onbekend bij de gebruiker. In publieke versies van AI-diensten is het zelfs mogelijk dat input op een later moment als gegenereerde output terugkomt bij andere gebruikers.
Dit betekent dat elke invoer van persoonsgegevens, klantgegevens of interne documenten:
- Buiten het beveiligde IT-domein van de organisatie valt
- Niet meer gecontroleerd of teruggehaald kan worden
- Mogelijk op externe servers blijft staan
- Risico loopt om bij een toekomstige bug of fout zichtbaar te worden
Eerdere incidenten onderstrepen het risico
Het incident met het uploaden van gegevens door een overheidsmedewerker staat niet op zichzelf. AI-tools zijn eerder betrokken geweest bij datalekken, ook zonder actieve inbraak. Zo was er in 2023 een fout in de interface van ChatGPT waarbij gebruikers tijdelijk elkaars chats konden zien, inclusief persoonlijke informatie.
In een ander geval werd ontdekt dat gesprekken van ChatGPT-gebruikers geïndexeerd waren door zoekmachines, waardoor gevoelige chats publiek zichtbaar werden. Dergelijke fouten zijn zeldzaam, maar tonen aan dat systemen niet ontworpen zijn voor het verwerken van vertrouwelijke of afgeschermde informatie.
Zodra een gebruiker gegevens invoert in zo’n tool, is het risico aanwezig dat deze informatie onbedoeld opduikt, lekt of op een andere manier beschikbaar wordt gesteld. Het is een fout die vaak pas maanden later zichtbaar wordt.
Het gevaar van overmatig vertrouwen in technologie
AI-tools zijn ontworpen met gebruiksgemak als uitgangspunt. Dat is hun kracht, maar ook hun zwakte. Veel medewerkers vertrouwen erop dat de systemen veilig zijn, zonder echt te begrijpen wat er met hun input gebeurt. De interfaces zijn vriendelijk en intuïtief, maar bieden nauwelijks context over databeheer, opslag of eigendomsrechten.
In veel gevallen leidt dat tot:
- Onbedoelde invoer van vertrouwelijke data
- Het opslaan van interne documenten in openbare AI-diensten
- Gebruik van AI om klantvragen te beantwoorden met invoer van gevoelige informatie
- Misvattingen over wat ‘veilig’ gebruik van AI inhoudt
Organisaties lopen hierdoor risico’s die niet zichtbaar zijn in traditionele IT-monitoring. Het gaat niet om inbraak of malware, maar om goedbedoeld gebruik van tools die niet voldoen aan de beveiligingseisen van bijvoorbeeld overheidsinstanties, zorgverleners of banken.
Gebrek aan AI-awareness als risicofactor
Het grootste probleem is vaak niet de technologie zelf, maar het ontbreken van kennis bij gebruikers. In de meeste gevallen is het datalek niet het gevolg van kwaadwillend gedrag, maar van gebrek aan bewustzijn. Zonder duidelijke training en richtlijnen worden AI-tools als vanzelfsprekend onderdeel van het werkproces.
In de praktijk betekent dat:
- Medewerkers gebruiken AI voor taken die gevoelige data bevatten
- Er is geen controle of logging van wat wordt ingevoerd
- Beveiligingsafdelingen weten vaak niet wat er met AI-tools wordt gedaan
- Contractors en tijdelijke krachten hebben onvoldoende instructie over wat wel en niet mag
Zonder bewustwording verandert AI-gebruik in een blinde vlek binnen informatieveiligheid. Terwijl organisaties investeren in firewalls en endpoint security, kunnen gegevens via de voordeur naar buiten glippen — simpelweg omdat iemand ze invoert in een tool als ChatGPT.
Waarom AI-beleid onmisbaar is binnen databeveiliging
Informatiebeveiliging vraagt om duidelijke kaders. Voor e-mail, cloudopslag en softwaregebruik bestaan vaak strikte regels. Voor AI ontbreekt dat nog te vaak. Zonder beleid is elk gebruik afhankelijk van de inschatting van individuele medewerkers. Dat is een onhoudbare situatie, zeker in sectoren waar de bescherming van persoonsgegevens wettelijk verplicht is.
Een effectief AI-beleid binnen organisaties bevat ten minste:
- Een lijst van goedgekeurde AI-tools die veilig gebruikt mogen worden
- Verbod op het invoeren van persoonsgegevens of interne data in openbare AI-platforms
- Interne alternatieven voor dataverwerking binnen beveiligde omgevingen
- Technische maatregelen zoals prompt filtering en Data Loss Prevention (DLP)
- Duidelijke richtlijnen over wie AI mag gebruiken, waarvoor, en onder welke voorwaarden
Zonder deze basisprincipes blijft AI-gebruik kwetsbaar voor fouten, lekken en reputatieschade.
De rol van leiderschap en securityteams
Leiders binnen organisaties hebben de taak om technologische vernieuwing te stimuleren, maar ook om risico’s beheersbaar te houden. Dit vraagt om samenwerking tussen afdelingen zoals IT, compliance, juridische zaken en communicatie. AI is geen project van één team, maar een integraal onderdeel van het datalandschap.
Securityteams moeten actief betrokken worden bij het ontwikkelen van beleid rond AI. Niet alleen reactief bij incidenten, maar proactief bij het opstellen van regels, het kiezen van veilige tools en het trainen van personeel. Alleen dan ontstaat er een werkbare balans tussen innovatie en informatiebeveiliging.
Hacking is niet nodig als interne fouten toegang bieden tot gevoelige data
Veel organisaties richten hun beveiliging in op klassieke aanvallen: malware, phishing of hacking. Maar in het geval van AI-incidenten is vaak geen enkele externe dreiging nodig. Een medewerker die vertrouwelijke gegevens invoert in een AI-platform zonder beveiliging, creëert een directe datarisico — zonder dat iemand zich toegang hoeft te verschaffen.
De klassieke dreigingen blijven bestaan, maar worden nu aangevuld met een intern risico: menselijke fouten in combinatie met technologie die ontworpen is voor gebruiksgemak, niet voor veiligheid. Dat maakt AI-gebruik tot een categorie apart binnen de dreigingen voor databeveiliging.
Waarom organisaties snel moeten handelen
AI wordt sneller geïntegreerd in werkprocessen dan regelgeving, toezicht en interne protocollen kunnen bijhouden. Die kloof creëert directe risico’s: medewerkers gebruiken AI-tools zonder duidelijke instructies, beleidskaders of technische beperkingen. Daardoor kunnen gevoelige gegevens onbedoeld gedeeld worden met onbeheersbare systemen. Niet door opzet, maar omdat het systeemgebruik niet goed is ingericht.
Om dit te voorkomen, moeten organisaties nu handelen. Dat betekent concreet:
- Verbied het invoeren van persoonsgegevens of vertrouwelijke informatie in openbare AI-platforms via expliciet beleid en toegangsrestricties
- Implementeer technische blokkades, zoals Data Loss Prevention (DLP)-regels en AI prompt filters, die automatisch detecteren wanneer gevoelige data wordt ingevoerd
- Train alle medewerkers en contractors in veilig AI-gebruik, met verplichte awareness-sessies, concrete voorbeelden van risico’s en duidelijke ‘do’s & don’ts’
- Beperk AI-gebruik tot goedgekeurde tools en taken, bijvoorbeeld via een interne whitelist en vooraf gedefinieerde toepassingen
- Zorg voor centrale monitoring van AI-gebruik binnen de organisatie om risico’s vroegtijdig te signaleren
- Wijs verantwoordelijken aan binnen security- en compliance-teams voor toezicht op het naleven van AI-beleid
AI mag geen grijs gebied zijn. Zolang gebruik ongemonitord blijft en regels ontbreken, is een nieuw incident onvermijdelijk. De technologie is geen experiment meer, maar realiteit. Alleen organisaties die nu beleid combineren met controle en educatie, kunnen AI veilig toepassen zonder dat gegevens op straat belanden.
4. Lessen en maatregelen voor veilig AI-gebruik
De toename in het gebruik van AI-tools binnen publieke en private organisaties vraagt om een fundamentele herziening van hoe met informatie wordt omgegaan. Incidenten zoals het lek via ChatGPT tonen aan dat bestaande beveiligingsstructuren niet zijn ontworpen met generatieve AI in gedachten. Traditionele data policies, compliance-regels en awarenessprogramma’s schieten tekort zodra medewerkers met één klik data kunnen delen met externe AI-systemen.
Om nieuwe datalekken te voorkomen is een set structurele veranderingen nodig op beleidsniveau, operationeel niveau en op het vlak van gedragsverandering. Het is niet voldoende om simpelweg te verbieden dat persoonsgegevens in AI worden ingevoerd. Organisaties moeten actief sturen op wat wel mag, onder welke voorwaarden, en met welke technische en organisatorische waarborgen.
Wat er direct aangepast moet worden in beleid en processen
Beleid rond AI-gebruik kan niet reactief zijn. Wachten tot een incident zich voordoet, is in deze context geen optie. In plaats daarvan moeten instellingen direct vastleggen wat de grenzen zijn van AI-gebruik binnen de organisatie. Dit betekent:
- Een formeel AI-gebruiksbeleid opstellen waarin duidelijk wordt omschreven welke AI-tools zijn toegestaan
- Het expliciet verbieden van invoer van herleidbare persoonsgegevens of vertrouwelijke informatie in publieke AI-platforms
- Beveiligings- en IT-afdelingen actief betrekken bij het goedkeuren van nieuwe tools, ook wanneer deze als ‘hulpjes’ worden gepresenteerd (zoals AI-plugins of browserextensies)
- Procedures instellen voor het melden van onbedoeld AI-gebruik of dataverlies via generatieve systemen
Daarnaast moeten contracten met externe leveranciers, consultants of tijdelijke krachten worden herzien, zodat ook zij gebonden zijn aan interne AI-richtlijnen.
Nieuwe regels voor externe medewerkers en toezicht op AI-gebruik
Externe medewerkers hebben vaak minder binding met de organisatiecultuur en minder kennis van interne beveiligingsrichtlijnen. Tegelijkertijd krijgen ze wél toegang tot systemen en data. Dat maakt deze groep bijzonder risicogevoelig bij het gebruik van AI.
Daarom moeten organisaties:
- Externe krachten verplicht laten tekenen voor naleving van AI- en databeleid
- AI-gebruik expliciet opnemen in onboarding-processen en contractuele afspraken
- Toegang tot gevoelige systemen beperken tot wat strikt noodzakelijk is
- Logging en monitoring instellen op AI-gerelateerd gedrag, zoals het openen van documenten met persoonsdata terwijl AI-tools actief zijn in de browser
Toezicht moet niet gebaseerd zijn op vertrouwen, maar op controleerbare kaders. Zonder actieve monitoring blijft AI-gebruik onzichtbaar voor securityteams.
Verplichte training en praktische ondersteuning op de werkvloer
Awarenessprogramma’s moeten worden uitgebreid met specifieke modules over AI. Veel medewerkers begrijpen niet waarom invoer van informatie in een AI-tool riskant is, vooral wanneer ze denken dat hun acties ‘privé’ zijn.
Effectieve training bevat onder andere:
- Uitleg over hoe generatieve AI werkt en hoe data wordt verwerkt en mogelijk opgeslagen
- Concrete voorbeelden van incidenten waarbij data uitlekte via AI-gebruik
- Herkenbare scenario’s waarin onbewust vertrouwelijke informatie wordt gedeeld met een AI
- Handvatten voor alternatieven: welke taken mogen met AI worden ondersteund en welke niet
- Simulaties of workshops waarin het juiste gebruik wordt geoefend
Daarnaast moeten medewerkers eenvoudig toegang hebben tot een interne vraagbaak of helpdesk rond AI-gebruik. Niet als controle, maar als ondersteuning.
Technische barrières tegen ongecontroleerde data-invoer
Zonder technische maatregelen blijft het AI-risico afhankelijk van gedrag. Dat is onvoldoende. Organisaties moeten systemen instellen die data-invoer beperken of blokkeren zodra deze richting externe AI-diensten gaat.
Mogelijke technische maatregelen:
- Data Loss Prevention (DLP): detecteert automatisch wanneer gevoelige informatie wordt gekopieerd, geplakt of ingevoerd in externe systemen en blokkeert dit
- Prompt filters: voorkomen dat specifieke typen gegevens (zoals BSN, IBAN of adresgegevens) via AI-tools worden verzonden
- Browser policy management: AI-diensten blokkeren via het bedrijfsnetwerk of enkel toegang geven tot goedgekeurde AI-platforms
- VPN-monitoring en AI-verkeer-analyse: inzicht krijgen in welke systemen worden benaderd en waar gegevens mogelijk heen gaan
- Zero Trust-beleid: standaard geen toegang tot gevoelige data tenzij het expliciet nodig is én gemonitord wordt
Techniek is geen garantie, maar wél een stevige verdedigingslaag die het risico op menselijke fouten verlaagt.
De rol van leiderschap en risicomanagement in besluitvorming
AI-beleid kan niet alleen bij IT of compliance worden belegd. Het vraagt om betrokkenheid van het leiderschap binnen de organisatie. Zij bepalen de koers, stellen prioriteiten en zijn verantwoordelijk voor het balanceren tussen innovatie en veiligheid.
Leiders moeten:
- AI-gebruik zien als strategisch thema, niet als toolvraagstuk
- Inzicht krijgen in de actuele risico’s binnen de organisatie, inclusief incidenten die (nog) niet zijn gemeld
- Besluiten welke afdelingen AI mogen gebruiken, onder welke voorwaarden
- Investeren in tooling, training en beleidsontwikkeling
- Externe audits laten uitvoeren op het AI-landschap binnen de organisatie
Risicomanagement moet AI-gebruik meenemen als apart domein binnen de bredere strategie rond informatiebeveiliging.
Waarom AI-governance standaard onderdeel moet zijn van informatiebeveiligingsbeleid
Tot nu toe is AI-governance vaak afwezig in standaardinformatiebeveiligingsplannen. Maar AI is inmiddels verweven met dagelijks werk: van tekstverwerking tot analyse en klantcommunicatie. Dat vraagt om een vaste plek in bestaande structuren.
Dit betekent onder andere:
- AI opnemen in de jaarlijkse risicoanalyses (bijv. DPIA’s en ISO-audits)
- Richtlijnen en verantwoordelijkheden opnemen in het informatiebeveiligingsbeleid
- Regelmatig evalueren van gebruikte AI-tools en processen
- Gebruikmaken van frameworks zoals NIST AI Risk Management of het EU AI Act-raamwerk waar toepasbaar
- Samenwerking zoeken met externe experts om beleid actueel te houden
Organisaties die AI structureel opnemen in hun bestaande governance laten zien dat ze het onderwerp serieus nemen en proactief handelen. Dat is noodzakelijk, want het risico ligt niet alleen in de tool zelf, maar in het ontbreken van controle daarover.
Lessen voor organisaties wereldwijd
De lessen uit dit incident reiken verder dan één organisatie of land. Elke instelling die werkt met persoonsgegevens of vertrouwelijke gegevens loopt hetzelfde risico wanneer AI-tools worden ingezet zonder grip.
Belangrijkste lessen:
- AI-gebruik moet vanaf het begin worden ingekaderd met beleid, techniek en opleiding
- Toegang tot AI-tools moet niet vrijblijvend zijn, maar gebaseerd op noodzaak en rol
- Extern personeel en partners zijn net zo belangrijk in het risicobeheer als interne medewerkers
- Transparantie en actieve communicatie bij incidenten is essentieel om vertrouwen te behouden
- AI-beveiliging hoort net zo vanzelfsprekend te zijn als wachtwoordbeheer of toegangscontrole
Instellingen die deze lessen toepassen, kunnen AI veilig benutten zonder risico voor hun reputatie, gegevens of klanten. Zij maken het verschil tussen een innovatie die dient, of een technologie die schade aanricht.
De 10 belangrijkste takeaways
AI-systemen worden sneller geïmplementeerd dan organisaties grip krijgen op de risico’s. Informatiebeveiliging kan dit tempo alleen bijhouden als beleid, gedrag en techniek gelijktijdig meebewegen. De grootste dreiging komt niet alleen van buitenaf, maar van binnenuit: gebrekkige kennis, onduidelijke richtlijnen en onderschatting van wat AI met data doet.
1. AI zonder beveiligingskader creëert structurele kwetsbaarheden in de organisatie
Zodra AI wordt ingezet zonder dat informatiebeveiliging meebepaalt wat mag en wat niet, ontstaat er een blinde vlek binnen het risicoprofiel. Verantwoord gebruik vereist integratie van AI-beleid in bestaande securitystructuren, aangestuurd door de information security officer.
2. Hacking is niet vereist als medewerkers onbewust zelf data blootstellen via AI
Menselijke fouten zijn de dominante factor in moderne datalekken, zeker bij gebruik van externe AI-platforms. Risicobeheer moet zich net zo sterk richten op gebruikersgedrag als op klassieke dreigingen van buitenaf.
3. De rol van de information security officer moet worden versterkt in AI-gerelateerde besluitvorming
AI-governance valt of staat met centrale verantwoordelijkheid voor beleid, toezicht en naleving. Zonder duidelijke ownership blijven maatregelen versnipperd en reactief.
4. AI-geletterdheid moet structureel verankerd worden in opleiding en beleid
Incidenten ontstaan vaak door misvattingen over wat AI doet met input en hoe het data verwerkt. Elke medewerker die AI gebruikt, moet begrijpen wanneer dat risico’s met zich meebrengt — en waarom.
5. Technische bescherming is onmisbaar om menselijke fouten tijdig te blokkeren
Tools zoals DLP-systemen, promptbeveiliging en netwerkfilters bieden een vangnet waar gedrag tekortschiet. Alleen technische maatregelen kunnen voorkomen dat fouten onherstelbare impact hebben.
6. AI-policies moeten afdwingbaar, meetbaar en afgestemd zijn op werkelijke risico’s
Algemene richtlijnen zijn onvoldoende: beleid moet concreet benoemen wat mag, wat verboden is en wie verantwoordelijk is voor toezicht. Periodieke evaluatie en handhaving maken het verschil tussen beleid op papier en beleid in werking.
7. Externe krachten en leveranciers mogen niet buiten het beveiligingsbeleid vallen
Iedereen met toegang tot interne data of systemen kan risico veroorzaken via AI-gebruik. Contractuele AI-clausules en verplicht onboardingbeleid zijn noodzakelijk om externe risico’s te beheersen.
8. Monitoring op AI-gebruik is essentieel om ongecontroleerde datastromen zichtbaar te maken
Zonder inzicht in welke AI-platforms worden gebruikt, waar data heen gaat en wie toegang heeft, is er geen sprake van effectief risicobeheer. Logbestanden, gedragsanalyses en toegangscontroles zijn hierbij onmisbaar.
9. Vertrouwen wordt opgebouwd via transparantie en snelheid van reactie bij incidenten
Het publiek accepteert dat technologie fouten kan maken, maar niet dat organisaties zwijgen of traag handelen. Duidelijke communicatie en snelle corrigerende acties zijn bepalend voor de reputatie bij klanten, burgers en toezichthouders.
10. Leiderschap vereist actie vóórdat wetgeving je ertoe verplicht
AI-risico’s ontstaan sneller dan regelgeving wordt ingevoerd. Organisaties die proactief beleid maken en handhaven, tonen volwassen risicomanagement en versterken hun positie intern én extern.
