Wanneer jouw IT-dienstverlener externe AI-partijen nodig heeft, welke risico’s loop jij als organisatie?

Steeds meer organisaties krijgen vanuit hun IT-dienstverlener of MSP advies over:

• Microsoft Copilot;
• AI-integraties;
• AI-security;
• automatisering;
• AI-governance;
• compliance;
• AI-strategie.

Maar ondertussen ontstaat een belangrijk risico waar veel organisaties nog nauwelijks bij stilstaan:

Wat als jouw IT-dienstverlener zelf onvoldoende AI-kennis in huis heeft — en afhankelijk wordt van externe AI-specialisten?

Dat gebeurt momenteel vaker dan veel organisaties denken.

De AI-markt ontwikkelt sneller dan veel MSP’s kunnen bijhouden

AI ontwikkelt zich razendsnel.

Veel IT-dienstverleners proberen hun klanten inmiddels te ondersteunen met:

• Copilot-projecten;
• AI-integraties;
• governance;
• security;
• AI-beleid;
• automatisering.

Maar intern ontbreekt vaak nog voldoende gespecialiseerde AI-kennis.

Daardoor schakelen veel MSP’s externe consultants, AI-specialisten of derde partijen in om AI-oplossingen bij klanten te implementeren.

Dat lijkt logisch.

Maar voor organisaties ontstaat hierdoor een nieuw leveranciers- en governance-risico.

Jij als klant blijft uiteindelijk degene die het risico draagt

Veel organisaties gaan ervan uit dat hun IT-partner:

• volledige controle heeft;
• AI-risico’s begrijpt;
• governance bewaakt;
• compliance beheerst;
• leveranciers controleert.

Maar wanneer een MSP afhankelijk wordt van externe AI-partijen, ontstaat een extra laag van afhankelijkheid waar klanten vaak weinig zicht op hebben.

De vraag wordt dan:

• Wie heeft toegang tot jouw data?
• Welke AI-tools worden gebruikt?
• Waar wordt informatie verwerkt?
• Welke beveiligingsmaatregelen gelden?
• Wie is verantwoordelijk bij fouten of incidenten?

Veel organisaties weten dat momenteel onvoldoende.

AI creëert nieuwe leveranciersrisico’s

Wanneer externe AI-specialisten betrokken raken bij jouw omgeving, kunnen risico’s ontstaan rondom:

• datatoegang;
• vertrouwelijke informatie;
• compliance;
• governance;
• security;
• AI-output;
• documentatie;
• toezicht.

Denk bijvoorbeeld aan:

• prompts met gevoelige informatie;
• externe AI-platformen;
• onbekende AI-modellen;
• onvoldoende leverancierscontrole;
• gebrek aan logging of monitoring;
• AI-tools buiten bestaande governanceprocessen.

En vaak is niet volledig duidelijk:

• welke externe partijen betrokken zijn;
• hoe AI wordt ingericht;
• welke data AI-systemen verwerken.

Veel organisaties hebben hier nog geen governance op ingericht

De meeste organisaties hebben inmiddels wel:

• leveranciersbeheer;
• securitybeleid;
• privacyprocessen;
• ISO-maatregelen;
• compliancecontroles.

Maar AI voegt een compleet nieuwe laag toe.

Juist omdat AI:

• snel groeit;
• vaak decentraal gebruikt wordt;
• buiten bestaande processen ontstaat;
• meerdere leveranciers raakt.

Daardoor lopen governance en controle snel achter op de praktijk.

Ook de AI Act maakt dit relevanter

Met de komst van de Europese AI Act wordt transparantie rondom AI steeds belangrijker.

Organisaties moeten beter inzicht krijgen in:

• AI-gebruik;
• verantwoordelijkheden;
• leveranciers;
• risico’s;
• governance;
• controlemaatregelen.

Dat betekent ook:
wanneer jouw IT-dienstverlener externe AI-partijen gebruikt, blijft jouw organisatie verantwoordelijk voor grip en toezicht.

Welke vragen organisaties nu zouden moeten stellen

Wanneer jouw MSP AI-oplossingen aanbiedt, is het verstandig om vragen te stellen zoals:

• Welke externe AI-partijen zijn betrokken?
• Welke AI-tools worden gebruikt?
• Waar wordt data verwerkt?
• Hoe wordt governance ingericht?
• Welke beveiligingsmaatregelen gelden?
• Hoe worden AI-risico’s beheerst?
• Hoe wordt compliance bewaakt?
• Is AI opgenomen in de risicoanalyse?

Veel organisaties doen dat momenteel nog nauwelijks.

Waarom dit de komende jaren een belangrijk thema wordt

AI verschuift steeds meer van innovatie naar governance.

Daardoor gaan organisaties, auditors en toezichthouders steeds kritischer kijken naar:

• leveranciersketens;
• AI-risico’s;
• governance;
• verantwoordelijkheden;
• compliance;
• bestuurlijke controle.

De vraag wordt niet meer:

“Gebruiken we AI?”

Maar:

“Hebben we voldoende grip op alle partijen die betrokken zijn bij onze AI-omgeving?”

Waarom AIRisicoScan.nl hierbij helpt

AIRisicoScan.nl helpt organisaties inzicht te krijgen in:

• AI-risico’s;
• leveranciersafhankelijkheden;
• governance;
• shadow AI;
• compliance;
• AI-volwassenheid;
• AI Act readiness.

Zodat organisaties beter voorbereid zijn op de risico’s die ontstaan wanneer AI sneller groeit dan governance.