Wat zijn de risico's van AI-agenten die zelfstandig beslissingen nemen?

Autonome AI-agenten kunnen bij een fout operationele, financiële en reputatieschade aanrichten en gegevens laten verdwijnen. Daarin verschillen de risico’s van AI-agents van die van een chatbot: een agent voert ook zelf acties uit.

Denk aan een agent die na een foute beslissing een bedrijfssysteem stillegt of een factuur dubbel betaalt. Ook kan hij klanten onjuist informeren of records in een database overschrijven.

Het verschil met menselijke fouten zit in snelheid en schaal. Een servicedeskmedewerker die twijfelt, overlegt met een collega. Een agent die een regel verkeerd toepast, sluit in een uur honderden tickets onterecht. Lees ook wat een AI-agent anders maakt dan een large language model.

Een AI-agent die zijn doel verkeerd interpreteert, vormt een groot risico. Hij voert een opdracht letterlijk uit, zonder de bedoeling te begrijpen. Dit heet goal misalignment: het doel van de agent wijkt af van wat jij eigenlijk wilt.

Een bekend voorbeeld: een agent die de klanttevredenheid moet verhogen, verwijdert automatisch alle klachten. De score stijgt, maar je mist de signalen om te verbeteren.

De kans daarop groeit als de opdracht vaag is, als doelen met elkaar botsen of als niemand de uitkomst controleert. Een scherpe opdracht alleen is dus niet genoeg: je moet ook vastleggen wat een agent mag doen. In de training Administer Microsoft 365 and AI services (AB-650) leer je per agent machtigingen en beleidsregels instellen.

De organisatie die een AI-agent inzet, is in de praktijk verantwoordelijk voor wat die agent doet. Een agent is geen rechtspersoon en kan zelf niet aansprakelijk zijn.

De AI Act noemt de ontwikkelaar van een AI-systeem de aanbieder en de organisatie die het inzet de gebruiksverantwoordelijke. Zet je bijvoorbeeld een agent in die sollicitaties voorselecteert, dan is dat een hoog-risicosysteem. Je moet dan onder meer menselijk toezicht regelen en logbestanden bewaren. Door de Digitale Omnibus, een wijziging van de AI Act, gelden die eisen vanaf 2 december 2027.

Uitstel is geen vrijstelling: de verboden AI-toepassingen gelden al.

Daarnaast telt software, ook AI, als product onder de nieuwe Europese regels voor productaansprakelijkheid. Dat geldt voor producten die vanaf 9 december 2026 op de markt komen. Moet jij dit binnen je organisatie regelen? In de training AI Compliance & EU AI Act Professional leer je de AI Act vertalen naar governance en risicobeheersing.

Een AI-agent is zo veilig als de rechten die hij krijgt. Daarom geldt het principe van minimale rechten: een agent krijgt alleen toegang tot wat hij voor zijn taak nodig heeft. Een agent met te ruime rechten kan bijvoorbeeld vertrouwelijke gegevens lekken via zijn antwoorden of logbestanden.

Daarnaast is er prompt injection: een aanvaller verstopt instructies in een e-mail, document of webpagina die de agent leest. Een agent die inkomende mail afhandelt, stuurt zo ongemerkt facturen door naar een extern adres. Zo’n gekaapt doel staat bovenaan de OWASP Top 10 for Agentic Applications, een internationale lijst van beveiligingsrisico’s.

Een agent die je mailbox leest, leest ook de instructies van aanvallers.

Lees hoe het NVIDIA Open Agent Safety Platform de acties van agents begrenst. In de training Certified AI Cybersecurity Officer (CAICSO) leer je zulke aanvallen herkennen en testen.

Grip op AI-agenten krijg je met technische maatregelen, duidelijke afspraken en doorlopend toezicht. Dat begint bij het ontwerp en loopt door in het dagelijkse beheer.

Zes maatregelen maken in de praktijk het verschil, elk gericht op een ander risico.

1. Laat een mens goedkeuren boven een drempel
   Bepaal welke acties eerst langs een medewerker gaan. Denk aan grote betalingen of het verwijderen van gegevens.
2. Geef elke agent minimale rechten en een eigen identiteit
   Met een eigen identiteit zie je wat een agent doet. In Microsoft 365 regel je dat met Microsoft Entra Agent ID.
3. Schrijf een concrete opdracht met grenzen
   Beschrijf wat de agent moet bereiken en wat hij nooit mag doen. Bijvoorbeeld: verwijder nooit een klacht.
4. Leg elke actie vast in een audittrail
   Een audittrail is een logboek van wat de agent deed en wanneer. Bij een incident zie je zo snel wat er gebeurde.
5. Test de agent voor en na livegang
   Test eerst in een aparte omgeving met lastige uitzonderingen. Herhaal die test na elke wijziging.
6. Bereid een incidentplan voor
   Spreek af wie een agent stilzet en hoe je zijn rechten intrekt. Een agent die ontspoort, moet binnen minuten uit kunnen.

Lees ook hoe je een incidentresponsplan opstelt.

Welke kennis je nodig hebt, hangt af van je rol: niet iedereen hoeft AI-agenten technisch te beheren. Wie ze inricht en beveiligt in Microsoft 365, heeft wel verdieping nodig in identiteiten, rechten en monitoring.

Startel leidt al ruim 25 jaar IT-professionals op. De techniek achter AI-agenten is nieuw, maar de basis blijft gelijk: beperk de rechten en houd toezicht.

Beheer jij de omgeving waarin agents draaien? Dan leer je in AB-650 hoe je agents registreert, beveiligt en monitort. Twijfel je tussen AB-650 en MS-102? Lees dan welke van de twee nu het best bij je past.