Door het toenemende gebruik van AI-agenten in professionele omgevingen zijn ook de risico’s ervan duidelijker geworden. Hoewel bijna driekwart van de bedrijven van plan is om binnen twee jaar agent-AI in te zetten, blijkt uit het rapport ‘State of AI 2026’ van Deloitte dat slechts 21% van die bedrijven een volwassen model voor agent-governance heeft. Zonder de juiste beveiligingsmaatregelen vormen AI-agenten kwetsbaarheden voor je onderneming. Als je AI-agenten veilig wilt gebruiken, staan wij voor je klaar! In dit artikel gaan we in op wat AI-agentbeheer inhoudt en hoe je AI-agenten veilig kunt gebruiken.

TL; DR

  • AI-agentbeheer is het gestructureerde beheer en de monitoring van autonome AI-systemen die zelfstandig beslissingen nemen en acties uitvoeren.

  • AI-agenten brengen aanzienlijke veiligheidsrisico’s met zich mee, waaronder prompt-injectieaanvallen, gegevensdiefstal, uitvoeringsrisico’s, gebrekkige toegangscontroles, kwetsbaarheden in tools en een gebrek aan inzicht.

  • Traditioneel AI-beheer richt zich op outputrisico’s, terwijl agentisch beheer zich richt op actiegerelateerde risico’s die strengere technische waarborgen en controles vereisen.

  • Het opzetten van een bestuurskader voor agentische AI houdt in dat je de basis voor het bestuur legt, ethische principes vaststelt, waarborgen en controles implementeert, zorgt voor gegevensbeheer en transparantie, monitoring- en auditsystemen opzet, ervoor zorgt dat de regelgeving wordt nageleefd en trainingen voor medewerkers organiseert.

  • TextCortex een gereguleerde AI-infrastructuur voor bedrijven, compleet met monitoringsystemen, nalevingscontroles en beveiligingsmaatregelen, zodat organisaties veilige en aan de regels beantwoordende AI-agenten kunnen inzetten.

Wat is Agentic / AI-agentbeheer?

AI-agentbeheer verwijst naar het gestructureerde beheer en de monitoring van autonome AI-systemen, zogenaamde AI-agenten, die zelfstandig beslissingen kunnen nemen en acties kunnen uitvoeren. AI-agentbeheer bestaat uit beveiligingsprotocollen die zijn ontwikkeld om de veiligheid te waarborgen en gegevenslekken te voorkomen bij deze systemen die zelfstandig beslissingen nemen en acties ondernemen. AI-agenten hebben een risiconiveau dat afhangt van de toegang en rechten die je ze toekent.

Waarom is het beheer van AI-agenten belangrijk?

De reden waarom governance van AI-agenten belangrijk is, is de toenemende invloed en het groeiende gebruik van AI-agenten binnen bedrijven. Hoewel AI-agenten de werkdruk bij veel bedrijven verlichten doordat ze zelfstandig beslissingen kunnen nemen en taken kunnen uitvoeren, brengen ze ook risico’s met zich mee. Volgens een enquête van UiPath onder bedrijfsleiders zijn beveiligingsrisico's de grootste zorg voor 56% van de organisaties die AI-agenten inzetten, terwijl 34% governance-risico's noemt. Om deze risico's weg te nemen en je te wapenen tegen aanvallen, heb je AI-agentgovernance nodig.

Wat zijn de risico’s van AI-agenten?

Dit zijn de meest voorkomende veiligheidsrisico’s van AI-agenten:

• Prompt-injectieaanvallen: kwaadaardige invoer die de instructies van de agent kaapt, waardoor deze ongeoorloofde acties uitvoert

• Gegevenslekken en -diefstal: Medewerkers kunnen per ongeluk gevoelige gegevens blootgeven aan externe systemen of tools waarmee ze werken

• Uitvoeringsrisico / Ongeautoriseerde acties: Omdat agents acties in de echte wereld kunnen uitvoeren, kunnen aanvallers schadelijke geautomatiseerde handelingen in gang zetten, zoals ongeautoriseerde transacties, het verwijderen van gegevens of wijzigingen aan het systeem

• Gebrekkige toegangscontrole: Medewerkers kunnen zonder de juiste beperkingen te veel rechten krijgen voor tools, API’s of gevoelige systemen

• Kwetsbaarheden in tools/plug-ins: De externe tools die agents gebruiken, maken ze kwetsbaar voor klassieke softwarebedreigingen zoals SQL-injectie en het uitvoeren van code op afstand

• Modelvergiftiging en -manipulatie: Aanvallers manipuleren trainingsgegevens of het gedrag van het model om agents kwaadaardig te laten handelen of informatie te laten lekken

• Identiteits- en token-diefstal: door gestolen inloggegevens kunnen aanvallers zich voordoen als medewerkers of authenticatietokens stelen

• Aanvallen van agent op agent: In systemen met meerdere agenten kunnen gehackte agenten andere agenten aanvallen of hun gedrag beïnvloeden

• Agents met te ruime rechten: Agents die draaien met te ruime rechten die hun beoogde reikwijdte overschrijden, waardoor ze een groot risico vormen voor aanvallen

• Gebrek aan inzicht: het is lastig om bij te houden wat agents doen, waardoor het moeilijk is om beveiligingsincidenten op te sporen en erop te reageren 

Wat zijn de risico’s van AI-agenten?

AI-beheer versus beheer van AI-agenten 

Terwijl traditioneel AI-beheer is bedoeld om risico’s rond de output te beperken, is agentisch beheer bedoeld om risico’s rond acties te beperken. AI-agentbeheer zorgt voor de veiligheid van agentische tools die zelfstandig beslissingen kunnen nemen en actie kunnen ondernemen. AI-beheer richt zich op de veiligheid van trainingsdata en de output van modellen, terwijl AI-agentbeheer zich richt op de risico’s rond automatisering en acties van het model. Traditionele AI brengt bijvoorbeeld alleen outputrisico’s met zich mee, terwijl agentische AI risico’s met zich meebrengt zoals prompt-injectie en datalekken. Hoe belangrijk dit onderscheid is, blijkt uit een analyse van bedrijven uit 2025. Daaruit bleek dat meer dan 80% van de bedrijven geen volwassen AI-infrastructuur heeft, inclusief monitoring, controleerbaarheid en controlemechanismen die nodig zijn om agentische systemen op grote schaal te beheren.

AI-beheer versus beheer van AI-agenten 

Hoe bouw je een agentgebaseerd AI-governancekader?

Een governancekader voor agentische AI omvat bestuursmodellen, controles, monitoringsystemen en waarborgen die speciaal zijn ontworpen voor AI-agenten. Laten we stap voor stap bekijken hoe je zo’n governancekader voor agentische AI opzet.

1. Leg een basis voor goed bestuur

Eerst moet je een kader vaststellen dat agenttypes, het doel van de agenten, het autonomieniveau, de bedrijfsdoelstellingen en de autorisatieniveaus van de agenten omvat. Zo kun je een bestuursstructuur voor AI-agenten opzetten met duidelijke rollen en verantwoordelijkheden. In deze fase kun je de agenten ook indelen op basis van hun risiconiveau.

2. Stel ethische principes vast

In deze fase moet je de belangrijkste bestuursprincipes vaststellen, zoals menselijk toezicht, transparantie en eerlijkheid. Je kunt ook een risicoscore opstellen op basis van de mate van autonomie. Om risico’s te minimaliseren, maak je onderscheid tussen taken die menselijke goedkeuring vereisen en taken waarbij de agent zelf beslissingen moet nemen en actie moet ondernemen.

3. Voer beveiligingsmaatregelen en controles in

Het integreren van veiligheidsmaatregelen in AI-systemen vóór de implementatie is een effectieve manier om risico’s te beperken. Implementeer essentiële technische veiligheidsmaatregelen, zoals gedragsbeperkingen, noodstopknoppen en circuitbreakers. Test daarna of alle veiligheidsmaatregelen goed werken.

4. Gegevensbeheer en transparantie

Je moet eisen vaststellen op het gebied van gegevenskwaliteit, detectie van vooringenomenheid en privacy om de bescherming van de gegevensprivacy te waarborgen. Dit is nodig voor zowel de gegevensbeveiliging als om de betrouwbaarheid van de gegevens die de agent gaat gebruiken te garanderen, waardoor het risico op schadelijke gegevens en documenten wordt verminderd. Zorg daarnaast voor transparantie, zodat je de interacties en processen van de agent kunt volgen terwijl gebruikers met de AI-agent communiceren of deze observeren.

5. Monitoring en controle

Als je de bewegingen van je agents niet kunt observeren en volgen, heb je er geen controle over en ben je kwetsbaar voor risico’s. De omvang van die kwetsbaarheid is aanzienlijk: uit beveiligingsonderzoek blijkt dat 73% van de AI-systemen die bij beveiligingsaudits zijn beoordeeld, kwetsbaar was voor ‘prompt injection’-kwetsbaarheden, terwijl de huidige detectiemethoden slechts 23% van de geavanceerde aanvallen opsporen. Daarom moet je een monitoringsysteem opzetten waarmee je de interacties, acties en verdachte gedragingen van agents kunt observeren. Bovendien is het bijhouden van gegevens over mogelijke activiteiten de meest effectieve manier om voorzorgsmaatregelen te nemen en de beveiliging te verbeteren.

6. Naleving van regelgeving

Breng je governancekader in kaart aan de hand van bestaande regelgeving, zoals de AVG, de EU-AI-wet en sectorspecifieke regels, zodat je je AI-agenten op legale wijze kunt implementeren en gebruiken. Zo voorkom je juridische problemen in de regio waar je je AI-agent wilt inzetten. Bovendien wordt je agent veiliger als je ervoor zorgt dat hij voldoet aan de wettelijke voorschriften.

7. Opleiding en ontwikkeling

Al je medewerkers trainen in het gebruik van de AI-agenten die je gaat inzetten, is de beste manier om door mensen veroorzaakte beveiligingsrisico’s te voorkomen. Dit is belangrijker dan ooit: uit Deloitte’s 2026 State of AI-enquête onder 3.235 wereldwijde leiders bleek dat het tekort aan AI-vaardigheden de grootste belemmering is voor het integreren van AI in bestaande workflows, waarbij opleiding werd genoemd als de belangrijkste manier waarop bedrijven hun talentstrategieën aanpassen. Het opzetten van feedbackloops die inzichten vanuit een operationeel perspectief vastleggen, helpt je om het beheer van AI-agenten continu te verbeteren. Het plannen van periodieke evaluaties is nuttig om regelmatig en consistent feedback en inzichten te verzamelen.

TextCortex: een gereguleerde AI-infrastructuur voor bedrijven

Als je een AI-infrastructuur voor bedrijven nodig hebt die beheer van AI-agenten en naleving van regelgeving biedt, inclusief monitoringsystemen, nalevings- en veiligheidsbeleid, dan TextCortex de oplossing voor jou. TextCortex een AI-platform waarmee je veilig gebruik kunt maken van AI-agenten en andere AI-functies.

TextCortex Kenmerken

Met TextCortex kun je AI-agenten bouwen voor jouw specifieke taken. Om ervoor te zorgen dat je AI-agenten effectief werken, kun je ook modulaire promptgroepen maken, zogenaamde ‘skills’. Je kunt bijvoorbeeld een skill aan je AI-agent toevoegen die je klantenservicetickets analyseert en dezelfde problemen in een lijst vastlegt.

Je kunt onze kennisbanken gebruiken om je AI-agenten toegang te geven tot je interne gegevens. Kennisbanken zijn systemen waar je je interne documenten kunt uploaden of verbinding kunt maken met databases zoals Slack, Google Drive en Notion. Je kunt de kennisbanken die je aanmaakt als geheugen toevoegen aan je AI-agent.

TextCortex : beveiliging en veiligheid

TextCortex verschillende beveiligingsmaatregelen om de gevoelige gegevens van zijn gebruikers te beschermen. Via deze link kun je alle beveiligingsprogramma’s en informatie TextCortex bekijken. De eerste AI-beveiligingsoplossingen voor bedrijven TextCortex zijn de nalevingsverklaringen en certificeringen. Naast naleving van de EU-AI-wet en de AVG TextCortex SOC 2 Type I-, SOC 2 Type II- en ISO 27001-certificeringen.

Beleid

TextCortex beleid op vier verschillende gebieden om gebruikers een veilige AI-ervaring te bieden:

  1. Applicatiebeveiliging
  2. Gegevensbeveiliging en privacy
  3. Beveiliging van de infrastructuur
  4. Beveiligingsactiviteiten

Continu bewaakte bedieningselementen

Voordat je TextCortex je bedrijf implementeert, is het goed om te weten dat je hiermee continu een breed scala aan controles kunt monitoren. Met TextCortex kun je controles monitoren onder de volgende rubrieken:

  • Toepassingen
  • Gegevens
  • Mensen
  • Bedrijfsproces
  • IT-infrastructuur
  • Fysieke beveiliging
  • Cloudinfrastructuur
  • Identiteits- en toegangsbeheer
  • Privacy
  • Klanten
  • Monitoring
  • Het leveringsproces
  • Leveranciers

Veelgestelde vragen

Wat is AI-agentbeheer?

Het beheer van AI-agenten omvat het beleid, de kaders en de controles die bepalen hoe autonome AI-agenten binnen een onderneming functioneren, waaronder toegangscontroles, audittrails en nalevingsmaatregelen. Het zorgt ervoor dat agenten veilig werken en onder gecentraliseerd IT-toezicht blijven.

Waarom is het beheer van AI-agenten zo belangrijk voor bedrijven?

Zonder goed beheer vormen onbeveiligde AI-systemen een groot veiligheidsrisico: ze leiden tot kwetsbaarheden voor prompt-injectie, datalekken en meer dan 135.000 systemen die via het internet toegankelijk zijn. Kaspersky noemt dit "de grootste interne bedreiging van 2026".

Wat zijn de belangrijkste onderdelen van een governancekader voor AI-agenten?

Effectief beheer vereist identiteits- en authenticatiecontroles, beleid voor gegevensverwerking, uitgebreide audittrajecten, een grondige beoordeling van de vaardigheden van externe partijen en isolatie tijdens de uitvoering om de „dodelijke drie-eenheid“ van AI-risico’s te voorkomen.

Waarin verschilt het beheer van AI-agenten van traditioneel IT-beheer?

In tegenstelling tot statische applicaties nemen AI-agenten zelfstandig beslissingen en passen ze hun gedrag dynamisch aan – waardoor er voortdurende monitoring nodig is in plaats van eenmalige beveiligingscontroles. Het beleid moet rekening houden met specifieke risico’s zoals prompt-injectie en het dynamisch aanleren van vaardigheden.

Hoe pakt TextCortex het beheer van AI-agenten TextCortex ?

TextCortex hosting die voldoet aan de AVG, voorkomt dat gegevens worden gebruikt voor het trainen van modellen, biedt gecentraliseerde dashboards voor beheer met audittrails en elimineert risico’s rond het beheer van API .