Kunstmatige intelligentie verspreidt zich sneller dan bedrijven er een kader voor kunnen opstellen: dit is een van de belangrijkste inzichten uit de Data & AI Barometer 2026, gepubliceerd door Coface en Les Echos Etudes. Gevoelige gegevens, toegestane toepassingen, menselijke validatie, verantwoordelijkheden... Omdat de implementatie van AI binnen bedrijven veel meer inhoudt dan alleen het kiezen van een tool, vindt u hier een checklist met vier essentiële stappen om een concreet kader op te zetten en van experimenteren naar echte impact te evolueren.
Wanneer toepassingen (te) ver vooruitlopen op de regels
Naarmate kunstmatige intelligentie (AI) steeds meer geïntegreerd raakt in de bedrijfspraktijk, wordt de vraag hoe deze moet worden gereguleerd onvermijdelijk. En terecht: geautomatiseerde rapportering, analyse van een klantenportefeuille, het detecteren van zwakke signalen... AI verspreidt zich meestal eerst via de manier waarop teams het gebruiken, nog vóór er een bedrijfsbeleid werd vastgelegd. Voor de overgrote meerderheid van de bedrijven geldt echter dat, hoewel AI breed wordt toegepast, het governancekader nog moet worden opgezet.
De Data & AI Barometer 2026, gepubliceerd door Coface en Les Echos Etudes en gebaseerd op een enquête onder 900 Franse besluitvormers, bevestigt dit: 60% van de bedrijven heeft nog geen formeel kader uitgewerkt. Meer dan een derde beschikt momenteel over geen enkel kader en is ook niet van plan dit op korte termijn in te voeren, terwijl een kwart dit wel overweegt, maar nog geen regels heeft vastgelegd.
De prioriteit ligt daarom niet in het onmiddellijk opzetten van een volledig systeem, maar eerder in het structureren van een kader dat door alle medewerkers wordt begrepen en in het vastleggen van gemeenschappelijke regels waarmee teams de kracht van AI kunnen benutten zonder de gegevens, beslissingen of aansprakelijkheid van het bedrijf in gevaar te brengen.
Een succesvolle uitrol van AI binnen een bedrijf begint niet noodzakelijk met een omvangrijk beleidsdocument of de aankoop van een nieuw digitaal platform.
De eerste mijlpaal steunt op vier strategische acties:
- het beschermen van de juiste gegevens,
- het selecteren van proportionele toepassingen,
- het organiseren van menselijk toezicht,
- het toewijzen van verantwoordelijkheden.
Een bewust eenvoudige basis, maar voldoende stevig om van experimenteren naar daadwerkelijke impact te gaan.
Stap 1: trek een duidelijke grens tussen verschillende datasets
Klant-, financiële, persoonlijke of strategische informatie: niet alle gegevens zijn geschikt om met eender welke tool te worden gebruikt. Dat komt vooral doordat verschillende soorten gegevens verschillende gevoeligheidsniveaus hebben. Openbare gegevens, een betalingsgeschiedenis, een klantendatabase of een cashflowprognose kunnen niet allemaal op dezelfde manier worden behandeld.
Begin met uw datasets op te delen in drie categorieën:
- gegevens die vrij kunnen worden gebruikt in goedgekeurde tools;
- gegevens waarvoor specifieke voorzorgsmaatregelen nodig zijn, zoals anonimisering of beperkte toegang;
- gegevens die moeten worden uitgesloten van externe AI-diensten.
Voor elke financieel directeur, creditmanager of risicomanager vormt dit classificatieproces een eerste beveiligingslaag, zodat de onmiddellijke tijdswinst die AI oplevert niet verandert in een vertrouwelijkheids- of compliancerisico voor het bedrijf.
Stap 2: definieer gebruiksscenario’s en toepassingsgebied
Laat u niet misleiden door een aantrekkelijke use case: dat is niet noodzakelijk het beste vertrekpunt voor uw project binnen de organisatie. Het gebruik van AI moet in de eerste plaats inspelen op een specifieke bedrijfsbehoefte. Een rapport genereren, een portefeuille analyseren of ongebruikelijke afwijkingen identificeren zijn acties die het bedrijf niet op dezelfde manier blootstellen aan risico's: ze hebben niet dezelfde impact en kennen niet hetzelfde risiconiveau.
Definieer de toepassingen duidelijk en eenvoudig in drie categorieën:
- toepassingen die volledig autonoom zijn toegestaan;
- toepassingen die onder toezicht staan;
- toepassingen waarvoor voorafgaande goedkeuring vereist is.
Bepaal vervolgens voor elke categorie het toepassingsgebied en koppel dit aan een specifieke KPI: verwerkingstijd, relevantie van waarschuwingen, adoptiegraad of vermindering van manuele taken.
Deze aanpak maakt het mogelijk om de waarde van het project snel te testen voordat er grotere middelen worden ingezet.
Stap 3: Definieer het niveau van AI-autonomie
AI kan analyses op grote schaal uitvoeren, afwijkingen detecteren en aanbevelingen doen, maar het risico dat vermeden moet worden, is dat AI standaard of automatisch alle beslissingen gaat nemen, inclusief de meest gevoelige.
Kort samengevat: hoe groter de impact van een beslissing op de organisatie, hoe duidelijker de rol van menselijke expertise en toezicht moet worden vastgelegd. Het weigeren van een kredietlimiet, het selecteren van een leverancier, het beoordelen van een fraudegeval of het betreden van een nieuwe markt zijn bijvoorbeeld strategische beslissingen met financiële, commerciële of regelgevende gevolgen die een aanzienlijke impact kunnen hebben op uw organisatie.
Daarom moet u bepalen welke beslissingen en processtappen menselijke expertise, verificatie en validatie vereisen om echte meerwaarde te bieden. Het doel is niet om elk afzonderlijk resultaat te controleren, maar om expertise te concentreren waar een fout uw bedrijf het meeste kan kosten.
Stap 4: Definieer rollen en verantwoordelijkheden
In bedrijven geldt, net als bij elk collectief project: als iedereen verantwoordelijk is, neemt uiteindelijk niemand verantwoordelijkheid (of zelfs initiatief)!
Data, IT, businessafdelingen, juridische diensten en compliance: AI raakt verschillende functies en teams binnen uw organisatie. Maar gedeelde verantwoordelijkheid mag niet leiden tot verwaterde verantwoordelijkheid.
Voor elke use case moet een duidelijk aangewezen eigenaar bestaan. Voor al uw projecten moet u duidelijk definiëren (en regelmatig communiceren!) wie waarvoor verantwoordelijk is, op basis van de uit te voeren acties:
- wie tests goedkeurt,
- wie toezicht houdt,
- wie de uiteindelijke beslissing neemt.
Deze expliciete taakverdeling versnelt de besluitvorming en garandeert consistentie, terwijl wordt voorkomen dat een project vastloopt in een opeenstapeling van goedkeuringen door een gebrek aan een duidelijk aanspreekpunt. U moet ook regelmatige evaluaties van uw AI-kader plannen: de tools, de gebruikte gegevens en de risico's kunnen immers veranderen.
Data & AI > van experimenteren naar impact
>Maak van uw beheer van commerciële risico’s een groeiversneller: download de wereldwijde studie van Coface en krijg toegang tot Open Advantage, 5 belangrijke strategieën om uw groei te versnellen.
