AI-governance voor EU-mkb - een praktische basis voordat AI-gebruik opschaalt
AI, GDPR
AI wordt inmiddels in bijna elk team gebruikt. Support gebruikt schrijfassistenten. Sales gebruikt samenvattingen van calls en meetings. Developers gebruiken coding copilots. Marketing gebruikt AI voor tekst- en conceptbeelden.
Dat is logisch.
De uitdaging begint als gebruik opschaalt: er is vaak geen gedeeld beeld van wat mag, wat risicovol is en wie verantwoordelijk is.
Voor mkb-bedrijven is dit precies waar governance belangrijk wordt. Niet als bureaucratie, maar als praktische manier om voorspelbare fouten te voorkomen.
In dit artikel vind je een werkbare AI-governance basis voor mkb-organisaties in de EU.
Waarom mkb nu AI-governance nodig heeft
De meeste mkb’s bouwen geen high-risk AI-systemen vanaf nul. Ze nemen vooral snel bestaande tools in gebruik om tijd te winnen.
Het risico is niet ambitie. Het risico is ongestructureerde adoptie:
- persoonsgegevens worden zonder review in externe tools geplakt
- teams automatiseren beslisstappen zonder juridische of privacy-check
- niemand kan duidelijk uitleggen welke AI-tools in gebruik zijn
- legal, privacy en engineering werken vanuit verschillende aannames
Als een klant vraagt hoe AI in je processen wordt gebruikt, is “we zijn het nog aan het uitzoeken” geen sterk antwoord.
Hoe “goed genoeg” AI-governance eruitziet
Je hebt geen beleid van 90 pagina’s nodig. Je hebt een minimale werkwijze nodig die teams echt kunnen volgen.
Een praktische basis bestaat uit vijf onderdelen:
- Eigenaarschap
- AI-inventaris
- Risiconiveaus en gebruiksregels
- Dataverwerkingscontroles
- Reviewritme
1) Begin met eigenaarschap
Als iedereen “een beetje” verantwoordelijk is, is niemand verantwoordelijk.
Leg minimaal deze rollen vast:
- Business owner: bepaalt doel en verwachte business-uitkomst
- Privacy/legal owner: valideert AVG- en contractuele eisen
- Technical owner: beheert integraties, toegang en security-controls
In veel mkb’s kan één persoon meerdere rollen hebben. Dat is prima. Expliciete verantwoordelijkheid is het belangrijkste.
2) Bouw een simpele AI-inventaris
Start desnoods met een spreadsheet, en verplaats later naar een gestructureerd systeem. Leg per tool of use case vast:
- tool en leverancier
- doel (welk proces het ondersteunt)
- data-inputs (vooral categorieën persoonsgegevens)
- of output gebruikt wordt in besluiten over personen
- rechtsgrond, DPA-status en bewaartermijnen
- eigenaar, goedkeuringsdatum en reviewdatum
Deze inventaris wordt je bron van waarheid voor klantvragen, audits en interne reviews.
3) Definieer risiconiveaus met duidelijke regels
Niet elke AI-use case heeft hetzelfde risicoprofiel. Classificeer snel en koppel daar duidelijke goedkeuringsregels aan.
Laag risico
Voorbeeld: generieke tekstconcepten, samenvattingen zonder persoonsgegevens.
Regel: vooraf goedgekeurd als standaard guardrails gevolgd worden.
Middel risico
Voorbeeld: productiviteitsflows met bedrijfsgevoelige data of beperkte persoonsgegevens.
Regel: owner-goedkeuring + gedocumenteerde datahandling-review.
Hoog risico
Voorbeeld: use cases die rechten of belangrijke uitkomsten voor personen raken (zoals kandidatenfiltering, automatische acceptatie/afwijzing, profiling-zware beslissingen).
Regel: legal/privacy-review vóór livegang, vastgelegde onderbouwing en betekenisvolle menselijke controle.
4) Leg dataverwerkingscontroles expliciet vast
“Wij vertrouwen de tool” is geen control.
Leg minimaal deze regels vast:
- geen gevoelige persoonsgegevens in niet-goedgekeurde tools
- geen productieklantdata in prompt-tests
- alleen goedgekeurde workspaces en beheerde accounts
- bewaartermijnen en verwijderverwachtingen per tool
- duidelijk wie integraties mag activeren
Specifiek voor chatbots:
- ga ervan uit dat gebruikers persoonsgegevens kunnen invoeren
- ontwerp prompts en UI-copy om oversharing te beperken
- voeg operationele checks toe voor onbedoelde verwerking
De AVG kijkt naar feitelijke verwerking, niet naar goede intenties.
5) Houd een maandelijks reviewritme aan
Governance is geen eenmalige setup.
Plan maandelijks 30 minuten voor:
- nieuw toegevoegde tools
- scope-wijzigingen in bestaande tools
- incidenten en bijna-incidenten
- controls die aangescherpt, vereenvoudigd of verwijderd moeten worden
Zo blijft governance levend zonder zwaar proces.
Veelgemaakte fouten
1) Beleid zonder uitvoering
Een PDF-beleid alleen is geen governance. Teams hebben operationele regels in dagelijkse workflows nodig.
2) Alleen legal als eigenaar
AI-beslissingen raken ook engineering, support en operations. Houd eigenaarschap cross-functioneel.
3) “We zijn te klein voor dit”
Mkb’s bewegen snel, dus onbeheerd risico verspreidt ook snel.
4) Geen klantgericht verhaal
B2B-klanten stellen steeds vaker vragen over AI, privacy en security. Zorg voor heldere, consistente antwoorden.
Praktisch 14-dagen plan
Dag 1–3: wijs eigenaren aan en inventariseer alle huidige AI-tools.
Dag 4–7: classificeer use cases op risiconiveau en definieer minimale gebruiksregels.
Dag 8–10: review chatbot- en automatiseringsflows op risico rond persoonsgegevens.
Dag 11–14: publiceer interne richtlijnen en plan de maandelijkse review.
Klein beginnen is prima. Verbeter daarna elke maand.
Tot slot
AI-governance is er niet om teams te vertragen. Het helpt teams sneller te bewegen met minder verrassingen.
Als legal, privacy en tech vanuit dezelfde inventaris en regels werken, krijg je snelheid én controle.
Dit artikel is algemene informatie en geen juridisch advies. Raadpleeg een gekwalificeerde jurist voor juridische interpretatie.
Wil je praktisch starten?