Kunstmatige intelligentie verandert niet alleen hoe organisaties werken, maar ook hoe zij risico’s beheersen en controles uitvoeren. Waar AI enkele jaren geleden vooral werd gezien als hulpmiddel voor automatisering en efficiëntie, speelt in 2026 een andere vraag een steeds grotere rol: hoe houd je grip op technologie die op steeds meer plekken binnen de organisatie wordt gebruikt?

Dat vraagstuk raakt direct aan interne beheersing. Organisaties willen weten welke systemen worden ingezet, welke risico’s daarbij horen en of afgesproken maatregelen daadwerkelijk worden uitgevoerd. Hierdoor groeien onderwerpen als AI-beleid, risicomanagement en interne controle steeds dichter naar elkaar toe. De volgende zeven ontwikkelingen laten zien hoe organisaties deze werelden praktisch kunnen verbinden.

1. Begin met inzicht in gebruikte ai-systemen

Controle begint bij weten wat er binnen de organisatie gebeurt. Dat klinkt eenvoudig, maar AI-functies zitten tegenwoordig in steeds meer toepassingen. Medewerkers gebruiken losse AI-tools, terwijl bestaande software tegelijkertijd nieuwe slimme functies krijgt.

Maak daarom een centraal overzicht van de belangrijkste toepassingen. Noteer wie eigenaar is, waarvoor het systeem wordt gebruikt, welke gegevens worden verwerkt en welke risico’s aanwezig kunnen zijn. Zo ontstaat een basis waarop verdere controles kunnen worden ingericht.

Een inventarisatie hoeft bovendien niet statisch te zijn. Nieuwe toepassingen en functies kunnen gedurende het jaar worden toegevoegd. Het is daarom verstandig om het overzicht regelmatig bij te werken.

2. Maak verantwoordelijkheden concreet

Wanneer niemand precies verantwoordelijk is voor een systeem, bestaat het risico dat belangrijke controles blijven liggen. Leg daarom vast wie eigenaar is van een toepassing en wie bepaalde risico’s beoordeelt.

Daarbij kunnen verschillende afdelingen betrokken zijn. IT kijkt bijvoorbeeld naar technische beveiliging, terwijl juridische medewerkers aandacht hebben voor privacy en regelgeving. Een proceseigenaar kan vervolgens beoordelen of een systeem daadwerkelijk op de afgesproken manier wordt gebruikt.

Een duidelijke verdeling maakt het eenvoudiger om later aan te tonen wie welke actie heeft uitgevoerd.

3. Maak van ai-beheer een vast proces

Losse spreadsheets en beleidsdocumenten kunnen voldoende zijn wanneer slechts enkele toepassingen worden gebruikt. Naarmate AI breder wordt ingezet, neemt de hoeveelheid informatie echter snel toe.

Met een gestructureerde aanpak voor AI governance kunnen organisaties systemen, risico’s, verantwoordelijkheden en maatregelen op een centrale plek organiseren. Daarmee wordt het eenvoudiger om veranderingen te volgen en te voorkomen dat belangrijke beoordelingen verspreid raken over e-mails, documenten en verschillende afdelingen.

Het doel is niet om extra administratie te creëren, maar juist om bestaand toezicht overzichtelijker te maken.

4. Verbind risico’s aan concrete controles

Een risico benoemen heeft weinig waarde wanneer daarna niet duidelijk is hoe het wordt beheerst. Koppel belangrijke risico’s daarom aan concrete maatregelen en controles.

Wanneer bijvoorbeeld vertrouwelijke informatie niet in een bepaalde AI-toepassing mag worden ingevoerd, moet daar ook een controle tegenover staan. Denk aan technische beperkingen, periodieke steekproeven of een duidelijke gebruikersinstructie.

Door risico en beheersmaatregel rechtstreeks met elkaar te verbinden wordt sneller zichtbaar waar nog gaten in de interne beheersing zitten.

5. Gebruik vic als controle op de praktijk

Beleid beschrijft hoe een organisatie wil werken. De praktijk kan daarvan afwijken. Juist daarom blijft onafhankelijke controle belangrijk.

Een VIC kan helpen om vast te stellen of processen daadwerkelijk volgens de afgesproken werkwijze verlopen. Daarbij kan bijvoorbeeld worden gekeken naar uitgevoerde controles, vastgelegde goedkeuringen, functiescheidingen en beschikbare bewijsstukken.

Die aanpak hoeft zich niet uitsluitend te richten op traditionele financiële of administratieve processen. Naarmate digitale systemen een grotere rol spelen, kunnen ook technologiegerelateerde risico’s onderdeel worden van het bredere interne controlelandschap.

6. Verzamel bewijs tijdens het proces

Veel organisaties ervaren vooral rond controles en audits hoeveel tijd het kost om achteraf bewijs te verzamelen. Documenten staan verspreid, medewerkers moeten oude e-mails terugzoeken en het is niet altijd duidelijk wanneer een controle precies is uitgevoerd.

Een efficiëntere werkwijze is om bewijs direct vast te leggen wanneer een controle plaatsvindt. Denk aan beoordelingen, goedkeuringen, rapportages en opvolgacties.

Hierdoor ontstaat gedurende het jaar automatisch een duidelijker dossier. Dat helpt niet alleen bij externe verantwoording, maar maakt ook intern sneller zichtbaar welke werkzaamheden nog openstaan.

7. Kijk naar ai als onderdeel van bredere governance

AI hoeft uiteindelijk geen volledig afzonderlijk eiland binnen de organisatie te worden. De risico’s raken vaak dezelfde thema’s die al binnen bestaande processen worden beheerst: informatiebeveiliging, privacy, leveranciers, continuïteit en compliance.

Het ligt daarom voor de hand om AI-risico’s waar mogelijk te verbinden aan bestaande structuren voor interne beheersing. Een organisatie hoeft dan niet voor iedere nieuwe technologie opnieuw een compleet controlemodel uit te vinden.

Juist in 2026 wordt die geïntegreerde aanpak relevanter. AI raakt steeds meer dagelijkse processen en daarmee groeit ook de behoefte aan aantoonbare controle. Organisaties die systemen inventariseren, verantwoordelijkheden vastleggen, maatregelen controleren en bewijs centraal beschikbaar houden, bouwen een structuur die kan meegroeien met nieuwe toepassingen. Daarmee worden innovatie en controle geen tegenpolen, maar onderdelen van dezelfde professionele bedrijfsvoering.