Steeds meer organisaties zetten AI-agenten in om zelfstandig processen uit te voeren. Ze analyseren documenten, beantwoorden vragen, beheren bedrijfsgegevens en communiceren met andere applicaties zonder menselijke tussenkomst. Die ontwikkeling levert enorme efficiëntiewinsten op, maar creëert tegelijk een compleet nieuw beveiligingsvraagstuk.
Tijdens de AI Identity Summit schetste Harish Peri, Senior Vice President en General Manager AI Security bij Okta, hoe ondernemingen hun beveiligingsarchitectuur moeten aanpassen aan een wereld waarin niet alleen mensen, maar ook autonome AI-agenten voortdurend toegang vragen tot bedrijfsgegevens en digitale systemen.
Volgens hem is één conclusie onvermijdelijk: AI-agenten moeten voortaan worden behandeld als volwaardige digitale identiteiten.
AI-agenten zijn geen gewone software meer
Traditionele software voert meestal vooraf geprogrammeerde taken uit binnen duidelijk afgebakende grenzen. AI-agenten werken fundamenteel anders. Ze nemen zelfstandig beslissingen, combineren informatie uit meerdere bronnen en kunnen in veel gevallen zonder menselijke tussenkomst acties uitvoeren.
Daardoor lijken ze steeds minder op een klassieke applicatie en steeds meer op een digitale medewerker.
Een AI-agent kan bijvoorbeeld:
- CRM-systemen raadplegen;
- klantendossiers analyseren;
- documenten opstellen;
- databases doorzoeken;
- externe cloudservices aanspreken;
- workflows starten;
- andere AI-agenten aansturen.
Juist die autonomie maakt beveiliging veel complexer dan bij traditionele software.
De identiteit van een AI-agent wordt cruciaal
Waar organisaties jarenlang vooral gebruikersaccounts beheerden, ontstaat nu een nieuwe categorie digitale identiteiten: autonome AI-agenten.
Net zoals een werknemer moet een AI-agent precies weten:
- welke systemen toegankelijk zijn;
- welke gegevens gelezen mogen worden;
- welke acties uitgevoerd mogen worden;
- wanneer toegang moet worden geweigerd.
Volgens Peri vormt identiteitsbeheer daarom de basis van veilige AI-toepassingen. Zonder betrouwbare identiteit bestaat er immers geen effectieve toegangscontrole.
Drie vragen bepalen de veiligheid van AI
Elke organisatie die AI-agenten inzet, zou volgens Okta altijd drie fundamentele vragen moeten kunnen beantwoorden.
1. Waar bevinden mijn AI-agenten?
Veel bedrijven experimenteren ondertussen met tientallen of zelfs honderden AI-agenten verspreid over verschillende afdelingen.
Wanneer niemand exact weet welke agenten actief zijn, ontstaat een groot risico op zogenaamde "shadow AI": autonome systemen die buiten het zicht van de IT-afdeling opereren.
Volledige zichtbaarheid is daarom de eerste stap naar effectieve beveiliging.
2. Waarmee mogen AI-agenten verbinding maken?
Een AI-agent kan verbinding maken met interne applicaties, cloudplatformen, databanken, API's en externe diensten.
Niet iedere verbinding is echter veilig of noodzakelijk.
Organisaties moeten daarom exact bepalen welke systemen een agent mag gebruiken en welke verbindingen automatisch worden geblokkeerd.
Het principe van minimale toegangsrechten blijft ook voor AI-agenten essentieel.
3. Welke acties mogen AI-agenten uitvoeren?
Toegang betekent nog niet automatisch toestemming.
Een AI-agent die klantgegevens mag lezen, hoeft daarom nog geen financiële transacties te mogen uitvoeren.
Voor iedere agent moeten duidelijke grenzen worden vastgelegd.
Dat gebeurt met zogenaamde "guardrails": beveiligingsregels die bepalen welke acties zijn toegestaan, welke extra goedkeuring vereisen en welke volledig verboden zijn.
Van gebruikersbeheer naar AI-governance
De opkomst van autonome AI-agenten verandert identiteitsbeheer in een veel breder governancevraagstuk.
Bedrijven moeten niet alleen weten wie toegang heeft, maar ook:
- welke AI-agent welke taak uitvoert;
- welke gegevens daarbij worden gebruikt;
- welke beslissingen automatisch worden genomen;
- welke acties achteraf controleerbaar blijven.
Die transparantie wordt steeds belangrijker naarmate AI een grotere rol krijgt in bedrijfsprocessen.
Volledige zichtbaarheid wordt een basisvoorwaarde
Een belangrijk onderdeel van moderne AI-beveiliging is continue monitoring.
Organisaties moeten voortdurend kunnen zien:
- welke AI-agent actief is;
- welke applicaties worden gebruikt;
- welke gegevens worden opgevraagd;
- welke acties worden uitgevoerd;
- of afwijkend gedrag optreedt.
Wanneer een agent zich anders gedraagt dan verwacht, moet het systeem onmiddellijk kunnen ingrijpen.
Productieklare AI vraagt om beveiliging vanaf dag één
Veel organisaties bouwen momenteel prototypes die later moeten uitgroeien tot bedrijfskritische toepassingen.
Volgens Peri is dat precies het moment waarop beveiliging moet worden geïntegreerd.
Wie pas achteraf identiteitsbeheer, toegangscontrole en monitoring toevoegt, loopt het risico dat fundamentele ontwerpkeuzes moeten worden aangepast.
Veilige AI ontstaat daarom niet achteraf, maar vanaf de eerste ontwikkelfase.
De agentische toekomst vraagt om een nieuw beveiligingsmodel
De komende jaren zullen duizenden autonome AI-agenten naast menselijke medewerkers functioneren. Ze zullen samenwerken, informatie uitwisselen en zelfstandig bedrijfsprocessen uitvoeren.
Dat betekent dat ondernemingen hun beveiligingsarchitectuur grondig moeten herdenken.
Identiteit wordt daarbij het centrale uitgangspunt. Niet alleen medewerkers, maar ook AI-agenten moeten herkenbaar, controleerbaar en volledig beheersbaar zijn. Alleen wanneer organisaties exact weten waar hun AI-agenten actief zijn, waarmee ze verbinding maken en welke acties ze mogen uitvoeren, kan autonome AI veilig worden ingezet.
De agentische revolutie draait daarmee niet uitsluitend om slimmere AI, maar vooral om slimmer identiteits- en toegangsbeheer. Dat vormt de basis waarop betrouwbare, schaalbare en veilige AI-systemen in de onderneming van morgen zullen worden gebouwd.
