Een securitymanager bij een verzekeraar wil weten welke AI-tools er in de organisatie worden gebruikt, en vraagt IT om een inventarisatie. Nog dezelfde dag komt er een mail terug van HR: dit kan niet zonder de ondernemingsraad, want dan volgen we medewerkers. Twee mails, en het project ligt stil.
Allebei hebben ze gelijk wat hun eigen belang betreft, en allebei nemen ze aan dat het ene ten koste van het andere gaat. Daar zit de vergissing. De organisatie wil weten welke tools er zijn; de medewerker wil niet dat wordt bijgehouden wat hij doet. Voor de eerste vraag heb je geen namen nodig, dus de tweede zorg hoeft niet te ontstaan.
Wat wil de organisatie eigenlijk weten?
Shadow AI is AI-gebruik dat mensen zelf zijn begonnen: een tool die iedereen online kan starten, waarover de organisatie geen besluit heeft genomen, en die echt in gebruik is. Wat dat is en waarom een verbod het niet oplost, staat in onze uitleg over shadow AI. De vraag van de securitymanager is de logische vervolgvraag: welke van die tools zijn er bij ons, en over welke moeten we iets besluiten?
Dat is een vraag over diensten. Het antwoord is een lijst met domeinen, een telling per domein, en per domein een status: toegestaan, beperkt toegestaan, nog geen besluit, niet toegestaan. Nergens in die lijst staat een naam, en die is ook nergens voor nodig. De verzekeraar blijft verwerkingsverantwoordelijke voor wat er in die tools gebeurt, dus het belang is echt. Alleen vraagt dat belang niet om wat HR vreest.
Wat wil de medewerker eigenlijk niet?
Niet dat de organisatie niets ziet. De meeste mensen begrijpen dat een werkgever wil weten of klantgegevens in een gratis chatbot belanden. Wat ze niet willen, is een registratie van henzelf: welke tools ze gebruiken, hoe vaak, op welke momenten, en de kans dat dat later terugkomt in een beoordelingsgesprek of een conflict.
Dat is een redelijke zorg, en de AVG neemt hem serieus: een verwerking van gegevens over medewerkers vraagt om een doel, noodzaak en transparantie vooraf, en in Nederland komt daar de Wet op de ondernemingsraden bij. Wat een werkgever wel en niet mag, lees je in het artikel over controle van AI-gebruik door de werkgever. Maar let op waar die zorg over gaat: de registratie van de persoon, niet de telling van de tool.
Waar zit het verschil?
In één veld. Een waarneming zonder gebruikers-id zegt: op deze dag is dit domein in de organisatie geopend. Een waarneming met gebruikers-id zegt: deze persoon opende dit domein. Het eerste is een telling, het tweede een gedragsregistratie. Ze kunnen uit dezelfde bron komen en toch zijn het twee verschillende dingen, met een andere grondslag, een andere bewaartermijn en een ander gesprek met de OR.
| Belang | Wat het vraagt | Wat het niet vraagt |
|---|---|---|
| Organisatie: zicht op shadow AI | Welke domeinen, hoe vaak, welke status, hoe het verschuift | Wie de tool opende |
| Organisatie: het besluit overbrengen | Het besluit tonen op het moment dat iemand de tool opent | Vastleggen wie de melding zag |
| Medewerker: geen registratie | Geen gebruikers-id, geen inhoud, geen uitsplitsing per persoon | Dat de organisatie niets ziet |
| Medewerker: weten waar hij aan toe is | Het besluit per tool, en het alternatief | Een verbod zonder uitleg |
De twee bovenste rijen en de twee onderste passen bij elkaar. Niet omdat iemand een compromis heeft gesloten, maar omdat de vraag van de organisatie nooit over een persoon ging.
Waarom werkt toezicht op personen ook tegen de organisatie?
Stel dat de verzekeraar toch kiest voor een meting per medewerker. Wat gebeurt er dan? Uit het onderzoek van KPMG en de Universiteit van Melbourne uit 2025, onder 48.000 werkenden in 47 landen, blijkt dat 57 procent van de werkenden AI-gebruik verborgen houdt voor de werkgever. Dat is het vertrekpunt, voordat er iets is aangekondigd.
Kondig aan dat gebruik per persoon zichtbaar wordt, en het gebruik verhuist naar de privételefoon en het privéaccount. De cijfers van de securitymanager dalen, het gebruik niet, en het zicht dat het hele project moest opleveren is weg. Toezicht op personen kost de organisatie precies het inzicht waarvoor ze het invoerde. Een telling zonder personen heeft dat effect niet, want er valt niets te ontlopen.
Hoe ziet dat eruit in de praktijk?
De verzekeraar richt de meting in op domein en telling, legt het ontwerp voor aan de OR en zet de meting aan. Na zes weken ziet het beeld er zo uit: Copilot is toegestaan en wordt het meest geopend. Daarnaast komen ChatGPT en Perplexity dagelijks voor, en drie gespecialiseerde tools waar niemand van wist: een tool die polisvoorwaarden samenvat, een vertaaltool en een transcriptietool. Over twee ervan is nog geen besluit, want ze stonden in geen enkel overzicht.
Geen incident, wel werk. De samenvattool krijgt polisteksten van klanten te zien en is daarom als eerste aan de beurt voor een besluit. De transcriptietool volgt. Niemand hoeft te weten wie ze gebruikte om dat te besluiten, en de OR heeft de lijst gezien voordat de securitymanager hem zag. Het laat ook zien wat een eenmalige inventarisatie mist: naar de drie onbekende tools kon niemand vragen, omdat niemand wist dat ze bestonden.
Wat legt BeeSensible vast?
De extensie merkt op wanneer iemand een AI-tool opent en meldt alleen het registreerbare domein, hooguit één keer per dag per apparaat, zonder gebruikers-id, zonder pad en zonder pagina-inhoud. Elke tool begint op "nog geen besluit"; de organisatie zet zelf de status. Opent iemand een tool waarover iets is besloten, dan verschijnt dat besluit in de browser, met het goedgekeurde alternatief als eerste knop; of iemand toch kan doorgaan, stelt de organisatie in. Wat er na zo'n melding gebeurde, wordt per tool geteld, zonder gebruikers-id.
