Introductie

Hoewel AI-risk management en informatiebeveiliging beide gericht zijn op het beheersen van risico’s, verschillen ze fundamenteel in focus, scope en aanpak.
Informatiebeveiliging beschermt de vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid van data en systemen, terwijl AI-risk management zich richt op de bredere risico’s die ontstaan door het gebruik van kunstmatige intelligentie — zoals bias, transparantie, uitlegbaarheid en ethische impact.
In moderne organisaties vullen beide disciplines elkaar aan binnen een geïntegreerd governance-raamwerk.

Werking

Informatiebeveiliging (Information Security)

Informatiebeveiliging is gebaseerd op internationale standaarden zoals ISO 27001 en richt zich op de bescherming van informatie-assets tegen ongeautoriseerde toegang, verlies of misbruik.
De kern ligt in het inrichten van een Information Security Management System (ISMS) met beleid, processen en controles.

Belangrijke componenten zijn:

• Beleid en governance: beveiligingsbeleid, toegangsbeheer, encryptie.

• Risicobeoordeling: identificatie van dreigingen en kwetsbaarheden in IT-systemen.

• Operationele maatregelen: patchmanagement, netwerksegmentatie, logging en incidentrespons.

• Compliance: naleving van AVG, NIS2 en sectorspecifieke normen.

➡️ Doel: bescherming van data en infrastructuur tegen bedreigingen van buitenaf of binnenuit.

AI-risk management

AI-risk management richt zich op de specifieke risico’s die voortkomen uit het gebruik van algoritmen en data-gedreven besluitvorming.
Het kader hiervoor wordt onder andere bepaald door de EU AI Act en standaarden zoals ISO 42001 (AI Management System).

Belangrijke componenten zijn:

• Modelrisico’s: onnauwkeurige, instabiele of niet-reproduceerbare uitkomsten.

• Ethiek en fairness: discriminatie of onbedoelde bias in trainingsdata of algoritmen.

• Uitlegbaarheid: gebrek aan transparantie in AI-beslissingen (“black box”-effect).

• Datakwaliteit: onvolledige, scheve of onbetrouwbare datasets.

• Menselijk toezicht: onvoldoende controle of interventiemogelijkheden.

• Impactanalyse: maatschappelijke, juridische en reputatierisico’s van AI-gebruik.

➡️ Doel: waarborgen dat AI-systemen veilig, verantwoord en uitlegbaar functioneren binnen maatschappelijke en juridische kaders.

Kenmerken

Aspect

Informatiebeveiliging

AI-risk management

Focus

Bescherming van data en systemen

Beheersing van AI-specifieke risico’s

Normenkader

ISO 27001, NIS2, AVG

EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF

Risicotype

Cyberdreigingen, datalekken, ongeautoriseerde toegang

Bias, onverklaarbare uitkomsten, ethische risico’s

Beheersmaatregelen

Encryptie, toegangscontrole, monitoring

Modelvalidatie, biasdetectie, human oversight

Scope

Informatie-assets en infrastructuur

AI-modellen, datasets en besluitvorming

Doel

Bescherming van informatie

Vertrouwen en verantwoordelijkheid in AI

Verantwoordelijke rollen

CISO, IT Security, Compliance

AI Governance Lead, Data Scientist, Risk Manager

Toepassingen

1. In financiële instellingen

• Informatiebeveiliging beschermt klantdata en transacties.

• AI-risk management voorkomt dat kredietmodellen discriminerende beslissingen nemen.
  ➡️ Voordeel: geïntegreerde bescherming van data én besluitvorming.

2. In de zorgsector

• Security voorkomt dat patiëntgegevens uitlekken.

• AI-risk management garandeert dat diagnostische algoritmen eerlijk en betrouwbaar zijn.
  ➡️ Voordeel: naleving van zowel AVG als medische ethiek.

3. In overheid en publieke sector

• Security richt zich op veilige infrastructuur.

• AI-risk management borgt uitlegbaarheid van algoritmen die publieke beslissingen beïnvloeden.
  ➡️ Voordeel: transparante en verantwoorde besluitvorming.

Uitdagingen

• Verwarring tussen domeinen: AI-risico’s worden vaak verkeerd ingeschat als puur IT-beveiligingsrisico’s.

• Gebrek aan samenwerking: security- en AI-teams werken met verschillende frameworks en terminologie.

• Dynamiek van AI: modellen veranderen continu, terwijl beveiliging vaak statisch is ingericht.

• Regelgevingscomplexiteit: overlap tussen AVG, AI Act, NIS2 en ISO-normen.

• Gebrek aan tooling: weinig geïntegreerde platforms voor gecombineerde risico- en modelbewaking.

• Culturele kloof: security denkt in bescherming, AI-teams in innovatie — governance moet beide verbinden.

Samenvatting

AI-risk management en informatiebeveiliging hebben hetzelfde doel — risicobeheersing — maar verschillen in focus en scope.
Informatiebeveiliging beschermt data en infrastructuur; AI-risk management waarborgt de betrouwbaarheid, uitlegbaarheid en ethiek van besluitvormende algoritmen.
Samen vormen ze de pijlers van verantwoord AI-gebruik: beveiligd tegen aanvallen én beschermd tegen onbedoelde maatschappelijke schade.
Effectieve organisaties integreren beide disciplines in één coherent governanceframework.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍