Als een AI-agent meer toegang heeft dan de medewerker die hem gebruikt? Een medewerker zet een AI-agent in om een kleine taak sneller af te handelen. Een paar handelingen, meer is het niet. Tot de agent een map opent waar de medewerker zelf geen toegang toe heeft. Dat komt vaker voor zodra teams met Copilot Studio experimenteren. In grote Microsoft-omgevingen liggen rechten soms ruimer dan mensen verwachten.
Een AI-agent volgt precies de lijnen die technisch zijn ingesteld, terwijl medewerkers daar niet altijd zicht op hebben.
Voor CIO’s en IT-managers is dat precies zo’n moment waarop je erbij wilt zijn.
Zodra een agent zelfstandig gegevens ophaalt of een stap uitvoert, wil je weten welke identiteit hij gebruikt en wie dat in de gaten houdt.

In de nieuwe aflevering van de InSpark AI Podcast vertellen drie collega’s hoe je dat overzicht vasthoudt. Maurice Spiering, Floris Berends en Thijs Soepenberg laten zien hoe identities en rechten elkaar raken en hoe je voorkomt dat een AI-agent buiten zijn kaders opereert.

Kijk je liever dan dat je leest? Je vindt de aflevering hieronder:

Als AI-agents zich verspreiden voordat iemand het doorheeft

Zodra medewerkers zien hoe eenvoudig publiceren werkt, verschijnt de eerste AI-agent nog voordat IT hem heeft opgemerkt. Een testagent blijft draaien. Niet veel later komt er een tweede bij. Een collega maakt daarna zijn eigen versie omdat hij denkt dat het net wat handiger kan. Na een paar dagen weet niemand meer precies welke agents actief zijn. Sommige blijven stilletjes doordraaien terwijl het oorspronkelijke doel al uit het oog is verloren. Andere halen gegevens op uit mappen waarvan niemand direct kan zeggen wie dat heeft ingesteld. Floris Berends ziet dat vaak gebeuren zodra teams met Copilot Studio aan het werk gaan.

Agents verspreiden zich zodra mensen begrijpen hoe het werkt. Geen beheerafdeling kan dat tempo bijhouden.

Daardoor verschuift de aandacht van techniek naar zichtbaarheid. Je wilt weten wie een agent heeft gebouwd. Waar hij draait. En welke gegevens hij kan openen. Organisaties die dat overzicht willen vasthouden, beginnen met één simpele stap. Alle agents op één plek zichtbaar maken, gekoppeld aan hun eigenaar en aan de bronnen die ze mogen gebruiken.
Teams kunnen dan vrij blijven experimenteren, terwijl IT precies ziet wat er actief is.

Governance bepaalt hoe veilig AI-agents kunnen groeien

Zodra iemand een nieuwe rol krijgt, vertrekt of wanneer een project stopt, blijven AI-agents vaak gewoon meedraaien.
Ze gebruiken nog steeds dezelfde identiteit en dezelfde toegangsrechten, ook als niemand die agent in de gaten houdt.
Daarom wil je governance vanaf het begin helder hebben. Organisaties die dat strak neerzetten, werken met drie vaste afspraken die eenvoudig zijn uit te leggen en makkelijk te controleren:

• Eigenaarschap: elke agent hoort bij één persoon die verantwoordelijk blijft voor onderhoud en toegangsrechten.
• Lifecycle: agents worden op vaste momenten bekeken. Blijft hij actief, moet hij worden aangepast of kan hij uit?
• Publicatieafspraken: voordat een agent live gaat, ligt vast welke gegevens hij mag openen en waar zijn acties worden vastgelegd.

Met die afspraken blijft voor iedereen duidelijk wat er draait en wie waarvoor verantwoordelijk is. Teams kunnen blijven bouwen en uitproberen wat werkt, terwijl IT precies ziet welke agents bestaan en welke stappen zij mogen zetten. Snelheid blijft mogelijk, zonder dat het toezicht verdwijnt.

Niet elke taak hoort bij een AI-agent

In veel organisaties verschijnt al snel een AI-agent voor werk dat eigenlijk al goed loopt.
Een lijstje dat wordt aangevuld. Een melding die iemand toch al automatisch opent. Het lijkt handig om daar een agent voor in te zetten, maar het levert zelden tijd op. Thijs Soepenberg ziet dat regelmatig zodra teams met Copilot Studio beginnen.

Agents lossen geen simpele taken op. Ze brengen informatie terug naar één plek wanneer die verspreid staat over meerdere bronnen.

Een AI-agent komt pas tot zijn recht wanneer iemand anders meerdere schermen moet openen om dezelfde informatie bij elkaar te krijgen. Wanneer een medewerker zoekt in SharePoint, daarna in Teams kijkt en vervolgens een Excel opent om te bepalen wat de volgende stap is. In zulke situaties voorkomt een agent geen losse handeling, maar een hele zoektocht.
Daarom houden veel organisaties één duidelijke vuistregel aan:

• Handelingen horen bij een workflow.
• Interpretatie hoort bij een AI-agent.

Die scheiding houdt het werk overzichtelijk. Het voorkomt dat er agents ontstaan voor iets dat al prima werkt. En het maakt helder wanneer een agent wél verschil maakt: zodra informatie uit verschillende plekken moet samenkomen om een besluit te nemen.

AI-agents werken alleen als medewerkers precies zien wat er gebeurt

Een AI-agent kan technisch kloppen en toch niet worden gebruikt wanneer medewerkers niet precies weten wat hij doet.
Dat gebeurt vaak als een agent wel draait, maar niemand ziet welke stappen hij uitvoert of waar hij gegevens ophaalt. Zodra dat onduidelijk is, haken mensen af. Maurice Spiering ziet dat in veel teams terug.

Start klein. Eén afdeling. Eén taak. Laat het meedraaien in echt werk. Dan zie je wat helpt en wat hindert.

Organisaties die dit goed aanpakken, laten een agent eerst kort meedraaien in het dagelijkse werk. Daarna volgt een kort gesprek: wat ging goed, wat werkte minder en welke stap moet anders? Op basis daarvan wordt de agent aangepast en opnieuw ingezet. Medewerkers merken dan dat de agent hen helpt in plaats van vragen oproept. Ze zien precies welke bronnen worden gebruikt en welke stappen hij uitvoert. Daardoor groeit het vertrouwen, en dat vertrouwen bepaalt of een agent blijft of verdwijnt.

Zo houd je regie

AI-agents kunnen werk versnellen, maar zorgen ook voor extra activiteit binnen een Microsoft-omgeving. Ze draaien mee, halen gegevens op en voeren stappen uit zonder dat iemand daar voortdurend naar kijkt. Daarom wil je een paar afspraken die altijd houvast geven. Veel organisaties werken met vier vaste afspraken:

• Overzicht: één plek waar alle AI-agents zichtbaar zijn, inclusief hun eigenaar en de gegevens die zij mogen openen.
• Afbakening: datagebieden zo instellen dat een agent binnen duidelijke grenzen blijft en niet in mappen komt die nooit voor hem bedoeld waren.
• Taakscheiding: handelingen laten uitvoeren door automatisering, interpretatie door AI-agents.
• Klein beginnen: kort testen, terugkijken, aanpassen en opnieuw laten meedraaien.

Met die afspraken wordt AI geen losse proef meer, maar iets dat rustig meedraait. Teams behouden hun snelheid, terwijl IT precies ziet welke agents actief zijn en welke stappen zij zetten.

Hoe AI-agents een plek krijgen in het dagelijkse werk

AI-agents kunnen werk slimmer maken zodra helder is binnen welke kaders ze werken. Daarvoor heb je overzicht nodig, duidelijke datagrenzen en een scheiding tussen automatisering en interpretatie. En minstens zo belangrijk: medewerkers moeten zien wat een agent doet en wanneer hij hen helpt.

Teams die dit goed neerzetten, merken dat AI-agents vanzelf meedraaien in het dagelijkse ritme. Niet als losse probeersels, maar als hulpmiddelen die rustig meelopen en tijd vrijmaken. Daardoor ontstaat er ruimte om verder te bouwen zonder dat het overzicht verdwijnt.

Wil je verkennen hoe dit er in jouw organisatie uitziet?

Je kunt altijd sparren met iemand van InSpark. We kijken graag met je mee hoe AI-agents veilig en beheersbaar kunnen meedraaien binnen jullie Microsoft-omgeving. 

Meer weten? Neem contact op voor een strategisch gesprek of bekijk de pagina beheer je AI agents veilig.