AVG-proof AI gebruiken: zo blijft klantdata van jou

Privacy is de belangrijkste reden waarom bedrijven AI níet inzetten: bij bedrijven met meer dan 100 medewerkers (het CBS meet dit niet voor kleinere bedrijven) noemt meer dan de helft van de niet-gebruikers privacyzorgen als drempel, volgens het CBS. Terecht als zorg, onterecht als reden om niets te doen.

Waar het misgaat met privé-accounts

Het begint onschuldig. Een medewerker plakt een klantmail in een gratis chattool om een net antwoord te krijgen. Een collega laat een contract samenvatten. De salarisadministrateur vraagt hulp bij een ingewikkelde loonstrook, met naam en BSN erin.

Drie problemen tegelijk:

• Je hebt geen idee waar de data terechtkomt en of die wordt bewaard.
• Bij veel gratis diensten wordt invoer gebruikt om het model te verbeteren. Jouw klantdata wordt dan trainingsmateriaal.
• Er is geen verwerkersovereenkomst, dus je overtreedt artikel 28 AVG zodra er persoonsgegevens in zitten.

Uit het KVK-onderzoek van juni 2025 blijkt dat 30% van de ondernemers ChatGPT of Copilot gebruikt, in de zakelijke dienstverlening 46%. Een groot deel daarvan op accounts die niemand in het bedrijf beheert.

Vier eisen: EU-regio, geen training, verwerkersovereenkomst, toegang per rol

Dit zijn de vier vragen die je aan elke AI-leverancier stelt, en de vier vinkjes die je wilt zien:

Grote leveranciers bieden dit inmiddels in zakelijke varianten, onder andere via Microsoft Azure in EU-regio's, via de zakelijke API's van OpenAI, Anthropic en Google met EU-opties, en via EU-gehoste open modellen. De gratis consumentenversies bieden het niet.

Wat "EU-gehost" wel en niet betekent

EU-gehost betekent: het model draait op servers in een EU-datacenter en je data wordt daar verwerkt en opgeslagen. Dat lost de doorgiftevraag op.

Het betekent níet automatisch dat de leverancier een Europees bedrijf is, dat er geen training plaatsvindt, of dat er een verwerkersovereenkomst ligt. Die drie moet je apart checken. En het betekent ook niet dat je mensen ineens alles mogen invoeren: een verkeerd antwoord in een EU-datacenter is nog steeds een verkeerd antwoord.

Logging en bronverwijzing

Twee dingen die de AVG niet letterlijk voorschrijft, maar die je later dankbaar zult zijn:

• Logging. Wie heeft wanneer welke vraag gesteld en welk antwoord gekregen. Dat is je bewijs bij een datalek en je bron bij een klacht.
• Bronverwijzing. Elk antwoord verwijst naar het document waarop het is gebaseerd. Zo controleert een medewerker in tien seconden of het klopt, en kan een klant zien waar een advies vandaan komt.

In een bedrijfs-AI-werkplek zijn beide standaard. In een chatvenster niet.

DPIA: wanneer wel

Een gegevensbeschermingseffectbeoordeling (DPIA) is verplicht als een verwerking waarschijnlijk een hoog risico oplevert. De Autoriteit Persoonsgegevens heeft een lijst gepubliceerd van verwerkingen waarvoor een DPIA altijd nodig is.

Vuistregel voor AI in het MKB:

• Orders uit PDF's lezen, facturen matchen, conceptmails opstellen over leverstatus: meestal geen DPIA. Wel een regel in je verwerkingsregister.
• AI die iets beoordeelt over een mens (sollicitant, medewerker, klant), grootschalig gevoelige gegevens verwerkt (gezondheid, financiële situatie) of mensen volgt: wel een DPIA, vóór je begint.

Twijfel je? Vraag het je functionaris gegevensbescherming of je privacyadviseur. Een DPIA voor één toepassing is een dag werk, niet een project.

Beleid op één A4

Een AI-beleid hoeft niet dik te zijn. Dit is de opbouw die wij gebruiken; invullen kost een MT twee uur.

1. Welke tools mogen. De zakelijke werkplek en de goedgekeurde automatiseringen. Privé-accounts niet voor werk.
2. Welke data erin mag. Alles wat in de werkplek staat, mag in de werkplek-AI. Niets van het bedrijf in externe tools.
3. Wie goedkeurt. Elke uitgaande mail of beslissing die uit een AI-stap komt, gaat langs een mens.
4. Hoe je fouten meldt. Eén mailadres, één persoon.
5. Hoe je het bijhoudt. Register van toepassingen; één keer per kwartaal bekijken.

Zet daaronder de datum en de naam van de verantwoordelijke. Klaar.

Hoe de datastroom eruitziet

Als diagram: Vraag van medewerker → AI-werkplek (EU-regio, rollen) → Alleen-lezen bron (SharePoint, ERP) → Antwoord met bron → Goedkeuring door mens. De rode ring hoort in de oude situatie om het blok "privé-chattool" te staan: daar lekte de data. In de nieuwe situatie is het gemarkeerde blok de werkplek met rollen.

Praktijkvoorbeeld

Een accountantskantoor met 55 medewerkers had precies dit probleem: privé-ChatGPT overal, geen beleid, geen bronnen. Na een directiesessie, een werkplek op EU-gehoste modellen met rollen per klantgroep en geblokkeerde privé-domeinen, staat er 0 klantdata in privé-tools en komt 100% van de antwoorden met bronverwijzing. Lees de voorbeeldcase van het accountantskantoor.