Uw Chatbot als Trojaans Paard: Waarom het Delen van Technische Data Levensgevaarlijk Is

We beveiligen onze fabrieken met hekken, camera’s en firewalls. We zorgen dat onze machines veilig zijn en dat procedures nauwkeurig worden gevolgd, of het nu gaat om machineveiligheid of stralingsbescherming. Maar tegelijkertijd geven we de sleutels van onze operatie soms zomaar weg.

De drang om te innoveren is groot. We willen processen optimaliseren met AI en technische ondersteuning bieden via slimme chatbots. Om die systemen te laten werken, moeten ze leren. En dus delen we massaal onze technische documentatie met externe bedrijven die deze AI voor ons bouwen.

P&ID’s, handleidingen van leveranciers, netwerkschema’s, veiligheidsprotocollen; alles gaat de deur uit. Vaak zonder dat we precies weten wat er met die informatie gebeurt. En dat is een tikkende tijdbom onder onze operationele veiligheid.

De Blauwdruk van Uw Bedrijf op Straat

Als beheerder van technische documentatie of besturingstechnicus weet je hoe waardevol deze informatie is. Het is niet zomaar papier; het is de gedetailleerde blauwdruk van hoe alles werkt. Het bevat de kennis van je leveranciers (hun intellectueel eigendom) en de unieke instellingen die jouw proces efficiënt maken.

Wanneer je deze informatie deelt met een externe AI-bouwer (of het nu een startup is of een grote IT-reus), loop je twee grote risico's:

• Je Geeft Je Voorsprong Weg: Veel AI-bedrijven gebruiken jouw input om hun algemene model te verbeteren (vaak verstopt onder het kopje "productverbetering" in de voorwaarden). Dit betekent dat jouw unieke proceskennis wordt gebruikt om een model slimmer te maken, dat vervolgens ook aan je concurrent wordt verkocht.
• Model Leakage (Het Lekkende Model): De AI leert van jouw data. Het risico bestaat dat de chatbot vertrouwelijke informatie lekt aan mensen die er geen toegang toe mogen hebben.

Het NIS2-Zwaard van Damocles

Bovenop het risico van het verliezen van kennis, hebben we te maken met nieuwe wetgeving: NIS2. Simpel gezegd: NIS2 verplicht bedrijven om hun cybersecurity, zowel IT als OT (Operational Technology), veel serieuzer te nemen.

Een belangrijk onderdeel van NIS2 is het beveiligen van de ‘keten’ (supply chain security). Iedereen aan wie jij levert, of die aan jou levert, vormt een risico. Een externe AI-ontwikkelaar die jouw technische data bezit, is zo'n risico.

Als jij je gedetailleerde netwerkschema’s of besturingstechnische configuraties deelt met een partij die zijn eigen beveiliging niet op orde heeft, maak je jouw hele operatie kwetsbaar. Als die data lekt, kan het gebruikt worden om je systemen plat te leggen of te saboteren. Onder NIS2 ben jij verantwoordelijk voor dit risico.

Waarom Blijf Je Verantwoordelijk?

Als het misgaat, wijst de wetgever naar de eigenaar van de data (de Verwerkingsverantwoordelijke). Dat bent u. U kunt de AI-bouwer wel inschakelen (de Verwerker), maar u blijft eindverantwoordelijk. Als zij een fout maken of gehackt worden, bent u aansprakelijk voor de schade en de boetes.

En Ja, Ook de AVG Kijkt Mee

Hoewel de focus ligt op technische data, bevatten veel documenten ook persoonsgegevens. Denk aan de namen van de ingenieurs die een rapport hebben opgesteld, of contactgegevens in e-mails. Zodra er persoonsgegevens in het spel zijn, geldt de AVG. Het trainen van AI is een nieuw doel waarvoor je zelden toestemming hebt.

Wat Moet er Gebeuren?

Dit is geen probleem voor alleen de IT-afdeling of het management. Iedereen die werkt met technische data en betrokken is bij innovatieprojecten moet zich bewust zijn van deze gevaren.

• Weet Wat Je Deelt: Breng exact in kaart welke technische documentatie wordt gedeeld met externe partijen.
• NIS2 Risicoanalyse: Beoordeel de AI-leverancier als een kritieke schakel in je keten. Hoe veilig zijn zij? Welke garanties bieden ze?
• Contractuele Controle: Eis dat jouw data niet wordt gebruikt voor het trainen van hun algemene modellen. De data moet geïsoleerd blijven.
• Data Minimaliseren: Deel alleen wat strikt noodzakelijk is. Kunnen gevoelige details (zoals IP-adressen, specifieke kalibratiewaarden of namen van medewerkers) worden weggelakt of onherkenbaar gemaakt?

AI kan de techniek vooruithelpen, maar niet als we daarbij onze eigen veiligheid en kennis op het spel zetten.