Tijdens onze trajecten met klanten die AI-oplossingen implementeren of AI integreren in hun bestaande producten, merken we hoezeer het security-landschap is verschoven. Waar voorheen een standaardaanpak voor SaaS- of cloudbeveiliging toereikend was, zien we nu dat CISO’s en hun securityteams nieuwe en complexere vragen stellen zodra AI om de hoek komt kijken. Er is een groeiende behoefte aan gedetailleerde uitleg: hoe passen wij AI toe en op welke manier borgen we de veiligheid ervan?

Uit onze ervaring blijkt echter dat wanneer we dit onderwerp goed adresseren, de samenwerking met securityteams niet alleen soepeler verloopt, maar dat we ook sneller tot een waardevolle, langdurige relatie komen met een betere, veiligere output.

Waarom deze gesprekken zo belangrijk zijn

In gesprekken met securityteams zien we dat zij niet alleen functioneren als beschermers van de infrastructuur, maar ook als onderzoekers die continu zoeken naar mogelijke zwakke plekken. Ze vertrouwen niet zomaar op onze woorden: ze willen weten hoe onze AI-modellen getraind worden, welke data we gebruiken, hoe we deze beschermen en hoe we anticiperen op scenario’s waarin er iets misgaat.

AI brengt nieuwe uitdagingen met zich mee—denk aan datamanipulatie, privacykwesties of het fenomeen “hallucinaties” bij modellen. Deze vraagstukken vereisen een andere denkwijze. Wij begrijpen dat securityteams precies willen weten welke processen we hebben ingericht, welke controles we uitvoeren en hoe we omgaan met risico’s, nu en in de toekomst.

Onze aanpak om het vertrouwen van security-teams te winnen

1. Meteen duidelijkheid scheppen:
We geven direct aan dat onze aanpak voor AI-beveiliging anders is dan bij traditionele SaaS- of cloudbeveiliging. We benoemen wie binnen ons team verantwoordelijk is voor het AI-traject, welke doelen we nastreven en hoe we vanaf de start security hebben meegenomen in onze overwegingen. Zo creëren we een helder kader voor het verdere gesprek.

2. Diepgang in datagebruik en -bescherming:
Securityteams willen tot in detail weten welke data we gebruiken en hoe we deze beveiligen. We zijn daarom open over onze encryptie- en anonimisatiestrategieën, en over de maatregelen die we nemen om “data poisoning” te voorkomen. Door deze openheid tonen we dat we hun zorgpunten begrijpen en er proactief mee omgaan.

3. Toonbare audit-trails:
We kunnen precies laten zien hoe we loggen, welke tooling we gebruiken en hoe we een volledig audit-trail bijhouden. Zo kunnen securityteams zelfstandig nagaan hoe we met data omgaan, of we afwijkingen signaleren en hoe snel we daarop reageren.

4. Referenties naar erkende frameworks:
We sluiten aan bij hun referentiekader door bekende raamwerken, zoals dat van NIST, te noemen. Hierin worden concrete bedreigingen en best practices benoemd. Door hierop te wijzen, laten we zien dat we niet in een vacuüm opereren, maar gedegen onderzoek hebben gedaan naar hun wereld en zorgen.

5. Eerlijkheid over het onbekende:
Als we niet op elke vraag meteen een antwoord hebben, zijn we daar eerlijk over. We erkennen dat AI-modellen zich blijven ontwikkelen, dat er nieuwe dreigingen kunnen ontstaan en dat we bereid zijn samen te leren. Deze openheid versterkt onze geloofwaardigheid en nodigt uit tot een constructieve dialoog.

6. Security als onderdeel van onze proof-of-concept:
Bij een proof-of-concept definiëren we ook duidelijke securitydoelstellingen. We laten bijvoorbeeld zien hoe vaak data is geraadpleegd, hoe en waarom we deze geanonimiseerd hebben en welke controles we uitvoeren. Zo krijgen securityteams niet alleen de uitkomst, maar ook inzicht in ons proces.

7. Duidelijkheid over dreigingsmitigatie:
We benoemen actief de dreigingen die we zien, hoe we ze aanpakken en vragen de klant om hun visie. Zo wordt het gesprek interactief: we tonen dat we hun expertise waarderen en dat we onze aanpak waar nodig willen fine-tunen op basis van hun feedback.

Het resultaat: sneller vertrouwen en betere software

Door proactief, transparant en open te zijn, merken we dat we sneller het vertrouwen van securityteams winnen. In plaats van een langdurig ondervragingsproces, ontstaat er een constructieve dialoog. Zo zien deze teams ons niet als een partij die AI er “even bij doet”, maar als een gelijkwaardige gesprekspartner die hun taal spreekt, hun belangen begrijpt en samen met hen de lat hoger wil leggen.

Dit leidt tot minder vertraging, minder onzekerheid en een stevigere basis voor een langdurige samenwerking. Bovendien levert hun feedback ons waardevolle inzichten op, waardoor wij onze eigen producten en processen voortdurend kunnen aanscherpen. Hierdoor gaan we met nog meer vertrouwen en een nóg beter verhaal naar volgende klanten.

Conclusie:
In onze ervaring is het duidelijk: om AI met succes te verkopen aan grote ondernemingen, moeten we securityteams vanaf het begin als serieuze gesprekspartners behandelen. Door transparant te zijn, onze aanpak te delen, open te staan voor feedback en samen te leren, bouwen we niet alleen vertrouwen op, maar creëren we ook een samenwerkingsverband dat voor alle partijen waarde toevoegt.