Agentic artificial intelligence in de softwareontwikkeling klinkt voor veel organisaties als een blockbuster: razendsnelle productiviteit, nieuwe mogelijkheden en grote zakelijke beloftes. Tegelijkertijd is het veiligheidsverhaal vaak minder hollywood. Juist door de manier waarop AI code schrijft, analyseert en soms ook zelfstandig taken uitvoert, kan het risico sneller oplopen dan traditionele beveiligingsmaatregelen bij kunnen benen.
In plaats van te sturen op “zo snel mogelijk” is het belangrijker om te investeren in AI-software security volwassenheid. Dat betekent: weten waar je staat in AI-adoptie, governance slim inrichten en ontwikkelaars ondersteunen met concrete kennis en meetbare randvoorwaarden. Zo kun je de voordelen benutten zonder dat beveiliging pas achteraf aandacht krijgt.
Waarom snelheid niet genoeg is bij AI-software security
Organisaties zetten steeds vaker grote taalmodellen in voor ontwikkeling en andere werkzaamheden. Dat gebeurt niet alleen met officiële tooling, maar ook met wat medewerkers zelf meenemen. Daardoor groeit het aanvalsoppervlak sneller dan standaard controls kunnen bijhouden, zeker wanneer agentic AI meer autonomie krijgt.
Er komt nog een extra spanningsveld bij. Sommige “frontier” LLM’s die zeer functionele code kunnen produceren, kunnen ook de meest ernstige beveiligingsproblemen introduceren. Dat maakt het simpelweg “betere code” niet automatisch “veiligere code”. Je hebt dus een volwassen aanpak nodig die het hele traject afdekt.
Daar komt bij dat de kosten van incidenten die door agentic AI worden veroorzaakt volgens voorspellingen fors kunnen toenemen. Niet omdat AI plots onvoorspelbaar is, maar omdat de schaal en autonomie van agents de impact van fouten vergroot.
Governance is de basis, maar niet het volledige antwoord
Governance wordt vaak gezien als de sleutel om risico’s bij AI-driven ontwikkeling te beperken. En dat klopt: zonder duidelijke afspraken weet je niet wat AI-agenten wel en niet mogen doen. Daarnaast helpen betere observability en logging om te volgen wat er met AI-tools gebeurt, welke commits ontstaan en waar afwijkingen zitten.
Toch schiet governance alleen tekort als organisaties andere belangrijke vragen niet goed beantwoorden. Veel teams hebben bijvoorbeeld niet helder waar ze zich bevinden op het “laddertje” van AI-adoptie. Daardoor is het lastig om precies in te schatten welke beveiligingscontroles en welke ontwikkelaarsskills nú nodig zijn.
Zonder dat overzicht kun je te algemene maatregelen nemen, terwijl de praktijk vraagt om een aanpak die past bij jouw fase. De realiteit is dat eenzelfde AI-tool in een andere workflow of met meer autonomie heel ander risico kan betekenen.
Ken je fase: van assistent naar autonome agent
Een nuttige manier om grip te krijgen is het beoordelen van je AI-adoptie op basis van fasen en stages. De gedachte hierachter is eenvoudig: hoe autonomer de AI wordt, hoe hoger de risico’s en hoe meer expertise er van ontwikkelaars nodig is.
Een model dat hierbij aansluit beschrijft drie fasen: AI Assisted, AI Native en Agentic. Per fase neemt zowel capability als risico toe. Hieronder staan de belangrijkste kenmerken, in begrijpelijke termen.
Fase 1: AI Assisted
In de eerste fase gebruiken teams AI op een beperkte en vaak begeleide manier. Het gaat om scenario’s waarin AI direct ondersteunt, met lage tot gematigde risico’s. Dit is een ideaal moment om policies op te zetten. Je kunt dan ook gericht investeren in training, zoals secure coding en code review.
Belangrijk is dat je training niet alleen “gevoelmatig” maakt. Je wilt een manier hebben om ontwikkelvaardigheden te baselinen en voortgang te meten, zodat je beveiliging niet afhankelijk is van individuele kwaliteit.
Fase 2: AI Native
In fase twee krijgt AI meer ruimte. Ontwikkelaars laten modellen vaker helpen zonder constante directe supervisie. Dat kan de productiviteit sterk verhogen, zeker wanneer er standaarden zijn die context delen. Maar die vrijheid brengt ook hogere risico’s met zich mee.
Een typisch gevaar is dat teams te veel vertrouwen op AI-output. Dan ontstaan er blinde vlekken: kwetsbaarheden worden niet herkend of context wordt onvoldoende gecontroleerd. Praktisch betekent dit dat je signalen nodig hebt die “overtrust” kunnen helpen detecteren én dat je de relevante AI-activiteit kunt volgen.
In deze fase verschuift bovendien de rol van ontwikkelaars. Waar je eerst code vooral zelf schreef, ga je meer richting het reviewen en sturen van AI-gegenereerd werk. Dat vereist gerichte bijscholing: weten hoe je beleid afdwingt, hoe je risico’s beoordeelt en hoe je auditbaar werkt.
Fase 3: Agentic
De agentic fase is waar veel organisaties naartoe willen. Tegelijk is dit het domein met de hoogste risico’s, tot aan kritieke of extreme scenario’s. De autonomie loopt op van één agent die taken zelfstandig afrondt tot meerdere agents die parallel werken en uiteindelijk een vorm van autonome orkestratie.
Concreet betekent dit dat je niet alleen moet kijken naar “welke AI-tool”, maar naar het gedragspatroon: wie start processen, hoe worden instructies uitgevoerd, hoe worden wijzigingen vastgelegd en hoe kun je dit achteraf herleiden?
Ontwikkelaarstraining in deze fase gaat daarom verder dan codekwaliteit. Je behandelt onder meer beleidshandhaving, toepassing van risicoscorecards en het kunnen traceren van commits voor auditdoeleinden.
Waar begin je als je nog geen volwassen spoor hebt?
Veel organisaties lopen achter op hun eigen adoptiesnelheid. De ingebruikname van AI-tooling gaat vaak sneller dan de organisatiecapaciteit om het veilig te maken. Daardoor ontbreekt soms zicht op zaken als: wie gebruikt AI, waarvoor, en welke effecten heeft dat op productiecode.
In de praktijk betekent dit dat teams kunnen “vliegen”, terwijl ze onvoldoende weten waar ze precies vliegen. Dat is precies het punt waarop AI-software security volwassenheid waarde krijgt: je brengt structuur aan door eerst te bepalen waar je staat en daarna pas tooling en controles uit te rollen.
Een praktische eerste stap is daarom een inventarisatie. Breng in kaart welke AI-assistenten en agents jullie inzetten, hoe ver autonomie al gaat en welke taken door AI worden uitgevoerd. Vervolgens bepaal je welke controlemaatregelen en welke training op korte termijn echt nodig zijn.
Guardrails bouwen die passen bij je fase
Als je weet in welke adoptiefase je zit, kun je guardrails gericht opzetten. Dat voorkomt twee veelvoorkomende problemen: (1) te laat handelen wanneer risico’s al hoog zijn, en (2) investeren in controles die niet aansluiten bij de manier waarop jullie nu werken.
Guardrails gaan in ieder geval over:
- Wat AI mag doen: duidelijke restricties voor agentgedrag en toegestane acties.
- Observability: zicht op AI-toolgebruik, output, en de relatie met commits.
- Beoordeling en verificatie: checks die niet alleen draaien op “AI zei het”, maar op controleerbare beveiligingsprincipes.
- Ontwikkelaarsskills: training afgestemd op jouw huidige en volgende stap in adoptie.
Wanneer je dit goed doet, kun je risico’s beter beheersen terwijl je de productiviteitseffecten van AI verantwoord doorvoert.
Vooruitkijken: de volgende stap komt sneller dan je denkt
Een terugkerend patroon is dat AI-adoptie niet stopt bij “de huidige setup”. Zodra teams succes ervaren, volgt vaak versnelling: meer agents, parallelle workflows en bredere integraties. Daardoor verschuiven risico’s sneller dan beveiligingsafdelingen soms bij kunnen sturen.
Het is daarom belangrijk om vooruit te plannen. Je volwassenheidsniveau is niet alleen wat je vandaag doet, maar ook hoe je klaar bent voor de volgende fase. Governance en educatie moeten meebewegen met het niveau van autonomie.
Als je wilt vergelijken hoe incidenten en accountmisbruik in de praktijk kunnen samenkomen met cloud- en tooling-issues, kan dit artikel helpen bij het denken over opvolging en herstel: Gecompromitteerde ConnectWise toegang: wat nu te doen?.
Conclusie
AI-software security draait niet om snelheid, maar om AI-software security volwassenheid. Naarmate agentic AI autonomer wordt, neemt het risico toe en worden traditionele controles te traag of te generiek. Wie grip wil houden, moet weten waar hij staat in de adoptieladder, governance koppelen aan echte observability en ontwikkelaars trainen op het niveau dat past bij hun werkzaamheden.
Door vandaag te starten met zicht op je huidige fase en gerichte guardrails, bouw je aan een veilige route naar meer autonomie. Dan profiteer je van AI-ondersteuning zonder dat beveiliging achterloopt.
Bron: https://www.securityweek.com/the-key-to-ai-software-security-isnt-speed-its-maturity/
