Veilig werken met Copilot: Waarom data labeling cruciaal is

🚧 De risico’s van onjuist gelabelde data

• AI ziet geen verschil zonder labels 🏷️
  Copilot verwerkt data zonder onderscheid te maken tussen gewone en gevoelige gegevens, tenzij ze expliciet als zodanig zijn gemarkeerd. Dit betekent dat persoonsgegevens of vertrouwelijke documenten zomaar in analyses kunnen opduiken.

• Verouderde informatie verhoogt de risico’s ⏳
  Veel organisaties, en met name gemeenten, bewaren verouderde data. De Data Protection Impact Assessment (DPIA) waarschuwt dat dit kan leiden tot het verwerken van onjuiste gegevens, met alle gevolgen van dien.

• Privacyproblemen bij inzageverzoeken 🔎
  Burgers hebben het recht om te weten welke gegevens over hen worden verwerkt. Maar als Copilot wordt gebruikt om deze verzoeken af te handelen, kan het onvolledige of onbegrijpelijke resultaten opleveren. Dit ondermijnt het transparantieprincipe.

• Verlies van controle over data ⚠️
  Wanneer organisaties te veel vertrouwen op AI zonder menselijke controle, kunnen gevoelige gegevens onbedoeld worden gedeeld of verkeerd worden geïnterpreteerd. Dit kan zelfs sociaaleconomische gevolgen hebben, bijvoorbeeld als foute informatie leidt tot verkeerde beslissingen over toeslagen of uitkeringen.

 

 

✅ Hoe voorkom je deze risico’s?

🔹 Gegevens classificeren en labelen: Zorg ervoor dat gevoelige data correct gelabeld is, zodat AI-systemen er rekening mee kunnen houden.¹
🔹 Regelmatige opschoning van verouderde data: Verwijder onnodige en foutieve gegevens om de datakwaliteit te verbeteren.²
🔹 Menselijke controle en validatie: Laat AI niet zonder toezicht beslissingen nemen over gevoelige informatie.³
🔹 DLP-beleid implementeren: Gebruik Data Loss Prevention (DLP)-oplossingen om te voorkomen dat gevoelige informatie ongewenst wordt gedeeld of gelekt.⁴
🔹 Training en bewustwording: Zorg dat medewerkers snappen hoe AI werkt en welke risico’s er zijn bij het verwerken van privacygevoelige data.
🔹 Privacybeleid herzien: Pas interne richtlijnen aan op het gebruik van AI en zorg voor een DPIA bij de implementatie van tools zoals Copilot.

 

🎯 Conclusie

Copilot biedt veel voordelen, maar zonder goede databeheerstrategieën kan het ook risico’s met zich meebrengen. Gemeenten⁵ en andere organisaties moeten hun informatiehuishouding op orde hebben en gevoelige data correct labelen om privacyproblemen en foute AI-beslissingen te voorkomen. Want AI is slim, maar niet zonder menselijke begeleiding. 🤖💡

 

👉 Hoe gaat jouw organisatie om met AI en gevoelige data?

 

Refenties

¹https://alta-ict.nl/blog/beveilig-je-data-met-microsoft-purview-classificaties-en-vertrouwelijkheidslabels/

²https://alta-ict.nl/blog/lifecycle-management-in-microsoft-365-en-azure/

³https://alta-ict.nl/blog/hoe-werkt-microsoft-purview-insider-risk-management/

⁴https://alta-ict.nl/blog/bescherm-je-gevoelige-data-met-dlp-in-microsoft-365/

⁵https://alta-ict.nl/blog/moet-je-je-ai-copilot-gebruik-beperken-microsoft-zegt-van-wel/

 

 

Over de auteur

Mijn naam is Alta Martes, specialist in Microsoft 365 en Google Workspace, met een focus op moderne werkplekbeheer, cloudbeveiliging en identity & access management. Met jarenlange ervaring help ik organisaties bij het optimaliseren van hun IT-infrastructuur en het creëren van een veilige, efficiënte digitale werkplek.

🎯 Hulp nodig met jouw Microsoft 365-strategie?
Klik hieronder en ontdek hoe wij jouw organisatie kunnen ondersteunen: