October 26, 2025
De opkomst van generatieve AI heeft een nieuwe golf van technologische innovatie ontketend, maar tegelijkertijd een aanzienlijke uitdaging gecreëerd voor organisaties. Terwijl beleidsmakers in Washington, Brussel en Den Haag worstelen met het opstellen van wet- en regelgeving, versnelt de adoptie van AI-tools binnen bedrijven exponentieel. Deze kloof tussen technologische vooruitgang en legislatieve reactie creëert een gevaarlijk vacuüm. Het is dan ook cruciaal te begrijpen dat effectieve **AI Governance kan niet wachten op Den Haag**. Vanuit een FinOps-perspectief is proactief handelen geen luxe, maar een absolute noodzaak. Het ontbreken van een intern governance-framework leidt niet alleen tot onvoorspelbare en escalerende cloudkosten door ongecontroleerd gebruik van rekenkracht en API's, maar introduceert ook serieuze dataveiligheids-, compliance- en operationele risico's. FinOps-teams moeten het voortouw nemen in het creëren van beleid dat innovatie faciliteert en tegelijkertijd financiële verantwoordelijkheid en risicobeheersing waarborgt, lang voordat de overheid dit afdwingt.
Luister naar dit artikel:
AI Governance is het raamwerk van processen, beleidsregels, standaarden en technologieën dat een organisatie implementeert om ervoor te zorgen dat AI-systemen op een verantwoorde, ethische, veilige en financieel duurzame manier worden ontwikkeld en gebruikt. Dit overstijgt de traditionele IT-governance, omdat het zich richt op de unieke uitdagingen van AI, zoals datakwaliteit, model-bias, transparantie en, cruciaal voor FinOps, de variabele en vaak onvoorspelbare kosten. De kern van de stelling '**AI Governance kan niet wachten op Den Haag**' ligt in het feit dat overheidsregulering per definitie reactief, algemeen en traag is. Het zal zich richten op brede maatschappelijke thema's zoals privacy en non-discriminatie, maar zal geen specifieke richtlijnen bieden voor het interne kostenbeheer of de strategische afstemming van uw organisatie. Bedrijven die nu geen eigen governance opzetten, stellen zich bloot aan 'shadow AI': het ongeautoriseerde gebruik van tools door medewerkers, wat leidt tot onzichtbare kosten, datalekken en een wildgroei aan inefficiënte processen die later moeilijk te corrigeren zijn.
Het FinOps-framework biedt de perfecte structuur om AI Governance praktisch en effectief te implementeren. De drie fasen – Inform, Optimize, en Operate – kunnen direct worden toegepast op AI-gerelateerde clouduitgaven. In de 'Inform'-fase draait het om het creëren van volledige zichtbaarheid. Dit betekent het nauwkeurig taggen van alle resources die worden gebruikt voor AI-workloads (zoals GPU-instances en storage), het monitoren van API-kosten van externe diensten zoals OpenAI, en het toewijzen van deze kosten aan de juiste teams via showback- of chargeback-mechanismen. Vervolgens, in de 'Optimize'-fase, kunnen organisaties concrete stappen nemen om de kosten te verlagen zonder de innovatie te remmen. Denk hierbij aan het 'rightsizing' van AI-modellen en de onderliggende infrastructuur, het gebruik van kostenefficiëntere-modellen voor minder complexe taken, en het benutten van cloud-native kortingsinstrumenten zoals Reserved Instances of Savings Plans voor voorspelbare AI-compute. Ten slotte zorgt de 'Operate'-fase voor continue verbetering door het automatiseren van beleid, het instellen van budgetten en alerts voor AI-projecten, en het bevorderen van een cultuur waarin engineers en datawetenschappers zich bewust zijn van de financiële impact van hun keuzes.
Het opzetten van een proactief AI Governance-programma begint met een aantal concrete, haalbare stappen. Start met het vormen van een cross-functioneel team waarin FinOps, IT-security, juridische zaken, datawetenschap en de business vertegenwoordigd zijn. Dit team heeft als eerste taak een inventarisatie te maken van alle huidige en geplande AI-initiatieven binnen de organisatie om 'shadow AI' bloot te leggen. Ontwikkel vervolgens een basisbeleid dat duidelijkheid schept over welke AI-tools en -platformen zijn goedgekeurd, hoe gevoelige bedrijfsdata mag worden gebruikt en wie verantwoordelijk is voor het goedkeuren van nieuwe projecten. Implementeer technische controles, zoals het gebruik van Identity and Access Management (IAM) om te bepalen wie AI-services mag opstarten, en configureer uw cloud cost management-platform om AI-specifieke kosten te traceren en te rapporteren. De laatste, maar misschien wel belangrijkste stap, is communicatie en educatie. Zorg ervoor dat alle medewerkers de richtlijnen begrijpen en zich bewust zijn van zowel de kansen als de risico's en kosten die met AI gepaard gaan. Zo bouwt u een fundament voor verantwoorde en financieel duurzame innovatie.
Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.
