Jesse van DijkAI Engineer · AI veilig met bedrijfskennis laten werken

AI mist de kennis die in hoofden en chats zit. Ik heb het zelf meegemaakt.

Voor dit gesprek liet ik meerdere AI's al mijn werk doorlichten: code, notities, chats. Toch misten ze de belangrijkste feedback. Die stond in losse chats en in de hoofden van mensen om me heen, en losse screenshots zonder context werden verkeerd gelezen. Pas toen die context in mijn brein kwam, viel alles op zijn plek. Dat gebeurt ook in een bedrijf dat AI invoert: de kennis is er, maar AI kan er niet bij.

Wat ik bouwde: een kennisbrein dat met elke AI werkt

Samen met een vriend ontwierp ik een kennisbrein: elk feit met een bron en een datum, afspraken vastgelegd, en bedoeld om met elke AI te werken. Zo zit je niet vast aan één leverancier, en wie erbij komt, kan meteen verder. Ik testte het door een andere AI verder te laten werken. De kennis werkte, maar nog niet vanzelf: elke AI heeft een eigen ingang. Ik weet nu precies waarom, en maak het plug-and-play met één bron, een korte ingang per AI en een vaste test.

Gebouwdin gebruikgetest in een andere AIoorzaak gevondenfix en test

Ik krijg AI technisch werkend, ook als het vastloopt.

Van idee naar werkend, afgeschermd en echt gebruikt

Ik wilde een minder bekend AI-model gebruiken in AI-assistenten die het niet standaard ondersteunen. Het liep vast: de sleutel kwam niet door, een instelling wees naar de verkeerde aanbieder, en programma en model spraken net een andere "taal". Ik zocht het laag voor laag uit tot het werkte. De assistent draait in een aparte virtuele computer, zonder beheerrechten en zonder toegang tot mijn eigen bestanden. Daarna gebruikte ik het voor echt werk: een beveiligingstest bij Gitaarafstellen.nl, met toestemming van de eigenaar, met rapport, herstel door de webbouwer en mijn hertest.

Ideewerkend gekregenafgeschermdecht gebruiktgecontroleerd

  • Lokale AI. Mijn Strix Halo Guide ↗ laat zien hoe je grote AI-modellen op één kleine computer draait: koopgids, instellingen en zelf gemeten snelheden (345 sterren op GitHub). Lokaal waar het moet, cloud waar het kan, en het model altijd inwisselbaar.
  • Problemen in AI-software oplossen. Verbeteringen van mij zijn na review overgenomen door onder meer NVIDIA (een mislukte controle gaf toch groen licht), Ray (sleutels voor cloudservers betrouwbaar aanmaken) en llama.cpp, een van de bekendste programma's voor lokale AI (bijna 130.000 sterren).
  • AI-agents die echt werk doen, binnen grenzen. In september werkte een AI-agent zelfstandig aan de vindbaarheid van mijn bedrijfssite, binnen harde grenzen: geen kosten, een maximum per week, een lijst "eerst vragen" en een logboek.

Snel waar het kan, voorzichtig waar het moet.

Ik kom niet als security-expert, maar als iemand die weet waar het bij AI misgaat en daar samen met IT op let. Zo richt ik het in:

  • Gevoelige gegevens blijven binnen. Voor bedrijfsgeheime informatie kies ik lokale of private AI; wat geen internet nodig heeft, hoeft er ook niet heen.
  • AI-ontwikkeltools los van echte bedrijfsdata. AI-assistenten die code schrijven werken bij mij in een aparte virtuele computer, zonder toegang tot mijn eigen bestanden. Zo hoort het ook met bedrijfsdata.
  • Loggen hoe AI wordt gebruikt. Dan zie je of het veilig blijft én of het echt iets oplevert. Mijn AI-agent hield van elke actie een logboek bij.
  • Meldingen met de oplossing erbij. Na mijn meldingen van gelekte sleutels en toegangsgegevens bevestigden vier (semi-)publieke organisaties het herstel, één keer door de CISO, de eindverantwoordelijke voor informatiebeveiliging. Daaronder een gelekte AI-sleutel die is weggehaald. De KNAW zet mij in haar Hall of Fame 2026.
  • Zelf toegepast. De gevoelige kern van mijn eigen kennisbrein is versleuteld, en elke AI werkt er gewoon mee.
  • AI-uitkomsten die kloppen. Ruim een jaar beoordeelde en verbeterde ik AI-antwoorden via Scale AI. Belangrijk werk laat ik door meerdere AI's los van elkaar controleren; zo ontdekte ik dat AI-software stil verkeerde antwoorden gaf, en sindsdien gaat niets in gebruik zonder vaste test.

Klein en praktisch beginnen.

Mensen erboven
Richting, doelen en grenzen.
1 · Uitvoeren
AI doet het werk.
2 · Meten
Klopt het, en is het veilig?
3 · Leren
Wat zeggen de gebruikers?
4 · Verbeteren
Meer context, elke ronde slimmer.
  1. Luisteren: welke kennis zit waar (hoofden, mail, chats, documenten), wat is gevoelig, en wie beslist wat mag?

  2. Eén team, één soort kennis, naast het bestaande werk. Bijvoorbeeld: snel een antwoord vinden in goedgekeurde projectdocumenten, met de bron erbij.

  3. Testen met de gebruikers: klopt het, is het veilig, en scheelt het echt tijd?

  4. Verbeteren en uitbreiden: elke ronde meer context in het brein, zodat de volgende toepassing sneller gaat.

Interesse in AI
Dagelijks bezig met wat nieuwe AI kan, en het zelf uitproberen.
Doorzetten
Doorgaan tot het werkt, ook als dat tientallen stappen kost.
Direct en snel
De meldingen, verbeteringen en de beveiligingstest deed ik in één zomer.
Ondernemend
Mijn eigen bedrijf, Kleine Koe.