Wie staat borg voor je agent – AI Recap #37
Een AI-agent die zelf een formulier invult, een pakket installeert of een betaling doet, is dit jaar van demo naar dagelijkse praktijk geschoven. Meta’s agent Muse stond deze week op plek twee in de Amerikaanse App Store, meldt TechCrunch. Toch ging het nieuws van deze week nauwelijks over wat agents kunnen. Het ging over wie er achter zo’n agent staat: wie hem stuurde, wie aansprakelijk is als het fout loopt, en hoe je dat controleert.
Wij hebben bij TTM Communicatie het AI-nieuws van deze week doorgespit en er de punten uitgehaald waar je op kantoor echt iets mee kunt. Hieronder lees je per thema wat er speelde en wat het voor je werk betekent. Wil je je team laten leren hoe je AI inzet zonder gedoe over data en verantwoordelijkheid, kijk dan eens naar onze training veilig en bewust werken met AI.
Paspoort voor agents
Visa, Mastercard en Ant International kondigden op 9 september aan dat ze samen aan een Know-Your-Agent-kader werken. Het idee is simpel: voordat een AI-agent mag betalen, moet vaststaan van welke geverifieerde eigenaar hij is. Twee pijlers staan er nu in, traceerbaarheid over netwerken heen en een gedeelde certificering. Ieder had al een eigen variant, van Visa’s Trusted Agent Protocol tot Ant’s Agentic Mobile Protocol. McKinsey schat dat agents in 2030 drie tot vijf biljoen dollar aan consumentenbestedingen kunnen aansturen, dus het belang is groot.
Het zwakke punt is dat er nog geen specificatie ligt, geen bestuursmodel en geen tijdlijn. Voorlopig is het een intentie van drie spelers, niet een standaard waar je op kunt bouwen. Toch loont het om er nu al over na te denken. In de recap over assistenten die zelf klikken schreven we dat agents jouw website gaan gebruiken als een bezoeker. Bestelt die bezoeker straks namens een klant, dan wil je weten of hij echt van die klant is. Dezelfde vraag die je bij een telefoontje stelt, alleen automatischer.
Code die niemand bestelde
Beveiligingsonderzoekers scanden 6.214 actieve domeinen, waaronder die van Fortune 500-bedrijven en defensieleveranciers, en vonden 8.265 llms.txt-bestanden. Daarin zetten sites instructies voor AI-modellen. Ongeveer 120 ervan verwezen naar softwarepakketten die helemaal niet bestaan. Onderzoeker Alon Hertz claimde een paar van die namen en publiceerde er onschuldige pakketjes onder. Binnen een uur kwam het eerste signaal binnen, in de dagen erna volgden er enkele tientallen. Claude, Codex en Hermes hadden de code gewoon uitgevoerd binnen bedrijfsnetwerken, zonder iets te vragen. Bruce Schneier besteedde er op 4 september aandacht aan op zijn blog.
Hier zit een les in die verder gaat dan programmeren. Een AI-agent vertrouwt standaard wat hij leest. In onze trainingen zien we hetzelfde op kantoorniveau: iemand laat een assistent een lijstje leveranciers maken en neemt het over zonder de bron te openen. De fout zit niet in het model maar in de aanname dat een vlot antwoord ook een gecontroleerd antwoord is. Spreek af wie er kijkt voordat een AI-uitkomst een echte handeling wordt, of dat nu een installatie is of een mail naar een klant.
Loketten lopen vol
Onderzoeker Chris Schmitz volgt wat hij agentic flooding noemt en vond 84 gevallen in elf rechtsgebieden. De cijfers zijn opvallend. Bij de Britse woonombudsman liep het aantal klachten op van 2.600 in 2022 naar ruim 7.000 in 2025. De Amerikaanse toezichthouder CFPB zag het aantal meldingen sinds de komst van ChatGPT vervijfvoudigen. In Brazilië gaat het om rechtszaken, in Duitsland om parlementaire petities.
Het aardige is de conclusie van Schmitz zelf: “The vast majority of cases we find are people who are entitled to claim for something, claiming for that thing.” Het is dus geen spamgolf. AI haalt de drempel weg die mensen eerder tegenhield, want een lastig formulier is met hulp opeens te doen. Voor jouw organisatie betekent dat iets nuchters. Stellen klanten straks met AI hun klacht of offerteaanvraag op, dan komt er meer binnen en is het beter geformuleerd. Winst voor de klant, drukte voor jouw team. Kijk nu alvast naar je standaardantwoorden en doorlooptijden.
Modellen kopiëren modellen
Anthropic beschreef deze week in detail hoe Alibaba, Moonshot AI en DeepSeek volgens het bedrijf via distillatie de eigenschappen van zijn modellen proberen over te nemen, schrijft TechCrunch. Dezelfde week noemden NSA, CISA en FBI in een advies zes Chinese AI-bedrijven bij naam. Los van de geopolitiek zit er een praktisch punt in: veel van die distillatie gebeurt via gewone gesprekken met een model.
Daarmee is het een goed moment om te controleren wat jouw bedrijf eigenlijk deelt. We legden eerder uit hoe je bedrijfsgegevens uit de training van Claude houdt, en dezelfde instelling bestaat bij de andere aanbieders. Het kost vijf minuten en het is de goedkoopste beveiligingsmaatregel die je deze maand kunt nemen.
Echtheid wordt verkoopargument
Twee berichten van deze week wijzen dezelfde kant op. Apple presenteerde volgens TechCrunch een manier om aan te tonen dat een iPhone-foto echt gemaakt is en niet door AI gegenereerd. En Suno bracht v6 uit, getraind op gelicentieerde muziek van Warner Music, BMG en Believe, met voor het eerst omzetdeling voor rechthebbenden. De rechtszaken van Universal en Sony lopen intussen door.
Kunnen bewijzen waar iets vandaan komt, wordt een gewoon onderdeel van je communicatie. Dat zagen we al bij de vraag wanneer je het AI-label op Instagram aanzet. Ons advies blijft hetzelfde: wees er open over. Een productfoto die aantoonbaar in jouw winkel is gemaakt, zegt binnenkort meer dan de mooiste gegenereerde variant.
Zelf het roer houden
De rode draad van week 37 is dat de AI-wereld bezig is met verantwoording. Wie stuurde die agent, waar komt die code vandaan, is deze foto gemaakt of bedacht. Op kantoor vertaalt zich dat naar drie dingen: leg vast wie een AI-uitkomst controleert voordat er iets mee gebeurt, zet je privacy-instellingen goed, en bereid je klantenservice voor op meer en beter geformuleerde vragen. Geen toekomstmuziek, gewoon agenda voor volgende week.
Wil jij dat je team AI niet alleen kan gebruiken maar ook kan beoordelen? Volg dan onze training AI-geletterdheid. In één dag weet iedereen waar de kansen zitten en waar je even je hand moet opsteken. Schrijf je in!
