Een grote telecomspeler kreeg recent te maken met een datalek in zijn AI-callassistant. Het systeem was net in de markt gezet als “extra veilig” omdat de AI zogezegd op het toestel zelf draaide. Toch bleek dat gevoelige klantgegevens via het netwerk uitlekten, met veel vragen over de werkelijke architectuur en beveiliging als gevolg.
Dit is interessant voor ieder bedrijf dat nadenkt over voicebots, chatbots of AI-assistenten in de klantenservice. Het toont hoe marketingclaims rond “on-device AI” of “privacyvriendelijke AI” niet volstaan. De echte vraag is: hoe zit de keten van data, modellen en infrastructuur in elkaar, en wie draagt welke verantwoordelijkheid?
In deze blog bekijken we wat er precies gebeurde, welke lessen je hieruit kan trekken als Vlaamse of Europese kmo, en hoe je AI op een veilige, mensgerichte en duurzame manier kan inzetten.
What exactly is going on
Bij een grote telecomoperator werd een AI-gestuurde callassistant ingezet om klantgesprekken af te handelen. De oplossing werd gepositioneerd als een veilig alternatief omdat de AI “op het toestel” van de medewerker zou draaien. Daarmee werd gesuggereerd dat gesprekgegevens het toestel nauwelijks verlaten en dus beter beschermd zijn.
Na verloop van tijd kwam echter aan het licht dat er een datalek had plaatsgevonden. Gegevens uit klantgesprekken bleken breder toegankelijk dan voorzien, via de achterliggende infrastructuur. Daardoor rezen er vragen over:
- hoe “on-device” de AI in de praktijk werkelijk was;
- welke data toch naar servers of cloudomgevingen werd doorgestuurd;
- of de beveiligingsmaatregelen en toegangsrechten voldoende strak waren ingericht.
Regulatoren, media en klanten namen de veiligheidsclaims onder de loep. De kern van de kritiek: de technische architectuur en beveiliging waren complexer – en kwetsbaarder – dan de eenvoudige marketingboodschap deed vermoeden.
Impact on people and society
AI-callassistenten kunnen wachttijden verminderen, medewerkers ontlasten en klanten sneller helpen. Maar als er iets misloopt, zijn de gevolgen heel menselijk:
- Vertrouwen van klanten krijgt een knauw wanneer vertrouwelijke informatie – denk aan NAW-gegevens, contractinformatie of klachten – mogelijk op straat ligt.
- Staff voelen zich onzeker: kunnen ze het systeem nog met een gerust hart gebruiken, en wat zeggen ze tegen de klant als die vragen stelt over privacy?
- Organisaties krijgen te maken met reputatieschade, mogelijke boetes en extra controles, wat tijd en budget wegtrekt van echte innovatie.
Tegelijk is dit soort incident een kans. Het dwingt bedrijven om bewuster om te gaan met AI in klantenservice: niet enkel kijken naar efficiëntie en kostenbesparing, maar ook naar de kwaliteit van de relatie met klanten. AI wordt dan geen zwarte doos, maar een hulpmiddel dat uitlegbaar en verantwoord kan worden ingezet.
Ethical and sustainable considerations
Deze case raakt aan een reeks thema’s die voor Europese kmo’s én regelgeving (zoals de GDPR en de AI Act) steeds belangrijker worden:
- Ethics & honesty: Als je claimt dat een AI-oplossing veilig en “on-device” is, moet dat ook kloppen. Eerlijke communicatie naar klanten is geen marketingdetail, maar een ethische plicht.
- Transparency: Klanten en medewerkers hebben recht om te weten welke data verzameld worden, waar ze worden opgeslagen, wie erbij kan en hoe lang ze bewaard blijven. Een duidelijke privacyverklaring en begrijpelijke uitleg in mensentaal zijn essentieel.
- Safety: AI-systemen verwerken vaak gevoelige data. Security-by-design – encryptie, toegangsbeheer, auditlogs, segmentatie van systemen – hoort vanaf dag één in het ontwerp, niet als extra laag achteraf.
- Bias & eerlijk behandelen: Voice- en taalmodellen kunnen bepaalde accenten, talen of klantengroepen slechter begrijpen. Dat kan leiden tot ongelijke behandeling en frustratie. Testen met diverse gebruikers is dus cruciaal.
- Sustainability & energy consumption: Grote AI-modellen vragen veel rekenkracht. On-device oplossingen kunnen energie besparen (minder datatransport), maar alleen als de architectuur doordacht is. Onnodige dataopslag en dubbellaagse verwerking (zowel device als cloud) vergroten je ecologische voetafdruk.
Echte duurzame AI is dus meer dan groene hardware: het is een combinatie van ethische keuzes, dataminimalisatie en efficiënt ontworpen infrastructuur.
Safety and risk dimension
De case toont een paar typische risico’s waar je als organisatie rekening mee moet houden:
- Data leaks: Gespreksopnames, transcripties en metadata (wie belde wanneer over wat) zijn zeer waardevol. Slechte segmentatie of zwakke toegangstokens kunnen volstaan om grote hoeveelheden data te laten lekken.
- Hacking & misbruik: AI-systemen hangen vaak samen met andere interne tools (CRM, ticketing, facturatie). Eén kwetsbare AI-component kan zo een toegangspoort worden naar bredere systemen.
- Privacy: Zonder heldere regels gaat een AI-callassistant al snel méér data verzamelen dan nodig. Dat is niet alleen onnodig risicovol, maar kan in strijd zijn met de GDPR (dataminimalisatie, doelbinding).
- Verkeerde configuratie: Veel incidenten komen niet door ‘superhackers’, maar door slecht geconfigureerde servers, demo-omgevingen die online bleven of testdata die nooit gewist werd.
De sleutel is een verstandige, stapsgewijze aanpak: risico’s vooraf inschatten, de architectuur bewust kiezen, en regelmatig testen en auditen. Geen paniek, maar ook geen blind vertrouwen in standaardinstellingen of marketingclaims.
What does this mean for your business?
Als je nadenkt over een AI-assistent in je contactcenter, op je website of in je interne processen, dan is de kernboodschap: AI is geen apart speeltje, maar een volwaardig onderdeel van je IT- en governance-landschap.
Concreet betekent dit:
- Betrek vanaf het begin IT, security, legal, privacy en business rond dezelfde tafel. Laat AI geen geïsoleerd experiment zijn.
- Vraag je leveranciers om
, niet alleen brochures. Waar staat welke data, hoe lang, en wie beheert welke component? - Zorg dat je intern weet welke data essentieel zijn voor een goede service, en welke informatie je beter niet verzamelt of snel anonimiseert.
Voor Vlaamse en Europese kmo’s is dit geen ver-van-mijn-bedshow. Ook kleinere AI-projecten vallen onder dezelfde basisprincipes van veiligheid, ethiek en duurzaamheid. Het voordeel: als je vanaf het begin goed ontwerpt, hoef je later geen dure brandjes te blussen.
3 concrete recommendations for SMEs
- 1. Maak een AI-datastroomkaart
Breng simpel in kaart: welke data gaan van klant naar AI-systeem, naar welke servers, welke tools lezen mee (bv. CRM) en waar staat de back-up. Dat hoeft geen dik rapport te zijn, maar geeft snel zicht op risico’s. - 2. Eis duidelijkheid van je leveranciers
Vraag naar: opslaglocatie (EU of niet-EU), encryptie, bewaartermijnen, auditlogs en penetratietesten. Laat je niet afschepen met algemene statements als “bank-grade security”. Vraag om concrete, toetsbare maatregelen. - 3. Start klein, test met echte mensen
Begin met een beperkte use case (bv. veelgestelde vragen) en test met een diverse groep klanten en medewerkers. Kijk niet alleen naar snelheid, maar ook naar begrijpelijkheid, privacyperceptie en foutafhandeling.
Conclusion: Technology that works for people
AI in klantenservice kan een zegen zijn voor zowel klanten als medewerkers: kortere wachttijden, minder repetitief werk, en meer tijd voor de complexe, menselijke gesprekken. Maar dat lukt alleen als veiligheid, ethiek en duurzaamheid vanaf dag één meespelen.
Bij Canyon Clan bouwen we AI-oplossingen die helder uitlegbaar zijn, zorgvuldig omgaan met data en passen binnen de Europese regelgeving. We helpen jouw bedrijf om keuzes te maken rond architectuur (cloud, on-device of hybride), security-by-design en praktische governance, zonder hype en zonder doemdenken.
Wil je verkennen hoe je AI-assistenten veilig en mensgericht kan inzetten in jouw organisatie? Neem gerust contact op met Canyon Clan voor een verkennend gesprek. Samen bouwen we technologie die écht voor mensen werkt.