AI-gerelateerde cybersecurity incidenten komen steeds vaker voor

AI zorgt voor nieuwe cybersecurityrisico’s binnen bedrijfssoftware. Vooral supply chain, logistiek en SCM-systemen vragen om extra controle.

Kunstmatige Intelligentie (AI) wordt steeds vaker ingebouwd in bedrijfssoftware. Denk aan systemen die transportplanning ondersteunen, voorraad voorspellen, afwijkingen signaleren of automatisch adviezen geven binnen de supply chain. Dat maakt processen slimmer, maar zorgt ook voor nieuwe cybersecurityrisico’s.

Volgens Gartner zal in 2028 de helft van alle cybersecurity incident response-inspanningen bij bedrijven gericht zijn op incidenten met op maat gemaakte AI-applicaties. Vooral AI-toepassingen die snel worden ontwikkeld en uitgerold, kunnen lastig te beveiligen zijn. Voor organisaties die werken met Supply Chain Management, logistieke processen en SCM-software (Supply Chain Managament) is dat een belangrijk signaal.

Gartner: AI wordt groter onderdeel van incident response

Gartner waarschuwt dat veel AI-applicaties sneller worden ingezet dan ze volledig kunnen worden getest. Vooral maatwerktoepassingen zijn volgens het onderzoeksbureau complex, dynamisch en moeilijker te beveiligen over langere tijd.

Daarbij ontbreekt het bij veel securityteams nog aan duidelijke processen voor AI-gerelateerde incidenten. Als er iets misgaat, kan het daardoor langer duren voordat het probleem wordt herkend en opgelost. AI-security wordt daarmee steeds meer een vast onderdeel van cybersecuritybeleid.

Waarom dit ook de supply chain raakt

Binnen supply chain en logistiek wordt AI steeds vaker gebruikt om processen efficiënter te maken. Denk aan AI in logistiek voor routeplanning, voorraadbeheer, vraagvoorspelling, magazijnbeheer en transportoptimalisatie. Ook digitale supply chain-oplossingen gebruiken steeds vaker AI om sneller beslissingen te ondersteunen.

Het risico is dat een incident niet alleen digitaal blijft. Als verkeerde data of gemanipuleerde AI-uitkomsten worden gebruikt in planning of voorraadbeheer, kan dat invloed hebben op leveringen, transportkosten, beschikbaarheid en klantafspraken. Cybersecurity raakt daarmee direct aan de operatie.

Waar zitten de grootste AI-risico’s?

AI kan waarde toevoegen aan supply chain-processen, maar alleen wanneer data, toegang en controle goed zijn ingericht. Vooral bij gekoppelde systemen zoals ERP, WMS, TMS, BI en een SCM-systeem kunnen problemen snel doorwerken naar meerdere processen.

Belangrijke risico’s zijn:

• Prompt injection: AI wordt via slimme invoer misleid om verkeerde acties of antwoorden te geven.
• Datamisbruik: gevoelige informatie over leveranciers, klanten, marges of transportstromen komt in verkeerde tools terecht.
• Shadow AI: medewerkers gebruiken losse AI-tools buiten het officiële beleid om.
• Foute voorspellingen: AI baseert adviezen op onvolledige, verouderde of gemanipuleerde data.
• Gebrek aan logging: achteraf is niet duidelijk welke input, output of actie tot een incident leidde.
• Te weinig menselijke controle: AI-uitkomsten worden te snel overgenomen zonder inhoudelijke check.

Welke rol speelt AI bij supply chain-onderbrekingen?

AI kan helpen om supply chain-onderbrekingen eerder te herkennen. Een systeem kan bijvoorbeeld afwijkende levertijden signaleren, stijgende transportvolumes herkennen of waarschuwen voor dreigende voorraadtekorten. In dat opzicht kan AI bedrijven juist weerbaarder maken.

Tegelijkertijd kan AI zelf onderdeel worden van het risico. Wanneer een AI-model verkeerde informatie krijgt of onvoldoende beveiligd is, kan het verkeerde signalen geven aan de rest van de keten. Dan wordt een hulpmiddel voor betere planning ineens een mogelijke oorzaak van verstoring.

Hoe werkt een autonome supply chain?

Een autonome supply chain is een keten waarin software steeds meer processen zelfstandig ondersteunt of deels automatisch uitvoert. Denk aan systemen die vraag voorspellen, voorraadniveaus aanpassen, transportcapaciteit plannen of afwijkingen signaleren. In de praktijk betekent autonoom meestal niet dat mensen verdwijnen, maar dat software meer voorbereidend werk doet.

Juist daarom wordt beveiliging belangrijker. Hoe meer processen afhankelijk zijn van AI en supply chain-automatisering, hoe groter de impact wanneer data niet klopt of een systeem verkeerd wordt aangestuurd. Een fout in één voorspelling kan doorwerken in inkoop, magazijnbeheer, transport en klantlevering.

Waar moeten bedrijven nu op letten?

Voor bedrijven die AI gebruiken binnen supply chain, logistiek of SCM-software is het belangrijk om niet alleen naar de voordelen te kijken. Beveiliging, datakwaliteit en controle moeten net zo serieus worden meegenomen als automatisering zelf. Zeker wanneer AI wordt gekoppeld aan ERP, WMS, TMS of leveranciersportalen, kan een fout snel doorwerken in meerdere processen.

Belangrijke aandachtspunten zijn:

• Breng AI-toepassingen in kaart: weet welke AI-tools en functies binnen de organisatie worden gebruikt.
• Controleer datastromen: bepaal welke bedrijfsdata naar AI-systemen gaat en waar deze wordt verwerkt.
• Maak afspraken over shadow AI: voorkom dat medewerkers gevoelige informatie in losse AI-tools gebruiken.
• Zorg voor logging: leg vast welke input, output en acties aan AI-systemen gekoppeld zijn.
• Houd menselijke controle: laat belangrijke beslissingen niet volledig automatisch overnemen.
• Betrek IT en security vroeg: neem beveiliging mee voordat AI-toepassingen breed worden uitgerold.

SCM-software vraagt om betere AI-governance

Voor organisaties met SCM-software wordt AI-governance steeds belangrijker. Governance betekent dat duidelijk is welke AI wordt gebruikt, welke data erin gaat, wie toegang heeft en wie verantwoordelijk blijft voor beslissingen. Dat hoeft niet meteen ingewikkeld te zijn, maar het vraagt wel om overzicht.

Een modern SCM-systeem staat vaak niet op zichzelf. Het is gekoppeld aan ERP, WMS, TMS, leveranciersportalen en rapportagesystemen. Als AI binnen die omgeving wordt gebruikt, moet beveiliging vanaf het begin worden meegenomen. Niet pas wanneer er al een incident is geweest.

Wat betekent dit voor logistieke processen?

Voor logistieke processen betekent dit dat AI niet alleen als efficiëntietool moet worden gezien. De technologie kan helpen bij betere planning, snellere analyses en slimmere automatisering, maar alleen wanneer de basis betrouwbaar is.

Bedrijven die werken met AI in logistiek moeten daarom niet alleen vragen wat AI kan versnellen, maar ook hoe veilig, controleerbaar en uitlegbaar die automatisering is. Zeker bij transportplanning, voorraadbeheer en supply chain-automatisering kan een verkeerde uitkomst direct gevolgen hebben voor de operatie.

AI-security wordt onderdeel van Supply Chain Management

AI-gerelateerde cybersecurityincidenten zullen naar verwachting een steeds groter deel van incident response vragen. Voor bedrijven in transport, logistiek en supply chain betekent dit dat security niet los kan worden gezien van operationele processen.

Wie AI inzet binnen Supply Chain Management moet dus verder kijken dan efficiëntie alleen. De vraag is niet alleen wat AI kan automatiseren, maar ook hoe veilig en betrouwbaar die automatisering is. Pas dan wordt AI een versterking van de keten, in plaats van een extra risico.

Bron

Gartner - Gartner Predicts AI Applications Will Drive 50% of Cybersecurity Incident Response Efforts by 2028 (maart 2026)