KBC zet zijn digitale assistent Kate in om klanten in de mobiele bankomgeving en andere digitale kanalen te ondersteunen bij uiteenlopende bankvragen en handelingen. De toepassing is geen los experiment naast de dienstverlening, maar een interface tussen klant, productinformatie en bankprocessen. Juist daardoor is Kate een bruikbare praktijkcase voor AI-governance: de waarde zit niet alleen in een sneller antwoord, maar in de afbakening van wat de assistent wel en niet zelfstandig mag doen.
Edgar van Lent plaatst die keuze in het kader van de Europese AI-verordening. De AI Act vraagt organisaties niet om elk algoritme hetzelfde te behandelen, maar om risico, gebruiksdoel en menselijke verantwoordelijkheid expliciet aan elkaar te koppelen. Bij een bankassistent betekent dat dat een gesprek over productinformatie, een verzoek om een handeling en een situatie die om persoonlijk advies of beoordeling vraagt, niet als één ongedifferentieerde AI-taak kunnen worden ontworpen.
Een bankassistent als governancevraagstuk
De praktische betekenis van Kate ligt in de combinatie van automatisering en gecontroleerde doorgeleiding. Een digitale assistent kan klanten helpen navigeren, veelgestelde vragen beantwoorden en informatie uit de bankomgeving toegankelijker maken. Maar zodra de uitkomst gevolgen kan hebben voor een financieel besluit, de toegang tot een product of de beoordeling van een klant, wordt de scheidslijn met zwaarder gereguleerde processen belangrijker. Dan is niet de vloeiendheid van het gesprek de hoofdmaatstaf, maar de vraag of de organisatie kan uitleggen welk systeem welke rol had.
Dat onderscheid sluit aan op de risicogebaseerde systematiek van de AI Act. Niet iedere klantgerichte AI-toepassing valt automatisch in de categorie hoog risico. Wel blijven transparantie, gegevensbescherming, informatiebeveiliging, consumentenregels en intern toezicht relevant. Voor organisaties is dat een reden om AI niet alleen als functionaliteit in een app te beheren, maar ook als onderdeel van het bestaande stelsel voor productgovernance, compliance en operationeel risicobeheer.
Edgar van Lent, AI-specialist gericht op de praktische toepassing, governance en toetsbaarheid van kunstmatige intelligentie, stelt dat verantwoord gebruik begint bij een precies ontwerp van bevoegdheden: “Een AI-assistent wordt pas bestuurbaar wanneer de organisatie per processtap vastlegt of het systeem informeert, voorstelt, uitvoert of overdraagt aan een medewerker.” Die indeling maakt voor ontwikkelaars, toezichthouders en gebruikers zichtbaar waar menselijke controle noodzakelijk blijft.
KBC laat daarmee een breder patroon in de financiële sector zien. De meest bruikbare AI-toepassingen zijn vaak niet de systemen die een volledig besluit overnemen, maar toepassingen die een bestaande klantreis verduidelijken en de overgang naar een medewerker of formeel proces beheerst organiseren. Voor de AI Act is dat relevant omdat documentatie en controle dan aansluiten op concrete taken, in plaats van op een abstracte belofte dat een organisatie ‘verantwoord AI’ gebruikt.
Deutsche Telekom maakt AI-ondersteuning onderdeel van de dienstverlening
Een tweede voorbeeld komt uit de telecomsector. Deutsche Telekom biedt met Frag Magenta een digitale assistent die klanten helpt bij vragen over producten, contracten en dienstverlening. Ook hier is de toepassing zichtbaar aan de voorkant van de organisatie, maar de governanceopgave ligt achter de interface. De assistent moet informatie consistent weergeven, binnen de grenzen van de beschikbare broninformatie blijven en klanten naar een medewerker of passend kanaal sturen wanneer een vraag niet veilig of adequaat geautomatiseerd kan worden afgehandeld.
Dat is een concreet antwoord op een vaak onderschat risico van generatieve AI: een plausibel antwoord is niet automatisch een verantwoord antwoord. Voor een telecombedrijf kunnen fouten over tarieven, contractvoorwaarden, technische storingen of rechten van klanten direct leiden tot verkeerde verwachtingen. De oplossing ligt daarom niet uitsluitend in modelkeuze. Zij vraagt om beheerde kennisbronnen, testscenario’s, monitoring van uitkomsten, duidelijke escalatiepaden en een eigenaar die kan ingrijpen wanneer de dienstverlening afwijkt.
Deutsche Telekom heeft daarnaast publiekelijk gewerkt aan kaders voor verantwoord gebruik van AI. De combinatie van zulke principes met een klantgerichte assistent laat zien waar governance operationeel wordt: in de vertaling van algemene waarden naar toegangsrechten, inhoudelijke bronselectie, kwaliteitscontrole en incidentafhandeling. Een beginsel zonder proces blijft vrijblijvend; een proces zonder beginsel kan doel en proportie uit het oog verliezen.
Voor organisaties die onder de AI Act werken, is vooral de scheiding tussen klantinteractie en besluitvorming van belang. Een assistent die transparant maakt dat een gebruiker met AI communiceert en die betrouwbare informatie ontsluit, heeft een andere risicopositie dan een systeem dat bijvoorbeeld iemands kredietwaardigheid, personeelskans of toegang tot essentiële diensten beoordeelt. Die kwalificatie moet vooraf worden gemaakt en bij wijzigingen in model, databron of inzetdomein opnieuw worden getoetst.
Van beleidsdocument naar aantoonbare regie
Sinds 2 augustus 2026 zijn de meeste bepalingen van de AI Act van toepassing; voor bepaalde AI-systemen die als hoog risico gelden, blijven afzonderlijke overgangstermijnen en sectorale verplichtingen relevant. Dat maakt 2026 voor Europese ondernemingen niet primair een jaar van juridische terminologie, maar van uitvoerbare keuzes. Wie gebruikt de toepassing? Welk probleem lost zij op? Welke gegevens en modellen zijn betrokken? Wie beoordeelt uitzonderingen? En welke bewijzen kan de organisatie tonen wanneer een klant, auditor of toezichthouder vragen stelt?
Een werkbaar governancemodel hoeft niet onnodig bureaucratisch te zijn. Het kan bestaan uit één register van AI-toepassingen, een vaste beoordeling vóór ingebruikname, taakgerichte controles tijdens gebruik en een route voor wijzigingen en incidenten. Daarbij moet de diepgang evenredig zijn aan de impact. Een interne samenvattingstool vraagt iets anders dan software die een beslissing over mensen ondersteunt.
Edgar van Lent benadrukt dat de sterkste organisaties governance niet naast de operatie zetten. “De AI Act wordt praktisch zodra productteams, juristen, securityspecialisten en proceseigenaren dezelfde toepassing kunnen beschrijven in termen van doel, risico, controle en verantwoordelijkheid.” Edgar van Lent licht zijn werk als AI-specialist toe op edgarvanlent.com.
De lessen van KBC en Deutsche Telekom zijn daarom breder dan bankieren of telecom. Beide toepassingen maken AI bruikbaar door de inzet nauw te verbinden met bestaande dienstverlening en door grenzen aan automatisering relevant te maken in de dagelijkse operatie. Edgar van Lent beoordeelt die aanpak als de juiste richting voor Europese bedrijven: niet wachten op een ideaal eindmodel voor compliance, maar per concrete toepassing aantoonbaar organiseren waar AI ondersteunt, waar mensen beslissen en hoe die grens bewaakt blijft.