Agentic AI is het buzzword van 2026. Niet langer een AI die antwoord geeft, maar een AI die zelf handelt: een ticket aanmaakt, een refund verwerkt, een deploy doet, een mailbox opschoont. Gartner verwacht dat eind 2026 zo’n 40 procent van de enterprise-applicaties een taakspecifieke AI-agent bevat, tegen minder dan 5 procent in 2025. En tegen 2028 zou minstens 15 procent van de dagelijkse werkbeslissingen autonoom door agents worden genomen.

Mooi. Maar er zit een detail in dat in de meeste presentaties wordt overgeslagen. Een AI die handelt, moet ergens bij kunnen. Een agent die een refund verwerkt, heeft toegang tot het betaalsysteem. Een agent die deployt, heeft credentials voor je infrastructuur. Een agent die je mailbox opschoont, heeft een token op je mail. Elke agent die iets doet, is daarmee een identiteit met rechten.

En dat is precies de discipline waar de meeste organisaties al niet best in waren toen het alleen nog over mensen ging.

In mijn stuk Bring Your Own AI: wat er werkelijk gebeurt op de werkplek ging het over mensen die zelf AI-tools meenemen. Eerder schreef ik over Shadow AI als governance-probleem — dezelfde discipline die hier opnieuw onder druk komt. Dit stuk gaat over de volgende laag: de AI die zelf aan het werk gaat, en wat dat betekent voor identity- en access-management. Want het probleem dat agentic AI op tafel legt, is geen AI-probleem. Het is een IAM-probleem dat we al hadden, nu in een hogere versnelling.

Het aantal identiteiten dat je beheert klopt allang niet meer

De meeste organisaties denken bij “identiteiten” aan medewerkers. Dat is al jaren niet meer waar. Service accounts, API-keys, tokens, certificaten, bots, pipelines — de niet-menselijke identiteiten (non-human identities, NHI) overtreffen de menselijke ruim. CyberArk rapporteerde in april 2025 een verhouding van meer dan 80 staat tot 1, waarbij bijna de helft van die machine-identiteiten gevoelige of geprivilegieerde toegang heeft.

Over dat exacte getal moet je nuchter blijven. Andere bronnen noemen 45 staat tot 1, weer andere lopen op tot 500 staat tot 1 bij sterk geautomatiseerde organisaties. Die spreiding zegt vooral één ding: bijna niemand meet het goed. En precies daar grijpt agentic AI in. Elke agent, elke sub-agent, elke geautomatiseerde workflow voegt identiteiten toe — sneller dan het identity-team ze kan inventariseren, laat staan opschonen.

Het gevolg is bekend terrein voor wie in dit vak zit: over-provisioned accounts, rechten die nooit meer worden ingetrokken, secrets die jaren blijven leven. Alleen nu met een aanjager die 24 uur per dag doordraait.

De agent lekt sneller dan je governance kan bijhouden

De cijfers over lekkende credentials zijn dit jaar onaangenaam concreet geworden. GitGuardian telde in zijn State of Secrets Sprawl 2026 ruim 28,6 miljoen nieuwe secrets die in 2025 in publieke GitHub-commits belandden — een stijging van 34 procent ten opzichte van het jaar ervoor, de grootste jaarsprong ooit. Het aantal gelekte secrets van AI-diensten steeg met 81 procent.

Twee details daaruit zijn relevant voor wie met agents bezig is. Ten eerste: het Model Context Protocol, de standaard waarmee AI-agents met externe systemen praten, codificeert volgens GitGuardian onveilige authenticatie-patronen — hardcoded credentials in configuratiebestanden. In 2025 lekten er ruim 24.000 secrets via MCP-configuraties. Ten tweede, en pijnlijker: commits die mede door AI-codeertools waren geschreven, lekten secrets tegen ongeveer twee keer het normale tempo. De snelheid van AI verslaat de handmatige discipline van credential-beheer.

Dat dit geen theorie is, liet de Salesloft-Drift-zaak van augustus 2025 zien. Een aanvaller gebruikte gestolen OAuth-tokens uit een vertrouwde SaaS-integratie om meer dan 700 organisaties te raken. Geen exploit, geen phishing. Gewoon een geldig token van een vertrouwde koppeling — een non-human identity die deed waarvoor hij geautoriseerd was, alleen niet voor de juiste partij. Dat is exact het patroon dat met agents talrijker wordt.

Verizon zegt het nu hardop

Wat lang een niche-zorg van identity-specialisten was, staat sinds dit voorjaar in het meest gelezen securityrapport ter wereld. In het Data Breach Investigations Report 2026 schrijft Verizon expliciet dat we bijzondere aandacht moeten besteden aan service- en machine-accounts, omdat dat waarschijnlijk de accounts zijn die in onze mogelijke agentic-AI-toekomst worden misbruikt. Het rapport noemt de Salesloft-Drift-OAuth-zaak met naam.

Als Verizon het machine-account benoemt als de vector voor het agentic tijdperk, is dat geen vendor-marketing meer. Dan is het de hoofdstroom. (Een kanttekening hoort er wel bij: een aantal van de rondzingende percentages over NHI-incidenten komt uit samenvattingen van leveranciers; controleer de exacte cijfers in het originele DBIR voordat je ze in een business case zet.)

De markt reageert — maar gedekt ben je daarmee nog niet

De IAM-leveranciers hebben de bui zien hangen. Microsoft introduceerde Entra Agent ID, waarmee AI-agents first-class identiteiten worden in Entra en onder Conditional Access en Zero-Trust-checks vallen. Okta kondigde Cross App Access aan, een uitbreiding op OAuth om agent- en app-naar-app-toegang te beheersen — met de veelzeggende eigen observatie dat zo’n 90 procent van de organisaties al AI-agents heeft uitgerold, terwijl maar ongeveer 10 procent ze kan governen of controleren. En SailPoint lanceerde in mei 2026 Agentic Fabric, een platform om AI-agents en andere NHI’s te ontdekken, te governen en te beveiligen, met opties tot zero standing privilege en just-in-time toegang.

Dat is goed nieuws. Maar laat ik er meteen de nuchtere kant bij zeggen, want dat is waar het in de praktijk misgaat: een tool kopen is niet hetzelfde als governance hebben. Entra Agent ID lost niets op als niemand bepaalt welke agent welke rechten krijgt en wie dat goedkeurt. Een platform dat agents kan inventariseren, levert pas waarde als iemand ook daadwerkelijk de inventarisatie doet en erop acteert. De techniek is de makkelijke helft. De moeilijke helft is dezelfde als altijd: eigenaarschap, processen en discipline.

Het nuchtere tegenwicht van Gartner

Voordat iemand denkt dat ik op de hype zit: er is reden tot scepsis over de snelheid. Gartner voorspelt dat meer dan 40 procent van de agentic-AI-projecten vóór eind 2027 wordt geschrapt, door oplopende kosten, onduidelijke business value en gebrekkige risicobeheersing. Gartner waarschuwt ook voor “agent washing” — van de duizenden zelfbenoemde agentic-AI-leveranciers zijn er volgens het bureau echt maar zo’n 130.

Tegelijk komt er een nieuwe categorie op die het probleem bevestigt: guardian agents, AI die andere AI-agents bewaakt en zo nodig blokkeert. Gartner verwacht dat tegen 2028 zo’n 40 procent van de CIO’s daarom vraagt. Vertaald: het idee dat agents toezicht nodig hebben, is geen randvoorwaarde meer maar een eigen markt aan het worden.

Beide dingen zijn tegelijk waar. Veel projecten halen 2027 niet, én de agents die wél blijven, hebben identiteiten en rechten die je moet beheren. De hype mag inzakken; het identiteitsvraagstuk gaat niet weg.

En dan is er nog de EU AI Act

Vanaf 2 augustus 2026 gelden de eisen voor high-risk AI-systemen onder de EU AI Act. Classificeert een agent als high-risk, dan komt daar een fors pakket verplichtingen bij — logging, traceerbaarheid, menselijk toezicht, een volledige inventaris van wat het systeem doet en met welke data.

Hier wringt het. Critici wijzen erop dat de AI Act eigenlijk niet is geschreven met autonome agents in gedachten. Een agent die zelf beslist welke externe acties hij onderneemt, met gedrag dat in de tijd kan verschuiven, laat zich slecht vangen in een vaste inventaris van dataflows en betrokken systemen. En de geharmoniseerde technische standaarden die dat hanteerbaar moeten maken, zijn uitgesteld. Combineer dat met de AI-geletterdheidsplicht uit Artikel 4 die ik eerder besprak, en je ziet de contouren: organisaties moeten straks kunnen aantonen wat hun agents doen, terwijl de tooling om dat aan te tonen nog niet volwassen is. Dat is geen reden tot paniek, wel tot vroeg beginnen.

Wat dan wel werkt

Geen receptenboek, wel een paar patronen die in de praktijk standhouden.

Behandel agents als identiteiten, niet als features. Een agent die toegang heeft, hoort in je identity-administratie, met een eigenaar, een levenscyclus en een einddatum. Geen anonieme service account die “voor de AI-pilot” is aangemaakt en daarna voor altijd blijft staan.

Begin met inventarisatie, niet met beleid. Net als bij Bring Your Own AI is de eerste vraag niet “wat is ons agent-beleid”, maar “welke agents en machine-identiteiten draaien er nu eigenlijk, met welke rechten, in handen van wie”. De uitkomst is vrijwel altijd schokkender dan het management denkt. Dat is meteen je business case.

Least privilege, en liever zero standing privilege. Een agent heeft zelden permanent brede rechten nodig. Just-in-time toegang die wordt verleend op het moment dat het nodig is en daarna vervalt, beperkt de schade als een token lekt. De tooling daarvoor bestaat inmiddels; het is een kwestie van het ook echt inrichten.

Regel eigenaarschap vóór je opschaalt. De lastigste vraag rond agents is niet technisch maar bestuurlijk: wie is verantwoordelijk voor wat een agent doet? Zolang dat antwoord “de AI” of “niemand” is, heb je geen governance maar een aansprakelijkheidsgat. Beleg het bij een mens, per agent.

Maak secrets-hygiëne een eerste-klas-onderwerp. Roteer credentials, verban hardcoded secrets uit configuraties, en monitor op lekken — zeker rond MCP en AI-gegenereerde code, waar het tempo het hoogst ligt.

Slot

Agentic AI wordt vaak gepresenteerd als een sprong vooruit in wat AI kan. Dat is het ook. Maar onder die sprong ligt een veel saaiere waarheid: elke autonome agent is een identiteit met rechten, en het beheren van identiteiten met rechten is precies waar organisaties al moeite mee hadden. De hype zal deels inzakken — Gartner rekent op veel sneuvelende projecten. De identiteiten die de agents nodig hebben, sneuvelen niet mee.

Wie nu begint met inventariseren, eigenaarschap beleggen en least privilege afdwingen, bouwt iets dat overeind blijft of de agentic-belofte nou uitkomt of niet. Wie wacht tot er een incident is, of tot de toezichthouder vraagt om aan te tonen wat de agents doen, begint achter de feiten aan. Het verschil tussen die twee is geen nieuwe technologie. Het is een oude discipline, op tijd toegepast.

Speelt dit ergens? Dan helpt het meestal om er eerst nuchter naar te kijken voordat je een agentic-traject opzet dat de governance niet aankan. Bereik me via het contactblok op de homepage.

Veelgestelde vragen over AI-agents en identiteit

Wat is een non-human identity (NHI)?

Een digitale identiteit die niet aan een mens hangt: service accounts, API-keys, tokens, certificaten, bots en — in toenemende mate — AI-agents. NHI’s hebben net als menselijke gebruikers rechten en toegang, maar worden veel minder consequent beheerd. In de meeste organisaties overtreffen ze de menselijke identiteiten ruimschoots.

Waarom is agentic AI een IAM-probleem?

Omdat een AI-agent die zelfstandig handelt, toegang nodig heeft tot de systemen waarin hij handelt. Daarmee is elke agent een identiteit met rechten. Het beheren, beperken en auditen van die rechten is identity- en access-management — niet iets dat het AI-team er even bij doet.

Hoeveel machine-identiteiten heeft een gemiddelde organisatie?

Dat verschilt enorm en wordt zelden goed gemeten. CyberArk noemde in 2025 een verhouding van meer dan 80 machine-identiteiten op 1 mens; andere bronnen noemen 45 op 1 tot wel 500 op 1 bij sterk geautomatiseerde organisaties. De spreiding zelf laat zien dat de meeste organisaties geen scherp beeld hebben.

Lossen tools als Entra Agent ID en SailPoint Agentic Fabric dit op?

Ze helpen, maar ze zijn niet de oplossing op zichzelf. Deze platforms maken het mogelijk om agents als identiteiten te registreren, te governen en te beperken. De governance zelf — wie krijgt welke rechten, wie keurt het goed, wie is eigenaar — blijft mensenwerk. Een tool zonder proces verandert weinig.

Wat verandert de EU AI Act op 2 augustus 2026?

Vanaf die datum gelden de eisen voor high-risk AI-systemen, waaronder logging, traceerbaarheid, menselijk toezicht en een inventaris van wat het systeem doet. Voor autonome agents is dat lastig, omdat hun gedrag in de tijd kan verschuiven en de geharmoniseerde standaarden zijn uitgesteld. Vroeg beginnen met aantoonbaarheid is verstandiger dan wachten.

Waar begin ik?

Niet met een beleidsstuk, maar met inventarisatie: welke agents en machine-identiteiten draaien er nu, met welke rechten, in handen van wie. Beleg vervolgens per agent een menselijke eigenaar, dwing least privilege en bij voorkeur just-in-time toegang af, en maak secrets-hygiëne een vast onderwerp. Beleid komt daarna.

Bronnen

Ric van Westhreenen

Ric van Westhreenen

Programma Manager gespecialiseerd in IAM, digitale werkplek en digitale transformatie. Pragmatisch, hands-on, getting things done.

Verbind op LinkedIn →
Certificeringen
 Certified AI Governance Professional IAPP · Verifieer op DiplomaSafe →