Eén enthousiaste ontwikkelaar heeft binnen een uur een AI-client aan Odoo gekoppeld. Dat is precies het moment waarop governance nodig wordt: niet om te vertragen, maar om te voorkomen dat de organisatie tien ongecontroleerde koppelingen krijgt met credentials in evenveel laptops.
Wat je vastlegt voordat je opschaalt
- Doel per koppeling. Welke vraag lost deze verbinding op? Zonder doel kun je scopes niet beperken.
- Eigenaar. Een mens, geen team-alias. Die persoon keurt uitbreidingen van rechten goed.
- Datacategorieïn. Welke modellen en velden komen in beeld, en welke expliciet niet (personeelsdossiers, bankgegevens, BSN-achtige identificatie).
- Acties. Alleen lezen? Concepten aanmaken? Schrijven? Methodes uitvoeren? Per categorie een besluit, niet één keer “alles aan”.
- Bewaartermijn van logging. Hoe lang bewaar je calls en metadata, en wie mag ze inzien?
Rollen die in de praktijk werken
Drie niveaus zijn genoeg. De beheerder van de omgeving beheert verbindingen, gebruikers en capabilities. De gebruiker (member) krijgt een subset van modellen en acties, afhankelijk van functie. De auditor leest alleen logging. In een multi-tenant opzet hangt dat aan de tenant: beleid centraal, verfijning per gebruiker.
Logging als bewijs, niet als geruststelling
Voor een audit of incidentonderzoek heb je per call nodig: tijdstip, actor, tenant, gebruikte tool, geraakt model, resultaatstatus en herkomst-IP. Wil je aantoonbaar maken dat logs niet gemanipuleerd zijn, dan helpt een keten waarin elke regel de vorige hasht. Voor privacy hoort daar bij: IP-anonimisering na X dagen en een volledige verwijdering op verzoek van de betrokkene.
AVG en EU AI Act, praktisch
Een MCP-gateway is een verwerker: leg een verwerkersovereenkomst vast, benoem subverwerkers, beschrijf beveiligingsmaatregelen en de plaats van verwerking. Voor de EU AI Act is de kern voor dit type gebruik geen certificering maar transparantie en menselijk toezicht: laat gebruikers weten dat een AI meekijkt in bedrijfsdata, houd goedkeuring door mensen verplicht bij alles wat de organisatie verlaat, en zorg dat je kunt reconstrueren welk model wat deed. Dataminimalisatie is hier ook een securitymaatregel: minder velden in het antwoord is minder risico.
Uitrol in vier fasen
- Verkennen (week 1). Staging of development, alleen-lezen, één eigenaar, drie modellen. Doel: leren welke vragen mensen echt stellen.
- Read-only op productie (week 2–3). Zelfde scope, echte data, veldblokkades aan, logging gecontroleerd. Meet welke tools worden gebruikt en waar het misgaat.
- Concepten maken (maand 2). Aanmaken toestaan voor concepten (offerteregel, ticketantwoord, projectplanning) met menselijke goedkeuring. Nog steeds geen schrijven op bestaande records.
- Gecontroleerd schrijven (maand 3+). Per model en per gebruiker vrijgeven, met rate limits, quota en alerting. Evalueer maandelijks op basis van logging.
Meet of het werkt
Governance zonder cijfers wordt bureaucratie. Houd bij: aantal calls per omgeving, aandeel mislukte calls, meest gebruikte tools en modellen, aantal handmatige goedkeuringen dat werd afgekeurd, en tijdwinst op de use-cases waar je mee begon. Dat is ook het gesprek met de business: niet “we hebben AI aangesloten”, maar “deze vraag kostte 20 minuten en kost nu 2”.
Verder lezen: MCP security best practices en de technische productdocumentatie.
Zelf uitproberen? De DAADit Hosted MCP-server voor Odoo is gratis te starten met 50 calls per dag — geen installatie, geen creditcard. Maak een gratis account of lees de technische productdocumentatie.