Nu we een nieuw jaar beginnen, vragen velen overal naar mijn voorspellingen privacyvooral omdat het gebruik van kunstmatige intelligentie en cloudgebaseerd computergebruik door organisaties de laatste tijd enorm is toegenomen. Mijn antwoord richt zich op wat volgens mij een enorme verandering zal zijn in de manier waarop privacy en vertrouwelijke gegevens worden waargenomen.
Publieke blockchains beloven al lang transparantie en vertrouwen, maar hun openheid heeft ze ook onpraktisch gemaakt voor toepassingen in de echte wereld zoals lonen, identiteit en institutionele financiën; een dilemma dat ik graag de ’transparantieparadox’ noem.
Het komende jaar zal deze afweging – die naar mijn mening de grootste barrière is voor reguliere adoptie – echter opgelost worden, waardoor vertrouwelijkheid opnieuw van een specialistisch onderwerp naar een vereiste op bestuursniveau zal verschuiven.
Wat is er bijzonder aan 2026?
Als het gaat om de vraag waarom ik geloof dat deze verschuiving dit jaar zal plaatsvinden, en niet alleen ‘ergens in de toekomst’, spelen er veel factoren een rol. Maar eerst is het de technologie. Recente maar belangrijke ontwikkelingen op het gebied van Fully Homomorphic Encryption (FHE) maken vertrouwelijke blockchains nu eindelijk op grote schaal praktisch toepasbaar.
Door berekeningen toe te staan op het gecodeerde gegevens zonder gevoelige informatie te onthullen, zien we nu feitelijk het blockchain-equivalent van HTTPS, of ‘HTTPZ’, werkelijkheid worden.
Hoewel de technologie duidelijk noodzakelijk is, is deze op zichzelf niet voldoende. Wat de privacy in 2026 zal veranderen is de convergentie van verschillende krachten tegelijk:
AI-hulpmiddelen de overgang van experiment naar productie: in 2024-2025 waren veel AI-implementaties nog steeds pilots of tools met een beperkte reikwijdte. Anno 2026 is kunstmatige intelligentie al ingebed in kernworkflows, waaronder prijsstelling, besluitvorming, R&D, juridische zaken, gezondheidszorg en financiën. Wanneer AI kern-IP en gereguleerde gegevens raakt, is privacy niet langer optioneel.
Besturen worden direct verantwoordelijk voor AI-risico’s: AI-governance gaat van abstract beleid naar fiduciaire verantwoordelijkheid. Opvallende mislukkingen – datalekken, model-inversion-aanvallen, handhaving van de regelgeving of schandalen over AI-misbruik – zullen als dwingende gebeurtenissen fungeren. Bestuurders zullen niet vragen: “Is privacy fijn om te hebben?” maar “kunnen we bewijzen dat er nooit gegevens zijn gelekt?”
Grote kopers stellen de inkoopnormen opnieuw op: Nu een paar grote ondernemingen en spelers in de publieke sector privacybeschermende architecturen als standaardvereisten stellen, zal de markt kantelen. Zo is het beveiliging certificeringen en cloudstandaarden werden verplicht. Als een handvol grote spelers erom vraagt, volgt de rest van het ecosysteem snel.
Concurrentiedruk, niet alleen regelgeving: Wat nog belangrijker is, deze druk zal niet alleen door regelgeving worden veroorzaakt. Bedrijven zullen zien dat concurrenten sneller handelen, toegang krijgen tot betere gegevens en deals sluiten die zij niet kunnen. Privacy wordt een inkomensvoorziening, niet slechts een risicobeheersing.
Daarom is 2026 van belang: het is het punt waarop de verwachtingen de capaciteit inhalen, en waar de kosten van het niet hebben van privacy-by-design zichtbaar, meetbaar en strategisch worden. Maar niet iedereen zal hiervan profiteren.
Wie wordt waarschijnlijk buitengesloten
De delen van het ecosysteem die deze verschuiving het meest waarschijnlijk verkeerd zullen begrijpen, zijn niet de voor de hand liggende ‘anti-privacy’-actoren, maar degenen die denken dat ze al genoeg doen.
Dit geldt ook voor platformgeleide bedrijven die openheid combineren met vertrouwen. Sommige spelers – vooral op het gebied van kunstmatige intelligentie en dataplatforms – zullen ervan blijven uitgaan dat transparantie, open schalen of open API’s voldoende zijn om vertrouwen op te bouwen.
Ze zullen onderschatten hoe snel klanten leer inspecteerbaarheid te onderscheiden van vertrouwelijkheid. Openheid kan helpen bij de controleerbaarheid, maar beschermt gevoelige input niet zodra gegevens worden gedeeld. In sommige gevallen vernietigt het actief de privacy.
Deze bedrijven zullen verrast zijn als kopers van ondernemingen terugdeinzen, niet op het gebied van de modelkwaliteit, maar op het gebied van de risico’s op het gebied van de blootstelling aan gegevens.
Op dezelfde manier zullen bedrijven die ervan uitgaan dat privacy achteraf kan worden aangepast – door het te behandelen als een architecturale ‘laag’ die ze later kunnen toevoegen via beleid, toegangscontrole of contractuele garanties – waarschijnlijk worden buitengesloten van gebruiksscenario’s met een hogere waarde (gereguleerde gegevens, samenwerking tussen apparaten, gevoelige IP), simpelweg omdat hun basis niet geloofwaardig is.
Dit weerspiegelt feitelijk hoe er ooit met beveiliging werd omgegaan (en in veel bedrijfstakken nog steeds gebeurt). Het probleem is dat vertrouwelijke gegevensverwerking, gecodeerde ML en privacybeschermende gevolgtrekkingen het systeemontwerp fundamenteel vormgeven. Het achteraf aanpassen van privacy is duur, gek en vaak onvolledig.
Elke verkoper die de huidige relatieve stilte verkeerd interpreteert als een gebrek aan vraag, loopt het risico achterop te raken. In werkelijkheid wordt privacy vaak onderdrukt door de vraag: kopers vragen niet om iets waarvan zij denken dat het onmogelijk is. Zodra haalbare oplossingen worden gevonden, worden de verwachtingen extreem snel bijgesteld.
Dit patroon hebben wij ook gezien wolk beveiliging, nul vertrouwen en nu AI-controle. Dus als de vraag expliciet is, worden laatkomers al gediskwalificeerd.
Wanneer privacy een bordspel wordt
Voor degenen die privacy al vroeg serieus nemen en dit vanaf dag één in hun producten inbouwen, zie ik een ander verhaal ontstaan.
Voor hen zullen ze toegang hebben tot rijkere, gevoeligere data met een hoger signaal omdat klanten erop vertrouwen, terwijl anderen vastlopen in training en werken met dunnere, opgeschoonde of synthetische datasets.
Ze zullen ook profiteren van een snelle implementatie, vooral in gevoelige omgevingen, dankzij minder juridische beoordelingen, controles op maat en interne veto’s. Wanneer dit gebeurt, wordt time-to-value een echte onderscheidende factor.
Ten slotte zal er een verschuiving plaatsvinden in de diepte van de integratie samenwerkingen dat komt omdat privacybeschermingssystemen samenwerking over de grenzen van de organisatie heen (partners, leveranciers, rechtsgebieden) heen mogelijk maken die voorheen onmogelijk was. Dit zal niet alleen de marges verbeteren, maar ook de bereikbare markten drastisch uitbreiden.
We hebben de beste encryptiesoftware gepresenteerd.
Dit artikel is geproduceerd als onderdeel van TechRadarPro’s Expert Insights-kanaal, waar we de beste en slimste koppen in de huidige technologie-industrie in beeld brengen. De hier geuite standpunten zijn die van de auteur en zijn niet noodzakelijkerwijs die van TechRadarPro of Future plc. Als u geïnteresseerd bent om een bijdrage te leveren, kunt u hier meer lezen: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
