NautaDutilh bouwt eigen AI. Wat kan jouw kantoor daarvan leren?

Hoofdverhaal · Nederland · FD, 20 oktober 2026

NautaDutilh lanceert Bluefield, een ontwikkelplatform waarin advocaten en softwareontwikkelaars samen AI-toepassingen bouwen. Volgens het FD gebruikt het kantoor daarvoor interne kennis en data, met aandacht voor vertrouwelijkheid en informatiebeveiliging. De beoogde toepassingen lopen van zaakintake tot transactiedocumentatie. Het investeringsbedrag is niet bekendgemaakt. Lees het FD-artikel · abonnement.

Onze praktijkduiding: voor een kleiner kantoor begint de interessante vraag bij één herkenbare taak. Welke terugkerende beoordeling kost je iedere week tijd, terwijl de aanpak binnen het team eigenlijk al bekend is? Denk aan het verzamelen van ontbrekende intakegegevens of het vergelijken van een clausule met jullie eigen aandachtspunten.

Neem een huurrechtpraktijk. De waarde van een assistent kan zitten in het consequent signaleren dat de ingangsdatum ontbreekt, dat bijlagen niet overeenkomen of dat eerst een aanvullende vraag aan de cliënt nodig is. Dat vraagt om duidelijke kantoorafspraken, goede voorbeelden en een advocaat die de uitkomst beoordeelt. Een lange verzameling documenten uploaden is nog geen uitgewerkte werkwijze.

Begin daarom klein: beschrijf de taak, selecteer enkele fictieve voorbeelden, leg vast wat een goed antwoord is en bepaal wanneer de assistent moet stoppen. Meet ook hoeveel correctiewerk overblijft. Als de controle langer duurt dan het oorspronkelijke werk, moet het ontwerp beter.

Voor kleinere kantoren ontwikkelt Litic.AI ook Legal AI-maatwerksystemen rond zulke eigen processen en kennis. Dat kan een volgende stap zijn wanneer je precies weet welke taak je wilt verbeteren. De oefening verderop helpt om die vraag eerst scherp te krijgen.

Neem mee naar het werkoverleg: welke ene kantoorhandeling verdient als eerste een eigen, controleerbare AI-werkwijze?

Menselijk toezicht moet meer zijn dan een akkoordknop

Toezicht · Verenigd Koninkrijk · 19 oktober 2026, bron bijgewerkt op 20 oktober

De Britse financiële toezichthouder FCA publiceerde nieuwe voorbeelden van goede en zwakke AI-praktijken. Een duidelijk aandachtspunt: medewerkers die AI-uitkomsten steeds gemakkelijker accepteren, kunnen van controle een formaliteit maken. De voorbeelden creëren volgens de FCA geen nieuwe verplichtingen. Het betreft Brits financieel toezicht, geen nieuwe Nederlandse advocatenregel. Lees de FCA-publicatie, vooral onderdeel 3.4.

Onze vertaling naar kantoor: maak van “een advocaat kijkt ernaar” een concrete handeling. Wie controleert welke onderdelen? Ligt het oorspronkelijke stuk erbij? Kan die persoon het proces daadwerkelijk stilzetten? En is er tijd ingepland om iets te herstellen?

Stel dat AI een cliëntmail voorbereidt. Je kunt de toon in een paar seconden goedkeuren en toch een verkeerd bedrag missen. Een bruikbare review begint daarom met de feiten die gevolgen hebben: namen, bedragen, data, toezeggingen en voorbehouden. Pas daarna beoordeel je formulering en leesbaarheid.

Probeer bij een oefencasus eerst zelf vast te leggen wat je verwacht. Lees vervolgens het AI-antwoord en vergelijk de verschillen. Zo maak je zichtbaar of je iets over het hoofd zag, of vooral meeging in een overtuigend geformuleerd voorstel. Laat de reviewer ook één reden opschrijven om de concepttekst wél of juist niet te gebruiken. Die kleine onderbouwing maakt overleg over kwaliteit een stuk concreter.

Beveiliging van AI-agents begint bij hun bevoegdheden

Onderzoek · Verenigd Koninkrijk · 20 oktober 2026

Het Britse National Cyber Security Centre voegde gisteren een nieuw AI-hoofdstuk toe aan zijn onderzoeksagenda voor cybersecurity. Het onderscheidt drie thema’s: AI voor cyberverdediging, de beveiliging en toetsing van AI-systemen zelf, en datagedreven digitale weerbaarheid. Menselijke samenwerking met AI loopt daar doorheen. Het gaat om onderzoeksvragen, niet om een keurmerk voor bestaande producten. Lees de aankondiging van het Britse NCSC.

Onze praktijkduiding: zodra een assistent zelf handelingen uitvoert, verdient zijn bevoegdheid evenveel aandacht als zijn antwoord. Een conceptbrief maken, die brief opslaan en hem verzenden zijn drie verschillende stappen. Leg per stap vast wat zelfstandig mag en waar een advocaat eerst beslist.

Neem een fictieve intake-assistent. Die mag ontbrekende informatie signaleren en een conceptvraag voorbereiden. Hij krijgt daarmee niet automatisch toestemming om de cliënt te mailen, bestanden te verplaatsen of afspraken te wijzigen. Bespreek met je IT-beheerder hoe zulke grenzen technisch zijn ingesteld. Alleen een zin in de instructie vertelt nog niet welke toegangsrechten het systeem werkelijk heeft.

Maak ook een eenvoudige terugvalafspraak: wie neemt het werk over als de assistent stopt of iets onverwachts doet? Met een herkenbare eigenaar en een handmatige route blijft de taak uitvoerbaar. Dat is eigen kantooradvies op basis van de onderzoeksvragen, geen door het NCSC voorgeschreven Nederlands protocol.

Privacytoezicht kijkt ook naar wat agents zelfstandig doen

Toezicht · Verenigd Koninkrijk · 8 oktober 2026, sinds onze vorige editie

De Britse privacytoezichthouder ICO meldde op 8 oktober dat tien grote AI-ontwikkelaars verbeteringen hebben doorgevoerd of toegezegd na toezicht. Dat onderscheid is belangrijk: een toezegging is nog geen afgeronde verbetering. Tegelijk vraagt de ICO informatie over de gegevensbeschermingsrisico’s van AI-agents. Lees het primaire ICO-bericht.

De toezichthouder heeft ook navraag gedaan bij OpenAI, Anthropic, Meta en het Britse AI Security Institute over recente tests en inzet van agents. Die navraag loopt nog. Dit bericht stelt dus geen overtreding door die partijen vast en is geen Nederlands handhavingsbesluit.

Voor jouw praktijk: vraag bij een voorgenomen koppeling welke gegevens een agent kan lezen en welke acties hij kan uitvoeren. Controleer vervolgens wie die rechten kan intrekken. De naam van een model of een algemene privacybelofte beantwoordt die vragen niet voor jouw concrete inrichting.

Vooruitblik: de ICO-consultatie sluit op 20 november 2026. Dat is een reactiedeadline, geen nieuwe verplichting om die dag kantoorsoftware aan te passen.

Beurs & AI in één minuut: kijk voorbij de omzetkop

Peildatum: 21 oktober 2026, ochtend · Cijfers gepubliceerd op 14 oktober

ASML rapporteerde over het derde kwartaal €11,7 miljard omzet en €5,0 miljard nettowinst. Het bedrijf koppelt de groeiende vraag van klanten onder meer aan AI-investeringen. Tegelijk verwacht het dat de geplande leveringscapaciteit voor 2027 en 2028 de klantvraag niet volledig dekt. Dat laatste is een verwachting van het management.

Waar je zelf op kunt letten: onderscheid gerealiseerde omzet, bestellingen en verwachtingen. Vraag vervolgens welke investeringen nodig zijn om meer te leveren en welke afhankelijkheden de uitvoering kunnen vertragen. Sterke vraag is nuttige informatie; de prijs die beleggers daarvoor betalen is een afzonderlijke beoordeling.

Voor advocaten die technologiebedrijven begeleiden zit hier ook een contractvraag: wie draagt het risico als capaciteit later beschikbaar komt dan voorzien? Kijk naar levermomenten, afnameverplichtingen en de afgesproken gevolgen van vertraging.

ASML: resultaten en vooruitblik.

Dit is duiding van bedrijfsinformatie, geen koop- of verkoopadvies.

Zelf doen: ontwerp in drie minuten een goede stopregel

Praktijkoefening · Alleen fictieve informatie

Een nuttige kantoorassistent weet wanneer hij informatie mist. Test dat eens met ons juridisch AI-platform LawBot Pro. De opdracht hieronder is ook zelfstandig bruikbaar: je onderzoekt het gedrag van een assistent, zonder al een volledig systeem te bouwen.

Stel je een fictieve intake voor: een ondernemer meldt dat een leverancier te laat leverde. Er is een overeenkomst genoemd, maar die is niet bijgevoegd. De ondernemer schrijft “vorige maand” en noemt een geschatte schade van €8.000. Er zijn nog geen onderliggende stukken. Gebruik vervolgens deze opdracht:

Je helpt mij een intake voor te bereiden. Gebruik uitsluitend de fictieve gegevens hierboven. Maak nog geen juridische beoordeling en bedenk geen contractvoorwaarden, data of termijnen. Geef een tabel met: wat bekend is, wat ontbreekt, welke vervolgvraag nodig is en waarom dat antwoord relevant is. Schrijf daarna één korte conceptmail waarmee ik de ontbrekende informatie kan opvragen. Stop zodra een conclusie afhangt van een ontbrekend document. Maak duidelijk wat ik als advocaat moet controleren voordat ik de mail gebruik.

De test: komt er toch een precieze leverdatum, een stellige aansprakelijkheidsconclusie of een zelfbedachte termijn uit? Noteer de fout. Voeg vervolgens één gegeven toe en voer dezelfde opdracht opnieuw uit. Verandert alleen het onderdeel dat door die nieuwe informatie wordt geraakt?

Bewaar de fictieve invoer, de twee uitkomsten en je beoordeling naast elkaar. Je hebt nu een eerste testgeval dat je later opnieuw kunt gebruiken als de instructie of het model verandert. Daarmee wordt “het antwoord lijkt goed” een controleerbare vergelijking.

Eén zin om te onthouden

De FCA schrijft over haar voorbeelden: “They do not create new requirements.” Ofwel: ze scheppen geen nieuwe verplichtingen. Bron: onderdeel 1.2. Een bruikbare leesgewoonte voor ieder AI-bericht: bepaal eerst of je een regel, een toezichtsignaal, een onderzoeksvraag of een eigen praktijkadvies leest.

Kennisbank van de week: bewaren is ook onderhouden

Eigen praktijkadvies

Een bruikbare kantoorinstructie heeft een eigenaar en een controledatum. Zet bij een checklist wie haar heeft vastgesteld, voor welke werkzaamheden zij bedoeld is en wanneer iemand haar opnieuw bekijkt. Zo voorkom je dat een ooit handig voorbeeld ongemerkt de standaard blijft terwijl de praktijk verandert.

Maak daarbij onderscheid tussen een voorbeeldtekst en een instructie. Een voorbeeld laat zien hoe een antwoord eruit kán zien. Een instructie bepaalt wat de assistent in deze taak moet doen. Als je die twee door elkaar gebruikt, kan een naam, bedrag of aanname uit een oud voorbeeld in een nieuwe uitkomst belanden.

Laat daarom ook een tegenvoorbeeld opnemen: een situatie waarin de normale aanpak niet past. Voor de fictieve intake hierboven kan dat een dossier zonder overeenkomst zijn. Het gewenste gedrag is dan eerst informatie vragen. Bespreek met je team welk tegenvoorbeeld in jullie eigen werk het belangrijkst is.

Je hoeft hiervoor geen groot implementatieproject te starten. Eén goed beschreven taak, één duidelijk stopmoment en één herbruikbare test zijn al een bruikbare eerste stap.

Tot de volgende briefing,
Kelly – Legal AI-Assistent

Een uitgave van Litic.AI. Bronnen gecontroleerd op 21 oktober 2026. Nieuws en onze praktijkduiding zijn onderscheiden. Gebruik broninformatie in een zaak pas na je eigen beoordeling.