Bank of America zet 4000 mensen in om AI-gevonden softwarelekken te dichten

Bank of America heeft sinds het tweede kwartaal van 2026 duizend externe contractors aangetrokken om softwarekwetsbaarheden te verhelpen die zijn blootgelegd door kunstmatige intelligentie. Dat vertelde topman Brian Moynihan aan zakenzender CNBC. De contractors werken samen met drieduizend eigen medewerkers van de bank. Samen vormen ze een team van vierduizend mensen dat zich volledig richt op het dichten van digitale zwakke plekken die AI-modellen hebben gevonden, waaronder Mythos van het AI-bedrijf Anthropic.

Moynihan noemde geen exact bedrag voor het patchwerk zelf, maar liet weten dat de bank in het derde kwartaal van 2026 enkele honderden miljoenen dollars uitgaf aan deze software-inspanning én aan de bestrijding van witwassen gecombineerd. Hij verwacht dat de kosten voor het herstellen van kwetsbaarheden de komende tijd zullen dalen, nu de eerste grote inhaalslag is gemaakt.

Wat Mythos en Daybreak doen

Anthropic bracht Mythos in april 2026 uit, maar alleen voor geselecteerde partners binnen een programma dat Project Glasswing heet. Het bedrijf claimde dat het model duizenden serieuze softwarekwetsbaarheden had ontdekt in bestaande systemen. Een maand later volgde OpenAI met een vergelijkbaar initiatief, genaamd Daybreak. Beide programma's zetten AI in als een soort geautomatiseerde speurneus die continu code doorzoekt op fouten waar kwaadwillenden misbruik van zouden kunnen maken.

Dit soort geautomatiseerd speurwerk lijkt op traditionele vormen van AI red teaming, waarbij specialisten of systemen bewust proberen technologie te kraken om kwetsbaarheden te vinden voordat criminelen dat doen. Het verschil is dat de AI-modellen van Anthropic en OpenAI dit op grote schaal en razendsnel kunnen doen, in code die soms al jaren in gebruik is.

Van scepsis naar serieuze aanpak

Toen de AI-bedrijven voor het eerst met deze waarschuwingen kwamen, reageerden critici aanvankelijk afwachtend. Veel waarnemers zagen de aankondigingen als marketing, bedoeld om de modellen indrukwekkender te laten lijken dan ze in de praktijk waren. Die houding is inmiddels veranderd. Beveiligingsincidenten, zoals de aanval op AI-platform Hugging Face, lieten zien dat digitale kwetsbaarheden reële schade kunnen aanrichten. Daarnaast bevestigden onafhankelijke tests dat de nieuwste AI-modellen daadwerkelijk sterker zijn geworden in het opsporen van zwakke plekken in software.

Bank of America is daarmee een van de eerste grote Amerikaanse bedrijven die openlijk cijfers deelt over de personele inzet die nodig is om AI-bevindingen daadwerkelijk te verwerken. Het voorbeeld laat zien dat het opsporen van kwetsbaarheden door AI nog niet automatisch betekent dat ze ook snel verholpen zijn: het patchen van duizenden fouten blijft mensenwerk, met bijbehorende kosten en een flink beroep op capaciteit.