OpenAI bracht deze week een feature uit die je schermactiviteit, toetsaanslagen, app-switches en documenttekst opneemt in een lokale tijdlijn: Computer History. Het idee is dat ChatGPT nu vragen kan beantwoorden over wat je twee uur geleden aan het doen was, wat je uit die PDF hebt gekopieerd, of welk tabblad open stond toen je die mail schreef.
Het werkt echt. Het is ook het soort ding waarvoor je eerst even moet nadenken voordat je het aanzet.
Computer History draait als achtergrondproces. Het maakt periodieke screenshots en registreert applicatiegebeurtenissen. Die data wordt lokaal op je machine opgeslagen, niet real-time naar OpenAI's servers gestuurd. De AI leest uit het lokale archief als je iets vraagt waar context nodig is van je recente activiteit.
Op papier klinkt lokale opslag geruststellend. In de praktijk is die geruststelling dunner dan het lijkt. De tijdlijn staat standaard onversleuteld opgeslagen. Iedereen met fysieke of externe toegang tot je machine kan het lezen. Dat kan je IT-team zijn op een klantbureau, een device management tool van je werkgever, of malware die binnengesloopt is terwijl je iets anders deed. De data is niet beschermd zolang je er zelf geen versleuteling omheen zet.
Er is geen selectieve registratie. De feature onderscheidt niet tussen je persoonlijke bankingsessie en een concurrentiepresentatie die je voor research opende. Het registreert allebei.
Het meest gevoelige punt van deze feature is niet wat OpenAI met de data doet. Het is wat onversleuteld op je harde schijf ligt, bereikbaar voor iedereen die daar eerste aankomt.
Bureauwerk is van nature contextdicht. Op elk moment kan het scherm van een creatief directeur een nog niet gepubliceerde brand identity bevatten, interne omzetcijfers van een klant gedeeld onder NDA, een recruitment conversation, en drie browsertabs met concurrentieonderzoek.
Dat alles wordt AI-context als Computer History actief is.
Het directe risico is geen datalek in de dramatische zin. Het risico is dat een feature om je productiever te maken stilletjes een logboek bijeenraapt dat nooit bedoeld was om te bestaan. Klantvertrouwelijkheidsafspraken voorzien zelden in dit soort ambient logging. Werkt je onder een data processing agreement met een klant, dan heb je verplichtingen over welke systemen hun data aanraken. Een lokale AI-tijdlijn die hun documenten opneemt valt daar misschien niet onder. Dat is een gesprek met legal voordat je de feature aanzet, niet erna.
Er is ook de vraag wat gebeurt als die machine jouw handen verlaat. Een laptop die je teruggeeft aan een klant, verkoopt, laat repareren of gewoon kwijtraakt, neemt de tijdlijn mee tenzij je die bewust gewist hebt.
Ik wil duidelijk zijn. Ik snap waarom deze feature bestaat en waarom mensen hem gebruiken. Het probleem van verloren context is echt. Hoeveel tijd besteedt een PM aan het reconstrueren van wat in een onvindbaar document is besloten? Hoe vaak herhaalt een designer een research-stap omdat ze niet meer weet waar ze de output opgeslagen heeft?
Een lokale AI die "wat heb ik vorige dinsdag over die concurrent gelezen" kan beantwoorden, is niet iets triviaals. Het pakt een echt frictiepunt aan. De productiviteitswinst is niet verzonnen.
Maar productiviteit en privacy hoeven hier niet per se in conflict te zijn. Het probleem is dat OpenAI de feature zonder encryptie-at-rest als standaard heeft uitgebracht. Dat is een productbeslissing, niet onvermijdelijk. Encryptie verhindert niet dat de AI de lokale tijdlijn leest. Het betekent alleen dat lezen authenticatie vereist. De tradeoff zit bijna volledig aan de implementatiekant, niet aan het conceptuele eind.
Totdat dat verandert, is Computer History op het werk een berekend risico, niet gratis.
Als je een bureau runt of een team manages dat AI-tools gebruikt, is dit een goed moment om je vooruit te bewegen.
Eerst. check of iemand in je team Computer History al heeft ingeschakeld. De feature kwam stil uit en sommige mensen hebben het aan gezet zonder de details te lezen.
Twee. bepaal of je huidige klantafspraken en data processing arrangements ambient screen logging toestaan. Weet je het niet zeker, assume van niet en raadpleeg legal.
Drie. wil je de feature toch gebruiken, zet dan disk encryption op OS-niveau. FileVault op macOS en BitLocker op Windows versleutelen de lokale drive, wat het unversleuteld-at-rest gat sluit zonder dat ChatGPT iets hoeft te veranderen.
Vier. overweeg een usagebeleid. Niet het soort document dat niemand leest. Een korte, directe teamnorm: welke categorieën klantdata zijn definitief uit bounds voor AI-contextfeatures.
Niets hiervan vereist dat je de feature opgeven. Het vereist dat je het als infrastructuur behandelt, niet als gratis plugin.
Computer History is één feature in een bredere verschuiving. AI-tools gaan van discrete acties, jij vraagt, het antwoordt, naar continue ambient presence. Ze observeren, accumuleren en oppervlakkig maken context die je niet eens dacht op te slaan. Die verschuiving heeft echt waarde. Het verandert ook het threat model op manieren waar standaard cybersecurity advice niet voor is geschreven.
De industriestandaard is geweest AI-tools feature voor feature te beoordelen: is dit veilig in gebruik? De betere vraag is systemisch: wat weet deze feature, waar staat dat kennis, wie kan erbi, en wat gebeurt er als iets misgaat?
Voor bureaus in het bijzonder is die vraag niet abstract. Het zit in elke NDA, elke klantrelatie, elk device-beleid. Daar vooruit op zijn is niet een compliancedingetje. Het maakt deel uit van het werk goed doen.
