Na het recente nieuws dat de EU‑AI‑wet de laatste rechte lijn naar toepassing inzet, vragen veel organisaties zich af wat dit praktisch betekent. De grote verschuiving: van beloften over ‘ethische AI’ naar aantoonbare governance. Niet alleen big tech, maar ook scale‑ups en afdelingen die modellen inkopen of fine‑tunen, moeten tempo maken.
Wat verandert er voor bedrijven?
De wet hanteert een risicogebaseerde aanpak. Laag‑risico‑toepassingen blijven mogelijk, mits transparant. Hoog‑risico‑systemen—zoals voor personeelsselectie of kritieke infrastructuur—krijgen striktere eisen rond datakwaliteit, logging, menselijke controle en incidentrapportage. Ook communicatie wordt explicieter: wanneer iemand met een systeem praat, wanneer content synthetisch is en welke beperkingen of onzekerheden gelden.
Transparantie en documenteerbaarheid
Transparantie gaat verder dan een modelkaart. Teams tonen herleidbaarheid: databronnen, gebruiksdoelen, versies, hyperparameters en evaluatiesets. Een reproduceerbaar auditpad is cruciaal. Bij generatieve systemen hoort uitleg over outputbeperkingen, filters en bias‑mitigaties. Wat je niet betrouwbaar kunt aantonen, weegt straks niet mee in audits of bij markttoezicht.
Impact op startups en MKB
Voor kleinere spelers lonkt ‘overcompliance’. Kies pragmatisch: start met een risicoregister, definieer kritieke use‑cases en automatiseer logging en datalijsten. Experimenteer in sandboxes met toezichthouders. Investeer in duidelijke rollen—product‑owner AI, model‑ops—zodat verantwoordelijkheden, escalaties en budgetten vastliggen en projecten niet vastlopen door onzekerheid.
Praktische stappen nu
Maak een inventaris van alle modellen (gekocht, gebouwd, gehost) en map ze naar risicocategorieën. Leg per use‑case beslisrechten vast. Richt een lichte change‑procedure in voor modelupdates en databronnen. Stel beleid op voor synthetische content en watermarking. Definieer KPI’s: nauwkeurigheid per cohort, drift, fouternst en hersteltijd.
Datahygiëne en documentatie
Zonder schone, gelabelde data geen betrouwbare AI. Borg herkomst, toestemming en bewaartermijnen; voorkom stille datamutaties. Documenteer aannames en beperkingen. Minimaliseer persoonsgegevens en pseudonimiseer zo vroeg mogelijk in de keten.
Mens-in-de-lus en monitoring
Menselijk toezicht werkt alleen met vooraf gedefinieerde beslisrechten en stopcriteria. Combineer real‑time monitoring met periodieke fairness‑reviews. Maak escalaties laagdrempelig, zichtbaar en met duidelijke eigenaars.
Wie nu investeert in eenvoudige, herhaalbare processen—meer checklists dan dikke handboeken—zal merken dat naleving en innovatie elkaar versterken. De teams die klein beginnen, consequent meten en transparant communiceren, staan straks vooraan wanneer de wet ingaat en de markt volwassen wordt.
