Na de recente aankondiging van nieuwe Europese regels voor kunstmatige intelligentie verschuift het gesprek van ‘wat kan AI?’ naar ‘wat mag AI?’. De kern: hoog-risico-systemen krijgen strengere eisen rond documentatie, testen en menselijk toezicht; laag-risico-toepassingen blijven mogelijk mits transparantie en privacy. Voor organisaties betekent dit minder improvisatie en meer governance, voor burgers meer grip op algoritmen die hun keuzes sturen.
Wat verandert er in de praktijk?
Compliantie verhuist naar het begin van de levenscyclus: datakwaliteit, bias-mitigatie en uitlegbaarheid worden vroeg ingebouwd en vastgelegd met auditsporen. Generatieve modellen krijgen duidelijke labels zodat gebruikers weten wanneer content door AI is gemaakt. Leveranciers richten aanspreekpunten in voor klachten en correcties, waardoor verantwoordelijkheden zichtbaarder worden en vertrouwen sneller groeit.
Voor bedrijven
Wie AI inzet voor werving, krediet of logistiek moet risicobeoordelingen en registraties voorzien. Dat klinkt zwaar, maar het creëert voordeel: aantoonbaar betrouwbare AI vergemakkelijkt verkoop en partnerschappen. KMO’s beginnen pragmatisch met een korte AI-policy, een use-caseregister en gecontroleerde pilots met duidelijke exitcriteria en KPI’s voor kwaliteit, bias en uptime.
Voor burgers
Burgers krijgen recht op uitleg bij geautomatiseerde beslissingen met impact en moeten eenvoudiger kunnen zien wanneer iets door AI is gegenereerd. Transparantieportalen en modelkaarten helpen te begrijpen hoe systemen tot uitkomsten komen. Verwacht geen perfecte uitlegbaarheid, wel heldere informatie over data-oorsprong, aannames en grenzen van modellen.
Kansen en risico’s
De regels brengen duidelijkheid en versnellen professionalisering, maar ‘checkbox compliance’ blijft een valkuil. Leiders die investeren in red-teaming, monitoring en interne AI-ethiek innoveren juist sneller omdat ze vertrouwen winnen bij klanten en toezichthouders. Denk in iteraties: kleine, goed gedocumenteerde releases met feedbacklussen leveren betrouwbaardere resultaten op dan grote sprongen.
Wat kun je vandaag doen?
Maak een inventaris van alle AI-toepassingen, wijs eigenaarschap toe en definieer risicocriteria. Veranker ‘transparantie by design’: leg beslissingspaden vast, minimaliseer data en documenteer trade-offs. Bouw een lichtgewicht MLOps-proces voor herhaalbaarheid en incidentrespons, en train teams in dezelfde taal over prestaties, risico’s en grenzen.
Wie nu kiest voor duidelijke principes, goede data en nuchtere processen, ontdekt dat conformeren aan de regels geen rem hoeft te zijn, maar juist een snelweg naar duurzame waarde met AI.
