Ben je klaar voor de AI Act? Ontdek hoe je betrouwbare AI kunt ontwikkelen met controle

Het publieke gesprek richt zich voornamelijk op risicovolle classificaties, veiligheid van 'frontier modellen' en abstracte naleving. Ondertussen ziet de realiteit binnen de meeste organisaties er heel anders uit.

Je traint waarschijnlijk geen modellen. Je implementeert AI-componenten (zoals ChatGPT, Claude of Mistral) in bestaande applicaties, workflows en je digitale klantreizen. Een chatbot hier. Een samenvattingsfunctie daar. Een "AI-assistent" geïntegreerd in ondersteuning, verkoop, HR of operaties.

En precies daar gaat het fout als je AI behandelt als een normale softwareafhankelijkheid.

Bij Subduxion werken we met organisaties die het voordeel van AI willen zonder de nadelen van onvoorspelbaar gedrag, vendor lock-in, en resultaten van het type "we hebben het verzonden, maar kunnen het niet uitleggen". De EU AI Act is belangrijk, maar niet voor schijngebruik. Het echte doel is vertrouwde AI: AI die je kunt verantwoorden, bewaken en beheersen in productie.

Dit is de werkelijkheid voor de implementator waar niemand over praat.

In de meeste bedrijven mislukt de adoptie van AI om drie zeer praktische redenen.

Integratie zonder technische discipline

Teams voegen een LLM-API toe aan een workflow zonder te begrijpen hoe het faalt of tot stand komt. Niet "of", maar hoe. Randgevallen, dubbelzinnige prompts, ontbrekende context, hallucinaties, promptinjectie, ophaalfouten, uitval van leveranciers, stille modelupdates. De laatste generaties softwareteams waren daar niet voor getraind.

Afhankelijkheid van leveranciers zonder interne capaciteit

Organisaties kopen AI-tools op basis van demo's en marketing. Maar wanneer de output begint af te wijken of beslissingen controversieel worden, ontdekken ze dat ze geen vermogen hebben om het systeem te evalueren, kwaliteit te meten of de claims van de leverancier aan te vechten.

AI beheren als traditionele software

Je kunt een AI-component niet behandelen als een bibliotheekupgrade. AI heeft doorlopende evaluatie, kwaliteitsbewaking, traceerbaarheid en vangnetten nodig. Zodra het in aanraking komt met klantervaringen, gegevens die aan compliance onderhevig zijn of operationele besluitvorming, verandert de lat.

Hoe ziet “vertrouwde AI” er eigenlijk uit?

Vertrouwde AI is geen belofte. Het is een set van controles en operationele praktijken die AI veilig maken om te implementeren en te verbeteren.

Wij zien het als drie dingen die je consequent moet kunnen doen:

1. Leg het uit (AI explainability)
   Kun je laten zien waarom het systeem een bepaalde output in een bepaalde context produceerde?

2. Meet het
   Kun je detecteren wanneer de prestaties of het gedrag verslechtert, voordat het een incident wordt?

3. Beheer het
   Kun je gedrag beperken, veranderingen beheren en veilig terugdraaien wanneer er iets misgaat?

Als een van deze ontbreekt, heb je geen AI-oplossing. Je hebt er een juridische aansprakelijkheid bij die indrukwekkend is in een demo.

Hoe Subduxion organisaties helpt AI te implementeren met de mindset van de EU AI Act

We beginnen niet met "Welk model moeten we gebruiken?" We beginnen met "Wat moet waar zijn om dit in jouw omgeving betrouwbaar te maken?"

Dat leidt meestal tot een gestructureerde aanpak die er als volgt uitziet.

Bepaal de vertrouwensgrens voordat je code schrijft

We brengen in kaart waar AI resultaten beïnvloedt: klantreacties, interne beslissingen, aanbevelingen, contentgeneratie, classificatie, routering, prioritering. Dan definiëren we wat AI mag doen en wat deterministisch of mensgericht blijft.

Dit vermindert onmiddellijk het risico omdat je stopt met AI als magie te behandelen en begint het te behandelen als een component met een scope.

Uitkomsten van deze stap zijn concreet:

• Gebruikscasekaart en workflow-impact

• Faalscenario's en schadevoorbeelden

• Vereist bewijs (wat je later moet kunnen reconstrueren)

• Punten voor menselijk toezicht en escalatiepaden

Integreer “auditeerbaarheid door design” in het systeem

Veel teams proberen achteraf uitlegbaarheid toe te voegen. Dat mislukt. In de praktijk heb je vanaf dag één traceerbaarheid nodig.

Publieke versie van wat dat betekent:

• Versiebeheer van prompts/configuraties en kritieke routeringslogica

• Verzoekniveau-traceringen (invoer, kerncontext, opgehaalde bronnen indien gebruikt, gebruikt model, output)

• Resultaten van vangnetten (wat werd geblokkeerd, herschreven, geëscaleerd)

• Duidelijke scheiding tussen systeeminstructies, gebruikersinvoer en opgehaalde kennis

• Feedbackvastlegging om continu te verbeteren en om te bewijzen dat je de uitkomsten beheerst

Het punt is dus niet bureaucratie bewerkstelligen. Het punt is: als er iets misgaat, kun je bewijzen wat er gebeurde en het met vertrouwen oplossen.

Behandel monitoring als een eersteklas functie

Traditionele monitoring is gericht op uptime en latentie. AI-monitoring moet ook op kwaliteit letten.

We implementeren monitoring die past bij het gebruiksscenario. Voorbeelden die we gebruiken zijn:

• Grondigheid en consistentiecontroles voor kennisgestuurde assistenten

• Detectiepatronen voor hallucinaties en "niet-onderbouwde claims"

• Verandering-indicatoren wanneer het gedrag van het model verandert na updates van de leverancier

• Controles van ophaalmogelijkheden (dekking, actualiteit, waarschuwingen voor ontbrekende bronnen)

• Bedrijfsresultaatsignalen gekoppeld aan werkelijke uitkomsten (oplospercentages, bespaarde tijd, foutkosten)

Vertrouwde AI gaat minder om "eenmalig gelijk hebben" en meer om "op tijd gelijk blijven hebben".

Ontwerp back-ups en terugdraaimogelijkheden serieus

De vraag is niet "Zal het ooit onvoorspelbaar gedrag vertonen?" Dat zal het doen. Dus de vraag wordt: wat gebeurt er daarna?

Productiekwaliteit AI vereist:

• Functie-vlaggen en veilige degradatiemodi

• Menselijke escalatieroutes die niet instorten bij belasting

• Deterministische terugvalstromen voor kritieke momenten

• Duidelijke incidenttriggers en operationele draaiboeken

Als je het niet veilig kan uitschakelen, heb je het niet onder controle.

Leveranciersevaluatie die verder gaat dan demo's

De meeste organisaties denken dat leveranciersevaluatie bestaat uit inkoop en beveiligingsvragenlijsten. Dat is noodzakelijk, maar niet voldoende.

Je hebt ook technische evaluatie nodig:

• Welke kwaliteitstests heb je uitgevoerd tegen je eigen "gouden set" van echte scenario's?

• Hoe gedraagt het systeem zich onder stress, ambiguïteit en vijandige inputs?

• Wat is het wijzigingsbeleid van de leverancier en hoe detecteer je gedragsveranderingen?

• Welke gegevens verlaten je omgeving, en wat log je intern?

• Hoe verlaat je de leverancier als deze ondermaats presteert?

De winnende implementatoren zijn degenen die kunnen benchmarken en overstappen zonder chaos.

Hoe “AI Act readiness” eruitziet in de praktijk

De EU AI Act stuurt organisaties naar verantwoordelijkheid en controle. Maar de organisaties die zullen slagen, zijn niet die met de dikste beleidsdocumenten.

Zij zullen degenen zijn die vragen kunnen beantwoorden zoals:

• "Kunnen we uitleggen waarom het systeem zo reageerde op deze gebruiker?"

• "Hoe detecteren we kwaliteitsverlies voordat klanten het opmerken?"

• "Wat is ons plan wanneer een update van de leverancier het gedrag verandert?"

• "Wat loggen we, wie beoordeelt het, en hoe verbeteren we het veilig?"

• "Kunnen we terugdraaien zonder het bedrijfsproces te verstoren?"

Een laatste woord voor implementatoren

Als je AI implementeert in klantgerichte functies of interne besluitvormingsprocessen, behandel het dan niet als een afvinklijst. Behandel het als een nieuwe technische discipline.

Het concurrentievoordeel is niet "we hebben AI toegevoegd." Iedereen zal dat doen.

Het voordeel is: "we kunnen AI veilig, uitlegbaar en herhaalbaar inzetten, sneller dan de anderen, met controle."

Dat is wat Subduxion bouwt met organisaties.

Als je AI integreert in echte workflows en een praktische weg naar betrouwbare implementatie onder de mindset van de AI Act zoekt, helpen we je het vertrouwensvakgebied te ontwerpen, de beheerslaag op te bouwen en monitoring te operationaliseren zodat het systeem betrouwbaar blijft na livegang.