De AI-verordening van de EU verlaat de retoriek en betreedt de weerbarstige werkelijkheid. Het risico-gebaseerde kader klinkt logisch, maar de vraag is of instellingen en bedrijven het kunnen waarmaken. Zonder meetbare prestatie-eisen en een volwassen toezichtcapaciteit verandert de belofte van “veilig en mensgericht” al snel in papieren zekerheid.
Van ambitie naar uitvoering
De implementatiefase legt een structurele spanning bloot: algemene principes versus sectorspecifieke praktijken. Hoog-risico-toepassingen moeten traceerbaar, uitlegbaar en robuust zijn. Dat vraagt meer dan beleid; het vraagt procedurele discipline, versiebeheer van datasets, reproduceerbare evaluaties en duidelijke beslislogboeken. Richtlijnen en geharmoniseerde normen kunnen helpen, maar zonder realistische tijdlijnen en tooling schuift naleving af naar checklists die weinig zeggen over feitelijke prestaties.
Capaciteit en consistentie
Nationale toezichthouders kampen met schaarste aan technische expertise. Fragmentatie dreigt: uiteenlopende interpretaties, wisselende drempels en forumshoppen door aanbieders. Een sterke Europese coördinatie en gedeelde testfaciliteiten zijn cruciaal om auditpraktijken te harmoniseren en signalen van systeemrisico’s vroeg te bundelen.
Lasten voor bedrijven: noodzakelijk of rem?
Voor grote spelers zijn conformiteitsbeoordelingen beheersbaar; voor het mkb kunnen ze verstikkend zijn. De remedie is niet minder toezicht, maar slimmere proportionaliteit: modulaire documentatie, herbruikbare evaluatiesets en sandboxen die leren en toetsen combineren. Transparantie hoort functioneel te zijn: precies genoeg om risico’s te beoordelen, zonder bedrijfsgeheimen te lekken of innovatie te vertragen.
Foundation-modellen en transparantie
Regels voor sterke modellen moeten twee dingen leveren: reproduceerbare risicometingen en duidelijke downstream-verantwoordelijkheden. “Model cards” en data-herkomst zijn nuttig, maar pas betekenisvol met gestandaardiseerde stress-tests (bias, jailbreaks, adversarial prompts) en rapportage van-foutprofielen onder realistische gebruiksscenario’s.
Innovatie-architectuur
Regulering kan innovatie richten als zij meetbaar is. Publieke inkoop en testbedden kunnen vraag creëren naar aantoonbaar veilige systemen. Koppeling met bestaande kaders (GDPR, productveiligheid) voorkomt dubbel werk, mits definities en bewijsstukken op elkaar aansluiten. Belangrijk: handhaving moet voorspelbaar zijn en sancties gekoppeld aan daadwerkelijke schade en nalatigheid.
Meetbare uitkomsten boven intenties
De kern is eenvoudig: stel eisen die gedrag en prestaties veranderen. Voer periodieke red-teams uit, maak incidentmeldingen nuttig door feedbackloops, en publiceer samenvattingen van faalmodi zonder gevoelige details. Dat is de route naar vertrouwen dat verdiend is en niet alleen geclaimd.
Europa kan zijn “Brussels effect” benutten als het bewijst dat goed geregelde AI ook beter presteert. Dat vereist minder slogans en meer empirische discipline: standaarden die tellen, audits die iets meten, en toezichthouders die kunnen doorpakken. Dan wordt naleving geen kostenpost, maar een concurrentievoordeel.
