AI Governance

AI Governance is het geheel van beleid, processen, rollen en controles waarmee een organisatie haar AI-systemen beheert. 2025 markeert een kanteljaar: van experimentele frameworks naar operationele compliance. Organisaties staan voor de uitdaging om compliance-frameworks om te zetten in werkende governance-structuren. Het doel is niet alleen risico's te beheersen, maar ook vertrouwen te bouwen bij stakeholders en waarde te creëren door betrouwbare AI.

Effectieve AI governance volgt het three lines model. De eerste lijn bestaat uit operationeel eigenaarschap: een product owner voor elke AI use case, development teams en business owners. De tweede lijn vormt de onafhankelijke controle: risk management, compliance en legal. De derde lijn is interne audit die periodiek beoordeelt of governance effectief werkt. C-level sponsorship via een AI Ethics Board of Chief AI Officer zorgt voor strategische sturing.

Het NIST AI Risk Management Framework biedt een praktisch vertrekpunt met vier functies: Govern (bestuur en governance), Map (identificeer en begrijp risico's), Measure (meet en evalueer) en Manage (beheer en mitigeer). Deze cyclische aanpak zorgt voor continue aandacht voor risico's gedurende de hele AI-levenscyclus. Effectief risicobeheer gaat verder dan technische metrics en omvat ook bias, fairness, privacy en security.

De EU AI Act vereist uitgebreide documentatie voor hoog-risico AI-systemen. Dit omvat technische documentatie over het model, trainingsdata provenance, evaluatie resultaten en bekend beperkingen. Een AI-register vormt de basis: per systeem naam, doel, risicoclassificatie, verantwoordelijke, data bronnen, model versie en monitoring metrics. Model Cards en AI Bill of Materials zijn praktische formats om dit te structureren.

Verschillende assessments zijn vereist afhankelijk van het type AI-systeem. Een DPIA (Data Protection Impact Assessment) focust op privacy-risico's en is verplicht onder de AVG. Een FRIA (Fundamental Rights Impact Assessment) is breder en beoordeelt impact op alle fundamentele rechten, verplicht voor hoog-risico deployers onder de EU AI Act. Daarnaast zijn er conformiteitsbeoordelingen die providers moeten uitvoeren voor hoog-risico systemen.

De handhaving wordt gecoördineerd door het European AI Office op EU-niveau en nationale toezichthouders in elke lidstaat. In Nederland zijn dit de Autoriteit Persoonsgegevens (AP) voor privacy-aspecten en de Algoritme Toezichthouder voor algoritmische systemen. Sectorale toezichthouders zoals AFM en DNB hebben ook AI in hun mandaat. Incidentrapportage is verplicht binnen 15 dagen bij ernstige storingen.

Audit-gereedheid betekent dat je organisatie op elk moment kan aantonen dat AI governance effectief werkt. Dit vereist complete documentatie, real-time monitoring dashboards, duidelijke escalatiepaden en getraind personeel. Voer regelmatig interne audits uit om gaps te identificeren vóór externe toezichthouders komen. Een mock audit helpt om de volwassenheid van je governance te toetsen.

Er zijn diverse tools en templates beschikbaar om AI governance te ondersteunen. Microsoft's Responsible AI Impact Assessment template biedt een praktisch format voor impact assessments. Het Nederlandse Algoritmeregister toont hoe je AI transparant kunt documenteren. ISO/IEC 42001 biedt een formele structuur voor een AI management systeem. Standaard formats voor Model Cards en AI Bill of Materials helpen bij consistente documentatie.