Bronherleidbare verbindingen van AI Act-wijzigingen en verplichtingen naar actoren, acties, bewijs, controls en publieke hulpmiddelen.
Vingerafdruk van ons bronrecord (URL, uitgaveversie, controledatum). Geen archiefkopie of inhoudshash van het externe document.
Vragen en antwoorden over AI-geletterdheid
Ontwerprichtsnoeren over de classificatie van hoog-risico AI-systemen
CEN-CENELEC JTC 21: Europese normen onder normalisatieverzoek M/613
Richtsnoeren over verboden AI-praktijken, C(2025) 5052 final
Richtsnoeren over de definitie van een AI-systeem, C(2025) 5053 final
Levend repository van AI-geletterdheidspraktijken
Praktijkcode voor AI voor algemene doeleinden
Praktijkcode over transparantie van door AI gegenereerde inhoud
ISO/IEC JTC 1/SC 42: internationale normen voor artificiele intelligentie
Motiveer de Artikel 6 lid 3-uitzondering per afzonderlijke voorwaarde
Benoem welke van de vier voorwaarden van Artikel 6 lid 3 u inroept, met feiten, en onderbouw apart waarom het systeem geen significant risico op schade voor gezondheid, veiligheid of grondrechten oplevert en de uitkomst van besluitvorming niet wezenlijk beïnvloedt.
Het bedoelde doel van het systeem valt onder een usecase in Bijlage III.
Niettegenstaande de eerste alinea van Artikel 6 lid 3 wordt een in Bijlage III genoemd AI-systeem altijd als hoog-risico beschouwd wanneer het profilering van natuurlijke personen verricht.
Classificeer de usecase en documenteer de uitkomst
Toets Artikel 5, Artikel 6 en Bijlage III in die volgorde en leg doel, context en eventuele uitzondering uit Artikel 6 lid 3 vast.
Toets op profilering voordat u de Artikel 6 lid 3-uitzondering inroept
Stel als eerste vraag vast of het systeem profilering van natuurlijke personen verricht; is het antwoord ja, dan vervalt de route via Artikel 6 lid 3 en blijft het systeem hoog-risico, ongeacht de vier voorwaarden.
U overweegt een beroep op Artikel 6 lid 3 voor een systeem dat onder Bijlage III valt.
Wijs het menselijk toezicht toe en geef die personen mandaat
Benoem per hoog-risico systeem met naam wie toezicht houdt, en zorg dat die persoon bekwaamheid, opleiding, autoriteit en ondersteuning heeft om de uitkomst daadwerkelijk terzijde te kunnen schuiven.
Uit te voeren vóór ingebruikname en opnieuw bij elke wijziging van het beoogde doel of van de gebruiksaanwijzingen van de aanbieder.
Beoordeel herkomst, representativiteit, fouten en volledigheid en onderzoek mogelijke bias met passende mitigatie.
Bouw het technisch dossier volgens Bijlage IV
Documenteer systeembeschrijving, ontwikkelproces, data, toezichtsmaatregelen, prestaties en risicobeheer vóór marktintroductie.
Zorg dat het systeem gebeurtenissen automatisch registreert die relevant zijn voor risico-identificatie en post-market monitoring.
Beschrijf capaciteiten, beperkingen, nauwkeurigheid, toezichtsmaatregelen en verwachte levensduur in begrijpelijke vorm.
Ontwerp en beleg effectief menselijk toezicht
Bepaal per systeem de toezichtsmaatregelen, wijs bekwame personen aan en geef hun mandaat om in te grijpen of te stoppen.
Stel prestatie- en beveiligingsniveaus vast en test ze
Bepaal passende nauwkeurigheid, test robuustheid tegen fouten en misbruik, en tref AI-specifieke beveiligingsmaatregelen.
Richt een AI-kwaliteitsmanagementsysteem in
Beschrijf strategieën, procedures en verantwoordelijkheden voor naleving, van ontwerp en data tot post-market monitoring.
Neem rol- en contextgerichte AI-geletterdheidsmaatregelen
Bepaal per rol, systeem en gebruikscontext welke combinatie van instructie, begeleiding, oefening of training passend is.
Bepaal per rol welke kennis nodig is om het concrete systeem verantwoord te gebruiken
Zet rollen af tegen de AI-systemen die zij gebruiken en noteer per combinatie wat iemand moet kunnen beoordelen: wat het systeem doet, waar het faalt, op wie het wordt toegepast en wanneer iemand moet ingrijpen of escaleren.
Uw organisatie is aanbieder of gebruiksverantwoordelijke van ten minste een AI-systeem binnen het toepassingsgebied.
Artikel 4 schrijft geen specifiek cursusformat, examen of certificaat voor en verlangt geen gegarandeerd individueel niveau.
Geef instructie op het moment dat een nieuwe tool of een nieuwe medewerker binnenkomt
Koppel de geletterdheidsmaatregel aan twee vaste momenten in bestaande processen: de uitrol van een nieuwe AI-tool en de onboarding van iemand die toegang krijgt tot een bestaande tool.
Er komt een nieuwe AI-tool in gebruik of iemand krijgt toegang tot een bestaande AI-tool.
Controleer vóór inkoop, bouw of ingebruikname of de toepassing onder een verboden praktijk valt en staak of herontwerp bij twijfel niet pas achteraf.
Implementeer de toepasselijke melding, markering of label
Bepaal eerst welk lid van Artikel 50 geldt en implementeer daarna de specifieke transparantiemaatregel.
Leg per publicatiekanaal vast wanneer AI-tekst een melding krijgt en wie redactioneel verantwoordelijk is
Bepaal per kanaal of het gaat om tekst die wordt gepubliceerd om het publiek te informeren over aangelegenheden van algemeen belang, wie de menselijke review uitvoert, wie de redactionele verantwoordelijkheid draagt, en welke standaardformulering u gebruikt wanneer de melding wel nodig is.
U bent gebruiksverantwoordelijke en publiceert inhoud die geheel of gedeeltelijk door een AI-systeem is gegenereerd of gemanipuleerd.
De plicht van Artikel 50 lid 4 geldt niet wanneer het gebruik bij wet is toegestaan om strafbare feiten te detecteren, te voorkomen, te onderzoeken of te vervolgen.
Toets elk systeem in uw AI-register tegen de vijf Artikel 50-scenario's
Loop per AI-systeem de onderscheiden scenario's van Artikel 50 langs (directe interactie, synthetische output, emotieherkenning of biometrische categorisatie, deepfake, gepubliceerde tekst van algemeen belang) en noteer per lid of het geldt, niet geldt of onder een uitzondering valt, met de reden erbij.
Het systeem staat in uw AI-register en wordt in de Unie aangeboden, in gebruik genomen of gebruikt.
Artikel 50 lid 1 geldt niet wanneer het voor een redelijk geinformeerde, oplettende en omzichtige persoon, gelet op de omstandigheden en de gebruikscontext, duidelijk is dat hij met een AI-systeem interageert. Daarnaast kennen de leden 1 tot en met 4 elk een uitzondering voor AI-systemen die bij wet zijn toegestaan om strafbare feiten te detecteren, te voorkomen, te onderzoeken of te vervolgen, met passende waarborgen voor de rechten en vrijheden van derden. In lid 1 geldt die laatste uitzondering niet voor systemen die voor het publiek beschikbaar zijn om een strafbaar feit te melden.
Voer modelevaluaties en risicomitigatie uit
Evalueer het model inclusief adversarial testen, beoordeel en mitigeer systeemrisico’s, meld ernstige incidenten en beveilig het model.
Toetreden tot een testomgeving en het testomgevingsplan overeenkomen
Dien een aanvraag in bij de bevoegde autoriteit, kom een specifiek testomgevingsplan overeen en leg vast welke onzekerheid over de verordening u binnen de testomgeving wilt oplossen.
Van toepassing zodra u besluit toe te treden tot een AI-testomgeving voor regelgeving als aanbieder of potentiele aanbieder, eventueel in partnerschap met een gebruiksverantwoordelijke of andere derde.
Artikel 58 lid 2, punt d), schrijft voor dat de uitvoeringshandelingen kosteloze toegang voor kmo's en start-ups waarborgen, behoudens uitzonderlijke kosten die de autoriteit billijk en evenredig mag terugvorderen. Voor grotere ondernemingen kent de verordening die kosteloosheid niet toe. Controleer bij de betrokken autoriteit welk kostenregime zij nu hanteert, zolang de uitvoeringshandelingen niet zijn vastgesteld.
Testplan indienen, goedkeuring verkrijgen en de test registreren
Stel een plan voor tests onder reele omstandigheden op, dien het in bij de markttoezichtautoriteit, wacht op goedkeuring, registreer de test met een Uniebreed uniek identificatienummer en leg de rolverdeling met uw gebruiksverantwoordelijke vast.
Van toepassing voordat u begint met testen onder reele omstandigheden buiten een testomgeving. Alle voorwaarden van artikel 60 lid 4 moeten cumulatief zijn vervuld; het is geen keuzemenu.
De stilzwijgende goedkeuring na dertig dagen geldt alleen indien het nationale recht daarin voorziet. Voorziet het nationale recht daar niet in, dan blijft uitdrukkelijke toestemming vereist. Voor de in bijlage III, punten 1, 6 en 7, bedoelde systemen op de gebieden rechtshandhaving, migratie, asiel en grenstoezicht verloopt de registratie via het beveiligde niet-openbare gedeelte van de EU-databank op grond van artikel 49 lid 4, punt d). Voor de in bijlage III, punt 2, bedoelde systemen, kritieke infrastructuur, geldt een andere route: artikel 49 lid 5 schrijft registratie op nationaal niveau voor.
Verzamel en analyseer systematisch praktijkdata over de prestaties en naleving van het systeem gedurende zijn levensduur.
Richt een incidentproces met meldroutes in
Definieer wat een ernstig incident is, beleg de meldroute naar de toezichthouder en oefen het proces.
Richt een iteratief risicobeheerproces in
Identificeer en analyseer bekende en redelijkerwijs te voorziene risico’s, evalueer ze en tref maatregelen, telkens opnieuw bij wijzigingen.
Wijs per punt van artikel 16 een interne eigenaar en een datum aan
Vertaal de twaalf punten a) tot en met l) naar twaalf benoemde eigenaren met een startdatum, zodat geen enkel punt blijft hangen tussen productmanagement, kwaliteit en legal.
Uit te voeren zodra vaststaat dat u aanbieder bent van een systeem dat onder artikel 6 als hoog risico geldt, ruim vóór de beoogde datum van het in de handel brengen.
Doorloop de conformiteitsroute vóór marktintroductie
Kies de juiste beoordelingsprocedure, stel de EU-conformiteitsverklaring op, breng de CE-markering aan en registreer in de EU-databank.
Breng de geraakte groepen en hun specifieke schaderisico's in kaart
Benoem de categorieën natuurlijke personen en groepen die door het gebruik in deze concrete context waarschijnlijk worden geraakt, en werk per categorie de specifieke schaderisico's uit, met gebruik van de informatie die de aanbieder op grond van Artikel 13 heeft verstrekt.
U bent een publiekrechtelijke instantie, een private aanbieder van publieke diensten, of gebruiksverantwoordelijke van een systeem uit Bijlage III punt 5(b) of 5(c), en u zet een hoog-risico systeem via Artikel 6 lid 2 in.
Hoog-risico AI-systemen die bedoeld zijn voor het in Bijlage III punt 2 genoemde gebied vallen buiten de FRIA-plicht van Artikel 27 lid 1.
Beoordeel proces, duur, betrokken personen, risico’s, toezicht, mitigatie en klachtmechanismen en meld de resultaten waar vereist.
Richt het klachtmechanisme en de interne governance in voordat het systeem draait
Beschrijf welke maatregelen u neemt als een risico zich voordoet, wie intern beslist, langs welke route een geraakte persoon kan klagen, binnen welke termijn u reageert en wie bevoegd is het gebruik stil te leggen.
Voor het systeem geldt de FRIA-plicht van Artikel 27 lid 1.
Onderhoud GPAI-documentatie en transparantie-informatie
Onderhoud technische documentatie, informatie voor downstream-aanbieders, een auteursrechtenbeleid en een publieke samenvatting van trainingsinhoud.
Stel het downstream-informatiepakket samen volgens Bijlage XII
Bouw een pakket voor aanbieders die uw model integreren, met de taken en integratiemogelijkheden, het toegestane gebruiksbeleid, releasedatum en distributiemethoden, interactie met externe hardware of software, softwareversies, architectuur en parameteraantal, modaliteit en formaat van in- en uitvoer inclusief maximale omvang, licentie, benodigde technische middelen en informatie over de gebruikte trainings-, test- en validatiedata.
U bent aanbieder van een AI-model voor algemene doeleinden dat op de Uniemarkt wordt aangeboden.
Artikel 53 lid 2 stelt aanbieders van modellen die onder een vrije en opensource-licentie zijn vrijgegeven en waarvan onder meer de parameters publiek beschikbaar zijn, vrij van de punten a en b van lid 1. Die uitzondering geldt niet voor GPAI-modellen met systeemrisico.
Implementeer detectie van rechtenvoorbehouden in uw auteursrechtenbeleid
Leg vast met welke technieken u een voorbehoud van rechten in de zin van Artikel 4 lid 3 van Richtlijn (EU) 2019/790 opspoort bij het verzamelen van trainingsdata, hoe vaak u dat opnieuw controleert, en hoe u dat voorbehoud vervolgens naleeft.
De opensource-vrijstelling van Artikel 53 lid 2 ziet uitsluitend op de punten a en b van lid 1 en laat het auteursrechtenbeleid van punt c dus in stand.
Richt de afhandeling van een verzoek om uitleg in
Zorg dat uw klachten- of bezwaarloket een verzoek om uitleg over een AI-ondersteund besluit herkent, dat er per besluit terug te vinden is welk systeem in welke versie eraan bijdroeg, en dat iemand is aangewezen die de uitleg kan geven.
In te richten voordat een bijlage III-systeem bijdraagt aan besluiten over natuurlijke personen, en opnieuw te bezien bij elke wijziging van dat besluitproces.
Zorg dat u een klacht met stukken kunt beantwoorden
Leg per AI-systeem vast welke beoordeling is gedaan, door wie, op welke datum en tegen welke systeemversie, en spreek af wie een vraag van de toezichthouder aanneemt en binnen welke termijn.
Voer de controle van artikel 24, lid 1, uit vóór u aanbiedt
Controleer de CE-markering, de aanwezigheid van de EU-conformiteitsverklaring en de gebruiksinstructies, en of aanbieder en importeur hun plichten uit artikel 16, punten b) en c), en artikel 23, lid 3, zijn nagekomen.
Uit te voeren vóór elk op de markt aanbieden, ook wanneer u het systeem gratis of als onderdeel van een dienstenbundel verstrekt (artikel 3, punt 10).
Doorloop de vier verificaties van artikel 23, lid 1, vóór import
Controleer en leg vast: de conformiteitsbeoordeling is uitgevoerd, de technische documentatie bestaat, de CE-markering en de verklaring plus gebruiksaanwijzingen zijn aanwezig, en er is een gemachtigde aangewezen.
Uit te voeren vóór elk eerste in de handel brengen van een hoog-risico AI-systeem van een aanbieder uit een derde land.
Beoordeel de waardeketenrol per systeem en wijziging
Toets bij white-labeling, wezenlijke wijziging of doelverandering of uw organisatie aanbieder wordt, en regel de gemachtigde bij levering van buiten de EU.
Het bureau van de Commissie dat toeziet op aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden. Handhaving door het AI Office is actief sinds 2 augustus 2026.
De gemachtigde is de in de Unie gevestigde partij die op basis van een schriftelijke machtiging namens een aanbieder van buiten de EU de verplichtingen en procedures van de verordening nakomt en uitvoert. De definitie van artikel 3, punt 5, geldt nu al, zodat u de rol vandaag al kunt vaststellen. De aanwijsplicht zelf gaat gelden op 2 december 2027 voor de standalone-route van bijlage III en op 2 augustus 2028 voor de ingebedde route van bijlage I. Vanaf die data mag een aanbieder uit een derde land zonder aangewezen gemachtigde geen hoog-risico AI-systeem in de Unie in de handel brengen.
Verplicht voor aanbieders van hoog-risico AI-systemen die in een derde land zijn gevestigd, voordat zij die systemen in de Unie in de handel brengen (artikel 22, lid 1). Deze plicht gaat gelden op 2 december 2027 voor de standalone-route van bijlage III (artikel 6, lid 2) en op 2 augustus 2028 voor de ingebedde route van bijlage I (artikel 6, lid 1). De definitie en de rolbepaling van artikel 3, punt 5, gelden nu al.
Artikel 22 ziet op de route voor hoog-risico AI-systemen. De definitie in artikel 3, punt 5, noemt daarnaast AI-modellen voor algemene doeleinden; die route kent een eigen regeling die hier niet is uitgewerkt.
Krediet- of verzekeringsgebruiksverantwoordelijke
Een gebruiksverantwoordelijke van de relevante kredietwaardigheids- of levens- en ziektekostenverzekeringssystemen in Bijlage III punt 5(b) of 5(c).
Een organisatie die een AI-systeem onder haar gezag gebruikt, buiten persoonlijk niet-professioneel gebruik.
U bent distributeur als u een AI-systeem op de Uniemarkt aanbiedt zonder aanbieder of importeur te zijn. Dit raakt resellers, systeemintegratoren en managed service providers die andermans AI doorleveren.
Van toepassing wanneer u in de toeleveringsketen zit, geen aanbieder of importeur bent, en het systeem in het kader van een handelsactiviteit verstrekt. Gratis verstrekken telt uitdrukkelijk mee.
Zet u uw eigen naam of merk op een reeds in de handel gebracht hoog-risico systeem, of wijzigt u het substantieel of het beoogde doel ervan, dan wordt u op grond van artikel 25, lid 1, als aanbieder beschouwd. Punt a) geldt daarbij onverminderd contractuele regelingen waarin de verplichtingen anders worden toegewezen. De rolomslag kunt u nu al vaststellen; de plichten van artikel 16 gaan gelden op 2 december 2027 voor de standalone-route van bijlage III en op 2 augustus 2028 voor de ingebedde route van bijlage I.
Een partij die een AI-model voor algemene doeleinden op de Uniemarkt aanbiedt.
U bent importeur zodra u vanuit de EU een AI-systeem voor het eerst op de Uniemarkt aanbiedt dat de naam of het merk draagt van een partij buiten de EU. Niet uw inkooprol telt, maar wiens merk erop staat en wie het systeem als eerste de markt op brengt.
Van toepassing wanneer u in de Unie gevestigd bent of zich daar bevindt en een AI-systeem van een aanbieder uit een derde land voor het eerst op de Uniemarkt aanbiedt onder de naam of het merk van die aanbieder.
U bent geen importeur maar aanbieder zodra u uw eigen naam of merk op het systeem zet, een substantiele wijziging aanbrengt, of het beoogde doel zo wijzigt dat het systeem hoog risico wordt (artikel 25, lid 1, punten a), b) en c)). Punt a) geldt uitdrukkelijk onverminderd contractuele regelingen waarin de verplichtingen anders worden toegewezen. De rolomslag kunt u nu al vaststellen; de twaalf plichten van artikel 16 gaan gelden op 2 december 2027 voor de standalone-route van bijlage III en op 2 augustus 2028 voor de ingebedde route van bijlage I.
De nationale autoriteit die op de naleving van de verordening toeziet en aan wie ernstige incidenten en risicomeldingen worden gemeld. Welke instantie deze rol per lidstaat vervult staat niet in de graph.
Een partij die een AI-systeem ontwikkelt of laat ontwikkelen en het onder eigen naam aanbiedt.
Een gebruiksverantwoordelijke die een publiekrechtelijke instantie is.
Een private gebruiksverantwoordelijke die publieke diensten aanbiedt.
De verordening is op 1 augustus 2024 in werking getreden; de plichten volgden daarna gefaseerd.
Verordening (EU) 2024/1689 is op 12 juli 2024 in het Publicatieblad verschenen en op 1 augustus 2024 in werking getreden. Artikel 113 legt vast dat de meeste bepalingen pas later van toepassing worden.
Verboden praktijken en AI-geletterdheid gelden
Sinds 2 februari 2025 gelden het verbod van artikel 5 en de AI-geletterdheidsplicht van artikel 4.
Hoofdstuk I en hoofdstuk II werden op 2 februari 2025 van toepassing. Daarmee zijn de verboden praktijken de eerste categorie met handhaafbare plichten.
De vrijwillige praktijkcode geeft GPAI-modelaanbieders een route om naleving aan te tonen.
De Commissie publiceerde de praktijkcode voor AI voor algemene doeleinden op 10 juli 2025. Ondertekenen is vrijwillig; wie tekent kan zich erop beroepen om naleving van de GPAI-plichten aan te tonen.
Praktijkcode voor AI voor algemene doeleinden, 10 juli 2025
Richtsnoeren over de reikwijdte van de GPAI-plichten
De Commissie legt uit wanneer iemand aanbieder van een GPAI-model wordt, onder meer bij finetuning.
Richtsnoeren C(2025) 5045 final van 18 juli 2025 beschrijven de reikwijdte van de plichten voor aanbieders van GPAI-modellen, waaronder de vraag wanneer een partij die een model aanpast zelf aanbieder wordt.
Commission Guidelines C(2025) 5045 final, 18.7.2025
Richtsnoeren over de definitie van een AI-systeem
De Commissie trekt de grens tussen software die wel en niet onder de verordening valt.
Richtsnoeren C(2025) 5053 final van 29 juli 2025 leggen artikel 3, punt 1 uit aan de hand van grensgevallen, zoals klassieke optimalisatie, statistische schattingen en expertsystemen.
Commission Guidelines C(2025) 5053 final, 29.7.2025
Richtsnoeren over verboden AI-praktijken
Uitgewerkte voorbeelden bij elk verbod van artikel 5, met de grens tussen toegestaan en verboden.
Richtsnoeren C(2025) 5052 final van 29 juli 2025 werken elk verbod van artikel 5 uit met voorbeelden. De richtsnoeren zijn niet bindend: de uiteindelijke uitleg is aan het Hof van Justitie.
Commission Guidelines C(2025) 5052 final, 29.7.2025
Sinds 2 augustus 2025 gelden de plichten voor aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden.
Hoofdstuk V werd op 2 augustus 2025 van toepassing. Modellen die voor die datum op de markt waren, moeten uiterlijk 2 augustus 2027 aan de plichten voldoen.
Artikelen 53 tot en met 55 en artikel 111, lid 3
Ontwerprichtsnoeren classificatie hoog-risico AI
De Commissie legt in consultatie uit wanneer een systeem onder Bijlage I of Bijlage III valt.
Op 19 mei 2026 publiceerde de Commissie ontwerprichtsnoeren over de classificatie van hoog-risico AI-systemen voor stakeholderconsultatie, met aparte bijlagen over Bijlage I en Bijlage III. De tekst is niet bindend en nog niet definitief.
Ontwerprichtsnoeren van 19 mei 2026, bijlagen over Bijlage I en Bijlage III
Praktijkcode transparantie AI-content gepubliceerd
Een vrijwillige route om te voldoen aan delen van artikel 50, in twee los te ondertekenen secties.
De praktijkcode over transparantie van door AI gegenereerde inhoud verscheen op 10 juni 2026. Na een positieve adequaatheidsbeoordeling kunnen ondertekenaars zich erop beroepen voor artikel 50, tweede, derde en vijfde lid. Sectie 1 richt zich op aanbieders, sectie 2 op gebruiksverantwoordelijken.
Praktijkcode transparantie AI-gegenereerde inhoud, 10 juni 2026
EN 18286:2026 over het kwaliteitsmanagementsysteem is de eerste voltooide norm onder het normalisatieverzoek.
CEN-CENELEC keurde EN 18286:2026 op 12 juli 2026 goed. Het is de eerste deliverable van JTC 21 onder normalisatieverzoek M/613 die het publicatiestadium bereikt.
EN 18286:2026, CEN/CLC/JTC 21 onder normalisatieverzoek M/613
De Commissie werkt de transparantieplichten uit en bevestigt dat zij vanaf 2 augustus 2026 gelden.
Richtsnoeren C(2026) 5054 final van 20 juli 2026 werken de meldings- en markeringsplichten van artikel 50 uit, met uitgewerkte voorbeelden voor chatbots, deepfakes en AI-teksten van publiek belang.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, 20.7.2026
Bijlage III-kernregels verschoven naar 2 december 2027
De gewijzigde toepassingsdatum is geldend recht sinds 27 juli 2026.
Verordening (EU) 2026/1744 stelt de toepassing voor Artikel 6 lid 2 en Bijlage III vast op 2 december 2027.
Artikel 4 gewijzigd naar maatregelenplicht
Sinds 27 juli 2026 ondersteunt de organisatieplicht de ontwikkeling van AI-geletterdheid zonder een individueel niveau te garanderen.
Verordening (EU) 2026/1744 wijzigde Artikel 4 met ingang van 27 juli 2026.
Wijziging van artikel 4 en inwerkingtreding
FRIA volgt nieuwe datum en kan naar een DPIA verwijzen
De FRIA voor de relevante Bijlage III-route volgt 2 december 2027 en mag relevante DPIA-delen opnemen of daarnaar verwijzen.
De wijzigingsverordening verbindt de relevante FRIA-route aan de nieuwe toepassingskalender en maakt hergebruik via een DPIA expliciet mogelijk.
Wijziging van artikel 27 en gewijzigd artikel 113
De transparantieverplichtingen gelden sinds 2 augustus 2026.
Artikel 50 werd op 2 augustus 2026 van toepassing en is niet uitgesteld door de Digital Omnibus.
Sinds 2 augustus 2026 kan de Commissie GPAI-informatie opvragen, evaluaties uitvoeren en maatregelen eisen.
De handhavingsbevoegdheden van de Commissie voor GPAI en het boeteregime van Artikel 101 zijn sinds 2 augustus 2026 actief.
Overgangstermijn machineleesbare markering loopt af
Systemen die voor 2 augustus 2026 op de markt waren, moeten uiterlijk 2 december 2026 aan artikel 50 lid 2 voldoen.
Artikel 50 geldt sinds 2 augustus 2026 voor alle systemen in scope. Voor de machineleesbare markering en detecteerbaarheid van lid 2 geldt een overgangstermijn tot 2 december 2026, en alleen voor systemen die voor 2 augustus 2026 op de markt waren.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, overgangsregime bij artikel 50 lid 2
Nieuwe verboden vragen technische waarborgen
De Digital Omnibus verbiedt AI voor materiaal van seksueel kindermisbruik en niet-consensuele intieme beelden.
Verordening (EU) 2026/1744 voegt een verbod toe op AI die is bedoeld voor het genereren van materiaal van seksueel kindermisbruik of niet-consensuele intieme beelden. De vereiste technische waarborgen moeten uiterlijk 2 december 2026 zijn getroffen.
Verordening (EU) 2026/1744, wijziging van artikel 5
Modellen die voor 2 augustus 2025 op de markt kwamen, krijgen tot 2 augustus 2027 de tijd.
Artikel 111 lid 3 geeft aanbieders van GPAI-modellen die voor 2 augustus 2025 op de markt zijn gebracht tot 2 augustus 2027 om aan hoofdstuk V te voldoen.
Hoog-risico AI in gereguleerde producten
AI als veiligheidscomponent van producten onder Bijlage I volgt op 2 augustus 2028.
Voor AI-systemen onder artikel 6 lid 1 en Bijlage I, dus AI als veiligheidscomponent van producten die al onder EU-productwetgeving vallen, gelden de hoog-risico eisen vanaf 2 augustus 2028.
Verordening (EU) 2026/1744, gewijzigde toepassingsdata bij artikel 113
Herclassificatie bij doel- of contextwijziging
Heropen de classificatie wanneer bedoeld doel, gebruikscontext of systeemfunctionaliteit materieel verandert.
Inkoopgate: geen handtekening zonder ingevuld classificatieantwoord
Blokkeer ondertekening van een AI-contract totdat de leverancier schriftelijk heeft geantwoord onder welk punt van Bijlage III het bedoelde doel valt, of hij zich op Artikel 6 lid 3 beroept, en of het systeem natuurlijke personen profileert.
U koopt, verlengt of vernieuwt een contract voor een AI-systeem of een AI-component.
Herhaal de datakwaliteitstoets vóór elke hertraining of dataset-wijziging.
Werk het dossier bij vóór elke release en bewaar eerdere versies herleidbaar.
Controleer periodiek of de logging werkt, volledig is en bewaard blijft volgens het regime.
Controleer bij elke ingebruikname en update of de instructies aanwezig, actueel en intern doorvertaald zijn.
Test vóór livegang dat ingrijpen, stoppen en negeren van output daadwerkelijk werkt en belegd is.
Monitor of het systeem in productie binnen de gedeclareerde niveaus blijft en escaleer bij afwijking.
Vrijgavepoort vóór het in de handel brengen
Een harde blokkade in uw release- of leveringsproces: geen levering zonder afgeronde conformiteitsbeoordeling, getekende EU-conformiteitsverklaring, aangebrachte CE-markering en voltooide registratie.
Geldt bij elke eerste levering aan de markt en opnieuw na een substantiele wijziging in de zin van artikel 3, punt 23, dat wil zeggen een wijziging na het in de handel brengen of in gebruik stellen die niet in de oorspronkelijke conformiteitsbeoordeling was voorzien en die de overeenstemming met hoofdstuk III, afdeling 2, raakt of leidt tot een wijziging van het beoordeelde beoogde doel. Artikel 43, lid 4, schrijft in dat geval een nieuwe conformiteitsbeoordelingsprocedure voor.
Toets periodiek of de praktijk het beschreven systeem volgt en registreer afwijkingen en verbeteracties.
Dekkingscontrole: iedere persoon met AI-toegang staat in de registratie
Leg periodiek de lijst van accounts en licenties met toegang tot AI-systemen naast de deelname- en instructieregistratie, en werk de verschillenlijst weg met een eigenaar en een termijn.
Er zijn personen buiten de vaste personeelslijst die namens u met AI-systemen werken.
Artikel 4 schrijft geen dekkingspercentage, registratievorm of frequentie voor. De afstemming is een middel om aan te tonen dat de maatregelen de in Artikel 4 lid 1 bedoelde personen bereiken, niet zelf een wettelijke verplichting.
Controleer bij nieuwe systemen, rollen of risico’s of de gekozen maatregelen nog passend zijn.
Herhaal de toets bij elk nieuw systeem, elke inkoop en elke materiële wijziging van doel of context; een eerder akkoord dekt een nieuwe inzet niet.
Kwartaalsteekproef op live meldingen en markeringen in productie
Trek elk kwartaal een steekproef uit de systemen met een Artikel 50-scenario en controleer in de productieomgeving of de melding nog verschijnt en de markering nog in de daadwerkelijke output zit, met bevinding, eigenaar en hersteltermijn.
Uw AI-register bevat ten minste een systeem waarvoor een Artikel 50-scenario van toepassing is.
Test vóór livegang dat de toepasselijke melding, markering of label tijdig, duidelijk en technisch werkzaam is.
Bewaak de cumulatieve trainingsrekenkracht en meld de Commissie wanneer de drempel bereikt wordt.
Toezicht binnen de testomgeving en de voorwaardelijke boetebescherming
De autoriteit houdt haar toezichts- en correctiebevoegdheden en kan uw test of deelname schorsen. Blijft u binnen het plan en volgt u de begeleiding te goeder trouw op, dan leggen de autoriteiten geen administratieve geldboete op voor inbreuken op deze verordening.
Van toepassing gedurende uw hele deelname aan een AI-testomgeving voor regelgeving, vanaf toetreding tot uitschrijving of beeindiging.
De boetebescherming is voorwaardelijk en vervalt zodra u afwijkt van het specifieke plan of van de voorwaarden voor deelname, of de begeleiding niet te goeder trouw opvolgt. Voor ander Unie- of nationaal recht geldt zij alleen wanneer de daarvoor bevoegde autoriteiten actief bij het toezicht in de testomgeving waren betrokken en begeleiding gaven. Artikel 57 lid 12 noemt uitsluitend deelnemende aanbieders en potentiele aanbieders. Doet u als gebruiksverantwoordelijke mee als partner op grond van artikel 58 lid 2, punt b), ga er dan niet van uit dat de bescherming zonder meer ook uw eigen plichten dekt.
Toezicht tijdens de test, incidentmelding en terugroepprocedure
De markttoezichtautoriteit mag onaangekondigd inspecteren. Bij een ernstig incident meldt u, treft u onmiddellijk maatregelen of schort u op, en u moet vooraf een procedure hebben om het systeem onmiddellijk terug te roepen.
Van toepassing gedurende de gehele looptijd van het testen onder reele omstandigheden, en bij de afronding, opschorting of beeindiging daarvan.
De verordening kent geen uitzondering op de meldplicht bij een ernstig incident of op de inspectiebevoegdheden. De meldingsroute zelf loopt via artikel 73, dat de termijnen en de wijze van melden regelt.
Borg dat praktijksignalen (afwijkingen, klachten, incidenten) aantoonbaar tot analyse en zo nodig maatregelen leiden.
Test periodiek of een incident binnen de wettelijke termijnen gemeld kán worden, inclusief de keten gebruiksverantwoordelijke naar aanbieder.
Herbeoordeling bij elke materiële wijziging
Heropen het risicobeheerproces bij wijzigingen in doel, data, model of gebruikscontext en vóór elke release.
Doorloop de conformiteitsroute opnieuw wanneer het systeem wezenlijk wijzigt.
Opschortings- en meldingsregel bij risico of ernstig incident
Een vaste regel die het gebruik onderbreekt en in de juiste volgorde meldt zodra u redenen hebt om aan te nemen dat het systeem een risico vormt of zodra u een ernstig incident vaststelt.
Treedt in werking bij de drempel redenen hebben om aan te nemen dat het gebruik tot een risico kan leiden, en afzonderlijk bij het vaststellen van een ernstig incident. Voor financiele instellingen geldt de monitoringsplicht als vervuld via de interne-governance-regels uit het Unierecht inzake financiele diensten.
Corrigerende maatregelen, uit de handel nemen en terugroepen door de distributeur
Een vooraf ingerichte capaciteit om een reeds geleverd systeem in overeenstemming te brengen, uit de handel te nemen of terug te roepen, en om onmiddellijk te melden aan aanbieder of importeur en aan de bevoegde autoriteiten.
Treedt in werking zodra u op grond van de informatie waarover u beschikt redenen hebt om aan te nemen dat het systeem niet aan afdeling 2 voldoet, ook wanneer die informatie van een klant komt en niet van de aanbieder.
Doorzetten en termijnbewaking van een verzoek om uitleg
De borging dat een binnengekomen verzoek binnen een vastgelegde termijn bij een aanwijsbare persoon landt en beantwoord wordt, in plaats van in een algemene postbus te blijven liggen.
Actualiteitscontrole op de FRIA-elementen tijdens gebruik
Controleer periodiek en bij elke wijziging in proces, gebruiksduur, geraakte groepen, risico's of toezichtsmaatregelen of de vastgelegde elementen nog kloppen, en werk de informatie bij zodra dat niet zo is.
Het systeem is in gebruik en er is een beoordeling op grond van Artikel 27 lid 1 uitgevoerd of overgenomen.
Blokkeer ingebruikname totdat toepasselijkheid, beoordeling, mitigatie en melding zijn afgehandeld.
Halfjaarlijkse toets of uw gekozen nalevingsroute nog dekkend is
Stel elk half jaar vast of u naleving aantoont via een praktijkcode, via een gepubliceerde geharmoniseerde norm, of via alternatieve passende middelen, en of het onderliggende dossier bij die keuze past.
Werk documentatie en downstream-informatie bij wanneer model, mogelijkheden of risico’s wijzigen.
Stopregel en meldroute bij twijfel over conformiteit
Zodra u afdoende redenen hebt om aan te nemen dat een systeem niet conform of vervalst is, gaat het niet de markt op, en bij een risico meldt u aan aanbieder, gemachtigde en markttoezichtautoriteiten.
Treedt in werking bij de drempel afdoende redenen om aan te nemen, dus bij een gegrond signaal en niet pas bij zekerheid of bevestiging door een derde.
Herhaal de rolbeoordeling bij elke naamsvoering, wijziging of nieuwe inzet van een bestaand systeem.
De rol met de zwaarste verplichtingen, en de rol waarin organisaties het vaakst per ongeluk terechtkomen.
Artikel 3, punt 3 omschrijft een aanbieder als een natuurlijke of rechtspersoon, overheidsinstantie, agentschap of ander orgaan die of dat een AI-systeem of een AI-model voor algemene doeleinden ontwikkelt of laat ontwikkelen en dat systeem of model in de handel brengt of het AI-systeem in gebruik stelt onder de eigen naam of merk, al dan niet tegen betaling.
Veel organisaties denken dat zij aanbieder zijn omdat zij een model gebruiken. Gebruik alleen is niet de toets: het onderscheid zit in onder de eigen naam of merk in de handel brengen of in gebruik stellen. Wie daarentegen een AI-model voor algemene doeleinden wijzigt of verfijnt en het resultaat in de handel brengt, wordt wel aanbieder van dat gewijzigde model; overweging 109 beperkt de verplichtingen dan tot die wijziging of verfijning. Omgekeerd denken organisaties ten onrechte dat zij nooit aanbieder kunnen zijn omdat zij niets verkopen: laat ontwikkelen telt mee, gratis telt mee, en een intern gebouwde tool die u onder eigen naam voor eigen gebruik in gebruik stelt maakt u aanbieder naast gebruiksverantwoordelijke. Artikel 25, lid 1 laat een distributeur, importeur, gebruiksverantwoordelijke of derde bovendien in de rol van aanbieder van een hoogrisicosysteem stappen wanneer hij zijn naam of merk erop zet, een substantiele wijziging aanbrengt, of het beoogde doel zo wijzigt dat het systeem hoog risico wordt.
Beoordeel de rolvraag per systeem en niet per organisatie, en leg het antwoord vast met de reden. Neem in het register drie velden op: onder wiens naam of merk wordt het systeem aangeboden of in gebruik gesteld, wie heeft het ontwikkeld of laten ontwikkelen, en is het beoogde doel of de configuratie sinds ingebruikname gewijzigd. Herbeoordeel die velden bij elke substantiele wijziging.
Een conformiteitsbeoordelingsinstantie die overeenkomstig deze verordening en andere relevante harmonisatiewetgeving van de Unie is aangemeld. Alleen aangemelde instanties mogen de externe beoordelingen onder de AI Act uitvoeren.
Artikel 3, punt 22, definieert een aangemelde instantie als een conformiteitsbeoordelingsinstantie die overeenkomstig deze verordening en andere relevante harmonisatiewetgeving van de Unie is aangemeld.
Het grootste misverstand is dat elk systeem met een hoog risico langs een aangemelde instantie moet. Dat is onjuist: voor het merendeel van de Bijlage III-systemen volstaat interne controle door de aanbieder zelf. Externe betrokkenheid is vooral aan de orde bij biometrie en bij producten die al onder de harmonisatiewetgeving van Bijlage I vallen, waar de bestaande productkeuring de AI-eisen meeneemt. Wie standaard om een certificaat van een aangemelde instantie vraagt in een aanbesteding, vraagt vaak om iets dat voor dat systeem niet bestaat, en sluit daarmee geschikte leveranciers uit.
Bepaal per systeem met een hoog risico of externe beoordeling wettelijk vereist is voordat u die eis in een contract of aanbesteding opneemt, en leg die analyse vast. Vraagt u wel om betrokkenheid van een aangemelde instantie, noteer dan het identificatienummer en de scope van de instantie en controleer die in de officiele Uniedatabank.
De nationale autoriteit die de procedures opzet en uitvoert voor de beoordeling, aanwijzing en kennisgeving van conformiteitsbeoordelingsinstanties, en die daarop toezicht houdt.
Artikel 3, punt 19, definieert de aanmeldende autoriteit als de nationale autoriteit die verantwoordelijk is voor het opzetten en uitvoeren van de noodzakelijke procedures voor de beoordeling, aanwijzing en kennisgeving van de conformiteitsbeoordelingsinstanties en de monitoring hiervan.
De aanmeldende autoriteit is niet uw aanspreekpunt en houdt geen toezicht op u. Zij keurt de keurmeesters. Dat verschil wordt in de markt vaak gemist: bedrijven zoeken contact met de aanmeldende autoriteit terwijl zij bij de markttoezichtautoriteit moeten zijn. Voor de meeste organisaties is de praktische betekenis indirect maar reeel: zolang lidstaten weinig instanties hebben aangewezen, is er beperkte capaciteit voor de systemen die wel externe beoordeling nodig hebben.
Leg in uw dossier vast welke nationale instanties voor uw sector relevant zijn en welke rol zij hebben, zodat u bij een melding of vraag niet bij de verkeerde partij aanklopt. Onderscheid daarbij expliciet de aanmeldende autoriteit, de markttoezichtautoriteit en de eventuele aangemelde instantie van uw leverancier.
Geen zelfstandige autoriteit maar een functie binnen de Europese Commissie. Voor AI-modellen voor algemene doeleinden is het AI-bureau uw toezichthouder, voor gewone AI-systemen niet.
Artikel 3, punt 47 definieert het AI-bureau als de taak van de Commissie waarbij zij bijdraagt aan de uitvoering van, de monitoring van en het toezicht op AI-systemen en AI-modellen voor algemene doeleinden, en AI-governance, als bepaald in het besluit van de Commissie van 24 januari 2024. Verwijzingen in de verordening naar het AI-bureau worden begrepen als verwijzingen naar de Commissie.
De slotzin is het belangrijkst: het AI-bureau is juridisch de Commissie. Er is dus geen apart agentschap waar u bezwaar tegen maakt, en de bevoegdheden zijn die van de Commissie. Praktisch gevolg: voor aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden is het AI-bureau de handhaver. De verplichtingen van artikel 53 gelden sinds 2 augustus 2025 en zijn sinds 2 augustus 2026 handhaafbaar. Voor gewone AI-systemen loopt uw contact niet via het AI-bureau maar via de nationale markttoezichtautoriteit. Organisaties sturen hun vragen regelmatig naar het verkeerde loket en verliezen daar tijd mee.
Leg in uw escalatie- en contactschema vast wie waar aanklopt: vragen en meldingen over AI-modellen voor algemene doeleinden bij het AI-bureau, vragen over AI-systemen bij de nationale markttoezichtautoriteit. Wijs één interne eigenaar per route aan.
Vaardigheden, kennis en begrip die aanbieders, gebruiksverantwoordelijken en betrokken personen in staat stellen AI-systemen geinformeerd in te zetten en zich bewust te worden van de kansen, de risico's en de mogelijke schade van AI.
Artikel 3, punt 56, definieert AI-geletterdheid als vaardigheden, kennis en begrip die aanbieders, gebruiksverantwoordelijken en betrokken personen, rekening houdend met hun respectieve rechten en plichten in het kader van deze verordening, in staat stellen geinformeerd AI-systemen in te zetten en zich bewuster te worden van de kansen en risico's van AI en de mogelijke schade die zij kan veroorzaken.
De definitie is rolgebonden: geletterdheid moet passen bij de rechten en plichten van de betrokkene, dus bij een recruiter iets anders betekenen dan bij een ontwikkelaar of een compliance lead. Daar gaat het in de praktijk mis. Organisaties kopen een algemene e-learning voor iedereen en denken klaar te zijn, terwijl de definitie vraagt om begrip dat aansluit op wat iemand feitelijk met AI doet. Artikel 4 is sinds 2 februari 2025 van toepassing en is met de Digital Omnibus, Verordening (EU) 2026/1744 die op 27 juli 2026 in werking is getreden, een maatregelenplicht geworden zonder gegarandeerd individueel niveau. Dat verlaagt de lat voor het resultaat, maar niet voor het bewijs: u moet nog steeds laten zien welke maatregelen u heeft genomen en waarom die passend zijn.
Leg vast welke rollen in uw organisatie met AI werken, welk niveau van kennis en begrip bij elke rol hoort, welke maatregel u daarvoor heeft getroffen en wanneer. Bewaar per persoon de deelname en de datum, en herhaal de maatregel wanneer iemand van rol wisselt of wanneer een nieuw AI-systeem in gebruik wordt genomen, zodat u op elk moment kunt tonen wie aantoonbaar is voorbereid.
AI-model voor algemene doeleinden (GPAI-model)
Het model is iets anders dan het systeem, en dat onderscheid bepaalt welk hoofdstuk met verplichtingen op u van toepassing is.
AI-modellen die worden gebruikt voor onderzoek, ontwikkeling of prototypingactiviteiten alvorens zij in de handel worden gebracht, vallen buiten de definitie.
Artikel 3, punt 63 omschrijft een AI-model voor algemene doeleinden als een AI-model, ook wanneer het is getraind met een grote hoeveelheid data met behulp van self-supervision op grote schaal, dat een aanzienlijk algemeen karakter vertoont en in staat is op competente wijze een breed scala aan verschillende taken uit te voeren, ongeacht de wijze waarop het model in de handel wordt gebracht, en dat kan worden geintegreerd in een verscheidenheid aan systemen verder in de AI-waardeketen of toepassingen verder in de AI-waardeketen, met uitzondering van AI-modellen die worden gebruikt voor onderzoek, ontwikkeling of prototypingactiviteiten alvorens zij in de handel worden gebracht. Punt 66 omschrijft daarnaast een AI-systeem voor algemene doeleinden als een AI-systeem dat is gebaseerd op een AI-model voor algemene doeleinden en dat verschillende doeleinden kan dienen, zowel voor direct gebruik als voor integratie in andere AI-systemen.
Model en systeem worden in de praktijk als synoniemen gebruikt, en dat is de kern van de verwarring. Punt 63 gaat over het model, punt 66 over het systeem daarbovenop. De verplichtingen voor GPAI-modellen rusten op de aanbieder van het model; de organisatie die dat model in een eigen toepassing verwerkt, heeft in beginsel te maken met het regime voor AI-systemen. Twee dingen worden verder gemist. De definitie sluit uitdrukkelijk modellen uit die worden gebruikt voor onderzoek, ontwikkeling of prototyping voordat zij in de handel worden gebracht, dus de uitzondering vervalt op het moment van in de handel brengen. En de zinsnede ongeacht de wijze waarop het model in de handel wordt gebracht betekent dat ook open beschikbaar gestelde modellen binnen de definitie kunnen vallen. Voor de tijdlijn: artikel 53 is van kracht sinds 2 augustus 2025, de handhavingsbevoegdheden van de Commissie en het AI Office en de boetes van artikel 101 zijn actief sinds 2 augustus 2026, en voor modellen die voor 2 augustus 2025 in de handel waren gebracht loopt de termijn tot 2 augustus 2027.
Onderscheid in uw register expliciet de laag model en de laag systeem, en noteer per toepassing welk onderliggend model wordt gebruikt, van welke aanbieder, en of uw organisatie dat model zelf in de handel brengt. Leg bij eigen modelontwikkeling het moment vast waarop het onderzoeks- of prototypestadium eindigt, want daar begint het regime.
De poortdefinitie van het systeemspoor van de verordening: valt uw applicatie hier niet onder, dan gelden de verplichtingen voor AI-systemen niet. Voor AI-modellen voor algemene doeleinden loopt een eigen spoor op grond van artikel 3, punt 63, met eigen verplichtingen in artikel 53.
Artikel 3, punt 1 omschrijft een AI-systeem als een op een machine gebaseerd systeem dat is ontworpen om met verschillende niveaus van autonomie te werken en dat na het inzetten ervan aanpassingsvermogen kan vertonen, en dat, voor expliciete of impliciete doelstellingen, uit de ontvangen input afleidt hoe output te genereren zoals voorspellingen, inhoud, aanbevelingen of beslissingen die van invloed kunnen zijn op fysieke of virtuele omgevingen.
Twee spiegelbeeldige fouten. De eerste: alleen generatieve AI en taalmodellen als AI-systeem aanmerken, waardoor klassieke scoringsmodellen, matchingalgoritmen en voorspelmodellen buiten het register blijven terwijl zij juist afleiden hoe output te genereren. De tweede: elk stuk software AI noemen, waardoor het register onbruikbaar wordt. Het scharnier is het woord afleidt: een systeem dat uitsluitend een door mensen vastgelegde regel uitvoert, leidt niets af. Let ook op het woord kan in kan vertonen: aanpassingsvermogen na inzet is een mogelijkheid, geen voorwaarde. Een model dat na training bevroren is, blijft een AI-systeem.
Leg per applicatie in uw AI-register drie antwoorden vast met datum en naam van de beoordelaar: werkt het met enige mate van autonomie, leidt het uit input af hoe output tot stand komt, en wat is die output. Bewaar bij een negatieve uitkomst de motivering, want dat is het document waarmee u later verklaart waarom het systeem niet in scope is.
Een door een bevoegde autoriteit opgezet gecontroleerd kader waarin u een innovatief AI-systeem tijdelijk mag ontwikkelen, trainen, valideren en testen onder begeleiding van de toezichthouder, volgens een testomgevingsplan.
Artikel 3, punt 55 omschrijft een AI-testomgeving voor regelgeving als een door een bevoegde autoriteit opgezet gecontroleerd kader dat aanbieders of toekomstige aanbieders van AI-systemen de mogelijkheid biedt een innovatief AI-systeem te ontwikkelen, trainen, valideren en testen, zo nodig onder reële omstandigheden, volgens een testomgevingsplan, voor een beperkte periode en onder begeleiding van een toezichthouder.
De grootste misvatting is dat een testomgeving vrijstelling geeft van de verordening. Dat is niet zo. Het kader is gecontroleerd en tijdelijk, en het staat onder begeleiding van een toezichthouder; het schort de verplichtingen niet op. Bovendien noemt de definitie uitdrukkelijk toekomstige aanbieders, zodat ook partijen die nog niets in de handel hebben gebracht kunnen deelnemen. Wie de testomgeving gebruikt als marketingterm zonder toelating door een bevoegde autoriteit, gebruikt het begrip onjuist.
Leg vast of uw deelname formeel is toegelaten door een bevoegde autoriteit, welke periode geldt, welk testomgevingsplan van toepassing is en welke verplichtingen tijdens de deelname gewoon blijven gelden. Neem de uitkomsten van de testomgeving op in uw technische documentatie.
Het door de aanbieder vastgelegde gebruik waar de hele risicoclassificatie en beoordeling op rusten.
Artikel 3, punt 12 omschrijft het beoogde doel als het gebruik waarvoor een AI-systeem door de aanbieder is bedoeld, met inbegrip van de specifieke context en voorwaarden van het gebruik, zoals gespecificeerd in de informatie die door de aanbieder in de gebruiksinstructies, reclame- of verkoopmaterialen en verklaringen, alsook in de technische documentatie is verstrekt.
Twee dingen worden structureel gemist. Ten eerste: het beoogde doel wordt bepaald door de aanbieder, niet door wat u er als gebruiksverantwoordelijke mee doet. Ten tweede, en dit raakt aanbieders hard: het beoogde doel wordt niet alleen uit de handleiding afgeleid, maar ook uit reclame- en verkoopmateriaal en uit verklaringen. Een marketingclaim dat het systeem ook geschikt is voor werving of voor kredietbeoordeling verruimt daarmee het beoogde doel en kan de risicoclassificatie verschuiven. Voor gebruiksverantwoordelijken geldt de spiegelbeeldige waarschuwing: gebruik buiten het beoogde doel is niet vrij. Het kan redelijkerwijs te voorzien misbruik opleveren, en het kan op grond van artikel 25, lid 1, punt c) een wijziging van het beoogde doel zijn die u zelf tot aanbieder maakt, maar dat laatste alleen wanneer het systeem daardoor een AI-systeem met een hoog risico wordt overeenkomstig artikel 6.
Laat marketing en productmanagement de claims over toepassingsgebieden expliciet afstemmen op de gebruiksinstructies en de technische documentatie, en leg vast dat die drie bronnen dezelfde afbakening bevatten. Noteer als gebruiksverantwoordelijke per systeem het beoogde doel zoals de leverancier het beschrijft naast uw feitelijke gebruik, en markeer elk verschil als beslispunt.
De gevoelige gegevenscategorieen uit de AVG en de aanverwante Europese regels, hier overgenomen omdat de AI Act er zowel een verbod als een nauwe uitzondering aan ophangt.
Artikel 3(37) definieert bijzondere categorieen persoonsgegevens als de categorieen persoonsgegevens als bedoeld in artikel 9, lid 1, van Verordening (EU) 2016/679, artikel 10 van Richtlijn (EU) 2016/680 en artikel 10, lid 1, van Verordening (EU) 2018/1725.
De definitie verwijst door, maar de AI Act geeft haar twee zelfstandige gevolgen. Ten eerste raakt zij artikel 5, handhaafbaar sinds 2 februari 2025: biometrische categorisering die individueel gevoelige kenmerken afleidt, zoals ras, politieke opvattingen, vakbondslidmaatschap, religie, seksleven of seksuele gerichtheid, is verboden. Ten tweede bevat artikel 10, lid 5, een uitzondering die verwerking van bijzondere gegevens toestaat wanneer dat strikt noodzakelijk is om vertekening in high-risk systemen op te sporen en te corrigeren. Die uitzondering wordt structureel te ruim gelezen. Zij geldt alleen voor high-risk systemen, alleen wanneer andere middelen aantoonbaar niet volstaan, met technische beperkingen op hergebruik en doorgifte, en met wissing zodra de vertekening is verholpen. Zij is dus geen algemene grondslag om gevoelige kenmerken te gaan verzamelen omdat u aan eerlijkheidsmetingen wilt doen.
Leg vast of u zich op artikel 10, lid 5, beroept, voor welk high-risk systeem, waarom synthetische of geanonimiseerde data niet volstaan, welke technische en organisatorische waarborgen gelden, wie toegang heeft, en op welk moment de gegevens worden gewist. Stem dit af met uw functionaris voor gegevensbescherming en verwijs vanuit uw AI-dossier naar de bijbehorende gegevensbeschermingseffectbeoordeling.
De AI Act hanteert een eigen, ruimere omschrijving dan de AVG, en dat verschil bepaalt of u in bijlage III of in artikel 5 belandt.
Artikel 3, punt 34 omschrijft biometrische gegevens als persoonsgegevens die het resultaat zijn van een specifieke technische verwerking met betrekking tot de fysieke, fysiologische of gedragsgerelateerde kenmerken van een natuurlijk persoon, zoals gezichtsafbeeldingen of vingerafdrukgegevens.
Vrijwel iedereen leest hier de AVG-definitie overheen. Dat gaat mis op een punt dat juridisch beslissend is: artikel 4, punt 14 AVG eist dat de verwerking eenduidige identificatie mogelijk maakt of bevestigt, en die eis staat niet in punt 34 van de AI-verordening. Gegevens over gedragsgerelateerde kenmerken, zoals typeritme, looppatroon of stemkenmerken, kunnen daardoor binnen de AI Act biometrische gegevens zijn ook wanneer identificatie niet het doel is. Wie zijn AI-inventarisatie baseert op de AVG-kwalificatie loopt daarmee het risico systemen te missen die onder artikel 5 of bijlage III vallen. Voor de AVG-kant van dezelfde verwerking blijft die verordening onverkort gelden.
Beoordeel biometrie in uw AI-register apart van de AVG-beoordeling en leg beide uitkomsten naast elkaar vast. Neem daarbij ook systemen mee die gedragskenmerken verwerken zonder identificatiedoel, zoals fraudedetectie op typegedrag of stemanalyse in de klantcontactketen.
Een op veel vergelijking tegen een databank, te onderscheiden van de een op een verificatie van punt 36.
Artikel 3, punt 35 omschrijft biometrische identificatie als de geautomatiseerde herkenning van fysieke, fysiologische, gedragsgerelateerde of psychologische menselijke kenmerken om de identiteit van een natuurlijk persoon vast te stellen door biometrische gegevens van die persoon te vergelijken met in een databank opgeslagen biometrische gegevens van personen. Punt 36 omschrijft biometrische verificatie daarnaast als de geautomatiseerde een op een verificatie, met inbegrip van de authenticatie, van de identiteit van natuurlijke personen door hun biometrische gegevens te vergelijken met eerder verstrekte biometrische gegevens.
Identificatie en verificatie worden in gesprekken met leveranciers door elkaar gebruikt, terwijl het verschil bepalend is voor het regime. Identificatie is een op veel: het systeem zoekt wie iemand is door te vergelijken met een databank met gegevens van personen. Verificatie is een op een: het systeem bevestigt of iemand is wie hij zegt te zijn. Toegangscontrole met een gezichtsscan tegen het eigen personeelspasje is verificatie; een camera die gezichten langs een watchlist haalt is identificatie. Een detail dat zelden wordt opgemerkt: punt 35 noemt ook psychologische kenmerken, terwijl de definitie van biometrische gegevens in punt 34 die niet noemt.
Leg per biometrietoepassing schriftelijk vast of de vergelijking een op een of een op veel is, met welke databank wordt vergeleken en wie die databank beheert. Vraag dat bij aanbesteding uit als harde eis, want leveranciersmateriaal spreekt zelden in deze termen en het antwoord bepaalt of u in artikel 5 of in bijlage III uitkomt.
Systeem voor biometrische identificatie op afstand achteraf
De restcategorie: elke identificatie op afstand die niet in real time gebeurt. Niet verboden, wel hoog risico, en bij rechtshandhaving met een eigen toestemmingsregime.
Artikel 3, punt 43 definieert dit als een ander systeem voor biometrische identificatie op afstand dan een systeem voor biometrische identificatie op afstand in real time.
Een restcategorie is geen vrijplaats. Achteraf beelden doorzoeken op personen valt niet onder het verbod van artikel 5, maar is wel hoog risico op grond van bijlage III, punt 1, letter a, vanaf 2 december 2027. Voor rechtshandhaving geldt bovendien artikel 26, lid 10: gebruik vereist in beginsel voorafgaande of onverwijld ingediende toestemming van een rechterlijke of onafhankelijke administratieve autoriteit, gekoppeld aan een concreet strafbaar feit. Organisaties die "we kijken alleen achteraf terug" als geruststelling gebruiken, verwarren het ontbreken van een verbod met het ontbreken van verplichtingen.
Leg per zoekopdracht vast wie toestemming heeft gegeven, op welk strafbaar feit of welke grondslag de zoekactie berust, welke periode en welke beelden zijn doorzocht, en wat het resultaat was.
Systeem voor biometrische identificatie op afstand in real time
Identificatie op afstand waarbij vastleggen, vergelijken en identificeren zonder significante vertraging gebeuren. De wetgever heeft de ontsnappingsroute van een kunstmatige vertraging expliciet dichtgezet.
Artikel 3, punt 42 definieert dit als een systeem voor biometrische identificatie op afstand waarbij het vastleggen van biometrische gegevens, de vergelijking en de identificatie zonder significante vertraging plaatsvinden, waarbij niet alleen onmiddellijke identificatie eronder valt maar ook identificatie met beperkte korte vertragingen, om omzeiling te voorkomen.
De zinsnede over beperkte korte vertragingen staat er niet voor niets. Zij sluit de constructie af waarbij men bewust een buffer van seconden of minuten inbouwt om te kunnen zeggen dat het systeem niet in real time werkt. Het onderscheid doet er zwaar toe: het gebruik van real-time identificatie op afstand in voor het publiek toegankelijke ruimten voor rechtshandhaving is sinds 2 februari 2025 in beginsel verboden op grond van artikel 5, lid 1, punt h, met smalle uitzonderingen die vooraf toestemming en een nationale wettelijke basis vergen.
Leg de verwerkingsarchitectuur en de feitelijke latency van het systeem vast, inclusief meetresultaten. Een verklaring dat u "bufferet" is geen verdediging als de identificatie in de praktijk binnen enkele seconden of minuten bruikbaar wordt.
De markering waarmee een aanbieder aangeeft dat een AI-systeem voldoet aan de voorschriften van hoofdstuk III, afdeling 2, en aan andere toepasselijke harmonisatiewetgeving van de Unie die in het aanbrengen ervan voorziet.
Artikel 3, punt 24, definieert de CE-markering als een markering waarmee een aanbieder aangeeft dat een AI-systeem in overeenstemming is met de voorschriften van hoofdstuk III, afdeling 2, en andere toepasselijke harmonisatiewetgeving van de Unie die in het aanbrengen ervan voorziet.
De CE-markering is een verklaring van de aanbieder zelf, geen keurmerk van een toezichthouder en geen kwaliteitslabel. Zij hoort uitsluitend bij AI-systemen met een hoog risico, dus een leverancier die CE-markering opvoert als verkoopargument voor een gewone chatbot verkoopt u een verkeerd verhaal. Omgekeerd is de afwezigheid van CE-markering geen tekortkoming bij een systeem dat geen hoog risico is. Voor systemen met een hoog risico wordt dit relevant vanaf 2 december 2027 voor Bijlage III en 2 augustus 2028 voor Bijlage I.
Vraag bij elk AI-systeem met een hoog risico om de EU-conformiteitsverklaring die achter de CE-markering hoort te zitten en bewaar die in uw dossier, met de versie van het systeem waarop zij betrekking heeft. Accepteer een CE-verwijzing zonder onderliggende verklaring niet als bewijs.
Het proces waarbij wordt aangetoond dat een AI-systeem met een hoog risico voldoet aan de voorschriften van hoofdstuk III, afdeling 2. Het is de bewijsstap voor systemen met een hoog risico, en niet voor alle AI.
Artikel 3, punt 20, definieert conformiteitsbeoordeling als het proces waarbij de naleving wordt aangetoond van de voorschriften van hoofdstuk III, afdeling 2, in verband met een AI-systeem met een hoog risico.
Twee misverstanden domineren. Het eerste is dat elke AI-toepassing een conformiteitsbeoordeling nodig heeft: de definitie beperkt het uitdrukkelijk tot systemen met een hoog risico. Het tweede is dat conformiteitsbeoordeling gelijkstaat aan een externe audit: voor het merendeel van de Bijlage III-systemen volstaat de interne controle van artikel 43, waarbij de aanbieder zelf aantoont dat aan de voorschriften is voldaan. Wie geen hoog risico heeft, doet er goed aan die conclusie schriftelijk te onderbouwen in plaats van er stilzwijgend van uit te gaan. De verplichtingen gelden voor Bijlage III-systemen vanaf 2 december 2027 en voor Bijlage I-producten vanaf 2 augustus 2028.
Leg per AI-systeem uw risicoclassificatie schriftelijk vast met de motivering, ook wanneer de uitkomst is dat er geen hoog risico is. Bij een hoog risico legt u daarnaast vast welke route u volgt, interne controle of betrokkenheid van een aangemelde instantie, en welk bewijs per voorschrift van hoofdstuk III, afdeling 2, in het technisch dossier zit.
Een instantie die als derde partij conformiteitsbeoordelingsactiviteiten verricht, zoals testen, certificeren en inspecteren.
Artikel 3, punt 21, definieert een conformiteitsbeoordelingsinstantie als een instantie die als derde partij conformiteitsbeoordelingsactiviteiten verricht, zoals onder meer testen, certificeren en inspecteren.
Het kernwoord is derde partij. Een interne auditafdeling, een adviesbureau of uw eigen kwaliteitsteam is geen conformiteitsbeoordelingsinstantie, hoe grondig het werk ook is. En let op het verschil met de aangemelde instantie in punt 22: elke aangemelde instantie is een conformiteitsbeoordelingsinstantie, maar niet andersom. Pas na aanmelding mag een instantie de wettelijke beoordelingen onder deze verordening uitvoeren. Certificaten van niet aangemelde partijen hebben commerciele waarde maar geen wettelijke status onder de AI Act.
Controleer voordat u een externe beoordeling inkoopt of de partij daadwerkelijk is aangemeld voor de relevante scope en leg het bewijs daarvan vast in uw dossier. Bewaar bij elk extern rapport welke rol de partij had, adviseur of aangemelde instantie, zodat later niet de indruk ontstaat dat een adviesrapport een wettelijke beoordeling was.
Veel ruimer dan nepvideo's van bekende personen: ook voorwerpen, plaatsen, entiteiten en gebeurtenissen vallen eronder.
Artikel 3, punt 60 omschrijft een deepfake als door AI gegenereerd of gemanipuleerd beeld-, audio- of videomateriaal dat een gelijkenis vertoont met bestaande personen, voorwerpen, plaatsen, entiteiten of gebeurtenissen, en door een persoon ten onrechte voor authentiek of waarheidsgetrouw zou worden aangezien.
De naam stuurt de lezing de verkeerde kant op. Een deepfake is in deze verordening niet beperkt tot nepbeelden van bekende personen: de definitie noemt uitdrukkelijk ook voorwerpen, plaatsen, entiteiten en gebeurtenissen. Een AI-gegenereerde foto van een bestaand pand, een niet-plaatsgevonden demonstratie of een productafbeelding die als echte opname overkomt kan dus een deepfake zijn. Twee grenzen zijn belangrijk. De definitie noemt beeld, audio en video; zuivere tekst valt er niet onder, al kent artikel 50 voor bepaalde publicaties een eigen regel. En materiaal dat gelijkt op een niet-bestaand persoon valt buiten punt 60, terwijl het wel onder de markeringsplicht voor synthetische output kan vallen. Artikel 50 is van kracht sinds 2 augustus 2026; de enige overgang betreft de machineleesbare markering van artikel 50, lid 2 voor systemen die voor 2 augustus 2026 op de markt waren, en die loopt tot 2 december 2026.
Breng in kaart welke afdelingen AI-gegenereerd beeld, audio of video publiceren, inclusief marketing, communicatie, opleidingen en klantcontact, en leg per uitingskanaal vast hoe de kunstmatige oorsprong kenbaar wordt gemaakt. Neem daarbij ook gegenereerde afbeeldingen van bestaande locaties en producten mee, want juist die worden zelden als deepfake herkend.
Elke schakel in de keten die een AI-systeem op de Uniemarkt aanbiedt en die geen aanbieder of importeur is.
Alleen van toepassing op een partij in de toeleveringsketen die niet de aanbieder en niet de importeur is.
Artikel 3, punt 7 omschrijft een distributeur als een andere natuurlijke persoon of rechtspersoon in de toeleveringsketen dan de aanbieder of de importeur, die een AI-systeem in de Unie op de markt aanbiedt.
Resellers, systeemintegratoren, marktplaatsen en detacheerders die software meeleveren gaan er vaak van uit dat zij buiten de verordening vallen omdat zij niets bouwen. De definitie is een restcategorie: bent u in de keten geen aanbieder en geen importeur, en biedt u het systeem in de Unie op de markt aan, dan bent u distributeur. Let daarbij op punt 10: op de markt aanbieden betekent verstrekken in het kader van een handelsactiviteit, al dan niet tegen betaling. Gratis doorleveren of een proefversie beschikbaar stellen valt er dus ook onder. Zet u er uw eigen naam of merk op, dan verschuift de rol naar aanbieder.
Breng in kaart welke AI-systemen uw organisatie aan derden doorlevert, ook gratis en ook als bijproduct van een dienst, en leg per systeem vast wiens naam of merk erop staat. Neem in uw doorleveringscontracten op wie welke rol vervult, zodat later niet ter discussie staat wie de aanbieder was.
Aanbieder verder in de AI-waardeketen (downstreamaanbieder)
Een aanbieder van een AI-systeem, ook een AI-systeem voor algemene doeleinden, waarin een AI-model is geïntegreerd, ongeacht of hij dat model zelf levert en verticaal heeft geïntegreerd of het op contractuele basis van een andere partij betrekt.
Artikel 3, punt 68 omschrijft een aanbieder verder in de AI-waardeketen als een aanbieder van een AI-systeem, met inbegrip van een AI-systeem voor algemene doeleinden, waarin een AI-model is geïntegreerd, ongeacht of het AI-model door hemzelf wordt verstrekt en verticaal geïntegreerd is of door een andere entiteit wordt aangeboden op basis van contractuele betrekkingen.
Dit is de definitie waarmee organisaties zich het vaakst vergissen in hun eigen rol. Wie een bestaand model van een derde in een eigen product of dienst integreert en dat onder eigen naam aanbiedt, is aanbieder verder in de AI-waardeketen en dus zelf aanbieder, niet slechts gebruiksverantwoordelijke. De woorden ongeacht of maken duidelijk dat het niet uitmaakt of u het model zelf hebt gebouwd. Uw positie bepaalt welke informatie u van de modelaanbieder moet kunnen krijgen: aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden moeten op grond van artikel 53 documentatie beschikbaar stellen aan aanbieders verder in de keten, verplicht sinds 2 augustus 2025 en handhaafbaar sinds 2 augustus 2026.
Leg per AI-systeem vast welk onderliggend model is geïntegreerd, van welke partij, en of u daarmee optreedt als aanbieder verder in de AI-waardeketen. Neem in het contract met de modelaanbieder op welke documentatie uit artikel 53 u ontvangt en houd die documentatie in uw eigen dossier.
Op de werkplek en in het onderwijs verboden sinds 2 februari 2025; daarbuiten geldt sinds 2 augustus 2026 een informatieplicht onder artikel 50.
Het verbod van artikel 5, lid 1, punt f) geldt niet wanneer het gebruik van het AI-systeem is bedoeld om uit medische of veiligheidsoverwegingen te worden ingevoerd of in de handel te worden gebracht.
Artikel 3, punt 39 omschrijft een systeem voor het herkennen van emoties als een AI-systeem dat is bedoeld voor het vaststellen of afleiden van de emoties of intenties van natuurlijke personen op basis van hun biometrische gegevens. Artikel 5, lid 1, punt f) verbiedt het in de handel brengen, het voor dit specifieke doel in gebruik stellen of het gebruiken van AI-systemen om emoties van een natuurlijke persoon op de werkplek en in het onderwijs af te leiden, behalve wanneer het gebruik van het AI-systeem is bedoeld om uit medische of veiligheidsoverwegingen te worden ingevoerd of in de handel te worden gebracht.
Twee afbakeningsfouten. De eerste: aannemen dat elke vorm van sentimentanalyse hieronder valt. De definitie eist dat het afleiden gebeurt op basis van biometrische gegevens. Sentimentanalyse op geschreven tekst, zonder biometrie, valt buiten punt 39, ook al voelt het vergelijkbaar. De tweede: alleen aan gezichtsuitdrukkingen denken, terwijl stemanalyse in een callcenter en houdingsanalyse via camerabeelden er evengoed onder vallen. Let ook op het woord intenties naast emoties: systemen die verkoopbereidheid of agressie voorspellen uit biometrie vallen binnen de definitie. Buiten de werkplek en het onderwijs is emotieherkenning niet verboden, maar zij staat wel in bijlage III, punt 1, onder c), en geldt daar dus als AI-systeem met een hoog risico zodra artikel 6, lid 2 op 2 december 2027 van toepassing wordt. Daarnaast rust sinds 2 augustus 2026 op de gebruiksverantwoordelijke de informatieplicht van artikel 50, lid 3 richting de blootgestelde personen, behalve voor systemen die bij wet zijn toegestaan om strafbare feiten op te sporen, te voorkomen, te onderzoeken of te vervolgen.
Inventariseer waar in uw organisatie stem-, gezichts- of houdingsanalyse draait, ook als onderdeel van een groter pakket zoals kwaliteitsmonitoring in klantcontact, toegangscontrole of proctoring. Beoordeel per toepassing of biometrische gegevens de basis vormen en of de context werkplek of onderwijs is; leg die beoordeling vast, want dit is de categorie waar een boete tot 35 miljoen euro of 7 procent van de wereldwijde omzet aan hangt.
Vier categorieën gevolgen, waaronder de schending van grondrechtenbescherming. Er hoeft geen fysieke schade te zijn voordat een meldplicht ontstaat.
Artikel 3, punt 49 definieert een ernstig incident als een incident of gebrekkig functioneren van een AI-systeem dat direct of indirect leidt tot: (a) het overlijden van een persoon of ernstige schade voor de gezondheid van een persoon, (b) een ernstige en onomkeerbare verstoring van het beheer of de exploitatie van kritieke infrastructuur, (c) een schending van de uit het recht van de Unie voortvloeiende verplichtingen ter bescherming van de grondrechten, of (d) ernstige schade aan eigendommen of het milieu.
Onderdeel c is de bepaling die organisaties het vaakst missen. Een schending van Unierechtelijke grondrechtenbescherming telt als ernstig incident, ook zonder één gewonde. Systematische discriminatie in een selectiesysteem voor sollicitanten, in kredietbeoordeling of in de toekenning van voorzieningen kan daarmee meldplichtig zijn. Ook "indirect" telt: het gaat niet alleen om de directe output maar om het gevolg verderop in het proces. Aanbieders van hoogrisicosystemen melden op grond van artikel 73 aan de markttoezichtautoriteit, met korte termijnen: in beginsel uiterlijk 15 dagen na bekendwording, 2 dagen bij wijdverbreide inbreuk of ernstige verstoring van kritieke infrastructuur en 10 dagen bij overlijden. Die plicht wordt scherp met de hoogrisicodata, bijlage III per 2 december 2027 en bijlage I per 2 augustus 2028, maar het registreren van incidenten begint u nu.
Richt nu een incidentregister in dat de vier categorieën van punt 49 apart uitvraagt, met een tijdstempel op het moment van bekendwording. Test één keer of u binnen twee dagen een volledige melding kunt indienen; dat is de scherpste termijn en die haalt u niet met een ad-hocproces.
De informatie die de aanbieder verstrekt om de gebruiksverantwoordelijke te informeren over met name het beoogde doel en het juiste gebruik van een AI-systeem. Dit is het scharnier tussen de plichten van de aanbieder en die van de afnemer.
Artikel 3, punt 15, definieert gebruiksinstructies als de door de aanbieder verstrekte informatie om de gebruiksverantwoordelijke te informeren over met name het beoogde doel en juiste gebruik van een AI-systeem.
Hier gaat het in de praktijk mis in twee richtingen. Aanbieders leveren marketingmateriaal of een technische handleiding in plaats van instructies die het beoogde doel en de grenzen van correct gebruik benoemen. En gebruiksverantwoordelijken slaan die instructies op zonder ze te lezen, terwijl artikel 26 hen verplicht het systeem juist volgens die instructies te gebruiken. Wie buiten de gebruiksinstructies om gaat gebruiken, kan onder artikel 25 zelf als aanbieder worden aangemerkt en daarmee het hele pakket aanbiedersplichten binnenhalen.
Bewaar per AI-systeem de actuele gebruiksinstructies in uw dossier, met versienummer en datum van ontvangst. Leg daarnaast vast wie binnen uw organisatie de instructies heeft gelezen, welk gebruik u daaruit als toegestaan afleidt en welk gebruik u expliciet heeft verboden in uw eigen werkinstructie.
De rol waarin vrijwel elke organisatie zit die AI inkoopt en gebruikt.
Gebruik in het kader van een persoonlijke niet-beroepsactiviteit valt buiten de definitie.
Artikel 3, punt 4 omschrijft een gebruiksverantwoordelijke als een natuurlijke of rechtspersoon, overheidsinstantie, agentschap of ander orgaan die of dat een AI-systeem onder eigen verantwoordelijkheid gebruikt, tenzij het AI-systeem wordt gebruikt in het kader van een persoonlijke niet-beroepsactiviteit.
De Nederlandse term gebruiksverantwoordelijke wordt in de praktijk versimpeld tot gebruiker, en daar gaat het mis. De individuele medewerker die de tool bedient is niet de gebruiksverantwoordelijke; dat is de rechtspersoon die het systeem onder eigen verantwoordelijkheid inzet. De tweede val zit in de uitzondering: die geldt alleen voor persoonlijk niet-beroepsmatig gebruik. Een medewerker die op eigen initiatief een AI-tool inzet voor werk valt niet onder die uitzondering, en de organisatie blijft gebruiksverantwoordelijke, ook zonder inkoopcontract. Schaduw-AI is daarmee geen grijs gebied maar gewoon een niet-geregistreerd systeem.
Leg per systeem vast welke rechtspersoon het onder eigen verantwoordelijkheid gebruikt, inclusief tools die een afdeling zelf heeft aangeschaft of via een bestaande licentie heeft aangezet. Vul dat aan met een periodieke inventarisatie van AI-functies die leveranciers binnen bestaande software hebben geactiveerd, want die komen zelden via inkoop binnen.
Een Europese norm die in het Publicatieblad is bekendgemaakt en die, als u haar toepast, een vermoeden van conformiteit oplevert. Dit is de snelste route naar aantoonbaarheid, maar de AI Act-normen zijn nog niet af.
Artikel 3(27) definieert een geharmoniseerde norm als een geharmoniseerde norm zoals gedefinieerd in artikel 2, lid 1, punt c), van Verordening (EU) nr. 1025/2012.
Puur tekstueel is dit een doorverwijzing, maar de praktische lading zit in artikel 40: past u een geharmoniseerde norm toe waarvan de referentie in het Publicatieblad is bekendgemaakt, dan wordt aangenomen dat u aan het bijbehorende vereiste voldoet. Dat scheelt enorm veel bewijslast. Het probleem op de peildatum is dat het normalisatiewerk bij CEN en CENELEC nog niet volledig is afgerond en gepubliceerd, waardoor organisaties nu niet kunnen leunen op een kant-en-klaar vermoeden van conformiteit. Wie wacht op de normen loopt vast, want de verplichtingen voor Bijlage III komen per 2 december 2027 en die voor Bijlage I per 2 augustus 2028. U moet de aantoonbaarheid dus zelf inrichten en later aansluiten.
Houd een register bij waarin u per vereiste uit hoofdstuk III vastlegt op welke norm, welk raamwerk of welke interne beheersmaatregel u zich baseert, en waarom die keuze het vereiste dekt. Richt dat register zo in dat u een regel kunt vervangen zodra de geharmoniseerde norm wordt bekendgemaakt, zonder uw hele dossier te hoeven herschrijven.
De vrijelijk gegeven, specifieke, ondubbelzinnige en vrijwillige uiting van een proefpersoon dat hij of zij aan een bepaalde test onder reële omstandigheden wil deelnemen, na te zijn geïnformeerd over alle aspecten die voor die beslissing van belang zijn.
Artikel 3, punt 59 omschrijft geïnformeerde toestemming als de vrijelijk gegeven, specifieke, ondubbelzinnige en vrijwillige uiting door een proefpersoon van zijn of haar bereidheid deel te nemen aan een bepaalde test onder reële omstandigheden, na geïnformeerd te zijn over alle aspecten van de test die van belang zijn voor zijn of haar beslissing om deel te nemen.
Let op het woord bepaalde: toestemming geldt voor één specifieke test, niet voor uw testprogramma als geheel en niet voor een volgende versie van het systeem. Een algemene clausule in gebruiksvoorwaarden of een arbeidsovereenkomst voldoet daar niet aan. Dit is bovendien een eigen begrip van de AI-verordening en niet hetzelfde als toestemming als grondslag onder de AVG; u kunt de twee dus niet met één formulier afdoen. Verandert de opzet van de test wezenlijk, dan hebt u nieuwe toestemming nodig.
Gebruik per test een eigen toestemmingsformulier met de informatie die voor de beslissing van belang is, en leg vast wanneer en hoe de toestemming is gegeven en hoe iemand die kan intrekken. Documenteer apart dat de toestemming vrijwillig was, zeker bij medewerkers.
Het Europese aanspreekpunt van een aanbieder van buiten de Unie, alleen geldig op basis van een schriftelijke machtiging.
De gemachtigde bevindt zich of is gevestigd in de Unie en heeft een schriftelijke machtiging gekregen en aanvaard.
Artikel 3, punt 5 omschrijft een gemachtigde als een natuurlijke of rechtspersoon die zich bevindt of gevestigd is in de Unie en die een schriftelijke machtiging heeft gekregen en aanvaard van een aanbieder van een AI-systeem of een AI-model voor algemene doeleinden om namens die aanbieder de verplichtingen en procedures van deze verordening respectievelijk na te komen en uit te voeren.
De veelgemaakte fout is dat een Europese verkooppartner, reseller of dochteronderneming zichzelf vanzelf als gemachtigde beschouwt. Dat volgt niet uit de handelsrelatie. De definitie stelt twee cumulatieve eisen: de machtiging is schriftelijk, en zij is niet alleen gegeven maar ook aanvaard. Zonder dat document is er geen gemachtigde en heeft de toezichthouder in de Unie geen formeel aanspreekpunt voor die aanbieder. Een tweede misvatting is dat de aanwijzing van een gemachtigde de rol van aanbieder overneemt. Dat doet zij niet: de gemachtigde handelt namens de aanbieder, de aanbieder blijft de aanbieder.
Vraag bij elke leverancier van buiten de Unie naar naam, vestigingsadres en contactgegevens van de gemachtigde en naar een kopie of bevestiging van de aanvaarde schriftelijke machtiging. Bewaar dat bij het systeemdossier, want het is het eerste dat u nodig heeft zodra een toezichthouder informatie opvraagt over een systeem dat u van buiten de Unie betrekt.
Technische specificaties die de Commissie zelf kan vaststellen wanneer geharmoniseerde normen ontbreken of tekortschieten. De terugvaloptie die voorkomt dat de AI Act stilvalt door vertraging in de normalisatie.
Artikel 3(28) definieert een gemeenschappelijke specificatie als een reeks technische specificaties zoals gedefinieerd in artikel 2, punt 4, van Verordening (EU) nr. 1025/2012, die middelen bieden om te voldoen aan bepaalde in deze verordening vastgelegde voorschriften.
Deze definitie bestaat omdat de wetgever voorzag dat de normalisatie niet op tijd klaar zou zijn. Artikel 41 geeft de Commissie de mogelijkheid om via uitvoeringshandelingen gemeenschappelijke specificaties vast te stellen, met hetzelfde effect: toepassing levert een vermoeden van conformiteit op. Het misverstand is dat een gemeenschappelijke specificatie vrijblijvend zou zijn. Dat is zij niet in de praktijk: wie ervan afwijkt moet aantonen dat zijn eigen technische oplossing ten minste gelijkwaardig is aan het beoogde beschermingsniveau, en die onderbouwing moet in de technische documentatie staan. Afwijken mag dus wel, maar het is duurder in documentatie dan volgen.
Volg de uitvoeringshandelingen van de Commissie en leg vast welke gemeenschappelijke specificaties voor uw systeem gelden. Kiest u een eigen oplossing, documenteer dan expliciet welk onderdeel u niet volgt, welke alternatieve maatregel u treft, en op basis van welke analyse u concludeert dat het beschermingsniveau gelijkwaardig is.
Operationele gegevens rond opsporing en vervolging waarvan openbaarmaking strafprocedures kan schaden. Het begrip waarop de rechtshandhavingsuitzonderingen op transparantie rusten.
Artikel 3(38) definieert gevoelige operationele gegevens als operationele gegevens met betrekking tot activiteiten op het gebied van preventie, opsporing, onderzoek of vervolging van strafbare feiten waarvan de openbaarmaking de integriteit van strafprocedures in het gedrang zou kunnen brengen.
Dit is de sleutel waarmee de AI Act de transparantieplichten voor rechtshandhaving afzwakt zonder ze te schrappen. Registratie van high-risk systemen die door rechtshandhavingsinstanties worden gebruikt gebeurt in een beveiligd, niet-openbaar deel van de EU-databank, en bepaalde informatie hoeft niet publiek te worden gemaakt wanneer zij gevoelige operationele gegevens betreft. Waar het misgaat: het begrip wordt soms opgerekt tot alles wat een overheidsorganisatie liever niet deelt. Dat houdt geen stand, want de definitie is dubbel begrensd, namelijk door de strafrechtelijke context en door het concrete risico voor de integriteit van strafprocedures. Buiten die context is dit geen grond om documentatie achter te houden; voor bedrijfsvertrouwelijke informatie loopt een aparte route. Ook belangrijk: het beperkt de openbaarheid, niet de toegang van de bevoegde markttoezichtautoriteit.
Leg per systeem vast welke onderdelen van uw registratie en documentatie u als gevoelige operationele gegevens aanmerkt, op welke concrete grond openbaarmaking de integriteit van een strafprocedure zou kunnen schaden, wie die beoordeling maakt en wanneer zij wordt herzien. Houd een niet-gevoelige samenvatting beschikbaar, zodat u wel kunt verantwoorden zonder lopende procedures te raken.
Wie in de Unie een systeem op de markt brengt dat de naam of het merk van een partij uit een derde land draagt.
Artikel 3, punt 6 omschrijft een importeur als een natuurlijke of rechtspersoon die zich bevindt of gevestigd is in de Unie en die een AI-systeem in de handel brengt dat de naam of het merk van een in een derde land gevestigde natuurlijke of rechtspersoon draagt.
De praktijkval is de gedachte dat importeur iets met douane of met de factuurstroom te maken heeft. De toets is anders: brengt u in de Unie een systeem voor het eerst op de markt dat de naam of het merk van een partij uit een derde land draagt. Wie een Amerikaanse dienst alleen zelf afneemt en gebruikt is geen importeur maar gebruiksverantwoordelijke. Wie datzelfde systeem onder de eigen naam of het eigen merk doorlevert is geen importeur maar aanbieder. De rol van importeur zit precies daartussen: doorleveren met het merk van de derde partij er nog op.
Zet in uw leveranciersregister per AI-systeem drie gegevens: het land van vestiging van de partij wiens naam of merk het systeem draagt, of uw organisatie het systeem in de Unie voor het eerst op de markt aanbiedt, en onder welke naam dat gebeurt. Die drie velden bepalen samen of u importeur, distributeur of aanbieder bent.
Het eerste moment waarop een systeem of model op de Uniemarkt wordt aangeboden, en daarmee het startschot voor veel verplichtingen.
Artikel 3, punt 9 omschrijft in de handel brengen als het voor het eerst in de Unie op de markt aanbieden van een AI-systeem of een AI-model voor algemene doeleinden. Punt 10 vult aan dat op de markt aanbieden betekent: het in het kader van een handelsactiviteit, al dan niet tegen betaling, verstrekken van een AI-systeem of een AI-model voor algemene doeleinden met het oog op distributie of gebruik op de markt van de Unie.
De hardnekkigste fout is de aanname dat er een verkoop of een prijs aan te pas moet komen. Punt 10 zegt uitdrukkelijk al dan niet tegen betaling. Een gratis proefversie, een open beschikbaar model of een kosteloze pilot bij een klant kan in de handel brengen zijn. De tweede fout is het verwarren van dit begrip met in gebruik stellen. In de handel brengen ziet op de markt; een systeem dat u uitsluitend intern bouwt en intern inzet brengt u niet in de handel, maar stelt u wel in gebruik, en ook dat is een zelfstandig aanknopingspunt.
Leg per systeem en per model de datum van eerste beschikbaarstelling in de Unie vast, met de vorm ervan: verkoop, gratis proef, open beschikbaarstelling of pilot. Die datum bepaalt welk regime en welke overgangstermijn van toepassing zijn, en is het eerste dat een toezichthouder naast uw dossier legt.
Het begrip waardoor ook intern gebouwde systemen die nooit verkocht worden binnen de verordening vallen.
Artikel 3, punt 11 omschrijft in gebruik stellen als de directe levering van een AI-systeem aan de gebruiksverantwoordelijke voor het eerste gebruik of voor eigen gebruik in de Unie voor het beoogde doel.
Hier zit de val voor organisaties die zelf bouwen. De redenering luidt: wij verkopen niets, dus wij brengen niets in de handel, dus de aanbiedersverplichtingen gelden niet. De woorden of voor eigen gebruik sluiten die route af. Zodra u een zelfgebouwd systeem in de Unie voor het beoogde doel in gebruik neemt, heeft u het in gebruik gesteld, en bent u op grond van punt 3 aanbieder naast gebruiksverantwoordelijke. Let ook op voor het eerste gebruik: een systeem dat nog in een testomgeving draait en niet voor zijn beoogde doel wordt ingezet, is nog niet in gebruik gesteld.
Registreer voor elk intern ontwikkeld AI-systeem de datum waarop het voor het beoogde doel in productie ging, en noteer daarbij expliciet dat uw organisatie zowel aanbieder als gebruiksverantwoordelijke is. Koppel aan die datum de start van uw dossieropbouw, en beoordeel meteen of het systeem hoog risico is, want dan gelden de technische documentatie van artikel 11 en de logging van artikel 12 vanaf dat moment en hoeft het dossier niet achteraf te worden gereconstrueerd.
De data die het systeem binnenkomen of die het zelf verwerft en waarop het zijn output baseert. Dit is de datadefinitie die de gebruiksverantwoordelijke raakt, niet alleen de aanbieder.
Artikel 3(33) definieert inputdata als data die in een AI-systeem worden ingevoerd of direct door een AI-systeem worden verworven en op basis waarvan het systeem een output genereert.
Dit is het punt waar de verantwoordelijkheid verschuift naar uw kant van de tafel. Artikel 26, lid 4, verplicht de gebruiksverantwoordelijke om ervoor te zorgen dat de inputdata relevant en voldoende representatief zijn voor het beoogde doel, voor zover hij daarover controle heeft. De hardnekkigste misvatting is dat datakwaliteit een probleem van de leverancier is. Prompts, geuploade cv's, sensormetingen, klantdossiers en gekoppelde bronsystemen zijn allemaal inputdata, en een uitstekend gebouwd systeem levert onbruikbare uitkomsten wanneer u het voedt met verouderde of scheve gegevens. Let ook op de tweede helft van de definitie: data die het systeem zelf verwerft, bijvoorbeeld via een camera of een API, zijn eveneens inputdata en vallen dus binnen uw zorgplicht.
Leg per AI-systeem vast welke inputdata worden gebruikt, uit welke bronsystemen zij komen, wie eigenaar is van de kwaliteit en de representativiteit, hoe vaak die wordt gecontroleerd, en hoe lang de input in de logs bewaard blijft. Benoem expliciet welke inputbronnen u niet in de hand hebt, want dat markeert de grens van uw zorgplicht.
Kritieke infrastructuur zoals gedefinieerd in artikel 2, punt 4, van Richtlijn (EU) 2022/2557, de CER-richtlijn. De AI-verordening geeft hier geen eigen omschrijving maar sluit aan bij dat kader.
Artikel 3, punt 62 bepaalt dat onder kritieke infrastructuur wordt verstaan kritieke infrastructuur zoals gedefinieerd in artikel 2, punt 4, van Richtlijn (EU) 2022/2557.
Deze verwijzing lijkt een formaliteit maar heeft directe gevolgen voor de risicoklasse. Bijlage III, punt 2, merkt AI-systemen aan als hoog risico wanneer zij bedoeld zijn als veiligheidscomponent bij het beheer en de exploitatie van kritieke digitale infrastructuur, wegverkeer of de levering van water, gas, verwarming of elektriciteit. Wie wil weten of hij daaronder valt, moet dus de CER-richtlijn en de nationale aanwijzing van kritieke entiteiten raadplegen en niet zelf een definitie bedenken. Nederlandse organisaties vergissen zich hier omdat de aanwijzing per lidstaat verschilt.
Leg vast of uw organisatie of uw afnemer is aangewezen als kritieke entiteit onder de nationale omzetting van Richtlijn (EU) 2022/2557, en koppel die vaststelling aan uw risicoclassificatie onder Bijlage III, punt 2, met datum en bron.
De nationale toezichthouder die de AI Act handhaaft op de markt, met de bevoegdheden uit de algemene markttoezichtverordening. Dit is de partij die bij u aanklopt en documentatie opvraagt.
Artikel 3(26) definieert de markttoezichtautoriteit als de nationale autoriteit die de activiteiten verricht en de maatregelen neemt als bedoeld in Verordening (EU) 2019/1020.
De verwarring zit in het onderscheid met twee andere spelers. De aanmeldende autoriteit wijst aangemelde instanties aan en doet niets aan handhaving richting u; het AI-bureau van de Commissie houdt toezicht op AI-modellen voor algemene doeleinden onder artikel 53, dat sinds 2 augustus 2025 geldt en sinds 2 augustus 2026 handhaafbaar is. De markttoezichtautoriteit is uw feitelijke handhavingscontactpunt voor AI-systemen: zij kan technische documentatie en logs opvragen, toegang tot de trainings- en testdatasets eisen, en een systeem beperken, uit de handel laten nemen of laten terugroepen. De verwijzing naar Verordening (EU) 2019/1020 is geen formaliteit, want daarmee erft de toezichthouder een fors bevoegdhedenpakket dat niet opnieuw in de AI Act hoefde te worden opgeschreven.
Leg per AI-systeem vast welke markttoezichtautoriteit bevoegd is (dat verschilt per sector en per lidstaat waar u aanbiedt), wie binnen uw organisatie het aanspreekpunt is, en binnen hoeveel werkdagen u de technische documentatie, de logs en de datasetbeschrijvingen kunt aanleveren. Test die levertijd een keer droog, want de termijn die de toezichthouder stelt is kort.
Een verzamelnaam voor twee heel verschillende rollen: de aanmeldende autoriteit en de markttoezichtautoriteit. Voor EU-instellingen treedt de Europese Toezichthouder voor gegevensbescherming in hun plaats.
Artikel 3, punt 48 definieert een nationale bevoegde autoriteit als een aanmeldende autoriteit of een markttoezichtautoriteit. Wat betreft AI-systemen die door instellingen, organen en instanties van de Unie in gebruik worden gesteld of worden gebruikt, worden verwijzingen naar nationale bevoegde autoriteiten of markttoezichtautoriteiten begrepen als verwijzingen naar de Europese Toezichthouder voor gegevensbescherming.
De definitie bundelt twee rollen die u niet moet verwarren. De aanmeldende autoriteit wijst conformiteitsbeoordelingsinstanties aan en houdt daar toezicht op; met die autoriteit heeft u als gebruikende organisatie zelden te maken. De markttoezichtautoriteit controleert u, vraagt documentatie op, ontvangt meldingen van ernstige incidenten en legt maatregelen op. Lidstaten moesten deze autoriteiten uiterlijk 2 augustus 2025 aanwijzen en bekendmaken. Dat die aanwijzing in sommige lidstaten nog niet volledig is afgerond, verandert niets aan uw verplichtingen: de plichten rusten op u, niet op de toezichthouder.
Houd per markt waar u actief bent bij welke markttoezichtautoriteit voor uw sector bevoegd is, wie binnen uw organisatie het contact voert en wie bevoegd is meldingen te doen. Vermeld dat contactpunt in uw technische documentatie.
Alles wat geen persoonsgegeven is. De categorie bestaat om duidelijk te maken dat de AI Act ook geldt wanneer er geen persoonsgegevens in het spel zijn.
Artikel 3, punt 51 definieert niet-persoonsgebonden gegevens als andere gegevens dan persoonsgegevens zoals gedefinieerd in artikel 4, punt 1, van Verordening (EU) 2016/679.
Deze restcategorie is het bewijs dat de AI Act geen privacywet is. De eisen aan data en datagovernance in artikel 10, de technische documentatie in artikel 11 en de logging in artikel 12 gelden ook wanneer u uitsluitend met machinedata, sensordata of synthetische data werkt. "Er zitten geen persoonsgegevens in" is dus hooguit een argument onder de AVG en nooit een vrijstelling onder de AI Act. In de praktijk gebruiken technische teams dit argument om documentatieverplichtingen te ontlopen bij industriële en infrastructurele toepassingen, precies de toepassingen die onder bijlage I en bijlage III kunnen vallen.
Noteer per dataset of die persoonsgegevens bevat, maar laat die uitkomst nooit bepalen of u de AI Act-documentatie opstelt. Beoordeel documentatieplichten op de risicoclassificatie van het systeem, niet op de aard van de data.
Elke fysieke plek, publiek of privaat eigendom, die toegankelijk is voor een onbepaald aantal mensen. Toegangsvoorwaarden en capaciteitsgrenzen doen er niet toe.
Artikel 3, punt 44 definieert openbare ruimte als een fysieke plek die in publieke of private handen is en toegankelijk is voor een onbepaald aantal natuurlijke personen, ongeacht of bepaalde voorwaarden voor de toegang van toepassing zijn en ongeacht eventuele capaciteitsbeperkingen.
Het veelgehoorde argument "het is ons eigen terrein, dus geen openbare ruimte" houdt geen stand. Winkels, stations, luchthavens, stadions, bioscopen, ziekenhuiswachtkamers en winkelcentra zijn openbare ruimte, ook als er kaartcontrole, huisregels of een maximale bezetting geldt. Bepalend is of de kring van bezoekers onbepaald is. Een kantoorvloer die alleen voor eigen personeel toegankelijk is valt er doorgaans buiten, want die kring is bepaald. Dit begrip schakelt het verbod op real-time identificatie op afstand in artikel 5 aan of uit, en werkt door in de classificatie van bijlage III.
Markeer in uw camera- en biometrieregister per locatie of het een openbare ruimte in de zin van punt 44 betreft, met een korte motivering. Doe dat voordat u een systeem aanschaft, niet erna.
De verzamelterm voor alle zes de rollen in de keten, en niet de persoon die de knoppen bedient.
Artikel 3, punt 8 omschrijft een operator als een aanbieder, productfabrikant, gebruiksverantwoordelijke, gemachtigde, importeur of distributeur.
Operator wordt gelezen als degene die het systeem dagelijks bedient. Dat is precies wat het niet betekent. Het is een verzamelbegrip: waar een bepaling operatoren aanspreekt, spreekt zij alle zes de genoemde rollen tegelijk aan. Wie in een gap-analyse de verplichtingen voor operatoren overslaat omdat hij denkt alleen gebruiksverantwoordelijke te zijn, mist bepalingen die wel degelijk op hem zien. Merk daarnaast op dat productfabrikant in deze opsomming wel als rol wordt genoemd maar in artikel 3 niet apart wordt gedefinieerd.
Maak in uw compliance-overzicht een kolom operator die de zes rollen expliciet uitschrijft, zodat bij elke bepaling zichtbaar is welke rollen worden geraakt. Registreer per AI-systeem alle rollen die uw organisatie voor dat specifieke systeem vervult, want dat zijn er vaak meer dan een.
De AI Act maakt hier bewust geen eigen begrip van en verwijst naar de AVG. Uw AVG-administratie en uw AI Act-dossier moeten dus over dezelfde gegevens gaan.
Artikel 3, punt 50 definieert persoonsgegevens als persoonsgegevens zoals gedefinieerd in artikel 4, punt 1, van Verordening (EU) 2016/679.
De verwijzing lijkt saai maar heeft een praktisch gevolg: er is geen ruimte voor een eigen AI Act-interpretatie van wat een persoonsgegeven is. Waar de AI Act extra ruimte biedt, zoals artikel 10, lid 5 dat het verwerken van bijzondere categorieën toestaat om vertekening in hoogrisicosystemen op te sporen en te corrigeren, gelden de AVG-waarborgen onverkort en gelden aanvullende voorwaarden. Organisaties die AI-governance en privacy in gescheiden dossiers beheren, lopen tegen tegenstrijdige beschrijvingen van dezelfde verwerking aan, precies op het moment dat een toezichthouder beide opvraagt.
Koppel elk AI-systeem in uw AI-register aan de bijbehorende verwerking in uw AVG-verwerkingsregister, met één gedeeld identificatienummer, zodat één wijziging beide dossiers bijwerkt.
Plan voor testen onder reële omstandigheden
Het document waarin u vooraf vastlegt hoe u een AI-systeem buiten het lab gaat testen: doel, methode, reikwijdte, wie eraan meedoet, hoe lang en hoe u het bewaakt. Zonder dit plan is testen onder reële omstandigheden niet toegestaan.
Artikel 3, punt 53 omschrijft een plan voor testen onder reële omstandigheden als een document waarin de doelstellingen, methode, geografische reikwijdte, betrokken personen, duur, monitoring, organisatie en wijze van uitvoering van een test onder reële omstandigheden worden omschreven.
Hier gaat het in de praktijk mis doordat organisaties een pilot met echte gebruikers een pilot blijven noemen en denken dat er dan niets geldt. Zodra u een AI-systeem met echte mensen in een echte omgeving beproeft, valt u onder het regime van artikel 57 of 60 en hoort daar een vooraf opgesteld en toetsbaar plan bij. Een testplan dat achteraf wordt geschreven om een dossier te vullen, voldoet niet aan de omschrijving, want de kern van het begrip is dat de opzet vooraf vastligt.
Leg per test onder reële omstandigheden één document vast met de acht elementen uit de definitie: doelstelling, methode, geografische reikwijdte, de groep betrokken personen, de duur, de monitoring, de organisatie en de wijze van uitvoering. Koppel dat document aan de registratie van de test en bewaar het met de datum van goedkeuring.
Het vermogen van een AI-systeem om het beoogde doel te verwezenlijken. Prestaties worden dus gemeten tegen het beoogde doel, niet tegen een losse technische score.
Artikel 3, punt 18, definieert de prestaties van een AI-systeem als het vermogen van een AI-systeem om het beoogde doel te verwezenlijken.
De definitie koppelt prestaties hard aan het beoogde doel uit punt 12. Daarmee is een nauwkeurigheid van 94 procent geen antwoord op de vraag of het systeem presteert, zolang niet vaststaat waarvoor het bedoeld is en voor welke groep mensen die score geldt. Een model dat gemiddeld goed scoort maar structureel slechter presteert voor een deelgroep, verwezenlijkt het beoogde doel voor die groep niet. Dat is precies waar artikel 15 over nauwkeurigheid en robuustheid en artikel 10 over datakwaliteit op aangrijpen.
Leg per AI-systeem vast welke prestatiemaatstaven u hanteert, welke drempelwaarde acceptabel is voor het beoogde doel, en hoe die maatstaven uitpakken per relevante deelgroep. Herhaal de meting periodiek en bewaar de uitkomsten, zodat u afname in prestaties kunt aantonen voordat een toezichthouder ernaar vraagt.
In het kader van tests onder reële omstandigheden is een proefpersoon een natuurlijk persoon die aan zo'n test deelneemt. De term komt uit het testregime en niet uit het gegevensbeschermingsrecht.
Artikel 3, punt 58 omschrijft proefpersoon, in het kader van tests onder reële omstandigheden, als een natuurlijk persoon die deelneemt aan een test onder reële omstandigheden.
De definitie lijkt triviaal maar bepaalt wie er beschermd wordt. Wie proefpersoon is, heeft recht op geïnformeerde toestemming volgens punt 59 en op de waarborgen van artikel 57 en 60. Het misverstand zit in de aanname dat alleen externe testdeelnemers proefpersoon zijn. Ook medewerkers die tijdens hun werk met een testsysteem werken, kunnen proefpersoon zijn, en juist bij hen is vrijwilligheid van de toestemming een gevoelig punt vanwege de gezagsverhouding.
Houd per test een lijst bij van de proefpersonen of van de duidelijk afgebakende groep waaruit zij komen, met de datum van hun toestemming en de wijze waarop zij zijn geïnformeerd. Beoordeel apart of medewerkers als proefpersoon deelnemen en hoe u de vrijwilligheid borgt.
Overgenomen uit de AVG, maar in de AI Act de beslissende factor: een systeem uit bijlage III dat profileert blijft altijd hoog risico.
Artikel 3, punt 52 definieert profilering als profilering zoals gedefinieerd in artikel 4, punt 4, van Verordening (EU) 2016/679.
Dit is de belangrijkste van de drie AVG-verwijzingen. Artikel 6, lid 3 biedt een uitzondering waarmee een systeem uit bijlage III toch niet als hoog risico geldt, bijvoorbeeld omdat het een enge procedurele taak uitvoert of alleen voorbereidend werk doet. Die uitzondering vervalt volledig zodra het systeem profileert in de zin van de AVG. Dat betekent: geautomatiseerde verwerking om persoonlijke aspecten te evalueren, zoals prestaties, betrouwbaarheid, gedrag, gezondheid of voorkeuren. In de praktijk profileert het merendeel van de werving-, kredietbeoordelings- en fraudedetectietoepassingen, waardoor de uitzondering die veel organisaties inroepen zelden opgaat.
Leg per systeem uit bijlage III expliciet vast of het profileert in de zin van artikel 4, punt 4 AVG, met de motivering en de datum. Bewaar die motivering bij uw beoordeling onder artikel 6, lid 3; het is het eerste stuk dat een toezichthouder opvraagt.
De activiteit, niet de instantie. Werk dat namens een rechtshandhavingsinstantie wordt verricht valt er ook onder, ook als een private partij het uitvoert.
Artikel 3, punt 46 definieert rechtshandhaving als activiteiten die worden verricht door of namens rechtshandhavingsinstanties met het oog op de voorkoming van, het onderzoek naar, de opsporing of de vervolging van strafbare feiten of de uitvoering van straffen, met inbegrip van de bescherming tegen en de voorkoming van gevaren voor de openbare veiligheid.
Het woord "namens" is doorslaggevend. Een leverancier, forensisch analysebureau of ingehuurde dataspecialist die voor de politie werkt, opereert binnen het rechtshandhavingsregime, met de bijbehorende waarborgen en registratieplichten. Omgekeerd geldt: fraudeonderzoek door een verzekeraar, interne integriteitsonderzoeken en particuliere beveiliging zijn geen rechtshandhaving. Die organisaties kunnen de uitzonderingen dus niet gebruiken en vallen gewoon onder het reguliere regime, inclusief het volledige verbod op real-time identificatie op afstand zoals dat voor hen uitwerkt.
Leg per inzet vast of die binnen of buiten rechtshandhaving valt, met vermelding van de opdrachtgever en de opdrachtdocumenten. Neem die kwalificatie op in het contract, zodat leverancier en opdrachtgever hetzelfde regime hanteren.
Niet alleen politie en openbaar ministerie. Ook elk ander orgaan dat naar nationaal recht openbaar gezag uitoefent voor opsporing, vervolging of openbare veiligheid.
Artikel 3, punt 45 omvat (a) iedere overheidsinstantie die bevoegd is voor de voorkoming van, het onderzoek naar, de opsporing en de vervolging van strafbare feiten of de uitvoering van straffen, met inbegrip van de bescherming tegen en de voorkoming van gevaren voor de openbare veiligheid, en (b) ieder ander orgaan of iedere andere entiteit die krachtens het recht van de lidstaten is gemachtigd openbaar gezag en openbare bevoegdheden uit te oefenen met het oog op diezelfde doeleinden.
Onderdeel b trekt de kring veel breder dan mensen verwachten. Buitengewoon opsporingsambtenaren, bijzondere opsporingsdiensten, delen van gemeentelijke handhaving en private partijen met een wettelijke publieke taak kunnen eronder vallen. Dat is geen etiket zonder gevolgen: de status verandert het regime. Rechtshandhavingsinstanties kunnen zich onder strikte voorwaarden beroepen op uitzonderingen in artikel 5, registreren hun hoogrisicogebruik in een niet-openbaar deel van de EU-databank op grond van artikel 49, lid 4, en kennen eigen waarborgen in artikel 26. Wie zich ten onrechte als rechtshandhavingsinstantie beschouwt, bouwt een compliancedossier op een verkeerde grondslag.
Leg per team en per AI-systeem vast op welke wettelijke grondslag u handhaaft en of u daarmee als rechtshandhavingsinstantie geldt. Laat die kwalificatie juridisch toetsen voordat u zich op een uitzondering beroept.
Gebruik buiten het beoogde doel dat de aanbieder had kunnen zien aankomen, en daarom zelf moet meewegen.
Artikel 3, punt 13 omschrijft redelijkerwijs te voorzien misbruik als het gebruik van een AI-systeem op een wijze die niet in overeenstemming is met het beoogde doel, maar die kan voortvloeien uit redelijkerwijs te voorzien menselijk gedrag of redelijkerwijs te voorziene interactie met andere systemen, waaronder andere AI-systemen.
Het woord misbruik doet vermoeden dat het om kwade opzet gaat, of om een fout van de gebruiker. Dat is de verkeerde lezing. Het gaat om gedrag dat gewoon voorspelbaar is: een medewerker die een samenvattingstool ook voor besluitvorming gebruikt, een chatbot die vragen krijgt waarvoor hij niet bedoeld is, een model dat via een koppeling input krijgt van een ander systeem. De tweede fout is de gedachte dat het uitsluiten van een gebruik in de handleiding het risico wegneemt. Niet vermeld staan in de handleiding is niet hetzelfde als niet te voorzien. Let ook op de expliciete vermelding van interactie met andere systemen, waaronder andere AI-systemen: geketende en agentische opstellingen vallen daar rechtstreeks onder.
Houd per systeem een korte lijst bij van voorzienbaar afwijkend gebruik, gevoed door incidenten, helpdeskvragen en signalen van eindgebruikers, en noteer per punt welke maatregel is genomen. Neem de koppelingen met andere systemen expliciet in die lijst op, want daar ontstaat het gebruik dat niemand heeft ontworpen.
Risico is de combinatie van de kans op schade en de ernst van die schade. Het is de rekeneenheid onder de hele verordening, van verboden praktijken tot het risicobeheersysteem van artikel 9.
Artikel 3, punt 2, definieert risico als de combinatie van de kans op schade en de ernst van die schade.
Deze definitie lijkt triviaal maar bepaalt wie gelijk krijgt in een discussie. Veel organisaties beoordelen AI-risico als kans op een technische storing, terwijl de verordening kijkt naar schade aan gezondheid, veiligheid en grondrechten van mensen. Een model dat zelden faalt maar bij falen iemand ten onrechte uitsluit van werk of een uitkering, scoort in AI Act-termen hoog, niet laag. Wie de kans en de ernst niet apart onderbouwt, houdt geen risicobeoordeling over maar een mening.
Leg per AI-toepassing in uw register vast welke schade u voor ogen heeft, voor wie, hoe groot u de kans acht en hoe ernstig het gevolg is, met de bron van die inschatting. Gebruik een vaste schaal voor kans en ernst over alle toepassingen, zodat u scores kunt vergelijken en kunt aantonen dat de indeling niet ad hoc is.
Een verandering van een AI-systeem na het in de handel brengen of in gebruik stellen die de aanbieder niet had voorzien in de initiele conformiteitsbeoordeling, en die de overeenstemming met hoofdstuk III, afdeling 2, raakt of het beoogde doel wijzigt.
Artikel 3, punt 23, definieert een substantiele wijziging als een verandering van een AI-systeem nadat dit in de handel is gebracht of in gebruik is gesteld, die door de aanbieder niet is voorzien of gepland in de initiele conformiteitsbeoordeling en als gevolg waarvan de overeenstemming van het AI-systeem met de voorschriften van hoofdstuk III, afdeling 2, wordt beinvloed, of die leidt tot een wijziging van het beoogde doel waarvoor het AI-systeem is beoordeeld.
Dit is de definitie die bepaalt wanneer u opnieuw moet beoordelen, en zij bevat een ontsnapping die vaak wordt gemist: veranderingen die de aanbieder vooraf heeft voorzien en gepland in de conformiteitsbeoordeling, zijn geen substantiele wijziging. Een systeem dat blijft leren binnen vooraf vastgelegde grenzen valt daar dus in beginsel niet onder, een model dat u laat hertrainen op een nieuwe populatie of dat u voor een ander doel gaat gebruiken wel. Let ook op de koppeling met artikel 25: verandert u het beoogde doel, dan kunt u als gebruiksverantwoordelijke zelf aanbieder worden. De juridische term is substantiele wijziging, niet wezenlijke wijziging.
Voer per AI-systeem een wijzigingslogboek met datum, aard van de wijziging, de reden en de beoordeling of het een substantiele wijziging betreft, met wie dat heeft vastgesteld. Leg vooraf met uw aanbieder vast welke wijzigingen al in de conformiteitsbeoordeling zijn voorzien, zodat u achteraf niet hoeft te discussieren over de vraag of hernieuwde beoordeling nodig was.
Systeem voor biometrische categorisering
Een AI-systeem dat mensen op basis van biometrische gegevens in categorieën indeelt. De uitzondering voor functies die een andere commerciële dienst ondersteunen is smal en wordt in de praktijk veel te ruim uitgelegd.
Artikel 3, punt 40 definieert een systeem voor biometrische categorisering als een AI-systeem dat is bedoeld voor het indelen van natuurlijke personen in specifieke categorieën op basis van hun biometrische gegevens, tenzij dit een aanvulling vormt op een andere commerciële dienst en om objectieve technische redenen strikt noodzakelijk is.
Categoriseren is iets anders dan identificeren: u stelt niet vast wie iemand is, u plakt er een label op. Dat maakt het niet onschuldiger. Indelen naar gevoelige kenmerken zoals ras, politieke overtuiging, vakbondslidmaatschap, geloof of seksuele gerichtheid is sinds 2 februari 2025 verboden op grond van artikel 5, en sinds 2 augustus 2026 moet u op grond van artikel 50, lid 3 de betrokkenen informeren wanneer u zo'n systeem op hen toepast. De uitzondering geldt alleen als de categorisering technisch strikt noodzakelijk is voor een andere dienst, bijvoorbeeld een beeldfilter dat gezichtskenmerken moet plaatsen. Dat het u commercieel goed uitkomt is geen technische noodzaak.
Leg per systeem vast welke categorieën het toekent, op welke biometrische kenmerken dat gebeurt en met welk doel. Documenteer bij een beroep op de uitzondering de technische noodzaak in de systeembeschrijving, en neem de informatieplicht uit artikel 50, lid 3 op in uw gebruikersinformatie.
Systeem voor biometrische identificatie op afstand
Een AI-systeem dat mensen identificeert zonder dat zij daar actief aan meewerken, doorgaans op afstand, door vergelijking met een referentiedatabank. Het woord dat alles bepaalt is "actief betrokken".
Artikel 3, punt 41 definieert een systeem voor biometrische identificatie op afstand als een AI-systeem dat is bedoeld voor het identificeren van natuurlijke personen, zonder dat zij daar actief bij betrokken zijn en doorgaans van een afstand, door middel van vergelijking van de biometrische gegevens van een persoon met de biometrische gegevens die zijn opgenomen in een referentiedatabank.
Het scharnierpunt is de actieve betrokkenheid van de persoon. Een medewerker die zijn vinger op een lezer legt of zijn gezicht voor de camera houdt om binnen te komen, werkt actief mee: dat is biometrische verificatie in de zin van punt 36 en geen identificatie op afstand. Een camera die passanten stilzwijgend matcht met een databank valt er wel onder, en die systemen zijn hoe dan ook hoog risico op grond van bijlage III, punt 1, met alle verplichtingen van dien vanaf 2 december 2027. Leveranciers verkopen dit vaak als "slimme toegangscontrole", terwijl de databank en het ontbreken van medewerking de doorslag geven.
Bepaal per camera- of biometriesysteem twee dingen en leg ze schriftelijk vast: hangt er een referentiedatabank aan, en werkt de betrokkene actief mee. Die twee antwoorden bepalen of u in bijlage III belandt en of het verbod uit artikel 5 in beeld komt.
Systeem voor monitoring na het in de handel brengen
Het geheel aan activiteiten waarmee een aanbieder na de lancering blijft volgen hoe zijn AI-systeem zich in de praktijk gedraagt, zodat hij tijdig kan bijsturen. Conformiteit is een startpunt, geen eindpunt.
Artikel 3(25) definieert dit als alle door aanbieders van AI-systemen verrichte activiteiten voor het verzamelen en evalueren van ervaringen met door hen in de handel gebrachte of in gebruik gestelde AI-systemen, teneinde te kunnen vaststellen of er onmiddellijk corrigerende dan wel preventieve maatregelen nodig zijn.
Hier gaat het bijna altijd mis op hetzelfde punt: organisaties behandelen de conformiteitsbeoordeling als eindstreep en organiseren daarna niets meer. De definitie legt juist een doorlopende verplichting vast die de hele levensduur van het systeem beslaat en die in artikel 72 wordt uitgewerkt in een verplicht monitoringplan. Het gaat niet om passief afwachten tot iemand klaagt, maar om actief verzamelen en evalueren. Voor high-risk systemen wordt dit scherp vanaf 2 december 2027 (Bijlage III) en 2 augustus 2028 (Bijlage I), maar het monitoringsysteem moet al in het ontwerp meelopen, omdat u anders geen historische gegevens hebt om drift of degradatie mee aan te tonen.
Leg per AI-systeem vast welke signalen u verzamelt (klachten, supporttickets, afwijkende uitkomsten, prestatiemetingen over de tijd), wie ze beoordeelt, met welke frequentie, en welke drempel een corrigerende maatregel of een melding van een ernstig incident in gang zet. Bewaar de evaluatieverslagen met datum en modelversie, zodat u later kunt laten zien dat u het niet pas na een incident bent gaan meten.
Een begrip dat uitsluitend op GPAI-modellen ziet, en dat losstaat van de hoogrisicoclassificatie van AI-systemen.
Artikel 3, punt 65 omschrijft systeemrisico als een risico dat specifiek is voor de capaciteiten met een grote impact van AI-modellen voor algemene doeleinden, die aanzienlijke gevolgen hebben voor de markt van de Unie vanwege hun bereik, of vanwege feitelijke of redelijkerwijs te voorziene negatieve gevolgen voor de gezondheid, de veiligheid, de openbare veiligheid, de grondrechten of de samenleving als geheel, en dat op grote schaal in de hele waardeketen kan worden verspreid. Punt 64 omschrijft capaciteiten met een grote impact als capaciteiten die overeenkomen met of groter zijn dan de capaciteiten die worden opgetekend bij de meest geavanceerde AI-modellen voor algemene doeleinden. Artikel 51, lid 2 bepaalt dat een model wordt geacht dergelijke capaciteiten te hebben wanneer de cumulatieve hoeveelheid berekeningen voor de training, gemeten in zwevendekommabewerkingen, groter is dan 10 tot de macht 25.
Artikel 3, punten 64 en 65, en artikel 51, leden 1 en 2
Systeemrisico wordt in gesprekken vaak gebruikt als synoniem voor hoog risico, en soms vanuit de financiele sector als synoniem voor systeemrelevantie. Beide zijn onjuist. Systeemrisico is in deze verordening uitsluitend een kwalificatie van een AI-model voor algemene doeleinden, nooit van een AI-systeem en nooit van een organisatie. Een tweede misvatting is dat de drempel van 10 tot de macht 25 zwevendekommabewerkingen de definitie is. Dat is zij niet: die drempel staat in artikel 51, lid 2 en werkt als vermoeden, terwijl de Commissie op grond van artikel 51, lid 1, punt b) een model ook ambtshalve of na een gekwalificeerde waarschuwing van het wetenschappelijk panel kan classificeren wanneer het vergelijkbare capaciteiten of een vergelijkbare impact heeft, met inachtneming van de criteria in bijlage XIII. Voor vrijwel elke organisatie geldt dat dit begrip haar leverancier raakt en niet haarzelf; de relevante vraag is dan welk model u gebruikt en wat de aanbieder daarover documenteert.
Noteer per AI-toepassing welk onderliggend GPAI-model wordt gebruikt en of de aanbieder dat model aanmerkt als model met systeemrisico, en bewaar de documentatie of modelkaart waarop u dat baseert. Gebruik die informatie in leveranciersgesprekken en niet als eigen classificatie, want de kwalificatie hoort thuis bij de aanbieder van het model.
Een maatregel gericht op het retourneren aan de aanbieder, het buiten gebruik stellen of het onbruikbaar maken van een AI-systeem dat al aan gebruiksverantwoordelijken ter beschikking is gesteld. Terugroepen raakt systemen die al in gebruik zijn.
Artikel 3, punt 16, definieert het terugroepen van een AI-systeem als een maatregel gericht op het retourneren aan de aanbieder, het buiten gebruik stellen of het onbruikbaar maken van een AI-systeem dat aan gebruiksverantwoordelijken ter beschikking is gesteld.
Het verschil met uit de handel nemen is het punt in de keten. Terugroepen grijpt in bij de afnemer die het systeem al draait, uit de handel nemen stopt alleen wat nog niet is uitgeleverd. Bij software is terugroepen zelden fysiek: het is een uitgeschakelde functie, een ingetrokken licentiesleutel of een geblokkeerde API. Organisaties onderschatten dat een aanbieder onder artikel 20 verplicht kan zijn een systeem terug te roepen dat u operationeel nodig heeft, en dat u dus vandaag al moet weten wat u doet als een kernsysteem morgen wordt uitgezet.
Leg per AI-systeem vast wie bij de aanbieder een terugroepactie kan aankondigen, via welk kanaal u dat bericht ontvangt en welke terugvaloptie u heeft als het systeem per direct onbruikbaar wordt. Neem deze afspraken op in het contract en test minimaal jaarlijks of het meldkanaal werkt.
Data voor een onafhankelijke evaluatie die de verwachte prestaties bevestigt, en die vooraf moet plaatsvinden: voordat het systeem in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt gesteld.
Artikel 3(32) definieert testdata als data die worden gebruikt voor het verrichten van een onafhankelijke evaluatie van het AI-systeem om de verwachte prestaties van dat systeem te bevestigen voordat het in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt gesteld.
Twee woorden dragen deze definitie: onafhankelijk en voordat. Onafhankelijk betekent dat de testdata niet mogen zijn gebruikt bij het trainen of het afstemmen; zodra u op basis van de testresultaten teruggaat en het model bijstelt, is uw testset besmet en moet u een nieuwe set aanleggen. Voordat betekent dat de bevestiging vooraf plaatsvindt, niet als reconstructie achteraf omdat een toezichthouder ernaar vraagt. In de praktijk gaat het vooral mis bij systemen die doorlopend worden bijgewerkt: elke substantiële wijziging vraagt om een nieuwe onafhankelijke bevestiging, niet om een verwijzing naar de meting van vorig jaar. Voor high-risk systemen wordt dit hard vanaf 2 december 2027 (Bijlage III) en 2 augustus 2028 (Bijlage I).
Houd de testset afgeschermd en gescheiden van het ontwikkelteam, en leg de meetresultaten vast per relevante subgroep, met datum, modelversie en de gebruikte metriek. Koppel elke substantiële wijziging aan een nieuwe testronde en noteer wie de evaluatie heeft uitgevoerd.
Het tijdelijk testen van een AI-systeem voor zijn beoogde doel buiten het lab, om betrouwbare gegevens te verzamelen en de conformiteit te beoordelen. Het geldt niet als in de handel brengen of in gebruik stellen, mits u aan alle voorwaarden van artikel 57 of 60 voldoet.
Artikel 3, punt 57 omschrijft testen onder reële omstandigheden als het tijdelijk testen van een AI-systeem voor zijn beoogde doel onder reële omstandigheden buiten een laboratorium of anderszins gesimuleerde omgeving teneinde betrouwbare en robuuste gegevens te verkrijgen en te beoordelen en te verifiëren of het AI-systeem overeenstemt met de voorschriften van deze verordening; het wordt niet aangemerkt als het in de handel brengen of in gebruik stellen van het AI-systeem in de zin van deze verordening, mits aan alle in artikel 57 of artikel 60 vastgestelde voorwaarden is voldaan.
De uitzondering staat of valt met het woord mits. Voldoet u niet aan alle voorwaarden van artikel 57 of 60, dan is uw test geen test meer maar een in gebruik stellen, met alle verplichtingen die daarbij horen en met een handhavingsrisico dat u niet had zien aankomen. In de praktijk ziet u dit bij pilots die stilletjes doorlopen, bij tests die worden uitgebreid naar meer gebruikers of vestigingen, en bij systemen die na de pilotperiode gewoon in productie blijven draaien. Tijdelijk betekent tijdelijk.
Leg per test de begin- en einddatum vast, het beoogde doel dat wordt getest, de rechtsgrond in artikel 57 of 60, en een expliciet besluitmoment aan het einde: stoppen, verlengen onder dezelfde voorwaarden, of overgaan naar in gebruik stellen met de volledige verplichtingen.
De afspraak tussen u en de toezichthouder over wat u in een AI-testomgeving voor regelgeving gaat doen: doelen, voorwaarden, tijdschema, methode en eisen. Het is een tweezijdig document, geen intern plan.
Artikel 3, punt 54 omschrijft een testomgevingsplan als een tussen de deelnemende aanbieder en de bevoegde autoriteit overeengekomen document waarin de doelstellingen, de voorwaarden, het tijdschema, de methode en de vereisten voor de in de testomgeving uitgevoerde activiteiten worden beschreven.
Het onderscheid met punt 53 wordt vaak gemist. Het plan voor testen onder reële omstandigheden is uw eigen testopzet, het testomgevingsplan is een overeengekomen document met de bevoegde autoriteit. Dat betekent dat u het niet eenzijdig kunt wijzigen en dat afwijken van de afgesproken voorwaarden uw deelname aan de testomgeving raakt. Het is bovendien het document waarmee u later kunt aantonen dat de toezichthouder wist wat u deed.
Bewaar het ondertekende of schriftelijk bevestigde testomgevingsplan met versiebeheer en leg elke wijziging vast met de instemming van de bevoegde autoriteit. Neem in uw dossier op welke activiteiten binnen de afgesproken reikwijdte vielen en welke daarbuiten zijn gebleven.
Data die worden gebruikt om de leerbare parameters van een AI-systeem aan te passen. Smal gedefinieerd, en precies daarom bepalend voor wie welke datagovernanceplicht draagt.
Artikel 3(29) definieert trainingsdata als data die worden gebruikt voor het trainen van een AI-systeem door de leerbare parameters hiervan aan te passen.
De definitie is opzettelijk technisch: het gaat alleen om data die de leerbare parameters daadwerkelijk aanpassen. Data die u in een prompt meegeeft of in een retrieval-index zet zijn geen trainingsdata, en dat verschil bepaalt of artikel 10 over datagovernance op u van toepassing is. Waar het misgaat: organisaties die een bestaand model fine-tunen met eigen data denken dat zij louter gebruiker blijven, terwijl zij de leerbare parameters aanpassen en daarmee al snel aanbieder verder in de AI-waardeketen worden, met eigen documentatieplichten. Voor AI-modellen voor algemene doeleinden speelt daarnaast de publieke samenvatting van de gebruikte trainingsinhoud onder artikel 53, dat geldt sinds 2 augustus 2025 en handhaafbaar is sinds 2 augustus 2026.
Leg per dataset vast wat de herkomst is, op welke grondslag u de data mag gebruiken, over welke periode zij zijn verzameld, welke bewerkingen zijn uitgevoerd en welke bekende beperkingen of scheefheden erin zitten. Houd trainingsdata administratief gescheiden van validatie- en testdata, en registreer expliciet elke keer dat u een extern model fine-tunet.
Een maatregel waarmee wordt beoogd te voorkomen dat een AI-systeem dat zich in de toeleveringsketen bevindt, op de markt wordt aangeboden. Het stopt de distributie, niet het gebruik bij bestaande afnemers.
Artikel 3, punt 17, definieert het uit de handel nemen van een AI-systeem als een maatregel waarmee wordt beoogd te voorkomen dat een AI-systeem dat zich in de toeleveringsketen bevindt, op de markt wordt aangeboden.
Dit is het lichtere broertje van terugroepen en wordt daarmee vaak verward, ook in contracten. Uit de handel nemen raakt alleen exemplaren die nog in de keten zitten bij importeurs en distributeurs. Wie het systeem al gebruikt, merkt er niets van tot er ook wordt teruggeroepen. Voor uw eigen inkoop is de praktische vraag: als een leverancier zijn product uit de handel neemt, krijgt u dan nog updates, patches en ondersteuning, of blijft u achter met een systeem dat commercieel dood is maar operationeel draait.
Neem in inkoopcontracten op dat de aanbieder u informeert zodra hij een AI-systeem uit de handel neemt, ook als u het al gebruikt, en leg vast welke onderhouds- en beveiligingsupdates u daarna nog ontvangt en voor hoelang.
Data waarmee u het getrainde systeem evalueert en afstemt, onder meer de niet-leerbare parameters, om underfitting en overfitting te voorkomen. Bedoeld om te sleutelen, niet om het eindcijfer mee te geven.
Artikel 3(30) definieert validatiedata als data die worden gebruikt voor het verrichten van een evaluatie van het getrainde AI-systeem en voor het afstemmen van onder andere de niet-leerbare parameters en het leerproces ervan, om underfitting of overfitting te voorkomen.
De wetgever heeft validatie en test bewust uit elkaar getrokken, omdat de klassieke fout is dat dezelfde data zowel voor het afstemmen van hyperparameters als voor het rapporteren van de eindprestatie worden gebruikt. Dan meet u uw eigen keuzes terug en overschat u de nauwkeurigheid, terwijl artikel 15 juist vraagt om een reëel niveau van nauwkeurigheid dat in de gebruiksinstructies wordt vermeld. In toezichtgesprekken is dit een van de eerste dingen die opvalt: een indrukwekkend nauwkeurigheidscijfer zonder aparte, ongebruikte testset.
Leg vast welke afstemmingsbeslissingen op validatiedata zijn genomen, hoeveel evaluatierondes er zijn geweest en welke configuratie uiteindelijk is gekozen. Zorg dat de validatiedata nooit worden gebruikt voor het cijfer dat u in de gebruiksinstructies en de technische documentatie noemt.
De vorm waarin validatiedata mogen bestaan: een aparte dataset of een deel van de trainingsdataset, met een vaste of een variabele opdeling. De wet laat de methode vrij, maar niet de uitlegbaarheid.
Artikel 3(31) definieert een validatiedataset als een afzonderlijke dataset of een deel van de trainingsdataset, als vaste of variabele opdeling.
Deze definitie lijkt overbodig maar voorkomt een concrete discussie: mag u kruisvalidatie gebruiken in plaats van een vaste holdout. Het antwoord is ja, want een variabele opdeling is uitdrukkelijk toegestaan. De keerzijde is dat de bewijslast verschuift naar reproduceerbaarheid. Als uw opdeling per run verandert en u legt de splitsingsregel niet vast, kunt u achteraf niet aantonen dat uw gerapporteerde prestaties niet het resultaat zijn van een gelukkige splitsing. Bij datasets met tijdsvolgorde of met sterk vertegenwoordigde subgroepen is een willekeurige opdeling bovendien misleidend, terwijl artikel 10 juist vraagt om representativiteit.
Leg in de technische documentatie vast welke opdeling u gebruikt, of die vast of variabel is, welke splitsingsregel of seed geldt, en waarom die opdeling past bij de aard van de data. Bewaar dit per modelversie, zodat een latere hertest reproduceerbaar is.
Een van de twee ingangen naar de hoogrisico-classificatie van artikel 6, lid 1, en vaak over het hoofd gezien buiten de maakindustrie.
Artikel 3, punt 14 omschrijft een veiligheidscomponent als een component van een product of van een AI-systeem die een veiligheidsfunctie voor dat product of AI-systeem vervult of waarvan het falen of gebrekkig functioneren de gezondheid en veiligheid van personen of eigendom in gevaar brengt.
De definitie bevat twee zelfstandige toetsen die door een of worden verbonden, en de tweede wordt bijna altijd vergeten. Een component hoeft geen aanwijsbare veiligheidsfunctie te hebben: het is al genoeg dat falen of gebrekkig functioneren gezondheid en veiligheid van personen of eigendom in gevaar brengt. Ook eigendom telt dus mee, niet alleen letsel. De tweede misvatting is dat dit begrip alleen speelt bij machines en medische hulpmiddelen. Het is de ingang naar artikel 6, lid 1, en dus naar de hoogrisicoroute via bijlage I, die op 2 augustus 2028 van toepassing wordt voor AI die is ingebed in gereguleerde producten. Veiligheidscomponent zijn is op zichzelf overigens niet genoeg. Artikel 6, lid 1 stelt twee cumulatieve voorwaarden: naast punt a) eist punt b) dat voor het product, of voor het AI-systeem als product, op grond van de in bijlage I opgenomen harmonisatiewetgeving een conformiteitsbeoordeling door een derde partij moet worden uitgevoerd.
Loop per AI-systeem beide toetsen apart langs en leg beide antwoorden vast: vervult het een veiligheidsfunctie, en wat gebeurt er bij falen of gebrekkig functioneren. Betrek daar de productveiligheidsdeskundige of de fabrikant van het product bij, want die beoordeling hoort thuis naast de bestaande conformiteitsbeoordeling van het product en niet in een los AI-spoor.
Een handeling of omissie in strijd met Unierecht dat de belangen van natuurlijke personen beschermt, die de collectieve belangen schaadt van personen in ten minste twee andere lidstaten, of die met gemeenschappelijke kenmerken gelijktijdig door dezelfde operator in ten minste drie lidstaten wordt begaan.
Artikel 3, punt 61 omschrijft een wijdverbreide inbreuk als alle handelingen of omissies die in strijd zijn met het Unierecht ter bescherming van de belangen van natuurlijke personen, waarbij a) schade is veroorzaakt of waarschijnlijk zal worden veroorzaakt aan de collectieve belangen van natuurlijke personen met verblijfplaats in ten minste twee andere lidstaten dan de lidstaat waar i) de handeling of omissie haar oorsprong vond of plaatshad, ii) de betrokken aanbieder of, waar van toepassing, diens gemachtigde zich bevindt of is gevestigd, of iii) de gebruiksverantwoordelijke is gevestigd indien de inbreuk door de gebruiksverantwoordelijke is gepleegd; of b) schade is veroorzaakt, wordt veroorzaakt of waarschijnlijk zal worden veroorzaakt aan de collectieve belangen van natuurlijke personen die gemeenschappelijke kenmerken hebben, waaronder dezelfde onrechtmatige praktijk of een inbreuk op hetzelfde belang, en die zich gelijktijdig voordoen en door dezelfde operator worden begaan in ten minste drie lidstaten.
Dit begrip bepaalt niet wat verboden is maar hoe toezicht wordt georganiseerd. Zodra een tekort in uw AI-systeem in meerdere lidstaten hetzelfde uitpakt, wordt het geen serie losse nationale dossiers maar één gecoördineerd handhavingstraject. Dat is precies het risico van gestandaardiseerde software: één instelling, één model of één fout in de logica raakt overal tegelijk en voldoet daarmee bijna vanzelf aan het criterium gemeenschappelijke kenmerken. Merk op dat de tweede variant expliciet spreekt van dezelfde operator, waardoor ook gebruiksverantwoordelijken in beeld komen en niet alleen aanbieders.
Breng in kaart in welke lidstaten hetzelfde AI-systeem of dezelfde configuratie wordt gebruikt en houd bij welke incidenten en klachten grensoverschrijdend dezelfde oorzaak hebben. Zorg dat een correctie in één land aantoonbaar ook in de andere landen wordt doorgevoerd.
Elke wiskundige bewerking of toewijzing met zwevendekommagetallen. Dit is de rekeneenheid waarmee de verordening de omvang van de training van een AI-model voor algemene doeleinden meet.
Artikel 3, punt 67 omschrijft een zwevendekommabewerking, floating-point operation of FLOP, als elke wiskundige bewerking of toewijzing met zwevendekommagetallen, die een subset vormen van de reële getallen die gewoonlijk op computers worden gerepresenteerd door een geheel getal met een vaste precisie, geschaald door een gehele exponent van een vaste basis.
Een technische definitie met juridische scherpte: FLOP is de maatstaf waarmee wordt bepaald of een AI-model voor algemene doeleinden wordt vermoed capaciteiten met een grote impact te hebben en daarmee een systeemrisico, met de drempel voor de cumulatieve rekenkracht van de training uit artikel 51. Dat maakt van een engineeringgetal een compliancefeit. In de praktijk zit het probleem in de administratie: veel organisaties weten achteraf niet meer hoeveel rekenkracht in de training is gegaan, terwijl juist dat getal bepaalt in welk regime u valt en welke kennisgeving aan de Commissie nodig is.
Registreer voor elk model dat u traint of aanzienlijk verder traint de cumulatieve hoeveelheid rekenkracht in FLOP, de meetmethode en de gebruikte hardware, en bewaar die vastlegging bij de technische documentatie van het model.
Registratiedossier onder Artikel 49 lid 2 voor het als niet-hoog-risico beoordeelde systeem
Het bewijs dat het systeem waarvoor u de Artikel 6 lid 3-uitzondering inroept, is geregistreerd zoals Artikel 49 lid 2 voorschrijft, met het registratienummer gekoppeld aan de onderliggende beoordeling.
U roept voor een Bijlage III-systeem de uitzondering van Artikel 6 lid 3 in.
Gedateerde Artikel 6 lid 3-beoordeling van vóór marktintroductie
De schriftelijke beoordeling met datum, opsteller en onderbouwing, opgesteld voordat het systeem op de markt wordt gebracht of in gebruik wordt genomen, gereed om op verzoek aan de nationale bevoegde autoriteit te verstrekken.
U bent aanbieder en concludeert dat een Bijlage III-systeem via Artikel 6 lid 3 niet hoog-risico is.
Classificatiedossier Artikel 6 en Bijlage III
Herleidbare motivering van bedoeld doel, Bijlage III-categorie, Artikel 6 lid 3-toets en registratiebesluit.
Vastlegging per dataset van herkomst, keuzes, aannames, biasonderzoek en mitigaties.
Actueel gehouden technische documentatie per systeemversie, gereed voor een verzoek van een toezichthouder.
Logbestanden met een bewaartermijn passend bij het doel en ten minste zes maanden voor gebruiksverantwoordelijken (Artikel 19 en 26).
De ontvangen gebruiksinstructies plus de interne vertaling daarvan naar werkinstructies per rol.
Vastlegging van toezichtsmaatregelen, aangewezen personen, hun training en de momenten waarop is ingegrepen.
Gedeclareerde nauwkeurigheidsniveaus, testresultaten, en maatregelen tegen onder meer data poisoning en adversarial aanvallen.
Aanbiedersdossier per hoog-risico AI-systeem
Eén dossier per systeem met de documentatie, de logs, de EU-conformiteitsverklaring en het registratiebewijs, in de versie die gold op het moment van het in de handel brengen.
Aan te leggen per afzonderlijk hoog-risico AI-systeem, niet per productlijn of per leverancier.
Het beschreven kwaliteitssysteem met procedures, rolverdeling en verwijzingen naar de onderliggende dossiers.
Versieerbare registratie van rollen, context, maatregelen, deelname of instructie en evaluatiemomenten.
Registratie van deelname en instructie per persoon, systeem en datum
Interne registratie waaruit blijkt wie welke instructie, werksessie, training of begeleiding heeft gekregen, voor welk systeem, op welke datum en op welke grond, inclusief nieuwe medewerkers, inhuur en externen.
Er zijn maatregelen uitgevoerd op grond van Artikel 4 lid 1.
Rol-systeemmatrix met de vastgestelde geletterdheidsbehoefte
De vastgelegde matrix van rollen tegen AI-systemen, met per combinatie de gebruikscontext, de geraakte personen, het risico en de gekozen maatregel, gedateerd en met een eigenaar per regel.
Er is geen voorgeschreven format en geen verplichte AI-functionaris; de vorm mag passen bij de omvang van de organisatie.
Vastlegging per systeem dat de Artikel 5-toets is uitgevoerd, met de uitkomst en motivering. Ook de conclusie "geen verboden praktijk" is bewijs.
Testrapport per contactmoment: melding zichtbaar, tijdig en toegankelijk
Gedateerde vastlegging per interface en kanaal dat de melding uiterlijk bij de eerste interactie of blootstelling verschijnt, duidelijk en onderscheidbaar is, en de toegankelijkheidscontrole heeft doorstaan, met schermopname, versienummer en testerid.
Voor het systeem geldt een van de plichten uit Artikel 50 lid 1 tot en met 4.
Vastlegging van scenario, actor, gekozen melding of markering, technische implementatie, test en eigenaar.
Leveranciersverklaring over de machineleesbare markering van de output
Schriftelijke opgave van de leverancier welke markering op de output wordt aangebracht, in welk machineleesbaar formaat, hoe robuust en interoperabel de oplossing is, en of de markering behouden blijft na bewerking of export.
Het systeem genereert synthetische audio-, beeld-, video- of tekstinhoud.
De plicht geldt niet voor zover het AI-systeem een assisterende functie voor standaardbewerking vervult of de door de gebruiksverantwoordelijke verstrekte inputdata of de betekenis daarvan niet wezenlijk wijzigt, of wanneer het gebruik bij wet is toegestaan om strafbare feiten te detecteren, te voorkomen, te onderzoeken of te vervolgen. Volgens de gewijzigde toepassingskalender in Verordening (EU) 2026/1744 geldt voor systemen die vóór 2 augustus 2026 op de markt waren een overgangstermijn tot 2 december 2026 voor deze machineleesbare markering.
Evaluatieresultaten, risicobeoordelingen, mitigaties, incidentmeldingen en beveiligingsmaatregelen per modelversie.
Schriftelijk bewijs van deelname en het eindverslag
Op verzoek verstrekt de bevoegde autoriteit een schriftelijk bewijs van de met succes uitgevoerde activiteiten, plus een eindverslag met resultaten en leerresultaten. U kunt die documentatie inzetten bij de conformiteitsbeoordeling en bij markttoezicht.
Van toepassing wanneer u als aanbieder of potentiele aanbieder deelneemt aan of uitschrijft uit een AI-testomgeving voor regelgeving. Het schriftelijk bewijs krijgt u uitsluitend op verzoek; het eindverslag verstrekt de autoriteit uit zichzelf. Neemt u als gebruiksverantwoordelijke deel als partner op grond van artikel 58 lid 2, punt b), dan blijft het schriftelijk bewijs een recht van de aanbieder of potentiele aanbieder; leg contractueel vast dat u een afschrift ontvangt.
Openbaarmaking van het eindverslag via het centrale informatieplatform gebeurt alleen als u en de nationale bevoegde autoriteit daar allebei uitdrukkelijk mee instemmen. Ook toegang van de Commissie en de AI-board vereist uw instemming en blijft onderworpen aan de vertrouwelijkheidsbepalingen van artikel 78.
Gedateerde en gedocumenteerde geinformeerde toestemming van proefpersonen
Voor elke proefpersoon legt u vrijwillig gegeven geinformeerde toestemming vast, met vijf voorgeschreven informatie-elementen, gedateerd, gedocumenteerd en met een kopie voor de proefpersoon.
Van toepassing op iedere natuurlijke persoon die proefpersoon is bij testen onder reele omstandigheden op grond van artikel 60, voorafgaand aan diens deelname.
Artikel 60 lid 4, punt i), kent een uitzondering voor rechtshandhaving: indien het vragen om geinformeerde toestemming het testen van het AI-systeem onmogelijk zou maken, mag zonder toestemming worden getest, mits de test zelf en het resultaat geen negatieve gevolgen voor de proefpersonen hebben en hun persoonsgegevens na de uitvoering van de test worden gewist. Buiten die specifieke context bestaat geen uitzondering op de toestemming.
Het plan als onderdeel van de technische documentatie plus de periodieke analyses en opvolgacties.
Vastlegging van incidenten, analyses, meldingen aan toezichthouders en corrigerende maatregelen.
Versieerbare vastlegging van risicoanalyses, gekozen maatregelen, restrisico’s en testresultaten per systeemversie.
De beoordeling, EU-conformiteitsverklaring, CE-markering en het registratiebewijs, per systeemversie.
Gebruiksdossier: logs, informatie aan werknemers en informatie aan betrokken personen
Het dossier waarmee u laat zien dat u de logs bewaart, dat u werknemers en hun vertegenwoordigers tijdig hebt geïnformeerd en dat de personen over wie beslissingen worden genomen dat weten.
Aan te leggen per hoog-risico AI-systeem. De logbewaring geldt alleen voor zover de logs onder uw controle vallen; de informatie uit lid 7 geldt alleen als u werkgever bent en het systeem op de werkplek wordt ingezet.
Log van controles en corrigerende maatregelen van de distributeur
Een doorlopende registratie van wat u hebt gecontroleerd, wanneer, met welke uitkomst en welke maatregel daarop volgde, omdat de toezichthouder naar uw handelen vraagt en niet naar het systeem.
Bij te houden per aangeboden systeem en per klant, gedurende de periode dat het systeem via u op de markt is en zolang u corrigerende maatregelen kunt moeten treffen.
Per verzoek: wie het deed, over welk besluit, welk systeem en welke versie eraan bijdroeg, welke uitleg is gegeven en wanneer. Dit is ook het dossier waarmee u laat zien dat u het recht niet stilzwijgend hebt genegeerd.
Kennisgeving aan de markttoezichtautoriteit met het ingevulde sjabloon
Het verzonden bericht waarmee u de resultaten van de beoordeling aan de markttoezichtautoriteit meldt, met het ingevulde sjabloon als bijlage, plus verzenddatum en ontvangstbevestiging.
De beoordeling op grond van Artikel 27 lid 1 is uitgevoerd.
In het in Artikel 46 lid 1 bedoelde geval kunnen gebruiksverantwoordelijken van de kennisgevingsplicht zijn vrijgesteld; de beoordeling zelf vervalt daarmee niet.
Kruisverwijzing waarin de FRIA de DPIA aanvult in plaats van herhaalt
Een overzicht dat per element van Artikel 27 lid 1 aangeeft of het al in de gegevensbeschermingseffectbeoordeling is behandeld en waar, zodat zichtbaar is welke elementen uitsluitend in de FRIA staan.
Voor dezelfde inzet is een gegevensbeschermingseffectbeoordeling uitgevoerd of vereist.
Gedateerde effectbeoordeling, maatregelen, resterende risico’s en waar vereist de melding aan de markttoezichtautoriteit.
Actuele technische documentatie, downstream-informatie, auteursrechtenbeleid en publieke trainingssamenvatting.
Versieregister van het model met per versie de gewijzigde Bijlage XI- en XII-elementen
Een register met een regel per modelversie: releasedatum, distributiemethode, architectuur en parameteraantal, gebruikte rekenkracht, en de vermelding welke elementen van Bijlage XI en Bijlage XII ten opzichte van de vorige versie zijn gewijzigd.
U brengt meer dan een versie van hetzelfde GPAI-model op de Uniemarkt of stelt die beschikbaar.
Publieke samenvatting van de trainingsinhoud volgens het sjabloon van het AI Office
De gepubliceerde, voldoende gedetailleerde samenvatting van de inhoud die is gebruikt voor het trainen van het model, opgesteld volgens het door het AI Office verstrekte sjabloon, met publicatiedatum en bijbehorende modelversie.
De opensource-vrijstelling van Artikel 53 lid 2 ziet uitsluitend op de punten a en b van lid 1 en laat de publieke trainingssamenvatting dus in stand.
Uw eigen archief van het certificaat van de aangemelde instantie, de gebruiksaanwijzing en de EU-conformiteitsverklaring, tien jaar lang beschikbaar en in een taal die de autoriteit gemakkelijk begrijpt.
De termijn van tien jaar loopt vanaf het in de handel brengen of het in gebruik stellen, en dus per systeem en per versie, niet per leveranciersrelatie.
Vastlegging per systeem van rol, contractuele afspraken over informatie en medewerking, en de aanwijzing van een gemachtigde waar vereist.
Aanbeveling van een kandidaat die automatisch een besluit wordt
Een werkgever gebruikt een systeem dat sollicitanten rangschikt en een kandidaat voor aanname aanbeveelt. In de ene inrichting weegt een recruiter die aanbeveling mee in een eigen beoordeling; in de andere inrichting wordt de uitkomst automatisch toegepast en valt een kandidaat af zonder dat iemand ernaar kijkt.
De ontwerprichtsnoeren van de Commissie van 19 mei 2026 behandelen dit geval bij de vraag of een toepassing onder Bijlage III valt. Het document is een consultatieversie: niet bindend en nog niet definitief.
Ontwerprichtsnoeren classificatie hoog-risico AI, 19 mei 2026, bijlage over Bijlage III
Toets uw wervingssysteem op het beoogde doel en niet op de vraag of een recruiter meekijkt, want het toevoegen of weglaten van menselijke tussenkomst verandert de indeling als hoog risico niet.
AI-artikelen over EU-beleid zonder inhoudelijke toetsing
Een website publiceert automatisch AI-gegenereerde artikelen over Europees beleid. Er is een redactiestatuut op papier, maar niemand toetst de inhoud. Voor publicatie draait alleen een spellingcontrole, en een tweede AI-model kijkt de tekst na.
De finale richtsnoeren van de Commissie over artikel 50 behandelen dit geval als uitgewerkt voorbeeld bij de transparantieplichten. Het document is niet bindend.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, 20.7.2026, uitgewerkte voorbeelden bij artikel 50
Een redactiestatuut op papier, een spellingcontrole en een tweede AI-model tellen niet als menselijke toetsing, dus zonder inhoudelijke feitencontrole door een mens moet u de publicatie labelen.
AI-samenvatting van een raadsbesluit onder eindredactie
Een nieuwssite zet onder een door een journalist geschreven artikel over een recent raadsbesluit een AI-gegenereerde samenvatting. De eindredacteur leest die samenvatting inhoudelijk na, controleert de feiten en geeft akkoord voor publicatie.
Leun niet op de redactie-uitzondering zonder inhoudelijke toetsing door een deskundige en een vindbaar genoemde eindverantwoordelijke, en bedenk dat de uitzondering vervalt zodra AI na de akkoordverklaring opnieuw in de tekst ingrijpt.
AI-speelgoed beloont kinderen voor gevaarlijke challenges
Een fabrikant brengt interactief AI-speelgoed op de markt dat kinderen geboeid houdt met steeds risicovollere opdrachten, zoals op meubels klimmen, hoge planken verkennen of met scherpe voorwerpen omgaan, in ruil voor digitale beloningen en virtuele complimenten.
De richtsnoeren van de Commissie over verboden AI-praktijken behandelen dit geval als uitgewerkt voorbeeld bij artikel 5. Het document is niet bindend: de uiteindelijke uitleg is aan het Hof van Justitie.
Commission Guidelines C(2025) 5052 final, 29.7.2025, uitgewerkte voorbeelden bij artikel 5
Richt uw product zich mede op kinderen, beoordeel dan elk beloningsmechanisme apart, want wat bij volwassenen nog acceptabele prikkeling heet, kan bij kinderen al uitbuiting van hun nieuwsgierigheid en beloningsdrang zijn.
Gezichtsherkenning bij toegangscontrole: de beveiliger achter de camera telt mee
Een organisatie beveiligt de ingang van haar panden met gezichtsherkenning en gebruikt die biometrische toegangscontrole ook om bezoekers te registreren. Geeft het systeem geen match, dan beoordeelt een beveiliger de beelden van de camera en beslist hij zelf of iemand naar binnen mag. De vraag is wiens maatregelen die beveiliger moeten bereiken: die van de leverancier van het model, die van de afdeling die het systeem inzet, of allebei.
Artikel 4, lid 1 bepaalt dat aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen maatregelen nemen om de ontwikkeling van AI-geletterdheid van hun personeel en andere personen die namens hen AI-systemen exploiteren en gebruiken te ondersteunen. Zij houden daarbij rekening met technische kennis, ervaring, onderwijs en opleiding en de context waarin de AI-systemen zullen worden gebruikt, evenals met de personen of groepen personen ten aanzien van wie de AI-systemen zullen worden gebruikt. Dezelfde bepaling stelt dat deze verplichting niet inhoudt dat aanbieders of gebruiksverantwoordelijken een bepaald niveau van AI-geletterdheid voor personen moeten waarborgen.
Wij lezen de zinsnede over de personen ten aanzien van wie het systeem wordt gebruikt als het zwaartepunt bij biometrie: wie voor de camera staat ondergaat de uitkomst en heeft daar zelf weinig tegenwicht tegen. Dat pleit ervoor de beveiliger die na een uitblijvende match zelf beslist inhoudelijker toe te rusten dan de collega die het systeem alleen aan- en uitzet. Het artikel zegt zelf niet welk niveau volstaat en bepaalt uitdrukkelijk dat u geen niveau hoeft te waarborgen, dus waar de ondergrens per rol ligt blijft open. Naar onze inschatting is een dossier per rol, met de gemaakte keuze en de reden daarvoor, beter verdedigbaar dan een organisatiebrede sessie met alleen een aanwezigheidslijst.
Politie met AI in de opsporing: de context bepaalt hoe zwaar u opleidt
Een politiedienst gebruikt AI om grote hoeveelheden opsporingsdossiers te doorzoeken en verbanden te laten opvallen die een rechercheur anders zou missen. De uitkomsten wegen mee in de keuze welke verdachte verder wordt onderzocht en belanden uiteindelijk in stukken die het strafrecht in gaan. De vraag is of dezelfde basisinstructie volstaat voor de analist die het model bedient en voor de rechercheur die op de uitkomst afgaat.
Artikel 4, lid 1 verplicht aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen maatregelen te nemen om de ontwikkeling van AI-geletterdheid van hun personeel en andere personen die namens hen AI-systemen exploiteren en gebruiken te ondersteunen. De bepaling schrijft voor dat zij daarbij rekening houden met technische kennis, ervaring, onderwijs en opleiding en met de context waarin de AI-systemen zullen worden gebruikt, evenals met de personen of groepen personen ten aanzien van wie de AI-systemen zullen worden gebruikt. Zij bepaalt tegelijk dat deze verplichting niet inhoudt dat een bepaald niveau van AI-geletterdheid voor personen moet worden gewaarborgd.
Artikel 4 verlangt dat u de context van gebruik meeweegt en ook de mensen op wie het systeem wordt toegepast, en in de rechtshandhaving lopen beide factoren naar onze lezing hoog op. Of een algemene introductie over de mogelijkheden van AI dan volstaat voor wie een uitkomst overneemt in een dossier dat iemands positie als verdachte raakt, betwijfelen wij, maar de bepaling zegt uitdrukkelijk niet welk niveau u moet waarborgen, zodat u die ondergrens zelf moet onderbouwen. Wij zouden per rol vastleggen wat iemand moet kunnen herkennen, bijvoorbeeld dat een gevonden verband nog geen bewijs is, en die keuze periodiek opnieuw wegen.
Redactie met generatieve AI: tellen freelancers mee in uw maatregelen?
Een nieuwsredactie zet generatieve AI in om samenvattingen, koppen en beeld voor te bereiden, waarna een eindredacteur het stuk afmaakt en de redactie besluit te publiceren. Een deel van dat werk ligt bij freelancers, en een extern bureau maakt met dezelfde tools de content voor marketing. De vraag is of uw maatregelen voor AI-geletterdheid ook die freelancers en dat bureau moeten raken, of alleen de mensen op de loonlijst.
Artikel 4, lid 1 richt zich tot aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen en verplicht hen maatregelen te nemen om de ontwikkeling van AI-geletterdheid te ondersteunen van hun personeel en van andere personen die namens hen AI-systemen exploiteren en gebruiken. De bepaling verlangt dat zij daarbij rekening houden met technische kennis, ervaring, onderwijs en opleiding en met de context waarin de AI-systemen zullen worden gebruikt, evenals met de personen of groepen personen ten aanzien van wie de AI-systemen zullen worden gebruikt. Zij houdt niet in dat een bepaald niveau van AI-geletterdheid voor personen moet worden gewaarborgd.
De wettekst noemt naast personeel uitdrukkelijk andere personen die namens u AI-systemen exploiteren en gebruiken, en wij lezen dat als een functionele en niet als een contractuele afbakening. Een freelance eindredacteur die uw tool in uw workflow en op uw aanwijzing gebruikt hoort in die lezing binnen uw maatregelen, ook zonder arbeidsovereenkomst. Bij het externe bureau ligt het minder eenvoudig: werkt het in uw omgeving en op uw aanwijzing, dan is verdedigbaar dat het namens u handelt, maar zet het voor eigen rekening zijn eigen tools in, dan is het zelf gebruiksverantwoordelijke en zegt artikel 4 niet dat uw maatregelen dat werk moeten dekken. Praktisch betekent dat naar onze inschatting: leg in de opdrachtafspraken vast wie in welke rol werkt en welke instructie u meegeeft, in plaats van erop te vertrouwen dat de ander het zelf regelt.
AI-chat bij werving en selectie: wat de sollicitant moet weten
Een recruiter zet een AI-chat in die kandidaten na hun reactie op een vacature een eerste screeningsgesprek laat voeren en hun cv aanvult met de antwoorden. De chat presenteert zich met een voornaam en schrijft in vlotte spreektaal. De vraag is of deze sollicitanten redelijkerwijs doorhebben dat zij met een AI-systeem praten.
Artikel 50 lid 1 verplicht aanbieders ervoor te zorgen dat AI-systemen die voor directe interactie met natuurlijke personen zijn bedoeld zodanig worden ontworpen en ontwikkeld dat de betrokken natuurlijke personen worden geinformeerd dat zij interageren met een AI-systeem, tenzij dit duidelijk is vanuit het oogpunt van een normaal geinformeerde en redelijk omzichtige en oplettende natuurlijke persoon, rekening houdend met de omstandigheden en de gebruikscontext. Artikel 50 lid 5 bepaalt dat die informatie uiterlijk op het moment van de eerste interactie op duidelijke en te onderscheiden wijze aan de betrokken natuurlijke personen wordt verstrekt en aan de toepasselijke toegankelijkheidseisen voldoet.
Wij lezen de duidelijkheidstoets als een vraag over het publiek dat het systeem feitelijk tegenkomt, en dat publiek is bij werving en selectie geen getrainde beroepsgroep maar een brede groep sollicitanten die onder druk staat en de organisatie nog niet kent. Een menselijke voornaam en spreektaal duwen die beoordeling in onze ogen de verkeerde kant op, hoe handig ze conversioneel ook zijn. Koopt u de chat in plaats van hem te bouwen, dan richt artikel 50 lid 1 zich naar de letter tot de aanbieder terwijl u de persona en het instapmoment kiest; of u met een eigen naam op zo'n chat zelf in de rol van aanbieder schuift, beantwoordt artikel 50 niet. Maak de melding in het eerste bericht daarom een inkoopeis en controleer bij oplevering dat die er ook echt staat.
Camera bij de ingang: toegangscontrole versus biometrische categorisatie
Een organisatie laat medewerkers binnen via gezichtsherkenning bij de toegangscontrole en gebruikt in de bezoekersruimte daarnaast een camera die gezichten in leeftijdsgroepen indeelt. Beide toepassingen draaien op dezelfde biometrische infrastructuur en dezelfde beelden. De vraag is bij welke van de twee de betrokken personen actief geinformeerd moeten worden.
De richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 rekenen geautomatiseerde toegangscontrole met gezichtsherkenning tot de systemen die alleen passief gegevens verzamelen en niet tot een uitwisseling met natuurlijke personen in staat zijn, en dus niet interageren in de zin van artikel 50 lid 1. Voor artikel 50 lid 3 stellen zij dat de informatieplicht, behoudens gebruik dat op grond van artikel 5, lid 1, punt g, verboden is, geldt voor elk systeem voor biometrische categorisering, ook buiten hoog risico, en noemen zij indeling naar leeftijd of geslacht op basis van biometrische gegevens als voorbeeld. Artikel 50 lid 3 zelf kent daarnaast een eigen uitzondering voor systemen die bij wet zijn toegestaan om strafbare feiten op te sporen, te voorkomen of te onderzoeken. Als wijze van informeren noemen de richtsnoeren een zichtbare mededeling bij elke mogelijke ingang van een tentoonstellingsruimte dat gezichtsopnamen worden gemaakt om bezoekers aan een leeftijdsgroep toe te wijzen, uiterlijk op het moment van de eerste blootstelling.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, 20.7.2026, randnummer (30) en randnummers (104) tot en met (108)
Onze lezing is dat u niet per camera maar per verwerkingsdoel moet inventariseren: dezelfde lens die bij de toegangscontrole buiten lid 1 valt, brengt u binnen lid 3 zodra dezelfde beelden mensen in een categorie plaatsen. Leg daarom per opstelling vast wat er met de opname gebeurt en wie de gebruiksverantwoordelijke is, want dat bepaalt of er een bordje bij de ingang hoort te hangen. De richtsnoeren schrijven geen vaste vorm voor, maar zij binden wel het moment: de mededeling moet er zijn voordat iemand het beeld in loopt, en een verwijzing in het privacystatement haalt dat moment in onze lezing zelden.
Code-assistent voor ontwikkelaars: uitzondering, tot hij naar buiten praat
Een softwarebedrijf gebruikt een AI-assistent voor codesuggesties en code review, alleen beschikbaar voor professionele ontwikkelaars. Datzelfde bedrijf zet ook een helpdeskchatbot in voor klanten.
De richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 noemen code-assistentie- en code-reviewchatbots die alleen beschikbaar zijn voor professionele ontwikkelaars als voorbeeld waarin de evidentie-uitzondering opgaat. Chatbots in online platforms of helpdesks waarbij gebruikers uitkomsten kunnen aanzien voor menselijk werk, noemen zij juist als voorbeeld waarin de meldplicht wel geldt.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, 20.7.2026, randnummer (45), lijsten met en zonder evidentie-uitzondering
Twee AI-assistenten bij hetzelfde bedrijf, twee uitkomsten. Beoordeel per toepassing wie de gebruiker is en wat die redelijkerwijs verwacht, in plaats van een organisatiebreed standpunt in te nemen over chatbots.
Fraudemeldportaal van een bank: waarom de opsporingsuitzondering hier afvalt
Een bank opent een AI-gestuurd meldportaal waar klanten vermoedelijke fraude rond hun betaalrekening of lening kunnen doorgeven. Het systeem stelt vervolgvragen, categoriseert de melding en zet die door naar fraudedetectie en, bij witwassignalen, naar het interne meldteam. Omdat het portaal over strafbare feiten gaat, gaat de bank ervan uit dat de meldplicht bij directe AI-interactie niet speelt.
De richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 noemen door financiele instellingen of overheidsinstanties beheerde AI-ondersteunde fraudemeldlijnen en meldportalen, waar gebruikers vermoedelijke financiele misdrijven kunnen melden, uitdrukkelijk als voorbeeld dat niet is vrijgesteld en binnen het toepassingsbereik van artikel 50 lid 1 valt. Zij lichten toe dat de uitzondering niet opgaat wanneer het systeem voor het publiek beschikbaar is en het gebruikers de mogelijkheid biedt een strafbaar feit te melden. Dat het systeem de melding alleen uitvraagt, categoriseert en prioriteert terwijl menselijke onderzoekers de informatie valideren voordat er actie volgt, verandert dat in de richtsnoeren niet.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, 20.7.2026, randnummers (48) en (49), voorbeeldenlijst bij de opsporingsuitzondering
In onze lezing is dit de plek waar banken het vaakst verkeerd afslaan: het meldportaal hangt organisatorisch onder fraude en compliance, waardoor de opsporingsuitzondering vanzelfsprekend aanvoelt terwijl juist het publieke meldkanaal is uitgezonderd van die uitzondering. Daar komt bij dat de uitzondering is geschreven voor gebruik dat bij wet is toegestaan voor opsporing, en de richtsnoeren rekken haar niet verder op dan tot andere overheidsinstanties met zo'n wettelijke grondslag, zodat een private bank er in onze lezing zelden in staat nog voordat het publieke meldkanaal ter sprake komt. Behandel het portaal daarom als een gewone publieksfacing chat en zet de mededeling in het eerste scherm van het gesprek. Een zin in de algemene voorwaarden of in een productbijsluiter is voor dit kanaal een zwakke keuze, omdat de melder op dat moment al aan het vertellen is.
AI-tekst van een gemeente: wanneer telt een eindcheck als redactionele controle
Een gemeente laat een AI-systeem de webteksten schrijven over een gewijzigde regeling voor bijstand en toeslagen, bedoeld om burgers uit te leggen waar zij recht op hebben. Een communicatiemedewerker leest de tekst na op stijl en spelling en zet hem online. De vraag is of deze publieke dienst daarmee onder de uitzondering op de labelplicht valt.
De richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 rekenen openbaar bestuur en publieke dienstverlening tot de aangelegenheden van algemeen belang waarop de bekendmakingsplicht voor gepubliceerde AI-tekst uit artikel 50 lid 4 ziet. Voor de uitzondering moeten volgens de richtsnoeren twee voorwaarden cumulatief zijn vervuld: de door AI gegenereerde of bewerkte tekst heeft menselijke toetsing of redactionele controle ondergaan, en een natuurlijke of rechtspersoon draagt redactionele verantwoordelijkheid voor de bekendmaking. Zij stellen daarbij dat menselijke toetsing een bewuste inhoudelijke beoordeling is met feitencontrole als minimum, en dat oppervlakkige, louter formele of procedurele controles zoals spelling- of grammaticacorrectie daarvoor niet volstaan. Voor de tweede voorwaarde verlangen zij dat de identiteit of de functie van degene die de redactionele verantwoordelijkheid draagt op een eenvoudig vindbare plaats openbaar is.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, 20.7.2026, randnummer (131), randnummers (133) tot en met (136) en randnummer (138)
Onze lezing is dat veel gemeenten wel een publicatieproces hebben maar geen aanwijsbare persoon die inhoudelijke eindverantwoordelijkheid draagt, en dat is precies het scharnierpunt van deze uitzondering. Wijs die rol expliciet toe, maak vindbaar wie hem draagt en leg per pagina vast wie de feiten heeft gecontroleerd, of kies anders voor de eenvoudiger route en label de tekst gewoon. Let daarbij op de volgorde in uw werkproces, want een AI-hulpmiddel dat de tekst na de menselijke goedkeuring nog inhoudelijk herschrijft haalt de grond onder die goedkeuring vandaan.
Interne assistent voor HR en compliance: uitzondering met een randvoorwaarde
Een organisatie geeft medewerkers een interne AI-assistent voor HR-, juridische, inkoop-, compliance- en IT-vragen. Moet die assistent bij elk gesprek melden dat hij AI is?
De richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 noemen een interne, op medewerkers gerichte assistent voor geschoold en AI-geletterd personeel dat weet dat het AI-systemen gebruikt voor interne organisatiedoeleinden, als voorbeeld waarin de evidentie-uitzondering van artikel 50 lid 1 opgaat.
De richtsnoeren koppelen deze uitzondering uitdrukkelijk aan geschoold en AI-geletterd personeel. Uw beroep op de uitzondering staat of valt dus met wat u onder artikel 4 aan geletterdheid hebt geregeld en kunt aantonen: zonder dat dossier leunt u op een aanname over uw eigen mensen.
Diagnoseondersteuning voor artsen: geen meldplicht, wel zorgvuldigheid
Een ziekenhuis zet een interactief AI-systeem in dat uitsluitend door geschoolde zorgprofessionals wordt gebruikt om een medische diagnose te ondersteunen en behandelingen voor te stellen. De vraag is of de patient of de arts moet horen dat het AI is.
De richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 noemen interactieve AI-systemen die uitsluitend bedoeld zijn voor geschoolde zorgprofessionals ter ondersteuning van diagnose en behandelvoorstellen als voorbeeld waarin de evidentie-uitzondering van artikel 50 lid 1 opgaat: voor die gebruiker is het AI-karakter duidelijk.
De uitzondering hangt aan de gebruiker, niet aan het systeem. Zodra hetzelfde model ook patienten te woord staat, valt die grond weg en geldt de meldplicht gewoon. En de uitzondering op artikel 50 zegt niets over de rest: gaat het om een medisch hulpmiddel of een hoog-risicotoepassing, dan blijven die regimes onverkort gelden.
Opsporingsdienst: vrijgesteld van de meldplicht, met waarborgen
Een dienst die bij wet bevoegd is strafbare feiten op te sporen, wil een interactief AI-systeem inzetten zonder aan betrokkenen te melden dat zij met AI communiceren.
Artikel 50 lid 1 zondert aanbieders van interactieve AI-systemen uit van de meldplicht wanneer zij bij wet gemachtigd zijn strafbare feiten op te sporen, te voorkomen, te onderzoeken of te vervolgen, onder passende waarborgen voor de rechten en vrijheden van derden. De richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 werken die uitzondering uit.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, 20.7.2026, randnummer (46), uitzondering voor rechtshandhaving
De uitzondering is smal en voorwaardelijk: zij vraagt een wettelijke grondslag voor de opsporingstaak en passende waarborgen voor derden. Een publieke taak op zich is niet genoeg, en de waarborgen zijn geen bijzin maar onderdeel van de grond waarop u zich beroept.
Uitlegsessie bij de klant op het moment van ingebruikname
Asimov AI is een micro-organisatie met maximaal vijftien medewerkers die AI-diensten levert voor wetgevingswerk aan overheidsinstellingen en bedrijven. Bij elk nieuw contract organiseert het bedrijf een of meer inductiecalls met de teamleiders en ambtenaren die het platform gaan gebruiken, waarin het uitlegt hoe het platform en de onderliggende modellen werken en hoe hallucinaties in dit domein ontstaan en beperkt kunnen worden.
Deze praktijk is door de betrokken organisatie zelf aangeleverd aan het levend repository van de Commissie. Het repository verzamelt en deelt praktijken, maar keurt ze niet goed en stelt ze niet vast als norm.
Levend repository van AI-geletterdheidspraktijken, ingediende praktijk van de betrokken organisatie
Deze praktijk legt de geletterdheid waar het risico ontstaat: bij de mensen die het systeem straks gebruiken, op het moment dat zij ermee beginnen. Voor een kleine aanbieder is dat ook het enige haalbare moment, omdat er geen opleidingsafdeling is om het later over te doen. Wie dit overneemt, moet wel vastleggen wie erbij was en wat er is uitgelegd, want anders bestaat de inspanning na een jaar alleen nog in de herinnering van de deelnemers.
Beoordelingssysteem voor personeel gaat de fout in: melden of niet
Een werkgever gebruikt een AI-systeem dat het functioneren van medewerkers scoort en die score meeweegt bij promotie en ontslag. Na een wijziging aan het model blijkt een groep werknemers maandenlang te laag te zijn beoordeeld, en op die beoordelingen zijn al besluiten genomen. Personeelszaken vraagt zich af of dit een ernstig incident is en wie er dan moet melden.
Artikel 3, punt 49 omschrijft een ernstig incident als een incident of gebrekkig functioneren van een AI-systeem dat direct of indirect leidt tot onder meer een schending van de uit het recht van de Unie voortvloeiende verplichtingen ter bescherming van de grondrechten. Artikel 73, lid 1 legt de meldplicht voor ernstige incidenten bij de aanbieder van het in de Unie in de handel gebrachte hoog-risico AI-systeem, tegenover de markttoezichtautoriteiten van de lidstaat waarin het incident heeft plaatsgevonden. Lid 2 verlangt dat de melding wordt gedaan onmiddellijk nadat de aanbieder een oorzakelijk verband tussen het AI-systeem en het ernstige incident of de redelijke waarschijnlijkheid van een dergelijk verband heeft vastgesteld, en in ieder geval uiterlijk vijftien dagen nadat de aanbieder of, in voorkomend geval, de gebruiksverantwoordelijke zich bewust wordt van het ernstige incident, waarbij bij die termijn rekening wordt gehouden met de ernst van het incident. Lid 6 verplicht de aanbieder na de melding onverwijld het nodige onderzoek te verrichten in verband met het ernstige incident en het betrokken AI-systeem, met inbegrip van een risicobeoordeling en corrigerende maatregelen, en daarbij samen te werken met de bevoegde autoriteiten en, in voorkomend geval, met de betrokken aangemelde instantie. Artikel 26, lid 5 verplicht de gebruiksverantwoordelijke die een ernstig incident vaststelt daarvan onmiddellijk eerst de aanbieder in kennis te stellen en vervolgens de importeur of distributeur en de betreffende markttoezichtautoriteiten.
Artikel 3, punt 49, artikel 26, lid 5, en artikel 73, leden 1, 2 en 6
Op de werkvloer zit het lastige punt in de bewustwording uit lid 2: schade die dun is uitgesmeerd over veel medewerkers komt niet binnen als alarm, maar druppelt binnen via klachten, een beoordelingsgesprek of de ondernemingsraad. Of stelselmatig te lage scores met gevolgen voor promotie en ontslag een ernstig incident opleveren, hangt naar onze lezing af van de vraag of daarmee verplichtingen ter bescherming van grondrechten zijn geschonden in de zin van artikel 3, punt 49, onder c; die weging maakt artikel 73 niet voor u. Bepaal daarom vooraf welk signaal uit personeelszaken telt als incidentsignaal en wie het diezelfde week bij de aanbieder neerlegt, in plaats van dat achteraf te reconstrueren; artikel 26, lid 5 verlangt van u als gebruiksverantwoordelijke bovendien dat u bij een vastgesteld ernstig incident onmiddellijk eerst de aanbieder informeert en vervolgens de importeur of distributeur en de markttoezichtautoriteit. Let er ten slotte op dat de corrigerende maatregelen van lid 6 op het systeem zien; wat er met de al genomen besluiten over promotie of ontslag moet gebeuren, leest u naar onze lezing niet in dit artikel en loopt via andere regels, waaronder het arbeidsrecht.
Politieke voorkeur afleiden uit geuploade foto's
Een platform analyseert de biometrische gegevens uit foto's die gebruikers hebben geupload om hun vermoedelijke politieke voorkeur af te leiden en hen gerichte politieke boodschappen te sturen. Een vergelijkbaar systeem leidt de vermoedelijke seksuele gerichtheid af om advertenties te tonen.
Beroept u zich op de uitzondering voor een nevenfunctie, dan moet die functie ook technisch strikt noodzakelijk zijn voor de hoofddienst, want beide voorwaarden gelden samen en advertentiedoelen halen die drempel niet.
Gezichtsvergelijking bij de grenspoort: verificatie of identificatie
Een geautomatiseerde grenspoort gebruikt biometrische gezichtsherkenning om het gezicht van een reiziger te vergelijken met de foto in de chip van het paspoort. Dezelfde camera kan technisch ook tegen een opsporingsdatabank vergelijken, en juist dat verschil bepaalt of deze biometrie hoog risico is.
De ontwerprichtsnoeren van de Commissie van 19 mei 2026 stellen dat biometrische verificatie buiten de hoog-risicoclassificatie valt: het een-op-een vergelijken van aangeboden biometrie met eerder vastgelegde biometrie, uitsluitend om te bevestigen dat iemand is wie hij zegt te zijn. Wordt dezelfde opname daarnaast tegen een opsporingsdatabank vergeleken, dan is het wel biometrische identificatie op afstand. Het document is een consultatieversie: niet bindend en nog niet definitief.
Ontwerprichtsnoeren classificatie hoog-risico AI, 19 mei 2026, bijlage over Bijlage III, randnummer (136)
Toets uw biometrische toepassing op het doel en niet op de techniek: dezelfde camera en hetzelfde model vallen buiten de hoog-risicoroute zolang de vergelijking een-op-een is en alleen de identiteit bevestigt, en vallen erbinnen zodra dezelfde opname ook tegen een databank wordt gehouden. Leg daarom per toepassing vast waartegen wordt vergeleken, want die ene ontwerpkeuze verplaatst het hele regime.
Training in drie delen voor juristen en public affairs
Booking.com bouwde voor de juridische en public affairs teams een training in drie delen: eerst de basisbegrippen en het verschil tussen klassieke machine learning en taalmodellen, dan hoe AI binnen het eigen bedrijf werkt, dan het regelgevend kader en de raakvlakken met het recht dat zij al beoefenen. Het materiaal verscheen ook als video- en podcastserie met ondertiteling en uitgeschreven hand-outs.
De opbouw is het interessante deel: eerst de techniek, dan de eigen organisatie, dan pas het recht. Juristen die die volgorde omdraaien leren de verordening uit hun hoofd zonder te kunnen beoordelen waar hun eigen systemen in vallen. Dat een training in meerdere vormen beschikbaar is helpt bovendien bij het aantonen dat zij daadwerkelijk bereikbaar was voor iedereen die haar nodig had.
Callcenter meet de boosheid van medewerkers
Een callcenter gebruikt webcams en spraakherkenning om emoties van medewerkers te volgen, zoals boosheid. Hetzelfde bedrijf gebruikt spraakanalyse ook om te herkennen wanneer een klant geirriteerd raakt.
Het verbod volgt de gezagsverhouding en niet de techniek: dezelfde spraakanalyse op medewerkers is verboden en op klanten niet, en werkplek omvat ook sollicitanten en de proeftijd.
Een werkgever laat een extern wervingssysteem alle binnengekomen sollicitaties scoren en rangschikken, waarna recruiters alleen de bovenste twintig procent nog met de hand bekijken. De leverancier brengt het systeem onder eigen naam op de markt, de werkgever gebruikt het in zijn eigen selectieproces.
Dat recruiters de eindkeuze houden helpt u niet, want zodra het systeem sollicitanten scoort of rangschikt en zo de shortlist stuurt, blijft het hoog risico en geldt geen uitzondering.
Databasequery en standaard spreadsheet zonder AI-functies
Een klantenserviceafdeling draait in het databasesysteem de opdracht om alle klanten te vinden die vorige maand een bepaald product kochten, en berekent in een standaard spreadsheet het gemiddelde uit een klanttevredenheidsenquete. Alle stappen volgen vooraf vastgelegde instructies.
De richtsnoeren van de Commissie over de definitie van een AI-systeem gebruiken dit geval om de grens te trekken tussen software die wel en niet onder de verordening valt. Het document is niet bindend.
Commission Guidelines C(2025) 5053 final, 29.7.2025, grensgevallen bij de definitie van artikel 3, punt 1
Beroept u zich op de categorie basale gegevensverwerking, kijk dan naar de hele levenscyclus en niet alleen naar het gebruik, want die categorie veronderstelt dat in geen enkele fase wordt geleerd, geredeneerd of gemodelleerd.
Juristen leren techniek, ontwikkelaars leren recht
Dedalus Healthcare, dat onder meer AI levert die complicaties bij ziekenhuispatiënten voorspelt, traint zijn juristen, de functionaris gegevensbescherming, compliance en de afdeling kwaliteit en regelgeving juist op de technische kant. Ontwikkelaars en ingenieurs krijgen omgekeerd training die is toegespitst op de juridische en compliance-aspecten van de AI-verordening. De directie kreeg een eigen sessie op maat van haar rol.
Zoek de kennis bewust buiten een enkele discipline, want het register noemt samenwerking tussen bedrijfsleven en wetenschap als een van de vormen waarin organisaties AI-geletterdheid opbouwen.
Deepfake op een kerstkaart: aanbieder markeert, particulier niet
Een particulier maakt met een generatieve AI-dienst een deepfake van zichzelf en zijn huisgenoten voor op de eigen kerstkaart, puur privé en zonder enig zakelijk doel.
De uitsluiting voor privégebruik raakt alleen de plichten van de gebruiker, dus levert u de generatieve dienst dan markeert u de uitvoer machineleesbaar, en zodra er een zakelijk doel bijkomt keert de labelplicht terug.
Echte auto tegen een AI-achtergrond is geen deepfake
Een autobedrijf fotografeert een bestaand model en plaatst het in een advertentie tegen een volledig AI-gegenereerde achtergrond met een verzonnen landschap. De auto zelf is niet bewerkt.
De ruimte hangt aan het product zelf, dus zolang uiterlijk, eigenschappen en gebruik ongewijzigd blijven volstaat een AI-achtergrond, maar raakt de bewerking het product wel, dan moet u alsnog labelen.
Medische uitzondering: toegankelijkheid mag, burn-outdetectie niet
Een werkgever wil emotieherkenning inzetten. In het ene scenario ondersteunt het systeem medewerkers met autisme en verbetert het de toegankelijkheid voor blinde en dove collega's. In het andere scenario meet het stressniveaus om burn-out, verveling of motivatieverlies te signaleren.
De medische uitzondering is smal: ondersteuning van een concrete beperking valt eronder, algemene monitoring van welzijn, stress of motivatie niet, en gegevens uit een toegestane inzet mag u niet hergebruiken.
Ernstig incident aan de productielijn: wie meldt en binnen welke termijn
Een fabrikant levert een AI-systeem dat als veiligheidscomponent in een machine op de productielijn meedraait en tegelijk de kwaliteitscontrole aanstuurt. In de fabriek van een afnemer raakt een operator ernstig gewond nadat de machine bij een afwijking niet tot stilstand kwam. De vraag is wie de melding doet, aan wie, en welke klok op dat moment al loopt.
Artikel 73, lid 1 legt de melding van ernstige incidenten bij de aanbieder van het in de Unie in de handel gebrachte hoog-risico AI-systeem, gericht aan de markttoezichtautoriteiten van de lidstaat waarin het incident heeft plaatsgevonden. Lid 2 bepaalt dat die melding wordt gedaan onmiddellijk nadat de aanbieder een oorzakelijk verband tussen het AI-systeem en het ernstige incident of de redelijke waarschijnlijkheid van een dergelijk verband heeft vastgesteld, en in ieder geval uiterlijk vijftien dagen nadat de aanbieder of, in voorkomend geval, de gebruiksverantwoordelijke zich bewust wordt van het incident, waarbij bij die termijn rekening wordt gehouden met de ernst ervan. Lid 4 verkort dat bij overlijden van een persoon tot uiterlijk tien dagen. Lid 6 verplicht de aanbieder na de melding onverwijld het nodige onderzoek te verrichten, met inbegrip van een risicobeoordeling en corrigerende maatregelen, en geen onderzoek te verrichten waarbij het AI-systeem wordt gewijzigd op een wijze die van invloed kan zijn op de latere evaluatie van de oorzaken, zonder de bevoegde autoriteiten daarvan vooraf in kennis te stellen. Artikel 26, lid 5 verplicht de gebruiksverantwoordelijke die een ernstig incident vaststelt daarvan onmiddellijk eerst de aanbieder in kennis te stellen en vervolgens de importeur of distributeur en de betreffende markttoezichtautoriteiten, en verklaart artikel 73 van overeenkomstige toepassing wanneer de gebruiksverantwoordelijke de aanbieder niet kan bereiken.
Artikel 73, leden 1, 2, 4 en 6, en artikel 26, lid 5
Wij lezen lid 2 zo dat de termijn al kan gaan lopen bij de gebruiksverantwoordelijke op de werkvloer van de fabriek, terwijl de melding van lid 1 bij u als aanbieder van het AI-systeem ligt. Dat betekent niet dat uw afnemer stil kan blijven zitten: artikel 26, lid 5 geeft de gebruiksverantwoordelijke een eigen kennisgevingsroute langs u, de importeur of distributeur en de markttoezichtautoriteit, en laat artikel 73 van overeenkomstige toepassing zijn wanneer u niet bereikbaar bent. Leg die route daarom vast in het contract en in de servicelijn voordat er iets gebeurt. Bij een zwaargewonde operator zonder dodelijke afloop is naar onze lezing de buitengrens van lid 2 aan de orde en niet de tien dagen van lid 4; hoeveel eerder dan die buitengrens gemeld moet worden, laat de tekst open en hangt af van de ernst. Houd er daarnaast rekening mee dat de reflex om de machine direct te herstellen en de productie te hervatten kan botsen met lid 6, omdat onderzoek waarbij het systeem wordt gewijzigd eerst een bericht aan de bevoegde autoriteit vraagt. Wie dat pas tijdens het incident uitzoekt, verliest dagen die er binnen deze termijnen niet zijn.
Expertsysteem dat uit vastgelegde kennis een conclusie trekt
Een ziekenhuis gebruikt een ouder diagnose-ondersteunend expertsysteem waarin artsen kennis, feiten en regels hebben vastgelegd. Op basis van de symptomen die een arts invoert, trekt het systeem zelfstandig een conclusie over mogelijke aandoeningen.
Machine learning is geen vereiste, dus u kunt zich er niet op beroepen dat uw systeem alleen met door experts vastgelegde regels werkt; ook logica- en kennisgebaseerde systemen die zelfstandig concluderen vallen eronder.
AI-contactpersoon per afdeling bij een telecombedrijf
Fastweb beheert meer dan negentig AI-systemen en benoemt in elke afdeling formeel een AI-SPOC, een getrainde contactpersoon voor AI-vragen uit het eigen team. Deze contactpersonen krijgen aparte instructie over verboden praktijken en hoog-risicosystemen en mogen zelfstandig de AI-risicobeoordeling van hun afdeling uitvoeren.
Neem een praktijk uit dit register niet klakkeloos over, want overname levert volgens de Commissie geen automatisch vermoeden van naleving op; toets eerst of de opzet past bij uw eigen systemen en rollen.
Wie zwaar finetunet wordt zelf modelaanbieder
Een Europese scale-up finetunet een bestaand model voor algemene doeleinden voor het eigen product en zet daarbij meer rekenkracht in dan een derde van de rekenkracht waarmee het oorspronkelijke model getraind is.
De richtsnoeren van de Commissie over de reikwijdte van de GPAI-plichten behandelen dit geval bij de vraag wanneer iemand zelf modelaanbieder wordt. Het document is niet bindend.
Commission Guidelines C(2025) 5045 final, 18.7.2025, reikwijdte van de plichten voor GPAI-modelaanbieders
Reken voor de finetuning uit hoeveel rekenkracht u inzet ten opzichte van het oorspronkelijke model, want boven een derde daarvan wordt u zelf aanbieder en gelden de documentatie-, auteursrecht- en samenvattingsplichten voor uw aanpassing.
Aangiften screenen op strafbare feiten met alleen een profiel
Een belastingdienst gebruikt een voorspellend AI-model op alle aangiften om mogelijke fiscale misdrijven te signaleren. Dat gebeurt uitsluitend op basis van het profiel dat het systeem opbouwt, met persoonlijkheidskenmerken als dubbele nationaliteit, geboorteplaats en aantal kinderen, en met afgeleide variabelen die moeilijk te verifieren zijn.
Om buiten dit verbod te blijven moet uw systeem steunen op echte, verifieerbare feiten die aan een concreet strafbaar feit raken; extra variabelen aan een profiel toevoegen volstaat daarvoor niet.
Fraudeprofilering bij kinderopvangtoeslag
Een belastingdienst zet een AI-systeem in om fraude met kinderopvangtoeslag op te sporen door ontvangers te profileren en in categorieen als opzet of grove nalatigheid in te delen, met criteria als laag inkomen, dubbele nationaliteit en sociaal gedrag. Op basis van de risicoscore wordt het dossier onderzocht, de toeslag stopgezet en terugbetaling geeist.
Fraudebestrijding blijft toegestaan, maar toets bij elk kenmerk of het werkelijk bij het doel hoort en of het gevolg in verhouding staat, want onverwante persoonskenmerken plus zware gevolgen maken van uw controle sociale scoring.
Toekenning van bijstand door een gemeente: de FRIA en de kennisgeving
Een gemeente wil een AI-systeem in gebruik nemen dat aanvragen voor een uitkering uit de bijstand ordent en aangeeft welke dossiers extra onderzoek verdienen voordat een klantmanager beslist. De toepassing staat al in het algoritmeregister. De vraag is wat er geregeld moet zijn voordat de eerste burger door dit systeem gaat.
Artikel 27, lid 1 verlangt van gebruiksverantwoordelijken die publiekrechtelijke organen zijn of particuliere entiteiten die openbare diensten verlenen, dat zij voor de ingebruikname van een hoog-risico AI-systeem als bedoeld in artikel 6, lid 2 een beoordeling uitvoeren van de gevolgen die het gebruik voor de grondrechten kan opleveren, met uitzondering van systemen die bedoeld zijn om te worden gebruikt op het in punt 2 van bijlage III vermelde gebied. Die beoordeling omvat onder meer de categorieen natuurlijke personen en groepen die naar verwachting gevolgen ondervinden, de specifieke risico's op schade voor die categorieen, de uitvoering van maatregelen voor menselijk toezicht en de maatregelen die moeten worden genomen wanneer die risico's zich voordoen, met inbegrip van de regelingen voor interne governance en klachtenregelingen. Lid 3 bepaalt dat de gebruiksverantwoordelijke, zodra de beoordeling is uitgevoerd, de markttoezichtautoriteit in kennis stelt van de resultaten en als onderdeel van die kennisgeving het in lid 5 bedoelde ingevulde sjabloon indient, en dat in het in artikel 46, lid 1, bedoelde geval vrijstelling van de kennisgevingsplicht kan gelden. Lid 5 bepaalt dat het AI-bureau een sjabloon voor een vragenlijst ontwikkelt, onder meer via een geautomatiseerd instrument, om gebruiksverantwoordelijken te helpen hun verplichtingen uit hoofde van dit artikel op vereenvoudigde wijze na te komen.
Wij lezen artikel 27 zo dat een gemeente hier de meest voor de hand liggende gebruiksverantwoordelijke is en dat de beoordeling af moet zijn voordat de eerste aanvraag door het systeem loopt, niet als verantwoording achteraf. Die plicht hangt wel eerst aan de vraag of dit systeem hoog risico is: beoordeelt het de aanspraak op bijstand mede, of blijft het bij een voorbereidende of eng procedurele taak in de zin van artikel 6, lid 3, dat zijn eigen uitzondering weer sluit zodra het systeem burgers profileert? Die vraag beantwoordt u voordat u aan lid 1 begint. Een vermelding in het algoritmeregister is in onze lezing iets anders dan de beoordeling van lid 1, en zij vervangt de kennisgeving van de resultaten aan de markttoezichtautoriteit niet. Praktisch loont het om de klachtenroute voor de burger en de ruimte van de klantmanager om van het signaal af te wijken in hetzelfde dossier vast te leggen, omdat lid 1 juist naar die twee onderdelen vraagt.
Inschatting van recidive bij de politie: wanneer de beoordeling opnieuw moet
Een politiedienst neemt een AI-systeem in gebruik dat bij een verdachte een inschatting van recidive maakt, als hulpmiddel bij de afweging die het openbaar ministerie en de rechter later maken. Later wordt het model hertraind op nieuwere opsporingsgegevens en breidt de dienst het gebruik uit naar een tweede regio. De vraag is of de beoordeling van het eerste gebruik daarmee toereikend blijft.
Artikel 27, lid 1 verlangt dat gebruiksverantwoordelijken die publiekrechtelijke organen zijn, voor de ingebruikname van een hoog-risico AI-systeem als bedoeld in artikel 6, lid 2 een beoordeling uitvoeren van de gevolgen die het gebruik voor de grondrechten kan opleveren, met uitzondering van systemen die bedoeld zijn om te worden gebruikt op het in punt 2 van bijlage III vermelde gebied. Die beoordeling bestaat uit een beschrijving van de processen waarin het systeem wordt gebruikt, van de periode en de frequentie van gebruik, van de categorieen natuurlijke personen en groepen die naar verwachting gevolgen ondervinden, van de specifieke risico's op schade waarbij rekening wordt gehouden met de door de aanbieder op grond van artikel 13 verstrekte informatie, van de uitvoering van maatregelen voor menselijk toezicht overeenkomstig de gebruiksaanwijzing, en van de maatregelen bij het intreden van die risico's. Lid 2 bepaalt dat de verplichting van toepassing is op het eerste gebruik, dat in soortgelijke gevallen eerder uitgevoerde effectbeoordelingen of bestaande effectbeoordelingen van de aanbieder kunnen worden gebruikt, en dat de gebruiksverantwoordelijke die tijdens het gebruik ziet dat een van de in lid 1 vermelde elementen is gewijzigd of niet langer actueel is, de nodige maatregelen neemt om de informatie te actualiseren. Lid 3 bepaalt dat de resultaten met het ingevulde sjabloon aan de markttoezichtautoriteit worden gemeld en dat in het in artikel 46, lid 1, bedoelde geval vrijstelling van die kennisgevingsplicht kan gelden.
Wij lezen artikel 27 zo dat een politiedienst als publiekrechtelijk orgaan onder lid 1 valt en dat de beoordeling niet aan het eerste gebruik blijft hangen: hertrainen op nieuwere opsporingsgegevens of uitbreiden naar een tweede regio raakt de elementen van lid 1 en vraagt in onze lezing om actualisering van het dossier. Bij dat hertrainen speelt bovendien een vraag die artikel 27 zelf niet beantwoordt, namelijk of die ingreep zo ver gaat dat zij een substantiele wijziging is en u op grond van artikel 25 zelf als aanbieder wordt aangemerkt. Houd daarnaast in de gaten dat de uitzondering van lid 3 in onze lezing over de kennisgeving gaat en niet over de beoordeling zelf. Begin ten slotte pas aan die beoordeling nadat u hebt vastgesteld dat de inzet als zodanig is toegestaan, want artikel 5 sluit bepaalde voorspellende toepassingen in de opsporing uit.
Selectie bij de inschrijving van studenten: een DPIA is nog geen FRIA
Een hogeschool laat een AI-systeem de aanmeldingen voor een beroepsopleiding rangschikken en gebruikt daarbij de toetsresultaten van eerdere studenten om die rangorde te ijken. Voor deze verwerking ligt er al een gegevensbeschermingseffectbeoordeling. De vraag die de school stelt is of daarmee ook de grondrechtenkant van de inschrijving is afgedekt.
Artikel 27, lid 1 bepaalt dat gebruiksverantwoordelijken die publiekrechtelijke organen zijn of particuliere entiteiten die openbare diensten verlenen, en gebruiksverantwoordelijken van hoog-risico AI-systemen als bedoeld in bijlage III, punt 5, b) en c), voor de ingebruikname van een hoog-risico AI-systeem als bedoeld in artikel 6, lid 2 een beoordeling uitvoeren van de gevolgen voor de grondrechten, met uitzondering van systemen die bedoeld zijn om te worden gebruikt op het in punt 2 van bijlage III vermelde gebied. Die beoordeling bestaat uit een beschrijving van de processen waarin het systeem overeenkomstig het beoogde doel wordt gebruikt, van de periode en de frequentie van gebruik, van de categorieen natuurlijke personen en groepen die naar verwachting gevolgen ondervinden, van de specifieke risico's op schade voor die categorieen, van de uitvoering van maatregelen voor menselijk toezicht en van de maatregelen bij het intreden van die risico's, met inbegrip van de regelingen voor interne governance en klachtenregelingen. Lid 2 bepaalt dat de verplichting van toepassing is op het eerste gebruik, dat de gebruiksverantwoordelijke in soortgelijke gevallen eerder uitgevoerde effectbeoordelingen of bestaande effectbeoordelingen van de aanbieder kan gebruiken, en dat de gebruiksverantwoordelijke die tijdens het gebruik ziet dat een van de in lid 1 vermelde elementen is gewijzigd of niet langer actueel is, de nodige maatregelen neemt om de informatie te actualiseren. Lid 4 bepaalt dat wanneer een van de verplichtingen uit dit artikel al is nagekomen door de gegevensbeschermingseffectbeoordeling op grond van artikel 35 van Verordening (EU) 2016/679 of artikel 27 van Richtlijn (EU) 2016/680, de beoordeling van lid 1 een aanvulling vormt op die gegevensbeschermingseffectbeoordeling.
Wij lezen artikel 27 zo dat de onderwijsinstelling die deze selectie zelf inzet hier de gebruiksverantwoordelijke is, maar daarmee staat de plicht nog niet vast. Lid 1 wijst publiekrechtelijke organen aan en particuliere entiteiten die openbare diensten verlenen, en of een bekostigde dan wel een private hogeschool onder een van die twee omschrijvingen valt, is de vraag die u eerst moet beantwoorden. Valt zij eronder, dan is een bestaande gegevensbeschermingseffectbeoordeling in onze lezing het vertrekpunt en niet het sluitstuk: lid 4 laat de grondrechtenbeoordeling ernaast staan, en sinds Verordening (EU) 2026/1744 mag zij relevante delen daarvan overnemen of daarnaar verwijzen, zodat de vraag vooral is welke onderdelen van lid 1 nog ontbreken. Voor u betekent dat vastleggen welke groepen studenten geraakt kunnen worden, hoe de toelatingscommissie of de docent een uitkomst kan corrigeren en waar een afgewezen aanmelder met een klacht terechtkan. Verandert de selectieregel of het toetsonderdeel waarop de rangorde steunt, dan is dat in onze lezing het moment om het dossier bij te werken, en niet het begin van het volgende studiejaar.
Zorgverzekeraar met AI voor risicobeoordeling: publiek of privaat maakt niet uit
Een zorgverzekeraar gebruikt AI voor risicobeoordeling en prijsstelling bij zorg- en levensverzekeringen. De vraag is of dit onder punt 5(c) van Bijlage III valt, en daarmee of de FRIA-plicht van artikel 27 in beeld komt.
De ontwerprichtsnoeren van de Commissie van 19 mei 2026 stellen dat de zorg- en levensverzekering van punt 5(c) zowel privaat als publiekrechtelijk kan zijn: ook een publiekrechtelijke zorgverzekeraar valt eronder zolang het systeem is bedoeld voor risicobeoordeling of prijsstelling ten aanzien van natuurlijke personen. Private zorgverzekering geldt als essentiele private dienst, ook in een lidstaat met een publiek zorgstelsel. Anders dan punt 5(b) kent punt 5(c) geen uitzondering voor fraudedetectie. Het document is een consultatieversie: niet bindend en nog niet definitief.
Ontwerprichtsnoeren classificatie hoog-risico AI, 19 mei 2026, bijlage over Bijlage III, randnummers (319) tot en met (321)
Voor de FRIA-vraag telt punt 5(c) dubbel: het maakt het systeem hoog risico en het maakt u als gebruiksverantwoordelijke tot een van de partijen die artikel 27 aanwijst. Een publiekrechtelijke vorm of een publiek zorgstelsel in uw lidstaat verandert daar niets aan. Reken uzelf ook niet rijk met de fraudedetectie-uitzondering van punt 5(b): die geldt hier niet, en een fraudefunctie naast risicobeoordeling haalt het systeem er niet uit.
Weersimulatie waarin machine learning natuurkundige processen benadert
Een meteorologisch instituut draait natuurkundige weermodellen en zet machine learning in om complexe atmosferische processen zoals wolkenmicrofysica en turbulentie te benaderen. De geschatte waarden gaan vervolgens als invoer het gevestigde natuurkundige model in, dat de eigenlijke voorspelling doet.
Dat uw model uit invoer kan afleiden, brengt het niet vanzelf binnen de definitie: de richtsnoeren motiveren de uitsluiting van zulke versnellende systemen juist met het feit dat zij de basale gegevensverwerking niet overstijgen.
Het historische gemiddelde als voorspelling
Een vermogensbeheerder bouwt een eenvoudig referentiemodel dat de toekomstige koers voorspelt door steeds het historische gemiddelde te nemen, om te toetsen of een geavanceerder model werkelijk waarde toevoegt. Een weerdienst doet hetzelfde door de temperatuur van morgen te voorspellen met het gemiddelde van vorige week.
Een eenvoudig referentiemodel dat u naast een geavanceerder model zet, valt op zijn prestaties buiten de definitie, maar dat oordeel zegt niets over het geavanceerdere model, dat u apart moet beoordelen.
Drie kennisniveaus en interne vakscholen bij een verzekeraar
Generali biedt alle medewerkers basiscursussen aan over wat AI is en hoe de groep het gebruikt, verdiepende modules voor wie AI-systemen dagelijks gebruikt, en gevorderde sessies met externe experts voor wie ze bouwt of onderhoudt. Daarnaast bestaan interne vakscholen voor rollen als data scientist, actuaris en accountant, opgezet met universiteiten en onderzoeksinstellingen.
Hang gelaagde AI-scholing aan een bestaand opleidingsprogramma en leerplatform, zodat u niveaus en doelgroepen kunt uitbreiden zonder eerst een nieuwe leerinfrastructuur te moeten bouwen.
Gepersonaliseerde reclame is niet vanzelf verboden manipulatie
Een adverteerder gebruikt AI om advertenties af te stemmen op de voorkeuren van gebruikers. De vraag is of dat het manipulatieverbod raakt.
Personalisatie blijft buiten het verbod zolang u transparant bent en keuzevrijheid respecteert; toets uw advertentietechniek daarom aan de AVG, het consumentenrecht en de DSA in plaats van aan te nemen dat reclame altijd mag.
Gezichtsherkenningsbedrijf bouwt databank uit sociale media
Een softwarebedrijf laat een geautomatiseerde scraper het internet afzoeken naar afbeeldingen met menselijke gezichten op sociale media, slaat die op met bron-URL, geolocatie en soms namen, en zet de gezichtskenmerken om in wiskundige representaties waarmee een geuploade foto kan worden vergeleken.
Dat beelden openbaar op sociale media staan betekent geen toestemming, en het onderscheid zit in de gerichtheid: ongericht verzamelen voor een database waarmee gezichten vergeleken kunnen worden blijft verboden, ook stapsgewijs.
AI-geletterdheid in werving en onboarding bij een verzekeraar
Gjensidige Forsikring geeft alle medewerkers een verplichte e-learning als basisniveau en bouwt daarop rolgerichte verdieping: analisten krijgen modelrisico en datagovernance, medewerkers in schadebehandeling krijgen training over de systemen die zij zelf bedienen. Waar relevant wordt AI-geletterdheid al bij de werving getoetst en maakt training over AI-systemen deel uit van de onboarding.
Bepaal wie u opleidt aan de hand van de tekst die het document citeert: artikel 4 noemt naast het eigen personeel ook iedereen die de systemen namens u gebruikt.
Helpdeskchatbot van een webshop moet zich melden
Een webshop zet een AI-chatbot in voor vragen over bestellingen, bezorging en retouren. De bot schrijft vloeiende volzinnen, draagt een profielfoto van een medewerker en nergens staat dat er geen mens meeleest.
Rekent u niet op de uitzondering voor evidente AI, want hoe menselijker uw klantenbot oogt, hoe eerder u een expliciete melding bij de eerste beurt moet inbouwen in plaats van alleen in de voorwaarden.
Dossierverwerking bij inschrijvingen van een onderwijsinstelling
Een onderwijsinstelling gebruikt AI voor dossierbehandeling bij aanmeldingen: indexeren, zoeken, tekst- en spraakverwerking, vertaling van meegestuurde documenten, en het uittrekken, omzetten en ordenen van de verzamelde gegevens tot een bruikbaar formaat.
Indexeren, zoeken, vertalen en herordenen van aanmeldingsdossiers blijft voorbereidend werk, zolang het systeem het inhoudelijke oordeel over de aanmelding volledig bij de instelling laat.
Landbouw: AI-systeem dat bepaalt waar chemicalien worden gespoten
Een AI-systeem bepaalt welke delen van landbouwgrond met chemicalien worden bespoten. Het beoogde doel dat de aanbieder eraan geeft is het optimaliseren van het gebruik van chemicalien.
De ontwerprichtsnoeren van de Commissie van 19 mei 2026 behandelen dit geval bij de vraag of AI als veiligheidscomponent onder de productwetgeving van Bijlage I valt. Het document is een consultatieversie: niet bindend en nog niet definitief.
Ontwerprichtsnoeren classificatie hoog-risico AI, 19 mei 2026, bijlage over Bijlage I en productwetgeving
Beperk uw faalanalyse niet tot het product zelf maar betrek de omgeving waarin het werkt, want personen die zich in de buurt bevinden bepalen mede of een storing gevaar oplevert.
Landbouw: AI voor opbrengstvoorspelling en irrigatieoptimalisatie
Een AI-systeem is geintegreerd in een drone of robot en wordt gebruikt voor agronomische doeleinden zoals het voorspellen van de opbrengst of het optimaliseren van irrigatie.
Leg per toepassing vast waarom een storing in uw opstelling geen gevaar oplevert, want dezelfde agronomische functie kan in een ander productontwerp wel een veiligheidscomponent worden.
Systeem dat een menselijk besluit of ontwerp toetst en een wezenlijk andere oplossing geeft
Een AI-systeem controleert een besluit, plan of constructie die door een mens is gemaakt en levert vervolgens een wezenlijk andere oplossing aan.
Vraag uzelf af of uw systeem het menselijke werk verfijnt of vervangt, want een wezenlijk andere oplossing aanreiken is geen verbetering en sluit een beroep op artikel 6, lid 3, onder b, uit.
Witwasdetectie door een accountantskantoor onder eigen wettelijke plicht
Een accountantskantoor zet een AI-systeem in dat witwassen detecteert, om te voldoen aan zijn eigen verplichtingen op grond van de Europese antiwitwaswetgeving.
Ga na of u een eigen wettelijke plicht uitvoert of een taak van een overheidsinstantie overneemt, want alleen in het tweede geval handelt u namens die instantie en komt het rechtshandhavingsregime in beeld.
ATEX: AI-systeem dat gasconcentraties bewaakt en afschakelt
Apparatuur voor plaatsen met ontploffingsgevaar bevat een AI-systeem dat bedoeld is om gasconcentraties te bewaken en bij overschrijding een afschakeling te commanderen.
Zodra u een systeem aanbiedt dat een gevaarlijke waarde bewaakt en zelf een ingreep commandeert, volgt de veiligheidsfunctie uit uw eigen beoogde doel en niet uit hoe betrouwbaar het systeem presteert.
Chatbot die feitelijke vragen van een uitkeringsbehandelaar beantwoordt
Een chatbot beantwoordt feitelijke vragen van een behandelaar over de beoordeling van een aanvraag voor zorgtoeslagen of zorgvoorzieningen, bijvoorbeeld over de leeftijd van de aanvrager. De behandelaar kan de aanvraag toe- of afwijzen op basis van die antwoorden.
Een chatbot die uitsluitend bestaande feiten gestructureerd teruggeeft valt onder de uitzondering, maar zodra hij juridische vragen per dossier beantwoordt, stuurt hij het besluit en is hij hoog risico.
Kredietwaardigheid van ondernemingen op basis van bedrijfscijfers
Een aanbieder ontwikkelt een systeem dat de kredietwaardigheid van ondernemingen beoordeelt aan de hand van bedrijfsgegevens, balansen en jaarrekeningen. In een variant wordt de eigenaar van een rechtspersoon beoordeeld ter dekking van een bedrijfslening.
Bepaal vooraf of natuurlijke personen tot uw beoogde doel behoren, want een systeem dat ook hun persoonlijke financien beoordeelt valt in zijn geheel binnen punt 5(b), ongeacht de zakelijke hoofdmoot.
Kredietwaardigheid van bedrijven op basis van balans en jaarrekening
Een aanbieder ontwikkelt een AI-systeem dat de kredietwaardigheid van bedrijven beoordeelt aan de hand van bedrijfsgegevens, balansen en jaarrekeningen. Ook de situatie waarin de eigenaar van een rechtspersoon wordt beoordeeld als dekking voor een bedrijfslening komt aan de orde.
Een beoordeling blijft zakelijk zolang het krediet aan de onderneming toekomt, dus ook de eigenaar die een bedrijfslening dekt maakt uw systeem niet tot een beoordeling van een natuurlijke persoon.
Kredietscore van een ondernemer op basis van uitsluitend bedrijfsgegevens
Een aanbieder ontwikkelt een AI-systeem dat de kredietscore vaststelt van de eigenaar van een kleine onderneming of van een bedrijf dat geen rechtspersoon is. Het systeem gebruikt daarbij uitsluitend zakelijke of bedrijfsgegevens.
Beperk uw systeem aantoonbaar tot zakelijke gegevens als u buiten punt 5(b) wilt blijven, want zodra het ook de persoonlijke financien van de ondernemer betrekt, beoordeelt u een natuurlijke persoon.
Douanerisicoanalyse op goederen aan de buitengrens
Een AI-systeem wordt door douaneautoriteiten gebruikt om het risico te beoordelen dat goederen die de EU binnenkomen niet voldoen aan de wetgeving die aan de grens van toepassing is, op basis van informatie over de betrokken marktdeelnemers, zoals containernummer, omschrijving van de goederen, routering, vervoer en betaalmethode.
Bepaal waar uw risicomodel zich werkelijk op richt, want gaat het om zendingen en goederenstromen en niet om persoonlijke kenmerken van mensen, dan is er geen profilering die de vrijstelling blokkeert.
AI die kandidaten helpt hun cv af te stemmen op een vacature
Het systeem analyseert het cv van de kandidaat samen met de door de kandidaat aangeleverde vacaturetekst en beveelt wijzigingen aan om de kans op een uitnodiging te vergroten. Die aanbevelingen worden uitsluitend met de kandidaat gedeeld.
Wie de tool start bepaalt hier de uitkomst, want een hulpmiddel dat de kandidaat zelf inzet en waarvan het resultaat alleen bij hem terechtkomt, valt buiten het wervingsgebruik.
Onvolledige formulieren signaleren en terugsturen naar de aanvrager
Een AI-systeem detecteert en signaleert onvolledig ingevulde formulieren, zodat die kunnen worden teruggestuurd naar de aanvrager om ze correct aan te vullen.
Een signaleringsfunctie die alleen constateert dat gegevens ontbreken en het stuk terugstuurt, kunt u als nauwe procedurele taak behandelen zolang zij niets zegt over de inhoud of de kwaliteit van de aanvraag.
Gastoestellen: AI dat de verbrandingsefficientie optimaliseert
Een AI-systeem optimaliseert de verbrandingsefficientie in een gasverbrandingstoestel voor huishoudelijk gebruik. Het beoogde doel is energie-efficientie.
Of een efficiencysysteem veiligheidscomponent is, hangt af van het productontwerp: leidt een storing tot brand, explosie of koolmonoxide, dan telt het mee, blijft het bij een hogere energierekening dan niet.
Retrospectieve audit van wervingspatronen op geanonimiseerde data
Een systeem controleert afgeronde wervingsbeslissingen door geanonimiseerde wervingsdata te analyseren, waaronder cv-scores, interviewnotities en aannameresultaten, en gebruikt statistische modellering om mogelijke vertekening of inconsistenties op te sporen. Het speelt geen rol in lopende werving en beoordeelt geen identificeerbare recruiters of sollicitanten.
Anonimiseer de data en houd de analyse volledig retrospectief, dan kunt u wervingspatronen op vertekening onderzoeken zonder dat het systeem als hoog risico wordt aangemerkt.
Het systeem coördineert afspraken met sollicitanten door agenda's en opgegeven beschikbaarheid te combineren, stelt tijdvakken voor op basis van logistieke beperkingen zoals tijdzones en het maximumaantal gesprekken per dag, verstuurt herinneringen, en verwerkt toegankelijkheidswensen zoals gebarentolk, langere gespreksduur of alternatieve communicatievormen.
Zuiver logistieke ondersteuning blijft buiten de zware verplichtingen, mits uw planningstool geen enkele beoordeling initieert of beinvloedt en toegankelijkheidswensen alleen praktisch verwerkt.
Systeem dat wetsartikelen en interne richtlijnen aanreikt bij besluiten over uitkeringen
Een AI-systeem wordt gebruikt bij het beoordelen van gegevens die relevant zijn voor een besluit, bijvoorbeeld over publieke uitkeringen, en geeft de behandelaar verwijzingen naar de relevante wettelijke bepalingen, informatie over de bevoegde instantie en eventueel bestaande interne richtlijnen die relevant zijn voor het besluitvormingsproces.
Algemene verwijzingen naar wetgeving en interne richtlijnen blijven voorbereidend, maar zodra uw systeem het concrete dossier analyseert of een aanbeveling per zaak geeft, verliest u die kwalificatie.
Liften: AI-systeem dat deursluiting en obstakeldetectie regelt
Een AI-systeem in een lift regelt de timing van het sluiten van de deuren en de detectie van obstakels. Het beoogde doel dat de aanbieder eraan geeft is een efficiente liftwerking, niet veiligheid.
Noemt u efficiency als doel, dan blijft de tweede route open: kan een storing iemand verwonden, dan is het systeem alsnog veiligheidscomponent, dus laat uw doelomschrijving niet de eindconclusie zijn.
Machines: camerasysteem dat mensen in een robotcel detecteert
Een op AI gebaseerd computervisiesysteem detecteert de aanwezigheid van een mens in een robotcel en activeert een veilige stop of een snelheidsreductie. Het beoogde doel dat de aanbieder eraan geeft is het voorkomen van letsel.
Legt u in de gebruiksaanwijzing, technische documentatie of het verkoopmateriaal vast dat een systeem letsel moet voorkomen, dan bepaalt u daarmee zelf dat het een veiligheidsfunctie vervult.
Patroonanalyse op afgeronde rechtmatigheidstoetsen in de publieke sector
Een AI-systeem analyseert eerder afgeronde rechtmatigheidstoetsen van ambtenaren om besluitvormingspatronen of afwijkingen te detecteren, voor kwaliteitsborging en rapportage. Het systeem stelt geen uitkomsten voor in lopende zaken en beoordeelt niet het functioneren van medewerkers, bijvoorbeeld in de jaarlijkse beoordelingscyclus.
Patroonanalyse blijft binnen de uitzondering zolang zij achteraf plaatsvindt, geen uitkomst in lopende zaken voorstelt en niet het functioneren van uw medewerkers beoordeelt.
Drukapparatuur: AI-systeem dat drukopbouw voorspelt en ingrijpt
Een AI-systeem in drukapparatuur is bedoeld om een ongecontroleerde drukopbouw te voorspellen en beschermende maatregelen in werking te stellen, bijvoorbeeld door een afschakeling te activeren die is gekoppeld aan veiligheidsappendages.
Een model dat op zichzelf alleen voorspelt vervult toch een veiligheidsfunctie zodra die voorspelling een beschermende maatregel in werking stelt, dus beoordeel wat er met de uitvoer gebeurt en niet alleen wat het model berekent.
Schrijfassistent die afgeronde promotiebeoordelingen aanscherpt
Een adviesbureau gebruikt een AI-schrijfassistent om promotierapporten van managers te verfijnen nadat de beoordelingen volledig zijn afgerond. Managers hebben de aanbeveling, de motivering en de scores al vastgelegd; het systeem verbetert de helderheid van de formulering, bewaakt consistentie met de huisstijl en signaleert mogelijk vertekende woordkeuze, waarna de manager de aangepaste tekst verplicht nakijkt.
Laat de manager de aanbeveling, de motivering en de scores eerst volledig vastleggen en beperk het systeem tot formulering en consistentie, dan blijft het een verbetering achteraf.
Kwaliteitscontrole op afgerond menselijk werk zonder het oordeel te vervangen
Drie soorten hulpsystemen: systemen die fouten of tegenstrijdigheden signaleren in afgerond menselijk werk als kwaliteitscontrole, systemen die conclusies koppelen aan bewijsstukken om de traceerbaarheid van een besluit te versterken zonder het menselijk oordeel te vervangen, en systemen die door mensen gevalideerde inhoud omzetten voor interoperabiliteit of toegankelijkheid.
Houd uw hulpsysteem strikt na het menselijke besluit en zonder eigen oordeel over de uitkomst, dan blijft het een verbetering die de rechten en de positie van betrokkenen ongemoeid laat.
Spoor: AI-systeem in een trein dat snelheidslimieten bewaakt
Een AI-systeem in een trein is bedoeld om snelheidslimieten te bewaken en botsingen en ontsporingen te voorkomen.
Werkt u in een sector met een eigen veiligheidsregime, houd dan aan dat uitsluitend de definitie uit artikel 3, punt 14 van de AI-verordening telt en niet de sectorale omschrijving van veiligheidscomponent.
Afwijkingsdetectie in werving die de recruiters zelf beoordeelt
Een systeem signaleert afwijkingen van eerdere wervingspatronen vóórdat de werving is afgerond, om inconsistenties met het bedrijfsbeleid op te sporen, en beoordeelt daarbij de persoonlijke kenmerken van de recruiters die de gesprekken voeren.
Wilt u de uitzondering behouden, richt de afwijkingsanalyse dan uitsluitend op de besluiten zelf en niet op de personen die ze namen, en laat haar pas draaien nadat de werving is afgerond.
AI-achtergrondonderzoek met risicoscores voor sollicitanten
Het systeem bundelt officiële registers, arbeidsverleden, sociale netwerken en waar toegestaan financiële gegevens, plus open bronnen, en levert samengestelde risicoscores of categorieën als laag, midden en hoog risico met signalen zoals onverklaarde hiaten in het cv. In hoogvolume-werving worden kandidaten met een hoog risico al vóór dossierbeoordeling terzijde gelegd.
Achtergrondonderzoek met samengestelde risicoscores is profilering, en dat sluit elke uitzondering uit, ook wanneer u formeel een menselijke beoordeling in het proces heeft ingebouwd.
Afwijkingsdetectie in werving die ook de recruiters zelf beoordeelt
Een AI-systeem wordt ingezet bij de werving van medewerkers. Het identificeert afwijkingen van eerdere wervingsbesluiten om mogelijke inconsistenties met het wervingsbeleid op te sporen, en beoordeelt daarbij ook de persoonlijke kenmerken van de recruiters die de sollicitatiegesprekken voeren. Het systeem draait voordat de werving is afgerond.
Een systeem dat afwijkingen in besluitvorming opspoort kan onder de uitzondering vallen, maar zodra het daarbij persoonlijke kenmerken van uw eigen medewerkers weegt, is er profilering en vervalt die route.
Geautomatiseerde schooltoewijzing door gemeenten
Gemeenten of regionale autoriteiten wijzen leerlingen automatisch toe aan openbare scholen op basis van gestructureerde gegevens zoals thuisadres, de grenzen van voedingsgebieden en beschikbare capaciteit, waarbij ook aanwezigheid van broers en zussen en de status van ouders meewegen om gezinnen bij elkaar te houden of reisafstand te beperken.
Ook een toewijzing op ogenschijnlijk objectieve gegevens als adres en capaciteit geldt hier als profilering, zodat u zich als overheid niet op de uitzondering van artikel 6, lid 3, kunt beroepen.
AI die antwoorden van sollicitanten scoort en rangschikt
Een systeem beoordeelt geschreven of gesproken antwoorden van sollicitanten in een online assessment, kent op basis van taalkundige en inhoudelijke criteria een cijfermatige score toe en genereert daaruit een ranglijst die bepaalt wie wordt uitgenodigd voor het interview.
Zodra uw assessment antwoorden omzet in een cijfer en daarmee bepaalt wie op gesprek komt, vervult het systeem een kernbeoordeling en helpt geen enkele uitzondering u eruit.
Slimme thermostaat die comfort en energieverbruik optimaliseert
Een slimme thermostaat die onder de radioapparatuurregelgeving valt, leert de routines van het huishouden en optimaliseert de temperatuurinstellingen. Het beoogde doel is meer comfort en een lager energieverbruik.
Dat een product voor de consument of het huishouden bestemd is, sluit niets uit; onderbouw dat een storing hooguit ongemak of een hogere energierekening geeft, en let extra op kinderen en kwetsbare gebruikers.
Sorteren van aanmeldingen voor school of universiteit op niveau
Een AI-systeem sorteert binnenkomende aanmeldingen voor toelating tot een school of universiteit op het cijfer of het onderwijsniveau waarvoor is aangemeld, en plaatst ze in vooraf bepaalde categorieën zoals basisonderwijs, voortgezet onderwijs of specifieke leerjaren, op basis van informatie in de aanmelding.
Sorteren op een gegeven dat de aanvrager zelf heeft opgegeven blijft een nauwe procedurele taak, mits uw systeem daarbij geen oordeel velt over geschiktheid en geen toelatingsbesluit voorbereidt.
Speelgoed: AI dat muziek aanbeveelt in verbonden speelgoed
Een AI-systeem in verbonden speelgoed doet muziekaanbevelingen aan het kind dat ermee speelt.
Niet elk AI-onderdeel in een gereguleerd product telt mee; ontbreken zowel een veiligheidsbedoeling als een gevaarlijk faalgevolg, dan valt het onderdeel buiten het begrip veiligheidscomponent en buiten artikel 6, lid 1.
Speelgoed: fabrikant kiest interne controle op basis van normen
Een fabrikant van speelgoed met een AI-systeem als veiligheidscomponent past geharmoniseerde normen toe en kiest daarmee voor een conformiteitsbeoordelingsprocedure zonder betrokkenheid van een derde partij.
Kiest u met geharmoniseerde normen voor interne controle zonder derde partij, dan verandert dat uw procedure maar niet de indeling: het systeem blijft hoog-risico en de bijbehorende verplichtingen blijven staan.
Voertuigen: AI-systeem voor rijstrookassistentie
Een AI-systeem voor rijstrookassistentie in een voertuig. Het beoogde doel dat de aanbieder eraan geeft is het verbeteren van de gebruikerservaring.
Bij de faalroute weegt uw eigen doelomschrijving nauwelijks mee; onderbouw de beoordeling met de systeemarchitectuur, de faalwijzen en de gevolgen daarvan, want daar wordt naar gekeken.
Visumdossiers scannen, indelen en dubbele bijlagen markeren
Een systeem in migratie en grenstoezicht scant elk ingediend visumdossier, zet gescande documenten om in tekst voor indexering, plaatst stukken automatisch in vaste, vooraf bepaalde mappen zoals identiteitsdocumenten, reisschema, bewijsstukken en vertalingen, en herkent exacte dubbele bijlagen om die als duplicaat te markeren.
Ook wanneer uw dossierverwerking de uitzondering haalt, moet u de beoordeling vooraf vastleggen en het systeem registreren, zodat de toezichthouder uw keuze op elk moment kan controleren.
Visumdossiers scannen, indexeren en dubbele bijlagen markeren
Een AI-systeem in de context van migratie en grensbeheer scant ieder ingediend visumdossier, zet gescande documenten om in tekst voor indexering, plaatst stukken automatisch in vaste vooraf bepaalde mappen zoals identiteitsdocumenten, reisschema, bewijsstukken en vertalingen, en detecteert exacte dubbele bijlagen en markeert die als duplicaat.
Leg de grenzen van uw dossierverwerking hard vast, want de vrijstelling vervalt zodra het systeem stukken rangschikt, als nuttig of minder nuttig bestempelt, verbergt of een vervolgstap suggereert.
Bewustwording die uitmondt in een harde gebruiksregel
INECO, een groot Spaans ingenieursbedrijf dat voor overheden werkt aan spoor, luchthavens en digitalisering, hield in 2024 ruim twintig AI-trainingen met meer dan vierhonderd deelnemers en zette een AI Master Classroom op het intranet met korte modules, audio en ondertiteling. Nadat medewerkers bewust waren gemaakt van het risico op datalekken, beperkte de organisatie het gebruik van publieke taalmodellen en stapte zij over op een beveiligde chatbotoplossing.
Combineer korte online modules met echte sessies, want de Commissie beschrijft de verzamelde initiatieven als een mix van e-learningplatforms en trainingen op locatie in plaats van een vaste vorm.
Interne AI-assistent voor getrainde medewerkers hoeft geen melding
Een organisatie stelt een interne AI-assistent beschikbaar voor vragen over HR, inkoop, ICT en compliance. De assistent is alleen bereikbaar achter de eigen inlog en de medewerkers zijn getraind in het gebruik van AI.
De uitzondering steunt op een afgesloten en getraind publiek, dus leg vast wie toegang heeft en welke AI-training zij kregen, want zodra de assistent buiten die kring beschikbaar komt vervalt de vrijstelling.
Kredietreclame gericht op postcodes met lage inkomens
Een aanbieder van financiele producten gebruikt een voorspellend AI-model om reclame voor dure, risicovolle leningen te richten op mensen die in postcodegebieden met lage inkomens wonen en in geldnood zitten.
Stuurt u bewust op proxyvariabelen als postcode die samenvallen met een kwetsbare sociaaleconomische groep, dan geldt dat als uitbuiting, terwijl onbedoelde vertekening dat pas wordt zodra u die kent en niet corrigeert.
Kredietscore en fraudedetectie bij dezelfde bank
Een kredietverstrekker gebruikt een model dat particuliere aanvragers een score geeft waarop de acceptatiebeslissing rust. Datzelfde huis gebruikt daarnaast een apart model dat verdachte transacties markeert voor fraudeonderzoek.
Beoordeel elk model apart op zijn eigen beoogde doel, want een model dat de kredietwaardigheid van een natuurlijke persoon scoort is hoog risico, terwijl een model waarvan fraudedetectie de hoofdfunctie is daarbuiten valt.
Kredietscoring en telematicapremies blijven toegestaan
Een kredietverstrekker beoordeelt kredietwaardigheid op basis van inkomsten, uitgaven en andere financiele en economische omstandigheden. Een verzekeraar verhoogt de premie van een bestuurder die volgens telematicagegevens structureel te hard rijdt.
Scoren mag wanneer u alleen gegevens gebruikt die voor het doel relevant zijn en het gevolg proportioneel blijft, en sectorale regels die voorschrijven welke gegevens relevant zijn vormen daarbij uw sterkste onderbouwing.
Lichte finetuning maakt u geen modelaanbieder
Een bank finetunet een bestaand model voor algemene doeleinden op de eigen productdocumentatie en klantvragen, met een fractie van de oorspronkelijke rekenkracht, en bouwt daaromheen een klantenchatbot die zij onder eigen naam aanbiedt.
Blijft uw finetuning ver onder een derde van de oorspronkelijke rekenkracht, dan wordt u geen modelaanbieder, maar gelden voor u nog wel de plichten voor het AI-systeem dat u onder eigen naam aanbiedt.
Predictive policing op wijkniveau valt buiten het verbod
Een politiekorps gebruikt een AI-systeem dat op basis van eerdere criminaliteitscijfers per gebied, stratenkaarten en aanvullende informatie aangeeft waar de kans op bijvoorbeeld inbraken of steekincidenten hoger ligt, om te bepalen waar meer wordt gesurveilleerd.
Plaatsgebonden voorspellingen vallen buiten het verbod, maar alleen zolang de gebiedsscore geen bouwsteen wordt in het profiel van een persoon, want dan beoordeelt u alsnog individuen en verschuift het regime.
Logging bij aanmelding en toetsing: wat de hogeschool zelf in handen houdt
Een hogeschool gebruikt een ingekocht AI-systeem dat de aanmelding van studenten rangschikt en daarnaast signalen afgeeft bij digitale toetsing. De logs staan in de omgeving van de leverancier, die ze op verzoek aanlevert. Het onderwijsteam vraagt zich af of de school daarmee klaar is of dat er een eigen bewaarplicht overblijft.
Artikel 12 lid 1 vereist dat een AI-systeem met een hoog risico technisch zo is vormgegeven dat gebeurtenissen gedurende de levenscyclus automatisch worden geregistreerd, en lid 2 verbindt die registratie aan een niveau van traceerbaarheid dat passend is voor het beoogde doel van het systeem. Artikel 26 lid 6 bepaalt dat gebruiksverantwoordelijken de automatisch gegenereerde logs bewaren voor zover die logs onder hun controle vallen, gedurende een periode die passend is voor het beoogde doel of ten minste zes maanden, tenzij toepasselijk Unierecht of nationaal recht anders bepaalt, meer in het bijzonder het Unierecht over de bescherming van persoonsgegevens. Artikel 19 lid 1 legt een overeenkomstige bewaarplicht op aan aanbieders voor de door hun systemen gegenereerde logs die onder hun controle vallen, eveneens voor ten minste zes maanden.
Artikel 12 lid 1 en 2, artikel 19 lid 1 en artikel 26 lid 6
Onze lezing is dat het hosten van de logs door de leverancier de school niet zonder meer buiten artikel 26 lid 6 plaatst: bepalend is of de logs onder haar controle vallen. De verordening definieert dat begrip niet, en in onze lezing is de serverlocatie op zichzelf niet doorslaggevend; het gaat om de vraag of u feitelijk en contractueel over die logs kunt beschikken, en die vraag moet u per inkoop beantwoorden. Spreek daarom bij inkoop af dat de hogeschool de logs kan opvragen, exporteren en gedurende de gekozen termijn zelf kan bewaren, en leg vast welke gebeurtenissen rond aanmelding en toetsing daaronder vallen. Betrek daarbij meteen de gegevensbescherming, want dezelfde bepaling laat toe dat ander Unierecht of nationaal recht de bewaartermijn juist begrenst.
Logging op de productielijn: welke logs bewaart de fabrikant en welke de fabriek
Een fabrikant levert een AI-systeem dat als veiligheidscomponent meedraait in de machines van een productielijn en tegelijk de kwaliteitscontrole aanstuurt. De fabriek die de lijn draait, bewaart alleen de meldingen die in de lokale besturing zichtbaar zijn; de rest van de registratie loopt naar de omgeving van de leverancier. De vraag is wie welke logs moet bewaren wanneer achteraf moet worden gereconstrueerd waarom de lijn is stilgelegd.
Artikel 12 lid 1 bepaalt dat AI-systemen met een hoog risico dusdanig technisch zijn vormgegeven dat gebeurtenissen gedurende de levenscyclus van het systeem automatisch worden geregistreerd. Volgens lid 2 maken die loggingfuncties het mogelijk gebeurtenissen te registreren die relevant zijn voor de identificatie van situaties die ertoe kunnen leiden dat het systeem een risico vormt in de zin van artikel 79 lid 1 of dat er een substantiële wijziging optreedt, voor de facilitering van de monitoring na het in de handel brengen bedoeld in artikel 72, en voor de monitoring van de werking van de in artikel 26 lid 5 bedoelde AI-systemen met een hoog risico. Artikel 19 lid 1 verplicht aanbieders die automatisch gegenereerde logs te bewaren voor zover zij onder hun controle vallen, gedurende een periode die passend is voor het beoogde doel van het systeem, van ten minste zes maanden, tenzij toepasselijk Unierecht of nationaal recht anders bepaalt. Artikel 26 lid 6 legt een overeenkomstige bewaarplicht op aan gebruiksverantwoordelijken voor de logs die onder hun controle vallen, met dezelfde ondergrens van zes maanden.
Wij lezen artikel 19 en artikel 26 lid 6 zo dat de fabrikant, die hier als aanbieder optreedt, en de fabriek als gebruiksverantwoordelijke ieder een eigen bewaarplicht houden voor de logs die onder hun controle vallen. De verordening omschrijft niet wanneer logs onder uw controle vallen, en de plek waar de registratie technisch landt is in onze lezing niet vanzelf beslissend; die open vraag moet u per systeem beantwoorden. Voor een productielijn betekent dat in onze lezing dat u vastlegt welke gebeurtenissen in de machinebesturing blijven en welke naar de leverancier gaan, en dat u toegang tot dat tweede deel contractueel regelt voordat u het nodig heeft. Regelt u dat niet, dan loopt u het risico dat u een stilstand of een afkeuring in de kwaliteitscontrole achteraf niet meer kunt herleiden tot het gedrag van het systeem.
Logging bij taakverdeling op de werkvloer: bewijs over het systeem of dossier over de werknemer
Een werkgever zet een AI-systeem in dat op de werkvloer taken toewijst aan medewerkers en het functioneren samenvat ten behoeve van het beoordelingsgesprek. Personeelszaken wil weten welke registratie van die uitkomsten bewaard moet blijven wanneer een werknemer maanden later bezwaar maakt tegen een besluit over promotie.
Artikel 12 lid 1 vereist dat AI-systemen met een hoog risico dusdanig technisch zijn vormgegeven dat gebeurtenissen gedurende de levenscyclus automatisch worden geregistreerd. Lid 2, punt c, noemt als een van de doelen van die loggingfuncties de monitoring van de werking van systemen als bedoeld in artikel 26 lid 5, en dat lid verplicht gebruiksverantwoordelijken de werking te monitoren op basis van de gebruiksaanwijzing en in voorkomend geval de aanbieder in kennis te stellen overeenkomstig artikel 72. Artikel 26 lid 6 verplicht gebruiksverantwoordelijken de automatisch gegenereerde logs te bewaren voor zover die onder hun controle vallen, gedurende een periode die passend is voor het beoogde doel of ten minste zes maanden, tenzij toepasselijk Unierecht of nationaal recht anders bepaalt. Artikel 19 lid 1 bevat een overeenkomstige bewaarplicht voor aanbieders, met dezelfde ondergrens van zes maanden.
Artikel 12 lid 1 en lid 2, punt c, artikel 19 lid 1 en artikel 26 lid 5 en 6
Wij lezen artikel 12 lid 2 zo dat de loggingfuncties er in de eerste plaats zijn om risico's, substantiële wijzigingen en de werking van het systeem te kunnen volgen, en niet om individuele medewerkers scherper te beoordelen. Of die doelomschrijving ook begrenst waarvoor de bewaarde logs later mogen worden gebruikt, zegt artikel 12 niet: die grens moet u in onze lezing uit het gegevensbeschermingsrecht halen, waarnaar artikel 26 lid 6 zelf verwijst. Voor personeelszaken volgt daaruit een praktische lijn: bewaar wat nodig is om een uitkomst te kunnen herleiden en het toezicht van artikel 26 lid 5 waar te maken, en leg vooraf schriftelijk vast of dezelfde bestanden wel of niet als prestatieregistratie mogen dienen. Houd er daarbij rekening mee dat de ondergrens van zes maanden korter kan zijn dan de termijn waarbinnen een werknemer bezwaar maakt tegen een besluit over promotie; die bewijspositie regelt de verordening niet.
Een verzekeraar zet een getraind model in dat schadeclaims op complexiteit rangschikt. Na de uitrol leert het model niets meer bij; de leverancier hertraint alleen periodiek in een gecontroleerde release, zodat het gedrag tussen releases volledig stabiel is.
Zelflerend gedrag na uitrol is facultatief en geen uitsluitingsgrond, dus een bevroren model dat tussen releases volledig stabiel blijft ontkomt daarmee niet aan de definitie.
Een model met systeemrisico aanpassen trekt de zwaarste plichten naar u toe
Een downstreampartij past een bestaand model met systeemrisico zo ingrijpend aan dat de aanpassing boven de drempel uitkomt en publiceert het resultaat als eigen model.
Ligt de aanpassing van een model met systeemrisico boven de drempel, dan wordt uw resultaat verondersteld capaciteiten met grote impact te hebben, dus schat de rekenkracht vooraf en meld binnen twee weken bij de Commissie.
Aparte sessie over verboden praktijken voor het ontwikkelteam
Mural gaf in 2024 een verplichte AI-training aan alle medewerkers, met een afrondingspercentage van 93 procent, en organiseerde daarnaast een live interactieve sessie voor het AI-team specifiek over verboden praktijken en hoog-risicocategorieën. Voor dat team maakte het juridische team een visuele mindmap op een digitaal whiteboard, met sjablonen en directe verwijzingen naar de bepalingen.
Twee lagen naast elkaar: een basis voor iedereen en een verdieping voor het team dat de keuzes maakt. Die tweede laag is waar Artikel 4 zijn nut bewijst, want verboden praktijken en hoog-risicocategorieen zijn ontwerpvragen en geen bewustwordingsvragen. Het afrondingspercentage is daarbij geen doel op zich, maar het is wel het soort gegeven waarmee u later kunt laten zien dat de maatregel de organisatie ook echt heeft bereikt.
Navigatiesysteem in de auto: lichtere markering volstaat
Een autofabrikant bouwt een generatief AI-systeem in het navigatiesysteem dat gesproken en geschreven route-instructies opstelt. De uitvoer blijft binnen het voertuig en technische maatregelen voorkomen dat die uitvoer wordt geexporteerd of gedeeld.
De lichtere markering is voorwaardelijk, want zij geldt alleen zolang technische maatregelen aantoonbaar voorkomen dat de uitvoer het product verlaat, dus documenteer die maatregelen voordat u op deze route vertrouwt.
Eye-tracking bij online tentamens versus emotiedetectie
Een onderwijsinstelling gebruikt bij online tentamens software die de blikrichting en oogbewegingen van studenten volgt, om te zien of zij ongeoorloofd materiaal raadplegen.
Meten waar iemand kijkt is geen emotieherkenning, maar zodra u daar een gemoedstoestand als spanning of nervositeit uit afleidt valt hetzelfde systeem onder het verbod, dus begrens de functionaliteit expliciet.
Open source in naam, maar niet in de zin van de verordening
Drie aanbieders noemen hun model open source. De eerste licentie staat alleen niet-commercieel onderzoek toe. De tweede vraagt een aparte commerciele licentie zodra het aantal maandelijkse gebruikers boven een drempel komt. De derde geeft het model gratis weg, maar host het uitsluitend op het eigen platform waar bezoekers betaalde advertenties te zien krijgen.
Een gebruiksbeperking is niet vanzelf fataal: specifieke, proportionele en niet-discriminatoire veiligheidsbepalingen mag u opnemen, terwijl een drempel op maandelijkse gebruikers of een aparte commerciële licentie de licentie diskwalificeert.
Wat de opensource-uitzondering wel en niet dekt
Een onderzoeksgroep publiceert een model voor algemene doeleinden onder een vrije en opensourcelicentie en maakt de gewichten, de architectuur en de gebruiksinformatie openbaar. Het model heeft geen systeemrisico.
Een vrije en opensourcerelease zonder systeemrisico ontslaat u van de technische documentatie en van de vertegenwoordiger in de Unie, maar het auteursrechtbeleid en de openbare samenvatting van de trainingsinhoud blijven onverkort gelden.
Machine learning die alleen een bestaande optimalisatieberekening versnelt
Een netbeheerder laat een machine-learningmodel parameters benaderen in een klassieke optimalisatieberekening die op lineaire en logistische regressie is gebouwd. Het model verandert niets aan de beslisregels zelf, het maakt de al jaren gebruikte rekenmethode alleen sneller en goedkoper.
Als uw model uitsluitend een al jaren gevestigde rekenmethode sneller maakt en de beslisregels ongemoeid laat, leg dat dan vast, want juist die twee punten dragen de conclusie dat u buiten de definitie valt.
Politie traint een model bij voor opsporing: eerst de rolvraag, dan artikel 53
Een politiedienst traint een open general-purpose model bij op eigen dossiers uit lopende opsporingsonderzoeken, zodat rechercheurs sneller verbanden tussen verdachten en zaken zien. Het bijgetrainde model blijft binnen de dienst en wordt aan niemand anders beschikbaar gesteld. De vraag is of de dienst daarmee zelf aanbieder van een AI-model voor algemene doeleinden wordt, en dus onder artikel 53 valt.
Artikel 53 lid 1 verplicht aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden tot vier dingen: de technische documentatie van het model opstellen en up-to-date houden, inclusief het trainings- en testproces en de evaluatieresultaten, met ten minste de informatie uit bijlage XI, zodat die op verzoek aan het AI-bureau en de nationale bevoegde autoriteiten kan worden verstrekt; informatie en documentatie opstellen, up-to-date houden en beschikbaar stellen voor aanbieders van AI-systemen die het model willen integreren, met ten minste de elementen uit bijlage XII; beleid opstellen ter naleving van het Unierecht inzake auteursrechten en naburige rechten; en een voldoende gedetailleerde samenvatting over de voor het trainen gebruikte content opstellen en openbaar maken volgens een door het AI-bureau verstrekt sjabloon. Artikel 53 lid 2 bepaalt dat de plichten onder a) en b) niet gelden voor aanbieders van modellen die worden vrijgegeven onder een vrije en opensource licentie die raadpleging, gebruik, wijziging en distributie mogelijk maakt en waarvan de parameters, met inbegrip van de wegingen, de informatie over de modelarchitectuur en de informatie over het gebruik openbaar worden gemaakt, en dat die uitzondering niet geldt voor modellen met systeemrisico's.
Bepaal eerst uw rol, want wie een extern model alleen gebruikt is daarmee nog geen modelaanbieder; artikel 53 zegt zelf niet wanneer een dienst die bijtraint die grens overschrijdt, en dat verdient een expliciet antwoord in plaats van een aanname. Aan artikel 53 gaat bovendien de vraag vooraf of uw bijgetrainde opsporingsmodel in de zin van de verordening in de handel is gebracht, en dat het model de dienst nooit verlaat beslist dat niet vanzelf: de richtsnoeren van de Commissie over de reikwijdte van de verplichtingen voor aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden rekenen ook intern gebruik dat de rechten van natuurlijke personen raakt daartoe. Wij lezen lid 2 zo dat de opensource-uitzondering aan uw eigen model hangt en niet automatisch meeverhuist van het model waarvan u bent uitgegaan: publiceert u de wegingen en de architectuur van uw bijgetrainde model niet, wat in het strafrecht voor de hand ligt, dan kunt u zich in die lezing niet op de uitzondering beroepen, en de plichten onder c) en d) blijven hoe dan ook staan omdat lid 2 alleen a) en b) uitzondert. Leg daarom per versie vast wat u precies hebt gewijzigd, op welke data en met welk doel, want juist dat dossier bepaalt of u hier als gebruiker of als aanbieder staat.
Beoordeling van medewerkers: signalen van de werkvloer terug naar de aanbieder
Een aanbieder levert een systeem dat prestatiegegevens van werknemers samenvat en personeelszaken ondersteunt bij beslissingen over promotie. Na een jaar in gebruik blijkt dat afdelingen het anders inzetten dan bedoeld, en dat leidinggevenden de uitkomsten meenemen in het beoordelingsgesprek over functioneren. De vraag is wat de aanbieder daarvan hoort te weten.
Artikel 72 lid 1 verplicht aanbieders een systeem voor monitoring na het in de handel brengen vast te stellen en te documenteren, op een manier die evenredig is aan de aard van de AI-technologieen en de risico's van het AI-systeem met een hoog risico. Lid 2 vereist dat dat systeem actief en systematisch relevante data verzamelt, documenteert en analyseert, die door gebruiksverantwoordelijken kunnen zijn verstrekt of via andere bronnen kunnen zijn verzameld, over de prestaties gedurende de hele levensduur, en die de aanbieder in staat stellen na te gaan of het systeem blijvend voldoet aan de in hoofdstuk III, afdeling 2, vermelde voorschriften. Lid 3 bepaalt dat het systeem berust op een plan dat deel uitmaakt van de technische documentatie bedoeld in bijlage IV, en draagt de Commissie op een uitvoeringshandeling vast te stellen met gedetailleerde bepalingen voor een model voor dat plan en de lijst van elementen die erin moeten worden opgenomen; de verordening noemt daarvoor de datum 2 februari 2026.
Onze lezing is dat afwijkend gebruik op de werkvloer precies het soort praktijkdata is waar lid 2 op doelt, omdat het raakt aan het menselijk toezicht en het beoogde doel die in afdeling 2 zijn vastgelegd. Lid 3 verwijst naar een model van de Commissie waarvoor de verordening 2 februari 2026 als datum noemt; ga na of dat model inmiddels is vastgesteld en sluit er dan bij aan, want lid 4 verwijst er ook naar. Wij zouden de opzet van uw monitoring er intussen niet op laten wachten: welke gegevens u nodig hebt volgt al uit de eisen waaraan het systeem blijvend moet voldoen. Spreek daarom met de organisaties die het systeem gebruiken af langs welke weg klachten van werknemers en afwijkingen in beoordelingen bij u terechtkomen.
Proctoring bij tentamens: welke praktijkdata de hogeschool terugmeldt
Een leverancier biedt proctoringsoftware aan die tijdens tentamens signaleert wanneer een student mogelijk spiekt. Verschillende hogescholen gebruiken het systeem, elk met eigen toetsvormen en eigen studentenpopulaties. De leverancier wil weten welke praktijkdata hij na de uitrol moet blijven verzamelen, en van wie.
Artikel 72 lid 1 verplicht aanbieders een systeem voor monitoring na het in de handel brengen vast te stellen en te documenteren, evenredig aan de aard van de AI-technologieen en de risico's van het systeem. Lid 2 bepaalt dat dat systeem actief en systematisch relevante data verzamelt, documenteert en analyseert die door gebruiksverantwoordelijken kunnen zijn verstrekt of via andere bronnen kunnen zijn verzameld, over de prestaties van AI-systemen met een hoog risico gedurende hun hele levensduur, en die de aanbieder in staat stellen na te gaan of die systemen blijvend voldoen aan de in hoofdstuk III, afdeling 2, vermelde voorschriften. In voorkomend geval omvat de monitoring een analyse van de interactie met andere AI-systemen. Lid 3 bepaalt dat het systeem berust op een plan dat deel uitmaakt van de technische documentatie bedoeld in bijlage IV.
De verplichting ligt bij de aanbieder, maar de bruikbare signalen ontstaan in het onderwijs zelf: onterechte verdenkingen, klachten van studenten, verschillen tussen opleidingen en toetsvormen. Onze lezing is dat lid 2 toestaat dat gebruiksverantwoordelijken die data verstrekken, maar de plicht om ze te verzamelen en te analyseren bij de aanbieder laat. Wat het artikel niet regelt is langs welke weg u ze krijgt, en of de hogescholen tot aanlevering gehouden zijn; dat is een vraag die u met hen moet beleggen en niet uit artikel 72 kunt afleiden. Wij zouden die route daarom vastleggen voordat het systeem live gaat, en in het plan ook opnemen hoe u prestaties per toetsvorm en per groep uitsplitst, omdat een gemiddelde over alle scholen precies het patroon verbergt dat u zoekt.
Veiligheidscomponent op de productielijn: de fabrikant blijft na oplevering meekijken
Een fabrikant levert een AI-veiligheidscomponent die op een productielijn de bewegingen van machines stillegt zodra iemand te dicht bij de robot komt. Het onderdeel valt al onder de productwetgeving voor machines, en de fabrikant voert daarvoor kwaliteitscontrole en incidentopvolging uit. De vraag is wat artikel 72 daar nog bovenop vraagt.
Artikel 72 lid 1 verplicht aanbieders een systeem voor monitoring na het in de handel brengen vast te stellen en te documenteren, op een manier die evenredig is aan de aard van de AI-technologieen en de risico's van het AI-systeem met een hoog risico. Lid 3 bepaalt dat dat systeem berust op een plan voor monitoring na het in de handel brengen, en dat dit plan deel uitmaakt van de technische documentatie bedoeld in bijlage IV. Lid 4 geeft aanbieders van hoog-risico AI-systemen die onder de in afdeling A van bijlage I vermelde harmonisatiewetgeving van de Unie vallen en waarvoor krachtens die wetgeving al een systeem en een plan voor monitoring na het in de handel brengen zijn vastgesteld, de keuze om de noodzakelijke in de leden 1, 2 en 3 beschreven elementen daarin te integreren, met gebruikmaking van het in lid 3 bedoelde model, mits dat een gelijkwaardig beschermingsniveau garandeert.
Onze lezing is dat artikel 72 hier niet dwingt tot een tweede, losstaande monitoringstructuur: lid 4 geeft u de keuze om de elementen onder te brengen in het systeem en het plan die u onder de productwetgeving al voert, met gebruikmaking van het model uit lid 3 en zolang het beschermingsniveau gelijkwaardig blijft. Die route staat of valt met een vraag die het artikel niet voor u beantwoordt: bestaat er onder de toepasselijke productwetgeving werkelijk al een systeem en een plan voor monitoring na het in de handel brengen, of voert u kwaliteitscontrole en incidentopvolging die niet als zodanig zijn vastgesteld. Wat u daarnaast moet kunnen laten zien is dat de signalen uit de fabriek ook echt gaan over de blijvende naleving van de eisen aan hoog-risico AI, en niet alleen over de mechanische veiligheid van de machine. Wij zouden daarom per signaal uit de productie vastleggen welk voorschrift het raakt, zodat de integratie geen verdunning wordt.
Toezichtsoftware bij een online tentamen
Een hogeschool zet tijdens online tentamens software in die via webcam en muisbewegingen signaleert wanneer een student mogelijk spiekt. Bij een signaal gaat er automatisch een melding naar de examencommissie.
Kijk bij toezichtsoftware naar het moment, want live meekijken tijdens een toets die tot een cijfer leidt valt onder punt 3(d), terwijl controle achteraf op ingeleverd werk daarbuiten blijft.
Proctoring bij een tentamen slaat door: van signaal naar meldplicht
Een hogeschool zet proctoringsoftware in bij een online tentamen en merkt dat een groep studenten stelselmatig onterecht als verdacht wordt gemarkeerd, waarna cijfers zijn ingetrokken. Docenten en de examencommissie willen weten of dit patroon een ernstig incident is en, zo ja, wie het moet melden en binnen welke tijd.
Artikel 3, punt 49 omschrijft een ernstig incident als een incident of gebrekkig functioneren van een AI-systeem dat direct of indirect leidt tot onder meer een schending van de uit het recht van de Unie voortvloeiende verplichtingen ter bescherming van de grondrechten. Artikel 73, lid 1 verplicht de aanbieder van een in de Unie in de handel gebracht hoog-risico AI-systeem ernstige incidenten te melden bij de markttoezichtautoriteiten van de lidstaat waarin het incident heeft plaatsgevonden. Lid 2 bepaalt dat de melding wordt gedaan onmiddellijk nadat de aanbieder het oorzakelijk verband of de redelijke waarschijnlijkheid daarvan heeft vastgesteld, en in ieder geval uiterlijk vijftien dagen nadat de aanbieder of, in voorkomend geval, de gebruiksverantwoordelijke zich bewust wordt van het ernstige incident. Lid 5 staat toe dat, indien dit nodig is om tijdige melding te waarborgen, een eerste, onvolledige melding wordt gedaan die wordt gevolgd door een volledige melding. Lid 7 bepaalt dat de markttoezichtautoriteit na ontvangst van een melding over een ernstig incident als bedoeld in artikel 3, punt 49, onder c, de in artikel 77, lid 1, bedoelde nationale overheidsinstanties of organen in kennis stelt. Artikel 26, lid 5 verplicht de gebruiksverantwoordelijke die een ernstig incident vaststelt daarvan onmiddellijk eerst de aanbieder in kennis te stellen en vervolgens de importeur of distributeur en de betreffende markttoezichtautoriteiten.
Artikel 3, punt 49, artikel 26, lid 5, en artikel 73, leden 1, 2, 5 en 7
Wij lezen artikel 73 zo dat een incident in het onderwijs zelden een enkel dramatisch moment is: het signaal zit in het patroon in de toetsuitslagen, en dat patroon ziet de hogeschool eerder dan de leverancier van de software. Of dat patroon ook een ernstig incident is, staat daarmee nog niet vast: dat hangt ervan af of het onterecht markeren en het intrekken van cijfers valt aan te merken als een schending van grondrechtenbeschermende verplichtingen in de zin van artikel 3, punt 49, onder c, en die weging maakt artikel 73 niet voor u. Wie die vraag openhoudt tot het eigen onderzoek rond is, neemt wel een risico, want de termijn van lid 2 loopt vanaf bewustwording. Richt uw examen- en klachtenproces daarom zo in dat een dergelijk patroon binnen dagen bij de aanbieder ligt; artikel 26, lid 5 legt op de school als gebruiksverantwoordelijke bovendien een eigen kennisgevingsplicht richting aanbieder, importeur of distributeur en markttoezichtautoriteit. De eerste, onvolledige melding uit lid 5 is daarbij het drukventiel; wachten op een afgerond onderzoeksrapport is dat niet.
Live gezichtsherkenning bij een voetbalstadion
De politie zet een busje met mobiele camera's en live gezichtsherkenning neer bij de hoofdingang van een stadion tijdens een EK-wedstrijd. De watchlist bevat personen die verdacht worden van uiteenlopende strafbare feiten, van zware criminaliteit tot fraude en inbraak, plus personen van mogelijk inlichtingenbelang en kwetsbare personen met psychische problemen. Er is geen aanwijzing dat een specifiek persoon bij deze wedstrijd aanwezig is.
Een watchlist die verschillende soorten verdenkingen mengt en niet aan de concrete gebeurtenis is gekoppeld is te onbepaald, en dat er iemand op staat voor wie inzet wel zou mogen maakt de hele inzet niet rechtmatig.
Inschatting van herhalingsrisico bij een politiedienst
Een politiedienst gebruikt een model dat per verdachte inschat hoe groot de kans is dat hij opnieuw een strafbaar feit pleegt, op basis van het dossier en eerder vastgesteld gedrag. Die uitkomst weegt mee bij de prioritering van lopende onderzoeken.
Leg vast op welke verifieerbare feiten uw risico-inschatting steunt, want een inschatting die aansluit bij een reeds vastgestelde betrokkenheid bij een strafbaar feit is hoog risico, terwijl een inschatting louter op profilering verboden is.
Satellietnetwerk dat bandbreedte verdeelt met een voorspellend model
Een satellietoperator verdeelt vermogen en bandbreedte over transponders en gebruikt daarvoor een machine-learningmodel dat het netwerkverkeer voorspelt, omdat klassieke optimalisatie moeite heeft met vraag die per regio en per moment sterk wisselt. De prestaties zijn vergelijkbaar met de gevestigde methoden in het vakgebied.
Automatische zelfaanpassing hoeft uw systeem niet binnen de definitie te brengen wanneer die aanpassing vooral de rekenprestaties verbetert, al zeggen de richtsnoeren enkel dat zulke systemen onder die omstandigheden uitgesloten kunnen worden.
Satirische deepfake van een politicus: lichter, niet vrijgesteld
Een satirisch platform publiceert een AI-bewerkte afbeelding van een bestaande politicus, geplaatst in een scene die op humoristische wijze een beleidsbesluit bekritiseert. De stijl en de context maken meteen duidelijk dat het om satire gaat.
Satire verlicht alleen de vorm van de openbaarmaking en niet de plicht zelf, dus zorg dat het satirische karakter voor uw publiek evident is en respecteer de rechten van de afgebeelde persoon.
Schaakprogramma met minimax en heuristische evaluatie
Een softwarehuis brengt een schaakprogramma uit dat stellingen beoordeelt met een minimax-algoritme en heuristische evaluatiefuncties. Het programma heeft nooit uit partijdata geleerd; het past vooraf geprogrammeerde regels en zoekstrategieen toe om een sterke zet te vinden.
Dat uw systeem nooit uit data heeft geleerd, beslist de vraag niet, want de richtsnoeren rekenen ook logica- en kennisgebaseerde benaderingen tot de AI-technieken en laten de definitie niet afhangen van een gekozen techniek.
Securitymonitoring van een saas-bedrijf: alleen cyberbeveiliging is geen veiligheidscomponent
Een softwarebedrijf levert een saas-platform dat netwerkverkeer bewaakt bij een beheerder van kritieke digitale infrastructuur en afwijkende patronen meldt aan het securityteam van die klant. De ontwikkelaars zien dat het gebruik bij zo'n beheerder onder punt 2 van Bijlage III kan vallen en vragen zich af of hun eigen product daarmee een hoog-risico AI-systeem wordt.
De ontwerprichtsnoeren van de Commissie van 19 mei 2026 stellen dat punt 2 van Bijlage III AI-systemen aanwijst die bedoeld zijn om te worden gebruikt als veiligheidscomponent bij het beheer en de exploitatie van onder meer kritieke digitale infrastructuur, en dat overweging 55 een duidelijk onderscheid maakt tussen een veiligheidscomponent en een cyberbeveiligingscomponent. Om onder punt 2 te vallen mag een AI-systeem niet uitsluitend voor cyberbeveiligingsdoeleinden worden gebruikt; zonder rechtstreekse veiligheidsrol kan het geen veiligheidscomponent in kritieke infrastructuur zijn en dus niet als hoog risico worden geclassificeerd op grond van artikel 6 lid 2. Als voorbeelden van systemen die uitsluitend voor cyberbeveiliging worden gebruikt en daarom buiten punt 2 vallen, noemen zij een AI-honeypot die cyberdreigingen realtime identificeert en neutraliseert, technologie die actief met potentiele aanvallers interacteert om nieuwe aanvalspatronen te leren, een systeem dat ongeoorloofde toegang helpt detecteren en een systeem dat verdachte e-mailadressen detecteert en gestolen data identificeert. Zij voegen daaraan toe dat een AI-systeem alleen als veiligheidscomponent in kritieke infrastructuur wordt aangemerkt als het wordt gebruikt door een entiteit die een lidstaat onder de CER-richtlijn als kritieke entiteit heeft aangewezen, en dat die uitleg niet verlangt dat die status aan een externe aanbieder bekend wordt gemaakt. Het document is een consultatieversie: niet bindend en nog niet definitief.
Ontwerprichtsnoeren classificatie hoog-risico AI, 19 mei 2026, bijlage over Bijlage III, randnummers (187), (188), (190) en (191)
Wij lezen deze passage als een grens die per functie loopt en niet per klant: dat uw afnemer kritieke digitale infrastructuur beheert, maakt uw monitoringproduct nog geen veiligheidscomponent. Wat wij uit de tekst niet met zekerheid kunnen afleiden, is waar enkel signaleren ophoudt en een veiligheidsfunctie begint, want dezelfde richtsnoeren rekenen ook het monitoren en detecteren van situaties die rechtstreeks tot fysieke schade kunnen leiden tot de veiligheidsfuncties. De open vraag is dus of uw saas-platform losstaat van de systemen die de fysieke besturing voeren, of daar in de praktijk onderdeel van wordt. Leg daarom per productfunctie vast wat het systeem uitvoert en wat het uitdrukkelijk aan de operator laat, want dat onderscheid draagt uw hele classificatie en is achteraf moeilijk te reconstrueren.
Rolprofielen en een startsessie per AI-project bij een overheids-ICT-dienst
Smals, dat ICT levert aan Belgische overheidsdiensten, beschrijft per rol welke kennis nodig is: alle medewerkers kennen mogelijkheden, grenzen en interne richtlijnen, AI-ambassadeurs herkennen en prioriteren toepassingen, AI-experts kennen governance en techniek, en juristen en de functionaris gegevensbescherming krijgen aparte verdieping. Voor elk nieuw AI-project volgt bovendien een sessie voor alle betrokkenen over de capaciteiten, grenzen, risico's en governance van juist dat systeem.
Zoek in het register eerst praktijken van organisaties die qua sector, omvang en rol als aanbieder of gebruiksverantwoordelijke op de uwe lijken, voordat u een opzet voor uw eigen medewerkers kiest.
Spamfilter dat is getraind op gelabelde e-mail
Een organisatie neemt een e-mailfilter af dat in de bouwfase is getraind op een verzameling berichten die mensen hebben gelabeld als spam of geen spam. Eenmaal in gebruik beoordeelt het filter zelfstandig nieuwe binnenkomende e-mail en classificeert die op basis van de geleerde patronen.
Een herkenbaar leerpatroon in uw systeem levert nog geen kant-en-klare kwalificatie op: de richtsnoeren verlangen dat u de concrete architectuur en functionaliteit langs alle zeven elementen van artikel 3(1) legt.
Spellingcorrectie hoeft niet gemarkeerd, een AI-samenvatting wel
Een uitgever gebruikt hetzelfde AI-hulpmiddel voor twee dingen: het corrigeren van spelfouten en het opschonen van de opmaak in aangeleverde stukken, en het maken van samenvattingen en herschrijvingen van diezelfde stukken.
De uitzondering hangt aan de functie en niet aan het hulpmiddel, dus beoordeel per toepassing of de betekenis, stijl of structuur verandert en markeer alleen die uitvoer waarbij dat gebeurt.
Statische schatting van oplostijd en dagafzet
Een servicedesk toont klanten een verwachte oplostijd die is berekend als het gemiddelde uit historische tickets. Een winkelketen voorspelt met een triviale voorspeller hoeveel stuks van een product er per dag verkocht worden, als vertrekpunt voor de inkoopplanning.
Blijf toetsen of uw schatting werkelijk niet meer doet dan een gemiddelde teruggeven, want zodra u er complexere verbanden in verwerkt, verliest u de grond onder deze uitzondering.
Synthetische avatar van de eigen CEO is een deepfake
Een bedrijf laat een realistische synthetische avatar van de eigen CEO een nieuwjaarsboodschap uitspreken waarin hij medewerkers bedankt voor het resultaat van het afgelopen jaar. De video gaat naar het intranet en naar de socialemediakanalen van het bedrijf.
Toestemming van de betrokken bestuurder en een welwillend doel doen niet ter zake, want de toets is objectief; zet dus een zichtbaar of hoorbaar label op de video voordat die wordt verspreid.
Toelatingssysteem bij een hogeschool: wie registreert wat in de EU-databank
Een hogeschool koopt een AI-systeem in dat de aanmelding en inschrijving van studenten ordent en per kandidaat een toelatingsadvies geeft voor haar beroepsopleidingen. De leverancier laat weten dat hij de conformiteitsbeoordeling zelf afhandelt en de CE-markering aanbrengt. De vraag die daarna blijft liggen is of de hogeschool zelf nog iets moet doen voordat het systeem in het onderwijsproces in gebruik gaat.
Artikel 43 lid 2 bepaalt dat aanbieders voor AI-systemen met een hoog risico als bedoeld in de punten 2 tot en met 8 van bijlage III de conformiteitsbeoordelingsprocedure op basis van interne controle van bijlage VI volgen, waarvoor de betrokkenheid van een aangemelde instantie niet nodig is. Artikel 47 lid 1 verplicht de aanbieder voor elk hoog-risicosysteem een schriftelijke, machineleesbare, fysieke of elektronisch ondertekende EU-conformiteitsverklaring op te stellen en die tot tien jaar na het in de handel brengen of in gebruik stellen ter beschikking van de nationale bevoegde autoriteiten te houden. Artikel 49 lid 1 verplicht de aanbieder of in voorkomend geval de gemachtigde om zichzelf en zijn systeem te registreren in de EU-databank als bedoeld in artikel 71, voordat een in bijlage III vermeld hoog-risicosysteem in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt gesteld, met uitzondering van de systemen van punt 2 van bijlage III. Artikel 49 lid 3 bepaalt dat gebruiksverantwoordelijken die overheidsinstanties of instellingen, organen of instanties van de Unie zijn, of personen die namens hen optreden, zichzelf registreren, het systeem selecteren en het gebruik ervan registreren in diezelfde databank voordat zij zo een systeem in gebruik stellen of gebruiken, opnieuw met uitzondering van de systemen van punt 2 van bijlage III.
Artikel 43 lid 2, artikel 47 lid 1 en artikel 49 lid 1 en lid 3
Wij lezen artikel 49 als twee losstaande registraties: lid 1 gaat over de aanbieder en zijn systeem, lid 3 gaat over uw eigen gebruik, en in die lezing ontslaat de eerste u niet van de tweede. De scharniervraag voor de hogeschool is daarom niet of de leverancier zijn werk doet, maar of zij een overheidsinstantie is in de zin van lid 3. De verordening omschrijft dat begrip niet, en zolang dat niet vaststaat blijft open of de instelling zelf zichtbaar moet worden in de EU-databank. In de praktijk zouden wij het opvragen van de EU-conformiteitsverklaring en van het registratienummer al in de aanbesteding beleggen, zodat die vraag niet vlak voor een aanmeldperiode alsnog een blokkade wordt.
Triagesysteem op de spoedeisende hulp: twee routes naar hoog risico
Een ziekenhuis zet AI in om binnenkomende patienten op de spoedeisende hulp te prioriteren. De vraag is niet of het systeem hoog risico is, maar via welke route: als medisch hulpmiddel onder de productwetgeving, of rechtstreeks via Bijlage III.
De ontwerprichtsnoeren van de Commissie van 19 mei 2026 stellen dat een triagesysteem voor spoedeisende hulp als medisch hulpmiddel kan kwalificeren; voldoet het dan aan artikel 6 lid 1, dan is het hoog risico via Bijlage I en gelden de sectorale regels. Een triagesysteem dat geen medisch hulpmiddel is, is hoog risico via artikel 6 lid 2 en punt 5(d) van Bijlage III. Het document is een consultatieversie: niet bindend en nog niet definitief.
Ontwerprichtsnoeren classificatie hoog-risico AI, 19 mei 2026, bijlage over Bijlage III, randnummers (334) en (335)
Stel eerst vast of uw triagesysteem een medisch hulpmiddel is, want die vraag bepaalt de hele route: via Bijlage I loopt de beoordeling mee met de medische conformiteitsbeoordeling en de bijbehorende datum, via Bijlage III geldt het eigen tijdpad van artikel 6 lid 2. De uitkomst is in beide gevallen hoog risico, dus uitstellen van die vaststelling levert alleen onduidelijkheid op over welk regime u moet inrichten.
Twee AI-systemen bij één netbeheerder, twee regimes
Een netbeheerder gebruikt een AI-model dat automatisch de belasting verdeelt en delen van het elektriciteitsnet afschakelt om uitval te voorkomen. Dezelfde organisatie gebruikt daarnaast een chatbot die klanten helpt bij vragen over hun factuur.
Inventariseer uw AI per functie en niet per organisatie, want alleen systemen die de fysieke integriteit van de infrastructuur rechtstreeks beschermen zijn veiligheidscomponent en ondersteunende of klantgerichte toepassingen vallen erbuiten.
Verkoopdashboard dat wel samenvat maar niets aanbeveelt
Een commercieel team gebruikt rapportagesoftware die met statistische methoden de totale omzet, de gemiddelde omzet per regio en de trend over de tijd berekent en in grafieken toont. Het dashboard doet geen enkele suggestie over hoe de verkoop verbeterd kan worden of welke producten gepromoot moeten worden.
Zou uw dashboard wel suggesties gaan doen, dan is het daarmee nog geen AI-systeem, want de richtsnoeren stellen uitdrukkelijk dat ook systemen zonder AI aanbevelingen kunnen voortbrengen.
Webshop bouwt zelf een kredietcheck voor consumenten: wat het dossier moet bevatten
Een keten in de non-food retail laat klanten in de webshop achteraf betalen en beoordeelt bij het afrekenen zelf of een consument daarvoor in aanmerking komt. Het team bouwt dat beoordelingssysteem in eigen huis, boven op een voorgetraind model van een leverancier. De vraag is wat er vastligt voordat de functie live gaat, en wie dat moet vastleggen.
Artikel 11 lid 1 bepaalt dat de technische documentatie van een AI-systeem met een hoog risico wordt opgesteld voordat dat systeem in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt gesteld, en wordt geactualiseerd. Die documentatie moet aantonen dat het systeem in overeenstemming is met de eisen van deze afdeling en nationale bevoegde autoriteiten en aangemelde instanties op heldere en begrijpelijke wijze in staat stellen die overeenstemming te beoordelen; zij omvat ten minste de in bijlage IV uiteengezette elementen. Bijlage IV somt die elementen op voor zover zij van toepassing zijn op het betreffende AI-systeem en vraagt onder meer om de uitgevoerde methoden en stappen voor de ontwikkeling, met inbegrip van, indien relevant, het gebruik van door derden geleverde vooraf getrainde systemen of hulpmiddelen en hoe die zijn gebruikt, geïntegreerd of aangepast door de aanbieder, om de gebruikte validatie- en testprocedures, en om een beschrijving van relevante wijzigingen die de aanbieder gedurende de levenscyclus aan het systeem aanbrengt. Kmo's, met inbegrip van start-ups, kunnen die elementen op vereenvoudigde wijze verstrekken; kiezen zij daarvoor, dan gebruiken zij het vereenvoudigde formulier dat de Commissie daartoe opstelt.
Artikel 11 legt de documentatieplicht bij de aanbieder, dus de vraag die in dit geval eerst open ligt is wie dat hier is. Als de beoordeling van kredietwaardigheid van consumenten in uw situatie hoog risico oplevert, dan pleit er in onze lezing veel voor dat een webshop die het systeem zelf samenstelt en onder eigen naam in gebruik stelt niet langer alleen gebruiksverantwoordelijke is maar aan de aanbiederskant terechtkomt, met de documentatieplicht die daarbij hoort. Artikel 11 zelf beslecht die rolverdeling niet, dus toets dat aan de definities en aan artikel 25 voordat u ervan uitgaat dat het dossier bij uw leverancier ligt. Het lastigste deel in retail is in onze lezing niet de eerste versie van het dossier maar het tempo daarna, omdat een webshop vaak per release aanpast terwijl het dossier blijft staan bij de stand van ingebruikname. Regel daarom bij de inkoop van het voorgetrainde model dat u de informatie over herkomst, training en tests krijgt die bijlage IV van u vraagt, en beleg per release wie het dossier bijwerkt.
Welzijnschatbot duwt gebruikers naar gevaarlijk gedrag
Een aanbieder brengt een AI-chatbot op de markt die gebruikers moet helpen gezonder te leven, met advies over beweging en mentale rust. In de praktijk speelt de chatbot in op persoonlijke kwetsbaarheden en zet hij mensen aan tot extreem sporten zonder rust of water.
Goede bedoelingen vrijwaren u niet: zodra uw systeem gebruikers voorspelbaar richting ernstige schade kan duwen en u geen preventieve of beperkende maatregelen trof, geldt het verbod ook zonder opzet.
Geen verplicht cursusformat, geen certificaat, geen examen en geen AI-officer
Artikel 4 schrijft geen vorm voor. De Commissie bevestigt dat er geen certificaat nodig is, geen plicht om kennis te meten, geen verplichte training en geen voorgeschreven governancestructuur.
Geldt voor aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen, die maatregelen nemen die AI-geletterdheid ondersteunen bij hun personeel en bij andere personen die namens hen met de werking en het gebruik van AI-systemen te maken hebben.
Voor gebruiksverantwoordelijken van hoogrisico-AI-systemen komt daar later de afzonderlijke verplichting uit artikel 26 bij om te waarborgen dat het personeel dat met het systeem werkt voldoende is opgeleid om het te bedienen en menselijk toezicht te verzekeren. Die plicht gaat verder dan artikel 4, maar geldt nog niet: zij wordt van toepassing op 2 december 2027 voor zelfstandige hoogrisicosystemen uit bijlage III en op 2 augustus 2028 voor hoogrisicosystemen die zijn ingebed in producten onder bijlage I.
De Q&A van de Commissie over AI-geletterdheid stelt dat er geen pasklare aanpak bestaat en dat er geen strikte vereisten of verplichte trainingen worden opgelegd. Over certificering vermeldt de Q&A letterlijk dat er geen certificaat nodig is en dat organisaties een interne registratie van trainingen of andere begeleidende initiatieven kunnen bijhouden. Over toetsing vermeldt zij dat artikel 4 van de AI-verordening geen verplichting inhoudt om de AI-kennis van werknemers te meten. Over governance vermeldt zij dat er geen specifieke governancestructuur is voorgeschreven om aan artikel 4 te voldoen, zodat er anders dan bij de functionaris voor gegevensbescherming onder de AVG geen AI-functionaris hoeft te worden aangesteld. Over het niveau vermeldt de Q&A dat AI-geletterdheid na de wijziging door de Digital Omnibus een verplichting blijft voor aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen, maar dat er geen specifiek of toereikend niveau wordt voorgeschreven en dat de verordening niet vereist dat enig specifiek niveau van AI-geletterdheid van enig individu wordt gegarandeerd. Daartegenover stelt de Q&A dat het enkel vertrouwen op de gebruiksaanwijzing van het AI-systeem of het aan personeel vragen die te lezen, mogelijk niet doeltreffend is, en dat organisaties bij het bepalen van hun aanpak rekening moeten houden met het algemene begrip van AI binnen de organisatie, met de vraag of zij aanbieder of gebruiksverantwoordelijke zijn, met de risico's van de gebruikte systemen, met kennislacunes bij personeel gelet op technische kennis, ervaring, opleiding en training, en met contextuele factoren zoals sector, doel en getroffen bevolkingsgroepen. De Q&A vermeldt verder dat organisaties verschillende niveaus van training of leeraanpakken kunnen hanteren naargelang kennis, ervaring, opleiding en rol, en dat personeel met een opleiding of ervaring in AI-ontwikkeling normaal gesproken als AI-geletterd wordt beschouwd, waarbij de organisatie nog wel moet nagaan of die personen de specifieke AI-systemen van de organisatie begrijpen, weten hoe zij daarmee moeten omgaan en zich van alle risico's bewust zijn.
Commission Q&A on AI literacy, secties over het vereiste niveau, opleidingsvormen, certificaten, toetsing van kennis en governancestructuren (geraadpleegd op 9 augustus 2026)
Deze guidance snijdt twee kanten op en beide worden misbruikt. De aanbodkant van de markt verkoopt certificaten en examens als wettelijke eis: dat is aantoonbaar onjuist, want de Commissie zegt letterlijk dat een certificaat niet nodig is en dat er geen plicht bestaat om kennis te meten. De andere kant is de organisatie die uit hetzelfde antwoord afleidt dat er dus niets hoeft. Ook dat klopt niet. De Commissie zegt in dezelfde Q&A dat het enkel doorsturen van de gebruiksaanwijzing mogelijk niet doeltreffend is, en zij verwacht een onderbouwde keuze op basis van uw rol, uw risico's en de kennislacunes van uw mensen. De juiste lezing is dus: geen voorgeschreven vorm, wel een aantoonbare maatregel. Dat maakt de interne registratie die de Q&A noemt tot het praktische hart van uw dossier. En let op de nuance over technische mensen: een datascientist is niet automatisch klaar, want de organisatie moet nog steeds nagaan of die persoon de eigen systemen en de bijbehorende risico's kent.
Stop met sturen op certificaten en stuur op een aantoonbare, gemotiveerde maatregel. Leg vast wat u heeft gedaan, voor welke groepen, waarom die vorm past bij hun rol en bij de risico's van de systemen die zij gebruiken, en houd daar een eenvoudige interne registratie van bij zoals de Q&A voorstelt. Differentieer daarbij naar rol in plaats van iedereen dezelfde module te geven, en neem ook uw technisch personeel mee met een specifiek onderdeel over de eigen systemen en risico's. Vervang het enkel doorsturen van gebruiksaanwijzingen door iets wat aantoonbaar wordt gelezen en begrepen.
Artikel 4 reikt verder dan uw eigen personeel, en de nationale toezichthouder handhaaft
De maatregelenplicht dekt ook opdrachtnemers, dienstverleners en soms clienten. Toezicht ligt niet bij het AI Office maar bij de nationale markttoezichtautoriteiten, die sinds 2 augustus 2026 handhaven.
Geldt ongeacht vestigingsplaats, zolang het AI-systeem op de Uniemarkt wordt gebracht, in de Unie wordt gebruikt, of het gebruik ervan gevolgen heeft voor personen in de Unie.
De Q&A van de Commissie over AI-geletterdheid vermeldt dat artikel 4 geldt voor aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen en daarnaast voor andere personen die namens hen met de werking en het gebruik van AI-systemen te maken hebben, en dat het daarbij gaat om personen die in brede zin binnen de organisatorische invloedssfeer vallen, met als voorbeelden een opdrachtnemer, een dienstverlener en een client. Over clienten vermeldt de Q&A dat zij afhankelijk van het specifieke risico AI-geletterdheid nodig kunnen hebben, met als redenering dat getroffen personen moeten begrijpen hoe met behulp van AI genomen besluiten hen raken. Over het geografische bereik vermeldt de Q&A dat het juridische kader van de AI-verordening geldt voor zowel publieke als private partijen binnen en buiten de Unie, zolang het AI-systeem op de Uniemarkt wordt gebracht, in de Unie wordt gebruikt, of het gebruik ervan gevolgen heeft voor personen die zich in de Unie bevinden. Over toezicht vermeldt de Q&A dat het toezicht op en de handhaving van artikel 4 niet bij het AI Office ligt maar onder de bevoegdheid van de nationale markttoezichtautoriteiten valt, en dat toezicht en handhaving zijn aangevangen op 2 augustus 2026, terwijl artikel 4 zelf van toepassing is geworden op 2 februari 2025. Over sancties vermeldt de Q&A dat nationale markttoezichtautoriteiten boetes en andere handhavingsmaatregelen kunnen opleggen bij inbreuken op artikel 4, dat dit gebeurt op grond van nationale wetgeving die de lidstaten uiterlijk 2 augustus 2025 moesten vaststellen, dat elke sanctie evenredig moet zijn en moet worden gebaseerd op het individuele geval, rekening houdend met factoren zoals de aard en de ernst van de inbreuk en het opzettelijke of nalatige karakter ervan, en dat een sanctie waarschijnlijker is wanneer er bewijs is van een incident dat is ontstaan door een gebrek aan passende training en begeleiding. Artikel 4 wordt niet genoemd in de opsomming van artikel 99 lid 4 van de AI-verordening, die uitsluitend ziet op de artikelen 16, 22, 23, 24, 26, 31, 33 lid 1, 3 en 4, 34 en 50, zodat de hoogte van een sanctie wegens artikel 4 uit het nationale recht volgt en niet uit de boeteplafonds van de verordening zelf. De Q&A vermeldt verder dat artikel 4 de bepalingen over transparantie in artikel 13 en over menselijk toezicht in artikel 14 versterkt en indirect bijdraagt aan de bescherming van getroffen personen, en dat voor gebruiksverantwoordelijken van hoogrisicosystemen de verplichting uit artikel 26 om te waarborgen dat personeel is opgeleid voor menselijk toezicht een afzonderlijke eis vormt; die eis wordt van toepassing op 2 december 2027 voor zelfstandige systemen uit bijlage III en op 2 augustus 2028 voor systemen uit bijlage I.
Commission Q&A on AI literacy, secties over doelgroepen, geografisch bereik, toezicht en handhaving, en sancties (geraadpleegd op 9 augustus 2026)
Twee dingen worden hier consequent te klein gedacht. Het eerste is de kring van personen. Veel organisaties vertalen artikel 4 naar een personeelsprogramma en vergeten de detacheerders, het callcenter, het implementatiebureau en de freelancers die dagelijks met dezelfde systemen werken. De Q&A trekt die kring uitdrukkelijk breder naar iedereen binnen de organisatorische invloedssfeer, en laat zelfs de deur open voor clienten wanneer het risico daarom vraagt. Het tweede is wie er langskomt. Omdat het AI Office alle aandacht krijgt, denken organisaties dat artikel 4 een Brussels dossier is. Dat is het niet: dit loopt via de nationale markttoezichtautoriteit. Het meest bruikbare zinnetje voor uw eigen prioritering is dat een sanctie waarschijnlijker is wanneer er bewijs is van een incident dat is ontstaan door gebrekkige training en begeleiding. Handhaving zal dus zelden beginnen met een steekproef op uw opleidingsplan, en veel vaker met een incident waarna men terugkijkt of de betrokken medewerker was voorbereid. Dat maakt het dossier reactief bruikbaar en dus de moeite waard om nu al op orde te hebben.
Breid uw doelgroepenlijst uit van vast personeel naar iedereen die onder uw regie met uw AI-systemen werkt, dus ook inhuur, opdrachtnemers en implementatiepartners, en neem de verwachting daarover op in uw inkoop- en inhuurvoorwaarden. Beoordeel per systeem of ook clienten of betrokkenen uitleg nodig hebben over hoe met AI ondersteunde besluiten hen raken. Richt uw registratie zo in dat u na een incident binnen een dag kunt laten zien welke maatregelen de betrokken persoon had gekregen en wanneer. Zoek ten slotte uit welke nationale markttoezichtautoriteit voor u bevoegd is, want dat is uw gesprekspartner en niet het AI Office.
AI-agents moeten zowel hun AI-aard als hun opdrachtgever bekendmaken
Een AI-agent die boekingen doet, correspondentie afhandelt of contracten sluit, moet zich kenbaar maken als AI en daarbij vermelden namens wie hij handelt, ook richting de persoon die hem opdracht geeft.
Geldt zodra de agent kan communiceren met de persoon die hem instrueert of met andere natuurlijke personen bij de uitvoering van de taak.
Zuivere machine-naar-machinecommunicatie tussen agents waarvan de output niet bedoeld is om een natuurlijke persoon te bereiken, valt buiten de meldplicht van artikel 50 lid 1, en tussenliggende redeneerstappen en niet-waarneembare handelingen vallen buiten de markeringsplicht van artikel 50 lid 2.
Punt (31) van de richtsnoeren van 20 juli 2026 bepaalt dat AI-agents onder artikel 50 lid 1 vallen wanneer zij kunnen communiceren met de personen die hen instrueren of met andere natuurlijke personen bij de uitvoering van hun taken, met als voorbeelden het maken van boekingen, het beheren van correspondentie, het onderhandelen over of sluiten van contracten en het uitvoeren van aankopen. Volgens datzelfde punt moeten AI-agents zo worden ontworpen en ontwikkeld dat zij zowel hun kunstmatige aard bekendmaken als de persoon namens wie zij handelen, gelet op de noodzaak van transparantie over de oorsprong en over de delegatie van bevoegdheid en verantwoording voor de gevolgen van hun handelen. Dit geldt ook in complexe multi-agentarchitecturen waarin andere agents rechtstreeks met natuurlijke personen communiceren. Wanneer de aanbieder voor het in de handel brengen of in gebruik stellen niet betrouwbaar kan vaststellen of de agent rechtstreeks met een natuurlijke persoon zal communiceren, moet de agent op architectuurniveau zo worden ontworpen en geinstrueerd dat hij zich in elke situatie bekendmaakt waarin het redelijkerwijs waarschijnlijk is dat hij met een natuurlijke persoon in contact komt, ook wanneer die persoon een rechtspersoon vertegenwoordigt. Verder moeten agents zich ook bekendmaken aan de personen die hen instrueren, op belangrijke momenten zoals autorisatie, rapportage en validatie, mede wanneer de agent output verwerkt of gebruikt die door andere AI-systemen is voortgebracht in plaats van door een natuurlijke persoon, en bij iedere nieuwe interactie. Punt (63) voegt toe dat artikel 50 lid 2 op AI-agents van toepassing kan zijn wanneer de handeling van de agent leidt tot AI-gegenereerde of gemanipuleerde content die door natuurlijke personen waarneembaar is, terwijl tussenliggende verwerkingsstappen zoals redeneerketens en niet-waarneembare handelingen zoals een webverzoek of browseractie daarbuiten vallen.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, sectie 3.1.1, randnummer (31), en sectie 4.1.2, randnummer (63)
Hier gaat de richtsnoer verder dan de meeste organisaties verwachten. De verplichting is dubbel: niet alleen 'ik ben AI', maar ook 'ik handel namens deze partij'. Dat maakt agentische e-mail, inkoop en onderhandeling tot een ontwerpvraagstuk en niet tot een tekstje in de footer. Twee zaken worden stelselmatig gemist. Ten eerste geldt de meldplicht ook richting de eigen opdrachtgever, op sleutelmomenten zoals autorisatie en validatie, en met name wanneer de agent voortbouwt op output van andere AI-systemen in plaats van op menselijke input. Ten tweede lost het niet-weten van de aanbieder niets op: kan de aanbieder vooraf niet bepalen of de agent bij een mens uitkomt, dan is het antwoord niet 'dan hoeft het niet' maar 'dan bouwt u de bekendmaking standaard in de architectuur in'. De agent die zich stilhoudt totdat hij zeker weet dat er een mens meeleest, is dus niet de bedoeling.
Behandel de bekendmaking van uw agent als een architectuurvereiste, niet als een promptinstructie die per taak kan worden overschreven. Zorg dat elk uitgaand kanaal van de agent, dus e-mail, chat, telefonie en formulieren, standaard zowel de AI-oorsprong als de opdrachtgevende organisatie meegeeft. Bouw daarnaast bevestigingsmomenten in richting de eigen gebruiker bij autorisatie, rapportage en validatie, en markeer daarin expliciet wanneer de agent voortbouwt op output van een ander AI-systeem. Markeer ten slotte de waarneembare content die de agent produceert conform artikel 50 lid 2, maar niet de interne redeneerstappen.
Artistiek of satirisch werk is niet vrijgesteld, alleen verlicht, en informatief wint altijd
Voor deepfakes in evident artistiek, creatief, satirisch of fictief werk mag de bekendmaking het werk niet in de weg zitten, maar zij blijft verplicht. Bij een mengvorm met informatieve of commerciele content geldt het gewone label.
De deepfake moet evident deel uitmaken van een artistiek, creatief, satirisch, fictief of vergelijkbaar werk of programma, beoordeeld per geval door de gebruiksverantwoordelijke.
Bij content die meerdere karakters combineert, gaat het informatieve karakter altijd voor en gelden de gewone labelvereisten; content die uitsluitend informatief of commercieel is en als zodanig herkenbaar is, zoals nieuwsverslaggeving, valt buiten het lichtere regime.
Punt (119) van de richtsnoeren van 20 juli 2026 spreekt van een verzwakte transparantieverplichting voor deepfakes die deel uitmaken van evident artistieke, creatieve, satirische, fictieve of vergelijkbare werken of programma's, waarbij de verplichting beperkt is tot bekendmaking op een passende wijze die de weergave of het genot van het werk niet belemmert. Punt (120) omschrijft de categorieen: artistieke werken zijn werken gemaakt met het oog op kunst, waaronder muziek, cinematografische werken en beeldende kunst; creatieve werken vergen creatieve keuzes, waarbij werken die vooral door functionele of technische overwegingen zijn ingegeven niet als creatief gelden; satirische werken beogen samenleving, politiek, bedrijfsleven of publieke figuren te bekritiseren met humoristische technieken; fictieve werken betreffen personen, objecten, plaatsen, entiteiten of gebeurtenissen in een verbeelde maar geloofwaardige setting; vergelijkbare werken delen kernkenmerken met die categorieen zonder er precies in te passen. Punt (122) bepaalt dat het voor de natuurlijke personen die eraan worden blootgesteld evident moet zijn dat de content in een van die categorieen valt, dat de categorieen daarom strikt moeten worden uitgelegd gelet op het lichtere bekendmakingsregime en de belangen van de vrijheid van meningsuiting en van kunst en wetenschap, en dat content waarvan de aard voor het publiek mogelijk onduidelijk of dubbelzinnig is buiten dit lichtere regime valt. Relevante factoren zijn volgens datzelfde punt of de content vormen of stijlen vertoont die kenmerkend zijn voor de categorie, de context waarin de content wordt gepresenteerd, en de verwachtingen van het publiek. Datzelfde punt sluit content uit waarvan de aard uitsluitend informatief of commercieel is en als zodanig herkenbaar is, met nieuwsverslaggeving als voorbeeld, merkt op dat advertenties of documentaires in bepaalde specifieke situaties wel en in andere niet als evident creatief of fictief kunnen gelden omdat de beoordeling per geval plaatsvindt, en bepaalt dat wanneer de deepfake meerdere karakters combineert, bijvoorbeeld informatief en creatief, het informatieve karakter altijd voorgaat en de gewone labelvereisten gelden. Punt (123) benadrukt dat deze deepfakes niet zijn uitgesloten van de verplichting: de gebruiksverantwoordelijke moet de AI-oorsprong of de manipulatie nog steeds bekendmaken, maar mag dat doen op een passende wijze, en moet in elk geval voldoen aan artikel 50 lid 5. Punt (124) bepaalt dat het beroep op de verlichte verplichting geen rechtvaardiging kan zijn om de grondrechten van individuen of de rechten van rechthebbenden op grond van het Unierecht inzake intellectuele eigendom of gegevensbescherming niet te eerbiedigen. Als voorbeelden binnen de categorieen noemt het document films met door AI verjongde bestaande acteurs of digitale replica's van overleden acteurs, door AI gegenereerde muziek in de stijl van bestaande artiesten, en een door AI gemanipuleerde afbeelding van een bestaande politicus in een scene die duidelijk bedoeld is als humoristische kritiek. Buiten de categorieen vallen volgens het document onder meer een door AI gemanipuleerde video in de stijl van een teleshoppingkanaal, door AI gegenereerde beelden van beroemdheden die suggereren dat zij betrokken waren bij activiteiten die nooit hebben plaatsgevonden, en een door AI gemanipuleerde video met een realistische synthetische influencer die uitsluitend de functionaliteiten van een gesponsord product toont.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, sectie 6.1.3, randnummers (119) tot en met (124), en de bijbehorende voorbeeldenlijsten
Twee misverstanden domineren hier. Het eerste is dat 'creatief werk' een vrijstelling zou zijn. Dat is het niet: u moet nog steeds bekendmaken, alleen op een manier die het werk niet kapotmaakt, bijvoorbeeld in de aftiteling, in een begeleidende vermelding of aan het begin van de video in plaats van als permanent blok over het beeld. Het tweede misverstand is ernstiger en raakt marketing rechtstreeks. Reclame is niet automatisch creatief werk. De richtsnoer noemt teleshoppingachtige video's en synthetische influencers die een product demonstreren juist als voorbeelden die buiten de categorie vallen, en bepaalt bovendien dat bij menging het informatieve karakter altijd voorgaat. Wie dus een grappige, duidelijk gestileerde campagne maakt maar er een productclaim in verwerkt, valt terug op het gewone label. Let ten slotte op de eis van evidentie: als het publiek kan twijfelen of het satire of echt nieuws ziet, is het per definitie niet evident en geldt het lichtere regime niet.
Beoordeel per productie of het werk voor uw publiek onmiskenbaar artistiek, satirisch of fictief is, en leg die beoordeling met de drie factoren uit punt (122) kort vast: stijlkenmerken, context van publicatie en publieksverwachting. Ga bij campagnes en commerciele video's standaard uit van het gewone label en beroep u alleen bij hoge uitzondering op het lichtere regime. Kies bij evident creatief werk een bekendmaking die het werk intact laat, bijvoorbeeld bij aanvang of in de aftiteling, en houd daarbij rekening met de eis dat de informatie duidelijk en onderscheidbaar moet zijn en dat wie later instapt de melding ook moet kunnen waarnemen.
De gedragscode ondertekenen is vrijwillig, maar niet-tekenen betekent zelf bewijzen
Ondertekening van de gedragscode transparantie AI-gegenereerde content is vrijwillig en niet-ondertekenen is op zichzelf geen overtreding. Wie niet tekent, moet zelf aantonen hoe hij voldoet, onder meer met een gapanalyse tegen de code.
Geldt voor aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van generatieve AI-systemen die binnen het bereik van artikel 50 lid 2 en lid 4 vallen.
De Q&A van de Commissie over het ondertekenen van de gedragscode transparantie AI-gegenereerde content vermeldt dat ondertekening vrijwillig is en dat het niet ondertekenen ervan geen niet-naleving van de AI-verordening oplevert. Diezelfde Q&A vermeldt dat de code twee delen kent, een deel voor aanbieders over het markeren van door AI gegenereerde of gemanipuleerde content in machineleesbare vorm en de bijbehorende detectiemechanismen, en een deel voor gebruiksverantwoordelijken over de bekendmaking en labeling van deepfakes en van bepaalde door AI gegenereerde of gemanipuleerde tekst over aangelegenheden van algemeen belang. Zij vermeldt verder dat ondertekenaars, na een positieve beoordeling door de Commissie en het AI-Comite, zich op de code kunnen beroepen om naleving van hun verplichtingen onder artikel 50 aan te tonen, ongeacht hun plaats van vestiging, en dat de sluitingsdatum voor opname in de eerste lijst van ondertekenaars 27 juli 2026 om 18:00 uur CEST was, waarbij latere ondertekening mogelijk blijft maar niet op die eerste lijst verschijnt. De richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 bepalen in punt (146) dat aanbieders en gebruiksverantwoordelijken binnen het bereik van artikel 50 lid 2 en lid 4 hun naleving kunnen aantonen door zich te houden aan een gedragscode die op grond van artikel 50 lid 7 als toereikend is beoordeeld, en dat zo'n code de verordening en de richtsnoeren niet vervangt maar aanvult als het enige Uniebreed erkende praktische kader daarvoor. Punt (147) bepaalt dat naleving ook via andere passende middelen kan worden aangetoond, dat toezichthouders zich bij ondertekenaars zullen richten op de vraag of zij de code hebben nageleefd en de daarin opgenomen maatregelen hebben uitgevoerd, en dat een opt-out uit onderdelen van de code ertoe leidt dat die aanbieders en gebruiksverantwoordelijken voor dat onderdeel het voordeel van het vergemakkelijkt aantonen verliezen. Punt (148) bepaalt dat wie geen ondertekenaar is, wordt geacht via andere passende middelen aan te tonen hoe hij aan artikel 50 lid 2, lid 4 en lid 5 voldoet en uit te leggen hoe zijn maatregelen naleving waarborgen, bijvoorbeeld door een gapanalyse uit te voeren die de eigen maatregelen vergelijkt met de maatregelen uit een als toereikend beoordeelde code, en dat die partijen waarschijnlijk meer verzoeken om informatie en om toegang zullen ontvangen. Punt (149) bepaalt dat bevoegde autoriteiten toezeggingen die in lijn met een als toereikend beoordeelde code zijn uitgevoerd, kunnen meewegen als verzachtende omstandigheid bij het bepalen van de hoogte van boetes. Punt (150) bepaalt dat de Commissie, als een code niet als toereikend wordt beoordeeld, een uitvoeringshandeling kan vaststellen met gemeenschappelijke regels voor de uitvoering van artikel 50 lid 2, lid 4 en lid 5.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, sectie 8.1, randnummers (146) tot en met (150); Commission Q&A on signing the Code of Practice on Transparency of AI-generated Content (geraadpleegd op 9 augustus 2026)
De vrijwilligheid is echt, maar zij is niet kosteloos. De richtsnoer verschuift de bewijslast: ondertekenaars worden getoetst op of zij doen wat de code zegt, niet-ondertekenaars moeten uitleggen waarom hun eigen aanpak volstaat. Dat verschil vertaalt zich in werk. Punt (148) verwacht van niet-ondertekenaars een gapanalyse tegen de code, wat betekent dat u de code hoe dan ook moet lezen en uw maatregelen ertegen moet afzetten. Niet tekenen bespaart u dus geen inhoud, alleen de ondertekening. Daar staat tegenover dat punt (149) naleving conform de code expliciet als verzachtende omstandigheid bij boetes noemt, wat de code ook commercieel interessant maakt voor partijen met veel gegenereerde content. Let ten slotte op de opt-outregel: gedeeltelijk tekenen is mogelijk, maar voor de overgeslagen onderdelen valt u terug in de zwaardere bewijspositie. Voor wie de eerste lijst heeft gemist, blijft ondertekening open; alleen de vermelding op die eerste lijst is verstreken.
Bepaal bewust of u tekent en leg de afweging vast. Tekent u niet, voer dan alsnog de gapanalyse uit die punt (148) noemt en bewaar die als kern van uw dossier, samen met een beschrijving van hoe uw eigen maatregelen artikel 50 lid 2, lid 4 en lid 5 afdekken. Houd er rekening mee dat u als niet-ondertekenaar meer informatie- en toegangsverzoeken kunt krijgen en richt uw documentatie daarop in. Tekent u wel maar met een opt-out op onderdelen, behandel die onderdelen dan als niet-ondertekenaar en documenteer ze afzonderlijk.
De gebruiksverantwoordelijke kan niet leunen op de machineleesbare markering van de aanbieder
Wie een deepfake publiceert, moet zelf een voor mensen waarneembaar label aanbrengen. Het watermerk of de metadata die de aanbieder meegeeft, dekt die plicht niet af.
Geldt voor gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen die deepfakes in de vorm van beeld, audio of video genereren of manipuleren.
Voor deepfakes die deel uitmaken van evident artistieke, creatieve, satirische, fictieve of vergelijkbare werken geldt een verlichte vorm van bekendmaking, en voor bij wet toegestaan gebruik voor het opsporen, voorkomen, onderzoeken of vervolgen van strafbare feiten geldt een uitzondering.
Punt (117) van de richtsnoeren van 20 juli 2026 bepaalt dat gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen die deepfakecontent genereren of manipuleren, duidelijk en onderscheidbaar moeten bekendmaken dat de content kunstmatig is gemaakt of gemanipuleerd, door de output als zodanig te labelen en de kunstmatige oorsprong ervan te vermelden. Volgens datzelfde punt moeten de gehanteerde label- of bekendmakingsmethoden begrijpelijk en waarneembaar zijn voor natuurlijke personen, bijvoorbeeld met zichtbare of hoorbare labels, zonder dat die personen op specifieke technische hulpmiddelen hoeven te vertrouwen of daartoe aparte handelingen moeten verrichten. Het punt sluit uitdrukkelijk af met de vaststelling dat gebruiksverantwoordelijken zich niet kunnen beroepen op de machineleesbare markering die de aanbieder onder artikel 50 lid 2 in de content heeft ingebed, omdat die markeringen niet onmiddellijk duidelijk en onderscheidbaar zijn voor de natuurlijke personen die aan de deepfakecontent worden blootgesteld. Punt (12) voegt daaraan toe dat gebruiksverantwoordelijken in complexe ketens van contentproductie en -distributie evenredige maatregelen moeten nemen om te waarborgen dat het door hen aangebrachte label onder artikel 50 lid 4 daadwerkelijk duidelijk en onderscheidbaar wordt getoond aan het beoogde en voorzienbare publiek op het moment van de eerste blootstelling, bijvoorbeeld via contractuele voorwaarden met distributiepartners en via instellingen en interfaces van de gebruikerservaring. Punt (14) bepaalt dat een rechtspersoon gebruiksverantwoordelijke blijft ook wanneer hij derden zoals opdrachtnemers of freelancers namens hem en onder zijn gezag bij de werking van het systeem betrekt, en dat individuele werknemers die onder diens instructies en toezicht handelen niet als aparte gebruiksverantwoordelijken gelden.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, 20.7.2026, sectie 6.1.2, randnummer (117), en sectie 2.3, randnummers (12) en (14)
Dit is de scherpste rolverwarring in de hele transparantieketen. Aanbieder en gebruiksverantwoordelijke hebben twee verschillende plichten met twee verschillende doelgroepen: de aanbieder markeert machineleesbaar voor systemen en toezichthouders, de gebruiksverantwoordelijke labelt waarneembaar voor mensen. De veelgemaakte fout is dat een marketingafdeling of communicatiebureau ervan uitgaat dat het gegenereerde beeld 'al gemarkeerd is' door de tool en dat er dus niets meer hoeft te gebeuren bij publicatie. Dat klopt niet. Even belangrijk is de doorwerking in de keten: de plicht eindigt niet bij het aanbrengen van het label, maar bij de vraag of het publiek het label bij eerste blootstelling ook echt ziet. Verdwijnt uw label doordat een platform de video hercodeert, bijsnijdt of automatisch afspeelt zonder begintitel, dan is het label er formeel wel maar functioneel niet. Daarom noemt de richtsnoer contractuele afspraken met distributiepartners expliciet als middel. En let op de laatste zin van punt (14): u schuift de rol van gebruiksverantwoordelijke niet door naar het bureau of de freelancer die de content voor u maakt.
Neem in uw publicatieproces een aparte stap op waarin een voor mensen zichtbaar of hoorbaar label wordt toegevoegd aan deepfakecontent, los van wat de generatietool zelf in de bestanden schrijft. Controleer per distributiekanaal of dat label na uploaden, hercoderen en automatisch afspelen nog steeds zichtbaar is bij het eerste contact. Leg de labelvereiste vast in uw voorwaarden met bureaus, productiepartners en distributieplatforms, en ga er niet van uit dat het inschakelen van een extern bureau de rol van gebruiksverantwoordelijke verplaatst.
Melding uiterlijk bij de eerste interactie, en bij elke nieuwe persoon opnieuw
De melding dat iemand met een AI-systeem te maken heeft, moet uiterlijk op het moment van de eerste interactie worden gegeven. Dat moment geldt per natuurlijke persoon, niet eenmalig per systeem.
Geldt voor aanbieders van AI-systemen die bedoeld zijn om rechtstreeks met natuurlijke personen te communiceren, en voor de horizontale eisen van artikel 50 lid 5 op alle meldingen onder artikel 50 lid 1 tot en met lid 4.
De informatieplicht vervalt als de interactie evident is voor een redelijk geinformeerde, opmerkzame en omzichtige persoon, of als het systeem bij wet is toegestaan voor het opsporen, voorkomen, onderzoeken of vervolgen van strafbare feiten, tenzij het systeem publiek toegankelijk is om een strafbaar feit te melden.
De finale richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 (C(2026) 5054 final) bepalen in punt (33) dat het informatiemechanisme in het ontwerp van het systeem moet zijn ingebed en dat de melding moet worden gegeven tijdens de werking van het systeem en uiterlijk op het moment van de eerste interactie met de natuurlijke persoon, zoals artikel 50 lid 5 voorschrijft. Punt (143) verduidelijkt dat 'eerste interactie of blootstelling' niet alleen ziet op de eerste persoon die met het systeem in aanraking komt, maar ook op elke daaropvolgende eerste interactie of blootstelling van iedere andere natuurlijke persoon. Bij een interactief systeem moet de informatie ten minste eenmaal aan het begin van een sessie worden gegeven. Voor content onder artikel 50 lid 2 en lid 4 geldt de informatieplicht per output ten opzichte van iedere natuurlijke persoon die eraan wordt blootgesteld. Punt (40) voegt toe dat een enkele prominente melding voorafgaand aan de eerste interactie in de meeste gevallen volstaat, maar dat in risicovollere contexten periodieke herinneringen en contextgevoelige meldingen waarschijnlijk noodzakelijk zijn, met name bij kwetsbare personen, bij langdurige of immersieve interacties, bij financieel, verzekerings-, juridisch of medisch advies en klachtbehandeling, en bij AI-companions. Volgens datzelfde punt moet het systeem zo zijn ontworpen dat het altijd opening van zaken geeft wanneer het naar zijn aard of naar de oorsprong van de interactie wordt gevraagd, of wanneer uit de uitwisseling redelijkerwijs kan worden afgeleid dat de persoon misleid of in verwarring is over de AI-oorsprong.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, 20.7.2026, sectie 3.1.2, randnummers (33) en (40), en sectie 7.2, randnummer (143)
De praktijkval zit in het woord 'eerste'. Veel organisaties lezen dat als een eenmalige mededeling bij de lancering van de chatbot, of als een zin in een welkomstmail die iedere bezoeker geacht wordt te hebben gezien. De richtsnoer leest het als een verplichting die opnieuw ontstaat bij iedere natuurlijke persoon die voor het eerst met het systeem of met de output ervan in aanraking komt. Een tweede veelgemaakte fout is aannemen dat een melding aan het begin van de sessie de hele klantreis afdekt. Wisselt de rol van het systeem tijdens de sessie, of duurt de interactie lang en gaat het over geld, gezondheid of recht, dan verwacht de Commissie herhaling. De derde val is het systeem laten ontwijken wanneer de gebruiker rechtstreeks vraagt of hij met een mens spreekt. Dat mag niet: die vraag moet altijd eerlijk worden beantwoord, ongeacht welke melding er eerder is gegeven.
Leg per klantcontactkanaal vast op welk moment de melding verschijnt en test dat met een verse sessie vanuit een nieuw apparaat, zodat u ziet wat een eerste bezoeker ziet en niet wat een ingelogde medewerker ziet. Bouw daarnaast een harde regel in de systeemprompt of de conversatielogica die het systeem verplicht zijn AI-oorsprong te bevestigen zodra daarnaar wordt gevraagd of zodra de gebruiker het systeem als mens aanspreekt. Bepaal ten slotte voor uw risicovolle kanalen, zoals financieel advies, schadebehandeling, zorg en klachten, of een enkele openingsmelding volstaat of dat u een blijvend label of periodieke herinnering nodig heeft, en leg die afweging schriftelijk vast.
De redactie-uitzondering: inhoudelijke toetsing plus een aanwijsbare verantwoordelijke
Labelen hoeft niet als de AI-tekst inhoudelijk door een mens is getoetst en iemand de redactionele verantwoordelijkheid draagt. Een spellingscheck of een redactiebeleid op papier is niet genoeg, en elke AI-ingreep na de goedkeuring laat de uitzondering vervallen.
Beide voorwaarden moeten samen zijn vervuld: inhoudelijke menselijke toetsing of redactionele controle, en een aanwijsbare natuurlijke of rechtspersoon met redactionele verantwoordelijkheid voor de publicatie.
Punt (133) van de richtsnoeren van 20 juli 2026 stelt twee cumulatieve voorwaarden: de door AI gegenereerde of gemanipuleerde tekst moet menselijke toetsing of redactionele controle hebben ondergaan, en een natuurlijke of rechtspersoon moet de redactionele verantwoordelijkheid voor de publicatie dragen. Punt (134) omschrijft menselijke toetsing als het weloverwogen onderzoek van de inhoud door een of meer natuurlijke personen met relevante kennis en professioneel oordeelsvermogen over het onderwerp, met academische peer review en professionele validatieketens als voorbeelden, en bepaalt dat het controleren van de juistheid van de inhoud een minimumvereiste is dat deel van die toetsing moet uitmaken. Redactionele controle omschrijft datzelfde punt als de in de praktijk uitgeoefende controle door een verantwoordelijke redactionele entiteit, bijvoorbeeld een hoofdredacteur, met de bevoegdheid om de inhoud op inhoudelijke gronden goed te keuren, te wijzigen of af te wijzen, waaronder feitencontrole en het waarborgen van de betrouwbaarheid van bronnen. Punt (135) bepaalt dat oppervlakkige, louter formele of procedurele controles zoals spelling- of grammaticacontrole, het enkele bestaan van een redactiebeleid, geautomatiseerde toetsingsprocessen, en vluchtige redactionele goedkeuring zonder inhoudelijke betrokkenheid van de menselijke toetser of de redactionele entiteit niet aan de voorwaarden voldoen. Punt (136) bepaalt dat wanneer AI-systemen worden gebruikt om content te wijzigen, aan te vullen of te herformuleren nadat de redactionele goedkeuring heeft plaatsgevonden, de resulterende content als door AI gegenereerd of gemanipuleerd moet worden behandeld, en dat elke inhoudelijke AI-ingreep na de menselijke toetsing of redactionele controle de uitzondering doet vervallen. Punt (138) bepaalt dat de persoon met redactionele verantwoordelijkheid de uiteindelijke verantwoordelijkheid voor de publicatie draagt, inclusief de menselijke toetsing of redactionele controle, en dat de identiteit en contactgegevens van die rechtspersoon, natuurlijke persoon of functie publiek beschikbaar moeten worden gemaakt op een eenvoudig vindbare plek, online bijvoorbeeld via de voorwaarden of andere juridische informatie op de website, offline bijvoorbeeld in het colofon. Als voorbeelden die aan de voorwaarden voldoen noemt het document onder meer een door AI gemanipuleerd krantenartikel of een door AI gemaakte samenvatting die onder redactionele controle van de hoofdredacteur is gekomen, een door AI gemanipuleerde academische blog met interne peer review, door AI gegenereerde publieke veiligheidswaarschuwingen die door een ambtenaar zijn goedgekeurd, en door AI gegenereerde duurzaamheidsrapportages die door professionals in relevante functies zijn getoetst. Als voorbeelden die niet voldoen noemt het document een website waar door AI gegenereerde artikelen over Uniebeleid zonder enige weloverwogen menselijke toetsing worden geplaatst, en door AI gegenereerde artikelen die door een ander AI-systeem worden nagekeken en waarbij een menselijke redacteur voor publicatie slechts een oppervlakkige grammaticale controle doet.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, sectie 6.2.3, randnummers (133) tot en met (138), en de bijbehorende voorbeeldenlijsten
Deze uitzondering is de reden dat de meeste redacties en communicatieafdelingen niet hoeven te labelen, maar zij is smaller dan hij oogt. Drie valkuilen. Ten eerste de volgorde: veel organisaties laten de tekst eerst goedkeuren en vervolgens door een AI-tool 'nog even oppoetsen' voor SEO, lengte of toon. Punt (136) zegt letterlijk dat elke inhoudelijke AI-ingreep na de goedkeuring de uitzondering doet vervallen. De AI-stap moet dus voor de menselijke toetsing komen, niet erna. Ten tweede de diepte: het moet gaan om weloverwogen onderzoek van de inhoud met feitencontrole als minimum. Een redacteur die alleen leest of het lekker loopt, voldoet niet, en een AI die een andere AI nakijkt al helemaal niet. Ten derde de zichtbaarheid: er moet ergens publiek vindbaar staan wie de redactionele verantwoordelijkheid draagt. Een colofon of een duidelijke vermelding in de juridische informatie op de site is geen formaliteit maar een voorwaarde voor de uitzondering. Opvallend is dat de richtsnoer deze uitzondering uitdrukkelijk ook buiten de media plaatst, met duurzaamheidsrapportages en overheidswaarschuwingen als voorbeelden. Uw compliance- of communicatiefunctie kan dus de rol van toetser vervullen, mits de toetsing echt inhoudelijk is.
Zet uw AI-stap altijd voor de menselijke goedkeuring in de workflow en blokkeer technisch dat er na de goedkeuring nog een AI-bewerking overheen gaat, ook geen automatische SEO-optimalisatie of inkorting. Leg per publicatiestroom vast wie de inhoudelijke toetsing doet, dat feitencontrole daar deel van uitmaakt, en wie de redactionele verantwoordelijkheid draagt. Publiceer die verantwoordelijke functie of persoon met contactgegevens op een eenvoudig vindbare plek, bijvoorbeeld in het colofon of bij de juridische informatie van de site. Bewaar per publicatie een kort spoor van wie wanneer inhoudelijk heeft getoetst, zodat u het beroep op de uitzondering kunt onderbouwen.
Wat op zichzelf niet volstaat als AI-melding
Een regel in de algemene voorwaarden, een verborgen metadata-markering of een vaag woord als 'assistent' voldoen niet. De richtsnoeren benoemen vijf methoden die alleen gebruikt onvoldoende zijn.
Geldt voor elke melding onder artikel 50, omdat artikel 50 lid 5 eist dat informatie duidelijk en onderscheidbaar wordt verstrekt en voldoet aan de toepasselijke toegankelijkheidseisen.
Punt (38) van de richtsnoeren van 20 juli 2026 somt de technieken op die niet noodzakelijk zijn en die, alleen gebruikt, onvoldoende zijn om aan artikel 50 lid 1 en lid 5 te voldoen. Het gaat om: meldingen die uitsluitend in algemene voorwaarden, in URL's of in documentatie staan, waarbij het document toevoegt dat zulke meldingen de melding in de interactie zelf mogen aanvullen maar niet vervangen; machineleesbare markeringen zoals metadata of watermerken die de gebruiker op het moment van interactie niet kan waarnemen, wat losstaat van de geschiktheid daarvan voor artikel 50 lid 2; onduidelijke of dubbelzinnige signalen, waarbij het document uitdrukkelijk een generieke verwijzing naar 'assistent' noemt, en mensachtige weergaven die gebruikers kunnen misleiden; algemene meldingen die onvoldoende specifiek zijn voor de output en de interacties van het systeem, waarbij het document als ontoereikend voorbeeld noemt dat op een platform met uiteenlopende diensten wordt vermeld 'Services on this website use AI'; en technische of capaciteitsgerichte beschrijvingen die alleen naar de onderliggende technologie verwijzen, zoals 'dit systeem gebruikt LLM's', zonder de functie of de gevolgen voor de gebruiker en de kunstmatige oorsprong toe te lichten. Punt (142) vult aan dat informatie niet duidelijk en onderscheidbaar is wanneer zij bij normale blootstelling of gebruik gemakkelijk over het hoofd kan worden gezien, bijvoorbeeld doordat zij alleen in een handleiding staat, verstopt zit onder lagen menuopties in een online interface, of onderdeel is van gebruiksvoorwaarden die gebruikers vaak niet lezen.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, sectie 3.1.2, randnummer (38), en sectie 7.1, randnummer (142)
Dit is de lijst die de meeste bestaande implementaties omvergooit. Drie patronen komen structureel voor en sneuvelen alle drie. Ten eerste de juridische afdekking: een zin in de algemene voorwaarden of in het privacystatement waarin staat dat de organisatie AI gebruikt. Ten tweede de technische afdekking: het argument dat de output een C2PA-markering of watermerk draagt en dat de gebruiker dus geinformeerd is. De richtsnoer scheidt die twee sporen strikt, want een machineleesbare markering telt voor artikel 50 lid 2 maar niet als melding aan de mens. Ten derde de merkgedreven afdekking: de chatbot een vriendelijke naam geven en hem 'uw digitale assistent' noemen. Juist die formulering wordt genoemd als voorbeeld van een dubbelzinnig signaal. Ook het populaire generieke bannertje op de homepage dat de site AI gebruikt, wordt expliciet als onvoldoende bestempeld omdat het niet specifiek genoeg is voor de concrete output.
Inventariseer waar uw huidige AI-melding staat. Staat zij uitsluitend in de algemene voorwaarden, het privacystatement, een cookiebanner of een helppagina, dan voldoet zij niet en moet zij verhuizen naar de interactie zelf, dicht bij het invoer- en uitvoerveld. Vervang omschrijvingen als 'digitale assistent' of 'virtuele medewerker' door een expliciete vermelding dat het om een AI-systeem gaat. Houd de machineleesbare markering in stand voor artikel 50 lid 2, maar reken haar niet mee als melding aan de gebruiker.
Bestaande systemen en oude content: wat wel en niet met terugwerkende kracht moet
Alleen de machineleesbare markering onder artikel 50 lid 2 kent een overgangstermijn voor systemen die er al waren. Oude content hoeft niet met terugwerkende kracht te worden gelabeld, maar oude tekst die u nu publiceert wel.
De overgangstermijn tot 2 december 2026 geldt uitsluitend voor de markerings- en detectieplicht van artikel 50 lid 2 en uitsluitend voor generatieve systemen die voor 2 augustus 2026 in de handel waren gebracht of in gebruik waren gesteld.
Content die voor 2 augustus 2026 is gegenereerd of gemanipuleerd, en tekst over aangelegenheden van algemeen belang die voor die datum is gegenereerd en gepubliceerd, hoeft niet met terugwerkende kracht te worden gemarkeerd of gelabeld.
Punt (153) van de richtsnoeren van 20 juli 2026 stelt vast dat artikel 50 op grond van artikel 113 van toepassing is vanaf 2 augustus 2026 en dat alle systemen die binnen het bereik vallen en in de Unie in de handel zijn gebracht of in gebruik gesteld op die datum aan de bepaling moeten voldoen, ongeacht de datum waarop zij in de handel zijn gebracht of in gebruik zijn gesteld. Datzelfde punt beschrijft dat de wijzigingsverordening op de AI-verordening in een gerichte overgangsregeling voorziet die uitsluitend ziet op de markerings- en detectieverplichtingen van artikel 50 lid 2 voor generatieve AI-systemen die voor 2 augustus 2026 in de handel zijn gebracht of in gebruik zijn gesteld, met een overgangstermijn om die bestaande systemen uiterlijk op 2 december 2026 in overeenstemming te brengen. Punt (153) bepaalt uitdrukkelijk dat systemen die deels interactief en deels generatief zijn alleen voor de markeringsverplichting van artikel 50 lid 2 van die overgangstermijn kunnen profiteren, terwijl de naleving van de bekendmakingsverplichting voor systemen die rechtstreeks met natuurlijke personen communiceren vanaf 2 augustus 2026 moet zijn gewaarborgd. Punt (154) bepaalt dat door AI gegenereerde of gemanipuleerde output binnen het bereik van artikel 50 lid 2 en deepfakes binnen het bereik van artikel 50 lid 4, eerste alinea, die voor 2 augustus 2026 zijn gegenereerd of gemanipuleerd, niet met terugwerkende kracht hoeven te worden gemarkeerd of gelabeld, en dat hetzelfde geldt voor teksten over aangelegenheden van algemeen belang die voor die datum door AI zijn gegenereerd of gemanipuleerd en gepubliceerd. Datzelfde punt bepaalt daartegenover dat teksten die voor 2 augustus 2026 zijn gegenereerd of gemanipuleerd maar op of na die datum worden gepubliceerd, wel moeten worden gelabeld. Punt (154) voegt toe dat gebruiksverantwoordelijken en andere actoren die bestaande, ongelabelde deepfakes bezitten of verspreiden niettemin worden aangemoedigd deze te labelen, zonder dat van hen onevenredige inspanningen worden verwacht zoals het doorlichten van bestaande contentdatabases of het aanpassen van reeds gedrukte productverpakkingen. Een voetnoot bij punt (153) verduidelijkt dat de bijzondere overgangsregeling van artikel 111 lid 2 voor hoogrisico-AI-systemen niet doorwerkt naar artikel 50, omdat de verplichtingen voor hoogrisicosystemen en de transparantieverplichtingen cumulatief gelden.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, sectie 8.4, randnummers (153) en (154)
Hier worden twee dingen door elkaar gehaald. Het eerste is de veronderstelling dat de overgangstermijn tot 2 december 2026 een algemeen uitstel van artikel 50 zou zijn. Dat is niet zo: hij dekt uitsluitend de machineleesbare markering en detectie van artikel 50 lid 2. Draait uw systeem ook een chatinterface, dan moest de melding aan de gebruiker al op 2 augustus 2026 staan, ook al mag de markering van de output nog tot december wachten. Het tweede is de aanname dat oude content veilig is. Dat klopt voor gepubliceerde content, maar niet voor de voorraad. Heeft u vorig jaar een reeks AI-teksten laten maken die u nu pas publiceert, dan gaat de labelplicht wel gelden. Datzelfde geldt voor een campagnebeeld dat al maanden op de plank ligt. Praktisch gezien is het onderscheid dus niet oud versus nieuw, maar het moment van publicatie. De aanmoediging om oude deepfakes alsnog te labelen is geen plicht, maar wel de plek waar een toezichthouder naar de redelijkheid van uw keuzes kan kijken.
Splits uw inventarisatie in drie: systemen die rechtstreeks met mensen communiceren en dus al sinds 2 augustus 2026 moeten melden, generatieve systemen die van de overgangstermijn tot 2 december 2026 gebruikmaken voor de machineleesbare markering, en systemen die beide doen en dus per verplichting een andere datum kennen. Doorloop daarnaast uw contentvoorraad: alles wat nog gepubliceerd moet worden en door AI is gemaakt of wezenlijk bewerkt, krijgt een label bij publicatie, ongeacht wanneer het is gegenereerd. Leg vast waarom u bestaande, al gepubliceerde content niet met terugwerkende kracht labelt, zodat u die keuze kunt uitleggen.
Wanneer is het evident AI? De uitzondering geldt alleen bij vrijwel geen twijfel
De uitzondering voor evidente AI-interactie moet restrictief worden uitgelegd. Zij geldt pas als er voor een gemiddeld lid van het beoogde en redelijkerwijs voorzienbare publiek vrijwel geen twijfel meer bestaat over de aard van de interactie.
Beoordeling per systeem en per gebruikscontext, uit te voeren en te documenteren door de aanbieder.
Uit de informatieverplichtingen van het EU-consumentenrecht kunt u zich niet loswerken met deze uitzondering: de richtsnoeren bepalen dat die verplichtingen gelden ongeacht of de interactie onder artikel 50 lid 1 als evident wordt aangemerkt.
De richtsnoeren van de Commissie van 20 juli 2026 leggen in punt (42) op de aanbieder de last om de evidente kunstmatige aard van de interactie te beoordelen en aan te tonen ten opzichte van een persoon die redelijk geinformeerd, opmerkzaam en omzichtig is, rekening houdend met de omstandigheden en de gebruikscontext. Punt (43) verankert die maatstaf in het begrip 'gemiddelde consument' uit het EU-consumentenrecht. Punt (44) schrijft een beoordeling in twee stappen voor: eerst bepaalt de aanbieder met welk publiek het systeem bedoeld is en redelijkerwijs waarschijnlijk zal communiceren, daarna hoe geinformeerd, opmerkzaam en omzichtig een gemiddeld lid van dat publiek is. Datzelfde punt bepaalt dat het blootgestelde publiek niet altijd gelijk is aan het beoogde publiek, dat het verwachte niveau lager ligt wanneer personen met een beperking, ouderen of minderjarigen deel uitmaken van het publiek, en dat het niveau hoger kan liggen bij een uitsluitend professioneel of gespecialiseerd publiek. Punt (45) bepaalt dat de uitzondering restrictief moet worden uitgelegd omdat zij natuurlijke personen het recht op duidelijke en onderscheidbare informatie ontneemt, dat de algemene bekendheid dat AI-systemen bestaan niet betekent dat mensen ze in een interactie herkennen, en dat de uitzondering beperkt moet blijven tot gevallen waarin er vrijwel geen twijfel meer bestaat over de aard van de interactie. Als voorbeelden waarin de uitzondering wel opgaat noemt het document onder meer codeassistenten die uitsluitend voor professionele ontwikkelaars beschikbaar zijn, een interne medewerkersassistent voor daartoe opgeleid en AI-geletterd personeel, systemen voor uitsluitend daartoe opgeleide zorgprofessionals, ambient AI in huishoudelijke apparaten en niet-speelbare personages in een singleplayergame. Als voorbeelden waarin de uitzondering niet opgaat noemt het document een robotgezelschapsdier dat sterk op het natuurlijke equivalent lijkt, AI in immersieve omgevingen met realistische avatars of stemmen, en chatbots op online platforms of helpdesks waarvan gebruikers de output als door mensen gemaakt kunnen ervaren.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, sectie 3.2.1, randnummers (42) tot en met (45), en de bijbehorende voorbeeldenlijsten
Dit is de uitzondering waar het vaakst ten onrechte een beroep op wordt gedaan. De redenering 'iedereen weet toch dat dit een chatbot is' wordt door de richtsnoer expliciet verworpen: algemene bekendheid met het bestaan van AI is niet hetzelfde als herkenning in het concrete gesprek. Beslissend is niet wat uw gemiddelde klant weet, maar wie er redelijkerwijs bij uw systeem terecht kan komen. Zodra uw systeem publiek toegankelijk is, zit het bredere publiek met ouderen, kinderen en mensen met een lagere digitale geletterdheid daar per definitie in, en dan valt de uitzondering weg. Het spiegelbeeld is even belangrijk en wordt vaak over het hoofd gezien: voor een strikt interne assistent voor getraind personeel erkent de Commissie de uitzondering wel uitdrukkelijk. Let daarbij op de voorwaarde in het voorbeeld zelf, namelijk dat het personeel daadwerkelijk is opgeleid en AI-geletterd is. Dat koppelt deze uitzondering rechtstreeks aan uw artikel 4-maatregelen: zonder aantoonbaar AI-geletterd personeel valt het fundament onder uw beroep op de uitzondering weg.
Beroep u alleen op deze uitzondering voor systemen met een gesloten, professioneel gebruikerspubliek, en leg de tweestapsbeoordeling schriftelijk vast: wie is het beoogde publiek, wie kan er nog meer bij, en waarom bestaat er voor een gemiddeld lid daarvan vrijwel geen twijfel. Voor alles wat publiek toegankelijk is, gaat u uit van wel melden. Koppel een intern beroep op de uitzondering aan uw artikel 4-dossier, zodat u kunt aantonen dat de betrokken medewerkers daadwerkelijk zijn voorbereid op het gebruik van dat systeem.
Standaardbewerking versus betekenisverandering bij de markeringsplicht
Spellingscorrectie, opmaak en kleine beeldcorrecties vallen buiten de markeringsplicht. Een AI-samenvatting, herschrijving of gezichtsvervanging valt er wel onder.
Geldt voor aanbieders van AI-systemen die synthetische audio, beeld, video of tekst genereren of manipuleren, in het kader van de machineleesbare markerings- en detectieplicht van artikel 50 lid 2.
Naast standaardbewerking en niet-wezenlijke wijziging geldt een derde uitzondering voor generatieve systemen die bij wet zijn toegestaan om synthetische content te genereren of te manipuleren voor het opsporen, voorkomen, onderzoeken of vervolgen van strafbare feiten.
Punt (90) van de richtsnoeren van 20 juli 2026 omschrijft standaardbewerking als het gereedmaken van bestaande content voor publicatie of verspreiding, zoals kleine aanpassingen ter verbetering van leesbaarheid, grammatica, kwaliteit en opmaak, waarbij geen nieuwe content wordt gegenereerd. Bewerking gaat volgens datzelfde punt verder dan standaardbewerking wanneer de content op materiele wijze wordt gewijzigd door inhoudelijke of structurele aanpassingen die de betekenis, stijl of bedoeling raken. Punt (91) behandelt de tweede uitzondering, voor systemen die de door de gebruiksverantwoordelijke aangeleverde invoergegevens of de semantiek daarvan niet wezenlijk wijzigen, en bepaalt dat een wijziging wezenlijk is wanneer de invoer of de semantiek daarvan tijdens de outputgeneratie aanzienlijk is gemanipuleerd, te beoordelen aan de hand van onder meer formaat, mediatype, stijl en wijzigingen die de betekenis, stijl of bedoeling raken. Punt (92) bepaalt dat wanneer een systeem zowel voor generatie of manipulatie als voor kleine, niet-wezenlijke wijzigingen kan worden gebruikt, de verplichting niet geldt voor de op kleine, niet-wezenlijke wijze gewijzigde content. Als voorbeelden die onder de uitzondering vallen noemt het document onder meer grammatica- en spellingscorrectie, kleine stilistische polijsting zonder verandering van substantie of boodschap, door AI gemaakte vertalingen, opmaak en formaatconversie, ruisonderdrukking, kleine bijsnijdingen en kleurcorrecties, verwijdering van stofvlekken en rode ogen, het onscherp maken van gezichten, herschaling van videofragmenten en transcripties van gesprekken. Als voorbeelden van betekenisveranderingen die wel markering vereisen noemt het document onder meer door AI gegenereerde samenvattingen van tekst, parafraseren of herschrijven dat stijl, structuur en betekenis verandert, het verwijderen, vervangen of invoegen van objecten of personen, gezichtsvervanging, de synthese van realistische spraak in de stem van een specifieke persoon en het samenstellen van composietbeelden.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, sectie 4.3, randnummers (90) tot en met (92), en de bijbehorende voorbeeldenlijsten
De scheidslijn ligt bij betekenis, niet bij moeite of bij de vraag of er een mens aan te pas kwam. Dat leidt tot twee uitkomsten die veel organisaties verrassen. De eerste: een door AI gemaakte samenvatting staat expliciet aan de markeringskant. Samenvatten voelt als bewerken, maar de richtsnoer schaart het bij semantische verandering. Wie automatisch samenvattingen genereert bij artikelen, verslagen of dossiers, zit dus in de markeringsplicht. De tweede, spiegelbeeldig: een door AI gemaakte vertaling staat aan de vrijgestelde kant, net als transcriptie. Dat is precies andersom dan de intuitie van veel redacties. Let ten slotte op punt (92): de vraag is niet wat uw tool kan, maar wat er in het concrete geval met de content is gebeurd. Dezelfde tool kan bij het ene gebruik buiten de plicht vallen en bij het andere erbinnen.
Deel uw AI-toepassingen in twee bakken in: bewerken zonder betekenisverandering en produceren of veranderen van betekenis. Zet daarbij samenvatten, herschrijven, beeldbewerking waarbij personen of objecten verdwijnen of verschijnen, en stemklonen uitdrukkelijk in de tweede bak, en spellingscorrectie, opmaak, vertaling en transcriptie in de eerste. Leg de indeling per toepassing vast met een korte motivering, want de richtsnoer eist een beoordeling per geval en niet per tool.
Welke AI-tekst labelplichtig is: gepubliceerd, publiek informerend en van publiek belang
De labelplicht voor AI-tekst geldt alleen bij drie samenlopende elementen: de tekst is gepubliceerd, is bedoeld om het publiek te informeren, en gaat over een aangelegenheid van algemeen belang.
De drie elementen zijn cumulatief: pas als de tekst gepubliceerd is, het publiek wil informeren en een aangelegenheid van algemeen belang betreft, ontstaat de bekendmakingsplicht.
De plicht vervalt wanneer de door AI gegenereerde of gemanipuleerde tekst menselijke toetsing of redactionele controle heeft ondergaan en een natuurlijke of rechtspersoon de redactionele verantwoordelijkheid voor de publicatie draagt, en bij bij wet toegestaan gebruik voor het opsporen, voorkomen, onderzoeken of vervolgen van strafbare feiten.
Punt (131) van de richtsnoeren van 20 juli 2026 splitst het toepassingsbereik van artikel 50 lid 4, tweede alinea, in drie elementen. Gepubliceerde tekst betekent dat de tekst gelijktijdig of achtereenvolgens toegankelijk is voor een onbepaald, tamelijk groot aantal niet met elkaar verbonden potentiele lezers, al dan niet tegen betaling zoals bij een abonnement. Tekst geldt niet als gepubliceerd wanneer de toegang beperkt is tot specifieke personen binnen een gesloten, private groep, bijvoorbeeld een kleine gesloten groep in een berichtenapp of een groep die te klein of te onbeduidend is; het document noemt als voorbeelden van niet-gepubliceerde tekst private, interpersoonlijke correspondentie voor professionele doeleinden en organisatie-interne teksten of communicatie zoals publicaties op een intern bedrijfsnetwerk. Het publiek informeren betekent dat de tekst kennis, meningen of feiten wil overbrengen; korte teksten die niet wezenlijk kennis, meningen of feiten overbrengen, informeren het publiek niet. Aangelegenheden van algemeen belang zijn volgens datzelfde punt in het algemeen aangelegenheden die relevant zijn voor de samenleving als geheel, op lokaal, nationaal, Unie- of internationaal niveau, en die publiek debat of publieke toetsing verdienen; het document rekent daartoe teksten over politiek en democratische processen, openbaar bestuur en publieke dienstverlening, rechtspleging en rechtshandhaving, de bescherming van grondrechten, openbare veiligheid, volksgezondheid, milieubescherming, consumentenveiligheid, en elke economische, financiele, politieke, wetenschappelijke of culturele ontwikkeling die onderwerp van publiek debat kan zijn, met de opmerking dat wat als algemeen belang geldt in de loop van de tijd en per context kan veranderen. Als voorbeelden binnen het bereik noemt het document een door AI gegenereerde samenvatting van een door een mens geschreven artikel op een krantenwebsite over een recent besluit van een gemeenteraad, door AI gemanipuleerde delen van een artikel op een lifestylewebsite over de effecten van diverse dieten op een bepaalde ziekte, door AI gemanipuleerde bedrijfsrapportages met beleggersinformatie op de website van een beursgenoteerde onderneming, en een door AI gegenereerd bericht op het socialemediaprofiel van een meteorologisch instituut waarin burgers voor storm en voorzorgsmaatregelen worden gewaarschuwd. Buiten het bereik vallen volgens het document onder meer door AI gegenereerde fantasyromans, door AI gemanipuleerde tekst in advertenties of productbeschrijvingen zonder claims over bijvoorbeeld gezondheid, consumentenveiligheid of duurzaamheid, een nieuwssamenvatting van een chatbot die alleen zichtbaar is voor de gebruiker die erom vroeg, en door AI gemanipuleerde tekst van een adviseur met advies aan een client over na te leven regelgeving.
Commission Guidelines C(2026) 5054 final, sectie 6.2.1, randnummer (131), en de bijbehorende voorbeeldenlijsten
De reflex is om dit als een mediaregel te lezen die alleen redacties raakt. De voorbeelden laten iets anders zien. Een beursgenoteerde onderneming met AI-bewerkte beleggersinformatie op de eigen website zit erin. Een meteorologisch instituut met een stormwaarschuwing op social media zit erin. Een lifestylesite met gezondheidsclaims zit erin. Wat die gevallen bindt is niet dat het journalistiek is, maar dat een breed publiek er informatie uit haalt over iets dat de samenleving raakt. De tweede nuance zit in de andere kant: een advertentie of productbeschrijving valt erbuiten, maar alleen zolang er geen claims in staan over gezondheid, consumentenveiligheid of duurzaamheid. Duurzaamheidsclaims in commerciele teksten schuiven dus wel in het bereik. De derde nuance is de scheiding tussen intern en gepubliceerd: uw intranet en uw een-op-eencorrespondentie vallen erbuiten, ook als de inhoud maatschappelijk relevant is. En let op: dat de door AI gegenereerde samenvatting van een menselijk artikel in de voorbeeldenlijst staat, betekent dat de automatische samenvattingsfunctie onder een nieuwsartikel op zichzelf al labelplichtig kan zijn.
Loop uw publicatiekanalen langs en markeer waar AI tekst genereert of wezenlijk bewerkt: nieuwsberichten, kennisartikelen, jaarverslagen en beleggersinformatie, voorlichting en waarschuwingen aan burgers, en duurzaamheids- of gezondheidsclaims. Beoordeel per kanaal of de tekst gepubliceerd is in de betekenis van de richtsnoer, dus toegankelijk voor een onbepaald en tamelijk groot publiek. Behandel automatische samenvattingsfuncties bij artikelen als een aparte, zelfstandige beoordeling en niet als onderdeel van het onderliggende artikel.
Wanneer een downstream-partij die finetunet zelf GPAI-aanbieder wordt
Niet elke aanpassing maakt u aanbieder. De indicatieve grens ligt bij een aanpassing die meer dan een derde van de trainingscompute van het oorspronkelijke model gebruikt, en uw plichten blijven dan beperkt tot de aanpassing.
Geldt voor downstream-partijen die losstaan van de oorspronkelijke aanbieder en niet namens hem handelen, en die een AI-model voor algemene doeleinden aanpassen of finetunen, met of zonder integratie in een AI-systeem.
Wordt u aanbieder van het aangepaste model, dan blijven de verplichtingen beperkt tot de aanpassing zelf: de technische documentatie ziet op de wijziging, en het auteursrechtbeleid en de samenvatting van trainingsinhoud zien alleen op de data die in de aanpassing zijn gebruikt.
De richtsnoeren van de Commissie van 18 juli 2025 (C(2025) 5045 final) over het toepassingsbereik van de verplichtingen voor aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden stellen in punt (61) dat het niet nodig is dat elke aanpassing van zo'n model ertoe leidt dat de downstream-partij als aanbieder van het aangepaste model wordt aangemerkt, in lijn met de Blue Guide die bepaalt dat een product dat belangrijke wijzigingen of revisies heeft ondergaan met het oog op wijziging van de oorspronkelijke prestaties, het doel of het type, als een nieuw product kan worden beschouwd. Punt (62) bepaalt dat de Commissie een downstream-partij pas als aanbieder van het aangepaste model beschouwt wanneer de aanpassing leidt tot een aanzienlijke verandering in de algemeenheid, de capaciteiten of het systeemrisico van het model. Punt (63) formuleert het indicatieve criterium: een downstream-partij wordt geacht aanbieder te zijn wanneer de voor de aanpassing gebruikte trainingscompute groter is dan een derde van de trainingscompute van het oorspronkelijke model. Punt (64) bepaalt dat wanneer de downstream-partij die waarde niet kan kennen, bijvoorbeeld omdat de aanbieder van het oorspronkelijke model haar niet heeft meegedeeld, en haar evenmin kan schatten, de drempel wordt vervangen door een derde van 10 tot de macht 25 FLOP wanneer het oorspronkelijke model een model met systeemrisico is, en anders door een derde van 10 tot de macht 23 FLOP. Punt (65) licht toe dat een aanpassing van die omvang naar verwachting een aanzienlijke verandering oplevert die de transparantieverplichtingen van artikel 53 lid 1, punten a en b, rechtvaardigt, dat zo'n aanpassing naar verwachting een aanzienlijke hoeveelheid data heeft gebruikt wat van belang is voor het auteursrechtbeleid en de openbare samenvatting van de trainingsinhoud onder artikel 53 lid 1, punten c en d, en dat bij een oorspronkelijk model met systeemrisico het aangepaste model naar verwachting een aanzienlijk ander systeemrisico vertoont. Punt (67) merkt op dat momenteel weinig aanpassingen aan dit criterium voldoen, dat het aantal downstream-partijen dat aanbieder wordt in de loop van de tijd kan toenemen, en dat het criterium daarmee vooral toekomstgericht is. Punt (68) bepaalt dat de verplichtingen bij een aanpassing beperkt blijven tot die aanpassing: de documentatie onder artikel 53 lid 1, punten a en b, is beperkt tot informatie over de aanpassing, en het auteursrechtbeleid onder punt c en de samenvatting van de gebruikte trainingsinhoud onder punt d zijn beperkt tot de data die als onderdeel van de aanpassing zijn gebruikt. Punt (69) bepaalt dat de downstream-partij die aanbieder wordt ook aan artikel 54 moet voldoen, wat neerkomt op het aanwijzen van een in de Unie gevestigde gemachtigde voor zover die partij zelf buiten de Unie is gevestigd. Punt (70) bepaalt dat wanneer een downstream-partij een als systeemrisicomodel geclassificeerd model zodanig aanpast dat zij aanbieder van het aangepaste model wordt, het resulterende model eveneens wordt vermoed capaciteiten met grote impact te hebben en dus als model met systeemrisico geldt, en punt (71) bepaalt dat die partij dan moet voldoen aan de verplichtingen voor aanbieders van modellen met systeemrisico en de Commissie moet informeren overeenkomstig artikel 52 lid 1.
Commission Guidelines C(2025) 5045 final, 18.7.2025, sectie 3.2, randnummers (60) tot en met (67), en secties 3.2.1 en 3.2.2, randnummers (68) tot en met (71)
De praktische boodschap is geruststellender dan de meeste organisaties denken, maar met een addertje. Gewoon finetunen op uw eigen documenten, RAG, promptengineering of een LoRA-adapter komt niet in de buurt van een derde van de trainingscompute van een groot basismodel. De Commissie zegt zelf dat momenteel weinig aanpassingen aan het criterium voldoen. Wie een model aanpast voor eigen gebruik wordt dus in de regel geen GPAI-aanbieder. Het addertje zit in punt (64): weet u de trainingscompute van het oorspronkelijke model niet en kunt u die ook niet schatten, dan valt u terug op een absolute drempel van een derde van 10 tot de macht 23 FLOP. Dat is een aanzienlijk lagere lat dan een derde van een groot model, en juist bij gesloten modellen waarvan de compute niet wordt gepubliceerd is dat het scenario waar u in zit. De tweede val is de systeemrisicoketen: past u een model aan dat al als systeemrisicomodel is aangemerkt en wordt u daardoor aanbieder, dan erft u dat label en de meldplicht bij de Commissie. Positief is dat de plichten in dat geval beperkt blijven tot uw eigen aanpassing: u hoeft niet de documentatie of de trainingsdatasamenvatting van het oorspronkelijke model over te doen.
Leg per aangepast model vast welk basismodel u gebruikt, welke aanpassingsmethode u toepast en hoeveel compute die aanpassing heeft gekost, zodat u het criterium kunt toetsen in plaats van erover te speculeren. Vraag bij de aanbieder van het basismodel naar de trainingscompute en documenteer het antwoord, want als u die waarde niet kunt kennen valt u terug op de aanzienlijk lagere absolute drempel. Controleer daarnaast of het basismodel als model met systeemrisico is aangemerkt, want dat verandert zowel de drempel als de gevolgen wanneer u die overschrijdt. Herbeoordeel deze inschatting bij elke substantiele hertraining, omdat de Commissie zelf aangeeft dat het aantal downstream-partijen dat aanbieder wordt naar verwachting toeneemt.
Bijlage I somt wetgeving op, geen producten
Bijlage I bevat geen lijst van hoog-risico producten maar een uitputtende lijst van harmonisatiewetgeving. De AI Act breidt de reikwijdte van die productwetgeving niet uit en verandert het risicoprofiel van een product niet.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026, gepubliceerd voor consultatie en uitdrukkelijk niet bindend, verduidelijken dat Bijlage I AI Act geen individuele producten opsomt die als hoog-risico moeten worden aangemerkt, maar harmonisatiewetgeving van de Unie die de veiligheidsaspecten van bepaalde producten regelt. Of een AI-systeem binnen de reikwijdte van Bijlage I valt hangt dus af van de vraag of het systeem, of het product waarvan het systeem een veiligheidscomponent is, binnen het materiele toepassingsgebied van een van de opgesomde wetgevingshandelingen valt. De lijst in Bijlage I is volgens de concept-richtsnoeren uitputtend; producten kunnen alleen worden toegevoegd of verwijderd door de reikwijdte van de harmonisatiewetgeving zelf te wijzigen of door nieuwe harmonisatiewetgeving aan Bijlage I toe te voegen. De concept-richtsnoeren stellen tevens dat de AI Act via artikel 6 lid 1 de reikwijdte van de harmonisatiewetgeving niet uitbreidt naar nieuwe of aanvullende producten, en dat de AI Act het risicoprofiel van een product niet bepaalt of wijzigt maar voortbouwt op de sectorale risicoclassificatie. Genoemd worden onder meer machines, speelgoed, liften, apparatuur en beveiligingssystemen voor plaatsen met ontploffingsgevaar, radioapparatuur, drukapparatuur, pleziervaartuigen, kabelbaaninstallaties, gasverbrandingstoestellen, medische hulpmiddelen, medische hulpmiddelen voor in-vitrodiagnostiek, en producten in de automobiel- en luchtvaartsector.
Concept-richtsnoeren Annex I, punten (23) tot en met (26)
Uw startpunt is dus niet de AI Act maar uw bestaande productdossier. De vraag is niet of uw product op een AI-lijst staat, want die lijst bestaat niet. De vraag is of uw product al onder een van de opgesomde verordeningen of richtlijnen viel voordat er AI in zat. Zo niet, dan komt u via deze route niet in het hoog-risico regime terecht, hoe geavanceerd het AI-systeem ook is. Wel wijzen de concept-richtsnoeren erop dat het begrip veiligheidscomponent voor deze classificatie mag worden gelezen als exclusief de publieke belangen in de sectorale wetgeving die verder gaan dan gezondheid, veiligheid en grondrechten, zoals risico's rond radiospectrumgebruik of elektromagnetische compatibiliteit. Die belangen dragen dus niet bij aan de kwalificatie.
Begin uw classificatie met een inventarisatie van de productwetgeving die vandaag al op uw portfolio van toepassing is, en leg per productlijn vast onder welke verordening of richtlijn u valt. Dat overzicht is herbruikbaar en voorkomt dat u per AI-functionaliteit opnieuw de hele analyse moet doen.
Sectie A en Sectie B van Bijlage I geven een ander eisenpakket
Bij producten onder Sectie A van Bijlage I geldt het volledige eisenpakket voor hoog-risico systemen. Bij Sectie B gelden alleen artikel 6 lid 1, de artikelen 102 tot en met 109 en artikel 112.
De concept-richtsnoeren van de Commissie van 19 mei 2026, die niet bindend zijn zolang de definitieve versie niet is vastgesteld, maken een onderscheid dat in de praktijk vaak wordt gemist. AI-systemen die als hoog-risico zijn aangemerkt onder artikel 6 lid 1 voor producten die vallen onder de harmonisatiewetgeving in Sectie A van Bijlage I zijn onderworpen aan de eisen voor hoog-risico systemen van afdeling 2 van hoofdstuk III AI Act. Daarentegen gelden voor AI-systemen die als hoog-risico zijn aangemerkt onder artikel 6 lid 1 voor producten die vallen onder de harmonisatiewetgeving in Sectie B van Bijlage I alleen artikel 6 lid 1, de artikelen 102 tot en met 109 en artikel 112 AI Act. De concept-richtsnoeren verwijzen hiervoor naar artikel 2 lid 2 AI Act. Sectie A bevat de harmonisatiewetgeving die is gebaseerd op het nieuwe wetgevingskader, Sectie B de overige harmonisatiewetgeving van de Unie.
Concept-richtsnoeren Annex I, punt (60), met verwijzing naar artikel 2 lid 2 AI Act
Dit onderscheid bepaalt de omvang van uw project. Twee organisaties kunnen allebei terecht concluderen dat zij een hoog-risico AI-systeem hebben en toch een totaal verschillend werkpakket voor zich hebben. Zit u in Sectie A, dan komt de volledige set aan de orde: risicobeheersysteem, datakwaliteit, technische documentatie, logging, transparantie richting gebruiksverantwoordelijken, menselijk toezicht, nauwkeurigheid en robuustheid. Zit u in Sectie B, dan is het eisenpakket wezenlijk beperkter. Controleer dus als eerste in welke sectie uw wetgeving staat, voordat u budget en planning vaststelt.
Noteer in uw classificatienotitie niet alleen dat u onder Bijlage I valt, maar ook onder welke sectie. Koppel daar direct het bijbehorende eisenpakket aan, zodat uw projectplan van meet af aan de juiste omvang heeft.
Twee cumulatieve voorwaarden voor hoog-risico onder Bijlage I
Een AI-systeem is pas hoog-risico via artikel 6 lid 1 als aan twee voorwaarden tegelijk is voldaan: het systeem is zelf een gereguleerd product of een veiligheidscomponent daarvan, en dat product moet een conformiteitsbeoordeling door een derde partij ondergaan.
De concept-richtsnoeren van de Europese Commissie van 19 mei 2026, die uitdrukkelijk niet bindend en niet definitief zijn, lezen artikel 6 lid 1 als twee cumulatieve voorwaarden. Ten eerste moet het AI-systeem bestemd zijn om te worden gebruikt als veiligheidscomponent van een product, of moet het AI-systeem zelf een product zijn, dat valt onder de harmonisatiewetgeving van de Unie die in Bijlage I is opgesomd. Ten tweede moet dat product, of het AI-systeem zelf wanneer dat het product is, verplicht een conformiteitsbeoordeling door een derde partij ondergaan. De concept-richtsnoeren stellen daarbij uitdrukkelijk dat niet alle AI-systemen die onderdeel zijn van gereguleerde producten hoog-risico zijn, maar alleen een deelverzameling die aan beide criteria voldoet.
Concept-richtsnoeren Annex I, punten (27) en (21)
Dit is een filter met twee zeven, en beide moeten passeren. In de praktijk zien wij dat organisaties bij de eerste zeef blijven hangen en concluderen dat hun product hoog-risico is omdat er sectorale productwetgeving op van toepassing is. Dat is te snel. De tweede zeef, de verplichte betrokkenheid van een derde partij, snijdt een aanzienlijk deel weg. Omgekeerd geldt ook: wie alleen naar het CE-traject kijkt en de veiligheidscomponent-vraag overslaat, mist juist systemen die pas via de faalroute binnenkomen. U moet dus beide vragen los stellen en beide antwoorden vastleggen.
Leg voor elk AI-systeem in een gereguleerd product een tweeledige classificatienotitie vast: eerst de vraag of het systeem product of veiligheidscomponent is, daarna de vraag of voor dat product een derde partij moet worden ingeschakeld. Bewaar beide antwoorden met onderbouwing in uw technische documentatie, zodat u bij een audit niet achteraf hoeft te reconstrueren waarom u tot uw conclusie kwam.
Het filter van artikel 6 lid 3: vier limitatieve gronden, eng uit te leggen
Een systeem dat onder Bijlage III valt, kan toch buiten hoog-risico blijven als aan één van vier gronden is voldaan en het systeem geen profilering verricht. De aanbieder doet dat zelf, moet de beoordeling vóór het in de handel brengen documenteren en het systeem registreren in de EU-databank.
Volgens de niet-bindende concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 over de classificatie van hoog-risico AI kent artikel 6 lid 3 vier gronden waarop een aanbieder een systeem van hoog-risico kan uitzonderen: een enge procedurele taak, het verbeteren van het resultaat van een eerder afgeronde menselijke activiteit, het detecteren van besluitvormingspatronen of afwijkingen daarvan zonder de eerdere menselijke beoordeling te vervangen of te beïnvloeden zonder deugdelijke menselijke toetsing, en het verrichten van een voorbereidende taak. Randnummer (88) van dit concept stelt dat deze gronden limitatief maar alternatief zijn, dat er geen zelfstandige aanvullende risicotoets bestaat, en dat de gronden eng moeten worden uitgelegd omdat artikel 6 lid 3 een uitzondering vormt op regels die mede grondrechten beschermen. Randnummer (87) stelt dat het filter alleen geldt voor systemen onder artikel 6 lid 2 en niet voor systemen onder artikel 6 lid 1. Randnummer (89) stelt dat een systeem altijd hoog-risico blijft wanneer het profilering verricht. Randnummer (90) voegt toe dat het filter niet geldt wanneer het systeem deel uitmaakt van een complex systeem waarvan het gecombineerde beoogde doel of de gezamenlijke output een individueel besluit wezenlijk beïnvloedt, ook bij agentic AI. De randnummers (113) tot en met (116) van dit concept beschrijven dat het om een zelfbeoordeling door de aanbieder gaat, dat artikel 6 lid 4 verplicht tot documentatie van die beoordeling vóór het in de handel brengen en tot registratie in de EU-databank van artikel 71, en dat de beoordeling ten minste het beoogde doel, de reden waarom het systeem onder artikel 6 lid 2 valt, welke grond van artikel 6 lid 3 van toepassing is en waarom, en waarom er geen profilering plaatsvindt moet bevatten. Randnummer (117) van deze concept-richtsnoeren wijst op artikel 80 en artikel 99 wanneer een autoriteit vaststelt dat een systeem ten onrechte als niet hoog-risico is ingedeeld om de regels te omzeilen.
Concept-richtsnoeren classificatie hoog-risico AI (19 mei 2026), hoofdstuk Bijlage III, secties 2.7, 2.7.1, 2.7.3 en 2.7.4, randnummers (84) tot en met (90) en (113) tot en met (117)
Het filter is geen zachte uitweg maar een gedocumenteerd en zichtbaar besluit. U verlaat de hoog-risico verplichtingen van hoofdstuk III, maar u komt in ruil daarvoor in de openbare EU-databank te staan en uw motivering moet op elk moment aan de toezichthouder kunnen worden getoond. Voor afnemers is dat een geschenk: de concept-richtsnoeren moedigen gebruiksverantwoordelijken expliciet aan om in die databank te controleren of een leverancier zich op de uitzondering beroept.
Schrijf het filterdossier in vier vaste blokken: beoogd doel, waarom het onder Bijlage III valt, welke grond u inroept met onderbouwing, en waarom er geen profilering is. Beroep u nooit op het filter op basis van een gevoel dat het risico laag is, want die zelfstandige toets bestaat niet. Controleer bij inkoop altijd de EU-databank voordat u een leverancier gelooft die zegt dat zijn systeem niet hoog-risico is.
Artikel 6 kent twee gescheiden routes naar hoog-risico
Een AI-systeem is op twee manieren hoog-risico. Ofwel het is zelf een product of een veiligheidscomponent van een product onder de productwetgeving van Bijlage I en dat product moet een conformiteitsbeoordeling door een derde partij ondergaan (artikel 6 lid 1). Ofwel het valt onder een van de gebruikssituaties in Bijlage III (artikel 6 lid 2). De twee routes hebben eigen criteria en eigen toepassingsdatums.
De concept-richtsnoeren van de Europese Commissie over de classificatie van hoog-risico AI van 19 mei 2026, die uitdrukkelijk niet bindend zijn, stellen in randnummer (7) dat een AI-systeem in twee scenario's als hoog-risico geldt: ten eerste wanneer het bedoeld is om te worden gebruikt als veiligheidscomponent van een product, of zelf een product is, dat onder de in Bijlage I genoemde harmonisatiewetgeving van de Unie valt en waarvoor een conformiteitsbeoordeling door een derde partij is vereist, en ten tweede wanneer het valt onder een van de gebruikssituaties in de gebieden van Bijlage III. Randnummer (448) van diezelfde concept-richtsnoeren vermeldt dat de toepassingsdatums van artikel 113 met de AI Omnibus zijn verschoven naar 2 december 2027 voor de route van artikel 6 lid 2 en 2 augustus 2028 voor de route van artikel 6 lid 1.
Concept-richtsnoeren classificatie hoog-risico AI (19 mei 2026), hoofdstuk Algemene beginselen, sectie II, randnummer (7); sectie V, randnummer (448)
De twee routes zijn niet inwisselbaar. Bij de Bijlage I-route draait alles om de productwetgeving en om de vraag of een derde partij de conformiteit moet beoordelen, niet om de vraag of het systeem mensen beoordeelt. Bij de Bijlage III-route draait alles om het beoogde doel en de gebruikssituatie. Een systeem kan in theorie aan beide routes raken, maar u moet ze apart doorlopen. Ook het uitzonderingsmechanisme verschilt: het filter van artikel 6 lid 3 geldt volgens de concept-richtsnoeren alleen voor de Bijlage III-route en niet voor de Bijlage I-route.
Leg per AI-systeem in uw register vast welke route u heeft beoordeeld en met welke uitkomst. Begin bij de Bijlage I-vraag als er hardware, machines, medische hulpmiddelen of speelgoed in het spel zijn, en bij de Bijlage III-vraag als het systeem mensen of toegang tot voorzieningen raakt. Plan uw programma op de vroegste van de twee datums die op u van toepassing is.
Breed gepositioneerde en general purpose AI-systemen: een disclaimer is niet genoeg
Wie een systeem breed in de markt zet zonder de toepassing consequent te beperken, krijgt hoog-risico gebruikssituaties in het beoogde doel meegerekend. Alleen in de gebruiksvoorwaarden schrijven dat hoog-risico gebruik is uitgesloten, is onvoldoende als de rest van uw presentatie dat gebruik juist mogelijk maakt of aanmoedigt.
Volgens de niet-bindende concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 over de classificatie van hoog-risico AI geldt, blijkens randnummer (12), dat wanneer de gebruiksaanwijzing, contractuele afspraken, gebruiksvoorwaarden, gebruiksbeleid, promotie- en verkoopmateriaal of technische documentatie het AI-systeem presenteren als breed toepasbaar over een veelheid van contexten en functies, en de toepassing niet consequent beperken of hoog-risico gebruik niet uitsluiten, het beoogde doel van het systeem geacht wordt ook hoog-risico gebruikssituaties te omvatten, waardoor het systeem als hoog-risico kwalificeert. Dat geldt volgens deze concept-richtsnoeren in het bijzonder wanneer dergelijk gebruik haalbaar en redelijkerwijs te voorzien is gezien de functionaliteiten en capaciteiten van het systeem. Hetzelfde randnummer stelt dat het enkel beweren, bijvoorbeeld in de gebruiksvoorwaarden, dat hoog-risico gebruik is uitgesloten, onvoldoende is wanneer de algehele presentatie, voorbeelden of productpositionering van de aanbieder dat gebruik feitelijk mogelijk maakt of bevordert, en dat beperkingen duidelijk, concreet en coherent in al het materiaal moeten worden beschreven.
Concept-richtsnoeren classificatie hoog-risico AI (19 mei 2026), hoofdstuk Algemene beginselen, sectie II.2, randnummer (12)
Dit raakt vooral aanbieders van brede assistenten, agents en platformen die zeggen dat ze niet voor HR, onderwijs of kredietbeoordeling zijn bedoeld, maar wel demo's, sjablonen of klantverhalen in precies die contexten tonen. De concept-richtsnoeren kijken naar het geheel van uw uitingen, niet naar de strengste zin in de kleine lettertjes. Voor afnemers betekent dit dat een leverancier die zich achter een clausule verschuilt, u niet ontslaat van uw eigen beoordeling.
Als u hoog-risico gebruik echt wilt uitsluiten, maak dat dan waar in het product en niet alleen op papier. Verwijder demo's en voorbeelden in uitgesloten domeinen, bouw technische of contractuele blokkades, en zorg dat sales, website en documentatie dezelfde grens trekken. Kunt u dat niet volhouden, ga dan uit van hoog-risico en richt uw dossier daarop in.
Hoog-risico betekent niet verboden, en niet hoog-risico betekent niet toegestaan
Classificatie beantwoordt één vraag: welke plichten uit hoofdstuk III gelden. Zij zegt niets over de vraag of het gebruik zelf rechtmatig is. Verboden praktijken, gegevensbescherming, consumentenrecht, productveiligheid en nationaal recht blijven onverkort gelden.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 over de classificatie van hoog-risico AI, die niet bindend zijn, stellen in randnummer (3) dat het feit dat een AI-systeem in deze richtsnoeren als voorbeeld is opgenomen niet betekent dat het gebruik ervan automatisch als rechtmatig moet worden beschouwd, aangezien dat gebruik nog steeds moet voldoen aan andere toepasselijke wetgeving, en in randnummer (4) dat het bereik van deze richtsnoeren beperkt is tot de vraag of een systeem hoog-risico is of niet. In het Bijlage III-hoofdstuk van dit concept stelt randnummer (68) dat het als hoog-risico kwalificeren onder artikel 6 lid 2 niet betekent dat het gebruik verboden is, maar dat die systemen aan passende vereisten zijn onderworpen. De randnummers (82) en (83) van dit concept lichten de woorden voor zover het gebruik is toegestaan op grond van toepasselijk Unierecht of nationaal recht toe en stellen dat het vallen onder een gebruikssituatie niet automatisch betekent dat het systeem rechtmatig in dat geval kan worden gebruikt, dat naast de verboden ook andere bepalingen van Unierecht of nationaal recht het gebruik kunnen beperken, en dat de AI-verordening op grond van artikel 2 lid 9 geldt onverminderd regels over consumentenbescherming, productveiligheid en gegevensbescherming.
Concept-richtsnoeren classificatie hoog-risico AI (19 mei 2026), hoofdstuk Algemene beginselen, randnummers (3) en (4); hoofdstuk Bijlage III, randnummer (68) en sectie 2.6, randnummers (82) en (83)
Er zijn twee denkfouten die u hiermee wegneemt. De eerste is dat een hoog-risico stempel gelijkstaat aan een verbod, waardoor projecten onnodig worden gestopt. De tweede, en de gevaarlijkste, is dat een uitkomst niet hoog-risico betekent dat u vrij baan heeft. Een systeem kan buiten hoog-risico vallen en tegelijk een verboden praktijk zijn, of stuklopen op gegevensbescherming of sectorregels.
Voer de classificatietoets en de rechtmatigheidstoets als twee gescheiden stappen uit en leg beide uitkomsten apart vast. Toets altijd eerst aan de verboden praktijken van artikel 5, die al sinds 2 februari 2025 handhaafbaar zijn, en pas daarna aan artikel 6. Sluit af met een korte toets op gegevensbescherming en sectorspecifiek recht, ook als het systeem niet hoog-risico blijkt.
Opgeknipte en agentische architecturen worden als geheel beoordeeld
U kunt de classificatie niet omzeilen door een hoog-risicofunctie in losse modules op te delen. Het concept beoordeelt de gecombineerde configuratie.
De niet-bindende concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 bepalen in randnummers 75, 76 en 90 dat wanneer meerdere AI-systemen deel uitmaken van een complexer geheel en hun gecombineerde beoogde doel of gezamenlijke output een individuele beslissing wezenlijk beïnvloedt, die configuratie voor de classificatie als één AI-systeem wordt behandeld. Het concept stelt uitdrukkelijk dat opgeknipte architecturen als geheel worden beoordeeld om omzeiling door systeemontwerp te voorkomen, dat vrijstellingen voor afzonderlijke modules niet gelden wanneer de totale configuratie kernaspecten van de beslissing beïnvloedt, en dat dit ook geldt voor complexe onderling verbonden opstellingen zoals agentische AI-systemen waarvan de gekoppelde handelingen samen een hoog-risicodoel dienen. Volgens hetzelfde concept blijven strikt procedurele of voorbereidende functies wel vrijstelbaar wanneer zij werkelijk scheidbaar zijn van het systeem en geen output structureren of aanleveren die het onderzoek van een individueel geval wezenlijk beïnvloedt.
Sectie IV.2.3, randnummers 75 en 76, en sectie IV.2.7.1 randnummer 90
Dit raakt precies de moderne bouwwijze: een keten van agents, tools en modelaanroepen. Vier deelsystemen die elk afzonderlijk keurig voorbereidend zijn, vormen samen alsnog een hoog-risicosysteem zodra de keten in de praktijk de beslissing stuurt.
Beoordeel op ketenniveau, niet op componentniveau. Leg vast waar de scheidbaarheid werkelijk zit, en toon aan dat de vrijgestelde module los in gebruik kan worden gesteld zonder aan het hoog-risicodoel bij te dragen.
Wie de uitzondering inroept, moet dat vastleggen en registreren
De uitzondering is een zelfbeoordeling door de aanbieder, maar niet vrijblijvend. Het concept geeft vier verplichte onderdelen voor de beoordeling en koppelt daar registratie en toezicht aan.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 zijn niet bindend en beschrijven in randnummers 113 tot 117 dat toepassing van het filtermechanisme afhangt van een zelfbeoordeling door de aanbieder, dat de beoordeling moet worden gedocumenteerd voordat het systeem in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt gesteld, en dat het systeem moet worden geregistreerd in de EU-databank van artikel 71 met het oog op traceerbaarheid van vrijgestelde systemen. De beoordeling moet volgens het concept vier onderdelen bevatten: een beschrijving van het beoogde doel, een beschrijving waarom het systeem onder artikel 6 lid 2 als hoog-risico zou kwalificeren, een beschrijving welke voorwaarde of voorwaarden van artikel 6 lid 3 van toepassing zijn en waarom, en een beschrijving waarom het systeem geen profilering verricht. De vastlegging moet op elk moment beschikbaar zijn voor de markttoezichtautoriteit, en het concept moedigt afnemers aan om het gebruik van de uitzondering in de artikel 71-databank te controleren als onderdeel van hun due diligence. Het concept wijst er verder op dat markttoezichtautoriteiten op grond van artikel 80 de classificatie kunnen evalueren, correctie kunnen eisen, en bij bewuste misclassificatie boetes op grond van artikel 99 kunnen opleggen.
Sectie IV.2.7.3 en 2.7.4, randnummers 113 tot 117
De vrijstelling verplaatst het werk, het neemt het niet weg. U ruilt het volledige hoofdstuk III-regime in voor een gedocumenteerde en openbaar traceerbare motivering die een toezichthouder kan opvragen en betwisten. Voor afnemers is de databank omgekeerd een controlemiddel bij inkoop.
Maak één vast sjabloon met de vier verplichte onderdelen en dateer de beoordeling vóór marktintroductie. Neem in inkooptrajecten standaard de vraag op of de leverancier zich op artikel 6 lid 3 beroept en of dat in de artikel 71-databank staat.
Het filtermechanisme van artikel 6 lid 3: vier alternatieve voorwaarden, eng uit te leggen
Een systeem dat onder een Bijlage III-usecase valt, kan toch buiten de hoog-risicoclassificatie blijven als het aan één van vier voorwaarden voldoet. De concept-richtsnoeren maken duidelijk dat dit geen brede ontsnappingsroute is.
Volgens de concept-richtsnoeren van de Europese Commissie van 19 mei 2026, die niet bindend zijn en zijn gepubliceerd voor stakeholderconsultatie, geldt het volgende (randnummers 84 tot 90): het filtermechanisme werkt alleen voor systemen die via artikel 6 lid 2 en Bijlage III hoog-risico zouden zijn en niet voor systemen die via artikel 6 lid 1 en Bijlage I hoog-risico zijn; de vier voorwaarden (nauwe procedurele taak, verbeteren van het resultaat van een afgeronde menselijke activiteit, detecteren van besluitvormingspatronen of afwijkingen zonder de eerdere menselijke beoordeling te vervangen of te beïnvloeden zonder deugdelijke menselijke toetsing, en voorbereidende taak) zijn uitputtend maar alternatief; er bestaat naast die voorwaarden geen zelfstandige extra risicotoets; en omdat artikel 6 lid 3 een uitzondering is op regels die mede grondrechten beschermen, moeten de voorwaarden eng worden uitgelegd en steeds worden gelezen in het licht van de eis dat het systeem de uitkomst van de besluitvorming niet wezenlijk beïnvloedt.
Sectie IV.2.7 en 2.7.1, randnummers 84 tot 90
De praktische vraag is niet of uw systeem gevoelsmatig risicoarm is, maar of het aantoonbaar binnen één van de vier omschreven taaktypen past. Het ontbreken van een aparte risicotoets snijdt twee kanten op: u hoeft geen algemene risicoafweging te maken, maar u kunt zich er ook niet op beroepen als geen van de vier voorwaarden past.
Werk per systeem uit welke van de vier voorwaarden u inroept en waarom, in de taal van het document zelf. Kiest u er meerdere, benoem ze dan afzonderlijk. Voelt de redenering gezocht, ga er dan van uit dat de enge uitleg tegen u werkt en behandel het systeem als hoog-risico.
Een mens in de lus maakt een systeem niet laag-risico
Menselijke betrokkenheid verandert het beoogde doel niet en heeft daarom geen invloed op de classificatie onder artikel 6 lid 2. Menselijk toezicht is een nalevingsvereiste voor hoog-risico systemen, geen ontsnapping aan de kwalificatie.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 over de classificatie van hoog-risico AI, die niet bindend zijn, stellen in randnummer (70) dat de enige relevante bepalende factor voor kwalificatie onder artikel 6 lid 2 is of het beoogde doel van het systeem een van de in Bijlage III genoemde gebruikssituaties omvat, dat menselijke betrokkenheid het doel en het gebied waarin een systeem wordt gebruikt niet kan veranderen, en dat menselijke betrokkenheid dus geen effect heeft op de kwalificatie. Datzelfde randnummer stelt dat menselijk toezicht juist een voorwaarde is voor naleving van de regels voor hoog-risico systemen op grond van artikel 14. Randnummer (71) van dit concept voegt toe dat de aard en mate van menselijke betrokkenheid wel een rol kunnen spelen bij het filter van artikel 6 lid 3, maar uitsluitend om aan te tonen dat de taken eng procedureel of voorbereidend zijn of dat het systeem alleen een eerder afgeronde menselijke activiteit verbetert, en dat een aanbieder een systeem niet als laag risico kan bestempelen door er simpelweg een eis van menselijke betrokkenheid aan toe te voegen.
Concept-richtsnoeren classificatie hoog-risico AI (19 mei 2026), hoofdstuk Bijlage III, sectie 2.1, randnummers (70) en (71)
Dit ontkracht het meest gebruikte verweer in de praktijk, namelijk dat er toch altijd een mens naar kijkt. Die zin verandert niets aan de kwalificatie. Menselijke betrokkenheid is pas relevant wanneer u kunt laten zien dat het systeem zelf slechts een enge procedurele of voorbereidende rol speelt, en dat is een veel zwaardere test dan een goedkeuringsknop.
Schrap de zin dat er een mens in de lus zit uit uw classificatiemotivering. Beschrijf in plaats daarvan wat het systeem precies doet in de besluitvorming en op welk moment. Gebruik de mate van menselijke betrokkenheid alleen als onderbouwing binnen een van de vier gronden van artikel 6 lid 3, en bewaar bewijs dat die toetsing ook echt inhoudelijk is.
Menselijk toezicht is een nalevingseis voor hoog-risicosystemen, geen manier om aan de classificatie te ontkomen. Menselijke betrokkenheid telt alleen mee bij de vraag welke taak het systeem verricht.
In de niet-bindende concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 stelt de Commissie in randnummers 70 en 71 dat voor de classificatie onder artikel 6 lid 2 uitsluitend beslissend is of het beoogde doel van het systeem onder een Bijlage III-usecase valt. Menselijke betrokkenheid kan het doel en het gebied van beoogd gebruik niet veranderen en heeft daarom geen invloed op die classificatie; menselijk toezicht is juist een voorwaarde voor naleving op grond van artikel 14. De aard en mate van menselijke betrokkenheid kunnen volgens het concept wél een rol spelen bij het filtermechanisme, maar alleen om aan te tonen dat de taken van het systeem nauw procedureel of voorbereidend zijn of enkel een eerder afgeronde menselijke activiteit verbeteren. Het concept voegt uitdrukkelijk toe dat een aanbieder een systeem niet als laag-risico kan bestempelen door er eenvoudigweg een eis van menselijke betrokkenheid aan toe te voegen.
De veelgehoorde geruststelling dat er altijd een mens meekijkt, verandert niets aan de classificatie. Sterker nog, in de voorbeelden in het document wordt formeel menselijk toezicht juist afgeserveerd wanneer de output in de praktijk zwaar doorweegt in de uitkomst.
Onderbouw uw classificatie op het beoogde doel en niet op uw werkproces. Wilt u menselijke betrokkenheid gebruiken in de argumentatie, koppel die dan aan het taaktype van het systeem en toon aan dat de menselijke beoordeling inhoudelijk en volledig is, niet een formaliteit.
Verbeteren is bewust iets anders dan herzien
De tweede voorwaarde eist een afgeronde menselijke activiteit met een resultaat, dat het systeem alleen verfijnt. Een wezenlijk andere uitkomst valt er niet onder.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 zijn een niet-bindend concept en stellen in randnummers 94 tot 96 dat voor artikel 6 lid 3 onder b drie cumulatieve elementen aanwezig moeten zijn: een menselijke activiteit die is afgerond, een resultaat dat daaruit voortkwam, en verbetering van dat resultaat door het AI-systeem. Het systeem mag de menselijke activiteit dus niet vervangen of zelfstandig uitvoeren. Het concept wijst erop dat de Uniewetgever bewust het woord verbeteren koos in plaats van herzien, zodat het systeem niet bedoeld mag zijn om een wezenlijk ander resultaat te leveren maar om de activiteit te verifiëren of te verfijnen, en dat elke verbetering de rechten, bescherming, juridische of economische positie van de betrokken personen niet mag veranderen. Als voorbeeld dat níet onder de uitzondering valt noemt het concept een systeem dat een door een mens gemaakt besluit, plan of ontwerp controleert en een wezenlijk andere oplossing aandraagt. Als voorbeelden die wel een hulpfunctie vervullen noemt het concept systemen die fouten of tegenstrijdigheden in afgerond menselijk werk signaleren als kwaliteitsborging, systemen die conclusies koppelen aan bewijsstukken om de navolgbaarheid van een beslissing te versterken zonder het menselijk oordeel te vervangen, en systemen die door mensen gevalideerde inhoud omzetten voor interoperabiliteit of toegankelijkheid.
Sectie IV.2.7.1 onder b, randnummers 94 tot 96
Deze voorwaarde is smaller dan zij klinkt. Een schrijfassistent die de formulering van een afgerond oordeel aanscherpt past erin; een tweede-meningmodel dat het oordeel overdoet niet, hoe nuttig dat inhoudelijk ook is.
Zorg dat de volgorde in uw proces aantoonbaar is: het menselijk oordeel is eerst vastgelegd, daarna komt het systeem eraan te pas. Leg vast dat scores, conclusies en uitkomsten niet door het systeem worden gewijzigd.
Het beoogde doel is het anker van de classificatie
Het beoogde doel bepaalt of een systeem hoog-risico is. Dat doel wordt niet alleen bepaald door de technische documentatie, maar ook door de gebruiksaanwijzing, promotiemateriaal, verkoopmateriaal en uitspraken van de aanbieder. Redelijkerwijs te voorzien misbruik valt per definitie buiten het beoogde doel.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 over de classificatie van hoog-risico AI, die niet bindend zijn, stellen in randnummer (10) dat het beoogde doel van een AI-systeem een belangrijke rol speelt bij de kwalificatie als hoog-risico en dat het beoogde doel volgens artikel 3 lid 12 het gebruik is waarvoor de aanbieder het systeem bedoelt, inclusief de specifieke context en gebruiksomstandigheden, zoals gespecificeerd in de gebruiksaanwijzing, promotie- of verkoopmateriaal, uitspraken en technische documentatie. Randnummer (11) van dat concept voegt toe dat aanbieders het beoogde gebruik duidelijk moeten beschrijven, inclusief de functionaliteiten, zonder enige ambiguïteit over reikwijdte en beoogd gebruik. Randnummer (13) van deze concept-richtsnoeren legt de beoordeling bij de aanbieder, onder toezicht van de bevoegde markttoezichtautoriteiten.
Concept-richtsnoeren classificatie hoog-risico AI (19 mei 2026), hoofdstuk Algemene beginselen, sectie II.2, randnummers (10), (11) en (13)
Marketing is hier juridisch materiaal. Wat uw website, salesdeck of demo belooft, telt mee bij het vaststellen van het beoogde doel, ook als de technische documentatie voorzichtiger is geformuleerd. Een verschil tussen wat het systeem in de praktijk doet en hoe het doel is beschreven, beschermt u niet.
Laat één persoon de beschrijving van het beoogde doel beheren en laat gebruiksaanwijzing, technische documentatie, website, salesmateriaal en demoscripts jaarlijks tegen elkaar controleren. Beschrijf ook uitdrukkelijk welke contexten en toepassingen wel en niet zijn beoogd, en houd die tekst identiek in alle kanalen.
Eerst de definitievraag: is het wel een AI-systeem?
Voordat u aan classificatie toekomt, moet het systeem voldoen aan de definitie van AI-systeem in artikel 3 lid 1. Niet elke softwaretoepassing en niet elk geautomatiseerd besluitvormingssysteem valt onder de AI-verordening.
Volgens de niet-bindende concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 over de classificatie van hoog-risico AI moet een systeem, voordat het als hoog-risico kan worden aangemerkt, eerst kwalificeren als AI-systeem in de zin van artikel 3 lid 1 van de AI-verordening (randnummer 8). Randnummer (9) van dat concept stelt uitdrukkelijk dat niet elke softwaretoepassing of elk geautomatiseerd besluitvormingssysteem binnen het bereik van de verordening valt, en verwijst voor de uitleg van de definitie naar de afzonderlijke richtsnoeren over de definitie van een AI-systeem (C(2025) 5053).
Concept-richtsnoeren classificatie hoog-risico AI (19 mei 2026), hoofdstuk Algemene beginselen, sectie II.1, randnummers (8) en (9)
Dit is een echte voorvraag en geen formaliteit. Klassieke regelgebaseerde software, vaste rekenregels en eenvoudige automatisering die niet uit input afleidt hoe output te genereren, komen niet aan de classificatievraag toe. Tegelijk is dit geen ontsnappingsroute: de definitierichtsnoeren zijn ruim en de bewijslast dat iets buiten de definitie valt ligt praktisch bij u.
Neem in uw AI-register een expliciet veld op voor de definitietoets, met de motivering waarom een systeem wel of niet een AI-systeem is. Doe die toets voordat u tijd steekt in de Bijlage I- of Bijlage III-analyse, en leg het resultaat vast zodat u het bij een controle kunt tonen.
Alleen de beoordeling van natuurlijke personen valt binnen deze usecases
Systemen die uitsluitend rechtspersonen beoordelen, vallen buiten de betrokken Bijlage III-usecases. Zelfstandigen en eenmanszaken tellen echter wel als natuurlijke personen.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026, gepubliceerd als niet-bindend concept, verduidelijken in randnummers 72 tot 74 dat een natuurlijke persoon iets anders is dan een rechtspersoon en dat het begrip niet beperkt is tot consumenten: eenmanszaken, vrije beroepen en andere zelfstandigen gelden ook als natuurlijke personen ten aanzien van hun commerciële activiteit, waaronder personen die beroepsmatig optreden zoals consultants, ontwerpers en journalisten. Een systeem dat natuurlijke personen beoordeelt valt binnen de usecase ongeacht of het daarnaast ook rechtspersonen beoordeelt; systemen die uitsluitend rechtspersonen of ondernemingen beoordelen vallen erbuiten. Het concept geeft daarbij als voorbeeld dat een systeem dat de kredietwaardigheid van ondernemingen beoordeelt op basis van bedrijfsgegevens, balansen en jaarrekeningen niet als beoordeling van een natuurlijke persoon geldt, en dat ook de eigenaar die wordt beoordeeld ter dekking van een bedrijfslening buiten punt 5(b) valt omdat de onderneming en niet het individu de primaire begunstigde van het krediet is.
De grens loopt niet langs sector of gevoeligheid, maar langs de vraag wie er wordt beoordeeld. Let op de valkuil aan de andere kant: zodra uw B2B-systeem ook zzp'ers en eenmanszaken beoordeelt, zit u alsnog binnen de usecase.
Leg in het beoogde doel eenduidig vast of natuurlijke personen tot de te beoordelen populatie behoren. Sluit dat gebruik contractueel en technisch uit als u buiten de usecase wilt blijven, want gemengd gebruik trekt het geheel naar binnen.
Voorbereidend of beslissend: algemene input mag, een concrete aanbeveling niet
De voorbereidende taak van artikel 6 lid 3 onder d gaat vooraf aan de beoordeling. Zodra het systeem het concrete dossier evalueert of een aanbeveling doet, is de uitzondering weg.
Volgens de niet-bindende concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 verwijst het begrip voorbereidend in artikel 6 lid 3 onder d naar taken die plaatsvinden vóór het eigenlijke beoordelingsproces, wat het onderscheidt van de nauwe procedurele taak van punt a die ook tijdens de beoordeling mag plaatsvinden zolang zij duidelijk afgebakend is (randnummers 103 en 104). Het concept noemt als voorbeelden uit overweging 53 het indexeren, zoeken, verwerken en koppelen van gegevens: taken die structuur toevoegen aan de input maar zelf geen beoordeling met een uitkomst leveren (randnummer 106). Doorslaggevend is volgens randnummer 107 de rol van de taak in het besluitvormingsproces en de nabijheid tot de uiteindelijke menselijke beslissing. Randnummer 108 voegt toe dat output die de beoordeling van een menselijke behandelaar voedt alleen voorbereidend kan zijn als het gaat om algemene input of aanvullende informatie, en dat een systeem dat een concrete aanbeveling of evaluatie van het geval produceert een beslissende rol speelt en daarom niet voorbereidend is.
Sectie IV.2.7.1 onder d, randnummers 103 tot 108
De scheidslijn is bruikbaar in de praktijk: informatie klaarzetten mag, het geval duiden niet. Een systeem dat wetsartikelen, jurisdictie en interne richtlijnen aanreikt blijft voorbereidend; hetzelfde systeem dat daaruit een conclusie voor dit dossier trekt, is dat niet meer.
Test uw systeem op één vraag: produceert de output iets dat specifiek is voor dit dossier en de kant van de uitkomst op wijst? Zo ja, ga uit van hoog-risico. Bouw waar mogelijk een harde scheiding tussen informatieontsluiting en beoordelingslogica.
Profilering blokkeert de uitzondering altijd, ook als een voorwaarde wel past
Zodra het systeem profileert, is de vrijstelling van artikel 6 lid 3 uitgesloten. De concept-richtsnoeren geven drie cumulatieve elementen waaraan u dat toetst.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026, die een niet-bindend conceptdocument zijn, lichten in randnummers 89 en 109 tot 112 toe dat een in Bijlage III genoemd systeem altijd hoog-risico blijft wanneer het profilering verricht in de zin van artikel 4 lid 4 AVG, artikel 3 lid 4 van Richtlijn (EU) 2016/680 of artikel 3 lid 5 van Verordening (EU) 2018/1725. Profilering bestaat volgens het concept uit drie cumulatieve elementen: geautomatiseerde verwerking, verwerking van persoonsgegevens, en het doel om persoonlijke aspecten van een natuurlijke persoon te evalueren. Het eerste element is bij AI-systemen volgens het concept altijd vervuld, zodat de aanbieder vooral moet vaststellen of er persoonsgegevens de invoer vormen en of persoonlijke aspecten worden geëvalueerd. Het concept voegt toe dat een eenvoudige indeling op kenmerken zoals leeftijd, geslacht of lengte niet zonder meer profilering oplevert, omdat er een vorm van voorspelling, beoordeling of gevolgtrekking bij moet komen.
Sectie IV.2.7.1 randnummer 89 en sectie IV.2.7.2, randnummers 109 tot 112
Het profileringsverbod is de scherpste rem op het filtermechanisme. Veel systemen die op het eerste gezicht een nette voorbereidende of procedurele taak doen, sneuvelen hier alsnog omdat zij onderweg iets voorspellen of beoordelen over een mens. Let op: dat kan ook een ander mens zijn dan de betrokkene van de beslissing, bijvoorbeeld de beoordelaar zelf.
Beschrijf in uw dossier expliciet welke gegevens het systeem inleest, of dat persoonsgegevens zijn, en of er ergens een voorspelling, score of gevolgtrekking over een persoon ontstaat. Overweeg anonimisering of aggregatie aan de bron als u de uitzondering wilt behouden.
Veiligheidscomponent is een zelfstandig AI Act-begrip
Voor de classificatie telt uitsluitend de definitie van veiligheidscomponent in artikel 3 lid 14 AI Act. Definities van datzelfde begrip in de sectorale productwetgeving zijn hier niet relevant.
Volgens de concept-richtsnoeren van 19 mei 2026, die niet bindend zijn en nog kunnen wijzigen, is de definitie van veiligheidscomponent in artikel 3 lid 14 AI Act een autonome definitie met een eigen betekenis, los van definities van veiligheidscomponent in andere harmonisatiewetgeving van de Unie. De concept-richtsnoeren stellen dat deze definitie een uniforme uitleg van het begrip in alle sectoren van Bijlage I waarborgt, en dat bij de beoordeling of een AI-systeem een veiligheidscomponent is uitsluitend artikel 3 lid 14 AI Act relevant is en niet de definitie in enige in Bijlage I opgesomde wetgeving. Artikel 3 lid 14 omschrijft een veiligheidscomponent als een onderdeel van een product of van een AI-systeem dat een veiligheidsfunctie voor dat product of AI-systeem vervult, of waarvan het uitvallen of gebrekkig functioneren de gezondheid en veiligheid van personen of eigendom in gevaar brengt.
Concept-richtsnoeren Annex I, punten (32) en (33)
Dit is de meest onderschatte valkuil van het hele hoofdstuk. Veel technische teams werken al jaren met het begrip veiligheidscomponent zoals hun eigen sectorale norm dat definieert, bijvoorbeeld in de machinerichtlijn-traditie of de medische-hulpmiddelenwereld. Die reflex leidt tot een verkeerde uitkomst. Het AI Act-begrip is breder dan menig sectorale definitie, juist omdat de faalroute erin zit. Een component die in uw sectordossier nooit als veiligheidscomponent is aangemerkt, kan dat onder de AI Act wel zijn.
Voer de veiligheidscomponent-toets opnieuw uit met alleen de tekst van artikel 3 lid 14 in de hand, ook als uw product al jaren een sectoraal veiligheidsdossier heeft. Laat een tweede persoon die niet in de sectorale traditie zit meelezen, want die ziet eerder waar de AI Act ruimer is dan uw gewoonte.
Twee routes naar veiligheidscomponent: bedoeling of gevolg
Een AI-systeem is veiligheidscomponent langs twee alternatieve routes. Ofwel het is bedoeld om een veiligheidsfunctie te vervullen, ofwel het uitvallen of gebrekkig functioneren ervan brengt gezondheid, veiligheid of eigendom in gevaar.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 zijn een conceptdocument zonder bindende werking en lezen artikel 3 lid 14 als twee alternatieve scenario's. In het eerste scenario vervult het AI-systeem een veiligheidsfunctie, wat betekent dat het beoogde doel, zoals bepaald door de aanbieder, is om risico's voor de gezondheid en veiligheid van personen of eigendom te voorkomen of te beperken. De concept-richtsnoeren merken daarbij op dat het enkele feit dat een AI-systeem is geintegreerd in of werkt binnen een product dat aan veiligheidsregelgeving is onderworpen, op zichzelf niet betekent dat het een veiligheidsfunctie vervult. In het tweede scenario is het systeem veiligheidscomponent omdat het uitvallen of gebrekkig functioneren ervan de gezondheid en veiligheid van personen of eigendom in gevaar kan brengen. De concept-richtsnoeren vatten dit samen in een tabel: de veiligheidsfunctie is intentiegebaseerd en sterk door de aanbieder gestuurd, met als bewijs de gebruiksaanwijzing, technische documentatie en promotiemateriaal, terwijl de faalroute gevolg- en risicogebaseerd is en minder door de aanbieder wordt gestuurd, met als bewijs de systeemarchitectuur en de faalwijzen en hun effecten.
Concept-richtsnoeren Annex I, punten (34) tot en met (44), inclusief tabel 1
De eerste route kunt u sturen, de tweede niet. Dat is het hele punt. Een aanbieder bepaalt zelf het beoogde doel en kan dus in de documentatie kiezen om geen veiligheidsfunctie te claimen. De concept-richtsnoeren sluiten die uitweg af met de faalroute, die kijkt naar wat er gebeurt als het misgaat, ongeacht wat u opschreef. De richtsnoeren noemen als vormen van falen onder meer onjuiste uitkomsten zoals fout-positieven en fout-negatieven, functieverlies, prestatie-instabiliteit of drift, timing- of latentiefouten, en verkeerde classificatie die tot gevaarlijke besturingsbeslissingen leidt. Let ook op de ondergrens: de kans op falen mag geen louter theoretische mogelijkheid zijn, en reputatieschade, zuiver financieel verlies, geringe dienstverslechtering of ongemak zonder veiligheidsgevaar tellen niet mee.
Documenteer de twee routes apart. Voor de veiligheidsfunctie legt u vast wat u in gebruiksaanwijzing, technische documentatie en verkoopmateriaal als beoogd doel communiceert, en houdt u die drie consistent. Voor de faalroute maakt u een faalwijzenanalyse waarin u per faalvorm noteert of er een pad naar letsel of schade aan eigendom bestaat. Die analyse is ook uw bewijsstuk richting een markttoezichthouder.
AI Act-eisen integreren in bestaande risico- en kwaliteitssystemen
De AI Act laat toe dat u AI-specifieke risico's toevoegt aan uw bestaande risicobeheer- en kwaliteitsmanagementsystemen, zodat u binnen een enkel compliance-raamwerk kunt werken.
Volgens de concept-richtsnoeren van 19 mei 2026, die uitdrukkelijk als concept voor stakeholderfeedback zijn gepubliceerd en geen bindende werking hebben, voorziet de AI Act in mechanismen om de nalevingslast voor marktdeelnemers te beperken. De concept-richtsnoeren noemen artikel 8 lid 2 AI Act over het samenspel met de sectorale wetgeving, artikel 9 lid 10 AI Act over risicobeheer en artikel 17 lid 3 AI Act over kwaliteitsbeheer, die marktdeelnemers toestaan om, waar nodig en passend, een beoordeling van AI-specifieke risico's toe te voegen aan reeds bestaande risico- en kwaliteitsmanagementsystemen. Artikel 40 AI Act vereist daarnaast dat geharmoniseerde normen onder de AI Act consistent zijn met normen die zijn ontwikkeld onder de harmonisatiewetgeving van Bijlage I. De concept-richtsnoeren stellen dat deze mechanismen marktdeelnemers in staat stellen om binnen een enkel nalevingskader te voldoen aan zowel de AI Act als de harmonisatiewetgeving, waarmee dubbel werk wordt vermeden terwijl een hoog beschermingsniveau voor gezondheid, veiligheid en grondrechten behouden blijft.
Concept-richtsnoeren Annex I, punten (61) en (62)
Dit is het meest geruststellende punt van het hele hoofdstuk, en tegelijk het meest onderbenutte. Fabrikanten die al een volwassen kwaliteitsmanagementsysteem hebben, bijvoorbeeld onder een sectorale norm, hoeven daar geen tweede systeem naast te zetten. U breidt uit wat er staat. Dat scheelt niet alleen kosten, het scheelt vooral de fragmentatie waarbij uw AI-dossier los komt te staan van uw productdossier en de twee elkaar gaan tegenspreken bij een audit. De praktische winst zit in een gezamenlijke risicoregistratie waarin AI-risico's als categorie zijn opgenomen, niet als apart document.
Breid uw bestaande risicoregister en kwaliteitshandboek uit met een AI-hoofdstuk in plaats van een parallel AI-managementsysteem op te tuigen. Wijs een eigenaar aan die zowel het sectorale dossier als het AI-dossier beheert, zodat wijzigingen aan het product automatisch de AI-beoordeling raken.
Ook losse software, updates en remote diensten kunnen hoog-risico zijn
Artikel 6 lid 1 geldt ongeacht of het AI-systeem in het product is ingebed of zelfstandig op de markt komt. Een software-update, add-on of remote dienst kan daardoor zelfstandig hoog-risico zijn.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 zijn niet bindend en nog in consultatie, en verduidelijken dat artikel 6 lid 1 AI Act van toepassing is ongeacht of het AI-systeem in het product is ingebed dan wel zelfstandig in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt gesteld. Een AI-systeem dat bijvoorbeeld wordt geleverd als software-update, als add-on of als remote dienst kan daarom als hoog-risico worden aangemerkt op grond van artikel 6 lid 1, mits aan alle voorwaarden van die bepaling is voldaan. De concept-richtsnoeren onderscheiden daarnaast het geval waarin het AI-systeem zelf het product is: dat is het geval wanneer het zelfstandig in de handel wordt gebracht, een eigen beoogd doel heeft en rechtstreeks wordt gereguleerd door de in Bijlage I opgesomde harmonisatiewetgeving. Als voorbeeld noemen de concept-richtsnoeren Verordening (EU) 2023/1230, de machineverordening, waarin de definitie van machineproducten uitdrukkelijk bepaalde software omvat, die daarmee zelf een gereguleerd product kan zijn en als hoog-risico kan worden aangemerkt mits een conformiteitsbeoordeling door een derde partij vereist is. Verder stellen de concept-richtsnoeren dat een AI-systeem dat een veiligheidscomponent is van een gereguleerd product moet worden beoordeeld als onderdeel van de algehele veiligheidsbeoordeling van dat product, ook wanneer het daarnaast zelfstandig in de handel wordt gebracht.
Concept-richtsnoeren Annex I, punten (22), (30) en (31)
Dit raakt een groeiende groep leveranciers die zichzelf buiten het regime waant omdat zij geen fysiek product maken. Wie een AI-module levert die achteraf in een machine, lift of voertuig wordt geladen, kan wel degelijk aanbieder van een hoog-risico AI-systeem zijn. Hetzelfde geldt voor over-the-air updates die een bestaande veiligheidsfunctie wijzigen of toevoegen. De keerzijde is dat uw beoordeling niet losstaat van het product: de concept-richtsnoeren vragen dat uw component wordt meegewogen in de algehele veiligheidsbeoordeling van het product waarin het landt. Dat vraagt afstemming met de fabrikant en heldere afspraken over informatie-uitwisseling.
Breng in kaart in welke gereguleerde producten uw software terechtkomt en welke veiligheidsrelevante functies uw updates raken. Leg contractueel vast welke informatie u aan de productfabrikant levert voor diens veiligheidsbeoordeling, en behandel een update die een veiligheidsfunctie wijzigt als een moment om de classificatie opnieuw te toetsen.
Wanneer een afnemer of distributeur zelf aanbieder wordt
Distributeurs, importeurs, gebruiksverantwoordelijken en andere derden kunnen de plichten van een aanbieder krijgen. Dat gebeurt bij het aanbrengen van uw eigen naam of merk, bij een wezenlijke wijziging van een hoog-risico systeem, en bij het wijzigen van het beoogde doel van een niet hoog-risico systeem waardoor het alsnog hoog-risico wordt.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 over de classificatie van hoog-risico AI, die niet bindend zijn, wijzen er in randnummer (14) op dat distributeurs, importeurs, gebruiksverantwoordelijken of andere derden op grond van artikel 25 lid 1 onderworpen kunnen raken aan de plichten van een aanbieder wanneer zij, ten eerste, hun naam of merk aanbrengen op een reeds in de handel gebracht of in gebruik gesteld hoog-risico AI-systeem, ten tweede, een wezenlijke wijziging aanbrengen in een reeds in de handel gebracht of in gebruik gesteld hoog-risico AI-systeem zodanig dat het een hoog-risico AI-systeem blijft, of ten derde, het beoogde doel wijzigen van een AI-systeem, met inbegrip van een AI-systeem voor algemene doeleinden, dat niet als hoog-risico was geclassificeerd, zodanig dat het systeem daardoor wel een hoog-risico AI-systeem wordt onder artikel 6. In een voetnoot bij dat randnummer kondigt dit concept aan dat de Commissie afzonderlijke richtsnoeren voorbereidt over de verantwoordelijkheden in de AI-waardeketen onder artikel 25.
Concept-richtsnoeren classificatie hoog-risico AI (19 mei 2026), hoofdstuk Algemene beginselen, sectie II.2, randnummer (14) en bijbehorende voetnoot 6
De derde situatie is de meest onderschatte. Een organisatie die een breed inzetbaar model of assistent inkoopt en dat vervolgens richt op werving, beoordeling van medewerkers of toegang tot voorzieningen, verandert daarmee het beoogde doel en kan zo zelf aanbieder van een hoog-risico systeem worden, met het volledige pakket verplichtingen. Ook white labelling onder eigen merk is voldoende, zonder dat u een regel code aanpast.
Voer een vaste toets in voordat u een ingekocht AI-systeem herbrandt, aanpast of op een nieuw doel richt. Beoordeel per wijziging of u in een van de drie situaties van artikel 25 lid 1 terechtkomt en leg die beoordeling vast. Maak dit onderdeel van uw inkoop- en wijzigingsproces, niet van een eenmalige projectcheck.
Modulekeuze verandert de classificatie niet
Dat de fabrikant mag kiezen voor interne controle op basis van geharmoniseerde normen, doet niets af aan de hoog-risico classificatie. De classificatie volgt de mate van verhoogd toezicht die de productwetgeving eist, niet de gekozen procedure.
De concept-richtsnoeren van 19 mei 2026 hebben de status van niet-bindend concept en verduidelijken de tweede voorwaarde als volgt. De AI Act bepaalt niet zelf welke conformiteitsbeoordelingsprocedures gelden, maar steunt op de keuze van procedures in de harmonisatiewetgeving van Bijlage I. Besluit 768/2008/EG kent acht hoofdmodules A tot en met H. Voor alle modules behalve module A is betrokkenheid van een aangemelde instantie vereist; module C vereist die betrokkenheid niet maar wordt altijd gecombineerd met modules die dat wel doen; bij modules A1 en A2 is een aangemelde instantie of geaccrediteerde interne instantie alleen in de productiefase vereist. De concept-richtsnoeren stellen vervolgens uitdrukkelijk dat het feit dat de harmonisatiewetgeving een fabrikant toestaat te steunen op interne controle op basis van geharmoniseerde normen, als een van de procedurele opties, de classificatie van een AI-systeem als hoog-risico onder artikel 6 lid 1 niet raakt. De keuze van de module geeft de fabrikant procedurele flexibiliteit om conformiteit aan te tonen, maar geeft hem geen bevoegdheid om de risicoclassificatie onder de AI Act te bepalen. Doorslaggevend is dat het product volgens de wetgeving van Bijlage I aan verhoogd regelgevend toezicht is onderworpen voordat het rechtmatig in de handel mag worden gebracht, welk toezicht wordt verzekerd door de eis van een conformiteitsbeoordeling door een derde partij of gelijkwaardige mechanismen, waaronder interne controle onder verplichte toepassing van in het Publicatieblad bekendgemaakte geharmoniseerde normen. De concept-richtsnoeren wijzen erop dat de Uniewetgever deze logica uitdrukkelijk heeft bevestigd in overweging 15 van Verordening (EU) 2025/2509 inzake de veiligheid van speelgoed.
Concept-richtsnoeren Annex I, punten (50) tot en met (59)
Hier sluiten de concept-richtsnoeren de meest voor de hand liggende ontsnappingsroute af. De redenering die veel fabrikanten hoopten te voeren luidde: wij passen geharmoniseerde normen toe, dus wij gebruiken module A, dus er komt geen derde partij aan te pas, dus wij zijn niet hoog-risico. De Commissie draait dat om. Niet de gekozen procedure is bepalend, maar het beschermingsniveau dat de wetgever voor dat producttype nodig achtte. Wie in zijn compliance-planning op de module-A route heeft gerekend, moet die aanname nu herzien. De speelgoed- en machineverordeningen worden expliciet genoemd als sectoren waar dit speelt.
Toets uw classificatie niet op de module die u feitelijk gebruikt, maar op de vraag of de wetgever voor uw producttype verhoogd toezicht heeft voorgeschreven. Als uw sectorale wetgeving interne controle alleen toestaat onder verplichte toepassing van geharmoniseerde normen, ga er dan van uit dat u in het hoog-risico regime valt en plan uw AI Act-traject daarop in.
Classificatieroute voor zelfstandige hoog-risico AI-systemen onder Artikel 6 lid 2 en Bijlage III.
Het bedoelde doel valt onder een usecase in Bijlage III.
De classificatie loopt via Artikel 6 lid 2.
Een in Bijlage III genoemd systeem kan onder strikte voorwaarden buiten hoog-risico vallen via Artikel 6 lid 3, behalve wanneer het profileert. De beoordeling en registratie moeten worden vastgelegd.
De kernregels van Hoofdstuk III, afdelingen 1 tot en met 3, voor systemen onder Artikel 6 lid 2 en Bijlage III worden van toepassing op 2 december 2027.
Gewijzigd artikel 113, artikel 6, lid 2, en de toepassingsdatum van Bijlage III
De latere toepassingsdatum verandert de classificatievraag niet. Een vroeg classificatiedossier voorkomt dat ontwerp- en inkoopbesluiten zonder bewijs worden genomen.
Leg nu bedoeld doel, Bijlage III-punt, Artikel 6 lid 3-toets, profiling en gekozen registratiepad vast.
Artikel 6, leden 2 tot en met 4, artikel 49 en Bijlage III
Kwaliteits- en governance-eisen aan trainings-, validatie- en testdata van hoog-risico AI.
Het hoog-risico systeem wordt getraind met data; de aanbieder stelt de datasets samen, de gebruiksverantwoordelijke bewaakt relevante inputdata.
Voor bijzondere categorieën persoonsgegevens geldt de strikte uitzondering van Artikel 10 lid 5 (biasdetectie en -correctie onder voorwaarden).
Artikel 10 vereist datasets die passen bij het beoogde doel, met governance over herkomst en samenstelling, aandacht voor representativiteit, fouten en volledigheid, en onderzoek naar mogelijke bias met passende maatregelen.
Voor de Bijlage III-route geldt deze eis vanaf 2 december 2027; voor hoog-risico AI in gereguleerde producten (Bijlage I) vanaf 2 augustus 2028.
De dataset-keuzes van nu bepalen of naleving straks haalbaar is: data die u vandaag inkoopt of verzamelt zonder herkomst-registratie is in 2027 niet meer te repareren.
Leg per dataset herkomst en aannames vast en neem datakwaliteit op als eis in elk inkoopcontract voor AI of data.
Het technisch dossier dat vóór marktintroductie aantoont dat een hoog-risico systeem aan de eisen voldoet.
De aanbieder brengt een hoog-risico AI-systeem op de markt of in gebruik.
Kleine aanbieders (kmo’s) mogen de documentatie vereenvoudigd aanleveren volgens het door de Commissie vastgestelde formulier.
Artikel 11 vereist technische documentatie die vóór marktintroductie is opgesteld, actueel wordt gehouden en de elementen van Bijlage IV bevat, zodat naleving van afdeling 2 aantoonbaar is voor toezichthouders.
Artikel 11, leden 1 tot en met 3, en Bijlage IV
Voor inkopende organisaties is Bijlage IV de checklist van wat u contractueel bij uw leverancier moet kunnen opvragen; zonder dat dossier kunt u uw eigen artikel 26-plichten niet waarmaken.
Neem het recht op inzage in de technische documentatie nu op in inkoop- en leverancierscontracten voor AI.
Automatische registratie van gebeurtenissen over de levensduur van een hoog-risico AI-systeem.
Het systeem is hoog-risico; de aanbieder ontwerpt de logging, aanbieder en gebruiksverantwoordelijke bewaren de logs binnen hun controle.
De bewaartermijn kan worden begrensd door Unierecht of nationaal recht, waaronder gegevensbescherming.
Artikel 12 vereist dat hoog-risico AI-systemen technisch geschikt zijn om gebeurtenissen automatisch te registreren gedurende hun levensduur, ten behoeve van traceerbaarheid, risicosignalering en post-market monitoring; Artikel 19 en Artikel 26 lid 6 regelen het bewaren van de logs.
Artikel 12, artikel 19 en artikel 26, lid 6
Logging is de ruggengraat van elk ander bewijs: zonder logs valt een incident niet te reconstrueren en een monitoringplicht niet in te vullen. Inkopers moeten nu al toetsen of een systeem dit technisch kan.
Neem loggingcapaciteit en logtoegang op als eis bij elke AI-inkoop en beleg het bewaarregime (wie, waar, hoe lang) per systeem.
Artikel 13: transparantie richting gebruiksverantwoordelijken
Begrijpelijke gebruiksinstructies en systeeminformatie zodat gebruiksverantwoordelijken het systeem correct kunnen inzetten.
De aanbieder levert een hoog-risico systeem; de gebruiksverantwoordelijke gebruikt het volgens de instructies.
De mate van detail mag passen bij de kennis van de beoogde gebruiksverantwoordelijke; bedrijfsgeheimen hoeven niet prijsgegeven.
Artikel 13 vereist dat hoog-risico systemen zo transparant zijn ontworpen dat gebruiksverantwoordelijken de output kunnen interpreteren en gebruiken, met gebruiksinstructies die onder meer doel, nauwkeurigheid, beperkingen, menselijk toezicht en onderhoud beschrijven.
De gebruiksinstructie is het scharnier tussen aanbieder- en gebruikersplichten: wat de aanbieder hier niet levert, kan de gebruiksverantwoordelijke onder artikel 26 niet waarmaken. Vraag er bij inkoop expliciet naar.
Vertaal ontvangen gebruiksinstructies per systeem naar interne werkinstructies per rol en leg vast wie ze heeft ontvangen.
Hoog-risico AI moet zo zijn ontworpen dat mensen er effectief toezicht op kunnen houden en kunnen ingrijpen.
Het systeem is hoog-risico; de aanbieder bouwt toezichtsmaatregelen in, de gebruiksverantwoordelijke belegt het toezicht bij bekwame personen.
Voor biometrische identificatie op afstand geldt de verzwaarde eis van verificatie door ten minste twee bevoegde personen (Artikel 14 lid 5), met de daar genoemde uitzonderingen.
Artikel 14 vereist dat hoog-risico systemen effectief door natuurlijke personen kunnen worden overzien, met maatregelen die het mogelijk maken het systeem te begrijpen, output juist te interpreteren, automation bias te onderkennen, en te besluiten het systeem niet te gebruiken, te negeren of te stoppen.
Toezicht op papier is geen toezicht: de wet noemt automation bias expliciet, dus een mens die alleen mag doorklikken telt niet. Effectief toezicht vergt begrip, tijd en mandaat, en dat raakt direct aan de artikel 4-geletterdheidsmaatregelen.
Wijs nu per (aankomend) hoog-risico systeem de toezichthoudende personen aan, train ze gericht en leg hun mandaat om in te grijpen schriftelijk vast.
Artikel 15: nauwkeurigheid, robuustheid en cyberbeveiliging
Passende prestatie-, robuustheids- en beveiligingsniveaus over de hele levenscyclus van hoog-risico AI.
Systemen die na uitrol doorleren kennen aanvullende eisen om feedback-loops en afwijkend gedrag te beheersen.
Artikel 15 vereist dat hoog-risico systemen een passend niveau van nauwkeurigheid, robuustheid en cyberbeveiliging bereiken en dat gedurende de levenscyclus behouden, inclusief weerbaarheid tegen fouten en tegen AI-specifieke aanvallen zoals data poisoning en adversarial voorbeelden.
Nauwkeurigheid is hier geen marketinggetal maar een gedeclareerde, testbare waarde die in de gebruiksinstructies staat en waar u in productie aan gehouden wordt.
Vraag leveranciers nu al om gedeclareerde nauwkeurigheidsniveaus en testrapporten, en richt productie-monitoring op die niveaus in.
Artikel 16: de twaalf plichten van de aanbieder van een hoog-risico AI-systeem
Artikel 16 is het samenvattende plichtenoverzicht voor aanbieders: twaalf punten die doorverwijzen naar het kwaliteitsbeheersysteem, de documentatie, de logs, de conformiteitsbeoordeling, de EU-conformiteitsverklaring, de CE-markering, de registratie, de corrigerende maatregelen en de toegankelijkheidseisen.
Van toepassing op aanbieders van AI-systemen met een hoog risico. Voor de standalone-route van bijlage III (artikel 6, lid 2) geldt 2 december 2027. Voor systemen die als veiligheidscomponent zijn ingebed in producten onder de harmonisatiewetgeving van bijlage I (artikel 6, lid 1) geldt 2 augustus 2028.
Een aanbieder die meent dat een in bijlage III bedoeld systeem geen hoog risico inhoudt, documenteert die beoordeling vóór het in de handel brengen en blijft onderworpen aan de registratieverplichting van artikel 49, lid 2 (artikel 6, lid 4). Voert een in bijlage III bedoeld systeem profilering van natuurlijke personen uit, dan geldt het altijd als hoog risico (artikel 6, lid 3, laatste alinea).
Artikel 16 verplicht aanbieders van AI-systemen met een hoog risico tot twaalf zaken. Zij zorgen ervoor dat hun systemen in overeenstemming zijn met de eisen van hoofdstuk III, afdeling 2 (punt a); vermelden op het systeem of, wanneer dat niet mogelijk is, op de verpakking of in de begeleidende documentatie hun naam, geregistreerde handelsnaam of geregistreerd merk en hun contactadres (punt b); beschikken over een systeem voor kwaliteitsbeheer conform artikel 17 (punt c); bewaren de documentatie van artikel 18 (punt d); bewaren de automatisch gegenereerde logs van artikel 19 wanneer zij daarover de controle hebben (punt e); zorgen ervoor dat de conformiteitsbeoordelingsprocedure van artikel 43 wordt uitgevoerd vóórdat het systeem in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt gesteld (punt f); stellen een EU-conformiteitsverklaring op conform artikel 47 (punt g); brengen de CE-markering aan conform artikel 48 (punt h); leven de registratieverplichtingen van artikel 49, lid 1, na (punt i); nemen de noodzakelijke corrigerende maatregelen en verstrekken de informatie die artikel 20 vereist (punt j); tonen op een met redenen omkleed verzoek van een nationale bevoegde autoriteit de overeenstemming met de eisen van afdeling 2 aan (punt k); en zorgen ervoor dat het systeem voldoet aan de toegankelijkheidseisen van de Richtlijnen (EU) 2016/2102 en (EU) 2019/882 (punt l).
Artikel 16 leest als een inhoudsopgave en wordt daarom vaak als één regel op de roadmap gezet. Het zijn twaalf zelfstandige plichten met sterk uiteenlopende doorlooptijden: een kwaliteitsbeheersysteem opzetten kost maanden, een CE-markering aanbrengen kost een dag. De grotere val zit in artikel 25, lid 1: wie zijn eigen merk op een bestaand hoog-risico systeem zet, het systeem substantieel wijzigt, of het beoogde doel van een niet-hoog-risico systeem zo verandert dat het hoog risico wordt, geldt als aanbieder en krijgt alle twaalf punten op zijn bord zonder ooit iets gebouwd te hebben. Bij het merknaam-scenario van punt a) geldt dat onverminderd contractuele regelingen waarin de verplichtingen anders worden toegewezen, maar die afspraken moet u dan wel vooraf hebben gemaakt en kunnen tonen. Dat overkomt in de praktijk vooral partijen die AI whitelabelen of een algemeen model inzetten voor een bijlage III-toepassing.
Bepaal eerst of u aanbieder bent of dat u het door artikel 25 wordt, en werk daarna de twaalf punten uit als twaalf afzonderlijke werkpakketten met eigenaar en datum. Begin met punt c) en punt f), omdat die de doorlooptijd van het hele traject bepalen.
Het gedocumenteerde kwaliteitssysteem waarmee een aanbieder van hoog-risico AI naleving structureel borgt.
De aanbieder brengt hoog-risico AI-systemen op de markt of in gebruik.
Aanbieders die al onder sectorale kwaliteitsregimes vallen mogen de AI-elementen integreren in dat bestaande systeem; kmo’s mogen elementen vereenvoudigd invullen.
Artikel 17 vereist een gedocumenteerd kwaliteitsmanagementsysteem met onder meer een nalevingsstrategie, ontwerp- en ontwikkelprocedures, data-management, risicobeheer, post-market monitoring, incidentmelding en verantwoordingsstructuur.
Het KMS is de paraplu boven alle andere aanbiedersplichten: wie de losse dossiers heeft maar geen systeem dat ze verbindt, faalt op precies dit artikel bij een audit.
Bouw het KMS niet als apart document maar als index bovenop de bestaande dossiers (risico, data, documentatie, monitoring) met eigenaren per procedure.
Artikel 23: de plichten van de importeur
Vóór het in de handel brengen verifieert de importeur vier dingen bij de aanbieder, en daarna draagt hij een eigen bewaar-, informatie- en meldpakket met een termijn van tien jaar.
Van toepassing op importeurs van AI-systemen met een hoog risico. Voor de standalone-route van bijlage III (artikel 6, lid 2) geldt 2 december 2027; voor de ingebedde route van bijlage I (artikel 6, lid 1) geldt 2 augustus 2028.
Zet u uw eigen naam of merk op het systeem, wijzigt u het substantieel of wijzigt u het beoogde doel zo dat het hoog risico wordt, dan wordt u op grond van artikel 25, lid 1, als aanbieder beschouwd en gelden de plichten van artikel 16 in plaats van die van artikel 23.
Artikel 23, lid 1, verplicht importeurs om vóór het in de handel brengen van een hoog-risico AI-systeem na te gaan of de relevante conformiteitsbeoordelingsprocedure van artikel 43 door de aanbieder is uitgevoerd (punt a), of de aanbieder de technische documentatie heeft opgesteld conform artikel 11 en bijlage IV (punt b), of de vereiste CE-markering is aangebracht en het systeem vergezeld gaat van de EU-conformiteitsverklaring van artikel 47 en van gebruiksaanwijzingen (punt c), en of de aanbieder een gemachtigde heeft aangewezen conform artikel 22, lid 1 (punt d). Lid 2 bepaalt dat een importeur met afdoende redenen om aan te nemen dat het systeem niet conform is, vervalst is of vergezeld gaat van vervalste documenten, het systeem niet in de handel brengt voordat het in overeenstemming is gebracht, en dat hij bij een risico in de zin van artikel 79, lid 1, de aanbieder, de gemachtigden en de markttoezichtautoriteiten in kennis stelt. Lid 3 vraagt vermelding van naam, geregistreerde handelsnaam of geregistreerd merk en contactadres. Lid 4 vraagt opslag- en vervoersomstandigheden die de overeenstemming met afdeling 2 niet in het gedrang brengen. Lid 5 verplicht tot het gedurende tien jaar bewaren van een kopie van het door de aangemelde instantie afgegeven certificaat en, waar van toepassing, van de gebruiksaanwijzing en van de EU-conformiteitsverklaring van artikel 47. Lid 6 verplicht tot het op met redenen omkleed verzoek verstrekken van alle nodige informatie en documentatie in een voor de autoriteit gemakkelijk te begrijpen taal, en tot het beschikbaar kunnen stellen van de technische documentatie. Lid 7 verplicht tot samenwerking met de bevoegde autoriteiten.
Artikel 23 wordt onderschat omdat het op documentcontrole lijkt, en dat is het grotendeels ook: u hoeft het model niet opnieuw te valideren, u moet kunnen laten zien dat u de vier punten hebt gecontroleerd. De pijn zit ergens anders. Punt d) valt in de praktijk het vaakst om: veel aanbieders van buiten de EU hebben geen gemachtigde aangewezen, en dan mag u het systeem simpelweg niet in de handel brengen, hoe ver de deal ook is. En lid 5 legt de tienjaarstermijn bij u neer, niet bij de leverancier: als die leverancier over vijf jaar niet meer bestaat, moet u de stukken nog steeds kunnen tonen.
Verplaats de vier verificaties van artikel 23, lid 1, naar het moment vóór contractondertekening in plaats van vóór levering. Vraag de conformiteitsverklaring, de technische documentatie, het bewijs van de artikel 43-procedure en de gegevens van de gemachtigde op als opschortende voorwaarde in het inkoopcontract.
Artikel 24: de plichten van de distributeur
De distributeur controleert vóór het op de markt aanbieden de markering, de verklaring en de gebruiksinstructies plus de naleving door aanbieder en importeur, en moet daarna kunnen corrigeren, uit de handel nemen of terugroepen.
Van toepassing op distributeurs van AI-systemen met een hoog risico. Voor de standalone-route van bijlage III (artikel 6, lid 2) geldt 2 december 2027; voor de ingebedde route van bijlage I (artikel 6, lid 1) geldt 2 augustus 2028.
Zet u uw eigen naam of merk op het systeem, wijzigt u het substantieel of wijzigt u het beoogde doel zo dat het hoog risico wordt, dan wordt u op grond van artikel 25, lid 1, als aanbieder beschouwd en gelden de plichten van artikel 16 in plaats van die van artikel 24.
Artikel 24, lid 1, verplicht distributeurs om vóór het op de markt aanbieden van een hoog-risico AI-systeem te controleren of daarop de vereiste CE-markering is aangebracht, of het systeem vergezeld gaat van de EU-conformiteitsverklaring van artikel 47 en van gebruiksinstructies, en of de aanbieder en de importeur, naargelang het geval, hun verplichtingen uit artikel 16, punten b) en c), en artikel 23, lid 3, hebben nageleefd. Lid 2 verbiedt het in de handel brengen zolang de distributeur op grond van de informatie waarover hij beschikt meent of redenen heeft om aan te nemen dat het systeem niet aan afdeling 2 voldoet, en verplicht bij een risico in de zin van artikel 79, lid 1, tot kennisgeving aan de aanbieder of de importeur. Lid 3 vraagt opslag- en vervoersomstandigheden die de overeenstemming niet in het gedrang brengen. Lid 4 verplicht een distributeur die meent of redenen heeft om aan te nemen dat een reeds aangeboden systeem niet aan afdeling 2 voldoet tot de noodzakelijke corrigerende maatregelen om het in overeenstemming te brengen, uit de handel te nemen of terug te roepen, dan wel ervoor te zorgen dat de aanbieder, de importeur of een andere betrokken operator die maatregelen treft; bij een risico in de zin van artikel 79, lid 1, stelt hij de aanbieder of importeur en de bevoegde autoriteiten onmiddellijk in kennis met een uitvoerige beschrijving van de non-conformiteit en de getroffen corrigerende maatregelen. Lid 5 verplicht tot het op met redenen omkleed verzoek verstrekken van alle informatie en documentatie over de op grond van de leden 1 tot en met 4 genomen maatregelen. Lid 6 verplicht tot samenwerking met de bevoegde autoriteiten.
De controle van lid 1 lijkt licht, maar bevat een lastig element: u moet ook nagaan of de aanbieder zijn verplichting uit artikel 16, punt c), is nagekomen, en dat is het hebben van een kwaliteitsbeheersysteem conform artikel 17. Dat ziet u niet aan de verpakking. In de praktijk verankert u dat in leveranciersvoorwaarden met een verklaring van de aanbieder en legt u vast wat u hebt gecontroleerd. Het zwaartepunt van artikel 24 ligt echter bij lid 4: veel resellers gaan ervan uit dat terugroepen een zaak van de fabrikant is, terwijl de bepaling die actie ook bij u neerlegt, met de mogelijkheid om ervoor te zorgen dat een ander hem uitvoert. Dat zorgen dat vraagt om contractuele grip die u vooraf regelt, niet tijdens een incident.
Neem de drie controles van lid 1 op in uw resell- of leveringsproces en bewaar per contract wat u hebt gezien. Zorg daarnaast dat u binnen een dag weet welke klant welk systeem in welke versie gebruikt, want zonder dat overzicht kunt u lid 4 niet uitvoeren.
Artikel 26: de plichten van de gebruiksverantwoordelijke van een hoog-risico AI-systeem
Twaalf leden die het dagelijkse gebruik regelen: gebruik volgens de gebruiksaanwijzing, menselijk toezicht door bevoegde personen, inputdata, monitoring en melding, logbewaring, informeren van werknemers vóór ingebruikname, registratie door overheden en informeren van de personen over wie beslissingen worden genomen.
Van toepassing zodra u een hoog-risico AI-systeem onder eigen verantwoordelijkheid gebruikt (artikel 3, punt 4), ongeacht of u het zelf hebt gebouwd of ingekocht. Voor de standalone-route van bijlage III (artikel 6, lid 2) geldt 2 december 2027; voor de ingebedde route van bijlage I (artikel 6, lid 1) geldt 2 augustus 2028.
Artikel 2, lid 10, sluit natuurlijke personen uit die een AI-systeem gebruiken in het kader van een louter persoonlijke, niet-beroepsmatige activiteit. Voor gebruiksverantwoordelijken die financiele instellingen zijn met interne-governance-eisen uit het Unierecht inzake financiele diensten geldt de monitoringsplicht van lid 5 als vervuld door naleving van die regels, en worden de logs van lid 6 bewaard als onderdeel van de documentatie uit dat recht.
Artikel 26 legt gebruiksverantwoordelijken van hoog-risico AI-systemen twaalf leden op. Lid 1 vraagt passende technische en organisatorische maatregelen om het systeem te gebruiken in overeenstemming met de bijgeleverde gebruiksaanwijzingen. Lid 2 verplicht het menselijk toezicht op te dragen aan natuurlijke personen die over de nodige bekwaamheid, opleiding en autoriteit beschikken en de nodige ondersteuning krijgen. Lid 3 laat andere verplichtingen en de vrijheid om de eigen middelen te organiseren onverlet. Lid 4 vraagt, voor zover u controle hebt over de inputdata, dat die relevant en voldoende representatief zijn voor het beoogde doel. Lid 5 verplicht tot monitoring op basis van de gebruiksaanwijzingen en tot kennisgeving aan de aanbieder overeenkomstig artikel 72; bij redenen om aan te nemen dat het gebruik leidt tot een risico in de zin van artikel 79, lid 1, stelt u zonder onnodige vertraging de aanbieder of distributeur en de betreffende markttoezichtautoriteit in kennis en onderbreekt u het gebruik, en bij een ernstig incident stelt u onmiddellijk eerst de aanbieder in kennis en vervolgens de importeur of distributeur en de markttoezichtautoriteiten. Lid 6 verplicht tot het bewaren van de automatisch gegenereerde logs die onder uw controle vallen gedurende een periode die past bij het beoogde doel en ten minste zes maanden, tenzij het Unie- of nationaal recht anders bepaalt. Lid 7 verplicht gebruiksverantwoordelijken die werkgever zijn om werknemersvertegenwoordigers en de betrokken werknemers vóór ingebruikname of gebruik op de werkplek mee te delen dat zij aan het gebruik van het systeem zullen worden onderworpen. Lid 8 legt overheidsinstanties en instellingen, organen en instanties van de Unie de registratieverplichtingen van artikel 49 op en verbiedt gebruik van een systeem dat niet in de EU-databank van artikel 71 is geregistreerd. Lid 9 koppelt de informatie uit artikel 13 aan de gegevensbeschermingseffectbeoordeling van artikel 35 van Verordening (EU) 2016/679. Lid 10 stelt aanvullende voorwaarden aan biometrische identificatie op afstand achteraf in het kader van rechtshandhaving. Lid 11 begint met de woorden onverminderd artikel 50 van deze verordening en verplicht gebruiksverantwoordelijken van in bijlage III bedoelde systemen die beslissingen over natuurlijke personen nemen of helpen nemen, die personen te informeren dat het systeem op hen wordt toegepast; voor hoog-risico AI-systemen die voor rechtshandhaving worden gebruikt is artikel 13 van Richtlijn (EU) 2016/680 van toepassing. De transparantieplichten van artikel 50 gelden sinds 2 augustus 2026 en staan los van de datum waarop lid 11 gaat gelden. Lid 12 vraagt samenwerking met de bevoegde autoriteiten.
De datum van 2 december 2027 verleidt tot uitstel, maar twee onderdelen zijn nu al voorbereidingswerk. Lid 7 verplicht u werknemersvertegenwoordigers en de betrokken werknemers te informeren vóórdat het systeem op de werkplek in gebruik wordt gesteld, en die informatie verstrekt u waar van toepassing volgens de bestaande regels en praktijk inzake informatie van werknemers. Dat raakt medezeggenschap, en zo'n traject duurt in de praktijk maanden en niet weken, dus een systeem dat in 2027 live moet, bespreekt u in 2026. Lid 2 sluit daarnaast aan op het menselijk toezicht dat artikel 14 aan het systeemontwerp stelt: u moet natuurlijke personen aanwijzen met bekwaamheid, opleiding, autoriteit en ondersteuning. Dat is nadrukkelijk iets anders dan de maatregelenplicht van artikel 4. Artikel 4 vraagt maatregelen die AI-geletterdheid ondersteunen en verplicht u niet een bepaald niveau bij individuen te waarborgen; artikel 26, lid 2, vraagt aanwijsbare toezichthouders met mandaat. Wie die twee door elkaar haalt, denkt met een algemene e-learning klaar te zijn en heeft dan nog steeds geen toezichthouder met beslisruimte. Een derde onderschat onderdeel is lid 11: het informeren van de mensen over wie een bijlage III-systeem beslissingen neemt of helpt nemen, is een zichtbare klant- of sollicitantcommunicatie die u door uw eigen organisatie heen moet ontwerpen.
Maak nu een lijst van de systemen die per 2 december 2027 waarschijnlijk als hoog risico gelden en zet daar drie kolommen naast: wie houdt menselijk toezicht en met welk mandaat, wanneer informeert u de ondernemingsraad en de betrokken werknemers, en hoe krijgen de betrokken personen de mededeling uit lid 11. Plan het medezeggenschapstraject een jaar vooruit.
Grondrechteneffectbeoordeling vóór het inzetten van bepaalde hoog-risico AI-systemen.
Het gaat om een hoog-risico AI-systeem via Artikel 6 lid 2 en Bijlage III, met uitzondering van Bijlage III punt 2.
De gebruiksverantwoordelijke is een publiekrechtelijke instantie, private aanbieder van publieke diensten of gebruikt een relevant systeem uit Bijlage III punt 5(b) of 5(c).
In de situatie van Artikel 46 lid 1 kan een uitzondering op de kennisgeving gelden. Dit heft de beoordeling zelf niet generiek op.
De genoemde gebruiksverantwoordelijken moeten vóór ingebruikname een FRIA uitvoeren. De verplichting volgt voor deze Bijlage III-route de toepassingsdatum van 2 december 2027.
Gewijzigd toepassingsschema en de verwijzing naar de DPIA in artikel 27
Een FRIA is geen generieke risicoanalyse voor ieder AI-systeem. Eerst moeten systeemroute, Bijlage III-categorie en type gebruiksverantwoordelijke zijn vastgesteld.
Koppel de FRIA aan het AI-register en, waar relevant, aan de DPIA. Bewaar scope, betrokken groepen, mitigaties, resterende risico’s en kennisgeving als één versieerbaar dossier.
Wijziging van artikel 27 over opname in of verwijzing naar de DPIA
Aanbieders en gebruiksverantwoordelijken nemen maatregelen die de ontwikkeling van AI-geletterdheid ondersteunen.
De organisatie is aanbieder of gebruiksverantwoordelijke van een AI-systeem binnen het toepassingsgebied.
De bepaling verlangt niet dat een specifiek individueel niveau wordt gegarandeerd.
Sinds 27 juli 2026 moeten aanbieders en gebruiksverantwoordelijken maatregelen nemen die de ontwikkeling van AI-geletterdheid ondersteunen. De bepaling verlangt geen gegarandeerd individueel niveau.
Wijziging van artikel 4; inwerkingtreding 27 juli 2026
De aantoonbaarheid zit vooral in een passend dossier van genomen maatregelen per rol en gebruikscontext, niet in één voorgeschreven cursus of certificaat.
Vragen over maatregelen, vormen, certificaten en vastlegging
Inventariseer rollen en AI-systemen, kies passende maatregelen en leg keuze, uitvoering en periodieke evaluatie vast.
Uitvoeringsvoorbeelden en aanwijzingen over bewijs
Het verbod op AI-praktijken met onaanvaardbaar risico, zoals manipulatie, social scoring en bepaalde biometrische toepassingen.
Het op de markt brengen, in gebruik stellen of gebruiken van AI valt onder een van de praktijken in Artikel 5 lid 1, waaronder schadelijke manipulatie of uitbuiting van kwetsbaarheden, social scoring, risicovoorspelling van strafbare feiten op basis van profilering, het ongericht scrapen van gezichtsopnamen, emotieherkenning op de werkplek of in het onderwijs, biometrische categorisering naar gevoelige kenmerken en realtime biometrische identificatie op afstand in de openbare ruimte voor rechtshandhaving.
De uitzonderingen zijn eng: onder meer emotieherkenning om medische of veiligheidsredenen, en de limitatief omschreven rechtshandhavingssituaties met machtiging voor realtime biometrische identificatie in Artikel 5 leden 2 tot en met 7. De uitzondering moet vooraf worden vastgesteld en gedocumenteerd.
De verboden praktijken van Artikel 5 gelden sinds 2 februari 2025 en zijn de enige AI Act-categorie die al die hele periode handhaafbaar is. Overtreding kent het hoogste boeteplafond van de verordening: tot 35 miljoen euro of 7 procent van de wereldwijde jaaromzet.
Artikel 5, artikel 99, lid 3, en artikel 113, punt a
De Digital Omnibus voegt een verbod toe rond AI voor materiaal van seksueel kindermisbruik en niet-consensuele intieme synthetische content; de bijbehorende technische waarborgen zijn vereist per 2 december 2026.
Wijziging van artikel 5 en overgang naar 2 december 2026
De grens zit vaak in de details van de definitie: dezelfde techniek kan verboden zijn op de werkplek en toegestaan in een andere context. Toets daarom per concrete inzet en context, niet per technologie, en doe dat vóór inkoop of livegang.
Maak de Artikel 5-toets de eerste stap van elke classificatie en leg de uitkomst per systeem vast in het register, inclusief de motivering waarom een praktijk niet onder het verbod valt.
Artikel 5, gelezen in samenhang met de classificatievolgorde van artikel 6
Specifieke meldings-, markerings- en labelplichten voor bepaalde AI-systemen en synthetische inhoud.
Een AI-systeem is bedoeld voor directe interactie met natuurlijke personen.
Het systeem genereert of manipuleert synthetische audio-, beeld-, video- of tekstinhoud, of de inzet betreft de specifiek genoemde deployerscenario’s.
De melding bij directe AI-interactie is niet vereist wanneer dit voor een redelijk geïnformeerde, oplettende en omzichtige persoon duidelijk is, gelet op omstandigheden en context.
Alleen Artikel 50 lid 2 heeft voor systemen die vóór 2 augustus 2026 op de markt kwamen een overgang tot 2 december 2026.
Artikel 50 geldt sinds 2 augustus 2026. De precieze plicht verschilt per scenario: directe AI-interactie, machineleesbare markering, emotieherkenning of biometrische categorisatie, deepfakes en bepaalde tekst van publiek belang.
Artikel 50, leden 1 tot en met 5, en artikel 113
Een generieke regel dat alle AI-content altijd zichtbaar moet worden gelabeld is te breed. Classificeer eerst het concrete Artikel 50-scenario.
Definitieve richtsnoeren, reikwijdte per lid van artikel 50
Leg per systeem vast welk lid geldt, wie verantwoordelijk is, welke melding of markering is geïmplementeerd en hoe deze is getest.
Uitvoeringsaanwijzingen voor aanbieders en gebruiksverantwoordelijken
Documentatie-, informatie-, auteursrechten- en transparantieplichten voor aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden.
De partij is aanbieder van een GPAI-model dat op de Uniemarkt wordt aangeboden.
Voor modellen die vanaf 2 augustus 2025 op de markt zijn gebracht gelden de plichten vanaf dat moment. Modellen die vóór 2 augustus 2025 op de markt waren moeten uiterlijk 2 augustus 2027 voldoen.
De open-source-uitzondering is beperkt en laat onder meer het auteursrechtenbeleid en de publieke samenvatting van trainingsinhoud in stand. Voor modellen met systeemrisico gelden aanvullende plichten.
Artikel 53 geldt sinds 2 augustus 2025 voor nieuwe GPAI-modellen. Aanbieders onderhouden technische documentatie, geven informatie aan downstream-aanbieders, voeren een Unierechtelijk auteursrechtenbeleid en publiceren een voldoende gedetailleerde samenvatting van trainingsinhoud.
Artikel 53, lid 1, Bijlage XI en Bijlage XII
Aanbieders van GPAI-modellen die vóór 2 augustus 2025 op de markt waren, moeten uiterlijk 2 augustus 2027 aan de toepasselijke verplichtingen voldoen.
Een organisatie die alleen een extern GPAI-model gebruikt is niet daardoor automatisch GPAI-modelaanbieder. De rol in de waardeketen moet eerst worden vastgesteld.
Aanwijzingen over reikwijdte en kwalificatie als aanbieder
Leg modelversies, rolkwalificatie, documentatie-eigenaren, downstream-informatie, auteursrechtenbeleid en trainingssamenvatting in één wijzigingsgestuurd dossier vast.
Artikel 55: GPAI-modellen met systeemrisico
Aanvullende plichten voor de zwaarste AI-modellen voor algemene doeleinden, bovenop Artikel 53.
Het GPAI-model heeft capaciteiten met grote impact, vermoed bij cumulatieve trainingsrekenkracht boven 10^25 FLOPs, of is door de Commissie aangewezen.
De GPAI Code of Practice kan na de adequaatheidsbeoordeling dienen als middel om naleving aan te tonen.
Artikel 55 verplicht aanbieders van GPAI-modellen met systeemrisico tot modelevaluaties met adversarial testen, beoordeling en mitigatie van systeemrisico’s op Unieniveau, registratie en melding van ernstige incidenten, en passende cyberbeveiliging van model en infrastructuur. De verplichtingen gelden sinds 2 augustus 2025; de handhaving door het AI Office is sinds 2 augustus 2026 actief.
Artikel 55, leden 1 en 2, in samenhang met artikel 51 en artikel 52
De 10^25 FLOPs-drempel is een vermoeden, geen grens waar u zich achter kunt verschuilen: de Commissie kan modellen ook op capaciteiten aanwijzen, en finetuning bovenop een bestaand model kan onder omstandigheden een eigen kwalificatie opleveren.
Modelaanbieders in de buurt van de drempel: richt de drempelbewaking nu in en sluit aan bij de Code of Practice om de bewijslast te dragen.
Artikel 57: AI-testomgevingen voor regelgeving
Lidstaten moeten ten minste een nationale AI-testomgeving voor regelgeving aanbieden. Voor u is dat een vrijwillige route: u ontwikkelt, traint, test en valideert een innovatief AI-systeem in een gecontroleerde omgeving onder toezicht, volgens een plan dat u met de bevoegde autoriteit overeenkomt, voordat u het in de handel brengt of in gebruik stelt.
Relevant wanneer u aanbieder of potentiele aanbieder bent van een innovatief AI-systeem dat u wilt ontwikkelen, trainen, testen of valideren voordat u het in de handel brengt of in gebruik stelt, en u vooraf zekerheid wilt over classificatie of over de wijze waarop u aan de eisen van deze verordening voldoet.
Deelname is vrijwillig. Artikel 57 legt de plicht bij de lidstaat om een testomgeving aan te bieden, niet bij u om eraan deel te nemen. De lidstaat kan die plicht ook vervullen door aan te sluiten bij een bestaande testomgeving met gelijkwaardige nationale dekking. Artikel 57 lid 4 laat andere testomgevingen voor regelgeving op grond van Unie- of nationaal recht onverlet.
Artikel 57 lid 1 verplicht de lidstaten ervoor te zorgen dat hun bevoegde autoriteiten ten minste een AI-testomgeving voor regelgeving op nationaal niveau opzetten. De in het Publicatieblad bekendgemaakte tekst van Verordening (EU) 2024/1689 bepaalt dat die testomgeving uiterlijk op 2 augustus 2026 operationeel is, en die formulering staat op 9 augustus 2026 nog ongewijzigd in de artikeltekst die de Europese Commissie publiceert. De tijdlijn die de Europese Commissie publiceert na de inwerkingtreding van de Digital Omnibus, Verordening (EU) 2026/1744, op 27 juli 2026, plaatst deze mijlpaal daarentegen op 2 augustus 2027 met de vermelding "Member States should have at least one AI regulatory sandbox per country operational". De geconsolideerde tekst van artikel 57 lid 1 na de Omnibus is niet op artikelniveau geverifieerd; ga voor de exacte datum uit van de geconsolideerde versie op EUR-Lex. Hoofdstuk VI, waarin artikel 57 staat, valt niet onder de uitzonderingen van artikel 113 en is dus van toepassing sinds 2 augustus 2026. Artikel 57 lid 1 bepaalt verder dat aan de verplichting ook kan worden voldaan door deel te nemen aan een bestaande testomgeving, voor zover dat een gelijkwaardig niveau van nationale dekking biedt. Artikel 57 lid 5 omschrijft de testomgeving als een gecontroleerde omgeving die innovatie bevordert en het ontwikkelen, trainen, testen en valideren van innovatieve AI-systemen voor beperkte duur vergemakkelijkt, volgens een specifiek testomgevingsplan dat tussen de aanbieder of potentiele aanbieder en de bevoegde autoriteit is overeengekomen, voordat het systeem in de handel wordt gebracht of in gebruik wordt gesteld. Zulke testomgevingen kunnen ook testen onder reele omstandigheden onder toezicht binnen de testomgeving omvatten. Artikel 57 lid 15 verplicht het AI-bureau een openbare, actuele lijst van geplande en bestaande testomgevingen bij te houden.
Artikel 57, leden 1 tot en met 17, artikel 58 en artikel 113; zoals gewijzigd bij Verordening (EU) 2026/1744
De veelgemaakte fout is de testomgeving lezen als uitstel of als vrijstelling. Dat is zij niet. Artikel 57 lid 11 laat de toezichts- en correctiebevoegdheden van de bevoegde autoriteit volledig in stand en geeft haar uitdrukkelijk de bevoegdheid uw test of uw deelname tijdelijk of permanent te schorsen als risico's niet effectief kunnen worden beperkt. Een testomgeving is nuttig voor precies een profiel: u bouwt zelf een AI-systeem dat vermoedelijk onder bijlage III valt, u twijfelt over de classificatie of over hoe u aan hoofdstuk III, afdeling 2, voldoet, en u wilt die twijfel wegnemen voordat u in de handel brengt. Bent u uitsluitend gebruiksverantwoordelijke die een systeem inkoopt, dan is de testomgeving niet uw route: u kunt hooguit meedoen als partner van de aanbieder op grond van artikel 58 lid 2, punt b). Tweede val: de datum van 2 augustus 2027 is een plicht van de lidstaat, niet van u. De datum in dit item is daarom 2 augustus 2026: vanaf dat moment is hoofdstuk VI van toepassing en staat de route voor u open. U kunt uw eigen voorbereiding niet aan die datum ophangen, en de datum zegt niets over de vraag of uw nationale testomgeving dan ook daadwerkelijk plaatsen heeft. Derde val: mensen verwarren de testomgeving van artikel 57 met het testen onder reele omstandigheden van artikel 60. Dat zijn twee verschillende routes met verschillende voorwaarden. Testen onder reele omstandigheden kan binnen de testomgeving (artikel 57 lid 5 en artikel 58 lid 4) of daarbuiten onder artikel 60, en de waarborgen verschillen.
Bepaal eerst uw rol: alleen aanbieders en potentiele aanbieders kunnen zelfstandig toetreden. Zoek daarna in de door het AI-bureau gepubliceerde lijst van geplande en bestaande testomgevingen (artikel 57 lid 15) welke testomgeving voor u openstaat, in uw lidstaat of gezamenlijk met andere lidstaten. Formuleer voordat u aanklopt exact welke onzekerheid u wilt oplossen, bij voorkeur toegespitst op classificatie onder artikel 6 of op een specifieke eis uit hoofdstuk III, afdeling 2. Reken op de beslistermijn van drie maanden die artikel 58 lid 2, punt a), aan de uitvoeringshandelingen voorschrijft, zet die in uw productplanning en vraag de bevoegde autoriteit vooraf schriftelijk welke termijn zij op dit moment hanteert. Leg bij toetreding schriftelijk vast wat het testomgevingsplan omvat, en vraag bij uitschrijving zowel het schriftelijk bewijs als het eindverslag op.
Artikel 60: testen onder reele omstandigheden buiten een testomgeving
Wilt u een AI-systeem met een hoog risico uit bijlage III met echte mensen en echte uitkomsten testen voordat u het in de handel brengt, dan geldt een volwaardig regime: een plan, voorafgaande goedkeuring van de markttoezichtautoriteit, registratie, geinformeerde toestemming en een maximale duur.
Van toepassing wanneer u aanbieder of potentiele aanbieder bent van een AI-systeem met een hoog risico uit bijlage III en u dat systeem buiten een AI-testomgeving voor regelgeving onder reele omstandigheden wilt testen voordat u het in de handel brengt of in gebruik stelt. Bent u buiten de Unie gevestigd, dan eist artikel 60 lid 4, punt d), dat u een in de Unie gevestigde wettelijke vertegenwoordiger aanwijst; dat is een andere figuur dan de gemachtigde van artikel 22.
Artikel 60 lid 1, derde alinea, laat Unie- en nationaal recht over testen onder reele omstandigheden van systemen met een hoog risico bij producten onder de harmonisatiewetgeving van bijlage I onverlet. Artikel 60 lid 4, punt i), kent een uitzondering voor rechtshandhaving: indien het vragen om geinformeerde toestemming het testen onmogelijk zou maken, mag zonder toestemming worden getest, mits de test zelf en het resultaat geen negatieve gevolgen voor de proefpersonen hebben en hun persoonsgegevens na de test worden gewist. Voor de in bijlage III, punten 1, 6 en 7, bedoelde systemen op de gebieden rechtshandhaving, migratie, asiel en grenstoezicht verloopt de registratie via het beveiligde niet-openbare gedeelte van de EU-databank op grond van artikel 49 lid 4, punt d). Voor de in bijlage III, punt 2, bedoelde systemen geldt op grond van artikel 49 lid 5 registratie op nationaal niveau.
Artikel 60 lid 1 bepaalt dat het testen van AI-systemen met een hoog risico onder reele omstandigheden buiten AI-testomgevingen voor regelgeving mag worden uitgevoerd door aanbieders of potentiele aanbieders van in bijlage III vermelde AI-systemen met een hoog risico, in overeenstemming met dit artikel en het plan voor tests onder reele omstandigheden, onverminderd de verbodsbepalingen van artikel 5. De Commissie specificeert de precieze onderdelen van dat plan bij uitvoeringshandeling. De derde alinea van lid 1 bepaalt dat dit lid geen afbreuk doet aan Unie- of nationaal recht voor het testen onder reele omstandigheden van systemen met een hoog risico die verband houden met producten die onder de in bijlage I vermelde harmonisatiewetgeving vallen. Artikel 60 lid 2 staat toe dat aanbieders of potentiele aanbieders op elk moment voor het in de handel brengen of in gebruik nemen testen, zelf of in samenwerking met een of meer gebruiksverantwoordelijken of potentiele gebruiksverantwoordelijken. Artikel 60 lid 3 bepaalt dat dit testen geen afbreuk doet aan de ethische toetsing die op grond van Unie- of nationaal recht is vereist. Artikel 60 lid 4, punt f), begrenst de duur: niet langer dan nodig is om de doelstellingen te verwezenlijken en in geen geval langer dan zes maanden, met een mogelijke verlenging van nog eens zes maanden na voorafgaande kennisgeving aan de markttoezichtautoriteit met uitleg over de noodzaak. Artikel 60 lid 4, punt g), eist dat proefpersonen die tot kwetsbare groepen behoren vanwege leeftijd of handicap naar behoren worden beschermd. Artikel 60 lid 9 stelt uitdrukkelijk vast dat de aanbieder of potentiele aanbieder voor schade die in de loop van het testen onder reele omstandigheden wordt veroorzaakt onverkort onder het toepasselijke Unie- en nationale recht daarover valt. Hoofdstuk VI, waarin artikel 60 staat, valt niet onder de uitzonderingen van artikel 113 en is van toepassing sinds 2 augustus 2026.
Artikel 60, leden 1 tot en met 4, artikel 60, lid 9, en artikel 113
Veel organisaties noemen wat zij doen een pilot en gaan ervan uit dat zij daarmee buiten de verordening blijven. Artikel 60 laat zien dat dat niet opgaat zodra u een systeem uit bijlage III onder reele omstandigheden test met echte mensen en echte uitkomsten. Dan geldt een volwaardig regime: een plan, voorafgaande goedkeuring, registratie met een Uniebreed uniek identificatienummer, geinformeerde toestemming, en een harde klok van zes maanden met een verlenging van maximaal zes maanden. De zwaarste eis in de praktijk is artikel 60 lid 4, punt k): de voorspellingen, aanbevelingen of beslissingen van het systeem moeten daadwerkelijk kunnen worden teruggedraaid en genegeerd. Test u een selectie-, scoring- of triagesysteem waarvan de uitkomst rechtstreeks in de werkstroom doorwerkt zonder dat iemand die kan terugdraaien, dan voldoet uw opzet niet, hoe zorgvuldig uw toestemmingsformulier ook is. Let ook op de timing, want die is commercieel interessant. Hoofdstuk VI geldt sinds 2 augustus 2026, terwijl de kernverplichtingen voor zelfstandige bijlage III-systemen pas op 2 december 2027 van toepassing worden. De testroute staat dus al open voordat de eisen zelf bijten, en dat is precies het venster om uw ontwerp te valideren in plaats van het achteraf te moeten herbouwen. Tot slot: artikel 60 lid 3 laat ethische toetsing die op grond van ander recht is vereist volledig staan, en artikel 60 lid 9 stelt uitdrukkelijk vast dat u voor schade die tijdens het testen wordt veroorzaakt onverkort onder het toepasselijke recht valt.
Inventariseer welke lopende of geplande proeven feitelijk testen onder reele omstandigheden zijn: echte gebruikers, echte data, uitkomsten die in de werkstroom doorwerken. Toets die eerst op artikel 60 lid 4, punt k): kunt u de uitkomst daadwerkelijk terugdraaien en negeren? Zo niet, herontwerp de proef voordat u iets indient. Kies vervolgens bewust tussen twee routes: testen binnen een testomgeving onder toezicht op grond van artikel 57 lid 5 en artikel 58 lid 4, of buiten een testomgeving onder artikel 60. Plan de zes maanden realistisch en beslis vooraf op welk moment u een verlenging aanvraagt, want die vereist voorafgaande kennisgeving met onderbouwing. Controleer of voor uw domein een ethische toetsing verplicht is en start die parallel, want artikel 60 lid 3 stelt u daar niet van vrij.
Systematische bewaking van hoog-risico AI in de praktijk, na marktintroductie.
De aanbieder heeft een hoog-risico systeem op de markt; gebruiksverantwoordelijken leveren via monitoring en signalen de praktijkdata.
Het plan mag proportioneel zijn aan de aard van het systeem en aansluiten bij bestaande sectorale monitoringregimes.
Artikel 72 verplicht aanbieders tot een post-market monitoringsysteem met een plan dat deel uitmaakt van de technische documentatie, om relevante praktijkdata te verzamelen en de blijvende naleving van afdeling 2 te evalueren.
Compliance stopt niet bij livegang: dit artikel maakt van naleving een doorlopende toestand. Voor gebruiksverantwoordelijken is dit ook de basis om afwijkingen bij de leverancier af te dwingen.
Ontwerp de monitoring samen met de logging van Artikel 12: dezelfde datastromen voeden beide plichten.
Artikel 73: melding van ernstige incidenten
De meldplicht bij ernstige incidenten met hoog-risico AI, met strakke termijnen.
Een ernstig incident doet zich voor met een hoog-risico systeem: overlijden of ernstige schade aan gezondheid, ernstige en onomkeerbare verstoring van kritieke infrastructuur, schending van grondrechtenbeschermende verplichtingen of ernstige schade aan eigendom of milieu.
Voor systemen onder sectorale meldregimes met gelijkwaardige plichten kan de melding via dat regime lopen om dubbele meldingen te voorkomen.
Artikel 73 verplicht aanbieders ernstige incidenten te melden bij de markttoezichthouder: onmiddellijk na het vaststellen van het causale verband en uiterlijk binnen 15 dagen, verkort tot 10 dagen bij overlijden en tot 2 dagen bij wijdverbreide inbreuk of ernstige verstoring van kritieke infrastructuur. Gebruiksverantwoordelijken informeren de aanbieder onverwijld.
De termijnen zijn te kort om het proces tijdens het incident te ontwerpen: wie pas bij het eerste incident bedenkt wie er meldt, haalt 15 dagen niet, laat staan 2. Dit is het AVG-datalek-draaiboek, maar dan voor AI.
Sluit het AI-incidentproces aan op het bestaande datalek- en securityproces en voeg de AI-specifieke definities en termijnen toe.
Artikel 85: klachtrecht bij de markttoezichthouder
Iedereen die redenen heeft om aan te nemen dat de verordening is geschonden, kan daarover een klacht indienen bij de bevoegde markttoezichthouder. Voor een organisatie betekent dat: uw eigen medewerkers, klanten en sollicitanten hebben een route naar de toezichthouder die niet langs u loopt.
Van toepassing zodra iemand redenen heeft om aan te nemen dat de verordening is geschonden. Er is geen drempel van belanghebbendheid: het recht komt toe aan eenieder, en de klacht gaat naar de markttoezichthouder van de betreffende lidstaat.
Onverminderd andere administratieve of gerechtelijke rechtsmiddelen kan eenieder die redenen heeft om aan te nemen dat er sprake is van een inbreuk op de bepalingen van deze verordening, klachten indienen bij de betreffende markttoezichthouder. Overeenkomstig Verordening (EU) 2019/1020 worden dergelijke klachten in aanmerking genomen bij het verrichten van markttoezichtactiviteiten en behandeld overeenkomstig de daartoe door de markttoezichthouders vastgestelde specifieke procedures.
De praktische betekenis van dit artikel zit niet in wat het u opdraagt maar in wie het een route geeft. Een medewerker die vindt dat het roosterings- of beoordelingssysteem niet deugt, een sollicitant die is afgewezen, een klant die zich onjuist behandeld voelt: zij hoeven u niet eerst te overtuigen en hoeven geen belang aan te tonen. De klacht komt binnen bij de toezichthouder, en de eerste vraag die u dan krijgt gaat over vastlegging: welk systeem, welke versie, welke beoordeling is er gedaan en wanneer. Dat is dezelfde vastlegging die artikel 26 en artikel 72 al van u vragen, en dat is precies het punt. Wie dat dossier op orde heeft, beantwoordt een klacht met stukken; wie het niet heeft, beantwoordt hem met een reconstructie achteraf, en dat leest bij een toezichthouder anders. Merk ook op dat dit recht niet aan een schade of een besluit hangt, waar het recht op uitleg van artikel 86 dat wel doet.
Ga ervan uit dat een klacht bij de toezichthouder begint en niet bij u. Zorg dat u per AI-systeem kunt laten zien welke beoordeling is gedaan, door wie, op welke datum en op welke systeemversie, en houd dat bij als lopend dossier in plaats van als eenmalig document. Spreek daarnaast intern af wie een vraag van een toezichthouder aanneemt en binnen welke termijn.
Artikel 86: recht op uitleg bij een besluit
Wie wordt geraakt door een besluit dat een gebruiksverantwoordelijke neemt op basis van de uitvoer van een hoog-risico AI-systeem uit bijlage III, kan uitleg vragen over de rol van dat systeem in de besluitvorming en over de hoofdelementen van het besluit.
Van toepassing wanneer een gebruiksverantwoordelijke een besluit over een natuurlijke persoon neemt op basis van de uitvoer van een hoog-risico AI-systeem uit bijlage III, met uitzondering van punt 2 van die bijlage, en dat besluit rechtsgevolgen heeft of die persoon op vergelijkbare wijze aanmerkelijk treft op een manier die hij als nadelig ziet voor zijn gezondheid, veiligheid of grondrechten.
Lid 2 sluit het recht uit voor AI-systemen waarvoor uitzonderingen op of beperkingen van deze plicht volgen uit het Unierecht of het nationale recht in overeenstemming met het Unierecht. Lid 3 beperkt het recht bovendien tot gevallen waarin het niet al langs andere weg in het Unierecht is geregeld, wat het onderscheid met artikel 22 van de AVG tot een vraag per geval maakt.
Lid 1 geeft elke geraakte persoon die onderworpen is aan een besluit dat de gebruiksverantwoordelijke neemt op basis van de uitvoer van een in bijlage III opgenomen hoog-risico AI-systeem, met uitzondering van punt 2 van die bijlage, en dat rechtsgevolgen heeft of hem op vergelijkbare wijze aanmerkelijk treft op een manier die hij als nadelig beschouwt voor zijn gezondheid, veiligheid of grondrechten, het recht om van de gebruiksverantwoordelijke duidelijke en zinvolle uitleg te verkrijgen over de rol van het AI-systeem in de besluitvormingsprocedure en over de hoofdelementen van het genomen besluit. Lid 2 bepaalt dat lid 1 niet geldt voor het gebruik van AI-systemen waarvoor uitzonderingen op of beperkingen van die plicht voortvloeien uit het Unierecht of het nationale recht in overeenstemming met het Unierecht. Lid 3 bepaalt dat dit artikel alleen geldt voor zover het in lid 1 bedoelde recht niet anderszins in het Unierecht is vastgelegd.
Dit recht komt bij u binnen langs een ander kanaal dan de rest van de verordening. Een toezichthouder schrijft u aan; een sollicitant of een burger belt of mailt, en meestal bij uw bestaande klachten- of bezwaarloket. Dat loket weet vandaag niet dat er een AI-systeem in het proces zat, laat staan welke rol het speelde, en dat is precies waar het misgaat. Twee dingen zijn daarom belangrijker dan de juridische diepte van de uitleg zelf: dat uw eerstelijns kanaal een verzoek herkent, en dat er per besluit terug te vinden is welk systeem in welke versie eraan heeft bijgedragen. Zonder dat tweede kunt u uitleggen hoe uw systeem in het algemeen werkt, maar niet wat er in dit geval is gebeurd, en dat is wat er wordt gevraagd. Let ook op de verhouding tot artikel 22 van de AVG: waar dat artikel al een recht geeft, wijkt artikel 86 terug, maar de reikwijdte verschilt genoeg dat u die vraag niet in het algemeen kunt afdoen.
Leg vast, per bijlage III-systeem dat aan besluiten over personen bijdraagt, welk besluit door welke systeemversie is ondersteund, en zorg dat uw klachten- of bezwaarloket een verzoek om uitleg herkent en doorzet naar iemand die die vraag kan beantwoorden. Bepaal daarnaast per proces of artikel 22 van de AVG al een recht geeft, want dan wijkt artikel 86 terug.
Een doorlopend, gedocumenteerd risicobeheersysteem over de hele levenscyclus van een hoog-risico AI-systeem.
Het systeem is hoog-risico via Artikel 6 en de aanbieder brengt het op de markt of in gebruik.
Risico’s die alleen bij misbruik buiten elk redelijkerwijs te voorzien gebruik optreden vallen buiten de verplichte scope.
Artikel 9 vereist een risicobeheersysteem als doorlopend en iteratief proces over de hele levenscyclus, met identificatie, analyse, evaluatie en mitigatie van risico’s voor gezondheid, veiligheid en grondrechten, en testen om de meest passende maatregelen te bepalen.
Dit is geen eenmalige risicoanalyse maar een levend proces: de meeste organisaties hebben wel een assessment, maar geen cyclus die bij elke wijziging opnieuw draait. De cyclus is wat een toezichthouder zal opvragen.
Start het risicobeheerdossier nu voor systemen die richting 2 december 2027 hoog-risico worden: ontwerp- en inkoopkeuzes van vandaag bepalen de restrisico’s van morgen.
Artikel 43-49: conformiteitsbeoordeling, CE en registratie
De route van beoordeling naar CE-markering en registratie in de EU-databank vóór marktintroductie van hoog-risico AI.
De aanbieder brengt een hoog-risico systeem op de markt; publieke gebruiksverantwoordelijken registreren ook hun gebruik.
Voor de meeste Bijlage III-systemen volstaat interne controle (Bijlage VI); een aangemelde instantie is vereist voor bepaalde biometrie en waar geharmoniseerde normen ontbreken.
Artikel 43 regelt de conformiteitsbeoordeling, Artikel 47 de EU-conformiteitsverklaring, Artikel 48 de CE-markering en Artikel 49 de registratie in de EU-databank vóór marktintroductie of ingebruikname, inclusief registratie van de Artikel 6 lid 3-beoordeling.
Voor inkopers is dit de eenvoudigste leverancierscheck die er bestaat: vraag naar de conformiteitsverklaring en het registratienummer. Geen verklaring betekent dat het systeem er per 2 december 2027 niet mag zijn.
Plan de conformiteitsroute terug vanaf 2 december 2027: normkeuze, beoordeling, verklaring en registratie kosten samen maanden, geen weken.
Artikel 22-25: waardeketen en gemachtigde
Rolverschuivingen in de AI-waardeketen en de verplichte gemachtigde voor aanbieders buiten de EU.
Een hoog-risico systeem wordt geleverd, gewijzigd, van naam voorzien of van buiten de EU op de Uniemarkt gebracht.
Wie uitsluitend als distributeur of importeur optreedt zonder de triggers van Artikel 25 blijft in die lichtere rol, met eigen controleplichten.
Artikel 25 bepaalt dat een distributeur, importeur, gebruiksverantwoordelijke of derde als aanbieder geldt wanneer die zijn naam op een hoog-risico systeem zet, het wezenlijk wijzigt of het beoogde doel zodanig verandert dat het hoog-risico wordt; Artikel 22 verplicht aanbieders uit derde landen tot een schriftelijk gemachtigde in de Unie.
De gevaarlijkste rolwissel is de onbedoelde: een eigen laag bovenop een ingekocht model, een eigen merknaam op een tool, en u draagt opeens de volledige aanbiedersplichten. Dit hoort als vaste vraag in elk AI-project.
Neem de rolvraag op in het AI-register en in projectgates, en leg contractueel vast wie bij wijzigingen welke informatie en medewerking levert.
EN 18286:2026: kwaliteitsmanagementsysteem voor AI Act-doeleinden
De eerste voltooide Europese norm onder het AI Act-standaardisatieverzoek: het kwaliteitsmanagementsysteem dat artikel 17 van aanbieders van hoog-risico AI-systemen verlangt.
Relevant voor aanbieders van hoog-risico AI-systemen, die uiterlijk 2 december 2027 (Annex III, standalone) of 2 augustus 2028 (Annex I, ingebed in gereguleerde producten) een kwaliteitsmanagementsysteem moeten hebben.
Volgens diezelfde dekkingsverklaring geeft de norm geen dekking voor artikel 17 leden 2 tot en met 4 en artikel 72; die verplichtingen onderbouwt u zelfstandig.
EN 18286:2026 (Artificial intelligence: Quality management system for EU AI Act regulatory purposes) is opgesteld door CEN/CLC/JTC 21 onder standaardisatieverzoek M/613 en is op 12 juli 2026 door CEN-CENELEC goedgekeurd. Het is de eerste JTC 21-deliverable die het publicatiestadium bereikt. Volgens een gepubliceerde dekkingsverklaring bij de norm, die nog niet door een tweede onafhankelijke bron is bevestigd, ziet de norm op artikel 17 lid 1 punten a tot en met m en op artikel 11 lid 1 eerste zin, en uitdrukkelijk niet op artikel 17 leden 2 tot en met 4 en artikel 72. De norm is op dit moment NIET met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt. Het vermoeden van conformiteit van artikel 40 treedt pas in na die bekendmaking.
Dit is de eerste keer dat u de AI Act-kwaliteitseisen als een auditeerbare normtekst in handen heeft, en dat is meer waard dan de juridische status suggereert. De praktijkval is de omgekeerde: mensen lezen "eerste geharmoniseerde norm" en denken dat naleving nu bewijskracht heeft. Zolang de referentie niet in het Publicatieblad staat, is EN 18286 gewoon een goed gestructureerd document zonder wettelijk vermoeden. U blijft zelf aantonen dat uw systeem aan artikel 17 voldoet. Omgekeerd geldt: wie nu al op deze structuur bouwt, hoeft na de bekendmaking niets te herbouwen.
Gebruik de clausulestructuur van EN 18286 als inhoudsopgave van uw kwaliteitsdossier: splits organisatorische clausules (governance, leiderschap, planning, ondersteuning, directiebeoordeling) van de systeemgebonden clausules (levenscyclus, operatie, post-market monitoring, incidentafhandeling). Leg per clausule vast welk intern document het bewijs levert. Noteer expliciet dat artikel 17 leden 2 tot en met 4 en artikel 72 buiten de norm vallen en dus apart moeten worden onderbouwd.
EN ISO/IEC 42001: managementsysteem voor kunstmatige intelligentie
Het certificeerbare AI-managementsysteem op organisatieniveau, sinds 2026 ook Europese norm, maar geen geharmoniseerde norm onder de AI-verordening.
Bruikbaar voor zowel aanbieders als gebruiksverantwoordelijken die AI-governance organisatiebreed willen inrichten.
Certificering tegen ISO/IEC 42001 vervangt geen enkele verplichting uit de AI-verordening en verschuift de bewijslast niet.
ISO/IEC 42001:2023 is de eerste certificeerbare internationale norm voor een AI-managementsysteem, gepubliceerd op 18 december 2023 en opgebouwd volgens de plan-do-check-act-cyclus. De tekst is ongewijzigd overgenomen als EN ISO/IEC 42001:2026, goedgekeurd door CEN op 13 maart 2026, met nationale invoering door de aangesloten normalisatie-instituten. Deze adoptie is geen deliverable onder standaardisatieverzoek M/613: de norm is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt en geeft dus geen vermoeden van conformiteit onder artikel 40. Voor artikel 17 is EN 18286:2026 de aangewezen deliverable onder M/613; ook die norm is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt.
EN ISO/IEC 42001:2026, Europese overname via CEN-CENELEC
Hier zit de duurste misvatting in de hele normenlaag: een ISO/IEC 42001-certificaat is geen AI Act-conformiteit. Het certificaat toont aan dat u een besturingsstructuur heeft, niet dat een specifiek hoog-risico systeem aan de verordening voldoet. Gedocumenteerde lacunes ten opzichte van artikel 17 zijn onder meer het ontbreken van een nalevingsstrategie per systeem, van vooraf bepaald wijzigingsbeheer voor blijvend lerende systemen, van de meldtermijnen voor ernstige incidenten uit artikel 73, en van een gestructureerde grondrechtenbeoordeling. Verkopers die "ISO 42001 gecertificeerd, dus AI Act-proof" zeggen, verkopen u een certificaat en niet uw dossier.
Gebruik ISO/IEC 42001 als de organisatorische laag (beleid, rollen, directiebeoordeling, interne audit) en zet daar de systeemgebonden laag bovenop: per hoog-risico systeem een eigen dossier langs de clausules van EN 18286. Vul de hierboven genoemde lacunes bewust aan: nalevingsstrategie per systeem, vooraf bepaald wijzigingsbeheer, incidentmeldproces met de termijnen van artikel 73, en grondrechtenbeoordeling. Vraag bij inkoop niet naar het certificaat maar naar de toepassingsverklaring en de auditrapportage.
ISO/IEC 12792: transparantietaxonomie van AI-systemen
De internationale taxonomie van informatie-elementen voor transparantie, bruikbaar als checklist voor de gebruiksaanwijzing onder artikel 13.
ISO/IEC 12792:2025 (Information technology: Artificial intelligence: Transparency taxonomy of AI systems) is in november 2025 gepubliceerd door ISO/IEC JTC 1/SC 42. De norm specificeert een taxonomie van informatie-elementen waarmee betrokkenen kunnen bepalen welke transparantie-informatie nodig is, en beschrijft de betekenis van die elementen en hun relevantie voor de doelen van verschillende belanghebbenden. De tekst is als Europese norm overgenomen als EN ISO/IEC 12792:2025. De norm is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt en geeft dus geen vermoeden van conformiteit onder artikel 40 AI-verordening. Voor artikel 13 is prEN 18229-3 de aangewezen deliverable.
De waarde zit in de volledigheidscontrole: de taxonomie laat zien welke informatie-elementen u kunt vergeten, en dat is precies waar gebruiksaanwijzingen in de praktijk tekortschieten. Wat het niet is: een sjabloon dat aan artikel 13 voldoet. De verordening bepaalt zelf welke informatie de gebruiksaanwijzing moet bevatten, waaronder de gegevens van de aanbieder, de kenmerken en beperkingen, de nauwkeurigheidsmaatstaven, de toezichtsmaatregelen en de verwachte levensduur. Let ook op de verwarring met artikel 50: die transparantieverplichtingen gelden sinds 2 augustus 2026 en rusten op aanbieders van AI-systemen die rechtstreeks met natuurlijke personen communiceren of synthetische inhoud genereren, en op gebruiksverantwoordelijken van emotieherkenning, biometrische categorisering en deepfakes. Zij staan los van de hoog-risico-indeling. Voor systemen die al voor 2 augustus 2026 op de markt waren, geldt voor de machineleesbare markering van artikel 50 lid 2 een overgangstermijn tot 2 december 2026.
Bouw uw gebruiksaanwijzing op als een genummerde lijst die één op één de elementen van artikel 13 lid 3 volgt, en gebruik de taxonomie van ISO/IEC 12792 daarnaast als controlelijst op ontbrekende elementen. Houd de transparantie-informatie van artikel 50 apart, want die richt zich op de eindgebruiker en niet op de gebruiksverantwoordelijke.
ISO/IEC 23894: leidraad voor risicomanagement van AI
De internationale leidraad voor AI-specifiek risicomanagement, bruikbaar als tussenoplossing zolang prEN 18228 nog in ontwerp is.
ISO/IEC 23894:2023 (Information technology: Artificial intelligence: Guidance on risk management) is in februari 2023 gepubliceerd en is de eerste internationale norm die specifiek ingaat op risicomanagement voor AI. De norm is niet-voorschrijvend en is opgebouwd op de structuur van ISO 31000. De tekst is door CEN-CENELEC overgenomen als EN ISO/IEC 23894:2024. De norm is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt en geeft dus geen vermoeden van conformiteit onder artikel 40 AI-verordening. De deliverable die dat wel beoogt te doen voor artikel 9 is prEN 18228.
EN ISO/IEC 23894:2024, Europese overname via CEN-CENELEC
ISO/IEC 23894 geeft u de woordenschat en de procesgang van AI-risicomanagement, en dat is nu al bruikbaar. Waar het niet toereikend is: de norm is een leidraad, niet een eisenset, en zij is geschreven vanuit organisatierisico terwijl artikel 9 uitgaat van risico voor gezondheid, veiligheid en grondrechten van anderen. Een risicoregister dat volledig volgens ISO/IEC 23894 is opgebouwd, dekt artikel 9 dus niet automatisch. Gebruik de norm als steiger, niet als bewijs.
Neem de procesgang van ISO/IEC 23894 over (context, identificatie, analyse, evaluatie, behandeling, monitoring, registratie) en voeg per risico twee AI Act-specifieke velden toe: wie buiten uw organisatie geraakt kan worden, en welk restrisico u aanvaardbaar acht met welke onderbouwing. Zo kunt u het register straks zonder herbouw aansluiten op de definitieve EN 18228.
ISO/IEC 24029-reeks: beoordeling van de robuustheid van neurale netwerken
De internationale reeks die robuustheid van neurale netwerken toetsbaar maakt, bruikbaar als methodiek onder artikel 15 zolang prEN 18229-2 in ontwerp is.
Vooral relevant voor hoog-risico systemen die op neurale netwerken zijn gebaseerd.
ISO/IEC TR 24029-1:2021 (Assessment of the robustness of neural networks, Part 1: Overview) is een technisch rapport dat het onderwerp en de beschikbare beoordelingsmethoden in kaart brengt. ISO/IEC 24029-2:2023 (Part 2: Methodology for the use of formal methods) beschrijft de toepassing van formele methoden bij het beoordelen van robuustheid. De reeks is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en gebruikers om robuustheid gedurende de levenscyclus te beoordelen. Geen van beide delen is met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt; er is dus geen vermoeden van conformiteit onder artikel 40 AI-verordening. Voor artikel 15 is prEN 18229-2 de aangewezen deliverable, die naar de stand van juni 2026 nog in drafting was.
Deel 1 is een technisch rapport en dus geen eisenset: het geeft overzicht, geen toetssteen. Deel 2 is inhoudelijk het scherpst, maar formele methoden zijn alleen haalbaar bij relatief afgebakende modellen. Voor grote generatieve modellen loopt u snel tegen de grenzen aan, en dan blijft empirisch testen over. De praktijkval is een robuustheidsclaim doen die alleen op de gemiddelde testset is gemeten: artikel 15 gaat juist over gedrag bij fouten, storingen en onverwachte invoer.
Kies per systeem bewust tussen formele verificatie (bij afgebakende modellen) en empirische stresstests, en leg de keuze en de motivering vast. Test expliciet op afwijkende invoer, ontbrekende velden en randgevallen, en documenteer de prestatiedaling die u dan ziet. Voeg die resultaten toe aan de technische documentatie en aan de gebruiksaanwijzing waar zij de gebruiksgrenzen bepalen.
ISO/IEC 5259-reeks: datakwaliteit voor analytics en machine learning
De vijfdelige internationale reeks over datakwaliteit, in de praktijk de bruikbaarste structuur voor het datagovernance-dossier onder artikel 10.
De ISO/IEC 5259-reeks (Artificial intelligence: Data quality for analytics and machine learning) bestaat uit vijf delen: deel 1 (overzicht, terminologie en voorbeelden), deel 2 (maatstaven voor datakwaliteit), deel 3 (eisen en richtlijnen voor datakwaliteitsmanagement) en deel 4 (procesraamwerk voor datakwaliteit), alle gepubliceerd in 2024, plus deel 5 (governanceraamwerk voor datakwaliteit), gepubliceerd in februari 2025. CEN-CENELEC heeft delen overgenomen als Europese norm, waaronder EN ISO/IEC 5259-4:2025 en EN ISO/IEC 5259-3:2025. Geen enkel deel is met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt; er is dus geen vermoeden van conformiteit onder artikel 40. De deliverable die dat voor artikel 10 beoogt is prEN 18284.
Dit is op dit moment de meest concrete hulp die er is voor artikel 10, omdat deel 2 datakwaliteit daadwerkelijk meetbaar maakt in plaats van er alleen over te spreken. Wat het niet is: een dekking van artikel 10. De verordening vraagt zaken die de reeks niet kent, zoals het onderzoek naar mogelijke vooringenomenheid met het oog op grondrechten en de representativiteit voor de specifieke beoogde gebruikspopulatie in de EU. Een dataset die op alle 5259-maatstaven goed scoort, kan nog steeds structureel een bevolkingsgroep ondervertegenwoordigen.
Gebruik deel 2 om per dataset een klein aantal harde kwaliteitsmaatstaven vast te leggen en deel 4 om het proces te beschrijven waarmee die maatstaven worden bewaakt. Voeg daar twee AI Act-velden aan toe die de reeks niet dekt: representativiteit voor de beoogde gebruikspopulatie, en de uitkomst van het vooringenomenheidsonderzoek met de genomen maatregelen. Bewaar de meetresultaten per datasetversie, niet alleen voor de laatste versie.
prEN 18228: AI-risicomanagement voor hoog-risico systemen
De ontwerp-Europese norm die het risicomanagementsysteem van artikel 9 invult, met een productveiligheidsbenadering in plaats van een bedrijfsrisicobenadering.
Van belang voor aanbieders die zich voorbereiden op de hoog-risico verplichtingen per 2 december 2027 (Annex III) of 2 augustus 2028 (Annex I).
prEN 18228 (AI risk management) is de JTC 21-deliverable onder M/613 die is bedoeld om vermoeden van conformiteit te geven met artikel 9 AI-verordening: het risicomanagementsysteem dat aanbieders van hoog-risico AI-systemen gedurende de gehele levenscyclus moeten opzetten, uitvoeren, documenteren en onderhouden. De publieke Enquiry liep tot 30 juli 2026. De norm is nog niet als EN gepubliceerd en is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt. De aanduiding prEN betekent dat het om een ontwerptekst gaat.
prEN 18228 (ontwerpnorm), CEN/CLC/JTC 21 onder M/613
Het onderscheidende punt is de invalshoek. prEN 18228 is geschreven vanuit productveiligheid: het gaat om risico's voor gezondheid, veiligheid en grondrechten van derden, niet om risico's voor uw organisatie. Wie zijn artikel 9-dossier vult met een bestaand ISO 31000- of ERM-register maakt precies de fout die deze norm blootlegt: dat register kijkt naar binnen, artikel 9 kijkt naar buiten. Een ontwerpnorm is bovendien nog geen bewijs: u kunt de systematiek overnemen, maar u kunt er nu niets mee bewijzen tegenover een toezichthouder.
Zet uw artikel 9-risicoregister nu al op met de blik naar buiten: per voorzienbaar gebruik en voorzienbaar misbruik benoemt u welke persoon of groep geraakt kan worden, welke maatregel het risico verkleint en welk restrisico blijft. Houd de structuur los van uw ERM-register, zodat u de definitieve EN 18228 er straks overheen kunt leggen zonder de inhoud te herschrijven.
prEN 18229-1: AI-betrouwbaarheidskader deel 1, logging
De ontwerp-Europese norm voor de automatische registratie van gebeurtenissen die artikel 12 van hoog-risico AI-systemen verlangt.
Aanbieders bouwen de logmogelijkheid in (artikel 12) en bewaren de logs die onder hun controle staan (artikel 19); gebruiksverantwoordelijken bewaren de door het systeem gegenereerde logs (artikel 26 lid 6).
prEN 18229-1 (AI trustworthiness framework, Part 1: Logging) is de JTC 21-deliverable onder M/613 voor artikel 12 AI-verordening: hoog-risico AI-systemen moeten technisch in staat zijn gebeurtenissen gedurende hun levensduur automatisch te registreren. De deliverable bevond zich naar de stand van juni 2026 in het Enquiry-stadium. De norm is nog niet als EN gepubliceerd en is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt.
prEN 18229-1 (ontwerpnorm), CEN/CLC/JTC 21 onder M/613
Artikel 12; artikel 19; artikel 26, lid 6; artikel 40
Logging is de verplichting die het goedkoopst is om nu goed te doen en het duurst om achteraf te repareren, want een systeem dat niet logt, kan niet met terugwerkende kracht gaan loggen. Let op de rolverdeling: de aanbieder moet de logmogelijkheid inbouwen, de gebruiksverantwoordelijke moet de logs bewaren. Wie een systeem inkoopt zonder te controleren of het logt, koopt een gat in zijn eigen dossier. Deze norm is nog een ontwerptekst en geeft dus nog geen bewijskracht.
Neem de logvereiste op in uw inkoopvoorwaarden en in de acceptatietest: welke gebeurtenissen worden geregistreerd, met welke tijdstempel, hoe lang blijven ze bewaard en hoe exporteert u ze naar een toezichthouder. Documenteer die antwoorden nu per systeem, zodat de definitieve EN 18229-1 later alleen nog hoeft te worden gespiegeld aan wat u al vastlegt.
prEN 18229-2: AI-betrouwbaarheidskader deel 2, nauwkeurigheid en robuustheid
De ontwerp-Europese norm die het passende niveau van nauwkeurigheid en robuustheid uit artikel 15 meetbaar moet maken.
prEN 18229-2 (AI trustworthiness framework, Part 2: Accuracy and robustness) is de JTC 21-deliverable onder M/613 voor artikel 15 AI-verordening, dat van hoog-risico AI-systemen een passend niveau van nauwkeurigheid, robuustheid en cyberbeveiliging verlangt en de opgave van nauwkeurigheidsmaatstaven in de gebruiksaanwijzing vereist. De deliverable bevond zich naar de stand van juni 2026 in het drafting-stadium. De norm is nog niet als EN gepubliceerd en is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt.
prEN 18229-2 (ontwerpnorm), CEN/CLC/JTC 21 onder M/613
Artikel 15 laat open wat "passend" is, en juist die open norm zou deze deliverable invullen. Zolang hij niet af is, moet u zelf motiveren welk nauwkeurigheidsniveau bij uw toepassing hoort en waarom. De praktijkval is een enkel percentage in de gebruiksaanwijzing zetten zonder te vermelden op welke populatie en onder welke omstandigheden het is gemeten: dat is geen maatstaf, dat is een marketingcijfer. Een toezichthouder vraagt naar de meetopzet.
Leg per hoog-risico systeem een testprotocol vast: welke maatstaf, welke testpopulatie, welke subgroepen apart gemeten, welke prestatiedaling onder afwijkende omstandigheden aanvaardbaar is. Gebruik de ISO/IEC 24029-reeks voor de robuustheidsmethodiek en bewaar de ruwe testresultaten, niet alleen de samenvatting.
prEN 18229-3: AI-betrouwbaarheidskader deel 3, transparantie en menselijk toezicht
De ontwerp-Europese norm voor de transparantie- en toezichtseisen van de artikelen 13 en 14 voor hoog-risico AI-systemen.
Aanbieders ontwerpen de toezichtsmaatregelen in op grond van artikel 14; gebruiksverantwoordelijken wijzen op grond van artikel 26 lid 2 personen aan met de nodige bekwaamheid, opleiding en bevoegdheid en geven hun het benodigde mandaat.
prEN 18229-3 (AI trustworthiness framework, Part 3: Transparency and human oversight) is de JTC 21-deliverable onder M/613 die ziet op de artikelen 13 en 14 AI-verordening: transparantie en informatieverstrekking aan gebruiksverantwoordelijken, en het ontwerp voor doeltreffend menselijk toezicht op hoog-risico AI-systemen. De deliverable bevond zich naar de stand van juni 2026 in het drafting-stadium. De norm is nog niet als EN gepubliceerd en is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt. Deze deliverable ziet op artikel 14 (hoog-risico) en niet op de transparantieverplichtingen van artikel 50, die sinds 2 augustus 2026 van kracht zijn.
prEN 18229-3 (ontwerpnorm), CEN/CLC/JTC 21 onder M/613
Artikelen 13 en 14; artikel 26, lid 2; artikel 40
Menselijk toezicht is de verplichting die het vaakst op papier bestaat en in de praktijk niet werkt. Artikel 14 verlangt dat de aangewezen persoon de uitkomst daadwerkelijk kan begrijpen, negeren en terugdraaien. Een medewerker die per dossier dertig seconden heeft en geen mandaat om af te wijken, is geen menselijk toezicht maar een handtekening. De veelgemaakte fout is deze norm afwachten terwijl het knelpunt niet technisch is maar organisatorisch: mandaat, tijd en escalatieroute.
Beschrijf per hoog-risico systeem wie het toezicht uitvoert, welke informatie die persoon op het beslismoment ziet, hoeveel tijd daarvoor staat, welk mandaat er is om af te wijken en hoe die afwijking wordt vastgelegd. Die vier antwoorden zijn de kern van uw artikel 14-bewijs en veranderen niet door de definitieve normtekst.
prEN 18284: kwaliteit en governance van datasets in AI
De ontwerp-Europese norm die de datagovernance-eisen van artikel 10 voor trainings-, validatie- en testdata operationeel maakt.
Geldt voor aanbieders van hoog-risico AI-systemen die met data worden getraind.
prEN 18284 (Artificial intelligence: Quality and governance of datasets in AI) is de JTC 21-deliverable onder M/613 voor artikel 10 AI-verordening, dat eisen stelt aan trainings-, validatie- en testdatasets van hoog-risico AI-systemen. De deliverable bevond zich naar de stand van juni 2026 in het drafting-stadium. De norm is nog niet als EN gepubliceerd en is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt.
prEN 18284 (ontwerpnorm), CEN/CLC/JTC 21 onder M/613
Artikel 10 is de bepaling waar de meeste organisaties feitelijk stuklopen, omdat zij de herkomst en de bewerkingsgeschiedenis van hun data nooit hebben vastgelegd. prEN 18284 zal dat vastleggen tot norm verheffen. De veelgemaakte fout is te wachten met datalineage tot de norm er is: die documentatie is retroactief bijna niet te reconstrueren. Wat u nu niet vastlegt, kunt u over twee jaar niet alsnog bewijzen.
Begin nu met een dataset-paspoort per hoog-risico systeem: herkomst, verzamelmethode, verwerkingsstappen, representativiteit voor de beoogde gebruikspopulatie, bekende hiaten en de uitgevoerde vooringenomenheidscontrole. Gebruik de ISO/IEC 5259-reeks als voorlopige structuur en houd de velden generiek, zodat u ze kunt hernoemen naar de terminologie van de definitieve EN 18284.
prEN 18285: raamwerk voor conformiteitsbeoordeling van AI-systemen
De ontwerp-Europese norm die de conformiteitsbeoordelingsprocedure van artikel 43 en bijlage VII operationeel maakt.
De conformiteitsbeoordeling van artikel 43 rust op de aanbieder. De in de Unie gevestigde gemachtigde houdt op grond van artikel 22 de EU-conformiteitsverklaring en de technische documentatie beschikbaar voor de toezichthouder en werkt met hem samen.
prEN 18285 (Conformity assessment framework) is de JTC 21-deliverable onder M/613 die ziet op de conformiteitsbeoordeling van hoog-risico AI-systemen op grond van artikel 43 en bijlage VII AI-verordening. De deliverable bevond zich naar de stand van juni 2026 in het drafting-stadium. De norm is nog niet als EN gepubliceerd en is niet met referentie in het Publicatieblad bekendgemaakt. Het standaardisatieverzoek M/613 is bij Uitvoeringsbesluit C(2025)3871 van 23 juni 2025 gewijzigd en loopt af op 28 februari 2027.
prEN 18285 (ontwerpnorm), CEN/CLC/JTC 21 onder M/613
Artikel 43 en Bijlage VII; artikel 22; artikel 40
Dit is de deliverable die bepaalt hoe zwaar de rest weegt. Voor de meeste Annex III-systemen mag de aanbieder zelf beoordelen (interne controle), maar dat betekent niet dat er niets hoeft: het betekent dat u zelf het volledige dossier moet kunnen tonen. De praktijkval is denken dat zelfbeoordeling licht is. De aangemelde instantie ontbreekt, de bewijslast niet. Zolang prEN 18285 in ontwerp is, is er geen erkende blauwdruk voor die zelfbeoordeling en moet u de structuur zelf verantwoorden.
Bepaal nu per systeem welke beoordelingsroute geldt (interne controle of aangemelde instantie) en bouw uw dossier op als een dossier dat een externe partij zou moeten kunnen lezen, ook als u zelf beoordeelt. Plan achterwaarts vanaf 2 december 2027 voor standalone Annex III-systemen en 2 augustus 2028 voor systemen die in gereguleerde producten zijn ingebed.
Publieke classifier voor de hoog-risico usecases in Bijlage III.
De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.
Publieke route om maatregelen per rol en context te structureren.
De volledige wettekst van de verboden praktijken met alle categorieën en uitzonderingen, in de publieke AI Act Explorer.
Publieke beslisroute voor de afzonderlijke transparantieverplichtingen.
Publieke generator voor het structureren van een grondrechteneffectbeoordeling.
Publieke gids voor GPAI-modelverplichtingen en uitzonderingen.