Direct antwoord
Hoe nauwkeurig en robuust moet ons AI-systeem zijn?
U beschrijft: U wilt weten welk prestatieniveau de verordening van een hoog-risico systeem verlangt, en hoe u dat aantoonbaar maakt zonder dat er een wettelijk minimumpercentage bestaat. Waarschijnlijke rol: aanbieder (u brengt het systeem op de markt).
Dit geldt nu
- Voor deze situatie geldt nu vooral de voorbereidingsfase.
Komt eraan
- Artikel 15: nauwkeurigheid, robuustheid en cyberbeveiligingper 2 december 2027
- Artikel 9: risicobeheersysteemper 2 december 2027
- Artikel 13: transparantie richting gebruiksverantwoordelijkenper 2 december 2027
De verordening noemt geen vast percentage. Zij verlangt een passend niveau gezien het beoogde doel, dat u zelf onderbouwt, in de gebruiksinstructie vermeldt en gedurende de levensduur vasthoudt, inclusief weerbaarheid tegen fouten, storingen en pogingen tot manipulatie van het systeem.
Uw eerste acties
- Stel prestatie- en beveiligingsniveaus vast en test ze. Bepaal passende nauwkeurigheid, test robuustheid tegen fouten en misbruik, en tref AI-specifieke beveiligingsmaatregelen.
- Richt een iteratief risicobeheerproces in. Identificeer en analyseer bekende en redelijkerwijs te voorziene risico’s, evalueer ze en tref maatregelen, telkens opnieuw bij wijzigingen.
- Lever volledige gebruiksinstructies. Beschrijf capaciteiten, beperkingen, nauwkeurigheid, toezichtsmaatregelen en verwachte levensduur in begrijpelijke vorm.
Leg dit vast
- Prestatie- en beveiligingsdossier
- Risicobeheerdossier
- Instructie- en interpretatiedossier
AI Act-eisen integreren in bestaande risico- en kwaliteitssystemen
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)
ISO/IEC 24029-reeks: beoordeling van de robuustheid van neurale netwerken
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.
prEN 18229-2: AI-betrouwbaarheidskader deel 2, nauwkeurigheid en robuustheid
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.
ISO/IEC 12792: transparantietaxonomie van AI-systemen
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.
ISO/IEC 23894: leidraad voor risicomanagement van AI
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.
Algemene duiding, geen juridisch advies. Getoetst aan Verordening (EU) 2024/1689 en de Digital Omnibus (EU) 2026/1744; de officiële bron blijft leidend.
Volledige kaart voor uw situatieUitvoering
Van verplichting naar geregeld en aantoonbaar
Weten waar u staat is stap één. Embed AI vertaalt deze verplichting naar een concrete aanpak voor uw organisatie: scope, eigenaarschap, register en bewijs.
Bekijk de aanpak van Embed AI