EU AI Act Compliance-infrastructuur: Systemen Bouwen die Voldoen aan Europese AI-regelgeving

Bijgewerkt op 8 december 2025

Update december 2025: GPAI-verplichtingen worden gehandhaafd sinds 2 augustus 2025. AI Office is operationeel en geeft richtlijnen uit. Praktijkcode gepubliceerd in juli 2025 biedt compliancepaden. Vereisten voor AI-systemen met een hoog risico treden in werking in augustus 2026. Boetes tot €35 miljoen of 7% van de wereldwijde omzet bij overtredingen. Technische documentatie, logging en audittrail-infrastructuur worden verplicht voor toegang tot de EU-markt. Naar schatting 18% van enterprise AI-systemen geclassificeerd als hoog risico waarvoor conformiteitsbeoordelingen vereist zijn.

De EU AI Act werd 's werelds eerste uitgebreide AI-regelgeving toen de handhaving begon op 2 augustus 2025, en organisaties ontdekten dat compliance veel meer vereist dan bijgewerkte privacybeleiden.¹ Bedrijven die Europese markten bedienen, worden nu geconfronteerd met infrastructuurvereisten die technische documentatie, automatische logging, data lineage tracking en audittrails omvatten—zaken die hun bestaande AI-systemen niet kunnen leveren. De deadline van augustus 2026 voor compliance van AI-systemen met hoog risico nadert, terwijl de meeste organisaties de technische architectuur missen om conformiteit aan te tonen. Het bouwen van compliant AI-infrastructuur vereist begrip van zowel de regelgevende vereisten als de technische systemen die nodig zijn om eraan te voldoen.

Het regelgevend kader waarmee organisaties moeten navigeren

De EU AI Act stelt een risicogebaseerd classificatiesysteem vast dat complianceverplichtingen bepaalt. Verboden praktijken—waaronder social scoring, realtime biometrische identificatie in openbare ruimtes en emotieherkenning op werkplekken—werden illegaal op 2 februari 2025.² Verplichtingen voor general-purpose AI (GPAI) modellen traden in werking op 2 augustus 2025. Vereisten voor AI-systemen met hoog risico zijn van toepassing vanaf 2 augustus 2026, met volledige handhaving in alle risicocategorieën tegen augustus 2027.

Verboden AI-praktijken worden onmiddellijk gehandhaafd met boetes tot €35 miljoen of 7% van de wereldwijde jaaromzet—welke hoger is.³ Organisaties moeten bestaande AI-implementaties auditen om systemen te identificeren die menselijk gedrag manipuleren, kwetsbaarheden exploiteren of realtime biometrische surveillance mogelijk maken die verboden is onder de Act.

General-purpose AI-modellen (modellen getraind met meer dan 10²³ FLOPS die tekst, afbeeldingen of video kunnen genereren) moeten technische documentatie bijhouden, samenvattingen van trainingsdata publiceren en voldoen aan EU-auteursrechtwetgeving.⁴ Modellen die 10²⁵ FLOPS overschrijden, hebben aanvullende vereisten voor systeemrisico's, waaronder modelevaluaties, incidentrapportage en cyberbeveiligingsmaatregelen.

AI-systemen met hoog risico omvatten AI die wordt gebruikt als veiligheidscomponenten in gereguleerde producten, plus systemen die worden ingezet in gevoelige domeinen zoals kritieke infrastructuur, werkgelegenheid, onderwijs, rechtshandhaving en grenscontrole.⁵ Deze systemen vereisen risicobeheerprocessen, data governance frameworks, technische documentatie, registratiemogelijkheden, mechanismen voor menselijk toezicht en conformiteitsbeoordelingen door derden.

De Europese Commissie schatte dat 5-15% van AI-toepassingen als hoog risico zou kwalificeren, maar onderzoek van appliedAI dat 106 enterprise AI-systemen analyseerde, vond 18% duidelijk hoog risico, 42% laag risico en 40% die case-by-case classificatie vereisen.⁶ Organisaties kunnen niet aannemen dat hun systemen aan hoogrisicoverplichtingen ontsnappen zonder formele beoordeling.

GPAI-compliance werd verplicht in augustus 2025

Aanbieders van general-purpose AI-modellen kregen hun eerste bindende deadline op 2 augustus 2025, met handhavingsinfrastructuur die nu operationeel is. Het AI Office—het EU-orgaan dat toezicht houdt op GPAI-compliance—is begonnen met het opvragen van documentatie van modelaanbieders en kan boetes opleggen vanaf augustus 2026.⁷

Technische documentatievereisten schrijven voor dat GPAI-aanbieders gedetailleerde registraties bijhouden van modelarchitectuur, trainingsmethodologie, gebruikte rekenkracht en evaluatieresultaten.⁸ Documentatie moet aantonen dat modellen functioneren zoals bedoeld en voorzienbare risico's identificeren. De documentatiestandaard geldt voor alle GPAI-modellen, ongeacht of aanbieders ze als open-source classificeren.

Transparantieverplichtingen voor trainingsdata vereisen het publiceren van een "voldoende gedetailleerde samenvatting" van content die voor training is gebruikt.⁹ De vereiste is bedoeld om auteursrechthebbenden in staat te stellen te identificeren of hun werken zonder toestemming zijn gebruikt. Aanbieders moeten mechanismen implementeren waarmee auteursrechthebbenden waar van toepassing opt-outrechten kunnen uitoefenen.

Auteursrechtcompliance vereist dat aanbieders de EU-auteursrechtwetgeving respecteren, inclusief de uitzonderingen voor tekst- en datamining. Organisaties die auteursrechtelijk beschermde content hebben gescraped voor training zonder juiste autorisatie, lopen aansprakelijkheid onder zowel de AI Act als bestaande auteursrechtkaders.

Modellen met systeemrisico (die 10²⁵ FLOPS overschrijden) hebben aanvullende verplichtingen waaronder adversarial testing, risicobeoordeling en -mitigatie, incidenttracking en -rapportage, en adequate cyberbeveiligingsmaatregelen.¹⁰ Aanbieders moeten de Commissie binnen twee weken op de hoogte stellen na het bereiken of voorzien van de rekendrempel.

De GPAI Praktijkcode gepubliceerd in juli 2025 biedt een vrijwillig compliancepad. Naleving "vergroot het vertrouwen van de Commissie" terwijl niet-naleving "een groter aantal informatieverzoeken en toegangsverzoeken" triggert.¹¹ De Code behandelt transparantie, auteursrecht en veiligheid/beveiliging domeinen. Ondertekenaars profiteren van veronderstelde compliance; niet-ondertekenaars moeten onafhankelijk conformiteit aantonen door gedetailleerde documentatie of gap-analyses.

Infrastructuurvereisten voor technische documentatie

Artikel 11 van de AI Act schrijft voor dat AI-systemen met hoog risico technische documentatie bijhouden die is opgesteld vóór marktintroductie en continu wordt bijgewerkt.¹² De documentatie moet regelgevende compliance aantonen in "duidelijke en uitgebreide vorm" voor nationale autoriteiten en aangemelde instanties die beoordelingen uitvoeren.

Vereiste documentatie-elementen omvatten:

• Algemene beschrijving van het AI-systeem inclusief beoogd doel en aanbiederidentificatie
• Gedetailleerde beschrijving van systeemelementen en ontwikkelingsprocessen
• Informatie over monitoring-, functionerings- en controlemechanismen
• Beschrijving van de geschiktheid van prestatiemetrieken
• Uitgebreide documentatie van het risicobeheersysteem
• Relevante levenscycluswijzigingen en modificatiegeschiedenis
• Technische standaarden toegepast tijdens ontwikkeling
• EU-conformiteitsverklaring
• Post-market prestatie-evaluatiesystemen

MKB's en startups mogen vereenvoudigde documentatie verstrekken, hoewel de verminderde vereisten nog steeds meer omvatten dan wat de meeste organisaties momenteel bijhouden.¹³ De praktische uitdaging bestaat uit het continu genereren en bijhouden van deze documentatie naarmate systemen evolueren—niet het creëren van statische documenten die snel verouderd raken.

Infrastructuur-implicaties vereisen systemen die automatisch ontwikkelingsartefacten vastleggen, modelversies tracken, trainingsconfiguraties registreren en evaluatieresultaten bewaren. Handmatige documentatieprocessen kunnen niet schalen naar de continue compliance-monitoring die de Act vereist. Organisaties hebben MLOps-platforms nodig met ingebouwde documentatiegeneratie, versiebeheersystemen die beslissingsrationale bewaren, en integratie tussen ontwikkelomgevingen en compliance-registraties.

Moderne ML-platforms zoals MLflow, Weights & Biases en Neptune.ai bieden gedeeltelijke oplossingen voor experiment tracking en model versioning. De meeste platforms missen echter functies die specifiek zijn ontworpen voor regelgevende documentatie—het genereren van de gestructureerde registraties die autoriteiten vereisen in plaats van ontwikkelaarsgerichte experimentlogs. Speciaal gebouwde compliance-tools komen op om deze kloof te overbruggen.

Logging- en audittrail-infrastructuur

Artikel 12 schrijft voor dat AI-systemen met hoog risico "technisch de mogelijkheid bieden voor de automatische registratie van gebeurtenissen (logs) gedurende de levensduur van het systeem."¹⁴ Loggingmogelijkheden moeten traceerbaarheid mogelijk maken die past bij het beoogde doel van het systeem—vage bewoordingen die handhaving in de loop van de tijd zal verduidelijken.

Vereisten voor loginhoud omvatten:

• Log-metadata: Systeemidentificatie, tijdstempels, documentatie van bewaartermijnen (minimaal 6 maanden vereist)
• Operatiedetails: Gepseudonimiseerde gebruikers- en client-identificatoren, verzoekparameters, aanroepcontext
• Modeldetails: Technische informatie over het gebruikte AI-model, prestatiemetrieken, feature importance scores
• Beslissingsdetails: Outputregistraties, betrouwbaarheidsniveaus, acties van menselijk toezicht, override-documentatie¹⁵

Infrastructuuruitdagingen verveelvoudigen op productieschaal. AI-systemen genereren enorme logvolumes die efficiënte compressie- en opslagoplossingen vereisen. Logs moeten specifieke metadata bevatten die aan compliancevereisten voldoet, terwijl ze doorzoekbaar blijven voor verificatie. Bewaartermijnen strekken zich uit over jaren voor systemen met lange operationele levenscycli.¹⁶

Traditionele applicatielogging-infrastructuur blijkt ontoereikend. Standaard log aggregation tools zoals Elasticsearch, Splunk of Datadog leggen operationele telemetrie vast maar missen AI-specifieke gestructureerde velden die de Act vereist. Organisaties hebben speciaal gebouwde AI-logging nodig die modelinputs, outputs, beslissingsfactoren en acties van menselijk toezicht vastlegt in formaten geschikt voor regelgevende audits.

Data lineage vereisten eisen duidelijke, auditeerbare geschiedenissen die tonen waar data vandaan kwam, hoe deze werd getransformeerd, welke systemen deze verwerkten, en welke data specifieke modellen trainde, testte en opereerde.¹⁷ Voor EU AI Act-compliance biedt data lineage technisch bewijs dat trainingsdata voldeed aan kwaliteits-, relevantie- en representativiteitsvereisten. Zonder lineage-infrastructuur wordt het aantonen van data governance compliance vrijwel onmogelijk.

Het implementeren van compliant logging vereist architecturale wijzigingen die de meeste organisaties niet hebben gepland. Systemen moeten inference requests en responses vastleggen zonder impact op latency. Gevoelige data moet worden gepseudonimiseerd met behoud van auditeerbaarheid. Opslagsystemen moeten jarenlang toegankelijkheid behouden terwijl kosten worden beheerd. Zoekmogelijkheden moeten auditors in staat stellen specifieke beslissingen te verifiëren zonder volledige loggeschiedenissen te scannen.

Infrastructuurvereisten voor menselijk toezicht

De AI Act verankert "human in the loop" als kernprincipe voor systemen met hoog risico. Artikel 14 vereist mechanismen voor menselijk toezicht die individuen in staat stellen systeemmogelijkheden te begrijpen, outputs correct te interpreteren, te beslissen wanneer outputs te overschrijven of te negeren, en in te grijpen of de systeemwerking te stoppen wanneer nodig.¹⁸

Technische implementatie vereist interfaces die AI-beslissingen presenteren met voldoende context voor menselijk oordeel. Gebruikers moeten niet alleen begrijpen wat het systeem besliste, maar ook waarom, welk betrouwbaarheidsniveau van toepassing is en welke factoren de output beïnvloedden. Black-box systemen die onverklaarbare beslissingen produceren, kunnen niet aan toezichtvereisten voldoen, ongeacht de nauwkeurigheid.

Uitlegbaarheidsinfrastructuur wordt verplicht voor toepassingen met hoog risico. Organisaties die modellen inzetten in werkgelegenheids-, krediet-, gezondheids- of rechtshandhavingscontexten hebben interpreteerbare outputs nodig die mensen zinvol kunnen beoordelen. SHAP-waarden, attention-visualisaties, contrafactische verklaringen of vergelijkbare technieken moeten integreren met gebruikersinterfaces in plaats van ontwikkelaarstools te blijven.

Override- en interventiemogelijkheden vereisen dat menselijke operators AI-systemen kunnen stoppen, beslissingen kunnen corrigeren en interventierationale kunnen documenteren. Systemen moeten acties van menselijk toezicht loggen als onderdeel van audittrails. Organisaties kunnen niet simpelweg "override-knoppen" toevoegen zonder de redeneringen en uitkomsten van override-beslissingen vast te leggen.

Competentievereisten strekken zich uit voorbij technische systemen. Organisaties moeten ervoor zorgen dat mensen die toezicht uitoefenen over adequate AI-geletterdheid beschikken om hun rollen effectief uit te voeren.¹⁹ AI-geletterdheidsverplichtingen traden in werking in februari 2025 en vereisen dat aanbieders en gebruikers ervoor zorgen dat personeel voldoende begrip heeft van AI-systemen die zij bedienen.

Vereisten voor risicobeheersystemen

AI-systemen met hoog risico vereisen docume

[Content truncated for translation]