EU AI Act 2026: Wat CTO's en productteams moeten veranderen voordat ze AI inzetten in Europa

De afgelopen twee jaar zijn de meeste gesprekken over de EU AI Act vooral gevoerd met juridische teams, compliance-leiders en beleidsspecialisten. Op 2 augustus 2026 verandert dat op een veel praktischer manier voor product-, engineering- en platformteams.

Op dat moment worden de meeste regels van de AI-wet van kracht, waaronder het kader voor AI-systemen met een hoog risico uit bijlage III en de transparantieverplichtingen van artikel 50 voor bepaalde AI-systemen en AI-gegenereerde inhoud. De wet is op 1 augustus 2024 in werking getreden. De regels voor verboden AI-praktijken en AI-geletterdheid zijn van toepassing sinds 2 februari 2025 en de verplichtingen voor AI-modellen voor algemene doeleinden zijn van toepassing sinds 2 augustus 2025. Sommige verplichtingen voor AI met een hoog risico die is ingebed in gereguleerde producten, gelden later, op 2 augustus 2027.

Dit is niet het zoveelste nalevingsoverzicht. Het is een praktische gids voor de teams die AI-systemen ontwerpen, bouwen, integreren en leveren: wat moet je controleren in je architectuur, productflows, logging, documentatie, leveranciersafhankelijkheden en operationele controles voordat je AI inzet in Europa.

Waarom dit van belang is voor CTO's en productteams - niet alleen juridische en compliance

De EU AI-wet is gestructureerd als productveiligheidsverordening toegepast op AI. De verplichtingen die worden opgelegd zijn niet in de eerste plaats documentatieoefeningen of beleidsverklaringen. Het zijn technische vereisten.

Voor AI-systemen met een hoog risico vereist de wet dat automatische event logging vanaf het begin in het systeem wordt ingebouwd. Het vereist menselijke toezichtmechanismen die geen extra functies zijn. Technische documentatie die gedurende de hele levenscyclus van het systeem wordt bijgehouden. Er moeten conformiteitsbeoordelingen worden uitgevoerd voordat het systeem op de markt wordt gebracht. Dit zijn geen dingen die een juridisch team achteraf kan produceren. Dit zijn dingen die engineeringteams moeten ontwerpen, bouwen en onderhouden.

De compliance fouten die voortkomen uit 2026 handhaving zullen niet komen van teams die onvolmaakte documentatie hebben opgesteld. Ze zullen komen van teams die hun systemen nooit hebben geclassificeerd, die leveren zonder governance gates in hun ontwikkelproces en die externe partijen behandelen als een onbetrouwbare partij. AI-integraties als softwareafhankelijkheden in plaats van gereguleerde AI-componenten.

Productteams worden op vergelijkbare wijze blootgesteld. Transparantieverplichtingen onder Artikel 50 vereisen dat gebruikers worden geïnformeerd wanneer ze met AI interageren. Als je systeem inhoud genereert, media manipuleert of beslissingen neemt die gevolgen hebben voor gebruikers, moeten je productflows mogelijk veranderen. Toestemmingscontactpunten, openbaarmakingsmechanismen, terugvalpaden en menselijke escalatieroutes zijn productontwerpvragen - en ze moeten worden beantwoord voordat ze worden ingezet.

Waar het op neerkomt: Voldoen aan de EU AI Act in 2026 is eerst een product-, engineering- en inkoopprobleem. Juridische beoordeling maakt deel uit van het proces, maar kan niet in de plaats komen van ontwerpbeslissingen die tijdens de sprintplanning hadden moeten worden genomen.

Wat de deadline van augustus 2026 eigenlijk betekent

De wet is in fasen uitgerold sinds hij in augustus 2024 van kracht werd. Dit is de stand van zaken:

De Europese Commissie heeft eind 2025 een “Digital Omnibus”-pakket voorgesteld waarmee bepaalde risicovolle deadlines met maximaal 16 maanden kunnen worden verlengd, afhankelijk van de beschikbaarheid van geharmoniseerde normen. Dat voorstel is nog niet als wet bevestigd. Voorzichtige planning beschouwt augustus 2026 als de bindende deadline.

De wet is extraterritoriaal van toepassing. Net als GDPR volgt de Act het bereik van de output van je systeem, niet het registratieadres van je bedrijf. Als je AI-systeem wordt ingezet in de EU of gevolgen heeft voor inwoners van de EU, is de Act van toepassing - ongeacht of je in Londen, Austin of Dubai bouwt.

Uw rol in de AI toeleveringsketen begrijpen

Een van de operationeel belangrijkste - en onderschatte - aspecten van de Act is dat je verplichtingen afhankelijk zijn van je rol, Niet alleen je technologie.

De wet maakt onderscheid tussen:

• Aanbieders - entiteiten die een AI-systeem bouwen of laten bouwen en het onder hun eigen naam op de EU-markt brengen
• Inzetters - entiteiten die een AI-systeem in een professionele context gebruiken

Een SaaS-bedrijf dat een AI-aangedreven aanwervingstool bouwt en verkoopt aan Europese bedrijven is een provider. Een bedrijf dat deze tool in zijn HR-workflow integreert, is een deployer. Beide hebben verschillende verplichtingen.

Dit onderscheid is enorm belangrijk bij het integreren van AI van derden:

• Als je een model van een derde partij integreert (via API) in een product dat je aan Europese klanten levert, kun je verplichtingen op leveranciersniveau aangaan voor het downstreamsysteem, zelfs als je het onderliggende model niet hebt getraind.
• Als je een model van een derde partij verfijnt, aanpast of substantieel wijzigt, verandert je nalevingshouding.
• Als u een GPAI-model zoals een LLM via API gebruikt, heeft de leverancier van het model aparte GPAI-verplichtingen, maar het systeem dat u erop bouwt is uw verantwoordelijkheid om te classificeren en te beheren.

In de praktijk zijn veel productteams tegelijkertijd aanbieders voor de systemen die ze bouwen en plaatsers van de GPAI-capaciteiten die zij integreren. Beide reeksen verplichtingen kunnen van toepassing zijn.

Risicoclassificatie: De vraag die u eerst moet beantwoorden

De verplichtingen van de wet nemen toe met het risico. Voordat je iets anders doet - vóór documentatie, vóór loginfrastructuur, vóór productherontwerp - moet je je AI-systemen classificeren.

Het kritieke beslissingsmoment voor de meeste engineeringteams is of een systeem valt onder Bijlage III hoog risico. De Commissie was wettelijk verplicht om uiterlijk in februari 2026 richtsnoeren te publiceren over de classificatie op grond van artikel 6 en heeft die termijn niet gehaald. Definitieve richtlijnen worden in de komende maanden verwacht. Als je niet zeker weet of je systeem in aanmerking komt, is het ontbreken van officiële richtlijnen geen reden om te wachten - het is een reden om je eigen gedocumenteerde beoordeling te maken en naar de hogere norm toe te werken.

Wat engineeringteams moeten controleren vóór de implementatie

Als uw systeem is geclassificeerd als hoog risico, zijn de gevolgen voor de techniek aanzienlijk. Hier vinden teams meestal de grootste hiaten.

Registratie en controleerbaarheid

Artikel 12 vereist dat AI-systemen met een hoog risico technisch gezien het volgende mogelijk maken automatische registratie van gebeurtenissen tijdens de levensduur van het systeem. “Automatisch” betekent dat het systeem zelf logboeken genereert - handmatige documentatie voldoet niet aan deze eis. “Levensduur” betekent van uitrol tot buitengebruikstelling, niet alleen de huidige release.

De logboeken moeten betrekking hebben op: situaties waarin het systeem een risico kan vormen of aanzienlijke wijzigingen kan ondergaan, gegevens voor toezicht na het in de handel brengen en gegevens voor operationeel toezicht door de gebruiker. Volgens artikel 18 moeten logboeken minimaal zes maanden worden bewaard.

De meeste logging pipelines leggen outputs vast, maar geen beslissingslogica. In dat gat zit de blootstelling aan compliance.

In de praktijk moeten teams evalueren:

• Of logboeken inputs, outputs, tussenliggende beslissingsstappen, tijdstempels en operatorinteracties vastleggen
• Of agent workflows met meerdere stappen van begin tot eind worden getraceerd
• Of logs worden opgeslagen op een manier die aantoont dat er niet mee geknoeid is

Technische documentatie

Voor systemen met een hoog risico specificeert bijlage IV negen categorieën verplichte technische documentatie die moet worden opgesteld voordat het systeem op de markt wordt gebracht en die gedurende de hele levenscyclus van het systeem moet worden bewaard, waaronder de systeemarchitectuur, de trainingsmethode, prestatiemetingen, bekende beperkingen en documentatie over risicobeheer. Artikel 18 vereist dat deze documentatie wordt bewaard gedurende 10 jaar.

In de praktijk moeten teams evalueren:

• Of documentatie samen met modelversies wordt geversioneerd
• Of het de prestaties op representatieve datasets inclusief randgevallen dekt
• Of het zo gestructureerd is dat een toezichthouder de naleving kan beoordelen zonder het model te reverse-engineeren

Modelbewijzen en afhankelijkheden van derden

Als uw systeem afhankelijk is van een funderingsmodel van een derde partij, dan moet u begrijpen welke documentatie die leverancier levert en waar uw verplichtingen beginnen. Als je een applicatie bouwt bovenop een GPAI-model en deze inzet in een risicovolle context, dan zijn de verplichtingen op applicatieniveau voor de leverancier jij.

In de praktijk moeten teams evalueren:

• De AI-governancedocumentatie die door elke externe modelverkoper wordt geleverd
• De contractuele grenzen rond verantwoordelijkheid
• Of je use case binnen het bereik valt van wat de modelleverancier heeft gedocumenteerd

Menselijke toezichtmechanismen

AI-systemen met een hoog risico moeten zo worden ontworpen dat ze kunnen worden ingezet onder menselijk toezicht. Dit is een architectuureis, geen procesverklaring. Het systeem moet gepauzeerd, overruled of gemarkeerd kunnen worden door een menselijke operator.

In de praktijk moeten teams evalueren:

• Of uw systeem configureerbare betrouwbaarheidsdrempels heeft die menselijke controle activeren
• Of er override paden bestaan in de UI en in het backend
• Of menselijke interventies worden geregistreerd

Toegangscontrole en rolgebaseerde verantwoording

De Act vereist impliciet dat je kunt vaststellen wie beslissingen heeft genomen, het systeem heeft aangepast of implementaties heeft goedgekeurd. Schaduw-AI - werknemers die externe AI-tools gebruiken die in aanraking komen met productiegegevens zonder centrale zichtbaarheid - creëert compliance-risico's die de meeste engineeringteams momenteel niet meten.

In de praktijk moeten teams evalueren:

• Of alle AI-componenten in je productiestack centraal worden geïnventariseerd
• Of rolgebaseerde toegangscontroles bepalen wie AI-componenten mag inzetten, wijzigen of uitschakelen
• Of uw incidentenafhandelingsproces specifiek betrekking heeft op AI-systeemstoringen

Wat productteams moeten controleren voor de implementatie

Transparantie en openbaarmaking

Artikel 50 transparantieverplichtingen zijn vanaf augustus 2026 van toepassing op bepaalde AI-systemen, waaronder sommige interactieve AI-systemen, synthetische-inhoudsystemen, emotieherkennings-/biometrische-categorisatiesystemen en bepaalde deepfake-gerelateerde toepassingen - niet alleen met een hoog risico. Als uw product interactie heeft met gebruikers via een conversatie-interface, inhoud genereert of zichtbare beslissingen neemt die gevolgen hebben voor gebruikers, moet u mogelijk vermelden dat er AI in het spel is.

In de praktijk moeten teams evalueren:

• Of AI-gegenereerde inhoud als zodanig herkenbaar is in de interface
• Of gebruikers worden geïnformeerd wanneer ze communiceren met een chatbot of AI-assistent
• Of touchpoints voor openbaarmaking zichtbaar en duidelijk zijn - niet verstopt in servicevoorwaarden

Menselijke escalatie en terugvalpaden

Voor systemen met een hoog risico hebben gebruikers een pad nodig om te escaleren naar een mens wanneer het AI-systeem een beslissing neemt die hen aangaat. Dit is niet optioneel.

In de praktijk moeten teams evalueren:

• Of elke AI-gestuurde beslissing die gevolgen kan hebben voor een gebruiker een bijbehorend escalatie- of reviewtraject heeft
• Of terugvalpaden werken als de AI-component niet beschikbaar is
• Of de fallback is gedocumenteerd als onderdeel van de operationele vereisten van het systeem

Toestemming en gegevenspraktijken

Voor teams die AI inzetten waarbij persoonsgegevens worden verwerkt, overlappen de verplichtingen van de GDPR en de AI-wet elkaar aanzienlijk. Geautomatiseerde besluitvorming, rechtsgrondslag voor training van gegevens en rechten van betrokkenen zijn tegelijkertijd van toepassing.

In de praktijk moeten teams evalueren:

• Of toestemmingsstromen zijn afgestemd op hoe de AI-component gegevens verwerkt
• Of betrokkenen rechten kunnen uitoefenen (toegang, wissen, bezwaar) die voortkomen uit je AI-pijplijn
• Of je systeem geschikt is voor het intrekken van toestemming zonder dat er verouderde trainingsgegevens in productie achterblijven

Een praktische paraatheidscontrolelijst voor CTO's en productteams

Deze checklist geeft praktische aanbevelingen die gebaseerd zijn op de vereisten van de wet, niet op een vaste juridische interpretatie. Gebruik de checklist als uitgangspunt voor een interne beoordeling, niet als vervanging voor een formele juridische toetsing.

Systeeminventaris en classificatie

• [Alle AI-componenten in productie en in de routekaart zijn geïnventariseerd
• [Elk systeem heeft een gedocumenteerde risicobeoordeling
• [Systemen in de buurt van Bijlage III-gebieden zijn beoordeeld op basis van specifieke criteria voor gebruikssituaties.
• [AI-integraties van derden zijn geïdentificeerd en hun nalevingsstatus is beoordeeld
• [Provider vs. deployer rol is bepaald voor elke AI-component

Techniek en architectuur

• [De loginfrastructuur legt inputs, outputs, beslissingsstappen, tijdstempels en operatoracties vast.
• [De logboeken worden minstens zes maanden bewaard en opgeslagen in een fraudebestendige vorm.
• [Er bestaat technische documentatie voor elk systeem en deze is bijgewerkt met de modelversies.
• [Menselijke opheffingsmechanismen zijn ingebouwd in de systeemarchitectuur
• [Rolgebaseerde toegangscontrole bepaalt wie AI-componenten kan inzetten, wijzigen of uitschakelen.
• [De modelbevestiging en modeldocumentatie van derden worden beoordeeld en opgeslagen.
• [Incidentafhandelingsproces heeft betrekking op AI-systeemstoringen en bijwerkingen

Product en UX

• [Er zijn contactpunten voor informatievoorziening waar de Wet transparantie vereist.
• [Er bestaan menselijke escalatiepaden voor AI-gestuurde beslissingen die gevolgen hebben voor gebruikers.
• [Terugvalstromen werken wanneer de AI-component niet beschikbaar is
• [Toestemmingsstromen op één lijn brengen met AI praktijken voor gegevensverwerking
• [In de productdocumentatie worden de mogelijkheden, beperkingen en het beoogde gebruik van AI-componenten beschreven.

Bestuur en proces

• [ ] Er is een eigenaar benoemd voor AI-compliance in uw organisatie.
• [AI-governance is ingebed in het ontwikkelingsproces en wordt niet behandeld als een juridische eindbeoordeling.
• [Er bestaat een postmarket monitoringplan voor systemen met een hoog risico
• [Conformiteitsbeoordeling is uitgevoerd (of gepland) voor systemen met een hoog risico
• [ ] EU-databankregistratie is gepland voor toepasselijke systemen met een hoog risico

De verbinding tussen architectuur en bestuur

Er is een patroon dat het vermelden waard is: de teams die het meest blootstaan aan compliance risico's onder de EU AI Act zijn niet noodzakelijkerwijs degenen die de meest geavanceerde AI bouwen. Het zijn de teams die snel hebben gehandeld, AI-mogelijkheden opportunistisch hebben geïntegreerd en nooit de onderliggende architectuur hebben gebouwd om de observeerbaarheid, traceerbaarheid en governance op systeemniveau te ondersteunen.

Loginfrastructuur die audit-grade bewijs produceert. Model orkestratie pijplijnen met traceerbare beslissingspaden. Documentatieraamwerken die met het systeem meereizen gedurende de levenscyclus. Human oversight hooks ingebouwd in de core flow. Dit zijn geen compliance kenmerken - het zijn goede technische praktijken toegepast op AI-systemen. De Wet codificeert in veel opzichten wat productieklasse AI-inzet eruit zou moeten zien.

Teams die geïnvesteerd hebben in platformdiscipline zullen merken dat de voorbereiding op compliance grotendeels een oefening is in documentatie en beoordeling, niet in het opnieuw opbouwen. Teams die dat niet hebben gedaan, zullen het moeilijker krijgen.

Dit is het wezenlijke verschil tussen experimenteren met AI en AI inzetten. Experimenten zijn ontworpen met weinig inzet. De inzet van productie in gereguleerde markten betekent dat elk onderdeel van het systeem een eigenaar, een doel, een grens en een controlespoor heeft.

Vragen die u moet stellen voordat u AI inzet in Europa

Dit zijn praktische aanbevelingen, geen definitieve juridische checklist.

1. Hebben we dit systeem geclassificeerd? Is het een hoog risico volgens Bijlage III? Hebben we onze beoordeling gedocumenteerd?
2. Zijn we de leverancier, de uitroller of allebei? Begrijpen we onze verplichtingen in elke rol?
3. Van welke AI van derden is dit systeem afhankelijk? Waar eindigt hun verantwoordelijkheid en begint de onze?
4. Kunnen we reconstrueren wat het systeem deed en waarom? Levert onze loginfrastructuur bewijsmateriaal op waarmee een auditor tevreden kan zijn?
5. Als dit systeem een beslissing neemt die een gebruiker beïnvloedt, wat gebeurt er dan? Is er een menselijk escalatiepad? Werkt het?
6. Vermeldt ons product waar nodig AI-betrokkenheid? Worden transparantieverplichtingen weergegeven in de UI, niet alleen in het privacybeleid?
7. Hebben we een DPIA of FRIA uitgevoerd? Voor systemen met een hoog risico die persoonlijke gegevens verwerken, kunnen beide vereist zijn.
8. Is onze technische documentatie actueel en voorzien van versies? Zou een regelgevende instantie aan de hand daarvan kunnen beoordelen of de regels worden nageleefd?
9. Bevat ons ontwikkelingsproces een governance-gate voor de inzet van AI? Of is compliance nog steeds een bijzaak op het moment van uitbrengen?

Hebben we een postmarket monitoringplan? Wat leidt tot een beoordeling of een incidentenrapport?

Veelgemaakte fouten door bedrijven

Naleving behandelen als een juridische eindbeoordeling. De vereisten die de wet oplegt - registratie, documentatie, menselijk toezicht, transparantie - zijn ontwerpbeslissingen. Ze kunnen niet achteraf in een geleverd product worden ingebouwd zonder aanzienlijke aanpassingen.

Modelverplichtingen van derden negeren. Een LLM integreren Via API worden uw compliance verantwoordelijkheden niet overgedragen aan de leverancier van het model. Als je een product bouwt bovenop een GPAI-model en het inzet in een risicovolle context, dan liggen de verplichtingen van de risicovolle leverancier bij jou.

AI-geletterdheid verwarren met AI-governance. Weten wat de wet zegt is niet hetzelfde als de infrastructuur hebben om naleving aan te tonen. Documentatie, logging, toezichtmechanismen en conformiteitsbeoordelingen zijn operationele resultaten, geen beleidsstandpunten.

Wachten op de uitbreiding van de Digitale Omnibus. Het voorstel bestaat. Het kan worden aangenomen. Maar het is nog niet bekrachtigd als wet, en het heft de onderliggende nalevingsverplichtingen niet op - het past mogelijk alleen de tijdlijn aan voor specifieke Bijlage III-categorieën.

GDPR-logica toepassen en aannemen dat het voldoende is. De kaders overlappen elkaar, maar zijn niet identiek. De AI-wet voegt specifieke vereisten toe - logging, technische documentatie, menselijk toezicht, conformiteitsbeoordeling - die GDPR niet dekt.

Hoe een engineering-geleide implementatiepartner kan helpen

De overgang van AI-experimenten naar productieklare inzet in gereguleerde markten is een technische uitdaging, niet alleen een oefening in het aanvinken van vakjes voor naleving. Het werk is concreet: het bouwen van een loginfrastructuur die bewijsmateriaal van auditkwaliteit oplevert; het ontwerpen van menselijke toezichtmechanismen die op architectuurniveau werken; het opzetten van documentatieraamwerken die met het systeem meereizen gedurende de hele levenscyclus; het beoordelen van model orkestratie pijplijnen voor traceerbaarheid; het beoordelen van afhankelijkheden van derden; en het integreren van governance gates in ontwikkelworkflows.

Bij Carmatec is dit het werk dat we hebben gedaan met klanten op het gebied van AI-integratie, platformtechniek, en bedrijfssystemen. We hebben gebouwd RAG-pijpleidingen, geïmplementeerd AI-gestuurde automatisering, en hielp bedrijven van proof-of-concept naar productie. De infrastructuurvereisten die komen kijken bij de naleving van de EU AI Act zijn geen nieuwe categorie werk - ze zijn hoe de inzet van AI op productieniveau eruit ziet als het goed wordt gedaan.

Als je team bezig is met het bouwen van AI-systemen voor de Europese markt en bezig is met de bovenstaande gereedheidsvragen, zijn wij goed gepositioneerd om je te helpen beoordelen waar je staat, te identificeren wat er moet veranderen en te bouwen aan inzetbare systemen met een architectuur die naleving ondersteunt.

FAQ

Is de EU AI Act van toepassing op mijn bedrijf als we buiten de EU gevestigd zijn?

De wet is extraterritoriaal van toepassing. Als je AI-systeem wordt ingezet in de EU of als de output ervan gevolgen heeft voor inwoners van de EU, is de Wet van toepassing, ongeacht waar je bedrijf is gevestigd of waar het model wordt gehost. Dit weerspiegelt het territoriale model van GDPR.

Wat is een AI-systeem met een hoog risico volgens de EU-AI Act?

Systemen met een hoog risico staan vermeld in Bijlage III en hebben betrekking op specifieke gebruikssituaties, waaronder werving en cv-screening, kredietscoring, beheer van kritieke infrastructuur, biometrische categorisatie en educatieve beoordelingsinstrumenten. Als uw systeem in of in de buurt van deze categorieën valt, moet u een gedocumenteerde risicoclassificatie uitvoeren.

Als we een LLM van een derde partij via API gebruiken, hebben we dan nalevingsverplichtingen?

Ja. Als u een applicatie bouwt bovenop een GPAI-model en deze implementeert in een risicovolle context, zijn de verplichtingen van de risicovolle leverancier voor u. De compliance van de modelleverancier vervangt niet die van u als applicatiebouwer. De compliance van de modelleverancier vervangt niet die van u als applicatiebouwer.

Hoe hoog is de boete bij niet-naleving?

Voor overtredingen van het AI-systeem met een hoog risico kunnen de boetes oplopen tot € 15 miljoen of 3% van de wereldwijde jaaromzet, afhankelijk van welk bedrag hoger is. Voor verboden AI-praktijken is het plafond € 35 miljoen of 7% van de wereldwijde jaaromzet. GDPR-straffen voor geautomatiseerde besluitvorming kunnen bovenop deze bedragen komen.

Het Digital Omnibus-voorstel kan sommige deadlines uitstellen. Moeten we wachten?

Nee. Het voorstel is nog niet bevestigd als wet, en zelfs als het wordt aangenomen, kan het alleen het tijdschema voor specifieke Bijlage III-categorieën aanpassen - het heft de onderliggende verplichtingen niet op. Plannen tot de deadline van augustus 2026 is de verstandigste aanpak.

Is de wet van toepassing op interne AI-tools en niet alleen op klantgerichte producten?

Dat hangt af van de use case. Interne AI-instrumenten die beslissingen nemen die gevolgen hebben voor werknemers - evaluatie van prestaties, toewijzing van taken, toezicht op de werkplek - kunnen onder de risicocategorieën van Bijlage III vallen en een classificatiebeoordeling rechtvaardigen.

Conclusie

De EU AI-wet is geen toekomstige nalevingslast. Het is een huidige technische vereiste met een handhavingsdatum van 2 augustus 2026.

De organisaties die er het meest effectief mee om zullen gaan, zijn de organisaties die het behandelen als wat het werkelijk is: een verordening voor productveiligheid die vraagt om dezelfde technische zorgvuldigheid die elk productiesysteem verdient. Systeemclassificatie, logging op auditniveau, documentatie met versiebeheer, architectuur met menselijk toezicht, transparante productstromen en bestuur ingebed in het ontwikkelproces - dit zijn de bouwstenen voor een compliant AI-implementatie. Het zijn ook, niet toevallig, de bouwstenen van AI-systemen die betrouwbaar, onderhoudbaar en betrouwbaar zijn in productie.

Als je team momenteel bezig is met het implementeren van AI-functies in Europa en nog geen systematische classificatie-exercitie heeft uitgevoerd, je loginfrastructuur heeft herzien of de modelafhankelijkheden van derden heeft beoordeeld, dan is het nu tijd om hiermee te beginnen.

Over Carmatec

Carmatec bouwt al 23 jaar softwareplatforms. We werken met door technologie geleide bedrijven in het Verenigd Koninkrijk, Europa, Noord-Amerika, het Midden-Oosten en India om AI van experiment tot productieklare implementatie te brengen - met de architectuur, observeerbaarheid en leveringsdiscipline die productiesystemen vereisen.

Als u bezig bent met de voorbereiding van AI-systemen voor Europese implementatie en een technische partner nodig hebt om u te helpen bij het beoordelen van de gereedheid, het beoordelen van de architectuur en het bouwen aan een levering die voldoet aan de voorschriften, praat dan met ons team.