Onderzoek toont aan dat organisaties die investeren in governance gemiddeld 2-3x sneller groeien (Berkman Klein Center). Effectief toezicht voorkomt kostbaar nawerk, bouwt het vertrouwen van belanghebbenden op en versnelt de marktintroductie.
Zoals Pepijn van der Laan van Nemko het verwoordt:
"Regelgeving komt eraan. Maar wat nog belangrijker is, je kunt AI alleen succesvol schalen als je de controle hebt. En inkoopafdelingen van bedrijven grillen AI-leveranciers steeds vaker op het gebied van governance en controles. Het is duidelijk tijd om serieus te worden over AI Trust."
De drie principes van effectieve AI-governance
Ons raamwerk is gebaseerd op drie leidende principes die governance van de theorie naar de praktijk brengen:
- Praktische uitvoering, geen bureaucratie
Governance moet operationeel zijn. De focus ligt op minimaal haalbare controles die datawetenschaps- en complianceteams daadwerkelijk kunnen gebruiken en schalen naarmate de acceptatie toeneemt.
- Risicoproportionele benaderingen
Niet alle AI is gelijk. Een voorspellend model voor vraagvoorspelling brengt niet dezelfde risico's met zich mee als een generatief model dat interactie heeft met klanten. Controles moeten overeenkomen met het werkelijke risiconiveau, waarbij zowel overregulering van gebruiksscenario's met een laag risico als onderbescherming van toepassingen met een hoog risico worden vermeden.
- Integratie van de levenscyclus
Governance kan niet worden vastgeschroefd na implementatie. Het moet deel uitmaken van de hele AI-levenscyclus, van ideevorming en training tot monitoring en pensionering. Elke fase brengt specifieke risico's met zich mee, maar ook kansen om problemen vroegtijdig te voorkomen, wanneer ze het goedkoopst zijn om op te lossen.
Van principes naar praktijk
De meeste organisaties hebben nog steeds moeite om regelgeving en kaders operationeel te maken. De sleutel is het vertalen van complexe vereisten naar governance die teams onmiddellijk kunnen toepassen met controles op zowel organisatieniveau als voor individuele AI-systemen.
Wettelijke vereisten voor AI lijken misschien abstract, maar ze vertalen zich direct in concrete technische en operationele controles.
- Organisatorische controles , zoals een AI-register, duidelijke roltoewijzing en AI-gebruiksbeleid zorgen voor structuur.
- Technische controles - zoals verklaarbaarheid, menselijk toezicht, audittrails en prestatiemonitoring zorgen ervoor dat systemen in de praktijk transparant, veilig en compliant blijven.
Henning von Hauen, van Carve Consulting, die deze principes heeft geïmplementeerd bij organisaties als Novo Nordisk, zegt het zo:
"Het is baanbrekend om governance in technische controles te integreren met Deeploy en AI-modellen te integreren met realtime risicobeheer, compliance en verklaarbaarheid. Het stimuleert AI-innovatie en bouwt tegelijkertijd vertrouwen op."
