AI-governance vraagt geen nieuw bouwwerk

Eigenaarschap, datakwaliteit, toegangsbeheer, informatiebeveiliging, monitoring en leveranciersmanagement zijn vertrouwde onderdelen van IT- en datagovernance. AI voegt daar specifieke risico’s aan toe, zoals bias, uitlegbaarheid en menselijk toezicht, maar vraagt volgens de auteur niet om een volledig nieuwe beheersstructuur. Een aparte AI-governance kan juist leiden tot dubbel werk en onduidelijke verantwoordelijkheden. Belangrijker is een inventarisatie van toepassingen en een zorgvuldige risicoclassificatie. Die bepaalt onder de Europese AI-verordening immers hoe zwaar de eisen aan beheersing, documentatie en toezicht moeten zijn.

Daarbij dreigt vooral organisatorisch een achterstand. Terwijl de eerste lijn snel experimenteert en nieuwe AI-toepassingen ontwikkelt, zijn risk- en compliancefuncties vaak nog bezig hun beleidskaders vorm te geven. Zij moeten daarom investeren in AI-geletterdheid en praktische kennis om innovatie beheerst mogelijk te maken. Naarmate toezichthouders nadrukkelijker naar aantoonbare beheersing kijken, wordt de urgentie groter. De kern is daarmee niet méér governance, maar bestaande governance tijdig geschikt maken voor AI.

Dit is een samenvatting van het volledige artikel op ARC People.