AI met grenzen, bewijs en een menselijke eigenaar.

Doel en risico

We bepalen de bedoelde beslissing, betrokken personen, onacceptabele uitkomsten en veilige fallback vóór de modelkeuze.

Dataflow

Bronnen, persoonsgegevens, bewaartermijn, toegang, providerregio en trainingsgebruik worden vastgelegd. Klantdata wordt niet voor training gebruikt tenzij expliciet afgesproken.

Evaluatie

Representatieve voorbeelden, faalgevallen en regressiedrempels maken kwaliteit bewijsbaar in plaats van een demo-indruk.

Menselijke review

Impactvolle of onzekere uitkomsten blijven controleerbaar en omkeerbaar. Interfaces tonen bronnen en onzekerheid waar nuttig.

Operatie

Latency, kosten, modelwijzigingen, fouten en uitkomstkwaliteit worden na release gemonitord. Providerwissel blijft architectonisch mogelijk.

Compliance

DPA, DPIA, logging en AI Act-verantwoordelijkheden worden naar werkelijke rol en risico ingericht. Dit is engineeringcontext, geen juridisch advies.

Laatst inhoudelijk bijgewerkt: 24 augustus 2026.