De EU AI Act wordt deels uitgesteld en afgezwakt, waardoor MKB’ers die AI in hun producten of diensten verwerken meer tijd krijgen om zich voor te bereiden op de strengste regels, maar ook rekening moeten houden met onduidelijkheid over wat precies onder ‘hoog risico’ valt.

Wat er aan de hand is

De EU-lidstaten en het Europarlement hebben in de nacht van woensdag op donderdag overeenstemming bereikt over aanpassingen in de EU AI Act, die in augustus 2024 werd aangenomen. De beperkingen voor AI-toepassingen met een hoog risico, zoals kritieke infrastructuur, worden uitgesteld tot december volgend jaar. Regels voor hoog-risico AI-systemen die in een product zijn geïntegreerd, gaan pas gelden vanaf 2 augustus 2028. Aanvankelijk zouden deze regels al in augustus aanstaande van kracht worden. De standaarden en richtlijnen voor naleving zijn nog niet klaar, en het is zelfs niet duidelijk welke toepassingen en bouwdelen in de categorie ‘hoog risico’ thuishoren. Op aandringen van Duitsland komen er minder regels voor AI in industriële applicaties, vooral waar overlap is met andere AI-regelgeving voor machinebouwers. Nieuwe eisen voor detectie en watermerken van AI-gegenereerde afbeeldingen en video gaan per 2 december aanstaande gelden, een uitstel van drie maanden. De EU-lidstaten en het Europarlement moeten nog hun finale goedkeuring geven.

Wat dit betekent

Voor MKB’ers die AI in hun producten of diensten verwerken, betekent dit uitstel concreet dat de deadline voor naleving van de strengste regels met zestien maanden is opgeschoven. Dat geeft lucht, maar ook onzekerheid. Omdat de standaarden en richtlijnen nog niet klaar zijn, weten bedrijven nog niet precies aan welke eisen ze moeten voldoen. Dit kan leiden tot extra compliance-kosten als je nu al begint met voorbereiden, maar ook tot risico’s als je te lang wacht. Voor industriële bedrijven die fysieke AI gebruiken, zoals in productie of logistiek, geldt een lichtere regeldruk dankzij de Duitse lobby. Voor bedrijven die medische apparatuur met AI ontwikkelen, verandert er minder: die vallen wel onder de AI-wet. De bredere scope voor het verwerken van gevoelige persoonsgegevens om vooroordelen op te sporen, biedt mogelijkheden, maar alleen als het ‘strikt noodzakelijk’ is en voor specifieke soorten vooroordelen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een AI-product of -dienst ontwikkelt voor de Europese markt, is het verstandig om nu al een inventarisatie te maken van welke AI-toepassingen je gebruikt en of die mogelijk onder ‘hoog risico’ vallen. Omdat de definities nog niet definitief zijn, kun je overwegen om een externe jurist of compliance-specialist in te schakelen die de ontwikkelingen volgt. Zo voorkom je dat je straks voor verrassingen komt te staan.

Als je AI in een fysiek product integreert, zoals een machine of sensor, kun je profiteren van het uitstel tot 2028. Een optie is om de komende maanden te gebruiken om je processen in kaart te brengen en te kijken waar overlap is met bestaande AI-regelgeving voor machinebouwers. Dit kan je helpen om dubbele compliance-kosten te voorkomen.

Als je in de industrie werkt met fysieke AI-toepassingen, bijvoorbeeld in een fabriek of magazijn, is het goed om te weten dat er minder regels komen voor industriële applicaties. Je zou kunnen overwegen om nu al te inventariseren welke AI-systemen je gebruikt en of die onder de uitzonderingen vallen. Dit geeft je meer ruimte om te innoveren zonder direct met zware compliance-lasten te maken te krijgen.

Als je AI gebruikt voor het genereren van afbeeldingen of video, bijvoorbeeld in marketing of contentcreatie, dan moet je rekening houden met de nieuwe eisen voor detectie en watermerken die per 2 december aanstaande gelden. Een mogelijkheid is om nu al te onderzoeken welke watermerktechnieken beschikbaar zijn en hoe je die in je workflow kunt integreren. Dit voorkomt dat je straks producten moet aanpassen.

Als je persoonsgegevens verwerkt om vooroordelen in AI-systemen op te sporen, biedt de bredere scope nieuwe mogelijkheden. Overweeg om een data-impactanalyse uit te voeren en te documenteren waarom de verwerking ‘strikt noodzakelijk’ is. Dit kan je helpen om binnen de regels te blijven en tegelijkertijd eerlijkere AI-systemen te bouwen.

Bron: Computable