Auditen van AI

AI Auditing: zekerheid voor bestuur en organisatie

AI-toepassingen vinden in hoog tempo hun weg naar organisaties en dringen door tot cruciale processen, van klantacceptatie en risicobeoordeling tot HR en operations. Daarmee verandert niet alleen hoe besluiten worden genomen, maar ook welke risico’s organisaties lopen. Voor besturen en directies is de centrale vraag urgenter dan ooit: hoe zeker bent u dat AI betrouwbaar, transparant en compliant functioneert, zodat u grip houdt op kwaliteit, integriteit en toezicht?

AI-risico’s die de hele organisatie raken

Het auditen van AI gaat verder dan IT-controles. Het raakt direct aan governance, strategie en reputatie. Belangrijke vraagstukken zijn onder andere:

• Governance en verantwoordelijkheden: wie is eigenaar van beleid, datakwaliteit en monitoring van AI?
• Databias en ethiek: hoe voorkomt u dat AI discrimineert of verkeerde uitkomsten produceert?
• Transparantie en uitlegbaarheid: kan de organisatie uitleggen hoe algoritmes tot beslissingen komen?
• Compliance en regelgeving: voldoet de inzet van AI aan de AI Act, de AVG en sectorspecifieke richtlijnen (bijvoorbeeld vanuit financiële toezichthouders of de zorg)?
• Continuïteit: hoe afhankelijk is de organisatie van leveranciers of modelupdates – en wat gebeurt er bij verstoringen?

Met de komst van de AI Act wordt AI-compliance geen vrijblijvend thema meer, maar een wettelijke verplichting. Afhankelijk van het risicoprofiel van AI-toepassingen (van laag risico tot hoog risico) gelden specifieke eisen aan documentatie, uitlegbaarheid, risicobeheersing en toezicht. Voor bestuur en directie betekent dit: wachten is geen optie.

Drie aanpakken in de praktijk

Steeds meer organisaties zetten de eerste stappen in AI-auditing. In de praktijk zien we drie veelvoorkomende benaderingen, elk met een eigen volwassenheidsniveau en impact.

Beginnen met governance en beleid

Organisaties die AI nog maar beperkt inzetten, starten vaak met een onderzoek naar beleid en verantwoordelijkheden. Dit legt versnippering bloot en maakt duidelijk waar governance ontbreekt. Het vormt de basis voor heldere kaders en toezicht. Formele audits volgen doorgaans pas zodra de AI-adoptie verder is ontwikkeld.

Een nulmeting uitvoeren

Een systematische nulmeting, gebaseerd op raamwerken zoals ISO, NIST of de EU ALTAI-richtlijnen, helpt organisaties hun uitgangspositie scherp te bepalen. Het resultaat is een realistisch beeld van de huidige situatie en een duidelijk referentiepunt voor bestuur en toezichthouders. Bovendien schetst het een groeipad naar structurele assurance, waarin ook de naleving van de AI Act een centrale rol speelt.

Volwassen AI-assurance

Organisaties die verder zijn in hun ontwikkeling voeren volwaardige assurance-audits uit met een brede scope, variërend van governance tot de werking van algoritmen. Multidisciplinaire teams combineren daarbij expertise uit IT, data science, juridische disciplines en compliance. Het resultaat is niet alleen zekerheid over de inzet van AI, maar ook strategische inzichten die waarde toevoegen aan bestuur en business.

Wat dit betekent voor organisaties

AI-auditing is geen standaardproces. Het vraagt om maatwerk dat aansluit bij de volwassenheid van de organisatie. Governance en duidelijke verantwoordelijkheden vormen daarbij altijd het startpunt, nog voordat algoritmen zelf onderwerp van audit worden.

Effectieve auditing vereist bovendien een risk-based aanpak. Niet iedere toepassing heeft dezelfde impact. Door de aandacht te richten op materiële en risicovolle AI-toepassingen krijgen bestuur en toezichthouders inzichten die direct relevant zijn. Multidisciplinaire samenwerking tussen business, Risk, Compliance en Internal Audit is daarbij onmisbaar om tot een volledig en betrouwbaar oordeel te komen.

Tenslotte speelt wet- en regelgeving een centrale rol. Nieuwe kaders zoals de AI Act en bestaande normen als de AVG moeten expliciet in auditcriteria en frameworks worden geïntegreerd. Dit vraagt om voortdurende investering in kennis, niet alleen bij auditors, maar in de hele organisatie. Alleen dan kan AI verantwoord en met vertrouwen worden toegepast.

Kort samengevat vraagt effectieve AI-auditing om:

• Een solide basis in governance
• Een risk-based aanpak met focus op materiële toepassingen
• Multidisciplinaire samenwerking
• Integratie van wet- en regelgeving
• Structurele investering in kennis

Hoe ARC People kan ondersteunen

AI-auditing is nieuw terrein. ARC People levert professionals op het snijvlak van Internal Audit, Risk en Compliance die organisaties helpen AI verantwoord en effectief te gebruiken.

Wij voeren governance-assessments en nulmetingen uit, ontwikkelen auditprogramma’s waarin de AI Act en AVG centraal staan en beoordelen datakwaliteit, algoritmeontwikkeling en monitoring. Ook toetsen wij naleving van sectorspecifieke richtlijnen en Europese regelgeving en versterken wij organisaties waar nodig met gespecialiseerde capaciteit.

Meer weten of sparren over uw volgende stap?

Neem contact op met ARC People voor een verkennend gesprek. We denken graag met u mee over de volgende stap in het verkrijgen van zekerheid over AI.