AI systeemclassificatie: Praktische gids voor SaaS teams

AI systeemclassificatie is de operationele stap die bepaalt welke regels, controles, bewijsstukken en reviewroute gelden voor een AI feature, interne AI workflow of tool van een derde partij. Voor SaaS teams is het nuttige resultaat geen memo met alleen een label. Het is een gedocumenteerde beslissing die product, engineering, legal, security en compliance kunnen gebruiken bij bouwen, kopen, lanceren, monitoren en uitleggen.

Onder de EU AI Act is classificatie belangrijk omdat verschillende categorieen AI systemen verschillende verplichtingen kunnen oproepen. Voor high-risk systemen kunnen risk management, data governance, technische documentatie, logging, transparantie, menselijk toezicht, nauwkeurigheid, robuustheid, cybersecurity en monitoring relevant worden.

Waarom dit praktisch telt

Zonder classificatie weet het team niet betrouwbaar welke controles gelden, wie de lancering goedkeurt, welk bewijs nodig is of hoe klanten antwoord krijgen. In SaaS verschijnt AI vaak geleidelijk: samenvattingen in support, interne copilots, vendor scoring of modellen in bestaande workflows.

Classificatie helpt ook commerciele readiness. Enterprise klanten vragen waar AI wordt gebruikt, welke data wordt geraakt, of outputs gebruikers beinvloeden en welke controles ongepaste automatisering voorkomen. Een geclassificeerd systeem laat zich uitleggen met bewijs.

Wat SaaS teams moeten classificeren

Begin breed: productfeatures, interne workflows, vendor services, modelintegraties, automatiseringen en besluitondersteuning die AI of machine learning gebruiken. Neem ook classificatie, aanbevelingen, prioritering, extractie, scoring, voorspelling, moderatie, personalisatie en samenvatting mee.

Leg per systeem vast wat het doet, of het intern of via een vendor komt, welke data het verwerkt, wie geraakt wordt, of de output informeert, aanbeveelt of beslist, of een mens controleert, waar het wordt gebruikt en of het gevoelige of gereguleerde contexten raakt.

Praktische workflow

Definieer reviewtriggers: nieuw AI feature, gewijzigd doel, nieuwe databron, nieuwe AI vendor, gewijzigd menselijk toezicht, nieuwe markt of klantvraag die laat zien dat de vorige classificatie onvoldoende is.

Verzamel de minimale feiten met een korte intake: doel, data, geraakte personen, workflow, menselijke review, vendor of model, geografie en product owner. De eerste classificatie routeert het systeem: buiten diepe analyse, gewone productiviteitshulp of verdere review wegens gevoelige domeinen of mogelijk hoog risico.

Documenteer de reden. Een label alleen is zwak. Een goede beslissing beschrijft feiten, bronnen, reviewers en herzieningsmoment. Koppel daarna controles: risk assessment, data governance, vendor review, menselijk toezicht, logging, tests, notices, klantdocumentatie en monitoring.

Wanneer high-risk review nodig kan zijn

Niet elk SaaS AI feature is high risk. Maar teams moeten de vraag niet overslaan omdat het "alleen software" is. Article 6 van de AI Act beschrijft high-risk routes, inclusief gereguleerde producten en Annex III gebieden. Let vooral op werk, worker management, toegang tot essentiele diensten, onderwijs, krediet, law enforcement, migratie, justitie, democratische processen, biometrie en veiligheidscomponenten.

De uitkomst hangt af van systeem, doel, context en rol van de organisatie. Een interne schrijftool is anders dan een systeem dat kandidaten rangschikt of toegang tot een belangrijke dienst beinvloedt.

Bewijs bewaren

Bewaar AI inventory, intake, classificatiebesluit, rationale, owner en approver, geraadpleegde bronnen, risk assessment, vendor review, geactiveerde controles en volgende reviewdatum. Dit helpt audits, klantreviews en latere updates.

Veelgemaakte fouten

Te laat classificeren is de eerste fout. De tweede is vendor AI behandelen alsof het alleen het probleem van de vendor is. Het SaaS team moet het eigen gebruik, data, impact en controles begrijpen. Andere fouten zijn vage labels, geen koppeling aan change management en een proces dat losstaat van security review, privacy review, vendor risk, launch approval, incident response en customer trust.

FAQ

Wat is het praktische doel?

Bepalen welk governancepad geldt voor een AI use case en bewijs maken voor die beslissing.

Wanneer geldt dit voor SaaS?

Wanneer een team een AI systeem bouwt, koopt, integreert, verkoopt of materieel gebruikt in product of operatie.

Wat moet eerst worden gedocumenteerd?

Doel, data, geraakte personen, beslisimpact, menselijke review, vendor, geografie, owner, uitkomst, rationale en controles.

Bronnen

• Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.
• European Commission guidance on high-risk AI systems.
• NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework.