General-purpose AI-modellen checklist voor founders en compliance leads

Gebruik deze checklist wanneer product, interne workflows of leveranciersstack afhangen van een model dat veel taken in verschillende contexten kan uitvoeren. Het doel is weten welke modellen belangrijk zijn, welke rol het bedrijf speelt, welk bewijs bestaat en wat moet gebeuren voor lancering, klantreview of audit.

Onder de EU AI Act vraagt artikel 53 technische documentatie, informatie voor downstream providers, copyrightbeleid en een openbare trainingssamenvatting. Artikel 55 voegt verplichtingen toe voor modellen met systemisch risico. Artikel 51 beschrijft de classificatie.

1. Inventariseer het model

Leg modelnaam, provider, versie, hosting, regio, use case, owners, datacategorieen, outputtypen, klantblootstelling, fine-tuning, intern of productgebruik en locatie van provider documentatie vast.

Pass condition: een reviewer ziet welk model wordt gebruikt, wie eigenaar is, waar het draait, welke data het ziet en waarom het ertoe doet.

2. Bepaal de rol

Is het bedrijf modelprovider, downstream provider van een AI-systeem, deployer, distributeur of klant van een vendor feature? Documenteer wie gedrag controleert, intended use bepaalt, outputs ziet en het model wijzigt.

Escaleren naar legal als het bedrijf een model wezenlijk wijzigt, klanttoegang biedt of zijn rol niet kan uitleggen.

3. Controleer artikel-53-bewijs

Vraag technische documentatie, integratie-informatie, capability en limitation notes, copyrightbeleid, trainingssamenvatting, safety/security bewijs, update notices, data settings, retention en compliance- of securitycontacten.

Pass condition: het team beantwoordt buyer-vragen vanuit opgeslagen bewijs, niet uit geheugen.

4. Screen systemisch risico

Vraag of de provider het model als systemisch classificeert, of de AI Office is genotificeerd, welke evaluaties bestaan, hoe ernstige incidenten worden gemeld en welke wijzigingen klantnotificaties veroorzaken.

Voor SaaS downstream is dit afhankelijkheidsrisico: beleid, beschikbaarheid, limieten of provider-gedrag kunnen roadmap en klantbeloften raken.

5. Review data en privacy

Bevestig welke persoonsgegevens, klantdata, vertrouwelijke informatie, code of logs het model ingaan. Controleer retention, training, abuse monitoring, human review, regio, access controls, deletion, rechten van betrokkenen en behoefte aan DPIA, transfer review of vendor risk review.

6. Definieer gebruik en guardrails

Documenteer goedgekeurde use case, verboden gebruik, human review, disclosure, outputcorrectie, escalatie, monitoring, grenzen aan sales claims en triggers voor herbeoordeling.

7. Bereid klantantwoorden voor

Bewaar goedgekeurde antwoorden over providers, training met klantdata, processing, retention, subprocessors, human oversight, updates, incidenten en deelbare documentatie.

8. Neem het op in release management

Voor lancering of modelwijziging: bevestig inventaris, rol, vendor evidence, privacy review, security review, disclosure, supportmateriaal, monitoring, rollback en reassessment triggers.

FAQ

Waarvoor dient deze checklist?

Zij maakt modelgebruik herhaalbaar: inventaris, rol, bewijs, privacy, security, guardrails, klantantwoorden en change management.

Wanneer is dit relevant voor SaaS?

Wanneer het team een general-purpose AI-model bouwt, koopt, integreert, fine-tunet, deployt of ervan afhankelijk is.

Wat documenteer je eerst?

Inventaris en rol. Daarna providerbewijs, privacy- en securityfeiten, gebruiksregels, klantantwoorden en release triggers.

Sources

• Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 51.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 53.
• European Commission AI Act Service Desk, Article 55.
• European Commission, Drawing-up a General-Purpose AI Code of Practice.