De EU-wet inzake kunstmatige intelligentie en ISO 27001 pakken gegevensbeheer op verschillende manieren aan, maar kunnen samenwerken om AI-systemen effectief te beheren.
- EU AI-wet: Een verplichte verordening (van kracht vanaf augustus 2024) die zich richt op risico's van AI-systemen, detectie van vooringenomenheid en datakwaliteit. Verplichtingen zoals representativiteit van datasets en beperking van vooringenomenheid worden afgedwongen, met name voor AI-systemen met een hoog risico.
- ISO 27001: Een vrijwillige internationale norm die gegevensbeveiliging waarborgt door middel van een informatiebeveiligingsbeheersysteem (ISMS). Deze norm legt de nadruk op vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid van alle gegevens, niet alleen AI-specifieke gegevens.
Belangrijkste verschil:
De EU AI Act richt zich op juridisch en ethisch AI-beheer, terwijl ISO 27001 zich richt op het beveiligen van dataomgevingen. Samen bieden ze een gestructureerde aanpak voor compliance en beveiliging van AI-systemen.
Snelle vergelijking:
| Functie | EU-wet inzake kunstmatige intelligentie | ISO 27001 |
|---|---|---|
| Juridische status | Verplicht | Vrijwillig |
| Focus | AI-risico's, vooringenomenheid, veiligheid | Gegevensbeveiliging (CIA) |
| Toepassingsgebied | AI-specifieke datasets | Alle organisatorische gegevens |
| Beperking van vooringenomenheid | Vereist | Niet geadresseerd |
| Handhaving | Boetes tot € 35 miljoen of 7% | Certificering optioneel |
EU AI-wet versus ISO 27001: belangrijkste verschillen in gegevensbeheer
De EU-wet inzake kunstmatige intelligentie uitgelegd: navigeren door compliance in 2025 - Data Leaders Unscripted
EU-wet inzake kunstmatige intelligentie: gegevensbeheer voor risicovolle AI-systemen
De EU-AI-wet hanteert een op maat gemaakte aanpak voor het reguleren van AI-systemen, met strengere regels voor risicovolle toepassingen. Artikel 10, dat op 2 augustus 2026 van kracht wordt, beschrijft specifieke verplichtingen voor deze systemen, en niet-naleving leidt tot sancties.
Vereisten voor AI-systemen met een hoog risico
Volgens artikel 10 moeten datasets die worden gebruikt voor training, validatie en testen aan strenge normen voldoen. Ze moeten relevant en representatief zijn, zo foutloos mogelijk en volledig voor het beoogde doel. Deze datasets moeten een accurate afspiegeling zijn van de populaties en omgevingen waarin het AI-systeem zal worden gebruikt, zodat ze rekening houden met alle relevante contexten.
Het aanpakken van vooringenomenheid is een cruciale vereiste. Van aanbieders wordt verwacht dat zij datasets evalueren op vooringenomenheid die de gezondheid, veiligheid of fundamentele rechten in gevaar kan brengen. Er moeten maatregelen worden genomen om deze vooringenomenheid op te sporen, te voorkomen en te beperken. Dit is vooral van cruciaal belang in gevallen waarin AI-outputs toekomstige inputs kunnen beïnvloeden, waardoor mogelijk feedbackloops ontstaan die discriminerende patronen versterken. Om de risico's te minimaliseren, moeten organisaties waarborgen zoals pseudonimisering invoeren en ervoor zorgen dat gegevens worden verwijderd nadat correcties zijn aangebracht.
Documentatie is een ander belangrijk aandachtspunt. Aanbieders moeten de levenscyclus van hun gegevens nauwkeurig bijhouden, van ontwerpbeslissingen en gegevensbronnen tot processen zoals labeling, opschoning en verrijking. Ze moeten hiaten in de gegevens identificeren, aannames documenteren en bevestigen dat de dataset geschikt is voor het beoogde gebruik. Voor systemen waarbij geen modeltraining aan te pas komt, gelden deze normen uitsluitend voor testdatasets.
Governancekaders en handhaving
Om naleving van deze regels voor gegevensbeheer te waarborgen, voorziet de EU-wet inzake kunstmatige intelligentie in formele handhavingsmechanismen. In tegenstelling tot vrijwillige richtsnoeren legt de wet bindende verplichtingen op aan elke organisatie die risicovolle AI-systemen op de EU-markt introduceert. Het toezicht wordt zowel op EU-niveau – door instanties zoals het AI-bureau en de Europese Raad voor kunstmatige intelligentie – als op nationaal niveau – door aangewezen nationale bevoegde autoriteiten – uitgeoefend. Deze autoriteiten hebben de bevoegdheid om technische documentatie op te vragen, systemen te evalueren en corrigerende maatregelen te nemen bij niet-naleving.
Organisaties zijn verplicht om gestructureerde governancekaders te implementeren die alle fasen van hun datapijplijnen omvatten. Dit omvat gestandaardiseerde protocollen voor gegevensvoorbereiding, regelmatige bias-audits en post-market monitoringplannen om de prestaties van het systeem na implementatie te beoordelen. Bepaalde praktijken, zoals het ongericht scrapen van gezichtsafbeeldingen van het internet om gezichtsherkenningsdatabases op te bouwen, zijn uitdrukkelijk verboden onder de wet. Nu de handhavingsdeadlines naderen, kan het behandelen van artikel 10 als een eenvoudige checklist tot ernstige gevolgen leiden.
ISO 27001: Gegevensbeheer en beveiligingsmaatregelen
ISO 27001 speelt een belangrijke rol naast de EU AI-wet door zich te richten op gegevensbescherming. De basis ervan ligt in de CIA-triade: vertrouwelijkheid (ervoor zorgen dat alleen geautoriseerde gebruikers toegang hebben tot gegevens), integriteit (het waarborgen van de nauwkeurigheid en volledigheid van gegevens) en beschikbaarheid (gegevens toegankelijk maken wanneer dat nodig is). Dit technologieneutrale kader is universeel toepasbaar, of u nu klantgegevens, financiële gegevens of datasets voor AI-training beveiligt. Door zich te richten op robuuste gegevensbeveiligingspraktijken biedt ISO 27001 een solide basis voor het beheer van AI-specifieke gegevensworkflows.
Kernvereisten voor gegevensbeheer
De update van ISO 27001 voor 2022 verdeelt de 93 beveiligingsmaatregelen in vier hoofdcategorieën: organisatorisch, mensen, fysiek en technologisch. Deze maatregelen hebben betrekking op cruciale gebieden zoals toegang, versleuteling, monitoring en risico's van derden. Enkele belangrijke hoogtepunten zijn:
- Toegangsbeheer (bijlage A.9): zorgt ervoor dat alleen bevoegde personen gegevens kunnen bekijken, wijzigen of verwijderen.
- Cryptografie (bijlage A.10): beschermt gevoelige gegevens door middel van versleuteling, zowel in rust als tijdens verzending.
- Logging en monitoring (bijlage A.12): volgt toegang en acties met behulp van audit trails.
- Leveranciersbeveiliging (bijlage A.15): Beperkt risico's die verband houden met het verwerken van gegevens door externe leveranciers.
In tegenstelling tot de EU-AI-wet, die specifieke regels voorschrijft voor AI-systemen met een hoog risico, benadrukt ISO 27001 een risicogebaseerde aanpak. Organisaties identificeren potentiële bedreigingen voor hun gegevens en passen op maat gemaakte controles toe. Uit een enquête van Gartner uit 2024 bleek dat bedrijven die gebruikmaken van geautomatiseerde complianceplatforms hun auditcycli met 39% hebben verkort. Deze verschuiving naar "levende compliance", zoals Mark Sharron van ISMS.online het omschrijft, richt zich op het verzamelen van realtime bewijsmateriaal in plaats van statische documentatie. Deze controles verbeteren niet alleen de gegevensbeveiliging, maar stroomlijnen ook de integratie ervan in AI-systemen.
Toepasbaarheid op AI-datapijplijnen
Het kader van ISO 27001 is van nature geschikt voor AI-systemen. De controles voor activabeheer (bijlage A.8) vereisen dat organisaties hun informatieactiva inventariseren, deze classificeren op basis van gevoeligheid en de juiste procedures voor de omgang ermee vaststellen. In AI-omgevingen omvat dit het catalogiseren van trainingsdatasets, validatiesets en modelgewichten naast traditionele data-activa.
Specifieke taken voor het voorbereiden van gegevens, zoals opschonen, labelen en verrijken, vallen onder 'Omgaan met activa' (A.8.2.3). Veilige overdracht van datasets tussen omgevingen wordt geregeld door controles zoals 'Fysieke mediatransfer' (A.8.3.3) en maatregelen voor communicatiebeveiliging. Ondertussen zorgen controles voor operationele beveiliging (bijlage A.12) en systeemontwikkeling (bijlage A.14) voor veilige gegevensverwerking, effectief veranderingsbeheer en de algehele integriteit van AI-pijplijnen.
Zoals Pansy van Sprinto uitlegt:
"ISO 27001 beschermt het systeem en ISO 42001 regelt de beslissingen".
Dit onderscheid is cruciaal. Terwijl ISO 27001 zich richt op het beveiligen van de gegevenspijplijn, behandelen kaders zoals de EU AI Act bredere kwesties, zoals eerlijkheid en verklaarbaarheid in AI-outputs. Samen vormen ze een complementaire aanpak voor het effectief beheren van AI-systemen.
sbb-itb-4566332
Vergelijking tussen de EU-wet inzake kunstmatige intelligentie en ISO 27001: gegevensbeheer
In dit hoofdstuk wordt ingegaan op hoe de EU-wet inzake kunstmatige intelligentie en ISO 27001 omgaan met gegevensbeheer gedurende de levenscyclus van kunstmatige intelligentie, waarbij de verschillen en overlappingen worden benadrukt.
Vergelijking van functies
De EU AI-wet en ISO 27001 volgen verschillende wegen als het gaat om gegevensbeheer. De EU AI-wet is een verplichte regelgeving, waarbij niet-naleving van verboden praktijken kan leiden tot boetes van maximaal € 35.000.000 of 7% van de wereldwijde jaaromzet. ISO 27001 daarentegen is een vrijwillige certificeringsnorm die organisaties hanteren om hun toewijding aan veiligheid aan te tonen.
De EU-AI-wet geeft prioriteit aan veiligheid, grondrechten en het voorkomen van vooringenomenheid, met name voor AI-systemen met een hoog risico. ISO 27001 richt zich echter op het beveiligen van alle informatieactiva door middel van de CIA-triade: vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid . Terwijl de EU-AI-wet het belang van foutloze en representatieve trainingsdatasets benadrukt, houdt ISO 27001 zich meer bezig met het beveiligen van de algehele dataomgeving.
| Functie | EU-wet inzake kunstmatige intelligentie (hoogrisico-AI) | ISO 27001 |
|---|---|---|
| Juridische status | Verplicht | Vrijwillig |
| Kernfocus | Veiligheid, grondrechten, vooringenomenheid | Informatiebeveiliging (CIA) |
| Gegevensdekking | Training, validatie, testsets | Alle informatiebronnen |
| Vereiste voor vooringenomenheid | Verplichte detectie en mitigatie | Niet expliciet behandeld |
| Beveiligingsmaatregelen | Robuustheid van AI en cyberbeveiliging | 93 bedieningselementen (versie 2022) |
| Documentatie | Technische documentatie en conformiteitsbeoordeling | ISMS-handleiding, verklaring van toepasselijkheid |
De volgende stap is om te kijken hoe deze kaders aansluiten bij de fasen van de AI-datacyclus.
Fasen in de levenscyclus van AI-gegevens
Wanneer we dit afzetten tegen de levenscyclus van AI-gegevens, worden de verschillen tussen de EU-AI-wet en ISO 27001 nog duidelijker. Artikel 10 van de EU-AI-wet vereist bijvoorbeeld duidelijke transparantie over de herkomst en het doel van gegevens tijdens het verzamelen ervan. ISO 27001 raakt hieraan door middel van inventarisatie van activa en controles van leveranciers. ISO 27001 gaat echter niet in op het verminderen van vooringenomenheid, waardoor organisaties aparte workflows voor AI-governance moeten creëren.
| Levenscyclusfase | Verplichtingen uit hoofde van de EU-wet inzake kunstmatige intelligentie (art. 10) | ISO 27001-controles (bijlage A) |
|---|---|---|
| Inkoop | Herkomst van gegevens, oorspronkelijke doel van verzameling | Activa-inventaris, relaties met leveranciers |
| Etikettering/Voorbereiding | Annotatie, labeling, opschoning, aggregatie | Informatieclassificatie, gegevensmaskering |
| Training/Validatie | Beoordeling van de representativiteit, identificatie van gegevenslacunes | Veilige ontwikkelomgeving, Verandermanagement |
| Beperking van vooringenomenheid | Opsporing en correctie van verboden discriminatie | Niet van toepassing (vereist afzonderlijk AI-beheer) |
| Retentie | Verwijdering van speciale gegevens na correctie van vertekening | Bewaring en verwijdering van informatieactiva |
Overlap en verschillen
Hoewel beide kaders een aantal overeenkomsten vertonen, dienen ze verschillende doelen. Zo vereisen beide kaders bijvoorbeeld logboekregistratie en toegangscontroles, maar verschillen hun doelstellingen. De EU-AI-wet schrijft "automatisch gegenereerde logboeken" voor om AI-beslissingen terug te voeren naar hun gegevensbronnen (artikel 12), terwijl ISO 27001 logboekregistratie gebruikt voor beveiligingsmonitoring en incidentrespons. Organisaties met goed ingeburgerde ISMS-implementaties voldoen mogelijk al aan 80% van de cyberbeveiligingsvereisten van de EU-AI-wet, wat hen een voorsprong geeft.
Het belangrijkste verschil ligt in datakwaliteit versus databeveiliging. De EU AI-wet staat de verwerking van gevoelige persoonsgegevens – zoals ras, religie en gezondheid – toe voor het opsporen van vooroordelen. ISO 27001 daarentegen past meer algemene controles toe om gevoelige gegevens te beschermen. Zoals Gnanendra Reddy, een ISO/IEC 27001 Lead Auditor, treffend uitlegt:
"De EU-AI-wet is het reglement en ISO/IEC 42001 is het besturingssysteem dat naleving herhaalbaar en controleerbaar maakt".
Een geïntegreerd model voor gegevensbeheer opzetten
De EU AI-wet beschrijft het 'wat', terwijl ISO 27001 het 'hoe' aangeeft door een solide operationeel kader vast te stellen. Samen vormen ze een naadloze basis voor het in kaart brengen van vereisten en het vereenvoudigen van de implementatie.
De vereisten van de EU-wet inzake kunstmatige intelligentie afstemmen op de controles van ISO 27001
Om een duidelijk en traceerbaar proces op te zetten, kunnen organisaties de vereisten van de EU-AI-wet afstemmen op de ISO 27001-controles. Zo sluit de verplichting in artikel 10 om de herkomst van gegevens en het doel van de verzameling te documenteren (artikel 10, lid 2, onder b)) aan bij de controles voor activabeheer (A.8) in ISO 27001, waarin al de nadruk ligt op het inventariseren van informatieactiva. Evenzo sluiten de vereisten voor gegevensvoorbereiding, -labeling en -opschoning aan bij de operationele beveiliging (A.12), waardoor gegevensverwerking en -transformatie goed worden gereguleerd.
| Vereiste van de EU-wet inzake kunstmatige intelligentie (art. 10) | Relevant ISO 27001-controledomein | Operationele actie |
|---|---|---|
| Gegevensverzameling en herkomst (2b) | Vermogensbeheer (A.8) | Catalogiseer gegevensbronnen en documenteer hun doel. |
| Gegevensvoorbereiding/labeling (2c) | Operationele veiligheid (A.12) | Gebruik gecontroleerde methoden voor annotatie en opschoning. |
| Detectie en beperking van vooringenomenheid (2f, 2g) | Risicobeoordeling (A.12.6 / A.14.2) | Voer technische tests uit en documenteer de maatregelen om de risico's te beperken. |
| Technische documentatie (art. 11) | Documentatie (A.5 / A.18) | Houd modelkaarten en ontwerpgegevens bij met versiebeheer. |
| Logboekregistratie en archivering (art. 12) | Logging en monitoring (A.12.4) | Definieer risicogebaseerde beleidsregels voor het bewaren van logbestanden en toegangscontroles. |
Door een matrix met testvereisten op te stellen die de artikelen van de EU-AI-wet koppelt aan ISO-controles en bijbehorende tests, wordt naleving een gestructureerd en traceerbaar proces. Zo gelden voor logboekvereisten doorgaans bewaartermijnen van 180 tot 365 dagen, waardoor beide kaders op elkaar worden afgestemd.
Zodra deze afstemmingen zijn vastgesteld, verschuift de focus naar het integreren van deze controles in de dagelijkse werkprocessen.
Implementatie van AI-gegevensbeheer
Door deze kaders te combineren, verandert compliance van een checklist in een samenhangend, operationeel systeem. Door voort te bouwen op uw bestaande ISMS-kader en gebruik te maken van de PDCA-cyclus (Plan-Do-Check-Act), kunt u AI-specifieke controles integreren zonder helemaal opnieuw te beginnen. Dit kan het volgende omvatten:
- Uitbreiding van leveranciersbeheerprocessen naar leveranciers van AI-trainingsgegevens.
- Implementatie van continue monitoring om modelafwijkingen te detecteren.
- Regelmatige evaluaties plannen om vooroordelen te identificeren en aan te pakken.
Het 'Three Lines of Defense'-model werkt goed voor AI-governance. In deze opzet beheren operationele teams de risico's tijdens de ontwikkeling (1e lijn), houden risico- en juridische teams toezicht (2e lijn) en zorgt interne audit voor onafhankelijke controles (3e lijn). Een gecentraliseerde modelinventaris is essentieel voor het bijhouden van metadata, zoals datatypes, algoritmen en implementatiecontexten. Dit is vooral van cruciaal belang omdat uit een onderzoek uit 2024 naar 624 AI-gebruiksscenario's bleek dat 30% van de modellen door derden was ontwikkeld, waarbij sommige organisaties niet in staat waren om de gebruikte algoritmen te identificeren.
Het bijhouden van een uniform conformiteitsdossier is een andere belangrijke stap. Dit dossier koppelt elke AI-systeemvereiste aan de bijbehorende beleidsregels, tests en monitoringresultaten, zodat de nalevingsdocumentatie gecentraliseerd en gemakkelijk toegankelijk is voor regelgevende instanties.
ISMS Copilot gebruiken voor geïntegreerde compliance
ISMS Copilot vereenvoudigt het integratieproces door te fungeren als een AI-aangedreven assistent die wettelijke vereisten koppelt aan ISO-controles. Het koppelt automatisch de gegevensbeheer-vereisten van artikel 10 van de EU AI-wet aan ISO 27001-controles, waardoor handmatig kruisverwijzen overbodig wordt. Het platform helpt ook bij het opstellen van cruciale documenten, zoals beleid voor de levenscyclus van gegevens, risicoregisters en conformiteitsdossiers, terwijl elke verplichting wordt gekoppeld aan het bijbehorende bewijs.
Door het bijhouden van bewijsmateriaal te automatiseren en gebruik te maken van de PDCA-cyclus, maakt ISMS Copilot audits tot eenvoudige opzoekopdrachten. Het integreert ook AI-databeheer in herhaalbare bedrijfsactiviteiten. Organisaties kunnen de tool gebruiken om hun rollen onder de EU AI-wet te definiëren (bijvoorbeeld als aanbieders, implementators of beide), scoped logging te implementeren en documentatie voor het opsporen van vooringenomenheid te automatiseren om te voldoen aan artikel 10, zodat speciale categorieën persoonsgegevens op de juiste manier worden verwerkt en verwijderd.
Met ondersteuning voor meer dan 30 frameworks, waaronder ISO 27001, ISO 42001 en de EU AI Act, stelt ISMS Copilot organisaties in staat om één uniform compliance-model te beheren in plaats van te jongleren met gefragmenteerde systemen. Dit is vooral belangrijk omdat 96% van de ondernemingen al gebruikmaakt van AI, maar slechts 5% beschikt over formele AI-governanceframeworks.
Conclusie
De EU AI-wet en ISO 27001 zijn geen rivalen, maar werken nauw samen. De AI-wet beschrijft wat organisaties moeten doen om ervoor te zorgen dat AI-systemen veilig en transparant zijn en de grondrechten respecteren. ISO 27001 biedt daarentegen een gestructureerd informatiebeveiligingsbeheersysteem (ISMS) om die vereisten effectief te kunnen operationaliseren.
De toenemende acceptatie van deze kaders onderstreept de urgentie van geïntegreerd bestuur. Door de sterke punten van beide te combineren, kunnen organisaties traditionele informatiebeveiligingsrisico's – zoals datalekken en ongeoorloofde toegang – aanpakken, naast AI-specifieke kwesties zoals modelbias en transparantie van besluitvorming.
Integratie gaat niet alleen om het aanvinken van vakjes om aan de regelgeving te voldoen; het is een strategische zet. Door de vereisten van de EU AI-wet af te stemmen op ISO 27001-controles en deze in bestaande Plan-Do-Check-Act-cycli te integreren, ontstaat een uniform systeem. Deze aanpak vereenvoudigt niet alleen audits, maar stelt bedrijven ook in staat om aan toekomstige regelgeving te voldoen, aangezien wereldwijde standaardisatie-inspanningen de EU-vereisten steeds meer in overeenstemming brengen met ISO/IEC-kaders.
Belangrijkste conclusies
Een uniforme compliance-strategie biedt tastbare voordelen. Zo gaat u aan de slag:
Maak gebruik van uw bestaande ISMS.
Breid uw ISO 27001-controles uit om AI-specifieke uitdagingen aan te pakken, zoals het opsporen van vooringenomenheid en de kwaliteit van datasets. Met een geschatte overlap van 80% tussen ISO 27001 en andere kaders zoals SOC 2, vullen deze systemen elkaar op natuurlijke wijze aan.
Centraliseer uw AI-inventaris.
Houd gedetailleerde documentatie bij voor elk AI-systeem, inclusief gegevenstypen, algoritmen, implementatiecontexten en of u optreedt als leverancier of implementator.
Automatiseer de afstemming van kaders.
Tools zoals ISMS Copilot kunnen de naleving stroomlijnen door de vereisten van artikel 10 van de EU AI Act automatisch te koppelen aan ISO 27001-controles. Deze tools stellen ook conformiteitsdossiers op en houden bewijsmateriaal bij voor meerdere kaders, wat tijd bespaart en fouten vermindert wanneer de verplichtingen van de AI Act van kracht worden.
Laat verouderde governance-methoden achterwege.
Papieren beleidsregels zonder voortdurende evaluaties of meetcriteria slagen vaak niet voor audits. Integreer in plaats daarvan AI-governance in de dagelijkse bedrijfsvoering door middel van continue monitoring, regelmatige evaluaties van vooringenomenheid en scoped logging (doorgaans 180 tot 365 dagen) die aansluiten bij beide kaders.
Organisaties die succesvol zijn onder de EU AI-wet zullen verder gaan dan alleen basisnaleving. Ze zullen wettelijke vereisten integreren met operationele best practices, waarbij ze ISO 27001 gebruiken als basis voor schaalbaar, controleerbaar AI-beheer. Met de juiste tools en mentaliteit verandert naleving van een regelgevende hindernis in een concurrentievoordeel.
Veelgestelde vragen
Hoe werken de EU-AI-wet en ISO 27001 samen om AI-systemen effectief te beheren?
De EU-wet inzake kunstmatige intelligentie (AI) voorziet in een wettelijk kader voor AI, waarbij de nadruk ligt op risicogebaseerde classificaties, transparantie, verantwoordingsplicht en vereisten inzake gegevensbeheer (zoals uiteengezet in artikel 10). Deze maatregelen hebben tot doel ervoor te zorgen dat AI-systemen controleerbaar en betrouwbaar blijven. ISO 27001 biedt ondertussen een gestructureerde aanpak via een informatiebeveiligingsbeheersysteem (ISMS) om de vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid van gegevens te waarborgen door middel van risicobeoordelingen, controles en voortdurende verbeteringen.
Door een ISMS te integreren dat is afgestemd op ISO 27001, kunnen organisaties belangrijke processen – zoals risicobeheer en toegangscontroles – rechtstreeks afstemmen op de vereisten van de EU-AI-wet. Deze afstemming helpt om te voldoen aan de verwachtingen van de wet op het gebied van gegevensverwerking, monitoring en archivering. In wezen specificeert de AI-wet wat er moet worden bereikt, terwijl ISO 27001 een leidraad biedt voor hoe dat te bereiken. Tools zoals ISMS Copilot kunnen dit proces stroomlijnen door ISO 27001-controles te koppelen aan specifieke clausules van de AI-wet en door beleid, sjablonen en auditbewijs te bieden om beide normen efficiënt aan te pakken.
Wat is het verschil tussen verplichte en vrijwillige naleving bij gegevensbeheer?
Verplichte naleving, zoals de EU AI-wet, verplicht organisaties om strikte, wettelijk bindende regels rond gegevensbeheer na te leven. Dit betekent dat ze risicobeheerprocedures moeten opstellen, de kwaliteit van gegevens moeten waarborgen en een grondige administratie moeten bijhouden. Het niet voldoen aan deze vereisten kan leiden tot hoge boetes of zelfs het verlies van toegang tot bepaalde markten.
Aan de andere kant biedt vrijwillige naleving – zoals ISO 27001 – een andere benadering. Hoewel dit niet wettelijk verplicht is, houdt het in dat best practices worden toegepast via een Information Security Management System (ISMS). Organisaties kiezen vaak voor deze route om hun reputatie te verbeteren, hun beveiligingsmaatregelen te versterken en certificeringen te behalen. Er zijn echter geen juridische gevolgen als ze dit niet doen.
De belangrijkste verschillen komen neer op wettelijke handhaving versus vrijwillige deelname, regelgevende sancties versus reputatievoordelen, en strikte mandaten versus flexibele, op maat gemaakte kaders.
Hoe kunnen organisaties AI-specifieke vereisten opnemen in hun ISO 27001-kaders?
Om AI-specifieke behoeften in een ISO 27001-raamwerk op te nemen, begint u met het verbreden van uw risicobeoordelingsproces zodat ook AI-gerelateerde uitdagingen zoals modelafwijkingen, gegevensvertekening en ongeoorloofde toegang tot modellen worden meegenomen. Koppel deze risico's aan toepasselijke ISO 27001-controles, zoals wijzigingsbeheer, beheer van geprivilegieerde toegang en leveranciersrelaties. Deze aanpak zorgt ervoor dat AI-risico's worden aangepakt binnen de bestaande structuur van uw informatiebeveiligingsbeheersysteem (ISMS).
Breng bovendien uw beleid in overeenstemming met de EU-wet inzake kunstmatige intelligentie, met de nadruk op de vereisten op het gebied van gegevensbeheer. Integreer praktijken zoals gegevenskwaliteitscontroles, herkomsttracering en bewaartermijnen in uw ISMS-procedures. Deze updates kunnen worden geformaliseerd als beleid voor "AI-gegevensbeheer", als aanvulling op uw huidige controles voor gegevensclassificatie en -verwerking.
Voor een meer gestructureerde strategie kunt u overwegen om ISO/IEC 42001 (de norm voor AI-beheersystemen) bovenop ISO 27001 te plaatsen. Dit creëert een samenhangend kader voor het beheer van zowel AI als informatiebeveiliging. Tools zoals ISMS Copilot kunnen dit proces vergemakkelijken door risicokartering te automatiseren, sjablonen aan te bieden en documentatie te stroomlijnen, waardoor u effectiever kunt voldoen aan zowel AI- als informatiebeveiligingsnormen.