FlowBaasHet fundament onder elke agent.
Done-for-you agents zijn de spits. Governance is het fundament dat ervoor zorgt dat ze blijven werken — ook als de auditor langskomt, een leverancier zijn model wisselt of de EU AI Act in werking treedt.
De wet komt. Geen paniek nodig.
Drie deadlines die ertoe doen. Eén daarvan is in 2025 al actief, één wordt over een paar maanden hard. Geen draconische slowdown — wel: een tijdige aanpak, met een eigenaar per verplichting.
Niet bedoeld als juridisch advies — wél als een eerlijke route door de tijdlijn.
Eén levend AI-register. Geen Excel op een share.
Welk systeem, welk doel, welke datasoort, welke leverancier, welk risico, welke eigenaar — in kaart in twee weken. Niet als momentopname, maar als bron die ververst zodra er iets verandert.
Wat erin staat — en wat eruit komt.
Een AI-register dat de toetsing doorstaat, vereist drie dingen tegelijk: dekking (geen systeem ontbreekt), discipline (één definitie per veld) en verversing (de werkelijkheid is niet statisch).
- Naam & doel — wat doet het, wat is het beoogde gebruik?
- Risico-klasse — onaanvaardbaar / hoog / beperkt / minimaal, met motivering.
- Datasoort & rechtsgrond — persoonsgegevens? Welke categorie, welke AVG-grondslag?
- Leverancier & modelversie — wie, welk model, welke versie, welk contract.
- Eigenaar & review-cadans — één naam per systeem, elk kwartaal toetsen.
- Status & metingen — in gebruik, in review, gepauzeerd; met de KPI's die ertoe doen.
Bij een audit-vraag toon je het in dagen aan. Niet in weken.
"Welk model raakt welk klantgegeven?" is — als het misgaat — een ongemakkelijke vraag. Met een gekoppelde administratie van modellen, integraties en datastromen wordt het een opvraag in plaats van een project.
Wat we koppelen
Niet één Excel — drie levende kaarten die naar elkaar verwijzen. Wijzigt het ene, dan zie je het andere aanpassen.
- Modelregister — welke modellen draaien, bij welke leverancier, in welke versie.
- Datakaart per agent — welke datasoorten erin gaan, waar ze vandaan komen, welke rechtsgrond.
- Integratie-/koppelvlakken — welke systemen praten met welke agent, met welke autorisaties.
Als de auditor vraagt: "raakt model X klantgegeven Y?" — dan klik je het pad open, niet je hoofd.
Een leverancier verandert zijn model? Je weet het vóór je klant het merkt.
AI-leveranciers doen stille upgrades, deprecaten endpoints en herkalibreren modellen. Zonder change-tracking ontdek je het pas als de rapportage afwijkt. Wij maken die verandering meetbaar — en koppelen ze aan een eigenaar.
Wat we tracken
Drie soorten veranderingen, allemaal met dezelfde discipline: wat, wanneer, wie checkt en wat is het effect.
- Modelversies — leveranciers-bumps, eigen prompt- of agent-revisies.
- Leveranciersbeleid — wijzigingen in data-retention, sub-processors, jurisdicties.
- Beleid & classificaties — herkalibratie van risico-klasse na incident of audit.
Bij elke change: een korte note, een impact-indicatie en een re-test van de KPI's. Geen verrassingen in de management-rapportage.
Claude 4.6 → 4.7. KPI's herijkt; geen significante drift op offerte-agent.
Sub-processor toegevoegd (US). Bewaarperiode ongewijzigd, klant geïnformeerd.
Beperkt → Hoog na herclassificatie. Menselijke review verplicht; logging uitgebreid.
Offerte-flow vereenvoudigd; doorlooptijd −18%, geen data-impact.
Vier ankers. Eén eigenaar per verplichting.
De wet is groot, de praktijk is klein. Vier dingen op orde — risico-klasse, documentatie, eigenaar, audit-readiness — en je krijgt rust in plaats van adrenaline.
Per use-case, met motivering
Voor elk AI-systeem: een classificatie (onaanvaardbaar / hoog / beperkt / minimaal) en een rationale die de wet dekt. Geen kopieer-werk van een algemene template.
Die de wet dekt — niet meer, niet minder
Doel, gegevensvereisten, menselijk toezicht, monitoring, beperkingen. In één leesbaar dossier per hoog-risico systeem; klaar voor inzage.
Geen verweesde regels
Elk artikel uit de Act dat op je van toepassing is, krijgt een naam ernaast. Niet "compliance regelt het" — wel: deze persoon, deze verplichting, deze deadline.
Niet "klaar voor de audit" — klaar voor inzage
Alles wat een toezichthouder kan vragen, ligt klaar in dezelfde structuur als jouw register. Een audit wordt een opvraag, geen sprint.
Van AI-chaos naar bewijs — in 12 weken.
Vijf fasen, elk met een meetpunt en een deliverable. Geen jaarcontract zonder bewijs; elke fase eindigt met iets dat je kunt laten zien aan directie of toezichthouder.
Fundament — go-besluit, team, scope
Wie is eigenaar, welke disciplines aan tafel (IT, Legal, Business, HR), welke AI-systemen vallen onder scope, en wat is het beoogd resultaat?
- Go/No-go en governance-team samengesteld
- Scope-document met use-case longlist
- Stakeholder-interviews afgerond
Registraties — zichtbaarheid op alles
Het levende AI-register opzetten. Elk systeem in beeld, geclassificeerd, met eigenaar. Eerste KPI's gedefinieerd.
- AI-register live met alle bekende systemen
- Risico-classificatie hoog / midden / laag
- Concept governance-beleid v1
Verdieping — beleid, leveranciers, toezicht
De structuur opbouwen: rollen, escalatie, leveranciers-beoordeling, privacy-effectbeoordeling waar nodig, technische monitoring en menselijk toezicht.
- Beleid v2 met rollen & escalatie
- Leveranciers-beoordelingskader
- Monitoring en logging operationeel
Borging — documentatie, dashboard, rondetafel
Vastleggen wat werkt. KPI-dashboard live, escalatieprocedures getest, governance-stuurgroep cadans neergezet.
- Dashboard met eerste echte metingen
- Documentatie compleet per hoog-risico systeem
- Stuurgroep-cadans (maandelijks) live
Readiness — self-assessment & eerste rapportage
Hoe staat het er écht voor? Verbeterplan op gaps, eerste compliance-rapportage richting RvB of toezichthouder, voorbereiding op externe audit.
- Self-assessment volgens EU AI Act
- Compliance-rapport v1 richting bestuur
- Audit-readiness draaiboek
Geen achtergrondwerk nodig — alle templates, checklists en dashboards liggen klaar. Je team levert de feiten; wij leveren de structuur.
Gebouwd door iemand die dit op enterprise-schaal heeft gedraaid.
AI Portfolio Lead bij een top-3 bank — nu vertaald naar het MKB.
Als AI Portfolio Lead in een organisatie met 5.000+ engineers stuurde Nisse AI-roadmaps, governance-frameworks en adoptietrajecten op enterprise-schaal — binnen toezichtkaders die geen ruimte laten voor demo-magie. Dezelfde discipline, vertaald naar de MKB-realiteit: kleiner in scope, identiek in serieusheid.
Begin met een gesprek, geen contract.
30 minuten. We bekijken waar je staat, welke deadlines op je afkomen en of een governance-traject — of een kleiner stuk ervan — bij je past. Komt het niet uit, dan zeggen we dat eerlijk en sturen we je door.