1. Anti-patronen in AI-projecten¶

1. Doel¶

Deze lijst definieert de "NOT DONE" criteria voor AI-projecten: anti-patronen die absoluut vermeden moeten worden om falen, onethisch gedrag of compliance-issues te voorkomen.

2. De "NOT DONE" Lijst¶

Geen Fairness Audit¶

• Regel: AI systemen moeten regelmatig worden gecontroleerd op bias.

• Impact: Discriminatie en reputatieschade.¶

Geen Menselijke Regie¶

• Regel: AI beslissingen (zeker bij hoog risico) moeten menselijke goedkeuring of 'in-the-loop' toezicht hebben conform de gekozen Samenwerkingsmodus.

• Impact: Ongecontroleerde fouten.¶

Geen Continue Monitoring¶

• Regel: Modellen degraderen na verloop van tijd (Drift). Continue monitoring is vereist.

• Impact: Performance verlies en onbetrouwbare output.¶

Geen Governance Checkpoints¶

• Regel: Elke fase moet formele checkpoints hebben (Gates).

• Impact: Onbeheersbare risico's en budgetoverschrijding.¶

Geen Stakeholder Engagement¶

• Regel: Stakeholders en eindgebruikers moeten vanaf dag één betrokken zijn.

• Impact: Oplossingen die niet gebruikt worden.¶

Geen Explainability¶

• Regel: AI beslissingen moeten verklaarbaar zijn voor de gebruiker.

• Impact: "Black box" wantrouwen en niet-naleving van regelgeving.¶

Geen Data-Evaluatie¶

• Regel: Input data moet valide, schoon en representatief zijn.

• Impact: "Garbage in, garbage out".¶

Geen Risicobeheer¶

• Regel: Risico's moeten proactief geïdentificeerd en gemitigeerd worden.

• Impact: Onverwachte incidenten.¶

Geen Traceerbaarheid¶

• Regel: Van elke modelversie moet te herleiden zijn op welke data en met welke Prompts deze is getraind.

• Impact: Onmogelijkheid om fouten te auditen.¶

3. Implementatie¶

Gebruik deze lijst als:

1. Checklist tijdens project initiatie.
2. Review criteria tijdens Gate Reviews.
3. Training materiaal voor teams om bewustzijn te creëren.
4. Audit tool voor compliance verificatie.