Enterprise AI Governance: Model Registry and Evaluation Standards
Enterprise-AI-teams richten zich begin 2026 meer op controle over de levenscyclus dan uitsluitend op modelprestaties. Modelregisters, evaluatiesuites en risicoclassificatie worden steeds meer standaardvereisten.
Why Now?
- Tientallen modellen en versies vereisen eigenaarschap en traceerbaarheid.
- Fouten in modellen hebben steeds vaker impact op kritieke workflows.
- Naleving en auditgereedheid zijn ononderhandelbaar.
Governance Stack at a Glance
- Modelregistry: gecentraliseerde tracking van versies, databronnen en gebruiksnotities.
- Evaluation suite: geautomatiseerde tests en regressiecontroles.
- Risk classification: risiconiveaus per model op basis van gebruik.
- Monitoring en auditlogs: gedragsbewaking en incidentsporen.
What Changes in Practice
- Release-gates die modellen onder minimale drempels blokkeren.
- Outputfilters om het lekken van gevoelige gegevens te voorkomen.
- Duidelijke beslispaden tussen product-, beveiligings- en juridische teams.
Quick Start Steps
- Inventariseer alle modellen en wijs eigenaarschap toe.
- Definieer evaluatiecriteria voor kritieke workflows.
- Stel beoordelingscycli en rapportagefrequentie in.
- Vertaal compliancevereisten naar technische controles.
Summary
De groei van Enterprise AI wordt nu evenzeer gemeten aan governancevolwassenheid als aan modelkwaliteit. De focus in 2026 is “controleerbare AI”, niet alleen “betere AI.”