Wat wordt er gecontroleerd bij een AI audit?

Door: Christiaan van Kouwen op 9 juni 2026

Een AI-audit controleert of jouw AI-systemen voldoen aan de nieuwe wet- en regelgeving, zoals de EU AI Act. Auditors beoordelen het databeheer, risicobeheer, de transparantie en de veiligheid van je AI-toepassingen. Voor bedrijven in de bouw en infra betekent dit dat je AI-systemen voor projectplanning, kostenberekeningen en risicoanalyses onder de loep worden genomen. Deze controles worden steeds belangrijker nu AI vaker wordt gebruikt in onze sector.

Wat houdt een AI-audit precies in?

Een AI-audit is een systematische controle van je AI-systemen om te beoordelen of ze voldoen aan wet- en regelgeving, ethische standaarden en bedrijfsdoelstellingen. De auditor bekijkt hoe je AI-systemen werken, welke data ze gebruiken en welke risico’s ze met zich meebrengen.

Voor bedrijven in de bouw en infra is dit vooral relevant omdat jullie steeds meer AI gebruiken voor projectplanning, kostenramingen en risicoanalyses. Denk aan software die automatisch tekeningen controleert, systemen die materiaalbehoeften voorspellen of algoritmen die projectrisico’s inschatten.

De audit heeft verschillende doelen. Ten eerste moet je aantonen dat je voldoet aan de EU AI Act en andere relevante regelgeving. Ten tweede helpt het om risico’s te identificeren voordat ze problemen veroorzaken. Ten derde zorgt het ervoor dat je AI-systemen daadwerkelijk bijdragen aan betere bedrijfsresultaten, in plaats van nieuwe problemen te creëren.

Auditors kijken naar drie hoofdgebieden: de technische werking van je AI-systemen, de processen eromheen en de governancestructuur. Ze willen weten hoe beslissingen tot stand komen, of de resultaten betrouwbaar zijn en of je controle hebt over wat er gebeurt.

Welke AI-systemen moeten worden gecontroleerd?

Volgens de EU AI Act moeten alle AI-systemen met een hoog risico verplicht worden gecontroleerd. In de bouw en infra vallen hieronder systemen die worden gebruikt voor veiligheidskritische beslissingen, zoals brugberekeningen, funderingsanalyses of verkeerslichtregelingen.

De EU AI Act deelt AI-systemen in vier risicocategorieën in. Minimaal risico-systemen, zoals eenvoudige chatbots voor klantenservice, hoeven niet gecontroleerd te worden. Beperkt risico-systemen moeten transparant zijn over het feit dat ze AI gebruiken.

Hoog risico-systemen zijn het meest relevant voor jullie sector. Dit zijn AI-toepassingen die worden gebruikt voor kritieke infrastructuur, veiligheidssystemen of beslissingen die mensen kunnen beïnvloeden. Voorbeelden zijn AI-systemen die:

constructieberekeningen uitvoeren voor bruggen of gebouwen
verkeerssituaties analyseren voor infrastructuurprojecten
personeelsplanning of werknemersbeoordeling ondersteunen
automatisch contractvoorwaarden of prijzen bepalen

Onaanvaardbaar risico-systemen zijn verboden, zoals AI die mensen manipuleert of sociale scores bijhoudt.

Daarnaast moet je ook kijken naar AI-systemen die weliswaar niet onder de EU AI Act vallen, maar wel bedrijfsrisico’s met zich meebrengen. Denk aan systemen voor kostenschattingen of planningstools die grote financiële impact kunnen hebben.

Hoe wordt databeheer gecontroleerd tijdens een AI-audit?

Databeheer staat centraal in elke AI-audit omdat de kwaliteit van je data direct bepaalt hoe goed je AI-systemen werken. Auditors controleren of je data betrouwbaar, actueel en relevant is voor de beslissingen die je AI-systemen nemen.

De datakwaliteit wordt grondig onderzocht. Auditors kijken naar de bron van je data, hoe je deze verzamelt en of deze compleet en accuraat is. In de bouw en infra betekent dit bijvoorbeeld dat ze controleren of je projectdata uit betrouwbare systemen komt en of historische kostengegevens nog relevant zijn voor huidige schattingen.

Privacy en beveiliging krijgen veel aandacht. Je moet kunnen aantonen dat persoonsgegevens correct worden verwerkt volgens de AVG. Dit is relevant als je AI-systemen bijvoorbeeld personeelsgegevens of klantinformatie verwerken. Ook moet je laten zien dat je data veilig is opgeslagen en dat alleen geautoriseerde personen er toegang toe hebben.

De data-governancestructuur wordt gecontroleerd. Dit betekent dat je duidelijke afspraken moet hebben over wie verantwoordelijk is voor welke data, hoe je de datakwaliteit monitort en wat je doet als er problemen ontstaan.

Auditors willen ook weten hoe je omgaat met data-bias. Als je AI-systeem bijvoorbeeld alleen is getraind op data van grote projecten, kan het slechte voorspellingen doen voor kleinere klussen. Je moet kunnen uitleggen hoe je dit soort problemen voorkomt of oplost.

Wat zijn de belangrijkste risicogebieden die worden onderzocht?

AI-audits richten zich op vijf hoofdrisicogebieden die direct impact kunnen hebben op je bedrijfsvoering en compliance. Deze risico’s kunnen leiden tot verkeerde beslissingen, financiële schade of juridische problemen.

Bias en discriminatie staan bovenaan de lijst. Dit gebeurt wanneer je AI-systeem systematisch bepaalde groepen benadeelt of verkeerde aannames maakt. In de bouw kan dit bijvoorbeeld betekenen dat een AI-systeem altijd hogere kosten voorspelt voor bepaalde typen projecten, zonder dat daar een goede reden voor is.

Transparantie en uitlegbaarheid zijn belangrijke aandachtspunten. Je moet kunnen uitleggen hoe je AI-systemen tot bepaalde conclusies komen. Als je AI-systeem bijvoorbeeld adviseert om een project uit te stellen, moet je kunnen uitleggen waarom. Dit is vooral belangrijk bij beslissingen met grote financiële impact.

Veiligheid en betrouwbaarheid worden grondig getest. Auditors kijken of je AI-systemen stabiel werken onder verschillende omstandigheden en wat er gebeurt als er iets misgaat. Voor infrastructuurprojecten is dit extra belangrijk omdat fouten grote gevolgen kunnen hebben.

Privacy en databeveiliging krijgen speciale aandacht, vooral als je AI-systemen persoonsgegevens verwerken. Dit geldt bijvoorbeeld voor AI-toepassingen die medewerkergegevens analyseren of klantinformatie verwerken.

Menselijke controle en oversight worden gecontroleerd. Je moet kunnen aantonen dat mensen uiteindelijk de controle houden over belangrijke beslissingen en dat je AI-systemen menselijke expertise ondersteunen in plaats van vervangen.

Hoe STARC helpt met de voorbereiding op een AI-audit

Wij helpen je om je AI-systemen audit-ready te maken voordat de controle plaatsvindt. Door onze achtergrond in de bouw en infra begrijpen we precies welke AI-toepassingen jullie gebruiken en welke risico’s daarbij horen.

Onze AI-governanceondersteuning omvat:

AI-compliancescan – We beoordelen welke van je AI-systemen onder auditverplichtingen vallen
Databeheeroptimalisatie – We zorgen dat je data governance op orde is voor audit-eisen
Risicobeheerimplementatie – We helpen bij het opzetten van processen om AI-risico’s te monitoren
Documentatie en procedures – We zorgen dat je alle benodigde documentatie hebt voor de audit
Training en bewustwording – We trainen je team in AI-compliance en risicobeheer

Door onze integrale aanpak koppelen we AI-governance aan je bestaande bedrijfsprocessen. Zo wordt compliance geen losstaand project, maar onderdeel van hoe je normaal werkt.

Wil je weten hoe audit-ready jouw AI-systemen zijn? Ons team van data-experts met bouw- en infra-achtergrond helpt je graag verder. Neem contact op voor een vrijblijvende AI-compliancecheck.