EU AI Act voor MKB-accountants: wat geldt nu, wat volgt en hoe je nalevingskosten beperkt. Praktische stappen, risicoklassen en MKB-voordelen. Met CTA.

Inleiding

De EU AI Act is definitief en faseert sinds 2025 verplichtingen in. Voor MKB-accountants is dit geen “big tech”-wet: je krijgt zélf te maken met AI-gebruiksregels, transparantie en opleidingseisen. Verboden toepassingen gelden al, GPAI-transparantie (voor generatieve modellen) is actief, en in 2026–2027 volgen de zwaardere high-risk-plichten. In deze gids lees je wat nu geldt, wat eraan komt en hoe je de kosten laag houdt zonder kwaliteit en compliance te verliezen. AI4 Accountancy helpt je met een praktische, MKB-proof aanpak.

Wat is nu al van kracht (2025) en wat komt wanneer?

  • Verboden praktijken & AI-geletterdheid: sinds 2025 zijn bepaalde toepassingen verboden (o.a. social scoring, emotieherkenning op werk/school). Organisaties die AI inzetten moeten aantoonbaar aan AI-geletterdheid werken.
  • GPAI-transparantie & governance: sinds augustus 2025 gelden extra transparantie- en documentatieplichten voor aanbieders van generatieve/algemeen-doel AI-modellen.
  • Volledige toepasselijkheid: de wet is volledig van toepassing vanaf 2026; voor sommige high-risk systemen loopt de transitie door tot 2027.

Wat is GPAI (kort)

GPAI (General-Purpose AI) is een algemeen-doel AI-model dat veel verschillende taken kan uitvoeren, zoals tekst genereren, samenvatten en analyseren. De zwaardere regels in de AI Act liggen vooral bij aanbieders van zulke modellen. Wat jij als kantoor wél moet regelen: duidelijkheid naar mensen wanneer AI is gebruikt, mens-in-de-lus bij klantoutput en logging (audittrail). Kies daarnaast leveranciers die hun GPAI-documentatie en verplichtingen op orde hebben.

High-risk of niet? Relevantie voor accountancy

De AI Act werkt risicogebaseerd. Voor accountantskantoren zijn vooral deze high-risk categorieën relevant:

  • Werk & HR (bv. selectie en beoordeling van sollicitanten/medewerkers).
  • Toegang tot essentiële diensten (bv. kredietwaardigheidsschatting).

Veel kantoor-workflows (samenvatten, brainstormen, sjabloonbrieven) zijn niet high-risk. Maar wees alert zodra je AI inzet in HR-processen of (klant)kredietbesluiten.

Grote kantoren vs. MKB: waar zit het verschil?

Regelgevingslast en complexiteit

  • Groot: aparte compliance/IT-teams die high-risk-eisen kunnen invullen.
  • MKB: mist schaalvoordeel; kies daarom “low-risk first” en gestandaardiseerde tooling met ingebouwde governance.

Kosten van naleving

  • Groot: centraliseert tooling en audits.
  • MKB: beperk kosten via (1) dataclassificatie, (2) één goedgekeurde AI-omgeving met logging, (3) beknopt AI-gebruikersbeleid + promptbibliotheek, (4) gefaseerde adoptie (quick wins eerst).

Verantwoordelijkheid en toezicht

  • Groot: continue audits mogelijk.
  • MKB: hanteer vier-ogenprincipe op klantgerichte output en bewaar een audittrail (prompts, versies, beslissingen).

Normen, audits en MKB-ondersteuning

De AI Act stimuleert MKB-ondersteuning via sandboxes, training en advies (via lidstaten/AI-Office). Gebruik deze voorzieningen om kennis en kosten te delen.

Naleving slim organiseren (zonder merknamen)

1) Bepaal je risicoprofiel

  • Inventariseer AI-gebruik per proces (samenstel, loon, fiscaal advies, HR).
  • Label data: Publiek / Intern / Vertrouwelijk / Zeer vertrouwelijk.
  • Check high-risk triggers (HR, krediet).

2) Kies een beheerde AI-werkomgeving

  • Eén omgeving met toegangsrechten, logging, retentie-instellingen.
  • Shadow AI actief ontmoedigen: privé-tools en niet-goedgekeurde accounts zijn verboden; bied een promptbibliotheek en wekelijkse “prompt share” zodat individuele winst organisatiebreed landt.

3) Zorg voor AI-geletterdheid (vereist sinds 2025)

  • Korte onboarding + jaarlijkse update over privacy, bias, hallucinaties, broncontrole en gebruiksgrenzen.

4) Werk met mens-in-de-lus en kwaliteitsnormen

  • Vier-ogen op klantoutput, bronnen controleren, versiebeheer.
  • Documenteer beslissingen en uitzonderingen (auditability).

5) Voorbereiden op 2026–2027

  • Stel een minidossier op (risicoanalyse, datastromen, policies).
  • Val je mogelijk in Annex III? Plan tijdig conformiteit (risicomanagement, datakwaliteit, logging, post-market monitoring).

Kosten drukken: 7 concrete maatregelen

  1. Use-case-portfolio: prioriteer low-risk taken met hoge ROI (samenvatten, controles, klantupdates).
  2. Standaard prompts & sjablonen: minder variatie, hogere kwaliteit.
  3. Dataminimalisatie: werk met synthetische of geanonimiseerde data.
  4. Centraliseer contracten: één set voorwaarden en DPIA-bijlagen.
  5. Kwartaalreviews i.p.v. doorlopende consultancy.
  6. Train-the-trainer: interne AI-champions voor coaching en first-line support.
  7. MKB-programma’s & sandboxes benutten voor kennis en testcapaciteit.

Veelgemaakte fouten (en hoe je ze voorkomt)

  • Alles “high-risk” noemen → check Annex III; veel kantoor-taken zijn níét high-risk.
  • Geen AI-geletterdheid → plan verplichte onboarding en jaarlijkse update.
  • Shadow AI gedogen → bied een goed alternatief met logging; veranker delen van prompts/workflows.
  • Geen audittrail → zonder log kun je kwaliteit en compliance niet aantonen.
  • Te veel tools → consolideer om beheer en kosten te beperken.

Samenvatting

  • Nu (2025): verboden praktijken + AI-geletterdheid; GPAI-transparantie van kracht.
  • Vanaf 2026–2027: volledige toepasselijkheid en extra plichten voor (sommige) high-risk-toepassingen.
  • Voor MKB-kantoren: focus op low-risk use-cases, één beheerde AI-omgeving, logging, opleiding en MKB-ondersteuning om kosten te drukken.

Plan een demo van het AI-First Platform voor accountancy.

EU AI Act MKB accountants, AI wetgeving accountancy, high-risk AI Annex III, GPAI transparantie, AI-geletterdheid, compliance kosten