Wat is ISO 42005?

ISO 42005 (voluit ISO/IEC 42005:2025) is een internationale standaard voor AI-systemen die organisaties begeleidt bij het uitvoeren van AI impact assessments. Simpel gezegd biedt ISO 42005 een gestructureerde aanpak om de potentiële gevolgen en risico’s van een AI-systeem te identificeren, analyseren en evalueren gedurende de hele levenscyclus van dat systeem . In tegenstelling tot bredere AI-managementnormen (zoals ISO 42001 voor AI-managementsystemen) zoomt ISO 42005 in op individuele AI-toepassingen. Het richt zich specifiek op de vraag: “Wat voor impact kan dit AI-systeem hebben op mensen, organisaties en de maatschappij?” Door deze focus helpt de norm om verder te kijken dan alleen technische prestaties en juist de maatschappelijke gevolgen en ethische aspecten van AI mee te nemen.

ISO 42005 is ontwikkeld door ISO/IEC JTC 1/SC 42 (de internationale commissie voor AI-standaarden) en is sinds april 2025 beschikbaar (in Nederland via NEN). De norm is bedoeld als leidraad (tot nu toe is het nog geen verplichte eisen lijst) en kan door allerlei organisaties worden toegepast – van startups tot grote bedrijven en overheidsinstanties. Het uiteindelijk doel is dat AI-systemen niet alleen effectief, maar vooral verantwoord en transparant worden ingezet. Kortom, ISO 42005 is de nieuwe wereldwijde AI impact assessment standaard die vertrouwen in AI moet vergroten en organisaties helpt om AI risico’s proactief te beheren.

ISO 42005 is daarnaast een internationale richtlijn die QA-teams ondersteunt bij het beoordelen van de risico’s en maatschappelijke impact van AI-systemen. In plaats van zich te richten op abstracte governance-structuren, biedt deze standaard een praktisch en gestructureerd framework waarmee QA’ers AI-toepassingen gedurende hun hele levenscyclus kunnen toetsen op betrouwbaarheid, ethiek en compliance.

Waar andere normen, zoals ISO 42001, zich richten op het bredere AI-managementsysteem, focust ISO 42005 op de concrete impact van afzonderlijke AI-oplossingen. De centrale vraag die QA hierbij helpt beantwoorden is: Wat zijn de potentiële gevolgen van het  AI-systeem wat mijn organisatie gebruikt,  voor gebruikers, processen en maatschappelijke waarden?

Voor QA-professionals betekent dit dat testen niet langer beperkt is tot technische prestaties of modeloutput. ISO 42005 vraagt QA expliciet om te toetsen op zaken als:

• Datakwaliteit en representativiteit

• Traceerbaarheid van beslissingen

• Beheer van modelversies en risico’s op bias

• Verantwoording en documentatie van testresultaten

Voor QA betekent dit een verschuiving van klassieke kwaliteitscontrole naar een centrale rol in AI-governance. ISO 42005 helpt QA-teams om AI-systemen niet alleen effectief, maar ook veilig, uitlegbaar en maatschappelijk verantwoord te maken. Het is de standaard die QA in staat stelt om structureel bij te dragen aan vertrouwen in AI.

Wat is het hoofddoel van ISO 42005?

Het hoofddoel van ISO 42005 is om organisaties te helpen AI op een verantwoorde manier te ontwikkelen en in te zetten. Dit doet de norm door een framework te bieden voor systematische impactanalyses. Concreet betekent dit dat je voor elke AI-toepassing in kaart brengt waar het mis kan gaan, wie erdoor geraakt kunnen worden en welke maatregelen nodig zijn om risico’s te beperken. Enkele kernpunten en functies van ISO 42005 zijn onder andere:

Identificatie van potentiële impact

De norm helpt bij het herkennen van mogelijke nadelige gevolgen van een AI-systeem, zoals discriminatie, privacyschending of veiligheidsrisico’s . Zowel de beoogde als onbedoelde gebruiksscenario’s (inclusief “reasonably foreseeable misuse”) worden meegenomen, zodat je ook misbruik of verkeerd gebruik van de AI kunt voorzien .
 

Integratie met risicomanagement

ISO 42005 integreert AI-risicoanalyses in bestaande bedrijfsprocessen voor risicomanagement. Het biedt methoden om de ernst en waarschijnlijkheid van AI-risico’s te beoordelen en koppelt deze aan je algemene riskmanagement. Zo wordt impact assessment geen losstaand bureaucratisch ding, maar onderdeel van hoe je organisatie risico’s beheerst.
 

Mitigatie en actieplannen

De standaard benadrukt dat het niet blijft bij risico’s identificeren – er moeten ook mitigatieplannen komen . Denk aan maatregelen als menselijk toezicht, transparantie richting gebruikers, en accountable AI-praktijken om negatieve impact te voorkomen of te beperken.
 

Levenscyclus benadering 

Een belangrijk doel is duidelijk maken dat AI impact assessments continu moeten plaatsvinden, niet slechts éénmalig vooraf . ISO 42005 promoot monitoring en herbeoordeling gedurende de hele levensduur van het AI-systeem, van ontwerp en ontwikkeling tot implementatie, gebruik, en uiteindelijk buitengebruikstelling. Hierdoor kun je nieuwe risico’s die later opduiken tijdig opsporen en aanpakken.
 

Samengevat is het hoofddoel van ISO 42005 om vertrouwen en veiligheid rond AI-systemen te vergroten. Door organisaties een praktisch raamwerk te geven om de maatschappelijke en ethische impact van AI te beoordelen, helpt de norm om AI-toepassingen transparanter, eerlijker en veiliger te maken. Zo kunnen we profiteren van slimme AI-technologieën zonder dat het ten koste gaat van mensen of maatschappij.

Waarom is ISO 42005 cruciaal voor QA-professionals die werken met AI?

Van traditionele teststrategieën naar impactgerichte kwaliteitszorg

De publicatie van ISO 42005 vormt een kantelpunt voor de rol van Quality Assurance (QA) binnen AI-projecten. Waar QA voorheen voornamelijk gericht was op het testen van functionele eisen, stelt ISO 42005 nu dat QA ook verantwoordelijkheid draagt voor het maatschappelijk verantwoord ontwikkelen en inzetten van AI-systemen.

De QA’er als bewaker van maatschappelijke impact

ISO 42005 dwingt organisaties om niet alleen te kijken naar prestaties, maar naar het volledige risicoprofiel van een AI-systeem. Dit omvat vragen als: wie kan er benadeeld worden? Is de training data representatief? Kan het systeem worden misbruikt? QA’ers worden zo de toetssteen voor AI-transparantie, eerlijkheid en veiligheid.

Praktische toepassing in sectoren zoals food

In de foodsector kan een AI-systeem bijvoorbeeld voorspellen wanneer een product bederft of een inspectie overslaan door slimme beeldherkenning. Maar wat als het model systematisch fouten maakt door bias in de dataset? QA moet hier toetsen op voorspelbaarheid, foutgevoeligheid en reproduceerbaarheid, volgens de ISO 42005-principes.

Koppeling met EU AI Act: QA als spil in compliance

De EU AI Act vereist voor hoog-risico AI-systemen een formeel impact assessment en risicobeheer. ISO 42005 biedt het daarvoor benodigde raamwerk. QA is essentieel in het leveren van bewijslast via testresultaten, documentatie en validaties.

Wie is binnen een organisatie verantwoordelijk voor het waarborgen van ISO 42005?

Waarom gedeelde verantwoordelijkheid tot onduidelijkheid leidt

Hoewel ISO 42005 ruimte laat voor verschillende rollen, zoals data scientists, ethische commissies en IT-architecten, blijkt in de praktijk dat er vaak onduidelijkheid bestaat over wie werkelijk eindverantwoordelijk is. Dit leidt tot risico’s, zeker als AI wordt ingezet in gevoelige domeinen zoals food logistics of publieke dienstverlening.

QA als centrale actor in de AI-governance keten

QA beschikt over de tools, ervaring en methodologie om processen zoals documentatie, log validatie en regressietesten structureel in te richten. Hierdoor kunnen QA’ers unieke waarde leveren in het beheren van traceerbaarheid en audit trails binnen AI-projecten.

Verantwoordelijkheid vastleggen volgens ISO 42005

De norm stelt dat voor ieder procesonderdeel – van data sourcing tot monitoring – een aanspreekpunt moet zijn benoemd. QA is hierin het geweten van de organisatie: wie toetst of de datakwaliteit voldoet? Wie bewaakt dat metadata consistent wordt bijgehouden? Dit vereist een heldere roltoewijzing en governance-structuur.

Accountability onder de EU AI Act

De EU AI Act verplicht organisaties binnenkort om volledige AI-traceerbaarheid en risicoverantwoording te tonen. QA-afdelingen die nu al met ISO 42005 werken, hebben een sterke voorsprong in het voldoen aan deze verplichtingen, vooral als het gaat om systemen in de food-industrie, waar publieke gezondheid en consumentenvertrouwen op het spel staan.

Wat betekent de keuze tussen Nederlandse en Amerikaanse AI-modellen voor QA en compliance?

Geopolitiek én technisch dilemma: open vs gesloten modellen

De keuze tussen een Amerikaans foundation model en een Europese AI-oplossing is meer dan strategisch: het beïnvloedt fundamenteel wat QA kan en mag testen. Amerikaanse modellen zijn vaak gesloten, wat leidt tot een gebrek aan inzicht in trainingsdata, modelgedrag en versiebeheer.

Wat dit betekent voor QA-testmethoden

Bij Amerikaanse modellen moeten QA’ers zich behelpen met indirecte teststrategieën: black-box testing, output-analyse en modelgedragsvergelijkingen. Europese modellen (zoals die van NLAIC) zijn transparanter en maken directe toetsing mogelijk van bias, datavervuiling en beslis regels, wat cruciaal is voor sector specifieke toepassingen, zoals predictive quality control in food.

ISO 42005 als toetsingskader voor modelselectie

ISO 42005 vereist dat elk AI-model traceerbaar, uitlegbaar en reproduceerbaar is. Dit betekent dat QA bij de modelselectie al moet worden betrokken. QA’ers kunnen dan de geschiktheid van een model beoordelen op basis van testbaarheid en auditbaarheid, wat weer bepalend is voor latere compliance.

Hoe QA geopolitieke keuzes vertaalt naar testbeleid

Wanneer een organisatie kiest voor een Amerikaans model met beperkte zichtbaarheid in data lineage, moet QA een zwaarder testregime hanteren. Denk aan aanvullende scenariotests, synthetische datatests en outputmonitoring. Bij Europese modellen kan QA zich meer richten op inhoudelijke analyse van de data en modelarchitectuur, wat niet alleen efficiënter is, maar ook beter aansluit bij ISO 42005 en de EU AI Act.

Hoe verandert traceerbaarheid onder ISO 42005 de teststrategie van QA-teams?

Traceerbaarheid als fundament voor verantwoordelijke AI

Een van de pijlers van ISO 42005 is traceerbaarheid – het vermogen om beslissingen van een AI-systeem stap voor stap te kunnen herleiden. Voor QA-teams betekent dit een fundamentele aanpassing in hun teststrategie. Waar voorheen vooral functionele en regressietests centraal stonden, vraagt ISO 42005 nu om testen op data lineage, logging, auditability en transparantie van modelbesluiten.

Waarom traceability essentieel is voor risicobeheersing

Zonder traceerbaarheid is het onmogelijk om fouten, bias of misbruik in AI-systemen terug te leiden naar hun oorzaak. Dit is bijzonder riskant in sectoren als food safety, waar AI bijvoorbeeld wordt ingezet voor inspectie, kwaliteitscontrole of voorraadsystemen. Stel dat een AI-tool plotseling bepaalde batchnummers afkeurt zonder duidelijke reden. Zonder traceerbaarheid kan QA niet vaststellen of de oorzaak ligt bij verkeerde inputdata, algoritmische drift of een foutieve modelupdate.

Nieuwe QA-methoden voor ISO 42005-compliance

QA-teams moeten daarom hun aanpak verbreden. Ze moeten testen op:

• Versiebeheer van modellen en data: welke versie van het model draaide wanneer?

• Reproduceerbaarheid van uitkomsten: kan dezelfde output opnieuw worden gegenereerd bij dezelfde input?

• Logging-integriteit: zijn alle beslissingen en inputwaarden correct gelogd?

Tools zoals model interpretability frameworks (SHAP, LIME) en AI-observability platforms (zoals WhyLabs) kunnen hierbij ondersteuning bieden. Tegelijkertijd vereist dit van QA ook een diepere samenwerking met data-engineers en MLOps-teams.

QA als waarborg voor explainable AI

ISO 42005 stelt dat systemen uitlegbaar moeten zijn, niet alleen voor ontwikkelaars, maar ook voor eindgebruikers, auditors en toezichthouders. QA kan hier een brugfunctie vervullen door testscenario’s te ontwerpen die de grensgevallen, uitzonderingen en fouten blootleggen, en die documenteren hoe beslissingen tot stand zijn gekomen. In een food-toepassing, zoals AI-gedreven klantsegmentatie voor gepersonaliseerde aanbiedingen, moet QA bijvoorbeeld testen of het systeem bepaalde klantgroepen systematisch uitsluit of bevoordeelt.

Wat is de rol van QA bij het beoordelen van datakwaliteit onder ISO 42005?

Datakwaliteit: de onzichtbare ruggengraat van AI

Volgens ISO 42005 is de kwaliteit van data de kritieke succesfactor van elk AI-systeem. Slechte data leiden tot slechte modellen – ook al zijn ze technisch perfect ontwikkeld. Voor QA betekent dit dat hun traditionele kwaliteitscontrole wordt uitgebreid naar de brondata, inclusief de herkomst, volledigheid, actualiteit en biasgevoeligheid.

De QA’er als data-auditor

QA’ers moeten onder ISO 42005 expliciet toetsen of datasets:

• Representatief zijn voor de doelpopulatie

• Vrij zijn van systematische vooroordelen

• Actueel en betrouwbaar zijn voor de toepassing

In de foodsector bijvoorbeeld, waar AI gebruikt wordt om houdbaarheidsvoorspellingen te doen, kan verouderde of onvolledige data leiden tot verspilling of risico’s voor de voedselveiligheid. QA moet hier niet alleen de algoritmes testen, maar juist ook de datasets waar die algoritmes op zijn getraind.

Gebruik van ISO/IEC 5259 als hulpmiddel

ISO 42005 verwijst expliciet naar de ISO/IEC 5259-serie, die richtlijnen biedt voor datakwaliteit binnen AI. Deze standaard biedt QA’ers concrete parameters om op te testen, zoals:

• Accuracy: kloppen de gegevens met de werkelijkheid?

• Completeness: ontbreken er waarden?

• Timeliness: hoe oud is de data?

Door deze richtlijnen toe te passen, kunnen QA-teams een objectieve basis leggen voor hun datareviewprocessen.

QA’s bijdrage aan datagovernance

QA moet samenwerken met data governance-teams om testcriteria te integreren in data ingest pipelines en datacatalogi. Dit betekent ook: meebeslissen over data cleansing-routines, labelvalidatie en zelfs pseudonimiseringsstrategieën. In een AI-systeem dat consumentengedrag in de food-retail analyseert, moet QA kunnen aantonen dat persoonsgegevens zijn geanonimiseerd en dat klantsegmenten eerlijk en gebalanceerd zijn gedefinieerd.

Waarom moet QA betrokken zijn bij metadata en documentatieprocessen?

Documentatie: de sleutel tot uitlegbaarheid en auditability

Een van de meest onderschatte aspecten van ISO 42005 is de nadruk op documentatie en metadata. Zonder correcte en toegankelijke documentatie is het onmogelijk om een AI-systeem verantwoord te testen, valideren of certificeren. Voor QA betekent dit dat zij niet alleen gebruikersdocumentatie moeten reviewen, maar ook actief betrokken moeten zijn bij het opstellen van systeembeschrijvingen, datakaders en modelrapportages.

De QA’er als reviewer van ‘living documentation’

ISO 42005 verwacht dat documentatie wordt onderhouden gedurende de hele levensduur van het AI-systeem. Dit betekent dat QA betrokken moet zijn bij:

• Versiebeheer van datasets en modellen

• Veranderingen in gebruikscontext of doelstellingen

• Aanpassingen in interfaces of integraties

In een systeem dat AI gebruikt om voedselveiligheid te waarborgen, moeten QA’ers valideren of wijzigingen in het AI-model correct zijn vastgelegd en of deze de kwaliteit van de besluitvorming beïnvloeden. Dit kan bijvoorbeeld een wijziging in temperatuurdata-invoer zijn bij koelketenmonitoring in food logistics.

Metadata als toets grond voor QA-tests

Metadata geeft informatie over de herkomst, context en eigenschappen van datasets. QA’ers gebruiken deze informatie om testscenario’s te ontwerpen die rekening houden met:

• Databronnen (interne vs externe bronnen)

• Beperkingen van datasets (zoals sampling bias)

• Preprocessingtechnieken die de data beïnvloeden

Hierdoor kunnen QA’ers preciezer testen of het systeem zich gedraagt zoals verwacht en of bepaalde fouten herleidbaar zijn naar de brondata of preprocessing.

Transparantie richting externe toezichthouders

De EU AI Act vereist dat AI-systemen controleerbaar zijn door externe toezichthouders. QA’ers spelen hierbij een sleutelrol, omdat zij via gedocumenteerde testresultaten en metadata-analyse kunnen aantonen hoe beslissingen tot stand komen,  iets wat essentieel is voor certificering van high-risk systemen.

Hoe moet QA omgaan met data delen binnen ISO 42005-compliance?

Data delen: noodzakelijk én risicovol

In moderne AI-omgevingen is data delen onvermijdelijk. Organisaties wisselen gegevens uit met leveranciers, partners en derde partijen om AI-systemen te trainen of te voeden met nieuwe inzichten. In de foodsector bijvoorbeeld, kan een keten van producenten, transporteurs en retailers gezamenlijk gebruik maken van een AI-platform voor houdbaarheidsvoorspellingen of voorraadoptimalisatie. ISO 42005 erkent de waarde van datadeling, maar benadrukt tegelijkertijd de noodzaak tot strikte governance en controlemechanismen – een verantwoordelijkheid waar QA expliciet bij betrokken moet zijn.

QA als validatiemechanisme voor Data Sharing Agreements

ISO 42005 raadt aan om formele Data Sharing Agreements (DSA’s) op te stellen waarin bron, doel, bewaartermijn en beveiliging van gedeelde data zijn vastgelegd. QA moet hier een dubbele rol vervullen:

• Toetsing van de afspraken aan testbare kwaliteitscriteria

• Controle of de gedeelde data daadwerkelijk conform afspraken wordt toegepast

Bijvoorbeeld: als in een food supply chain DSA staat dat klantdata wordt geanonimiseerd, dan moet QA dit kunnen valideren met testcases voor datamasking en datatransformatie.

Beveiliging en integriteit van gedeelde data

QA-teams zijn ook verantwoordelijk voor het testen van de technische veiligheid rond datadeling. Denk aan:

• Encryptietests tijdens overdracht (TLS, VPN)

• Authenticatieprotocollen

• Validatie van integriteit (hashing, checksums)

In een omgeving waar AI voorspelt welke voedingsproducten bederfelijk zijn, kan een fout in gedeelde sensor- of temperatuurdata catastrofale gevolgen hebben. QA moet garanderen dat die data correct, actueel en veilig arriveert – en ook correct wordt geïnterpreteerd door het AI-systeem.

Accountability en audits

ISO 42005 vraagt expliciet om verantwoordelijkheidstoewijzing voor elke fase van het datagebruik. QA’ers moeten weten: wie is eigenaar van de brondata? Wie voert preprocessing uit? Wie valideert of het model de juiste data gebruikt? Deze informatie moet worden gedocumenteerd, getest en beschikbaar zijn bij externe audits.

Wat betekent ‘levenscyclus benadering’ in ISO 42005 voor QA-teststrategieën?

AI is nooit af: testen over de hele levenscyclus

Een van de meest ingrijpende vereisten van ISO 42005 is de benadering van AI als een continu evoluerend systeem. Het AI-model wordt niet eenmalig getraind en uitgerold, maar ondergaat voortdurend updates, hertraining, en integratie met nieuwe databronnen. Voor QA betekent dit een transitie van projectmatige naar cyclische teststrategieën, waarbij elk stadium – van ontwerp tot afbouw – voorzien moet zijn van kwaliteitscontrole.

Fasen in de AI-levenscyclus waar QA actief moet zijn

1. Ontwerp- en ontwikkelfase: QA toetst dataspecificaties, voert biasdetectie uit en valideert de ‘business rules’.

2. Trainingsfase: QA reviewt trainingsdata, monitort loss metrics en valideert validatie-sets.

3. Deploymentfase: QA test of modeloutput in de praktijk logisch en uitlegbaar is.

4. Operationele fase: QA voert periodieke herbeoordelingen uit op modelprestaties (bijv. concept drift).

5. Einde-levensfase: QA zorgt voor veilige dataverwijdering en documenteert archiverings procedures.

Concreet voorbeeld uit de foodsector

In een AI-systeem dat in supermarkten wordt gebruikt om promotieproducten dynamisch te prijzen, kan een seizoenverandering een modelupdate noodzakelijk maken. QA moet deze update testen op impact: worden de juiste producten geselecteerd? Is er geen verstoring van klantprofielen? Zijn er geen verkeerde prijspatronen ontstaan door verkeerde datainterpretatie?

Continuous Testing en MLOps

QA moet overstappen op automatisering en continue monitoring. Integratie met MLOps-platforms (zoals MLflow, Seldon of Vertex AI) maakt het mogelijk om:

• Versiebeheer van modellen en datasets te volgen

• Triggers in te bouwen voor regressietests bij elke wijziging

• Realtime dashboards te gebruiken voor afwijkings detectie

ISO 42005 benadrukt dat AI-systemen alleen betrouwbaar blijven als hun prestaties door QA voortdurend worden herbeoordeeld, een proces dat veel verder gaat dan traditionele go/no-go releases.

Hoe helpt ISO 42005 QA-teams om het vertrouwen in datasystemen te versterken?

Vertrouwen als meetbare kwaliteitsfactor

Vertrouwen in AI-systemen is niet langer een soft aspect, maar een meetbare en auditeerbare kwaliteitsindicator. ISO 42005 definieert vertrouwen als het resultaat van transparantie, uitlegbaarheid, ethische verantwoordelijkheid en continue controle. QA speelt hierin een hoofdrol, omdat zij als enige discipline structureel controlemechanismen toepast, logica test en data valideert.

Interne en externe vertrouwensopbouw

Intern geeft een ISO 42005-compliant QA-proces zekerheid aan management en stakeholders. Extern kunnen QA-testresultaten, documentatie en modellogs vertrouwen wekken bij:

• Toezichthouders

• Auditors

• Klanten

In de foodindustrie is dit cruciaal. Consumenten willen weten waarom ze bepaalde producten worden aanbevolen of waarom hun bestelvoorkeuren worden aangepast. QA moet kunnen aantonen dat deze aanbevelingen niet voortkomen uit verborgen biases, maar uit robuuste en controleerbare algoritmes.

Bewijsvoering via QA-documentatie

ISO 42005 vereist dat alle beslissingen, datagebruik en modelversies traceerbaar zijn. QA levert dit bewijs via:

• Testplannen

• Risicoanalyses

• Gebruikersacceptatietests

• Biasvalidatie en fairness-checks

Deze documenten tonen aan dat er proactief is nagedacht over de impact van AI en vormen een belangrijke basis voor compliance met de EU AI Act.

De QA’er als brug tussen techniek en vertrouwen

Door ISO 42005 worden QA’ers gepositioneerd als bruggenbouwers: zij zorgen dat technische complexiteit vertaald wordt naar toetsbare, uitlegbare uitkomsten. In AI-systemen die bijvoorbeeld allergenenanalyses doen of consumentenprofielen aanmaken in foodretail, is QA essentieel om consumentenvertrouwen niet alleen te vragen, maar ook te verdienen.

Hoe helpt ISO 42005 QA-teams zich voor te bereiden op de EU AI Act?

De EU AI Act: juridische kaders worden realiteit

De EU AI Act wordt de eerste wetgeving ter wereld die AI-systemen indeelt naar risiconiveau. Voor zogeheten ‘high-risk AI systems’ gelden strikte eisen rond documentatie, risicobeheer, transparantie en menselijke controle. Dit raakt QA direct: de testpraktijk wordt niet langer gestuurd door interne kwaliteitsdoelen, maar door juridisch vastgelegde verplichtingen.

ISO 42005 als invulling van complianceverplichtingen

ISO 42005 biedt QA’ers een internationaal erkend framework om te voldoen aan deze wettelijke eisen. De norm behandelt onderwerpen als:

• Impactanalyses

• Datakwaliteit en -transparantie

• Traceerbaarheid van beslissingen

• Beheersing van model-updates

Voor QA betekent dit dat hun testwerk een sleutelpositie inneemt in het aantoonbaar maken van EU-conformiteit. Denk bijvoorbeeld aan AI-systemen die in de food-industrie gebruik maken van gezichtsherkenning voor klantenbinding of toegang tot voedselverdeelpunten: zulke toepassingen vallen vrijwel zeker onder de ‘high-risk’ categorie.

QA-methodieken die voldoen aan AI Act-normen

QA-teams moeten hun werk structureren rond:

• Risicoklassen van AI-modellen

• Transparantievereisten richting gebruikers

• Borging van menselijke tussenkomst in kritieke beslissingen

• Periodieke validatie en rapportageverplichting

Door ISO 42005 toe te passen, kunnen QA’ers al vóór invoering van de wet toetsen of hun testbeleid future-proof is.

Wat is de meerwaarde van QA bij modelselectie en strategische AI-keuzes?

QA betrokken bij de AI-keuze? Absoluut.

Traditioneel werd QA pas aan het eind van het ontwikkelproces betrokken – vaak pas na selectie van een tool of model. ISO 42005 verandert dit fundamenteel. QA moet nu meedenken in de selectie van modellen, omdat de testbaarheid, uitleg baarheid en betrouwbaarheid van een AI-systeem grotendeels worden bepaald door de mate waarin het model transparant en auditeer baar is.

Lokale vs externe modellen: een QA-afweging

Een voorbeeld: een AI-model uit de VS dat klant voorkeuren voorspelt op basis van sociale media-data. QA zal hier enorme moeite hebben om de trainingsdata, beslis regels of versie geschiedenis in te zien. Kies je daarentegen voor een open source-model uit Nederland of de EU, dan heeft QA directe toegang tot de metadata, training protocollen en architectuur – waardoor ISO 42005 veel eenvoudiger te implementeren is.

Strategische impact in food AI-projecten

In food-retail en productinnovatie projecten wordt AI ingezet om consumentengedrag, smaak voorkeuren en voorraadbewegingen te voorspellen. QA moet hier vooraf al toetsen of het gekozen model zich laat testen op fairness en explainability, zeker als het bijvoorbeeld promotiecampagnes personaliseert of prijsschommelingen veroorzaakt.

ISO 42005 stelt eisen aan de auditbaarheid van modellen

Als een model niet getest kan worden volgens ISO 42005, dan is het compliance risico hoog. QA’ers spelen hiermee een preventieve rol: zij helpen verkeerde modelkeuzes te voorkomen en versterken zo het strategisch risicobeheer van de organisatie.

Wat betekent ISO 42005 voor de publieke verantwoordelijkheid van QA-professionals?

QA als ethisch ankerpunt

De maatschappelijke gevolgen van AI worden steeds duidelijker: van algoritmische bias tot verlies van autonomie. ISO 42005 maakt het daarom expliciet: AI moet worden ontwikkeld met aandacht voor menselijke waardigheid, veiligheid en gelijkheid. QA’ers, met hun rol als onafhankelijke testers, kunnen hierin het ethische geweten van het AI-proces vormen.

Verantwoording binnen én buiten de organisatie

QA levert door hun documentatie, testcases en validatie rapporten directe input voor:

• Interne audits

• Compliance-assessments

• Externe verantwoording richting toezichthouders of consumenten

Bijvoorbeeld: in een food-AI die voedingsschema’s personaliseert voor kinderen of kwetsbare doelgroepen, moet QA kunnen aantonen dat het systeem geen voorkeuren discrimineert op basis van afkomst, inkomen of gezondheidstoestand.

ISO 42005 maakt vertrouwen structureel

Waar vroeger vertrouwen op het buikgevoel van de gebruiker berustte, stelt ISO 42005 dat vertrouwen het resultaat moet zijn van structurele toetsing en traceerbare controlemechanismen. QA’ers zijn de enigen die deze mechanieken systematisch uitvoeren.

QA in dialoog met ethiek en beleid

ISO 42005 stimuleert samenwerking tussen QA, ethische commissies, juridische teams en management. QA moet leren communiceren in begrijpelijke taal, zodat hun testresultaten ook impact hebben op beleidskeuzes. Dit vergt interdisciplinair denken én communiceren – een nieuwe, maar essentiële vaardigheid in het AI-tijdperk.

Conclusie: Van tester naar architect van vertrouwen

ISO 42005 herdefinieert de rol van QA: van operationeel tester naar systeemarchitect van betrouwbaarheid, ethiek en compliance. QA’ers moeten nieuwe competenties ontwikkelen in data governance, model validatie, ethiek en juridische toetsing en dat alles binnen een dynamische, snel evoluerende AI-omgeving.

In sectoren als food, waar AI steeds vaker autonoom beslissingen neemt over veiligheid, voorraad en klant keuzes, kan QA het verschil maken tussen blind vertrouwen en aantoonbare betrouwbaarheid. Wie ISO 42005 vandaag al toepast, bouwt aan een toekomst waarin AI niet alleen slim is, maar ook verantwoord, uitlegbaar en eerlijk.

Veelgestelde vragen / FAQ 

1. Wat moet een QA’er vandaag al doen om compliant te zijn met ISO 42005?

   Begin met het integreren van traceerbaarheid, datakwaliteitscontroles en impactanalyses in je bestaande testproces. Implementeer cyclische tests en start met versiebeheer van documentatie. Lees ook wie verantwoordelijk is voor kwaliteit in productie – tijd voor duidelijkheid voor aanvullende inzichten over rolverdeling binnen kwaliteitsprocessen.

2. Zijn bestaande test frameworks zoals ISTQB voldoende voor AI-projecten?

   Nee. AI vereist aanvullende testtechnieken zoals biasdetectie, explainability tests en model monitoring. ISTQB-kennis is waardevol, maar moet worden aangevuld met AI-specifieke inzichten. Bekijk ook ons artikel over kwaliteitsborging en regelgeving in de farmaceutische industrie, waarin kritieke testvereisten worden besproken.

3. Hoe integreer je ethische aspecten in testscenario’s?

   Gebruik stakeholder mapping, risicoanalyses en fairness-checklists om testscenario’s te ontwerpen die maatschappelijke gevolgen simuleren. ISO 42005 biedt een solide structuur voor deze aanpak. ESG-criteria zijn hierbij essentieel – zie ook ESG: de nieuwe standaard in kwaliteitsmanagement.

4. Wat is de relatie tussen ISO 42005 en ISO 42001 voor QA’ers?

   ISO 42001 beschrijft een volledig AI-managementsysteem; ISO 42005 is de concrete invulling van de impactanalyse binnen dat systeem. QA’ers leveren met testplannen, documentatie en modelvalidatie directe input voor compliance. Voor een IT-perspectief hierop, lees ook het artikel van ons zusterbedrijf Morgan Black: Implementeer ISO 42005 en maak jouw AI-systeem wettelijk klaar.

5. Hoe kan QA bijdragen aan het kiezen van het juiste AI-model (open source vs lokaal)?

   Door te toetsen of een model voldoet aan eisen voor traceerbaarheid, testbaarheid en uitlegbaarheid. QA signaleert risico’s vóórdat het model in productie gaat – cruciaal voor risicobeheersing én juridische dekking onder de EU AI Act.