Artikel 86 recht op uitleg: wat Nederlandse deployers nu moeten regelen

Sinds 2 augustus 2026 moeten deployers van hoog-risico AI-systemen uitleggen hoe een AI-besluit tot stand is gekomen. Niet als vage samenvatting, maar concreet genoeg dat de betrokkene er iets mee kan. Dat is de kern van Artikel 86 van de EU AI-verordening.

Veel HR-directeuren en compliance officers die ik spreek denken dat dit al geregeld is via de AVG. Dat klopt deels, maar Artikel 86 gaat verder. En het geldt voor een bredere groep besluiten dan Artikel 22 AVG.

# Wat Artikel 86 precies eist

Kijk, de tekst is verrassend direct. Artikel 86 geeft iedere betrokkene het recht om een zinvolle uitleg te ontvangen over een besluit dat een hoog-risico AI-systeem heeft ondersteund of genomen, als dat besluit een significant effect heeft op zijn of haar situatie.

Drie dingen springen eruit:

Significant effect. Een algoritme dat je kantoorverlichting regelt valt er niet onder. Maar een AI die meebeslist over je sollicitatie, je kredietlimiet, je toegang tot een verzekeringsproduct, of je prestatiebeoordeling: dat zijn voorbeelden die expliciet in Bijlage III van de AI-verordening staan als hoog-risico toepassingen.

Zinvolle uitleg. De verordening vraagt niet om een technische dump van feature importances. Het gaat om begrijpelijke informatie: welke factoren hebben de doorslag gegeven, en hoe? Een betrokkene moet kunnen beoordelen of er iets niet klopt.

Op verzoek. Het recht wordt getriggerd door een verzoek van de betrokkene. Je hoeft dus niet proactief na elk besluit een brief te sturen. Maar je moet wel klaarstaan om snel te reageren als iemand erom vraagt.

# Wie is de betrokkene?

Dat is ruimer dan je misschien denkt. Het gaat om elke natuurlijke persoon die onderworpen is aan een besluit dat mede door een hoog-risico AI-systeem is genomen. Dus niet alleen klanten of consumenten. Ook:

• Sollicitanten bij je bedrijf
• Medewerkers bij wie een AI-systeem prestatiedata verwerkt
• Huurders bij wie een AI de aanvraag beoordeelt
• Klanten bij wie een AI de kredietwaardigheid inschat

De definitie sluit aan bij het begrip 'betrokkene' uit de AVG, maar de context is breder omdat Artikel 86 niet beperkt is tot geautomatiseerde besluiten.

# Het verschil met Artikel 22 AVG

Dit is waar het interessant wordt. Artikel 22 van de AVG geeft mensen het recht om niet onderworpen te zijn aan volledig geautomatiseerde besluiten met rechtsgevolgen. Er moet een mens aan te pas komen, of je moet bezwaar kunnen maken.

Artikel 86 van de AI-verordening werkt anders. Het vereist geen volledig geautomatiseerd besluit. Zelfs als een mens de eindbeslissing neemt, maar daarvoor een hoog-risico AI-systeem heeft geraadpleegd, kan de betrokkene uitleg vragen over de rol van dat systeem.

Dat heeft grote praktische gevolgen. Een recruiter die zegt "ik heb zelf beslist, de AI deed alleen de preselectie" is geen afdoende verweer meer. Als dat preselectie-systeem onder Bijlage III valt, heeft de afgewezen sollicitant recht op uitleg over hoe de AI die preselectie heeft gemaakt.

Even serieus: dit gaat om een laag die boven de AVG ligt. Je AVG-compliance dekt dit niet automatisch af.

# Twee concrete voorbeelden

# Sollicitatie en recruitment

Je gebruikt een AI-systeem dat cv's scoort en kandidaten rankt op basis van vaardigheidsmatch, werkervaring en andere parameters. Een kandidaat wordt afgewezen en vraagt: waarom?

Artikel 86 verplicht je om te kunnen uitleggen:

• Welke factoren het systeem heeft meegewogen
• Hoe die factoren hebben doorgewogen in het resultaat
• Of er specifieke drempelwaarden waren die de kandidaat niet haalde

Dat betekent dat je als deployer bij de provider of leverancier van het systeem moet hebben uitgevraagd hoe het model werkt. Artikel 26 van de AI-verordening legt deployers de verplichting op om alleen systemen te gebruiken waarvoor voldoende technische documentatie beschikbaar is. Zonder die documentatie kun je Artikel 86 simpelweg niet nakomen.

# Kredietverstrekking en financiële diensten

Een kleine ondernemer vraagt een zakelijke lening aan. Het bank- of fintechsysteem gebruikt een AI-model voor kredietscoring. De aanvraag wordt afgewezen.

De betrokkene vraagt uitleg. Je moet dan kunnen aangeven:

• Welke inputvariabelen het model heeft gebruikt (omzethistorie, sector, betalingsgedrag)
• Welke variabelen relatief zwaar wogen in de negatieve beoordeling
• Of er correcties mogelijk zijn als bepaalde data onjuist blijkt

Dit raakt ook aan het klachtrecht. Als de betrokkene vermoedt dat het systeem onjuiste of onvolledige data heeft gebruikt, moet er een mechanisme zijn om dat aan te kaarten. Dat mechanisme staat ook in Artikel 86: de verordening verbindt het recht op uitleg expliciet aan het recht om de uitkomst aan te vechten.

# Hoe je dit documenteert en uitvoert

Dit is hoe het werkt in de praktijk:

Stap 1: Inventariseer je hoog-risico AI-systemen. Welke tools gebruik je die vallen onder Bijlage III? Denk aan recruitment-software, HR-analysetools, kredietbeoordelingssystemen, of systemen die toegang tot diensten bepalen.

Stap 2: Haal de uitlegbaarheidsoutput op bij je leverancier. Vraag expliciet: welke uitleg kan dit systeem genereren per individueel besluit? Leg dat vast in het contract. Als een leverancier zegt "dat kan het systeem niet", is dat een serieus compliance-probleem.

Stap 3: Maak een intern uitlegprotocol. Wie binnen jouw organisatie ontvangt een uitlegverzoek? Binnen welke termijn wordt gereageerd? De verordening stelt geen expliciete termijn in Artikel 86 zelf, maar de algemene principes en de Autoriteit Persoonsgegevens hanteert voor vergelijkbare verzoeken een termijn van één maand als uitgangspunt.

Stap 4: Koppel dit aan je klachtenregeling. Het recht op uitleg staat niet op zichzelf. Zorg dat betrokkenen weten hoe ze bezwaar kunnen maken en wie intern bevoegd is om het besluit te herzien.

Stap 5: Train de betrokken medewerkers. Een HR-medewerker die een uitlegverzoek ontvangt, moet weten wat ze kan en mag zeggen. Artikel 4 van de AI-verordening verplicht deployers al tot AI-geletterdheid bij personeel dat hoog-risico systemen gebruikt.

# Wat de AP er straks over vindt

De Autoriteit Persoonsgegevens is aangewezen als één van de markttoezichthouders voor de AI-verordening in Nederland. Ze hebben al aangegeven profilering en geautomatiseerde besluitvorming prioriteit te geven. Het is realistisch te verwachten dat uitlegverplichtingen op hun radar staan.

Boetes onder de AI-verordening voor het niet-nakomen van verplichtingen als deployer kunnen oplopen tot 15 miljoen euro of 3% van de wereldwijde jaaromzet, afhankelijk van welk bedrag hoger is. Voor een MKB-bedrijf met 50 medewerkers is 3% van de jaaromzet al een ernstige tik.

Maar eerlijk gezegd: het risico op reputatieschade bij een goed gepubliceerde klacht over een niet-uitlegbaar AI-besluit is voor veel bedrijven net zo reëel als de boete.

# Wat je deze week kunt doen

Begin klein. Maak een lijst van alle softwaretools die je gebruikt voor beslissingen over mensen: sollicitanten, medewerkers, klanten. Check per tool of die onder Bijlage III van de AI-verordening valt. Vraag bij elke leverancier op wat hun uitlegbaarheidsfeatures zijn en of ze technische documentatie kunnen leveren.

Dat is al meer dan wat de meeste MKB-bedrijven nu hebben gedaan.

Als je wilt weten waar je precies staat, doe de gratis compliance-check op comply.khairos.ai. Twee minuten, en je weet welke verplichtingen voor jouw situatie het meest urgent zijn.