AI-nieuws week 46: controle wordt een eigen laag in je AI

Deze week verschoof de aandacht van het slimste model naar de controle eromheen: een goedkoop model dat alleen beslist, een agentplatform dat vastlegt wat een agent zelfstandig mag en Europese regels voor het testen van AI onder toezicht. Voor grote AI-projecten betekent dat: routering, toetsing en toezicht worden losse onderdelen van je architectuur.

De belangrijkste ontwikkelingen

Google lanceert een model dat alleen beslist

Google maakte op 11 november de Gemini Decisions API beschikbaar, met een nieuw model: Gemini Decision 1. Het model schrijft geen tekst, maar beantwoordt gesloten vragen over een input: ja of nee, een keuze uit een lijst of een score. Het antwoord is een kans, geen zin. Volgens MarkTechPost kan één verzoek tot 1.000 vragen over dezelfde input bevatten, en betaal je 0,10 dollar per miljoen inputtokens zonder kosten voor output. Google noemt routering, toolkeuze, veiligheidschecks en beoordeling als toepassingen. OpenAI opende al op 6 oktober een vergelijkbare Decisions API in publieke bèta.

Waarom het ertoe doet: in een groot AI-systeem gaan veel modelaanroepen niet over het antwoord zelf, maar over kleine beslissingen: welke agent pakt dit op, mag deze toolaanroep door, bevat dit document persoonsgegevens? Die beslissingen liet je tot nu toe door een volledig taalmodel nemen, met de bijbehorende kosten en vertraging. Een apart beslismodel maakt die stap sneller en goedkoper, en geeft een kans terug waarop je een drempel kunt zetten. Lees meer in Wat is een decision model? Let wel op: beide API’s zijn eigen formaten van één leverancier, dus wikkel ze in een eigen laag als je later wilt kunnen wisselen.

IBM en Microsoft bouwen toezicht in een agentplatform

IBM en Microsoft kondigden op 10 november Imagine Enterprise aan, een platform om agents per sector te bouwen, te draaien en te besturen. IBM Consulting brengt een bibliotheek van meer dan 6.000 kant-en-klare agents en onderdelen in, Microsoft de cloud-, data- en securitylaag. Volgens Redmondmag en Petri leg je per agent vast wat die zelfstandig mag, wat goedkeuring vraagt en wanneer escalatie verplicht is. Het platform start in financiële dienstverlening, verzekeringen en retail; de publieke sector volgt later. Prijzen zijn niet bekendgemaakt.

Waarom het ertoe doet: de grote leveranciers verkopen agents niet meer los, maar als pakket met governance erin. Dat versnelt de start, maar je toezichtsregels komen dan in het platform van één partij te staan. Voor organisaties onder de AI Act is de vraag of je die regels, logs en goedkeuringen kunt exporteren en controleren. Neem dat mee in je AI-governance en in je contract.

De EU legt de regels voor AI-sandboxes vast

De Europese Commissie stelde Uitvoeringsverordening (EU) 2026/2487 vast, die op 11 november in het Publicatieblad verscheen. De verordening regelt hoe AI-sandboxes onder artikel 58 van de AI Act worden opgezet, toegelaten en beëindigd, zodat lidstaten niet elk een eigen aanpak kiezen (EU Law Live). Deelname aan een sandbox geldt niet als goedkeuring om het systeem op de markt te brengen, en toezichthouders op gegevensbescherming zijn betrokken zodra er persoonsgegevens in het spel zijn.

Waarom het ertoe doet: een sandbox is nuttig voor een hoog-risicotoepassing waarvan je de interpretatie van de wet wilt toetsen voordat je opschaalt, bijvoorbeeld in zorg of onderwijs. De gezamenlijke regels maken het ook makkelijker om in meerdere lidstaten te testen. Reken er niet op als vrijbrief: je blijft aansprakelijk, en de toetsing vervangt je eigen DPIA en AVG-werk niet.

Kort

Modellen

• Anthropic bracht op 9 november Claude Fable 5.2 en Mythos 5.2 uit; Mythos 5.2 is alleen beschikbaar voor gecontroleerde organisaties (SD Times).
• Google maakte op 10 november Gemini 4 Carbon algemeen beschikbaar, met een introductieprijs die per 1 december verdubbelt (VentureBeat).
• Google introduceerde op 12 november Gemini 4 Hydrogen, een sneller model voor dagelijkse taken (9to5Google).

Infrastructuur

• Red Hat maakte op KubeCon OpenShift 5 algemeen beschikbaar, inclusief een MCP-server en een MCP-gateway die bepaalt welke tools een agent mag gebruiken (Red Hat, ITOps Times). Achtergrond in Model Context Protocol.

EU en regelgeving

• Het kabinet stelde op 6 november de AI-visie “Kiezen voor AI voor iedereen” vast, met gezamenlijke inkoop en een marktplaats voor gevalideerde AI-toepassingen bij de overheid (Digitale Overheid, Computable).

Wat dit betekent voor jouw AI-project

• Haal kleine beslissingen uit je taalmodel. Inventariseer welke aanroepen alleen een keuze of een ja-nee opleveren: routering, classificatie, veiligheidschecks. Test of een beslismodel die even goed doet tegen een vaste evaluatieset, en reken uit wat het bespaart op het verwachte volume.
• Leg je toezichtsregels vast buiten het platform. Beschrijf per agent wat zelfstandig mag en wat goedkeuring vraagt, in je eigen documentatie. Dan kun je ze in elk platform inrichten en controleren, ook als je van leverancier wisselt. Hoe we dat bij agents aanpakken, lees je bij AI-agents laten bouwen.
• Begroot op de normale prijs, niet op de introductieprijs. Nieuwe modellen starten vaak met een tijdelijk tarief. Reken je business case door met het tarief dat na de introductie geldt.

Wil je weten waar die controlepunten in jouw AI-landschap horen? Daar helpen we bij met AI-advies.