ResearchOnderzoek

AI Strategy & GovernanceAI-strategie & governance

On adversarial review, decision defensibility, and governing what you can no longer fully see.Over adversarieel onderzoek, besluitverdedigbaarheid en het besturen van wat je niet langer volledig kunt zien.

A railway switch behind a governance checkpoint routing a proposed action to auto-execute, observe, escalate or deny
Agentic AI Changes the Operating ModelAgentic AI verandert het besturingsmodel

Two white papers from July 2026 — MAS’s SAFR, built with HSBC, J.P. Morgan Chase, Visa and Mastercard, and Kyvvu’s Building Secure Agents at Scale — converge on one conclusion: govern the agent’s execution path, at runtime, and produce evidence that can answer the question.Twee whitepapers uit juli 2026 — SAFR van MAS, gebouwd met HSBC, J.P. Morgan Chase, Visa en Mastercard, en Kyvvu’s Building Secure Agents at Scale — komen uit bij dezelfde conclusie: bestuur het uitvoeringspad van de agent, tijdens runtime, en produceer bewijs dat de vraag kan beantwoorden.

Series — The Discipline Nobody WantsReeks — De discipline die niemand wil Parts 1–6Delen 1–6
StandaloneLosstaand
Working Papers 2026
Working Paper · June 2026 · arXiv:2607.00941 · DOI on Zenodo

From Record to Finding: Why Tamper-Proof Logs Cannot Establish Legal Oversight of Agentic AIFrom Record to Finding: waarom manipulatiebestendige logs geen juridisch toezicht op agentische AI kunnen vestigen

An evidentiary-adequacy criterion for runtime oversight — typing and relation, necessity by construction, a gap analysis, and a pre-registered experimentEen criterium voor bewijsadequaatheid bij runtime-toezicht — typering en relatie, noodzaak door constructie, een gap-analyse en een vooraf geregistreerd experiment

EU AI Act Supervisory Evidence Agentic AI
Working PaperWerkdocument

A tamper-proof log has integrity. It still cannot answer the regulator's question.Een manipulatiebestendige log heeft integriteit. Toch beantwoordt hij de vraag van de toezichthouder niet.

A runtime record can answer a legal finding of fact only if it carries the legal typing and the relation on which the determination's truth depends. Necessity is shown by construction, the property set is shown minimal, the claim is instantiated in EU AI Act Article 12 versus 14, and a pre-registered experiment tests it against expert judgement. CC BY 4.0 on Zenodo.Een runtime-record kan een juridische feitelijke vaststelling alleen beantwoorden als het de juridische typering draagt en de relatie waarvan de waarheid van de vaststelling afhangt. De noodzaak wordt door constructie aangetoond, de set eigenschappen blijkt minimaal, de claim wordt geïnstantieerd in artikel 12 versus 14 van de AI-verordening, en een vooraf geregistreerd experiment toetst het aan het oordeel van experts. CC BY 4.0 op Zenodo.

· ~30 min read~30 min leestijd · PDF · Zenodo · arXiv Read →Lees →
Working Paper · v0.5.1 · DOI on Zenodo

A Supervisory-Evidence Ontology for Agentic AI under EU LawEen ontologie voor toezichthoudbaar bewijs bij agentische AI onder EU-recht

Candidate Minimum Conceptual Set and Temporal Extension — 23 conceptual slots, dual-profile SHACL, 25-case empirical sampleKandidaat Minimum Conceptual Set en temporele uitbreiding — 23 conceptuele slots, duaal-profiel-SHACL, empirisch sample van 25 zaken

EU AI Act GDPR Art. 22 SHACL · PROV-O
Working PaperWerkdocument

A 23-class supervisor-ingestible evidence fabric for agentic AIEen 23-klassen toezichthoudbare bewijsstof voor agentische AI

A candidate Minimum Conceptual Set anchored in operative provisions of GDPR, AI Act, and NIS2; a temporal extension in OWL-Time + SHACL; an integration layer reusing GDPRov, DPV, and PROV-O via owl:imports. Dual SHACL profiles render Article 22 supervisory divergence operable. SME proportionality profile as separate axis. Deposited on Zenodo under CC BY 4.0.Een kandidaat Minimum Conceptual Set verankerd in materiële bepalingen van AVG, AI-verordening en NIS2; een temporele uitbreiding in OWL-Time + SHACL; een integratielaag die GDPRov, DPV en PROV-O hergebruikt via owl:imports. Twee SHACL-profielen maken art. 22-toezichtsdivergentie hanteerbaar. SME-proportionaliteitsprofiel als afzonderlijke as. Op Zenodo gedeponeerd onder CC BY 4.0.

· ~45 min read~45 min leestijd · PDF + Zenodo Read →Lees →
Working Paper · Jeroen Janssen · 20 pp.

The Implementation GapThe Implementation Gap

The AI Control Index as an Operational Governance Instrument for Agentic AI SystemsDe AI Control Index als operationeel governance-instrument voor agentische AI-systemen

Enterprise Controls AI Governance Agentic AI
Working PaperWerkdocument

Bridging the Space Between Regulatory Obligation and Operational EnforcementDe kloof overbruggen tussen regulatoire verplichting en operationele handhaving

A systematic review of 35 documents identifies the structural gap between AI governance intention and operational enforcement. The AI Control Index — eight layers, five shields, eight mandatory artifacts — occupies this space. 19 academic references.Een systematische analyse van 35 documenten identificeert de structurele kloof tussen AI-governance-intentie en operationele handhaving. De AI Control Index — acht lagen, vijf schilden, acht verplichte artefacten — vult deze ruimte. 19 academische referenties.

· ~25 min read~25 min leestijd · PDF download Read →Lees →
Working Paper · Jeroen Janssen · arXiv:2607.01913

From Battlefield to BoardroomVan slagveld naar bestuurskamer

Strategic Red Teaming as an Epistemic Governance Instrument in the Age of AIStrategisch red teaming als epistemisch governanceinstrument in het tijdperk van AI

Adversarial Review AI Governance EU AI Act
Academic EssayAcademisch essay

When Does Red Teaming Become a Fiduciary Necessity?Wanneer wordt red teaming een fiduciaire noodzaak?

The five structural properties of AI systems — operational leverage, transparency reduction, dependency concentration, regulatory liability, and accountability boundary shift — collectively invalidate traditional risk governance. A formalized six-component model with governance architecture and 27 academic references.De vijf structurele eigenschappen van AI-systemen — operationele hefboomwerking, transparantievermindering, afhankelijkheidsconcentratie, regelgevingsaansprakelijkheid en verschuiving van verantwoordelijkheidsgrenzen — ontkrachten gezamenlijk traditionele risicogovernance. Een geformaliseerd zescomponentenmodel met governancearchitectuur en 27 academische referenties.

· ~30 min read~30 min leestijd · PDF · SSRN · arXiv Read →Lees →
🇳🇱  Nederlands
Executive Accountability in the Age of AI — book cover Bestuurlijke verantwoordelijkheid in het tijdperk van AI — boekomslag

New bookNieuw boek

Executive Accountability in the Age of AIBestuurlijke verantwoordelijkheid in het tijdperk van AI

Governance is not what you claim. It’s what you can prove. The new book built around the AI Control Index — in e-book and hardcover. Read more →Governance is niet wat je claimt. Het is wat je kunt bewijzen. Het nieuwe boek rond de AI Control Index — als e-book en hardcover. Lees meer →

Also by Jeroen Janssen: Iedereen ObeyaOok van Jeroen Janssen: Iedereen Obeya

Weekly governance intelligenceWekelijkse governance-intelligence

One curated email per week: what moved in AI regulation and governance, verified against primary sources, with the decision it affects. First-party, free, unsubscribe anytime.Eén samengestelde e-mail per week: wat er bewoog in AI-regulering en governance, geverifieerd tegen primaire bronnen, met de beslissing die het raakt. First-party, gratis, altijd uitschrijfbaar.

See the method in action.Zie de methode in actie.

Explore the Demo →Bekijk de demo → Read the bookLees het boek