Hvad AI-forordningen kræver af en webshop

EU's AI-forordning trådte i kraft i 2024 og rulles ud i etaper. Den er skrevet med de store AI-leverandører for øje, og det meste af den rammer slet ikke en dansk webshop.

Men tre ting gør. Bruger I en chatbot, skal kunden kunne se at det er en maskine. Genererer I tekst eller billeder med AI, skal det kunne mærkes maskinlæsbart. Og systemer der allerede var i drift da gennemsigtighedskravene begyndte at gælde 2. august 2025, skal have mærkningen på plads senest 2. december 2026.

Det er så vidt jeg kan se den eneste af de nye AI-regler der kan udløse et påbud til en almindelig webshop. Resten er andres problem.

Det her er ikke juridisk rådgivning, men en praktisk gennemgang af hvad vi rent faktisk ændrer hos kunder, og hvad vi lader stå.

Forordningen sorterer systemer i fire lag efter risiko, og rækkefølgen er værd at forstå, fordi al snakken om bøder på millioner af euro handler om de øverste to.

Øverst ligger de forbudte systemer: social scoring, manipulation af sårbare grupper, biometrisk overvågning i realtid på offentlige steder. Det har I ikke.

Derefter kommer højrisiko, altså systemer der afgør adgang til uddannelse, job, kredit, forsikring eller offentlige ydelser. Her ligger de tunge krav om risikostyring, datastyring, logning og menneskeligt tilsyn. En webshop rammer det kun hvis I selv kreditvurderer kunder med en model, og bruger I ViaBill, Anyday eller Klarna, er det deres system og deres ansvar.

Så kommer begrænset risiko, og det er her chatbotten og det genererede indhold ligger. Kravet er gennemsigtighed og ikke godkendelse, og det er her I er.

Nederst ligger minimal risiko: anbefalingsmotorer, søgning, lagerprognoser, kampagneoptimering. Ingen særlige krav, og det dækker størstedelen af det en webshop bruger AI til.

Læg mærke til hvor meget der falder i den nederste kasse. Produktanbefalinger på forsiden, en model der gætter efterspørgsel, automatisk budjustering i annoncer, alt sammen minimal risiko.

Gennemsigtighedskravene er korte nok til at kunne gengives.

Et system der interagerer med mennesker, skal oplyse at der er tale om et AI-system, medmindre det er åbenlyst ud fra sammenhængen. Indhold der er genereret eller væsentligt ændret med AI, skal mærkes i et maskinlæsbart format. Deepfakes og AI-genereret tekst om samfundsmæssige emner har skærpede krav, men det er sjældent relevant for en butik.

Det vigtige er ordet maskinlæsbart. Det er ikke nok at der står "skrevet med AI" i bunden af siden, for mærkningen skal kunne læses af et program, typisk som metadata i filen eller i sidens markup.

For tekst er praksis stadig ved at sætte sig. For billeder er C2PA-standarden blevet den de fleste værktøjer understøtter, og de større billedmodeller skriver allerede oprindelsesdata ind i filerne. Det er sjældent noget I selv skal bygge, men noget I skal undlade at fjerne når billedet bliver komprimeret og lagt op.

Fristen er værd at skrive i kalenderen, for den ligger elendigt.

Systemer der blev taget i brug før 2. august 2025, har frist til 2. december 2026 for at opfylde gennemsigtighedskravene. Det er midt i det travleste salgsvindue en webshop har, og derfor er det ikke et arbejde der skal ligge i november.

Systemer I har taget i brug siden august 2025, skulle have haft mærkningen fra dag ét.

I praksis er oktober nok den sidste fornuftige måned. Arbejdet vi taler om er nogle timer, men det er timer der ikke findes i slutningen af november.

Det her er den nemmeste del, og den flest springer over.

Kunden skal kunne se at hun skriver med en maskine, og det er nok at skrive det i den første besked og i vinduets overskrift. Det behøver hverken at være en advarsel eller et samtykke.

En formulering der plejer at virke: "Du skriver med Bullmades assistent. Den kan svare på ordrer, levering og produkter. Vil du tale med et menneske, skriver du bare til."

Vi tilføjer to ting hver gang. Den skal kunne sige at den ikke ved det, i stedet for at gætte, og der skal være en synlig vej til et menneske der virker i åbningstiden. Forordningen kræver ikke det sidste, men det er som regel forskellen på en assistent kunderne bruger, og en de lærer at ignorere.

Giv den i øvrigt ikke et menneskenavn og et portræt. Det er ikke forbudt, men det arbejder direkte imod kravet om at det skal være åbenlyst hvad kunden taler med.

De fleste webshops har på et tidspunkt genereret produkttekster, og mange har også lavet billeder eller variationer af dem.

Kravet gælder indhold der er genereret eller væsentligt ændret, og der er en gråzone. En tekst en medarbejder har skrevet og fået rettet sprogligt af en model, er ikke det samme som en tekst modellen har skrevet fra bunden. Vores tommelfingerregel er at hvis et menneske har bestemt indholdet og modellen har hjulpet med formen, er det ikke genereret. Har modellen bestemt indholdet, er det.

For billeder er det enklere. Er billedet lavet af en model, skal oprindelsen med, og den skal overleve jeres billedpipeline. Det er faktisk her det oftest går galt, for billedet kommer ud af modellen med C2PA-data og bliver strippet når det skaleres til webp i et byggeskridt. Tjek jeres pipeline før I bekymrer jer om modelvalget.

For tekst på sitet lægger vi mærkningen i sidens strukturerede data. Det er ikke en færdig standard, men det er maskinlæsbart, og det er mere end langt de fleste gør i dag.

Der er to roller i forordningen, og de bliver ofte blandet sammen.

En leverandør udvikler et AI-system og bringer det på markedet. Det er OpenAI, Anthropic og Google, og det er jer hvis I bygger en model og sælger adgang til den.

En udbyder tager et system i brug under eget ansvar. Det er jer når I sætter en chatbot på forsiden, uanset hvem der har lavet modellen bagved.

Udbyderens pligter er langt lettere: gennemsigtighed over for brugeren, brug systemet efter leverandørens anvisninger, og hold øje med at det opfører sig som det skal.

Det betyder også noget for hvad I skal spørge jeres leverandør om. Bruger I et færdigt chat-produkt, er det rimeligt at kræve dokumentation for hvordan det opfylder kravene, og at det står i aftalen. Bruger I en model direkte via API, er mærkningen og oplysningen jeres.

Der findes ikke et krav om en AI-mappe for systemer med begrænset risiko, men der findes et krav om at kunne svare hvis nogen spørger. Og min erfaring er at det spørgsmål kommer fra en kunde eller en samarbejdspartner længe før en myndighed.

Vi laver derfor en enkelt oversigt pr. kunde: hvilke AI-systemer er i brug, hvad gør hvert af dem, hvilken model ligger bagved, hvilke data ser den, hvem er ansvarlig internt, og hvornår blev det sidst gennemgået.

Én side, ikke et kvalitetsledelsessystem.

Den side har en sidegevinst der nok er større end selve reglen. De fleste virksomheder aner ikke hvor mange AI-værktøjer der er i brug i huset, hvor tre afdelinger har hver deres abonnement og ingen har talt sammen. Den samtale er mere værd end papiret.

AI-forordningen fjerner ikke GDPR, og de to overlapper netop der hvor det gør ondt.

Sætter I en assistent op der kan slå kundens ordrer op, behandler I personoplysninger. Det kræver et grundlag, en databehandleraftale med modeludbyderen, og at I ved hvor data lander geografisk.

Vi tjekker altid to ting. Bliver jeres prompts og svar brugt til træning? Hos de store API-udbydere er svaret nej som standard på erhvervsaftaler, men det er en indstilling og ikke en naturlov. Og hvor længe gemmes samtalerne? Der er typisk en opbevaringsperiode hos leverandøren som I skal kende og kunne forklare.

Det tredje som folk glemmer: en medarbejder der kopierer en kundeliste ind i et gratis chatværktøj, er et brud. Det er ikke en AI-regel men GDPR, og det er den mest almindelige hændelse vi ser.

Sådan gør vi det i praksis, og det tager en eftermiddag for en almindelig butik.

Skriv listen over hvilke AI-værktøjer der er i brug, hvem der bruger dem, og hvad de ser af data. Spørg bredt, altså marketing, kundeservice og indkøb.

Tjek chatbotten: står der tydeligt at det er en maskine, og findes der en vej til et menneske.

Tjek billedpipelinen, altså om oprindelsesdata overlever jeres skalering og komprimering.

Tag stilling til de genererede tekster: hvad er skrevet af en model, og skal det mærkes eller skrives om.

Find databehandleraftalerne på de modeller og værktøjer I bruger, og læg dem samme sted som resten.

Skriv én side med oversigten, og sæt en dato et halvt år frem til at kigge på den igen.

Og sæt en intern regel for hvad der må kopieres ind i hvilke værktøjer. Det er nok den ene regel der forebygger flest hændelser.

Der er tre mønstre der går igen.

Det første er panik på de forkerte krav. Vi har set butikker bruge uger på risikovurderinger der hører til højrisikosystemer de ikke har, mens chatbotten stadig præsenterede sig som "Sofia fra kundeservice".

Det andet er at tro at det er leverandørens ansvar. Modellen er leverandørens, men det I gør med den på jeres side, er jeres.

Det tredje er at udskyde til november. Fristen ligger hvor ingen webshop har en fri eftermiddag, og det arbejde der tager fire timer i oktober, tager fire uger at nå at planlægge i slutningen af november.