NEXTONEOBSERVATORY
/ Fordítás

NEXTONE · OBSERVATORY · EU AI ACT ARTICLE 26

Article 26 as Runtime Governance A 26. cikk mint futásidejű irányítás

Evidence of Control, Human Oversight and Deployer Responsibility under the EU AI Act Az irányítás bizonyítéka, emberi felügyelet és alkalmazói felelősség az EU AI Act alapján

A professional study by Jozsef Fodor / NextOne Observatory examining Article 26 not only as a deployer compliance checklist, but as a runtime governance problem for high-risk AI systems. Fodor József / NextOne Observatory szakmai tanulmánya arról, hogy az irányítás érvényes, hatékony és rekonstruálható marad-e akkor, amikor az AI kimenete valós következményeket kezd befolyásolni.

The governing question Az irányítási kérdés

Core operating sentence Központi működési mondat

A deployer should be able to prove that a high-risk AI system was used under valid, monitored, human-controllable and reconstructable conditions when its output influenced consequence. Az alkalmazónak képesnek kell lennie bizonyítani, hogy a magas kockázatú AI-rendszert érvényes, felügyelt, ember által irányítható és rekonstruálható feltételek között használták, amikor annak kimenete következményt befolyásolt.

For high-risk AI systems, the question is not only whether a system was approved, documented or registered. The harder question is whether the deployer can prove that the AI-supported workflow was operating under valid control conditions when the output began to matter. A magas kockázatú AI-rendszereknél nem csak az a kérdés, hogy a rendszert jóváhagyták, dokumentálták vagy nyilvántartásba vették-e. A nehezebb kérdés az, hogy az alkalmazó bizonyítani tudja-e: az AI-támogatott munkafolyamat érvényes irányítási feltételek között működött, amikor a kimenet jelentőséggel kezdett bírni.

02

02 · Study relevance 02 · A tanulmány jelentősége

Why this study matters Miért fontos ez a tanulmány?

Many organizations already have AI policies, system registers, governance committees, vendor documents, training records and monitoring dashboards. These are important. But they do not automatically prove that a high-risk AI system was controlled when its output affected a person, workflow, process, decision or operational outcome. Sok szervezet már rendelkezik AI-szabályzatokkal, rendszernyilvántartásokkal, irányítási bizottságokkal, beszállítói dokumentumokkal, képzési jegyzékekkel és monitoringműszerfalakkal. Ezek fontosak. De nem bizonyítják automatikusan, hogy egy magas kockázatú AI-rendszer irányítás alatt állt, amikor kimenete egy személyt, munkafolyamatot, folyamatot, döntést vagy operatív eredményt érintett.

01 / POLICY

Policy is not proofA szabályzat nem bizonyíték

A policy may say that human oversight exists. The operational question is whether the human overseer was trained, informed, available and authorized to intervene before the AI output became consequential.A szabályzat kimondhatja az emberi felügyelet meglétét. Az operatív kérdés az, hogy az emberi felügyelő képzett, tájékozott, elérhető és beavatkozásra felhatalmazott volt-e, mielőtt az AI kimenete következménnyel járt.

02 / RECORD

Logs must reconstructA naplónak rekonstruálnia kell

A log may exist. But can it reconstruct why the AI-supported workflow was allowed to continue, what evidence was available and which authority condition applied?Létezhet napló. De rekonstruálni tudja-e, hogy miért engedték folytatódni az AI-támogatott munkafolyamatot, milyen bizonyíték állt rendelkezésre és milyen felhatalmazási feltétel volt érvényes?

03 / DRIFT

Green dashboards can misleadA zöld műszerfal félrevezethet

A system may appear healthy while data becomes stale, oversight becomes unavailable, approval expires or actual use drifts beyond the original boundary.A rendszer egészségesnek tűnhet akkor is, amikor az adatok elavulnak, a felügyelet elérhetetlenné válik, a jóváhagyás lejár vagy a tényleges használat túllépi az eredeti határt.

03

03 · Core concepts 03 · Központi fogalmak

From compliance documentation to evidence-based AI control A megfelelési dokumentációtól a bizonyítékalapú AI-irányításig

Traditional compliance often focuses on documentation before deployment and audit after the fact. High-risk AI systems require governance during use: a way to show that the system, data, evidence, authority, oversight and operational context still support continuation when AI output begins to matter. A hagyományos megfelelés gyakran a telepítés előtti dokumentációra és az utólagos auditra összpontosít. A magas kockázatú AI-rendszerek használat közbeni irányítást igényelnek: annak bemutatását, hogy a rendszer, az adatok, a bizonyíték, a felhatalmazás, a felügyelet és az operatív kontextus továbbra is alátámasztja a folytatást, amikor az AI kimenete jelentőséggel bír.

01 · EVIDENCE

Evidence of Control

Evidence that relevant control conditions were active, valid and inspectable when they mattered: system identity, intended purpose, actual use, provider instructions, human oversight, input data condition, monitoring status, escalation records, log retention, authority state and decision trails.Annak bizonyítéka, hogy a releváns irányítási feltételek akkor voltak aktívak, érvényesek és vizsgálhatók, amikor számítottak: rendszerazonosság, rendeltetésszerű cél, tényleges használat, szolgáltatói utasítások, emberi felügyelet, a bemeneti adatok állapota, monitoringállapot, eszkalációs rekordok, naplómegőrzés, felhatalmazási állapot és döntési nyomvonalak.

02 · OVERSIGHT

Human-in-Control

Human oversight is meaningful only when the human has competence, information, time, authority, access to evidence and the practical ability to challenge, pause, escalate or refuse continuation where necessary.Az emberi felügyelet csak akkor jelentőségteljes, ha az ember rendelkezik kompetenciával, információval, idővel, felhatalmazással, bizonyítékhoz való hozzáféréssel és valós lehetőséggel arra, hogy szükség esetén vitassa, szüneteltesse, eszkalálja vagy megtagadja a folytatást.

03 · RUNTIME

Runtime Governance

Runtime governance asks whether the system, evidence and context still support continuation at the point where AI output begins to influence consequence.A futásidejű irányítás azt kérdezi, hogy a rendszer, a bizonyíték és a kontextus továbbra is alátámasztja-e a folytatást azon a ponton, ahol az AI kimenete következményt kezd befolyásolni.

04 · CONSEQUENCE

Control Before Consequence

An AI-supported workflow should not move to consequence merely because the system can produce an output. The deployer should know whether continuation is still justified.Egy AI-támogatott munkafolyamat nem juthat el a következményig pusztán azért, mert a rendszer képes kimenetet előállítani. Az alkalmazónak tudnia kell, hogy a folytatás továbbra is indokolt-e.

04

04 · Operational model 04 · Operatív modell

The four runtime governance states A futásidejű irányítás négy állapota

The study proposes a practical operational model for translating deployer responsibility into workflow behaviour. A tanulmány gyakorlati operatív modellt javasol az alkalmazói felelősség munkafolyamat-viselkedéssé alakítására.

ALLOW

ContinueFolytatás

The workflow may continue because the relevant control conditions appear valid. Evidence is current, oversight is meaningful, authority is valid and the decision trail can be reconstructed.A munkafolyamat folytatódhat, mert a releváns irányítási feltételek érvényesnek tűnnek. A bizonyíték aktuális, a felügyelet jelentőségteljes, a felhatalmazás érvényes és a döntési nyomvonal rekonstruálható.

HOLD

PauseSzüneteltetés

The workflow should pause because one or more required conditions are missing, stale, incomplete, uncertain or degraded.A munkafolyamatot szüneteltetni kell, mert egy vagy több szükséges feltétel hiányzik, elavult, hiányos, bizonytalan vagy romlott.

ESCALATE

ReviewFelülvizsgálat

The issue requires review by a higher authority, specialist function, governance owner, provider, legal, risk, compliance, technical team or senior decision-maker.A kérdés magasabb szintű felhatalmazott, szakértői funkció, irányítási tulajdonos, szolgáltató, jogi, kockázati, megfelelési, műszaki csapat vagy vezető döntéshozó felülvizsgálatát igényli.

REFUSE

StopLeállítás

The workflow should not proceed under current conditions because control conditions are invalid, prohibited, unsupported or unsafe for the intended consequence.A munkafolyamat a jelenlegi feltételek mellett nem folytatódhat, mert az irányítási feltételek érvénytelenek, tiltottak, nem alátámasztottak vagy nem biztonságosak a tervezett következményhez.

05

05 · Intended audience 05 · Célközönség

Who this study is for Kinek szól ez a tanulmány?

The full study is designed to support deeper operational discussion, implementation planning, internal review, audit preparation and governance architecture design. A teljes tanulmány célja a mélyebb operatív párbeszéd, a megvalósítás tervezése, a belső felülvizsgálat, az auditfelkészülés és az irányítási architektúra kialakításának támogatása.

Governance and assuranceIrányítás és bizonyosság

  • AI deployersAI-alkalmazók
  • Governance, risk and compliance teamsIrányítási, kockázati és megfelelési csapatok
  • Internal auditBelső audit
  • Boards and senior managementIgazgatóságok és felsővezetés

Legal and operational teamsJogi és operatív csapatok

  • Legal and data protection teamsJogi és adatvédelmi csapatok
  • Procurement and vendor managementBeszerzés és beszállítókezelés
  • Human oversight rolesEmberi felügyeleti szerepkörök
  • Regulated-sector operatorsSzabályozott ágazatok üzemeltetői

Technical teamsMűszaki csapatok

  • AI platform teamsAI-platformcsapatok
  • Observability and monitoring teamsMegfigyelhetőségi és monitoringcsapatok
  • Risk engineering teamsKockázatmérnöki csapatok
  • High-consequence workflow ownersNagy következményű munkafolyamatok tulajdonosai
06

Study contentsA tanulmány tartalma

What the full study coversMit tartalmaz a teljes tanulmány?

The study contains 34 main chapters plus Appendices A-F, covering foundations, operational interpretation, sector applications, advanced runtime governance challenges and practical implementation tools.A tanulmány 34 fő fejezetet és A–F függelékeket tartalmaz, amelyek az alapokat, az operatív értelmezést, az ágazati alkalmazásokat, a fejlett futásidejű irányítás kihívásait és a gyakorlati megvalósítási eszközöket fedik le.

Main areasFő területek

  • Article 26 foundations and core deployer obligationsA 26. cikk alapjai és az alkalmazók központi kötelezettségei
  • Evidence, runtime control and decision validityBizonyíték, futásidejű irányítás és döntési érvényesség
  • Financial services, employment, procurement, healthcare, education and public-sector AIPénzügyi szolgáltatások, foglalkoztatás, beszerzés, egészségügy, oktatás és közszférabeli AI
  • Agentic AI, fallback governance, authority continuity and context governanceAgentikus AI, tartalékirányítás, a felhatalmazás folytonossága és kontextusirányítás

Implementation toolsMegvalósítási eszközök

  • Article 26 readiness matrixA 26. cikk szerinti felkészültségi mátrix
  • Human oversight checklistEmberi felügyeleti ellenőrzőlista
  • Evidence of control templateAz irányítás bizonyítékának sablonja
  • Runtime monitoring and incident response checklistFutásidejű monitoring- és incidenskezelési ellenőrzőlista
  • Audit questions and 90-day implementation roadmapAuditkérdések és 90 napos megvalósítási ütemterv

Download Letöltés

Read the study Olvasd el a tanulmányt

Download the 813-page V1.0 Final Public Release, published on 16 July 2026, or start with the shorter executive summary. Integrity and publication records are available for independent verification. Töltsd le a 2026. július 16-án megjelent, 813 oldalas V1.0 végleges nyilvános kiadást, vagy kezdd a rövidebb vezetői összefoglalóval. Az integritási és publikációs rekordok független ellenőrzéshez is elérhetők.

PDF · 813 PAGES · V1.0 FINAL

Full Study - V1.0 FinalTeljes tanulmány – V1.0 végleges

The complete 813-page study published on 16 July 2026.A 2026. július 16-án megjelent teljes, 813 oldalas tanulmány.

Download studyTanulmány letöltése
ONLINE · PUBLIC BRIEF

Executive summaryVezetői összefoglaló

Read the central thesis, operational model and conclusion in a concise online format.A központi tézis, az operatív modell és a következtetés tömör online formában.

Read onlineOnline olvasás
PDF · EXECUTIVE SUMMARY

Executive Summary PDFVezetői összefoglaló PDF

A portable version of the executive summary for review and circulation.A vezetői összefoglaló hordozható változata áttekintéshez és megosztáshoz.

Download briefÖsszefoglaló letöltése
ZIP · PUBLICATION EVIDENCE

Publication Evidence ZIPPublikációs bizonyítékcsomag ZIP

Supporting publication artefacts bundled for independent inspection.A publikációt alátámasztó elemek független vizsgálatra összeállított csomagja.

Download ZIPZIP letöltése
SHA-256 · INTEGRITY

PDF SHA-256PDF SHA-256

Verify that the downloaded final-release PDF matches the published artefact.Ellenőrizd, hogy a letöltött végleges PDF megegyezik-e a közzétett dokumentummal.

Open checksumEllenőrzőösszeg megnyitása
TXT · RELEASE RECORD

Publication RecordPublikációs rekord

Human-readable release details supporting identification and provenance.Ember által olvasható kiadási adatok az azonosíthatóság és az eredet igazolásához.

Open recordRekord megnyitása

Suggested citationJavasolt hivatkozás

Use the following citation format when referencing the study.A tanulmányra való hivatkozáskor használd az alábbi formátumot.

Fodor, Jozsef. Article 26 as Runtime Governance: Evidence of Control, Human Oversight and Deployer Responsibility under the EU AI Act. NextOne Observatory, V1.0 Final Public Release, 16 July 2026.

About the authorA szerzőről

Jozsef Fodor is developing the NextOne Observatory framework, focused on runtime AI governance, evidence of control, human oversight, decision validity, observability and operational responsibility in high-consequence AI environments.Fodor József a NextOne Observatory keretrendszert fejleszti, amely a futásidejű AI-irányításra, az irányítás bizonyítékára, az emberi felügyeletre, a döntések érvényességére, a megfigyelhetőségre és a nagy következményű AI-környezetek operatív felelősségére összpontosít.

About NextOne ObservatoryA NextOne Observatory-ról

NextOne Observatory is a developing governance and observability framework focused on runtime control, evidence trails, human oversight, decision latency, authority continuity and operational AI risk.A NextOne Observatory egy fejlődő irányítási és megfigyelhetőségi keretrendszer, amely a futásidejű kontrollra, a bizonyítéki nyomvonalakra, az emberi felügyeletre, a döntési késleltetésre, a felhatalmazás folytonosságára és az operatív AI-kockázatra összpontosít.

Email:E-mail: info@nextone.ie