S08E87 - Politie en machine learning: dreigingsdetectie en bias herkennen

Oscar Wijsman en Ruud Staijen, beiden werkzaam bij de Nederlandse politie, zien hoe 65.000 medewerkers dagelijks met AI en data moeten omgaan zonder blind te vertrouwen op de uitkomst. Automation bias ligt op de loer: te veel leunen op AI-output zonder kritisch te blijven kijken naar de bron. Ze delen hoe je gemanipuleerde data herkent, waarom oude fouten binnen de organisatie actief besproken worden, en welke stappen nodig zijn voor verantwoorde Artificial Intelligence-implementatie.

Bij de politie ging het ontwikkelen van nieuwe procedures vroeger twee jaar duren, nu gebeurt dit in weken door voorlopers binnen de organisatie als voorbeeld te gebruiken. Morgen kun je in je eigen team achterhalen wie al verder is met AI en die kennis informeel delen, inclusief de fouten die daarbij horen.

Onderwerpen

Herkennen en omgaan met gemanipuleerde data in politieonderzoek

Kennisdeling binnen grote organisaties door verhalen en voorlopers in plaats van formele training

Automation bias voorkomen door verificatie en behoud van vakmanschap naast AI-gebruik

Leren van eerdere fouten zoals het Landdecker-arrest voor verantwoorde data-implementatie

Praktische vertaling van de AI Act door actieve inbreng vanuit dagelijkse werkpraktijk

LinksPodcast: AIToday Live podcastEvenement: Bezoek de Cloud Expo | 2 en 3 december 2026 - Cloud ExpoKaartspel: AI Game Changer - Generative AI editieGenoemde entiteiten: Europol - Politieacademie - Europol AI Strategic Group

Stuur ons een bericht

Aigency

Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.