Onze partners
Waarom controle over AI in camerabewaking essentieel is
AI speelt een steeds grotere rol in moderne camerabewaking, van detectie van verdachte situaties tot toegangscontrole. Maar waar veel aanbieders focussen op automatisering en schaalbaarheid, vergeten ze een cruciaal aspect: controle. Veel AI-oplossingen opereren als een black box—ze geven uitkomsten, maar niet het waarom. Dat leidt tot frustratie, wantrouwen en soms zelfs serieuze juridische risico’s.
Nieuwe cijfers onderstrepen het probleem: de foutmarge (false positives) bij conventionele AI-analyses ligt in de praktijk tussen de 15 procent en 50 procent, met uitschieters tot wel 60 procent in buiten situaties. Denk aan loze meldingen door bewegende takken, dieren of schaduwen. In complexe omgevingen resulteert dit in alert fatigue, waarbij beveiligers echte dreigingen over het hoofd zien omdat ze continu loze alarmen moeten negeren.
Uit internationale onderzoeken blijkt onder andere dat 68 procent van AI-gegenereerde meldingen is onterecht of irrelevante informatie (Frost & Sullivan, 2022). Ook blijkt dat 54 procent van de meldingen alsnog handmatig wordt gecontroleerd door beveiligingspersoneel (ASIS International, 2024). Het gebrek aan uitlegbaarheid belemmert compliance met GDPR en de nieuwe AI Act, waar uitlegbaarheid en logging wettelijk verplicht worden.
Ander principe
Waar traditionele systemen uitgaan van het model heeft gelijk, gaat VisionPlatform.ai uit van een ander principe: AI moet uitlegbaar zijn en bij te sturen. Gebruikers krijgen visuele overlays, regelgebaseerde controle en volledige audit trails. En dat werpt zijn vruchten af.
Volgens interne benchmarks en klantdata levert dit op:
| Challenge | Industry Average | With VisionPlatform.ai |
| False Positives | 15–50% | <10% with rule-based tuning |
| Alert Verification Time | 30–90 sec | <15 sec with visual explainability |
| User Trust in System Decisions | Low (manual override common) | High with feedback loops & visual overlays |
| Compliance Readiness | Case-by-case | Full audit trail & explainability built-in |
Met de opkomst van regelgeving zoals de AI Act (vanaf 2026) wordt uitlegbaarheid van AI in beveiliging geen ‘nice to have’ meer, maar een harde vereiste. Alleen met transparante AI kun je incidenten reconstrueren, juridische claims onderbouwen en vertrouwen behouden bij personeel, klanten en toezichthouders.
VisionPlatform.ai biedt niet alleen een technisch geavanceerde oplossing, maar ook een toekomstbestendige aanpak voor iedereen die AI inzet in kritieke beveiligingsomgevingen.
Meer weten?
Bekijk de whitepaper: VisionPlatform.ai – Beyond the Black Box
Of neem contact op via [email protected].
Door Sjoerd van der Plas | VisionPlatform.ai
