Autonomie vereist meetbaarheid en voortdurende controle

18 december 2025

In het eerste deel van deze serie hebben we stilgestaan bij een fundamentele vraag: is AI binnen camerabeveiliging vooral hype, of een waardevol instrument? De conclusie was helder. AI is geen modewoord, maar ook geen kant en klare functie. De werkelijke waarde ontstaat pas wanneer technologie wordt toegepast met vakkennis, realistische verwachtingen en begrip van de context waarin zij opereert.

In het tweede deel hebben we dieper gekeken naar wat volwassen AI in camerabeveiliging daadwerkelijk betekent. We introduceerden een volwassenheidskader waarin duidelijk werd dat veel oplossingen blijven steken bij waarneming en detectie, terwijl eindklanten vaak verwachten dat systemen gedrag begrijpen en context meenemen. Daarmee werd zichtbaar waar de kloof zit tussen verwachting en realiteit, en waarom die kloof niet door technologie alleen kan worden overbrugd.

In dit derde deel zetten we de volgende logische stap. Zodra AI niet alleen observeert en analyseert, maar ook zelfstandig beslissingen voorbereidt of acties initieert, verandert de discussie fundamenteel. Het gesprek verschuift van wat AI kan naar wat AI mag doen. Dat is het moment waarop vragen over verantwoordelijkheid, risico, vertrouwen en governance onvermijdelijk worden.

Zolang AI uitsluitend helpt bij het analyseren van beelden en het ondersteunen van operators, blijft de impact relatief beheersbaar. Maar wanneer AI autonoom gaat handelen, zelfs binnen vooraf gedefinieerde kaders, raakt dit direct aan operationele processen, juridische aansprakelijkheid en maatschappelijke acceptatie. Autonomie is daarmee geen technische stap, maar een strategische keuze.

De centrale vraag is daarom niet of autonome AI technisch mogelijk is binnen camerabeveiliging. Die vraag is inmiddels beantwoord. De vraag die nu voorligt, en waar dit artikel over gaat, is wanneer het verantwoord is om die autonomie toe te staan, en onder welke voorwaarden dit leidt tot echte waarde in plaats van nieuwe risico’s.

Autonomie is geen technische functie, maar een gedragsverandering

In veel gesprekken wordt autonomie nog benaderd alsof het een extra softwarefunctie is. Alsof je een instelling activeert en het systeem voortaan zelfstandig “slim” handelt. In werkelijkheid is autonomie iets wezenlijk anders. Het betekent dat een systeem zonder directe menselijke tussenkomst bepaalt wat relevant is, welke situatie aandacht verdient en welke vervolgstap daarbij hoort.

Binnen camerabeveiliging kan dat uiteenlopen van het automatisch escaleren van meldingen, het prioriteren van incidenten, het aansturen van andere systemen of het overslaan van menselijke beoordeling bij bepaalde gebeurtenissen. Dat klinkt efficiënt en aantrekkelijk, maar het betekent ook dat beslissingsbevoegdheid verschuift van mens naar systeem.

Die verschuiving is geen technische wijziging, maar een organisatorische en culturele verandering. Het raakt aan verantwoordelijkheden, aansprakelijkheid en vertrouwen. Daarom mag autonomie nooit lichtvaardig worden ingevoerd, ongeacht hoe goed de technologie op papier presteert.

Verwachtingen lopen vooruit op volwassenheid

De wens om stappen te zetten richting autonome camerabeveiliging komt zelden uit één hoek. Eindklanten zien overtuigende demo’s en verwachten vergelijkbare resultaten in hun eigen omgeving. Integrators voelen de druk om mee te bewegen om relevant te blijven. Fabrikanten presenteren steeds geavanceerdere AI-capaciteiten en wekken daarmee hoge verwachtingen.

Wat daarbij vaak wordt vergeten, is dat autonomie geen doel op zich is. Het is het resultaat van volwassenheid. Zonder betrouwbare waarneming, zonder diep begrip van context en zonder bewezen consistentie over langere tijd, is autonomie geen vooruitgang maar een risico.

In de praktijk zien we dat verwachtingen vaak verder reiken dan wat systemen in een realistische omgeving aankunnen. Dat leidt niet tot betere beveiliging, maar tot frustratie, wantrouwen en soms zelfs tot het volledig uitschakelen van AI-functionaliteit. Niet omdat AI faalt, maar omdat het te vroeg te veel moest doen.

Begin altijd bij het probleem, niet bij de oplossing

Een cruciale stap die in veel trajecten wordt overgeslagen, is het scherp definiëren van het probleem dat men wil oplossen. Autonome AI is alleen zinvol bij processen die herhaalbaar zijn, duidelijk afgebakend en relatief voorspelbaar.

In camerabeveiliging betekent dit bijvoorbeeld vaste scenario’s met weinig interpretatieruimte. Denk aan toegangsprocedures buiten openingstijden, duidelijk gedefinieerde overtredingen of situaties waarin menselijke beoordeling vrijwel altijd tot dezelfde conclusie leidt. In zulke gevallen kan autonomie daadwerkelijk waarde toevoegen.

Als gedrag niet volgens vaste patronen verloopt en context voortdurend wisselt, moet autonomie bewust worden beperkt. De realiteit van camerabeveiliging is complex. Gedrag is zelden eenduidig. Wat in de ene situatie verdacht is, kan in een andere volledig normaal zijn. AI kan ondersteunen, maar moet niet worden gedwongen tot beslissingen waarvoor onvoldoende context bestaat.

Autonomie vereist meetbaarheid en voortdurende controle

Een systeem dat autonoom handelt, moet aantoonbaar betrouwbaar zijn. Dat vraagt om meetbaarheid, niet eenmalig maar structureel. Autonomie zonder inzicht in prestaties is niet bestuurbaar.

In camerabeveiliging betekent dit inzicht in foutmarges, stabiliteit onder wisselende omstandigheden en duidelijke metrics over impact op werkdruk, responstijd en veiligheid. Zonder deze meetpunten blijft autonomie gebaseerd op aannames.

Veel AI-implementaties missen deze discipline. Er wordt vertrouwd op beperkte testresultaten of demo-scenario’s, terwijl de echte variabiliteit pas zichtbaar wordt in productie. Autonomie zonder voortdurende evaluatie vergroot de kans op fouten die pas worden opgemerkt wanneer de schade al is ontstaan.

De keuze tussen standaard en maatwerk is bepalend

Zodra autonomie in beeld komt, verandert de keuze tussen standaardoplossingen en maatwerk in een strategische beslissing. Standaardoplossingen zijn vaak prima geschikt voor generieke toepassingen, maar schieten tekort bij complex gedrag of specifieke omgevingen. Maatwerk kan dit oplossen, maar brengt hogere kosten, onderhoud en verantwoordelijkheid met zich mee.

De juiste keuze hangt niet af van de technologie, maar van het probleem. Soms is gedeeltelijke automatisering effectiever en veiliger dan volledige autonomie. Soms levert ondersteuning meer waarde dan zelfstandig handelen. Volwassen organisaties durven die afweging te maken zonder te streven naar maximale automatisering.

Autonomie groeit gefaseerd, niet in één keer

Een betrouwbaar pad richting autonomie verloopt altijd in stappen. Eerst observerend, daarna adviserend, vervolgens ondersteunend en pas in een later stadium autonoom. Dit is geen voorzichtigheid uit angst, maar uit ervaring.

In camerabeveiliging betekent dit dat AI eerst inzicht biedt, daarna helpt bij prioritering en pas veel later zelfstandig handelt binnen vooraf vastgestelde kaders. Organisaties die deze stappen overslaan, lopen tegen weerstand aan bij operators, onbegrepen beslissingen en verhoogde risico’s. Autonomie moet worden opgebouwd op basis van vertrouwen dat is verdiend door consistent gedrag over tijd.

De mens blijft eindverantwoordelijk

Hoe ver AI zich ook ontwikkelt, in camerabeveiliging blijft menselijke verantwoordelijkheid essentieel. Zeker binnen Europa, waar regelgeving expliciet vereist dat beslissingen uitlegbaar zijn en menselijke controle behouden blijft.

De rol van de mens verandert wel. Operators verschuiven van constante observatie naar supervisie, beoordeling van uitzonderingen en besluitvorming in complexe situaties. AI ondersteunt, filtert en prioriteert, maar vervangt de menselijke verantwoordelijkheid niet. Dit is geen beperking van technologie, maar een randvoorwaarde voor acceptatie en vertrouwen.

Demo’s overtuigen, productie is weerbarstig

Veel autonome AI-oplossingen werken uitstekend in demo-omgevingen. Gecontroleerd licht, voorspelbaar gedrag en beperkte variabelen geven een vertekend beeld van de werkelijkheid. In productie zijn omstandigheden zelden ideaal en vrijwel nooit constant.

Pas na langdurige inzet, testen en bijsturen blijkt of AI autonoom mag handelen. Dat vraagt om een volwassen implementatie-aanpak waarin fouten zichtbaar mogen worden in gecontroleerde fases en niet pas in kritieke situaties.

De rol van IDIS als kennispartner

Bij IDIS zien we dat de discussie rondom autonomie zelden puur technisch is. Partners en eindklanten zoeken geen snelle oplossingen, maar houvast. Ze willen begrijpen waar autonomie waarde toevoegt en waar het risico’s introduceert.

Onze rol is daarom niet om autonomie te promoten, maar om het gesprek te structureren. Helpen bij het definiëren van problemen, het beoordelen van volwassenheid, het faseren van implementatie en het bewaken van verantwoordelijkheid. Niet vanuit commerciële druk, maar vanuit de overtuiging dat goed toegepaste technologie het vertrouwen in de sector versterkt.

Conclusie

Autonome AI in camerabeveiliging is geen toekomstvisie, maar een realiteit in specifieke scenario’s. Tegelijkertijd is het geen vanzelfsprekende volgende stap voor elke organisatie. Autonomie vraagt om vakmanschap, discipline en realistische verwachtingen.

De centrale vraag is niet wanneer AI autonoom kan handelen, maar wanneer het verantwoord is dat AI dat doet. Het antwoord ligt niet in software, maar in inzicht, ervaring en de bereidheid om technologie als vakgebied te benaderen.

Wie die stap zet, bouwt aan duurzame waarde. Wie haar overslaat, loopt het risico autonomie te verwarren met vooruitgang.