Hoe AI de Veiligheidsregio’s kan versterken

Veiligheidsregio’s staan voor de uitdaging om razendsnel en effectief te reageren op noodsituaties, temidden van een explosie aan informatie en toenemende complexiteit. Van het moment dat iemand 112 belt tot de nazorg na een ramp moeten enorme hoeveelheden data verwerkt en besluiten genomen worden – vaak onder hoge druk. Moderne Artificial Intelligence (AI) biedt de kans om deze informatieberg om te zetten in een kracht in plaats van een last. AI-systemen kunnen binnen milliseconden teksten, audio of beelden analyseren, patronen herkennen en routinetaken automatiseren. Daarmee kunnen ze fungeren als een soort digitale assistent voor de hulpverleners: de AI verzorgt het voorwerk en reikt opties of inzichten aan, terwijl de mens zich richt op de uiteindelijke beslissing en actie. Cruciaal is dat deze technologie ondersteunend blijft – de ervaring en intuïtie van de professional blijven leidend. AI maakt de weg vrij door bijvoorbeeld de juiste gegevens onmiddellijk paraat te hebben of alvast concept-antwoorden en rapportages voor te bereiden, zodat hulpverleners kostbare tijd winnen.

Microsoft’s uitgebreide AI-portfolio – van Microsoft 365 Copilot tot Copilot Studio en Azure AI/Foundry – sluit naadloos aan bij de missie van de veiligheidsregio’s. In deze blog verkennen we hoe deze concrete AI-oplossingen kunnen bijdragen aan publieke veiligheid. We kijken naar drie niveaus van AI-toepassingen:

Microsoft 365 Copilot: Kant-en-klare AI-assistentie binnen de vertrouwde Office-omgeving (Teams, Word, Outlook, Excel, etc.).
Copilot Studio & low-code agents: Maatwerk AI-copilots of chatbots, te ontwikkelen met minimale code via Power Platform en Copilot Studio.
Azure AI & Foundry (pro-code): Geavanceerde AI-oplossingen gebouwd door developers met behulp van Azure AI-diensten en het nieuwe Azure AI Foundry platform.

In de rest van deze blog bespreken we hoe elk van deze AI-niveaus ingezet kan worden in de wereld van brandweer, ambulance en crisismanagement – met inspirerende voorbeelden om de mogelijkheden tot leven te brengen. De rode draad: AI kan als “digitale collega” fungeren die hulpverleners sneller van de juiste informatie voorziet, administratieve lasten wegneemt en besluitvorming ondersteunt – terwijl de mens altijd de controle behoudt. Zo realiseren we snellere noodhulp, rijkere situational awareness, beter voorbereiding op risico’s en een wendbaardere organisatie.

Microsoft 365 Copilot: AI in vertrouwde kantoorapplicaties

Microsoft 365 Copilot brengt AI rechtstreeks naar de tools die medewerkers dagelijks gebruiken. Dit betekent dat brandweer- of ambulancepersoneel en stafleden AI-hulp kunnen inschakelen zonder nieuwe software te leren, gewoon in Word, Teams, Outlook of Excel. Enkele concrete toepassingen in de context van veiligheidsregio’s:

Verslaglegging en samenvatting: Stel je voor: na een chaotische reeks 112-meldingen met paniekerige bellers hoeft de centralist niet vanaf nul een rapportage te tikken. Copilot kan op basis van de opgenomen call-transcripties en notities automatisch een samenvatting van het incident genereren, inclusief een tijdlijn van de belangrijkste gebeurtenissen. In Microsoft Word of direct in Teams verschijnt een concept-verslag dat de centralist enkel hoeft na te lopen, zodat er niets over het hoofd wordt gezien in de hectiek. Dit bespaart kostbare tijd en zorgt voor vollediger logboeken.
Realtime vragen beantwoorden: Tijdens een incident wil je direct over informatie beschikken. Via Copilot Chat (bijvoorbeeld in Teams) kan een centralist of offcier van dienst gewoon een vraag stellen in natuurlijke taal en direct antwoord krijgen uit gekoppelde bronnen. Bijvoorbeeld: “Copilot, wat is het adres van de dichtstbijzijnde duikteam-locatie?” – als Copilot toegang heeft tot interne gegevens (GIS, adressen van posten) rolt direct het antwoord eruit. Dit is veel sneller en gebruiksvriendelijker dan zelf verschillende systemen doorzoeken onder stress.
Teams- en e-mailassistent: Veel veiligheidsregio’s gebruiken Teams-chats om informatie over lopende incidenten te delen. Copilot kan in drukke kanaalgesprekken een real-time samenvatting geven van de laatste updates. Zo heeft iedereen snel hetzelfde beeld, zelfs als ze later inloggen. Ook routine-e-mails na een incident kunnen door Copilot worden opgesteld: denk aan een eerste opzet voor een nazorgmail of een situatie-update naar alle betrokken diensten. De medewerker controleert en verstuurt – dat scheelt schrijven en vergroot de consistentie.
Ondersteuning ter plaatse: Copilot is niet alleen voor op kantoor; op tablets of mobiele devices kunnen teams op straat er ook van profiteren. Brandweerploegen of ambulanceverpleegkundigen kunnen verslagen dicteren die Copilot uittypt tot een net incidentrapport. Of via hun telefoon vragen: “Welke dosis adrenaline bij anafylaxie voor een volwassene?” – Copilot zoekt direct het antwoord op in de protocollen en geeft het terug. Dit voorkomt bladeren in papieren boekjes en helpt zelfs minder ervaren collega’s snel de juiste stappen te zetten volgens de richtlijnen.
Slimme Office-automatisering: Zelfs voor meer administratieve taken biedt Copilot uitkomst. Denk aan Excel: een Officier van Dienst kan na een grote evacuatie Copilot vragen om in Excel een lijst van geëvacueerden te analyseren en markeren wie nog vermist is. Of Copilot in PowerPoint laten helpen bij het opstellen van een debriefing-presentatie op basis van alle logs en foto’s van een incident. Dit gebeurt allemaal in de vertrouwde software, zodat gebruikers niet met complexe data-analysesystemen hoeven te worstelen.

Waarom is dit waardevol? Microsoft 365 Copilot zorgt ervoor dat AI op elke werkplek binnen de veiligheidsregio beschikbaar is als een behulpzame sidekick. Het maakt dagelijkse handelingen sneller en rijker aan informatie. Rapporten en brieven worden in minuten opgesteld in plaats van uren, belangrijke info is direct vindbaar op vraag, en communicatie intern en extern wordt consistenter. Doordat Copilot in de Microsoft 365-omgeving draait, blijven veiligheid en privacy geborgd (hierover later meer). En de leercurve is laag – medewerkers kunnen er in principe morgen mee aan de slag, na een korte introductie, omdat het gewoon hun Word en Teams is maar dan met een AI-knop erbij.

Praktijkvoorbeeld: Tijdens Storm Poly in 2023 zaten crisisteams van meerdere regio’s uren in overleg. Met Copilot in Teams hadden ze binnen enkele seconden na ieder overleg een automatisch gegenereerde actiepuntenlijst en sitrap (situatierapport) kunnen ontvangen, samengesteld uit alles wat er gezegd en gedeeld was. De communicatieadviseur had tegelijkertijd Copilot in Word een eerste persbericht kunnen laten opstellen met de laatste stand van zaken. Zulke versnelling en ontzorging is wat Copilot nu al binnen handbereik brengt.

Copilot Studio & Low-code: maatwerk AI-oplossingen op maat van de regio

Naast de out-of-the-box mogelijkheden van M365 Copilot, biedt Microsoft ook tools om je eigen AI-assistenten te bouwen, zonder dat je een AI-expert of softwareontwikkelaar hoeft te zijn. Copilot Studio, aangekondigd in 2025, stelt organisaties in staat om low-code AI-agents op te zetten – oftewel slimme bots die precies zijn afgesteld op jouw specifieke processen en kennis. In combinatie met Microsoft’s Power Platform (Power Apps, Power Automate, Power Virtual Agents) kun je hiermee relatief makkelijk een maatwerk copilot maken voor de veiligheidsregio. Enkele inspirerende ideeën:

Virtuele meldkamer-assistent: Met Copilot Studio zou je een “Meldkamer Copilot” kunnen ontwikkelen – een AI-agent die mee “luistert” met 112-oproepen en direct bruikbare suggesties doet. Bijvoorbeeld, koppel de audiofeed van het gesprek aan Azure Cognitive Services voor spraak-naar-tekst, laat de AI trefwoorden herkennen en protocollen paraat zetten. Hoor je het woord “hartaanval”, dan toont de assistent meteen reanimatie-instructies op het scherm van de centralist en geeft aan welke vragen te stellen (“Vraag of de patiënt nog ademt”). De centralist behoudt de regie, maar krijgt op het tweede scherm als het ware een slimme collega die niets mist en direct alle relevante kennis aanbiedt. Dit klinkt futuristisch, maar pilots hebben al laten zien dat het kan – AI als persoonlijke assistent die dispatchers in real-time decision support geeft.
Geautomatiseerde data-koppelingen: Low-code tools maken het mogelijk om diverse datasystemen slim aan elkaar te knopen. Stel, de AI herkent in een 112-gesprek een adres of locatie; via Power Automate kun je direct dat adres checken in interne systemen: staat daar een chemisch bedrijf geregistreerd? Zijn er eerdere incidenten geweest op dat adres? De copilot toont die info direct aan de centralist tijdens het gesprek, zonder dat er aparte queries nodig zijn. Hiermee creëer je als het ware je eigen plug-ins of connectoren voor Copilot die specifiek zijn voor jullie regio. En dit alles met drag-and-drop workflows en bestaande connectors – geen maandenlange IT-projecten.
Chatbots voor burgers en interne kennis: Low-code AI laat zich ook inzetten voor conversatiebots. Je kunt met Power Virtual Agents bijvoorbeeld eenvoudig een publieke chatbot opzetten die veelgestelde vragen beantwoordt tijdens crisissituaties. Denk aan een bot op de website of Twitter van de regio die bij een grote brand vragen kan beantwoorden als “Moet ik ramen sluiten voor de rook in wijk X?” op basis van de laatste informatie. Intern kun je vergelijkbare bots bouwen: een chatbot waar je als medewerker kunt vragen “Wat is het telefoonnummer van de officier van piket?” of “Hoe vraag ik een SIGMA-team aan?” en die direct antwoord vindt in de interne kennisbank. Zulke bots ontlasten zowel burgers als medewerkers, doordat eenvoudige vragen direct afgehandeld worden en mensen sneller geholpen zijn.
Augmented Reality en IoT integratie: Voor de meer fysiek gerichte toepassingen kun je met low-code verrassend ver komen. Via Power Apps en Copilot Studio zou een AR-assistent gemaakt kunnen worden die ter plaatse objecten herkent. Een brandweerman die een HoloLens of gewoon een telefoon heeft, richt de camera op een vat; de AI (via Azure Custom Vision) herkent het pictogram voor ontvlambaar gas en toont meteen “Propaantank – kans op explosie” in beeld. Dit soort toepassingen zijn al in verkenning bij innovatielabs: drones en AR-brillen die gevaarlijke punten markeren. Microsoft’s tools zorgen dat je dit niet volledig zelf van nul hoeft te coderen – er zijn steeds meer bouwstenen beschikbaar om het te realiseren met beperkte codeerkennis. Evenzo kun je via connectors een drone live videobeeld laten streamen in Teams en een Copilot-agent automatisch melding laten maken zodra die drone iets signaleert.
Workflow-automatisering: AI-agenten kunnen ook als coördinatoren optreden. In een crisis komen tientallen acties uit vergaderingen, bv. “gemeente X moet evacuatiebussen regelen”. Een Copilot-agent kan die acties uit een notulen-overzicht halen en via Power Automate reminders sturen als de deadline nadert. Of automatisch een briefing samenstellen voor de volgende overleg, zodat niemand dat handmatig hoeft te doen. Dit zijn manieren waarop AI niet perse superintelligente beslissingen neemt, maar vooral als automation hero optreedt – enorm nuttig in de waan van de dag.

Waarom is dit waardevol? Low-code AI oplossingen slaan de brug tussen de standaardtools en volledige maatwerksoftware. Je kunt klein beginnen en snel itereren. Een idee vandaag bedacht, kan morgen in een eenvoudige proof-of-concept chatbot worden gegoten. Dit democratiseert AI-innovatie: niet alleen de IT-afdeling, maar ook iemand van bijvoorbeeld de afdeling Risicobeheersing kan – met een beetje training – meebouwen aan een handige Copilot voor z’n team. Cruciaal is dat je met Copilot Studio de unieke kennis en procedures van jouw veiligheidsregio kunt inbrengen in een AI-systeem. Generieke AI weet misschien veel, maar jouw lokale plannen, contactpersonen, protocollen en voorkeurstermen kun je zo inbedden dat de AI echt jouw AI wordt. En dat zonder jarenlange ontwikkeltijd of gigantisch budget.

Praktijkvoorbeeld: Denk eens aan een “Crisis Copilot” in Microsoft Teams, speciaal gebouwd voor jouw regio. Zodra het Regionaal Crisisteam bijeenkomt, is deze AI-assistent aanwezig in de chat. Teamleden kunnen vragen stellen als “Welke wijken zijn tot nu toe ontruimd?” of “Geef de belangrijkste verandering t.o.v. een uur geleden”. De agent is gekoppeld aan het crisismanagementsysteem en antwoorden komen direct boven, bijvoorbeeld: “Wijk Noord en Oost zijn ontruimd (samen ~5000 inwoners), geen nieuwe ontruimingen laatste uur.”. Tegelijkertijd monitort die agent ook social media en ziet dat er veel klachten over drinkwater zijn – hij attendeert het team: “Let op: veel vragen over waterkwaliteit op Twitter, wellicht communicatie over kookadvies nodig.” Dit soort geïntegreerde, slimme helpers waren tot voor kort science fiction. Nu kun je ze zelf samenstellen met Copilot Studio, precies toegespitst op wat jouw organisatie nodig heeft.

Azure AI & Foundry: voor geavanceerde, schaalbare AI-oplossingen

Niet alle AI-behoeften laten zich vangen in standaard tools of low-code flows. Soms heb je échte maatwerk nodig: diep geïntegreerde AI in je meldkamersysteem, of geavanceerde modellen die risico’s voorspellen. Azure AI is Microsoft’s cloudplatform dat een rijk palet aan AI-diensten aanbiedt – van cognitieve services voor spraak, beeld en taal, tot Azure Machine Learning voor custom modellen en Azure OpenAI voor de allernieuwste generatieve AI. Nieuw daarbij is Azure AI Foundry, aangekondigd op Microsoft Build 2025, dat fungeert als een “AI-fabriek” om al deze onderdelen makkelijk samen te voegen en met governance te beheren ¹. Voor veiligheidsregio’s opent dit de deur naar state-of-the-art oplossingen op enterprise-schaal. Enkele mogelijkheden:

Spraak naar tekst (en meer) in de meldkamer: Een cruciale toepassing is realtime spraakherkenning voor 112-oproepen en portofoonverkeer. Met Azure Cognitive Services for Speech kun je telefoongesprekken direct transcriberen en vertalen. Belangrijke details als adres of situatie verschijnen meteen als tekst op het scherm, zodat er niks verkeerd wordt verstaan door accent of ruis. Bovendien kan het systeem andere talen herkennen en direct vertalen naar Nederlands. In multiculturele regio’s is dat goud waard: als iemand in het Engels hulp zoekt, ziet de centralist onmiddellijk de Nederlandse vertaling in beeld. Dit verhoogt de accuratesse en inclusiviteit van de hulpverlening.
Machine learning voor besluitondersteuning: Met Azure Machine Learning kunnen data scientists modellen trainen op historische incidentdata van de regio. Bijvoorbeeld een model dat leert welke binnenkomende meldingen waarschijnlijk grootschalige incidenten worden, op basis van patroonherkenning (hoeveel meldingen in korte tijd, locatie, tijdstip, etc.). Zo’n model kan bijvoorbeeld een automatische opschalingssuggestie geven: “>5 meldingen binnen 2 minuten in zelfde postcode – mogelijk grote brand, alarmeer coördinerend officier”. Of: “Melding kettingbotsing op snelweg op vrijdagavond → 80% kans op +3 voertuigen betrokken, stuur direct extra ambulances.” De AI leert uit jaren van data en helpt de meldkamer om sneller en proactiever te reageren. Dergelijke ML-modellen kunnen ook rekening houden met weersvoorspellingen (bij storm meldingen sneller opschalen) of locatie (bij incident naast een chemische fabriek meteen GRIP-alarm voorstellen). Dit alles leidt tot beter onderbouwde beslissingen in de eerste minuten van een incident, wanneer tijd critical is.
Integratie in bestaande systemen: De echte kracht van pro-code oplossingen is dat je AI naadloos kunt verweven met bestaande applicaties. Azure biedt API’s en tools om bijvoorbeeld je meldkamer- of GIS-systemen uit te breiden met AI-functionaliteit. Denk aan het CAD-systeem (Computer Aided Dispatch) dat de meldkamer gebruikt: je kunt een AI-module bouwen die bij een vuurmelder-alarm automatisch een voorstel doet voor de optimale eenheden en routes, rekening houdend met live verkeersdata via Azure Maps. Of IoT-koppelingen: brandmelders, sensoren of burgerapps die direct input leveren aan AI die een incident alvast classificeert nog vóórdat iemand 112 belt. Deze diepe integraties vergen programmeerwerk, maar Microsoft Azure ondersteunt dit met uitgebreide SDK’s en het nieuwe Foundry platform dat al deze componenten beheersbaar houdt in één geheel.
Visuele AI en robotica in het veld: Azure AI biedt ook geavanceerde mogelijkheden voor beeldherkenning en robotbesturing. Een voorbeeld is een custom vision model dat live dronebeelden analyseert om personen of brandhaarden te detecteren tussen de rook. Of een model dat op basis van camerabeelden structurele schade aan gebouwen herkent (scheuren, instortingsgevaar) en daarvoor waarschuwt. Dergelijke modellen moeten getraind worden met eigen data en draaien mogelijk op edge devices (bijv. een krachtige laptop in het commandovoertuig), wat met Azure Machine Learning en IoT Edge goed te doen is. Ook robotica integratie is mogelijk: bijvoorbeeld een bomverkenningsrobot die met Lidar een 3D-plattegrond maakt, waar een AI op draait om slachtoffers of gevaren te identificeren. Dit zijn zeer specialistische toepassingen, maar ze illustreren dat de sky de limit is als het gaat om AI in te zetten – van kantoor tot aan de frontlinie. Foundry helpt hier door al die verschillende AI-modellen, datafeeds en tools in één orkestratie te brengen, inclusief monitoring, logging en beveiliging.
Data-analyse en voorspellende modellen: In de fase van risicoanalyse en crisisvoorbereiding is Azure AI eveneens een game-changer. Je kunt een “common operating picture” dashboard bouwen waar alle relevante gegevens samenkomen en AI continu analyses op loslaat. Bijvoorbeeld: real-time weer- en waterstandsgegevens in een data lake, waar een AI op draait die voorspelt welke dijken over 6 uur risicovol worden. Of een model dat criminaliteitscijfers, infrastructuurdata en bevolkingsgegevens combineert om te voorspellen waar de komende jaren de grootste brandrisico’s liggen. Azure AI (met services als Synapse Analytics en Azure ML) laat toe om dergelijke big data-scenario’s te draaien. Bovendien kun je met Foundry meerdere AI-agenten laten samenwerken: bv. een taalmodel dat alle verslagen van incidenten leest op patroonsignalen, gekoppeld aan een statistisch model dat weersinvloeden meeneemt, om tezamen een rapport “opkomende risico’s” te genereren. Dit helpt een veiligheidsregio om vooruit te kijken en preventief maatregelen te nemen (bijv. “plaats extra brandkranen in buurt Y want AI voorspelt toename natuurbranden daar”). Zulke toepassingen vragen investeringen in data en expertise, maar het potentieel voor public safety is enorm.

Waarom is dit waardevol? Pro-code oplossingen op Azure zijn het speelveld van onbeperkte mogelijkheden. Hier kun je werkelijk elke specifieke behoefte adresseren als daar de case voor is. Bovendien biedt Microsoft met Azure AI Foundry een geïntegreerde omgeving om dit soort AI-agents te bouwen met state-of-the-art modellen, en ze vervolgens makkelijk te deployen naar bijvoorbeeld Teams of een webapp. Foundry heeft ook ingebouwde governance: observability functies om het gedrag van AI-agents te monitoren (traceerbaarheid, performance metrics) en Entra ID integratie om elke agent een eigen identiteit met bijbehorende toegangsrechten te geven. Dat is cruciaal in een domein als publieke veiligheid, waar je wil kunnen vertrouwen op zo’n AI en precies wil weten wat het doet en waarom.

Hoewel de meeste veiligheidsregio’s niet de capaciteit hebben om zelf complexe AI-systemen van de grond af aan te bouwen, kan men via de Azure-weg wel colaboreren met partners, onderzoeksinstellingen of landelijk overkoepelende instanties (zoals het NIPV) om samen geavanceerde AI te ontwikkelen die vervolgens breed inzetbaar is. Microsoft en haar partners faciliteren dit door kennis en bouwstenen te leveren. Kortom: waar standaard copilot-functies ophouden, neemt Azure AI het over – je kunt het zo gespecialiseerd maken als nodig, zonder concessies, en toch terugvallen op de zekerheid van een betrouwbaar platform.

Praktijkvoorbeeld: Stel, bij een grote overstroming werken meerdere veiligheidsregio’s samen en het Nationaal Crisiscentrum is betrokken. Een team van data-analisten heeft van tevoren met Azure een voorspellingsmodel voor evacuaties gemaakt dat live waterstanddata en evacuatieprogressie monitort. Het model geeft aan: “Over 3 uur bereikt het water dorp X, evacuatie moet nu starten om op tijd te zijn.” Tegelijk heeft een NLP-model alle SITREP-rapporten van de betrokken regio’s gelezen en presenteert een samenvatting voor de landelijke coördinator, zodat die in één oogopslag ziet hoe de situatie in het hele land is. Dit klinkt als gescript, maar de bouwstenen bestaan al: Azure OpenAI kan die rapporten lezen en samenvatten, Azure ML kan waterstromen modelleren, en Foundry laat toe dit te combineren en in een dashboard te gieten. Zo’n geavanceerd systeem zou een gigantische hulp zijn als de nood aan de man is – en het is precies het soort oplossing dat in de komende jaren werkelijkheid kan worden als we er nu in investeren.

Verantwoord gebruik van AI: mens & ethiek voorop

Bij al deze innovatieve toepassingen moeten we één ding helder stellen: AI inzetten in de publieke veiligheid vereist een verantwoorde aanpak. Het gaat immers om mensenlevens, vertrouwen van burgers, en vaak gevoelige gegevens. Microsoft heeft strikte principes voor Responsible AI (transparantie, betrouwbaarheid, privacy, etc.) en ook veiligheidsregio’s zelf moeten voor ieder AI-project duidelijke kaders zetten. Enkele kernpunten:

Concreet betekent dit bijvoorbeeld dat Copilot altijd als adviseur optreedt, niet als autonome actor. Een AI mag best een concept-besluitenlijst of persbericht opstellen, maar het verzenden of publiceren is aan een mens. In de meldkamer zal een centralist altijd zelf de uiteindelijke alarmmelding versturen – AI kan hooguit een suggestie klaarzetten. Deze menselijke toets verkleint het risico op fouten en waarborgt vertrouwen: professionals blijven verantwoordelijk voor besluiten, net zoals nu.

Ook qua gegevensbescherming is het goed om te weten dat Microsoft 365 Copilot binnen de tenant van de organisatie draait. De data (documenten, chats) blijft binnen jullie vertrouwde Microsoft 365 omgeving en wordt niet gebruikt om het AI-model te trainen voor anderen. Microsoft heeft ingebouwde technische maatregelen zodat er geen datalek richting het grote internet is; Copilot is bedoeld voor jullie data en kennis. Voor cognitieve diensten (zoals speech-to-text via Azure) geldt dat we gebruikmaken van veilige, EU-gehoste diensten die aan alle standaarden voldoen. Kortom, we houden de AI binnen de veilige kaders die we ook voor overige ICT hanteren.

Verder is opleiding en voorbereiding belangrijk. Hulpverleners en medewerkers moeten snappen hoe ze AI het beste gebruiken én waar de grenzen liggen. Organiseer training: “hoe formuleer ik effectief een vraag aan Copilot” maar ook “wat doe ik als de AI het mis heeft?”. Creëer een cultuur waarin AI gezien wordt als een handige collega, maar waar men ook kritisch blijft en durft in te grijpen als iets niet klopt. Dit vergroot de acceptatie en zorgt dat de AI daadwerkelijk als verlengstuk van het team gaat voelen, in plaats van een ondoorgrondelijke zwarte doos.

Tenslotte moet het gebruik van AI continu geëvalueerd en bijgesteld worden. Monitor de outputs, check op ongewenste bias (geeft het model eerlijke adviezen voor alle wijken en bevolkingsgroepen?). Gebruik de beheerfuncties (zoals de logging en metrics in Foundry) om te zien of de AI doet wat hij moet doen. En pas het AI-beleid actueel aan als nieuwe inzichten of regelgeving dat vereisen (denk aan de komende EU AI Act). Zo hou je AI niet alleen technisch, maar ook maatschappelijk betrouwbaar.

Kort samengevat: door de mens centraal te houden, data goed te beschermen, open kaart te spelen over AI-gebruik en zorgvuldig te testen, zorgen we dat AI een vertrouwde bondgenoot wordt in plaats van een risico. Veiligheid van de AI zelf moet net zo goed voorop staan als veiligheid door AI.

Conclusie: de bouwstenen zijn er – nu aan de slag!

De wereld van publieke veiligheid staat aan de vooravond van een digitale revolutie. Zoals we hierboven hebben gezien, hebben moderne AI-oplossingen het potentieel om nagenoeg alle facetten van het werk in een veiligheidsregio te versterken. En belangrijk: dit is geen verre toekomstmuziek. De bouwstenen zijn vandaag al beschikbaar en sommige toepassingen worden zelfs al op kleine schaal beproefd. Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio en Azure AI staan klaar om ingezet te worden. Het is nu aan de veiligheidsregio’s om deze kans te grijpen.

De potentiële voordelen zijn duidelijk: snellere reacties en hogere effectiviteit bij incidenten, ontlasting van hulpverleners op administratief vlak, proactief risico’s in beeld brengen, efficiëntere samenwerking en kennisdeling, en betere communicatie met het publiek. Uiteindelijk draagt dit allemaal bij aan het belangrijkste doel: levens redden en schade beperken door slimmer en sneller te werken. Elke seconde winst in de meldkamer, elke betere beslissing in een crisisteam, kan het verschil betekenen.

Maar die beloftes komen er niet vanzelf. Het vergt visionair leiderschap en durf om nieuwe technologie te omarmen. Daarom een oproep tot actie aan alle veiligheidsregio’s: begin vandaag nog met ontdekken wat AI voor jullie kan doen. Start bijvoorbeeld een klein pilotproject op één van de use-cases die hier langsgekomen zijn – bijvoorbeeld een Copilot-assistent voor het automatisch uitwerken van oefeningverslagen, of een eenvoudige Q\&A chatbot voor vragen van burgers. In een paar weken kun je al resultaat zien en leren wat werkt in de praktijk. Betrek enthousiaste collega’s uit verschillende diensten en vorm een klein innovatieteam “AI & Veiligheid” dat dit trekt (mogelijk zelfs samen met buurregio’s, zodat je kennis deelt en elkaar versterkt). Zorg ook voor training en communicatie binnen de organisatie, zodat iedereen begrijpt waarom je dit doet: AI komt niet in de plaats van mensen, maar stelt mensen in staat hun werk nog beter te doen. Die boodschap – van bestuur tot werkvloer – is essentieel om draagvlak te krijgen.

Microsoft en haar partners staan klaar om te ondersteunen met expertise, workshops en technische hulpmiddelen. Of het nu gaat om het activeren van M365 Copilot voor jullie tenant, het bouwen van een maatwerk agent via Copilot Studio, of het ontwikkelen van een geavanceerd Azure AI model – er is hulp beschikbaar op ieder niveau. Toch ligt de regie bij jullie, de veiligheidsregio’s zelf. Jullie kennen de lokale behoeften en kunnen het beste bepalen welke toepassingen de meeste waarde gaan bieden. Begin klein, denk groot: experimenteer nu op kleine schaal, leer ervan, en schaal dan succesvolle oplossingen breder uit.

De combinatie van mens en AI belooft een enorme sprong voorwaarts. Vergelijk het met de invoering van navigatiesystemen in hulpdienstvoertuigen destijds: ineens konden wagens sneller en met minder omwegen ter plaatse komen. Nu dient AI zich aan als de nieuwe navigatie, maar dan voor informatie en besluitvorming. Het neemt werk uit handen en wijst de weg, terwijl de hulpverlener aan het stuur blijft. Over enkele jaren kunnen de veiligheidsregio’s die nu durven pionieren, voorbeelden zijn voor hoe AI veilig en verantwoord de publieke veiligheid verbetert.

De bouwstenen zijn er, nu is het moment om te bouwen. Zet die eerste stap – elke ervaring die jullie nu opdoen met AI, kan later van levensbelang blijken. Samen kunnen we ervoor zorgen dat “veiligheid voorop” een eigentijdse invulling krijgt: veiligheid voorop, ondersteund door slimme AI. Aan de slag!