AI co-pilot in digitaal forensisch onderzoek: van expertafhankelijk naar schaalbare analyse.

Digitale sporen spelen een centrale rol in vrijwel elk strafrechtelijk onderzoek. Opsporingsorganisaties moeten steeds grotere hoeveelheden digitale data analyseren, terwijl de capaciteit van digitale experts beperkt is. Dit leidt tot structurele werkdruk en een sterke afhankelijkheid van specialistische expertise, wat de efficiëntie en doorlooptijd van onderzoeken onder druk zet.
Het digitaal forensisch platform Hansken, ontwikkeld door het Nederlands Forensisch Instituut (NFI), maakt digitale datasets toegankelijk voor opsporingsdiensten. In de praktijk blijft effectief gebruik echter sterk afhankelijk van specialistische kennis, waardoor digitale experts regelmatig worden ingezet voor routinematige analysetaken.
Dit KIEM-project onderzoekt of een bestaande AI-co-pilot het gebruik van Hansken zodanig kan ondersteunen dat niet-specialisten de analyse van digitale sporen zelfstandiger kunnen uitvoeren. Centraal staat de vraag in hoeverre AI kan bijdragen aan het verminderen van expertinterventies en het verkorten van analysetijd, met behoud of verbetering van de kwaliteit van digitale bevindingen.
In gecontroleerde praktijkexperimenten voeren circa 60 professionals analysetaken uit met en zonder AI-ondersteuning, in een cross-over design. Door kwantitatieve metingen (taakduur, expertinterventies) en kwalitatieve evaluaties (expertbeoordeling van output en gebruikerservaring) wordt de arbeidsbesparende werking van AI systematisch onderzocht.
Het project richt zich expliciet op het testen van een bestaande, direct inzetbare AI-toepassing binnen een realistische werkomgeving. Daarmee sluit het aan bij de doelstelling van de KIEM-regeling om arbeidsbesparende AI-toepassingen in de praktijk te verkennen.
De resultaten bieden inzicht in de mate waarin de analyse van digitale sporen kan worden opgeschaald met minder inzet van experts, en in de randvoorwaarden voor verantwoord gebruik van AI, zoals betrouwbaarheid en controleerbaarheid. Dit vormt een empirische basis voor vervolgonderzoek en opschaling binnen de digitale opsporingsketen.