Hoe de Nederlandse overheid met AI meer maatschappelijke waarde creëert

Uit het nieuwste internationale onderzoek van EY en Oxford Economics blijkt dat de implementatie van AI in Nederland achterblijft bij het potentieel.

In het kort:

• AI wordt breed erkend als strategische noodzaak in de publieke sector, maar toepassing blijft achter: slechts 26% gebruikt AI en 12% GenAI.

• De Nederlandse overheid heeft de basis voor AI gelegd: nu is opschaling nodig voor efficiëntie en betere dienstverlening.

• Grootste uitdagingen: Privacy, infrastructuur, ethiek en een nijpend tekort aan AI-talent.

De Nederlandse overheid en publieke sector staan op een kruispunt. Terwijl de verwachtingen rondom kunstmatige intelligentie torenhoog zijn en de technologie zich razendsnel ontwikkelt, blijft de daadwerkelijke adoptie in de Nederlandse publieke sector achter. Uit het nieuwste Data & AI Report van EY en Oxford Economics blijkt dat slechts 26% van de organisaties AI inzet, ondanks het feit dat bijna twee derde forse voordelen verwacht.

De Nederlandse overheid en publieke sector beschikken over een sterke digitale infrastructuur en open data. Zo scoort Nederland 13e wereldwijd op AI-capaciteit en 7e op AI-readiness. Toch bevindt het merendeel van de organisaties zich nog in de beginfase van AI-implementatie: slechts 16% heeft AI daadwerkelijk in gebruik genomen, terwijl 68% nog in de vroege implementatiefase zit. GenAI wordt vooral nog verkend in pilots.

Nederland aan zet: van AI-ambitie naar maatschappelijke impact

Waarom blijft de AI-revolutie in de overheid en de publieke sector steken bij plannen en pilots? Wat is er nodig om van mooie ambities naar echte, zichtbare en meer maatschappelijke impact te gaan? Terwijl de druk op budgetten, personeel en productiviteit toeneemt, is de inzet duidelijk: data en kunstmatige intelligentie zijn niet langer een optie, maar een strategische noodzaak. Wie durft er door te pakken?

De belofte van AI: meer dan efficiëntie

Het rapport laat zien dat overheden wereldwijd, inclusief Nederland, AI en data-analytics vooral zien als middelen om maatschappelijke waarde te creëren. Maar liefst 64% van de respondenten verwacht aanzienlijke kostenbesparingen door AI, en 63% ziet kansen voor betere dienstverlening. Toch past slechts 26% AI daadwerkelijk toe in de organisatie, en slechts 12% maakt gebruik van GenAI. Deze kloof tussen ambitie en realiteit is een rode draad in het rapport.

Nederland: pionier of volger?

Nederland heeft een sterke digitale infrastructuur en een relatief hoge adoptiegraad van data-analytics, maar loopt achter op het gebied van AI en GenAI. Slechts een klein deel van de organisaties is verder dan de planningsfase. De meeste investeringen gaan nog steeds naar het digitaliseren van bestaande processen en het opbouwen van datafundamenten. Pas daarna volgt de stap naar geavanceerde AI-toepassingen. Uit het rapport blijkt dat de pioniers, organisaties die investeren in zowel technologie als menselijk kapitaal, 2,4 keer vaker hun AI-initiatieven als succesvol beoordelen dan volgers. Pioniers investeren niet alleen in moderne data-architectuur, maar ook in talentontwikkeling, ethische kaders en samenwerking met externe partners.

Vijf waardedrijvers: waar AI het verschil maakt

Hoewel het rapport internationaal is, zijn de inzichten direct toepasbaar op de Nederlandse context. Denk aan de inzet van AI voor het voorspellen van verkeersstromen, het automatiseren van belastingprocessen of het verbeteren van de digitale dienstverlening aan burgers. Ook in Nederland zijn er al pilots waarbij AI wordt ingezet om bijvoorbeeld fraude op te sporen of gepersonaliseerde overheidscommunicatie mogelijk te maken.

1. Productiviteit en efficiëntie: Automatisering van routinetaken en optimalisatie van werkstromen leveren directe kostenbesparingen op.
   Voorbeeld: In een Amerikaanse stad bespaarde AI in factuurverwerking jaarlijks 1.500 manuren.
2. Getransformeerde burgerbeleving: AI maakt overheidsdiensten persoonlijker en toegankelijker.
   Voorbeeld: 45% van de burgers gebruikte het afgelopen halfjaar AI in overheidsdiensten.
3. Strategische serviceplanning: Voorspellende analyses helpen bij het slim toewijzen van middelen en het anticiperen op behoeften.
   Voorbeeld: AI-tools vergroten de nauwkeurigheid van kosten- en tijdschattingen bij grote infrastructuurprojecten.
4. Financiële optimalisatie: AI helpt bij het opsporen van fraude en het verbeteren van de inkomsten.
   Voorbeeld: Een belastingdienst genereerde $23 miljoen extra inkomsten door AI-gedreven foutdetectie.
5. Risico en veerkracht: AI versterkt de continuïteit van dienstverlening en de weerbaarheid tegen dreigingen.
   Voorbeeld: In Frankrijk werd de tijd voor het oplossen van IT-incidenten teruggebracht van 12 uur naar 2-5 minuten.

De grootste uitdagingen: privacy, infrastructuur en talent

Nederlandse organisaties herkennen dezelfde obstakels als hun internationale collega’s. Privacy- en veiligheidszorgen worden door 62% als grootste belemmering genoemd. Ook het gebrek aan strategische afstemming, zwakke businesscases, ontoereikende infrastructuur en ethische vraagstukken remmen de vooruitgang. Opvallend is dat deze uitdagingen niet afnemen naarmate organisaties verder gevorderd zijn met AI, maar juist toenemen.

Daarnaast is het tekort aan talent nijpend. Slechts 18% van de werknemers in de publieke sector vindt dat ze voldoende getraind zijn in AI, het laagste percentage van alle sectoren. De concurrentie met het bedrijfsleven maakt het aantrekken van nieuw talent extra lastig.

Structurele obstakels en cultuur

Verouderde systemen, beperkte data-toegang, onduidelijke verantwoordelijkheden en een tekort aan vakmensen spelen mee. Maar de echte rem is angst voor fouten en controleverlies, plus een cultuur die innovatie als risico ziet. Zoals een insider zegt: "We hebben 20 jaar lang mensen gepromoveerd die geen fouten maakten, dat blokkeert vooruitgang."

Ethisch leiderschap en vertrouwen als randvoorwaarde

Het rapport benadrukt het belang van ethisch leiderschap en transparantie. Slechts 39% van de burgers heeft vertrouwen in het vermogen van overheden om AI op de juiste manier te beheren. Pioniers onderscheiden zich door strenge ethische kaders, actieve communicatie met burgers en het betrekken van medewerkers bij de ontwikkeling van AI-oplossingen.