AI-mogelijkheden van makkelijk naar moeilijk voor overheden

Veel overheden vragen zich af hoe men met AI moet beginnen die ook nog aansluit op het bestaande landschap: technisch én organisatorisch? Het antwoord kan gevonden worden door slimme keuzes te maken: eerst eenvoudig en dan complexer:

✳️ Prompt templates - Gestandaardiseerde instructies aan een LLM zorgen voor consistente output. Denk aan geüniformeerde beantwoording van burgervragen of schrijfhulp bij raadsbesluiten. Dit is de laagste drempel om te starten.

✳️ GPT / Gem / Skill / Agent — Een herbruikbare AI-assistent met vaste instructies, eventueel met function calling. Toepassing: een virtuele collega die bezwaarschriften samenvat of vergunningsaanvragen checkt op volledigheid.

✳️ RAG-systeem (Retrieval Augmented Generation) — Een LLM gekoppeld aan een eigen kennisbase van ongestructureerde documenten: een chatbot die antwoord geeft op basis van gemeentelijk beleid, verordeningen of interne procedures.

✳️ Beeldherkenning in openbare ruimte — Computer vision op camerabeelden of foto's: detectie van illegale dumping, meten van parkeerdruk, signaleren van schade aan wegen of groen.

✳️ Multimodale toepassingen — Combinatie van tekst, beeld en data in één analyse: het automatisch verwerken van meldingen openbare ruimte inclusief foto, of het analyseren van bouwtekeningen naast een aanvraagformulier.

✳️ Procesautomatisering (n8n / CoPilot Studio) — Werkstromen automatiseren door systemen en AI aan elkaar te koppelen: het automatisch doorzetten van meldingen naar de juiste afdeling, of een koppeling zaaksysteem ↔ email ↔ LLM.

✳️ API-koppeling naar LLM vanuit applicatie — LLM-functionaliteit inbouwen in bestaande software: samenvatten van dossiers in het zaaksysteem of automatisch genereren van correspondentie vanuit een CRM.

✳️ Tijdreeksanalyse — Patronen en trends analyseren in data over tijd. Toepassingen: voorspellen van afvalvolumes per wijk, capaciteitsplanning bij de balie, seizoens-patronen in WMO-aanvragen.

✳️ Anomaliedetectie — Automatisch afwijkingen signaleren in dat: het opsporen van ongebruikelijke financiële boekingen of het detecteren van fraude in uitkeringsaanvragen.

✳️ IoT-data=verwerking — Verwerken van sensordata uit de fysieke leefomgeving: slim beheer van straatverlichting, meten van luchtkwaliteit of brugbelasting, slimme afvalcontainers.

✳️ Unsupervised learning — Structuur en patronen vinden in data zonder vooraf gelabelde uitkomsten: segmenteren van wijken op sociale indicatoren voor gerichter beleid, of clustering van klachtenpatronen.

✳️ Supervised learning — Een voorspellingsmodel trainen op historische data met bekende uitkomsten: voorspellen van schooluitval, kans op dakloosheid of onderhoudsbehoefte van infrastructuur.

Het gaat om de juiste techniek op het juiste moment, gedragen door de organisatie, verankerd in governance en aansluitend op het bestaande data en applicatielandschap.