AI binnen de kaders van de overheid, voor heldere taal en snellere afhandeling
Een provincie communiceert met inwoners, ondernemers en partners over onderwerpen die er echt toe doen: water, wonen, natuur, mobiliteit, economie. Provincie Zeeland wilde AI inzetten om die communicatie toegankelijker te maken en interne processen te versnellen, zonder dat het ten koste gaat van zorgvuldigheid, AVG en bestuurlijke verantwoording. Geen consultancy-circus, wel een werkwijze die je in de organisatie kunt verdedigen.
AI in een omgeving waar transparantie, toegankelijkheid en AVG geen sluitposten zijn
Ambtelijke taal is precies, en dat is goed, maar voor een inwoner is een verguningsbrief vaak een muur van zinnen op C2-niveau. Tegelijk moeten provinciale stukken voldoen aan WCAG, aan de Wet open overheid en aan de bewaartermijnen die bij een bestuursorgaan horen. Iedere AI-toepassing raakt dus drie lagen tegelijk: de inwoner, de medewerker en de jurist. Dat vraagt om een aanpak die niet alleen werkt, maar ook uit te leggen valt aan de Concerncontroller en de Functionaris voor Gegevensbescherming.
Daarbovenop liggen de praktische randvoorwaarden: data mag de EU niet verlaten, leveranciers moeten een verwerkersovereenkomst tekenen, modellen mogen niet trainen op interne stukken, en iedere keuze moet bij een collegebesluit of inkoopkader passen. De vraag was niet of AI kan, maar hoe je AI invoert op een manier die de inkoop-, privacy- en bestuurscyclus aankan zonder dat het maanden vertraging oplevert.
Drie stappen die langs governance, inkoop en de werkvloer lopen
Analyse en kaderstelling
We brachten de werkprocessen in kaart waar AI direct waarde kan toevoegen en toetsten ze tegen AVG, WCAG en de bestaande inkoopkaders. Per use case schreven we een DPIA-light en een risico-inschatting, zodat de privacy-officer en concerncontroller op een pagina kunnen meelezen.
Strategie en leveranciersinrichting
We kozen modellen en hostingpartijen die binnen de EU draaien en een verwerkersovereenkomst tekenen, met no-training-policy. Per use case legden we vast welke data wel en niet de prompt in mag, hoe lang verwerkingen worden bewaard en hoe een medewerker een fout terug kan koppelen.
Implementatie en inbedding
We rolden de eerste use cases uit binnen een afgebakende afdeling, met een feedbackloop naar de redactie en de privacy-officer. Medewerkers kregen werksessies in plaats van een handleiding, en het beheer ligt bij een vast team binnen de provincie zodat kennis blijft hangen na onze opdracht.
Concrete toepassingen, met de waarborgen die bij een bestuursorgaan horen
Iedere toepassing is klein begonnen, met een meetbaar doel en een uitweg. Onderdelen zijn losjes gekoppeld zodat een use case kan worden gepauzeerd of vervangen zonder dat de rest stopt. Onderstaande lijst is illustratief en wordt per opdracht bijgesteld op basis van prioriteit en juridische toets.
- 01Schrijfhulp die ambtelijke teksten herschrijft naar B1-niveau, met audittrail per wijziging
- 02Toegankelijkheidscontrole op PDF's en webpagina's volgens WCAG 2.2, met concrete fixvoorstellen
- 03Routering van burgervragen naar het juiste team, met getoetste antwoordconcepten voor de behandelaar
- 04Doorzoekbaar archief van besluiten en beleidsstukken, met bronverwijzing in elk antwoord
- 05Vergaderverslagen en actiepuntenlijsten, opgesteld vanuit opnames met sprekersherkenning
- 06Werkwijze met DPIA, verwerkersovereenkomst en EU-only inrichting, vastgelegd in een beheerdraaiboek
Wat de eerste use cases opleveren in cijfers
kortere doorlooptijd op standaardbrieven aan inwoners
documenten gecontroleerd op WCAG-toegankelijkheid
use cases met DPIA en verwerkersovereenkomst in beheer
* Cijfers volgen na de eerste meetperiode en worden geverifieerd met de opdrachtgever
“We hebben AI ingevoerd op een manier die langs onze privacy-officer en inkoop kon. Het scheelt tijd op het werk dat niemand mist, en we kunnen aan inwoners en bestuur uitleggen hoe het werkt.”
volgende case