AI hervormt de manier waarop werk wordt gedaan in instellingen, zowel publiek als privaat. De impact is echter ongelijk: AI-chatinterfaces voor consumenten, zoals ChatGPT, Copilot, Claude en Gemini, passen fundamenteel niet bij de realiteit van overheidswerk.
Dat betekent niet dat overheidsinstanties zich niet tot AI wenden. Dat kunnen ze niet arbeidskracht hun weg naar capaciteit, dus zoeken ze naar technologie om de last te verlichten. Meer dan de helft van de lokale overheden rapport moeite met het invullen van vacatures, een probleem dat vooral in grotere metropolen voorkomt. De lokale overheid van San Francisco heeft bijvoorbeeld meer dan 4.700 openstaande vacatures. Sinds 2020 werkgelegenheid bij de staatsoverheid is toegenomenmaar een groot deel daarvan is een herstel van de pandemie, en geen echte groei die nodig is om diensten te leveren met de doeltreffendheid die regeringen willen.
Maar drop-in chatbots kunnen geen significante impact hebben op de bedrijfsvoering, omdat gegevens binnen overheidsinstanties – en zelfs binnen individuele afdelingen van instanties – buitengewoon in silo’s worden opgeslagen. Staats- en lokale overheden beheersen de budgettaire beperkingen. IT-teams zijn overbelast. Het is dan ook geen verrassing dat AI-tools voor consumenten hun beloften in overheidsinstellingen niet waarmaken. Ze missen fundamenteel alle informatie die ze nodig hebben om effectief te zijn in de context van de publieke dienstverlening.
DE GEREEDSCHAPSKLOOF
Commerciële softwaretools, waaronder AI-chatbots, zijn gebouwd voor particuliere bedrijven met hiërarchieën, contracten en lineaire processen. Het overheidswerk is inherent anders. Publieke instellingen zijn organisatieoverschrijdend, het werk is omnidirectioneel en succes vereist constante samenwerking tussen instanties, non-profitorganisaties en gemeenschapspartners.
Afdelingen voor noodbeheer moeten bijvoorbeeld contactpunten identificeren binnen lokale politiediensten, brandweerkorpsen, sheriffkantoren, medische hulpdiensten, nutsbedrijven, regionale kantoren van de FEMA en noodhulpteams van de gemeenschap om hun diensten effectief te kunnen verlenen: het coördineren van rampenrespons- en hersteloperaties.
De som van deze problemen – van datasilo’s tot budgetbeperkingen en technologische wegversperringen – is dat consumenten-AI het moeilijk heeft in overheidsinstellingen omdat deze tools de noodzakelijke context missen. Probeer ChatGPT te vragen: “Geef ons huidige terugbetalingsproces aan” of “Maak een enquête om feedback te verzamelen over de laatste coördinatie van het hitteseizoen.” Dit zijn taken die expliciete, niet-publieke kennis vereisen. Om dergelijke taken uit te voeren heeft AI niet alleen toegang nodig tot gegevens die zich in verschillende systemen bevinden, maar ook tot governance en regels die specificeren welke definitie het meest geschikt is voor elk doel. En zelfs als je een goed antwoord krijgt, is traditionele AI niet gebouwd om gebruikers te helpen weten wat ze moeten doen volgende.
HET WEG VOORUIT
Het inbedden van AI is de weg voorwaarts om AI in te zetten bij de overheid, waardoor datasilo’s effectief worden overwonnen om interorganisatorische werkzaamheden aan te pakken. Inbedding verwijst naar AI die rechtstreeks leeft binnen de platforms waar het werk plaatsvindt, binnen coördinatie-, geheugen- en besluitvormingssystemen – en niet binnen een chatbot.
De overheid is bij uitstek geschikt om te profiteren van AI die werkelijk ingebed is, omdat zij over de perfecte grondstof beschikt om AI maximaal bruikbaar te maken: gesprekken, besluiten, workflows, institutioneel geheugen en heel veel informatie. Met andere woorden: de overheid heeft dat gedaan context. Helaas gaan de meeste AI-chatbots er tegenwoordig van uit dat hun gebruikers binnen één organisatie werken en daarom alleen context nodig hebben van de systemen van één organisatie.
Voor de overheid is dat niet de realiteit.
Een dakloosheidscoördinator in Essex County of een verkiezingsbeheerder in New York werkt niet alleen ‘bij’ één organisatie: ze jongleren met relaties, vergaderingen, beslissingen en gedeelde kennis tussen voortdurend wisselende instanties, non-profitorganisaties, aannemers en gemeenschapspartners. De moeilijkste onderdelen zijn het afstemmen, coördineren, onthouden, onboarden en het behouden van gedeeld begrip tussen mensen die komen en gaan.
Omdat overheidswerk inherent lateraal is, heeft echte ingebedde AI niet alleen informatie over de systemen van één organisatie, maar ook over de systemen van haar partners. Als we het idee van inbedding nog een stap verder brengen: het is van cruciaal belang dat AI schijnbaar ‘verdwijnt’ in de workflows van ambtenaren. Als AI nog een instrument is, nog iets waar overheidsmedewerkers in moeten worden getraind, dan is AI dat ook nietingebed zoals het moet zijn.
Ambtenaren willen en hebben geen nieuwe widget meer nodig. Ze hebben technologie nodig die hen helpt sneller, beter en nauwkeuriger te doen wat ze doen. Dat is ingebedde AI.
Neem dit voorbeeld eens: het is gebruikelijk dat bepaalde AI-tools na een vergadering een samenvatting en actiepunten sturen. Maar embedded AI gaat verder. Er werd aan de gebruiker gevraagd of hij een vervolg-e-mail wilde ontvangen om actiepunten te socialiseren. Het zou ook de vervolg-e-mail kunnen opstellen. Vervolgens zou de ingebedde AI na een paar dagen betrokkenheidsgegevens naar boven halen, waaruit blijkt dat iemand aan wie een actie-item is toegewezen de vervolg-e-mail niet heeft gelezen, en de AI zou de gebruiker vragen of hij of zij een vervolg-e-mail wil, en vervolgens de notitie opstellen.
Wanneer een ambtenaar informatie zoekt, is de volgende stap meestal het lezen ervan om iets naar iemand te sturen of een actie te ondernemen. AI die die volgende stap ondersteunt zonder de gebruiker expliciet te vragen of te dwingen om van tool te wisselen, is het soort technologie dat ambtenaren kan helpen sneller diensten te leveren. Dit is de verschuiving die actie versnelt.
HET EINDDOEL
Het is van cruciaal belang dat we het doel niet uit het oog verliezen. Staats- en lokale overheden zijn waar het rubber op de weg komt en regels omzetten in echte diensten – van het afhandelen van dagelijkse werkzaamheden tot het helpen van mensen met een laag inkomen bij het krijgen van voedingsbijstand, het verlenen van diensten aan veteranen, het ondersteunen van mensen die dakloos zijn en alles daartussenin.
Ja, chatbots en soortgelijke tools kunnen één persoon helpen effectiever te zijn. Maar wanneer AI wordt ingebed, worden de voordelen vergroot; mensen en hele programma’s zijn sneller en effectiever. Daarmee worden de mensen die afhankelijk zijn van gemeentelijke overheidsdiensten beter bediend.
En dat is de ultieme belofte van technologie, zoals ingebedde AI die efficiënt wordt ingezet bij de overheid – betere gemeenschappen voor iedereen.
Madeleine Smith is de CEO en medeoprichter van Civic Roundtable.
