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.
Dit betekent niet dat overheden zich niet tot kunstmatige intelligentie wenden. Dat kunnen ze niet huur hun pad naar capaciteit, dus zoeken ze naar technologie om de last te verlichten. Ruim de helft van de gemeenten rapport moeite met het vervullen van vacatures, een probleem dat vooral in grotere metropolen optreedt. De lokale overheid van San Francisco heeft bijvoorbeeld meer dan 4.700 vacatures. Sinds 2020 werkgelegenheid bij de overheid is toegenomenmaar een groot deel ervan is een tegenslag als gevolg van de pandemie, en niet de echte groei die nodig is om diensten te leveren met de efficiëntie die regeringen willen.
Maar drop-in-chatbots kunnen geen significante impact hebben op de bedrijfsvoering, omdat gegevens binnen overheidsinstanties – en zelfs binnen individuele afdelingen binnen instanties – buitengewoon in silo’s worden opgeslagen. Staats- en lokale overheden hebben te maken met budgettaire beperkingen. IT-teams zijn overbelast. Het is dan ook geen verrassing dat AI-instrumenten voor consumenten hun beloften in publieke instellingen niet waarmaken. Ze missen feitelijk alle informatie die ze nodig hebben om effectief te zijn in de context van de publieke dienstverlening.
DE GEREEDSCHAPSTABEL
Commerciële softwaretools, waaronder AI-chatbots, zijn gebouwd voor particuliere bedrijven met hiërarchieën, contracten en lineaire processen. Het overheidswerk is inherent anders. Publieke instellingen omvatten meerdere instanties, het werk is omnidirectioneel en succes vereist een voortdurende 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 lokale noodhulpteams om hun diensten effectief te kunnen leveren – 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 openbare instellingen omdat deze tools de noodzakelijke context missen. Probeer ChatGPT te vragen: “Geef ons ons huidige terugbetalingsproces” of “Maak een enquête om feedback te verzamelen over de laatste coördinatie van het warme seizoen.” Dit zijn taken die expliciete, niet-publieke kennis vereisen. Om dergelijke taken te volbrengen heeft AI niet alleen toegang nodig tot gegevens die in verschillende systemen voorkomen, maar ook tot governance en regels die specificeren welke definitie het meest geschikt is voor elk doel. En zelfs als u een goed antwoord krijgt, is traditionele AI niet gebouwd om gebruikers te helpen weten wat ze moeten doen volgende.
DE WEG VOORUIT
Het inbedden van AI is de weg voorwaarts om AI binnen de overheid in te zetten, waardoor datasilo’s effectief worden overwonnen en interorganisatorische werkzaamheden kunnen worden aangepakt. Inbedding verwijst naar AI die rechtstreeks leeft binnen de platforms waarop wordt gewerkt, binnen coördinatie-, geheugen- en besluitvormingssystemen – en niet binnen een chatbot.
De overheid is bij uitstek geschikt om te profiteren van werkelijk ingebedde AI, omdat zij over de perfecte grondstof beschikt om AI maximaal bruikbaar te maken: gesprekken, beslissingen, workflows, institutioneel geheugen en veel informatie. Met andere woorden: de overheid heeft het 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 steeds veranderende instanties, non-profitorganisaties, aannemers en gemeenschapspartners. De moeilijkste onderdelen zijn het aanpassen, coördineren, onthouden, inzetten en behouden van gemeenschappelijk begrip onder 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 partners. Als we het idee van inbedding nog een stap verder brengen, is het 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 opgeleid, dan is AI dat ook nietingebed zoals het zou moeten zijn.
Ambtenaren willen en hebben niet nóg een nieuwe widget nodig. Ze hebben technologie nodig die hen helpt sneller, beter en nauwkeuriger te doen wat ze doen. Het is ingebedde AI.
Neem dit voorbeeld: het is gebruikelijk dat sommige 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 kan ook een vervolg-e-mail voorbereiden. Vervolgens zou de ingebedde AI na een paar dagen betrokkenheidsgegevens laten zien, waaruit blijkt dat iemand die aan een actie-item is toegewezen de vervolg-e-mail niet heeft gelezen, en de AI zou de gebruiker vragen of hij een vervolg-e-mail wil, en vervolgens de memo 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 de volgende stap ondersteunt zonder de gebruiker expliciet aan te sporen 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 belangrijk dat we het doel niet uit het oog verliezen. Staats- en lokale overheden zijn waar het rubber op de weg komt, waardoor regelgeving wordt omgezet in echte diensten – van het beheren van dagelijkse activiteiten 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 efficiënter te zijn. Maar wanneer AI wordt ingebed, worden de voordelen vergroot; mensen en hele programma’s zijn sneller en efficiënter. Hierdoor worden de mensen die afhankelijk zijn van gemeentelijke publieke diensten beter bediend.
En dat is de ultieme belofte van technologie, zoals ingebedde AI, die effectief wordt ingezet bij de overheid – betere gemeenschappen voor iedereen.
Madeleine Smith is de CEO en mede-oprichter van de Civic Roundtable.
