Bij het overwegen AIVanwege de impact op steden zien veel inwoners en functionarissen een duistere toekomst voor zich van ongebreideld toezicht, uitgeholde stadhuizen en onverklaarbare bots die het voor het zeggen hebben op basis van bevooroordeelde trainingsgegevens. Wij omarmen daarentegen een veel optimistischer visie. Met ambitieus lokaal leiderschap kan AI, en vooral de komende golf van AI, een diepgaande kans bieden om niet alleen openbare diensten efficiënter te maken, maar ook om de manier te transformeren waarop steden hun einde van het sociale contract nakomen.
Als lange tijd ambtenaren en voorvechters van overheidsinnovatie aan onze respectieve universiteiten, begrijpen we de uitdagingen waarmee lokale overheden worden geconfronteerd, waaronder krappe budgetten, verouderende infrastructuur en ontevreden inwoners die gewend zijn aan de snelheid van Amazon en de personalisatie van Spotify. De meeste steden draaien nog steeds op een eeuwenoud besturingssysteem dat is gebouwd op bureaucratie, papieren dossiers, agentuursilo’s en een rigide hiërarchie. Agentic AI biedt een unieke kans om de manier waarop steden werken opnieuw te ontwerpen, een model dat we ‘Agentic City’ noemen.
Agenten, stadsmedewerkers en burgers werken samen
Stel je een stadsbestuur voor waar de complexiteit van het navigeren door de overheidsbureaucratie wordt overgelaten aan intelligente agenten – zodat routinetaken vlekkeloos verlopen en zelfs complexe taken eenvoudig aanvoelen. Een moeder meldt een kapot trottoir bij de school van haar kind, maakt een foto en stuurt deze naar de stad. Een AI-agent classificeert het probleem, stuurt het door naar de juiste ploeg, volgt de voortgang van de verschillende instanties, houdt haar proactief op de hoogte totdat de klus is geklaard en waarschuwt anderen voor soortgelijke risico’s in de buurt. Stel je een stad voor die scheuren in trottoirs repareert voordat ze gaten in het wegdek worden, straatlantaarns vervangt voordat ze doorbranden en waterleidingen repareert voordat ze gaan lekken.
Toch zullen zelfs deze dramatische verbeteringen slechts stappen in een transformatie zijn. Deze instrumenten helpen hervormingsgezinde burgemeesters een systeembenadering te hanteren die de sterke tegenwind omzeilt die vaak gepaard gaat met bedrijfsherstructureringen, waaronder pogingen om de functies van agentschappen of ongelijksoortige datasystemen te integreren. Transportfunctionarissen hoeven de signalen niet langer aan te passen; een AI-verkeersagent kan veiligheid, reistijd en uitstoot in evenwicht brengen. Een agentenstad wordt een stad waar agenten, ambtenaren en bewoners samenwerken.
Uiteindelijk zullen alle stadsdiensten gepersonaliseerd worden, omdat bewoners een ‘voordeur van een agent’ gebruiken om hun doelen aan te geven (‘om 10 uur een kapperszaak willen openen’).e en Main”). Agenten begeleiden gebruikers door het proces of voltooien deze taken zelfs voor hen. Tegelijkertijd controleert een mens de resultaten, lost problemen op en pakt moeilijke of ongebruikelijke gevallen aan. In feite biedt deze stad preventieve woningvouchers, huurbijstand en vrijstelling van onroerendgoedbelasting aan degenen die in aanmerking komen, waardoor het doolhof van aanvragen helemaal wordt vermeden.
Een systemische aanpak
Om dit doel te bereiken is sterk leiderschap nodig om de hiaten in de verbeelding, de vaardigheidskloven en de angst bij werknemers te overbruggen, nog verergerd door de complexiteit om ervoor te zorgen dat AI-veranderingen in overeenstemming zijn met democratische waarden. Lokale leiders zullen een systematische aanpak moeten hanteren en een krachtig verhaal moeten creëren over de geleverde diensten, terwijl ze hun politieke en juridische vaardigheden moeten gebruiken om te onderhandelen met de gemeenteraad, vakbonds- en werknemersleiders.
AI-gedreven transformatie vereist een leiderschapsteam dat wordt ondersteund door academische en andere lokale experts die de technische capaciteiten, juridische en databeperkingen van de stad begrijpen, en het vergroot de verbeeldingskracht van een bureaucratie die gewend is aan bestaande processen. Dat team moet een pad van kansen creëren voor zowel het personeel als de bewoners, inclusief de voordeur van de agent, repetitieve functies die kunnen worden uitbesteed aan AI, en meer tijd voor het personeel om zich met hogere doelen bezig te houden: het onderzoeken van de grondoorzaken, het betrekken van gemeenschappen en het uitoefenen van oordeelsvermogen. Ten derde moet het managementteam de integratie bevorderen van agentische capaciteiten die werknemers helpen patronen en oorzaken van terugkerende problemen te identificeren door gegevens gemakkelijker beschikbaar te maken.
Gemeentelijke arbeidskrachten, zowel vakbonden als niet-vakbonden, vertegenwoordigen een belangrijke stakeholder. Burgemeesters moeten duidelijk zijn dat kunstmatige intelligentie het personeelsbestand zal aanvullen en niet vervangen. Een Agentic City-initiatief omvat onder meer het bereiken van arbeidskrachten om de parameters te bepalen voor een nieuwe handel waarin werknemers, gewapend met data-inzichten, hun productiviteit vergroten. productiviteit en delen in de voordelen via salarisverhogingen. Ook het trainen van datavaardigheden en een raamwerk voor databeheer moeten essentiële componenten zijn. Bevrijd van repetitieve taken kunnen ambtenaren zich concentreren op werk met een hogere waarde.
De databank
Het verantwoord aanpakken van deze problemen begint bij de basis van het systeem: de gegevens. Steden moeten investeren in datapijplijnen die niet alleen machinaal leesbaar zijn, maar ook machinaal begrijpelijk – gestructureerd met rijke metadata, gedeelde ontologieën en bedrijfslogische context – zodat zowel mensen als AI-agenten de betekenis, beperkingen en passend gebruik kunnen interpreteren. Nieuwe benaderingen zoals Model Context Protocols (MCP’s), die standaardiseren hoe AI-systemen toegang krijgen tot gestructureerde data en operationele tools, vertegenwoordigen een veelbelovende stap in deze richting door agenten te helpen niet alleen te begrijpen welke data er bestaan, maar ook hoe ze deze moeten gebruiken. Een agent die een toestemmingsrecord kan ‘zien’, maar het regelgevingskader, de geschiktheidsregels of de beperkingen op het gebied van de gegevenskwaliteit daarachter niet begrijpt, zal inconsistent handelen en constante menselijke correctie vereisen. Door machines te begrijpen gegevens verminderen deze wrijving en maken agentsystemen betrouwbaarder, transparanter en schaalbaarder. Kortom, de basis van een Agentic City zijn niet alleen slimmere algoritmen, maar ook slimmere data-architectuur.
De implementatie van een gemeentehuis brengt aanzienlijke uitdagingen met zich mee. Maar nu is het tijd om leiding te geven, aangezien burgemeesters het zich niet kunnen veroorloven de status quo te handhaven of te wachten op de AI-tsunami. De toekomst biedt ook uitdagingen. Niets doen brengt een groter risico met zich mee dan beginnen, en het bewijs zal een stad zijn die, door betekenisvoller werk voor haar werknemers, responsiever wordt voor haar inwoners.
