Preview document (🔗 origineel)

---

AH 2000

2025Z04854

Antwoord van staatssecretaris Szabó (Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties), mede namens de minister van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties (ontvangen 18 april 2025)

Vraag 1: Bent u bekend met het rapport “GenAI: naar een productievere en toekomstbestendige publieke sector”, waarin wordt geconcludeerd dat tot wel 20 miljard euro belastinggeld bespaard kan worden door de inzet van generatieve AI?

Ja, ik heb hier kennis van genomen.

Vraag 2: Bent u ermee bekend dat in de publieke sector sprake is van een productiviteitsdaling, terwijl er tegelijkertijd 425.0000 vacatures openstaan? Deelt u de mening dat een uitdijende overheid met steeds meer ambtenaren geen houdbare oplossing is voor het verbeteren van dienstverlening?

De publieke sector kent vele sub-sectoren, met elk hun specifieke kenmerken. Voor een deel van die sectoren heeft mijn ministerie vorig jaar gerapporteerd over productiviteitstrends, die niet onverdeeld positief zijn, zo bleek bijvoorbeeld uit onderzoek bij veertien uitvoeringsorganisaties.¹ Uit die studie kwam naar voren dat tussen de organisaties grote verschillen in productiviteitsgroei zijn. Wel blijkt dat de productiviteitsstijging bij de betrokken uitvoeringsorganisaties tot 2021 nauwelijks onderdeed voor de marktsector.

Ik acht het desondanks zinvol om te inventariseren waar winst te behalen valt in efficiency en effectiviteit door inzet van (generatieve) AI in de dienstverlenende werkprocessen. Dit zal in het kader van de uitwerking van de Nederlandse Digitaliseringstrategie (NDS) verder worden verkend.

Dat sprake zou zijn van een ‘uitdijende overheid’ heeft onder andere te maken met het feit dat voor steeds meer en steeds complexere vraagstukken een beroep wordt gedaan op de overheid. Uiteraard wordt altijd gekeken welke taken daadwerkelijk opgepakt dienen te worden en hoe die zo efficiënt mogelijk kunnen worden vervuld. Het digitaliseringsbeleid dat momenteel wordt vormgegeven, is dan ook mede gericht op de vraag hoe de overheid doeltreffend en zo efficiënt mogelijk een antwoord kan bieden op de complexe vraagstukken die de komende jaren op ons afkomen. Hierbij is – onder meer in het kader van de NDS – ook aandacht voor de rol die (generatieve) AI daarin kan spelen.

Dat momenteel sprake zou zijn van 425.0000 vacatures is niet geheel correct. Dit aantal betreft een prognose van BGC voor het jaar 2033. Dat er sprake is van toenemende krapte op de arbeidsmarkt wordt breed erkend. Dit is, los van de precieze aantallen, een goede reden om serieus te kijken naar de mogelijkheden van generatieve AI in de optimalisatie van onze bedrijfsprocessen.

Vraag 3: Ziet u dat het gebruik van generatieve AI kansen biedt voor betere dienstverlening, meer werkplezier en een oplossing kan zijn van het personeelstekort? Hoe beoordeelt u de conclusie van de onderzoekers dat inzet van Generatieve AI 255.000 tot 465.000 voltijdbanen kan opleveren? Hoeveel belastinggeld kan bespaard worden door de inzet van AI?

Ja, ik zie dat hier kansen liggen.

Betere dienstverlening kent ten minste twee aspecten: snelheid van dienstverlening c.q. efficiëntie, én inhoudelijke kwaliteit van de dienstverlening. Het rapport wijst hier ook op. Het is van belang dat bij ontwikkeling van AI-systemen niet alleen gekeken wordt naar snelheid en kostenreductie, maar ook naar inhoudelijke kwaliteit. De ontwikkelingen binnen generatieve AI lijken op beide punten veelbelovend. Er is wel sprake van een gemengd beeld. Lang niet elke vorm van AI leidt daadwerkelijk tot betere prestaties. Dit is mede afhankelijk van de aard van de werkzaamheden. Recent onderzoek wijst erop dat ‘human-AI collaboration’, waarbij mensen en artificieel intelligente systemen samenwerken, een wisselend beeld laat zien, met zelfs productiviteitsverlies bij taken waarin ‘besluitvorming’ de kern van de werkzaamheden vormt.²

Bij de vraag of AI bijdraagt aan hogere productiviteit is dus van belang dat gericht wordt geïnvesteerd, en vanuit het besef dat innovaties rondom productiviteit zich soms pas op de langere termijn terugbetalen.

Het is zinvol te verkennen waar nog winst te halen valt in termen van efficiëntie en effectiviteit door inzet van (generatieve) AI in de dienstverlenende werkprocessen én bij beleidsontwikkeling. Die mogelijkheden verken ik ook al in het kader van de NDS. Deze vormt het fundament onder het digitaliseringsbeleid van de overheid.

Meer werkplezier is een belangrijke factor in het aantrekken en binden van goede medewerkers. Ik stond hier al bij stil in mijn verkenning van de motie Van Der Werf (mei 2024).³ Deze motie roept het kabinet op om tot een handreiking te komen voor gemeenten en andere overheden om werkplezier met behulp van AI te bevorderen en werkdruk te verminderen. De uitwerking van deze motie is opgenomen in de verzamelbrief digitalisering van het eerste kwartaal van dit jaar.⁴

Daarbij is het vooruitzicht van een steeds krapper aanbod aan (talentvolle) werkenden in de toekomst, waarbij ook de overheid wedijvert om het schaarser wordend arbeidspotentieel, één van de belangrijke reden om na te denken over de inzet van nieuwe technologieën. Dit thema is ook onderwerp van de adviesaanvraag aan de Sociaal-Economische Raad (SER), die het vorige kabinet heeft ingediend.⁵ Daarin is expliciet de vraag gesteld welke mogelijkheden de SER ziet om productiviteitsgroei door toepassing van AI te bevorderen. Dit SER-advies wordt later dit voorjaar verwacht.

De vraag hoeveel belastinggeld bespaard kan worden door de inzet van Generatieve AI is een kwestie die, in het licht van mijn opmerkingen over de werkgelegenheidseffecten, niet eenduidig te beantwoorden is – al is evident dat toegenomen efficiency in processen inderdaad bij kan dragen aan doelmatiger inzet van belastinggeld en eventueel kan leiden tot aanzienlijke besparingen.

Vraag 4: Op welke manieren experimenteert de overheid met het gebruik van generatieve AI? Op welke manier wordt al op schaal productiviteitsgroei gerealiseerd door generatieve AI?

Binnen (decentrale) overheden wordt al enige tijd geëxperimenteerd met de inzet van generatieve AI. Voorbeelden zijn (interne) AI-chatbots die interne overheidsinformatie gemakkelijker vindbaar maken, AI-toepassingen die worden ingezet voor metadata-extractie, of AI-toepassingen die als ondersteuning worden ingezet bij bezwaarschrift- of WOO-procedures.⁶ Zie in dat kader ook de verzamelbrief van 18 december 2024 waarin wordt ingegaan op al lopende generatieve AI pilots.⁷

Het streven is deze verspreide initiatieven te bundelen. Daarbij is van belang dat innovatie gezamenlijk door overheidsorganisaties en meerdere bestuurslagen wordt opgepakt. Hierbij zie ik nog veel kansen om op te treden als één digitale overheid. Door zo, waar kansrijk, op te schalen zorgen wij voor minder versnippering en serieuze efficiencywinst. Voor dit opschalingsvraagstuk zal ik in de NDS aandacht hebben.

In hoeverre nu al productiviteitsgroei wordt bereikt, is momenteel nog lastig te kwantificeren. De meeste, veelal recente experimenten zijn nog niet geëvalueerd op hun effect. De Algemene Rekenkamer geeft in het eerder genoemde rapport Productiviteit in perspectief overigens aan dat productiviteitsgroei soms op gespannen voet kan staan met de kwaliteit van de dienstverlening. Sneller is niet altijd beter, en soms in tegendeel.⁸ Dit zal onderdeel moeten zijn van de evaluatie van de diverse experimenten.

Vraag 5: Welke lessen trekt u uit het gebruik van generatieve AI door overheden in andere landen? Kunt u aangeven welke lessen Nederland trekt uit de in het rapport genoemde voorbeelden zoals “Albert”, het Franse AI-systeem waarmee taken geautomatiseerd worden en ambtenaren minder tijd kwijt met het vinden van informatie?

Uiteraard volgen wij de ontwikkelingen, ook in het buitenland. Albert is een mooi voorbeeld van AI-innovatie binnen de Franse overheid. Ook in de Nederlandse context wordt gewerkt aan AI-assistenten, die ambtenaren in hun werk kunnen inzetten. Een recent bijvoorbeeld komt van de Vereniging voor Nederlandse Gemeenten (VNG), die aankondigde – mede via een financiering van BZK – een AI-assistent te ontwikkelen.⁹

Vraag 6: Welke lessen trekt u uit het gebruik van generatieve AI in de private sector? Deelt u de mening dat het reëel is dat de productiviteitsgroei in de private sector in komende jaren veel hoger ligt door adaptatie van generatieve AI? Hoe zorgt u ervoor dat de publieke sector niet achterblijft?

In mijn beantwoording van vraag 2 stond ik al stil bij de wisselende snelheden in de ontwikkeling van de productiviteit. De private en publieke sector zijn daarbij niet altijd gemakkelijk met elkaar te vergelijken.¹⁰ Wat ik meeneem uit het onderzoek, is dat de markt laat zien dat adaptatie van generatieve AI grote kansen biedt. Die kansen ben ik ook al volop aan het verkennen (zie ook beantwoording vraag 4), om waar mogelijk ook in de sector overheid productiviteitswinst te boeken. Daarin nemen we ook relevante inzichten uit de private sector mee, bijvoorbeeld via betrokkenheid bij de publiek-private samenwerking van de Nederlandse AI Coalitie, AI4NL.

Vraag 7: Deelt u de conclusie dat de risico’s van het gebruik van generatieve AI beperkt kunnen worden door te zorgen dat er altijd mensen meekijken?

Ja, menselijk toezicht is inderdaad één van de mogelijkheden om de risico’s van generatieve AI te mitigeren. De Europese AI-verordening – die in augustus 2024 in werking is getreden – vereist dan ook dat er een vorm van menselijk toezicht wordt gehouden op hoog risico AI-systemen. Het is aannemelijk dat meerdere toepassingen vanuit de overheid kwalificeren als hoog risico als bedoeld in bijlage III bij de Verordening. Bij de ontwikkeling van nieuwe technologieën zal uiteraard rekening worden gehouden met de eisen die vanuit de Verordening en andere relevante regelgeving worden gesteld. Via de binnenkort te verschijnen overheidsbrede handreiking generatieve AI en het daarbij behorende standpunt krijgen organisaties ondersteuning bij het op verantwoorde wijze inrichten van de inzet van generatieve AI binnen hun organisaties. Menselijk toezicht is hierbij een belangrijk aspect. Deze overheidsbrede handreiking komt later in april uit.

Vraag 8: Bent u bereid aan de slag te gaan met vijf mogelijke pioniergebieden die als kansrijk worden aangewezen voor de inzet van AI? Kunt u per pionier aangeven waarom wel of niet?

In het algemeen is het verstandig om verschillende activiteiten te bundelen om synergie en zo mogelijk schaalvoordelen te bereiken. Prioriteren naar sectoren of processen is daarom zinvol, waarbij gekeken zal worden welke het meeste potentieel hebben. Of dit noodzakelijkerwijs de in het rapport genoemde pioniersgebieden moeten zijn, valt te bezien. In sommige van die pioniersgebieden ligt de verantwoordelijkheid primair bij de sectoren zelf. Wel wil ik als coördinerend bewindspersoon regie voeren op de keuze van de prioritaire sectoren.

Vraag 9: Op welke manier werkt zowel Europese als Nederlandse regelgeving nu de inzet van generatieve AI tegen? Bent u bereid onnodige drempels weg te halen?

Om de kansen te verzilveren die generatieve AI biedt, is het nodig om aandacht te hebben voor zowel normregulering als het aanjagen van innovatiekracht. Via onder meer de Europese AI-verordening – die geldt in alle EU-lidstaten – is er een eenduidig juridisch kader dat de ontwikkeling en het gebruik van betrouwbare en veilige (generatieve) AI-systemen bevordert. Specifiek voor de inzet van generatieve AI kom ik nog in april met een herijkt, overheidsbreed standpunt, waarin ik meer ruimte bied voor de mogelijkheden die deze technologie overheden biedt. Via de NDS zet ik daarnaast in op het versterken van de innovatiekracht bij de overheid met behulp van (generatieve) AI – zeker ook om drempels rondom bijvoorbeeld opschaling weg te nemen.

Het kabinet streeft daarbij naar een evenwichtige benadering: enerzijds willen we onnodige belemmeringen wegnemen om innovatie te stimuleren, en anderzijds zorgen dat er een solide en flexibel (Europees) regelgevend kader bestaat dat de veiligheid en betrouwbaarheid van AI waarborgt. De regelgeving is mede bedoeld om nieuwe technologieën op een verantwoorde wijze te introduceren en een aantal belangrijke maatschappelijke waarden te beschermen. Evenwichtige regelgeving is essentieel, en biedt duidelijkheid aan ontwikkelaars binnen welke kaders zij nieuwe technologieën kunnen ontwikkelen.

Vraag 10: Vindt u dat de geschetste randvoorwaarden voor de inzet van AI in Nederland nu in orde zijn? Zo nee, welke stappen zet u om hiervoor te zorgen?

Ik vind dat de randvoorwaarden voor effectief, efficiënt en verantwoord gebruik van (generatieve) AI vooralsnog goed zijn ingevuld. Het BGC-rapport noemt een aantal randvoorwaarden voor succes: duidelijkheid op het gebied van wetgeving, technologie, training en beeldvorming om generatieve AI veilig en effectief in te zetten. De overheid investeert op al deze punten.

Zo wordt actief meegedacht over (de implementatie van) evenwichtige en consistente wetgeving, die ontwikkelaars duidelijkheid biedt in de juridische en ethische kaders waarbinnen zij artificieel intelligente systemen kunnen ontwikkelen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan de implementatie van de AI-verordening, waarin BZK een actieve rol speelt en via onder meer kennisproducten (mede)overheden ondersteunt bij de implementatie.¹¹ Die kaders gelden uiteraard ook voor de overheid als (mede-)ontwikkelaar van nieuwe technologieën. Overheden kunnen voor een overzicht van de bestaande wet- en regelgeving rondom de verantwoorde inzet van AI terecht bij het algoritmekader.¹²

Voor wat betreft de investeringen in nieuwe technologieën verwijs ik naar mijn antwoord op vraag 4. Daarnaast wordt er fors geïnvesteerd in een moderne digitale werkomgeving waarbij de ambtenaar is toegerust met de juiste middelen om haar werk effectief uit te voeren.

Effectief gebruik van (generatieve) AI vergt digitale vaardigheden van ambtenaren. We zullen de komende jaren fors investeren in digitaal vakmanschap. Dit niet alleen met het oog op de vereisten in artikel 4 van de AI Verordening met betrekking tot ‘AI geletterdheid’, maar ook met het oog op het vakmanschap van de ambtenaar. Hiertoe wordt een personeelsstrategie voor digitalisering ontwikkeld, waarmee we bepalen welke kennis we in huis moeten hebben en uit de markt halen. Hiermee kunnen we gerichter werven, omscholen en onderwijs ontwikkelen op basis van technologische innovaties. Voorts nemen we meer regie op de ontwikkeling van digitaliseringskennis van ambtenaren en zorgen we voor opschaling en samenhang van de centrale pools voor digitaliseringsprofessionals. ICT-kennis wordt actief gedeeld en efficiënter ingezet. Meer specifiek kan worden gewezen op de Rijksacademie voor Digitalisering en Informatisering Overheid.¹³

Vraag 11: Welke langetermijndoelen stelt de overheid voor het gebruik van AI?

Laat ik vooropstellen dat ik het van groot belang vind dat de overheid – evenals burgers en bedrijven – de vruchten kan plukken van deze veelbelovende technologie. Ik wil er de komende jaren voor zorgen dat we als één overheid stappen zetten bij de adoptie van AI, zonder daarbij naïef te zijn. We moeten deze technologie omarmen, omdat zij veel kansen biedt voor allerlei (grote) maatschappelijke opgaven waarvoor we als overheid staan.

Op de precieze uitwerking van de lange-termijndoelen met betrekking tot de inzet van AI bij de overheid kom ik later dit voorjaar terug in de NDS.

Vraag 12: Op welke manier worden ambtenaren nu gestimuleerd om effectiever te werken door inzet van AI? Hoe wordt dit gestimuleerd op de dagelijkse werkvloer? Vindt u dat extra stappen hier nodig zijn?

Ik verwijs u voor de beantwoording van deze vraag graag naar vraag 10. Hierin sta ik al stil op de manieren waarop ambtenaren worden ondersteund bij het gebruik van AI.

---

1. J. Blank en A. van Heezik (2024), Uitvoeringstrends in perspectief, Stichting Instituut Publieke Sector Efficiëntie Studies. Ook recent onderzoek van de Algemene Rekenkamer laat een gemengd beeld zien. Algemene Rekenkamer (2024), Productiviteit in perspectief.↩︎

2. M. Valero et al (2024), When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature human behaviour, Volume 8 | December 2024 | 2293–2303↩︎

3. Kamerstukken II 2023/2024, 26 643, Nr. 1167.↩︎

4. PM: Verwijziging als deze is uitgebracht.↩︎

5. Adviesaanvraag BZK aan SER over AI↩︎

6. Voor een uitgebreider overzicht van een aantal innovatieprojecten zie: Totaal overzicht Innovatieprojecten Innovatiebudget - Digitale Overheid↩︎

7. Brief aan Parlement - Verzamelbrief digitalisering december 2024↩︎

8. Algemene Rekenkamer (2024), Productiviteit in perspectief, p. 22ff↩︎

9. https://vng.nl/nieuws/virtuele-ai-assistent-wordt-eerste-opschalingsinitiatief↩︎

10. K. de Vries en E. van Leeuwen (2024), 3. Arbeidsproductiviteit meten | CBS↩︎

11. https://www.digitaleoverheid.nl/overzicht-van-alle-onderwerpen/nieuwe-technologieen-data-en-ethiek/artificiele-intelligentie-ai/ai-verordening/↩︎

12. https://minbzk.github.io/Algoritmekader/↩︎

13. Home | RijksAcademie voor Digitalisering en Informatisering Overheid↩︎