Volgens Véronique Van Vlasselaer, Head of AI & Data Science EMEA bij SAS, helpen AI Agents bestuurders en ambtenaren om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en hun werk efficiënter uit te voeren. Zij benadrukt daarbij dat het niet gaat om toepassingen zoals het samenvatten van documenten met een generatieve AI-assistent zoals Copilot.
Hoe AI agents de strategische besluitvorming binnen de overheid versnellen en verrijken
Overheden staan onder toenemende druk om sneller en beter onderbouwde beslissingen te nemen. De inzet van AI agents kunnen complexe processen versnellen, routinetaken automatiseren en medewerkers ondersteunen met contextuele inzichten en informatie. Dit verkort niet alleen de verwerkingstijd, maar verbetert ook de kwaliteit van de besluitvorming.
“Wij richten ons vooral op de complexe bedrijfs- en overheidsprocessen waarbij grote hoeveelheden data en documenten moeten worden doorzocht en geanalyseerd en met elkaar in verband worden gebracht. AI Agents kunnen hier een actieve rol in spelen door een deel van dit proces te vervullen, medewerkers te ondersteunen met relevante inzichten en de besluitvorming te versnellen. Zulke agents noemen wij strategische enterprise agents, omdat zij de bedrijfsprocessen binnen de gehele organisatie op een strategisch niveau ondersteunen, in plaats van zich te richten op individuele taken. Denk bijvoorbeeld aan het sneller verwerken van grote hoeveelheden documenten, het ondersteunen van incidentafhandeling of het uitvoeren van fraude-onderzoeken binnen organisaties.”
Geautomatiseerde besluitvorming
AI Agents worden mogelijk gemaakt door Large Language Models (LLM’s), waardoor gebruikers op een vrij natuurlijke manier met deze systemen kunnen communiceren. Tegelijkertijd brengen LLM’s ook risico’s met zich mee, zoals hallucinaties waarbij onjuiste informatie wordt gegenereerd. Niet iedere AI-agent heeft echter een LLM nodig. Voor toepassingen zoals het categoriseren en afhandelen van klachten of incidenten kunnen ook traditionele AI-technieken effectief worden ingezet.
Van Vlasselaer licht toe: “De keuze voor een LLM hangt af van de complexiteit van de taak en de gewenste flexibiliteit. Voor overheden bieden AI Agents op basis van LLM’s enorme mogelijkheden, maar het is essentieel dat zij opereren binnen duidelijke, door mensen vastgestelde kaders. Dit kan door gebruik te maken van prompts, vooraf gedefinieerde workflows en het instellen van procesregels.”
Praktijkvoorbeeld: Ministerie van Gezondheid
“Afgelopen jaar hebben wij een AI Agent gebouwd voor een Ministerie van gezondheid in Europa. Dagelijks ontvangt de organisatie gemiddeld zo’n 100 incidenten, die door een team van vijf medewerkers moeten worden verwerkt. Het gaat bijvoorbeeld om aanvragen voor toegang tot zorginstellingen of het indienen van gezondheidsverklaringen. Tijdens piekperiodes kan het aantal aanvragen echter oplopen tot wel 1.000 per dag.
Voorheen werden deze incidenten afgehandeld volgens het principe first come, first serve. Inmiddels zorgt een AI Agent voor de triage en prioritering van de binnenkomende aanvragen. Eenvoudige verzoeken worden automatisch afgehandeld, waarbij de AI Agent zelf een passend antwoord opstelt. Hierdoor kunnen medewerkers zich richten op de complexere en meer urgente dossiers.
Op deze manier is het hele verwerkingsproces enorm versneld. Uiteraard blijft de human loop essentieel, want mensenwerk wordt niet vervangen door de agent, maar het proces wordt wel eenvoudiger gemaakt.”
Governance by Design
Daarnaast moeten guardrails worden ingebouwd zodat de AI Agent ook op de juiste manier wordt gebruikt. Van Vlasselaer: “AI en agent governance moeten vanaf de eerste ontwerpkeuze worden meegenomen. Organisaties moeten vooraf bepalen welke taken een AI Agent mag uitvoeren, welke beslissingen menselijke goedkeuring vereisen, welke data gebruikt mag worden en hoe verantwoording wordt afgelegd. Door governance in het ontwerp te verankeren in plaats van achteraf toe te voegen, ontstaat een solide basis voor veilige, transparante en betrouwbare AI Agents.”
Daar houdt het uiteraard niet op, want eenmaal in productie blijft monitoring van belang. Veel organisaties valideren een model vooraf, maar hebben daarna onvoldoende zicht op wat er daadwerkelijk gebeurt in de praktijk. “Juist daarom worden ModelOps en AIOps steeds belangrijker. Dit is een holistisch proces dat ervoor zorgt dat een AI Agent op zo’n manier wordt ontwikkeld dat deze optimaal aansluit op de productieomgeving. Bovendien wordt vervolgens continu gemonitord en bijgestuurd, zodat de Agent werkt zoals deze moet werken”, legt Van Vlasselaer uit.
Als het ontwerp niet goed is geregeld by design, kunnen overheden worden geconfronteerd met aanzienlijk risico’s. Denk daarbij aan het lekken van privacygevoelige data, foutieve besluitvorming of reputatieschade als gevolg van systemen die niet betrouwbaar functioneren. Van Vlasselaer laat echter aan de hand van een aantal praktijkvoorbeelden zien welke positieve impact mogelijk is wanneer een systeem wél doordacht en zorgvuldig is ontworpen.
Praktijkvoorbeeld: Ministerie van Financiën
Belastingen zijn niet alleen complex voor de burger, maar ook voor beleidsmakers. SAS heeft daarom voor een Europees ministerie van Financiën AI Agents ontwikkeld die bovenop de bestaande belastingsystemen draaien, waardoor beleidsmakers beter inzicht krijgen in de impact van voorgenomen wijzigingen in het belastingstelsel.
Van Vlasselaer: “Met behulp van simulaties kunnen beleidsmakers bijvoorbeeld zien welke gevolgen een verlaging of verhoging van bepaalde belastingtarieven heeft voor verschillende bevolkingsgroepen. De AI Agents maken inzichtelijk welke groepen het meest worden geraakt en ondersteunen zo beter onderbouwde beleidsbeslissingen.
De oplossing maakt gebruik van LLM’s, waardoor gebruikers op een eenvoudige manier vragen kunnen stellen over complexe analyses. In plaats van zelf grote hoeveelheden data en rapportages te moeten doorgronden, krijgen beleidsmakers direct in begrijpelijke taal uitleg over de uitkomsten van de simulaties en de verwachte effecten van beleidsmaatregelen.”
Plaats een reactie
U moet ingelogd zijn om een reactie te kunnen plaatsen.