Het kabinet wil de rijksoverheid efficiënter maken en ziet kunstmatige intelligentie als een van de mogelijke hulpmiddelen. Maar hoeveel geld AI daadwerkelijk kan besparen, is nog niet duidelijk. Concrete AI-doelen en besparingsplannen volgen pas in het eerste kwartaal van 2027. De discussie raakt daarmee aan een grotere vraag: kan de overheid met AI goedkoper werken zonder dat burgers minder goede dienstverlening krijgen?

Kunstmatige intelligentie wordt regelmatig gepresenteerd als een manier om werk sneller en goedkoper uit te voeren. Een AI-assistent kan documenten samenvatten, informatie opzoeken, conceptbrieven schrijven en grote hoeveelheden tekst analyseren. Voor een organisatie met duizenden medewerkers lijken de mogelijkheden aanzienlijk.

Ook de Nederlandse rijksoverheid kijkt naar die kansen. Het kabinet werkt aan een kleinere en slagvaardigere overheid, waarbij digitalisering en AI een rol moeten spelen. De financiële opgave is groot: volgens de plannen die op 27 oktober naar buiten kwamen, moet de rijksoverheid ongeveer 900 miljoen euro besparen in 2027. De opgave loopt op tot 3,5 miljard euro per jaar vanaf 2035.

Een grove inschatting komt neer op ongeveer 25.000 voltijdbanen minder verspreid over meerdere jaren. Dat cijfer moet zorgvuldig worden geïnterpreteerd: het is geen berekening van het aantal banen dat door AI kan worden overgenomen. De bezuinigingen kunnen ook voortkomen uit andere maatregelen, zoals het schrappen van taken, efficiëntere inkoop en veranderingen in de organisatie.

De concrete bijdrage die AI aan de besparingen moet leveren, is nog niet vastgesteld. Volgens de berichtgeving volgen de specifieke plannen in het eerste kwartaal van 2027.

Dat onderscheid is essentieel. AI kan bepaalde werkzaamheden sneller maken, maar sneller werken betekent niet automatisch dat de overheid minder geld uitgeeft.

Waarom AI aantrekkelijk lijkt voor de overheid

De overheid verwerkt enorme hoeveelheden informatie. Medewerkers behandelen aanvragen, beantwoorden vragen, beoordelen documenten, bereiden besluiten voor en houden wet- en regelgeving bij.

Veel van dat werk vraagt om kennis en zorgvuldigheid, maar bevat ook terugkerende handelingen. Een medewerker kan bijvoorbeeld uren besteden aan het zoeken naar de juiste passage in een dossier of het vergelijken van informatie uit verschillende documenten.

AI kan zulke taken ondersteunen. Een systeem kan relevante passages vinden, documenten samenvatten en een eerste concept van een antwoord opstellen. Daardoor kan een medewerker mogelijk sneller tot de kern van een dossier komen.

Voor burgers kan dat voordeel opleveren. Als een gemeente of uitvoeringsorganisatie aanvragen sneller kan behandelen, kunnen wachttijden afnemen. Ook kan de kwaliteit van interne kennisdeling verbeteren wanneer medewerkers eenvoudiger toegang krijgen tot relevante informatie.

Maar daar zit meteen de eerste valkuil: een taak sneller uitvoeren is niet hetzelfde als het volledige proces goedkoper maken.

Een AI-systeem moet worden aangeschaft of ontwikkeld, veilig worden ingericht en regelmatig worden gecontroleerd. Medewerkers moeten leren ermee te werken. Gegevens moeten op orde zijn en uitkomsten moeten worden nagekeken. Wanneer een systeem fouten maakt, ontstaat bovendien extra werk.

De werkelijke opbrengst is daarom niet de tijd die AI op één handeling bespaart, maar het verschil tussen de totale kosten van het oude en het nieuwe werkproces.

Tijdwinst is nog geen financiële besparing

Stel dat een ambtenaar met een AI-assistent iedere week twee uur minder kwijt is aan het opstellen van documenten. Dat is een nuttige verbetering. Maar wat gebeurt er vervolgens met die twee uur?

Misschien kan de medewerker meer aanvragen behandelen. Misschien krijgen burgers sneller antwoord. Of misschien kan de organisatie een vacature laten vervallen wanneer de werkdruk structureel lager wordt.

Dat zijn verschillende resultaten.

In de eerste twee gevallen stijgt vooral de beschikbare capaciteit of verbetert de dienstverlening. De personeelskosten dalen niet noodzakelijk. Alleen wanneer de organisatie haar uitgaven daadwerkelijk kan verminderen, ontstaat een directe financiële besparing.

Een evaluatie van de Britse belastingdienst HMRC laat zien waarom dit onderscheid belangrijk is. Bij een proef met Microsoft Copilot kregen 3.000 medewerkers willekeurig een licentie toegewezen. De deelnemers rapporteerden gemiddeld ongeveer een uur tijdwinst per werkweek.

De vrijgekomen tijd werd vooral besteed aan regulier werk, een hogere kwaliteit van het werk en het welzijn van medewerkers. De resultaten waren grotendeels gebaseerd op zelfrapportage en vormen geen sluitend bewijs dat de productiviteit van iedere deelnemer met precies een uur steeg.

De proef laat wel zien dat tijdwinst een waardevolle uitkomst kan zijn zonder dat er direct minder personeel nodig is.

Voor de Nederlandse overheid is dat een belangrijke les. Een AI-project kan succesvol zijn doordat burgers sneller geholpen worden, zelfs wanneer de personeelsrekening gelijk blijft. Maar wanneer het kabinet financiële besparingen wil inboeken, moet het die apart aantonen.

Waarom eerdere digitalisering niet altijd opleverde wat was beloofd

Het kabinet heeft zelf gewaarschuwd om de personele effecten van digitalisering en AI niet te overschatten. In de toelichting bij de nieuwe plannen wordt teruggeblikt op eerdere pogingen om met automatisering kosten en personeel te verminderen.

Digitalisering levert niet automatisch een kleinere organisatie op. Nieuwe technologie maakt sommige werkzaamheden eenvoudiger, maar kan ook nieuwe taken creëren. Organisaties moeten systemen beheren, gegevens beveiligen, technische problemen oplossen en nieuwe regelgeving uitvoeren.

Daarnaast groeit de hoeveelheid werk soms mee met de mogelijkheden. Als een organisatie sneller documenten kan verwerken, kunnen er ook meer aanvragen worden behandeld. Dat kan wenselijk zijn, maar betekent niet dat het totale werkvolume daalt.

Ook kunnen besparingen op de ene plek leiden tot extra kosten op een andere plek. Een geautomatiseerd systeem kan bijvoorbeeld minder administratief personeel nodig maken, terwijl de organisatie meer geld uitgeeft aan software, beveiliging en gespecialiseerde medewerkers.

Daarom is het riskant om vooraf een groot bedrag aan AI toe te schrijven zonder de onderliggende berekening te publiceren.

Mijn analyse: het kabinet moet AI niet beoordelen op het aantal medewerkers dat theoretisch kan worden vervangen, maar op de aantoonbare verbetering van het totale werkproces. Anders dreigt een bekend probleem: financiële verwachtingen worden al in de begroting verwerkt voordat de technologie haar waarde in de praktijk heeft bewezen.

Waar kan AI bij de overheid wel verschil maken?

Er zijn toepassingen waarbij de voordelen relatief eenvoudig te onderzoeken zijn.

Documenten zoeken en samenvatten

Overheidsmedewerkers moeten vaak informatie vinden in lange dossiers, beleidsstukken en regelgeving. AI kan helpen om relevante passages te vinden en een samenvatting te maken.

De medewerker moet wel kunnen controleren of de samenvatting volledig is en of belangrijke uitzonderingen niet ontbreken. Bij juridische of financiële besluiten kan een kleine weglating grote gevolgen hebben.

Conceptbrieven en interne communicatie

AI kan een eerste versie van een brief opstellen of ingewikkelde informatie begrijpelijker formuleren. Dat kan tijd besparen, vooral wanneer de informatie al correct en gestructureerd beschikbaar is.

De verantwoordelijkheid voor de inhoud blijft echter bij de organisatie. Een verkeerd bedrag of een onjuiste juridische verwijzing wordt niet minder problematisch omdat een computer de fout heeft gemaakt.

Interne kennisassistenten

Een interne assistent kan medewerkers helpen om snel het juiste beleid, de relevante procedure of de meest recente instructie te vinden. Dat is vooral nuttig bij organisaties met veel documenten en verschillende uitvoeringsregels.

De kwaliteit hangt af van de informatie waarop het systeem is gebaseerd. Verouderde documenten en tegenstrijdige instructies kunnen ook tot verkeerde antwoorden leiden.

Administratieve ondersteuning

AI kan helpen bij het classificeren van documenten, het herkennen van ontbrekende informatie en het voorbereiden van dossiers. Dat kan medewerkers ruimte geven om zich op complexere gevallen te richten.

Maar wanneer AI betrokken raakt bij besluiten die burgers rechtstreeks raken, zijn aanvullende waarborgen nodig. Een systeem mag niet ongemerkt veranderen in een automatische beslisser waarvan niemand de uitkomst goed controleert.

De burger mag niet de rekening betalen

De grootste fout zou zijn om uitsluitend naar de personeelskosten te kijken.

Een overheid heeft niet alleen de taak om goedkoop te werken. Zij moet ook besluiten zorgvuldig nemen, burgers gelijk behandelen, begrijpelijk communiceren en fouten herstellen.

Als een AI-systeem sneller een beslissing voorbereidt maar vaker onjuiste informatie gebruikt, kan de uiteindelijke rekening juist hoger worden. Burgers moeten bezwaar maken, ambtenaren moeten dossiers opnieuw beoordelen en uitvoeringsorganisaties moeten fouten corrigeren.

Daarom moet een goede evaluatie meerdere indicatoren bevatten: doorlooptijd, kosten per afgehandelde aanvraag, foutpercentages, het aantal herstelacties en de toegankelijkheid van de dienstverlening.

Ook moet duidelijk zijn wanneer een mens een besluit neemt en hoe burgers een fout kunnen laten corrigeren. Een AI-systeem mag geen ondoorzichtige extra laag vormen tussen een burger en de overheid.

Dat is niet alleen een ethische kwestie. Het is ook een praktische voorwaarde voor een goed functionerende publieke dienst.

Hoe moet het kabinet de besparingen bewijzen?

De komende plannen zouden per toepassing duidelijk moeten maken wat de uitgangssituatie is en wat er verandert.

Als een AI-assistent de behandeling van een dossier versnelt, moet de overheid meten hoeveel tijd het volledige proces vóór invoering kostte en hoeveel daarna. Daarbij horen ook de kosten van software, training, gegevensbeheer en menselijke controle.

Vervolgens moet worden vastgesteld waar de opbrengst terechtkomt. Gaat het om minder externe inhuur? Worden vacatures niet meer ingevuld? Kan een achterstand worden weggewerkt? Of verbetert vooral de dienstverlening?

Dat zijn allemaal legitieme doelen, maar ze mogen niet door elkaar worden gehaald.

De overheid moet bovendien voorkomen dat een succesvolle proef automatisch wordt gezien als bewijs dat dezelfde toepassing overal werkt. Een systeem dat goed presteert bij het samenvatten van interne beleidsdocumenten, is niet vanzelf geschikt voor het beoordelen van uitkeringen, vergunningen of bezwaarschriften.

De omstandigheden, risico’s en kwaliteitseisen verschillen per toepassing.

Mijn conclusie: eerst aantonen, dan inboeken

AI kan de Nederlandse overheid helpen om efficiënter te werken. Het zou onverstandig zijn om die mogelijkheden te negeren. Maar het is minstens zo onverstandig om financiële besparingen als vanzelfsprekend te beschouwen.

De komende plannen moeten daarom niet alleen laten zien welke AI-toepassingen het kabinet wil invoeren, maar ook hoe hun effect wordt gemeten en wanneer een besparing daadwerkelijk ontstaat.

De overheid moet daarnaast open zijn over mislukkingen. Als een systeem meer controlewerk veroorzaakt dan verwacht, hoort dat net zo goed in de evaluatie als een succesvolle proef.

De belangrijkste vraag is niet hoeveel banen AI kan vervangen, maar welke publieke taken er beter, sneller en goedkoper door worden uitgevoerd. Pas wanneer dat onderscheid duidelijk is, kan het kabinet een geloofwaardige financiële berekening maken.

Een kleinere overheid kan een politieke doelstelling zijn. Dat AI die doelstelling daadwerkelijk goedkoper en beter realiseert, is een bewering die nog moet worden bewezen.