AI in bestuur: Hoe Estland vooroploopt

De Innovantage podcast blijft zijn horizon verbreden. Terwijl de vorige aflevering was gewijd aan de ervaringen van Litouwen in de AI-revolutie, heeft Sigli’s CBDO Maxim Golikov deze keer Dr. Ott Velsberg uitgenodigd om te praten over het pad dat Estland heeft gekozen.

De afgelopen 6 jaar was Dr. Velsberg Chief Data Officer van de Estlandse overheid, waardoor hij unieke ervaring op dit gebied heeft opgedaan. Ott heeft toezicht gehouden op domeinen als data governance, open data, kunstmatige intelligentie, gegevensprivacy en andere vanuit zowel strategisch als praktisch implementatieperspectief. Hierdoor heeft hij een uitgebreide visie op alles wat te maken heeft met data en AI binnen de Estse overheid. En in zijn gesprek met Max deelde hij zijn inzichten.

Bekijk de volledige Innovantage-aflevering met Dr. Ott Velsberg hier:

De rol van data en AI in de economie van Estland

Estland is een van de voorbeelden van hoe digitaal bestuur kan worden uitgevoerd. Maar het zal niet stoppen waar het nu is. Een van de prioriteiten van het land voor 2030 is het bouwen van een AI-gedreven overheid.

De focus ligt niet noodzakelijk op opkomende technologieën. De focus ligt op data zelf en de waarde ervan voor de overheid, bedrijven en de maatschappij in het algemeen. Gegevens spelen een belangrijke rol bij het leveren van betere diensten en het nemen van beter geïnformeerde beslissingen op verschillende niveaus.

Volgens Ott is AI in de data-economie een van de belangrijkste pijlers om de groei van de economie in het algemeen te stimuleren.

Vandaag de dag heeft Estland al een van de hoogste data-economieën in termen van percentage van het BBP wereldwijd. Het land staat op de tweede plaats, net achter de Verenigde Staten.

Estland is echter de belangrijkste implementator van AI in de wereld, zoals Ott benadrukte, en geen ontwikkelaar.

Welke sectoren leveren de grootste bijdrage aan de AI-economie in Estland?

Natuurlijk staan diensten als informatie- en communicatietechnologie en connectiviteit bekend om hun belangrijke bijdrage aan de ontwikkeling van AI en data-economie.

Maar in deze context is het ook cruciaal om enkele andere domeinen te noemen, zoals productie in de gezondheidszorg, die momenteel zwaar investeren op dit gebied.

Dr. Velsberg noemde een van de onderzoeken die in Estland zijn uitgevoerd. Ze evalueerden de activiteiten en aanpak van bedrijven waar ten minste een derde van de teams uit dataspecialisten bestond. Toch werden er verrassend genoeg geen specifieke datagestuurde benaderingen ontdekt. De reden hiervoor is dat alleen de aanwezigheid van bepaalde experts geen garantie is voor transformaties.

Tegelijkertijd zijn er enkele domeinen, zoals landbouw, die geen mensen in dienst nemen om datagerelateerde taken op te lossen. In plaats daarvan besteden ze dergelijke diensten uit. In het algemeen kunnen veel processen worden verbeterd met de juiste toepassing van gegevens. Als we het over landbouw hebben, kunnen alle inspanningen efficiënter worden als boeren genoeg waardevolle informatie hebben over de eigenschappen van de grond en de meststoffen die moeten worden gebruikt. Outsourcing kan helpen om dergelijke taken aan te pakken. Met dit model beschikken landbouwbedrijven echter nog steeds niet over mensen die voortdurend transformatie kunnen stimuleren en de noodzakelijke omgeving voor innovaties kunnen creëren.

Nieuwe tijden vereisen nieuwe vaardigheden

Ott zei dat we tegenwoordig allemaal basis data- en AI-vaardigheden moeten hebben. De maatschappij waarin we nu leven beïnvloedt letterlijk iedereen. Het is onmogelijk om de invloed ervan te vermijden.

Als we kijken naar de situatie van domeinexperts, zoals data-analisten, datawetenschappers, data-engineers en data stewards, dan zien we dat Estland momenteel een tekort heeft van ongeveer 13.000 specialisten. Specifiek binnen de overheid mist het land een derde aan data-analisten.

Het probleem is dat het vandaag de dag niet mogelijk is om zoveel specialisten op te leiden als nodig is. Dit is echter geen lokaal probleem, het is een wereldwijde trend.

Over een bredere arbeidsmarkt gesproken, Ott merkte op dat nieuwe kennis niet alleen nodig is voor specifieke data-gerelateerde functies. Zelfs experts als projectmanagers moeten bijvoorbeeld weten wat het verschil is tussen een typisch IT-project en een data science-project, wat generatieve AI is, wat een LLM is, wat machine learning is, enzovoort.

Begin volgend jaar start de regering van Estland een campagne om mensen te leren omgaan met data in het hele land. Er zijn plannen om jonge studenten op scholen en universiteiten kennis te laten maken met verschillende onderwerpen op het gebied van datawetenschappen en analytics. Het doel is om tegen 2030 80% datageletterdheid te garanderen. Dit kan niet worden bereikt zonder tegelijkertijd met de hele samenleving op verschillende niveaus samen te werken. Er zijn altijd ouderen die niet openstaan voor innovaties. Maar hoe meer ze weten over technologieën, hoe minder sceptisch ze zullen zijn. Praten over dergelijke onderwerpen is uiterst belangrijk.

Bovendien is het van vitaal belang om verschillende programma’s te organiseren. Een reeks AI-trainingssessies van de Estse overheid voor verschillende sociale groepen won enorm aan populariteit. Alle plaatsen voor de cursus gericht op basisschoolleerlingen waren binnen een dag gevuld.

Ook op organisatieniveau is een goed begrip van de waarde van technologieën en data vereist. Vandaag de dag zijn er veel bedrijven in verschillende stadia van hun volwassenheid die met gegevens werken, maar ze begrijpen niet eens wat voor soort gegevens ze verzamelen, wie er toegang toe heeft, waar ze worden opgeslagen en waarom ze eigenlijk nodig zijn. Kunnen ze deze gegevens dan wel efficiënt beheren en de waarde ervan volledig benutten? Dat is hoogst onwaarschijnlijk.

Nieuwe uitdagingen en nieuwe oplossingen

Hetzelfde geldt voor mensen op individueel niveau. Veel mensen hebben tegenwoordig geen idee welke gegevens over hen worden verzameld en hoe deze verder kunnen worden toegepast. Bovendien denken ze er niet eens over na hoe ze van deze gegevens kunnen profiteren. Max vergeleek deze situatie met de vroege adoptie van het internet. Gebruikers kregen een krachtig hulpmiddel, maar wisten niet wat ze er precies mee konden doen.

Ott legde uit dat de huidige initiatieven gericht op de ontwikkeling van basis IT-geletterdheid in de samenleving deel uitmaken van de Europese doelen voor 2030. Overheden moeten ook beginnen met praten over data en AI. In deze context is het van vitaal belang om mensen voor te lichten over nieuwe diensten die zullen verschijnen en die niet eens een niet-digitale tegenhanger hebben. Hier is het ook nodig om burgers te informeren over de groepen specialisten die werkloos zouden kunnen worden voordat het echt gebeurt. Het is belangrijk om de bestaande risico’s te vermelden, evenals de factoren die betrouwbaarheid en transparantie garanderen.

Mensen moeten een duidelijk beeld hebben van hoe ze het gebruik van hun gegevens kunnen controleren. In Estland introduceerde de overheid bijvoorbeeld de Data Tracker. Het doel hiervan is om burgers toegang te geven tot een volledig overzicht van de activiteiten die met hun gegevens worden uitgevoerd. Het land heeft ook een toestemmingsdienst. Hiermee kunnen mensen de staat toestemming geven om hun persoonlijke gegevens te delen met een bepaalde dienstverlener, bijvoorbeeld organisaties in de gezondheidszorg.

Vandaag de dag werkt de overheid ook aan het vergroten van de toegankelijkheid van diensten en heeft ze veel geïnvesteerd in gebarentaal en real-time spraakherkenning. Een ander project van de Estse overheid is de ontwikkeling van het concept van de digitale tweeling, maar niet in de typische zin van het woord. In dit geval kan zo’n digitale tweeling verschillende levenssituaties visualiseren op basis van beschikbare gegevens en de overheid helpen proactief te blijven. Dergelijke oplossingen kunnen bijvoorbeeld nuttig zijn om veranderingen op de arbeidsmarkt te voorzien. De overheid is altijd geïnteresseerd in het zo laag mogelijk houden van de werkloosheidscijfers. Door inzicht te krijgen in de mogelijke veranderingen, kan de overheid verschillende trainingen organiseren en praktische aanbevelingen geven aan degenen die waarschijnlijk hun baan zullen verliezen in de komende 6 maanden.

Zijn hier risico’s aan verbonden? Zeker wel. Ten eerste kunnen mensen nogal in de war raken. Niet iedereen is er klaar voor om dergelijke informatie van de overheid te krijgen. Ten tweede is banenverlies vaak gerelateerd aan het faillissement van bedrijven. Als de overheid informatie publiceert over een bedrijf dat in de nabije toekomst failliet zou kunnen gaan, kan dat de reputatie van dat bedrijf nu al negatief beïnvloeden. Daarom is het cruciaal om niet alleen na te denken over hoe om te gaan met de gegevens, maar ook hoe de informatie aan de burgers te presenteren.

Hoe overheden moeten werken met gegevens

Betrouwbaarheid is een van de belangrijkste punten van zorg in de samenleving. Ott deelt enkele statistieken. Vrouwen hebben vaker geen vertrouwen in de technologie zelf. Velen van hen zijn minder actieve of ervaren gebruikers dan mannen.

Wat betreft de generatieverschillen in de Baltische staten: de oudere generatie vertrouwt de overheid minder, maar deze mensen vertrouwen de particuliere sector wel. Bij jongere mensen is de situatie compleet tegenovergesteld. Zij hebben geen vertrouwen in de particuliere sector, maar wel in de overheid.

De taak voor de overheid vandaag de dag is om proactief te blijven en niet te wachten tot iemand contact opneemt met vragen of problemen. Mensen zullen waarschijnlijk meer geloven als ze begrijpen hoe en wat de overheid eigenlijk doet.

In Estland zijn er enkele belangrijke initiatieven om de transparantie in de AI- en datasector te vergroten. Ott deelde ook dat ze op het moment dat de podcastaflevering werd opgenomen, bezig waren met de voorbereidingen voor de lancering van de algoritmische transparantienorm. De introductie ervan veronderstelt dat iedereen die een AI-project heeft uitgevoerd binnen de publieke sector openlijk de doelen en de logica erachter moet toelichten, evenals andere belangrijke details. Bovendien moet elk gefinancierd project de Data Tracker implementeren, zodat alle informatie beschikbaar is op het overheidsportaal. Een situatie van vorig jaar toonde duidelijk de interesse van burgers om toegang te krijgen tot dergelijke informatie. Ongeveer 450.000 Esten zochten naar informatie over de toepassing van hun gegevens in het bevolkingsregister, toen er bezorgdheid ontstond over de ethische kant van het gebruik ervan.

Estse aanpak: Houd het simpel

Op de vraag naar een specifieke aanpak voor het opbouwen van de data-economie in Estland, verklaarde Ott dat het belangrijkste idee is om alles zo simpel en klein mogelijk te houden. In plaats van grootschalige projecten is het beter om te beginnen met kleine projecten die enkele specifieke problemen aanpakken.

Dr. Velsberg waarschuwde: “Analyseer niet te veel” Het is noodzakelijk om naar eindklanten te luisteren, hun pijnpunten op te sporen en hen oplossingen aan te bieden. Volgens hem is dat precies wat Estland doet. De aanpak van het land kan worden omschreven als probleemgericht in plaats van technologiegericht. Het is niet nodig om AI te implementeren alleen omdat het AI is. Het is noodzakelijk om de processen te identificeren die kunnen worden veranderd en dit te doen.

Veel AI-projecten kosten tegenwoordig tussen de 60.000 en 70.000 euro en de implementatie ervan kan slechts een paar weken duren. Maar ze kunnen honderden uren tijd besparen. Landen zijn bereid miljoenen euro’s te investeren om bepaalde technologieën te analyseren. Maar vaak is het efficiënter en haalbaarder om gewoon actie te ondernemen dan eindeloos onderzoek te doen.

De AI-wet van de EU: Zullen we er baat bij hebben?

Natuurlijk heeft de invoering van een regelgevend kader een aantal valkuilen en controverses. Moet AI een aparte juridische status hebben? Wie is verantwoordelijk voor zijn beslissingen als hij zich misdraagt? Maar zonder twijfel is het wettelijk kader voor het gebruik van AI en gegevens van cruciaal belang. Het is van vitaal belang om te controleren hoe gegevens worden verzameld en gebruikt en om de rechten van mensen te beschermen. Desondanks heeft de Estse regering besloten dat ze AI niet nationaal zal reguleren en alleen zal vertrouwen op Europese wetten.

Een van de voordelen hiervan is dat de EU een grote wereldmarkt heeft en als bedrijven die zich aan de regelgeving houden besluiten om andere markten te betreden, hebben ze hier een groot potentieel voor. Bovendien kan EU-brede regelgeving landen vaak ook aanzetten tot de invoering van een basisnorm die voor iedereen in alle lidstaten geldt. Dat kan niet alleen lokaal voordelen opleveren, maar ook op internationaal niveau.

Ott gaf toe dat toen hij de eerste versie van de AI Act van de EU las, hij extreem sceptisch was. Het document bevatte veel onrealistische eisen. De laatste versie is sterk geactualiseerd. Het biedt veel best practices en lijkt veel dichter bij de realiteit te staan. Ott hoopt dat de wet de komende jaren geen veranderingen zal ondergaan. Er is tijd nodig om te begrijpen hoe de regels werken en of het mogelijk is om ze te verbeteren.

De AI-wet heeft al veel risico’s met betrekking tot het gebruik van AI gebagatelliseerd of geëlimineerd. In sommige potentieel gevaarlijke situaties kan AI helemaal niet worden toegepast (zoals bij social scoring, een vrij populaire use case die in veel films wordt getoond). Er zijn geen redenen om ongerust te zijn.

De waarde van gepersonaliseerde diensten

Overheden zijn tegenwoordig geïnteresseerd in het gebruik van AI om betere diensten aan burgers te leveren en veel processen voor hen te vergemakkelijken. In Estland wordt veel gedaan om proactieve en gepersonaliseerde diensten te introduceren. Ouders kunnen bijvoorbeeld al voor de geboorte van een baby een heleboel vragen oplossen. Ze kunnen bijvoorbeeld al een naam geven aan hun zoon of dochter, een kind opnieuw inschrijven voor de kleuterschool en alle informatie krijgen over de sociale voordelen die met de geboorte te maken hebben. Dit alles helpt mensen tijd te besparen, want tijd is de meest waardevolle hulpbron.

Dezelfde aanpak kan worden toegepast op verschillende aspecten van het leven van mensen, waaronder militaire dienst en autoregistratie. De overheid moet de behoeften van mensen begrijpen en alle diensten daarop afstemmen. Soortgelijke regels gelden ook in de zakenwereld. Als je in staat bent om op een gepersonaliseerde manier diensten te leveren die je klant echt nodig heeft, zul je succesvoller zijn dan degenen die iets leveren waar mensen eigenlijk niet om geven.

AI en data kunnen veel voordelen bieden op verschillende niveaus van onze samenleving. Maar alleen als ze op de juiste manier en met de juiste doelen worden gebruikt. En dat is een van de belangrijkste onderwerpen die in de Innovantage podcast worden besproken met experts. Als je er meer over wilt weten, mag je de volgende afleveringen niet missen.