Publieke sector · GemeenteLingewaardMaart 2026 - April 2026

Gemeente Lingewaard

AI-kansverkenning en prioritering voor gemeentelijke werkprocessen

Voor Gemeente Lingewaard voerden we een deep-dive traject uit om scherp te krijgen waar AI en automatisering daadwerkelijk waarde kunnen toevoegen in de dagelijkse praktijk. Op basis van 13 verkennende gesprekken over meerdere teams en domeinen brachten we terugkerende knelpunten, kansen en randvoorwaarden in kaart, en vertaalden die naar 5 concrete cases met een heldere prioritering voor vervolgstappen.

De uitdaging

Binnen de gemeente leefden op meerdere plekken ideeën over slimmer werken met AI, maar de vraag was waar je verantwoord begint en welke toepassingen echt aansluiten op de praktijk. Informatie stond verspreid over systemen, documenten en teams, administratieve lasten drukten op het dagelijks werk en niet iedere kans vroeg om dezelfde mate van technische of organisatorische voorbereiding. De uitdaging was daarom niet om direct te bouwen, maar om uit de breedte van signalen een concrete, gedragen en uitvoerbare agenda te destilleren.

Aanpak

ExploreProveBuildSustain

Explore

Dertien gesprekken door de organisatie heen

We spraken met medewerkers uit onder meer Concern Control, het KCC, Jeugdzorg, Bestuursadvisering, Communicatie, P&O en het sociaal domein. In elk gesprek brachten we dagelijkse werkzaamheden, terugkerende knelpunten, gebruikte systemen en ideeën voor AI-ondersteuning in beeld. Zo ontstond een feitelijke basis vanuit de werkvloer in plaats van een abstract innovatieverhaal.

Explore

Patronen, randvoorwaarden en kansrijke richtingen

We analyseerden de interviews op terugkerende thema's zoals informatie die moeilijk vindbaar is, hoge administratieve druk, documentstandaardisatie en de behoefte aan menselijke regie. Tegelijk maakten we expliciet welke randvoorwaarden nodig zijn rond privacy, informatiebeheer, uitlegbaarheid en aansluiting op bestaande systemen, zodat de kansen niet alleen aantrekkelijk maar ook uitvoerbaar werden.

Explore

Van brede verkenning naar concrete prioritering

De uitkomst werkten we uit in vijf concrete cases, inclusief aanbevelingen voor een gefaseerde aanpak. Daarin prioriteerden we drie direct startbare pilots, zoals archiefopschoning, een interne AI-kennisbank voor het KCC en huisstijlcontrole, naast twee verdiepende sporen voor Concern Control en Jeugdzorg. Daarmee kreeg de gemeente niet alleen inspiratie, maar een praktisch startpunt voor vervolg.

Impact

Van brede AI-verkenning naar een scherpe, bestuurbare uitvoeringsagenda.

  • 13 verkennende gesprekken vormden de basis voor een onderbouwd beeld van kansen en knelpunten door de hele organisatie heen.
  • 5 concrete cases maakten abstracte AI-ideeën bespreekbaar, afweegbaar en uitvoerbaar.
  • 3 pilots werden benoemd als logische eerste stap om snel ervaring en draagvlak op te bouwen.
  • 2 complexere sporen kregen een verdiepingsrichting waarin datakwaliteit, privacy en menselijke controle expliciet zijn meegenomen.
  • De gemeente kreeg een aanpak die voortbouwt op bestaande systemen en werkprocessen, in plaats van een los innovatie-eiland ernaast.

Technologie & Tags

StakeholdergesprekkenInterviewanalyseProcesanalyseAI-kansverkenningPrioritering & roadmap
ExplorePublieke sectorAI-strategieProcesanalyseRoadmap