AI in gemeenteland: waar blijft de data en wie heeft de controle?

Dennis Verhaert 2026-02-20 AI gemeenten ai-in-gemeenteland

AI in gemeenteland: waar blijft de data en wie heeft de controle?

Inleiding

Recent publiceerde Computable een artikel over de grote afhankelijkheid van Amerikaanse cloud-infrastructuur voor gemeentelijke webapplicaties. Dit onderwerp is onderdeel van een veel bredere discussie die we ook in onze gesprekken met gemeenten over ROIBOT Anaconda steeds vaker tegenkomen: databescherming, AI-gebruik en de vraag wie uiteindelijk de controle heeft over gevoelige informatie.

In een tijd waarin gemeenten werken aan digitalisering, rechtmatigheidsverantwoording en datagedreven auditing, is de vraag "waar blijft onze data?" relevanter dan ooit.

"Waar blijft onze data?" - De vraag die we steeds vaker horen

Bij gesprekken met controllers, auditors en financieel specialisten bij gemeenten komt deze vraag met regelmaat terug. En dat is volkomen terecht. We leven in een tijd waarin data steeds waardevoller wordt, regelgeving strenger wordt (AVG, BIO, NIS2), en AI steeds meer wordt ingezet. Gemeenten hebben niet alleen het recht, maar ook de plicht om te weten: welke data wordt verwerkt, waar gaat het naartoe, en wie heeft er toegang toe?

De ROIBOT-aanpak: transparantie en controle voorop

Bij de ontwikkeling van ROIBOT Anaconda hebben we bewust keuzes gemaakt om gemeenten maximale controle en transparantie te bieden.

Human-in-the-loop principe: de gebruiker beslist

Het belangrijkste uitgangspunt: AI is altijd een keuze, nooit een verplichting. Bij ROIBOT werkt AI niet op de achtergrond zonder dat de gebruiker het weet. Elke keer dat een AI-functie beschikbaar is, moet de gebruiker bewust kiezen om deze in te zetten. Dit betekent dat geen data automatisch naar AI-services wordt gestuurd, de gebruiker altijd weet wanneer AI wordt gebruikt, en controle bij de professional blijft.

Beperkte AI-toepassing: doelgericht en transparant

AI zit momenteel in drie specifieke modules van ROIBOT Anaconda:

1. Query-module - Natuurlijke taal naar SQL-vertaling
2. Factuurcontrole - AI-ondersteunde validatie van factuurvereisten
3. WKR-controle - AI-ondersteunde classificatie van WKR-transacties

Buiten deze modules wordt nog geen AI ingezet. Dit is een bewuste keuze: we gebruiken AI alleen daar waar het echte meerwaarde biedt en waar de risico's beheersbaar zijn.

Transparante dataverwerking: wat delen we wél en níet?

Dit is misschien wel het belangrijkste punt: wat gebeurt er precies met je data wanneer je AI gebruikt?

Wat wordt NIET gedeeld met AI:

  • Geen daadwerkelijke boekingsregels - De inhoud van transacties blijft binnen je eigen omgeving op een server in Arnhem
  • Geen leveranciersgegevens - Relatiegegevens blijven privé
  • Geen persoonsnamen - BSN-nummers, namen van uitkeringsgerechtigden, etc. worden niet gedeeld
  • Geen bankrekeningnummers - Betaalgegevens blijven intern

Wat wordt WEL gedeeld (minimaal noodzakelijk):

  • Table layout (structuur) - De opbouw van je datatabel: welke kolommen bestaan er, hoe heten ze, wat voor type data bevatten ze
  • De gebruikersvraag - De vraag die jij in Nederlands stelt, ook spraakrfunctie is beschikbaar

Dit onderscheid is cruciaal. De AI krijgt context over de structuur van je data, maar niet de inhoud van die data.

Query-module: data-analyse zonder technische kennis

De Query-module lost een concreet probleem op: veel controllers hebben geen SQL-kennis, maar willen wel specifieke data-analyses uitvoeren.

Je stelt je vraag in gewone Nederlandse taal: - "Toon alle facturen van leveranciers die in 2024 meer dan €50.000 hebben ontvangen" - "Geef een overzicht van alle memoriaalboekingen in Q4"

De Query-module begrijpt deze vraag, analyseert de structuur van je data, en schrijft automatisch de correcte SQL-query. Deze query wordt vervolgens op jouw eigen database uitgevoerd.

Waarom dit veilig is:

Alleen de structuur van je data wordt geanalyseerd, de query wordt uitgevoerd, alle gegenereerde queries worden gelogd en kunnen worden gecontroleerd, en je kunt de query altijd eerst inzien voordat je hem uitvoert.

De nadruk ligt op eenvoud, niet op techniek. Focus op resultaat, niet op complexiteit.

Controle bij de gebruiker: elke keer opnieuw kiezen

Bij ROIBOT kun je AI niet "aan" of "uit" zetten als algemene instelling. In plaats daarvan maak je per actie de keuze of je AI wilt gebruiken.

Praktisch voorbeeld: bij een spendanalyse kies je wel voor AI-ondersteuning (grote dataset, niet-gevoelig), maar bij controle van bijstandsuitkeringen werk je handmatig (gevoelige persoonsgegevens). Per situatie, per dataset, per controle: jij beslist.

Volledige audit trail: transparantie tot in detail

Alle AI-ondersteunde analyses in ROIBOT worden volledig gelogd: wanneer werd AI gebruikt, door wie, welke vraag werd gesteld, welke query werd gegenereerd, en wat was het resultaat?

Deze logging is essentieel bij accountantscontrole, rechtmatigheidsverantwoording, fiscale controles en interne audit. Volledige traceerbaarheid is geen luxe, maar een vereiste.

De balans tussen innovatie en veiligheid

AI biedt enorme kansen: efficiency (analyses die uren kostten zijn nu in minuten klaar), kwaliteit (consistente controlemethodieken), toegankelijkheid (complexe analyses zonder technische kennis) en schaalbaarheid.

Maar deze kansen mogen nooit ten koste gaan van databeveiliging, privacy, controle en transparantie.

Bij ROIBOT kiezen we bewust voor een voorzichtige, transparante aanpak. Liever stapje voor stapje met volledige controle, dan grote sprongen met verborgen risico's.

Tot slot: een uitnodiging tot gesprek

De discussie over AI, databescherming en cloud-afhankelijkheid is complex. Er zijn geen simpele antwoorden, maar wel belangrijke keuzes te maken.

Bij ROIBOT geloven we in transparantie over wat er met data gebeurt, controle bij de gebruiker, doelgericht gebruik van AI, en volledige documentatie voor verantwoording.

Maar vooral: we blijven in gesprek. Technologie ontwikkelt zich snel, regelgeving verandert, en de behoeften van gemeenten evolueren.

Neem contact op

Wil je meer weten over hoe ROIBOT omgaat met AI en databeveiliging? Of wil je in gesprek over jullie specifieke situatie en eisen?

📧 info@juyst.nl
🌐 www.roibot.cloud
👉 Volg onze linkedin pagina: https://lnkd.in/erraKrfx

Want transparantie begint met het gesprek.


Dennis Verhaert is co-founder van ROIBOT en heeft 20 jaar ervaring in data-analyse en controle bij gemeenten en (non-profit) organisaties.