Wetwijzer Bedrijven: hoe AI ondernemers helpt bij complexe regels

Afgelopen zomer heeft Logius samen met het Ministerie van Economische Zaken, RVO en de KvK innovatiebudget gewonnen om te experimenteren met AI. Een half jaar later is er veel gebeurd, daarom is het hoog tijd om bij te praten met de twee trekkers van dit project. We spraken met Arnold en Mathijs. Arnold Dekker is Product Owner innovaties. Mathijs Kleijnen is manager voor Overheid.nl. Samen zijn zij bezig met een nieuw project, namelijk de ontwikkeling van de Wetwijzer Bedrijven, een hulpmiddel om complexe regelgeving eenvoudiger uit te leggen aan ondernemers. 

Wat is de Wetwijzer Bedrijven en hoe draagt deze bij aan het vereenvoudigen van complexe regelgeving voor burgers?

De Wetwijzer Bedrijven is een innovatieproject, waar we bezig zijn met experimenteren met AI. Dit is ontstaan vanuit de behoefte aan toegankelijkere uitleg over regels. We brengen dat in de praktijk door ondernemers te helpen met het beantwoorden van vragen rondom complexe wet- en regelgeving. Ondernemers moeten aan een hoop wetten en regels voldoen om een bedrijf op te zetten en in stand te houden. Dit kan best ingewikkeld zijn, met de tool willen wij hen helpen om makkelijker aan informatie te komen. In plaats van informatie aan te bieden, geven wij deze ondernemers de mogelijkheid om via de Wetwijzer Bedrijven, specifieke vragen te stellen die betrekking hebben op hun eigen situatie. Op deze manier hopen wij ondernemers in Nederland sneller en gerichter te voorzien van de informatie die zij nodig hebben voor hun bedrijfsvoering. Men hoeft niet meer zelf op zoek te gaan naar de antwoorden, de antwoorden komen met deze tool naar hen toe.

Dat klinkt een beetje als ChatGPT. Kunnen we het daarmee vergelijken?

Deze tool is vergelijkbaar met ChatGPT maar voorzien van betere broninformatie. “ChatGPT is voor ons een inspiratie geweest voor het opzetten van deze tool”. Maar wat deze tool onderscheidt van ChatGPT, is het feit dat de Wetwijzer Bedrijven zich in een besloten omgeving bevindt. Waar ChatGPT werkt met veel en onbekende bronnen, doet de Wetwijzer dit juist niet. Wij gebruiken alleen authentieke overheidsinformatie als bron. Daarnaast is ChatGPT een commercieel product, de Wetwijzer Bedrijven is dat niet.

Kun je iets meer vertellen over deze gesloten omgeving?

Voor deze tool gebruiken we RAG technologie, een methode die authentieke bronnen integreert in een gesloten omgeving. Eerst zoeken we relevante documenten op, om vervolgens met behulp van informatie uit die documenten een concreet antwoord op de vraag van de gebruiker te geven. Dit proces is transparant, zodat de gebruiker kan inzien hoe het antwoord tot stand komt. De toepassing en taalmodellen die gebruikt zijn voor de Wetwijzer Bedrijven zijn volledig ontwikkeld met open source data, binnen onze eigen infrastructuur en met onze eigen architectuur. 

Waar staan jullie nu met de Wetwijzer Bedrijven?

Momenteel hebben we een eerste proefversie ontwikkeld, dit heeft ongeveer een kwartaal geduurd. We zijn nu met een selecte groep stakeholders de eerste versie aan het testen, zo kunnen we goed toetsen wat wel en wat niet werkt voor de gebruiker. Om te controleren of de antwoorden die wetwijzer geeft ook correct zijn, valideren we deze met inhoudelijke specialisten, zoals juristen. Zo proberen we stapje voor stapje de antwoorden te verbeteren. En leggen we hiermee tegelijkertijd de basis voor het daadwerkelijke gebruik van dit prototype in een productiewaardige omgeving. 

Wat is jullie tot nu toe opgevallen tijdens de ontwikkeling van de tool?

Wat bleek uit meerdere onderzoeken is dat onze gebruikers vaak persoonlijke vragen hebben. Dus vragen die heel specifiek betrekking hebben op hun eigen onderneming. De wetwijzer maakt het mogelijk om deze vragen te beantwoorden, zodat ondernemers op een snelle en laagdrempelige manier de antwoorden krijgen die ze nodig hebben. Wetten zijn heel algemeen, maar ondernemers hebben vaak behoefte aan maatwerk vanwege persoonlijke belangen. Wij proberen hen hierin te ondersteunen, al blijft het waarborgen van de nauwkeurigheid van de vragen wel een grote uitdaging.

Wat zijn de belangrijkste uitdagingen die Logius tegenkomt bij het ontwikkelen van AI-oplossingen voor regelgeving, en hoe worden deze opgelost?

Dat zit hem vooral in de nauwkeurigheid van de tool. Kunnen we garanderen dat de antwoorden volledig correct zijn? We kunnen het ons namelijk niet veroorloven dat de tool verkeerde antwoorden geeft. Daarnaast moeten we goed na blijven denken over een disclaimer en juridische toetsen doen. Aan de technische kant is het de uitdaging te voldoen aan de richtlijnen van de overheid. Wie gebruik maakt van big tech kan mogelijk sneller resultaten opleveren, maar wij kiezen bewust voor zorgvuldigheid en transparantie door gebruik te maken van open source oplossingen, zodat we afhankelijkheid van big tech zo veel mogelijk vermijden.

Kun je ons meer vertellen over de experimenten die Logius momenteel uitvoert met AI? Wat zijn de belangrijkste inzichten die tot nu toe zijn opgedaan?

Binnen Logius is dit een nieuw experiment. We zien dat het enthousiasme per kwartaal groeit. Zo gaan onze collega’s in onze ART bijvoorbeeld met AI experimenteren voor de Wet Open overheid. Het idee is dat er automatisch samenvattingen worden geschreven als een redacteur een document uploadt. Dit scheelt enorm in tijd. Wel zijn er nog redacteuren nodig die vervolgens de samenvattingen controleren. Ook hier is betrouwbaarheid heel belangrijk, omdat de kwaliteit van de informatie gewaarborgd moet blijven.

Welke rol speelt de samenwerking met andere opdrachtgevers in de ontwikkeling van AI-oplossingen bij Logius?

We doen dit innovatieproject samen met andere overheidsorganisaties, namelijk: EZ, KvK, en de RVO. Juist omdat zij kennis hebben van de behoeften van ondernemers. Zij voorzien ons dus van informatie. Hierdoor is er een sterke wisselwerking. Onze rol ligt het realiseren van het motorblok van het systeem. Bij RVO en KvK weten ze hoe ze de ondernemer optimaal kunnen helpen, wij ondersteunen de interactie met onze AI oplossing, waardoor de ondernemer nog beter geholpen wordt. Doordat wij de kennis in huis hebben over regelgevingen en datgene wat ondernemers willen, en we als overheid geen afhankelijkheden willen als het aankomt op Big Tech, integreren we in onze eigen architectuur en werken we met open source. 

Het enthousiasme werkt aanstekelijk: meerdere collega’s hebben zich geïnteresseerd om hiermee aan de slag te gaan en komen zelf al met allerlei goede ideeën. Er ontstaat een bepaalde binding met collega’s onder elkaar omdat je dezelfde interesses deelt en aan iets nieuws bouwt. Dat is mooi om te zien. 

Hoe zorgt Logius ervoor dat de AI-oplossingen niet alleen effectief, maar ook toegankelijk en begrijpelijk zijn voor burgers?

De kracht van de grote taalmodellen die we gebruiken is juist om informatie toegankelijk en begrijpelijk te maken voor een breder publiek. Dit helpt om de complexe taal in overheidsdocumenten te doorbreken. Doordat we onze prototypes direct toetsen bij ondernemers krijgen we snelle feedback over of het in de praktijk ook makkelijker wordt. Maar door de eenvoud van de antwoorden bestaat ook het risico dat we dingen te simplistisch voorschotelen en daarmee een onbetrouwbaar antwoord geven. Daarom toetst een groep vakjuristen de kwaliteit van het prototype ook uitgebreid. 

Waarom is het belangrijk dat Logius als organisatie zich richt op het experimenteren met AI, en wat zou je willen zeggen tegen andere organisaties die wellicht nog twijfelen over het inzetten van AI?

We bevinden ons midden in een technologische revolutie. Mensen verwachten van de overheid dat die gebruikmaakt van nieuwe technologie, zeker als dat grote voordelen kan hebben voor de efficiëntie van de organisatie, en voor de kwaliteit van de dienstverlening. Logius biedt heel veel diensten waarvan we het belangrijk vinden dat juist de overheid dit doet, zoals het publiceren van officiële overheidsinformatie. We hebben een verantwoordelijkheid om die informatie toegankelijk te maken voor een breed publiek en dat gaat in de toekomst niet meer zonder AI.

Wat we andere organisaties kunnen meegeven is: experimenteer met AI. Begin klein en behapbaar, en denk samen na over welke problemen je in je dienstverlening zou willen oplossen. Analyseer kritisch welke technologie daarbij zou kunnen helpen. Investeer daarnaast in je eigen mensen en besteed het niet uit. Zeker als AI je core business raakt, is het cruciaal dat uiteindelijk zoveel mogelijk mensen in je organisatie kennis opbouwen. Werk stap voor stap, en misschien wel het belangrijkste: vier en deel zowel je successen als je mislukkingen!