De kracht van feedbackloops
Leren van medewerkers om AI slimmer te maken
AI-tools en digitale ondersteuning zijn in opmars binnen gemeenten en omgevingsdiensten. Van geautomatiseerde toetsingen tot slimme dashboards voor toezicht, handhaving en vergunningverlening, technologie helpt steeds vaker bij het dagelijkse werk.
Maar hoe slim zo’n systeem ook lijkt, het is nooit af. Sterker nog, de echte kracht van AI komt pas vrij als je medewerkers actief meebouwen aan de verbetering ervan. Dat begint bij iets eenvoudigs: feedback.
AI is niet slim van zichzelf
Veel organisaties investeren in tools die met algoritmes processen versnellen of ondersteunen. Denk aan software die automatisch checkt of een vergunningsaanvraag compleet is of systemen die op basis van data voorspellen waar toezicht nodig is.
Maar laten we eerlijk zijn, geen enkel systeem werkt meteen foutloos. Zeker in complexe contexten zoals wet- en regelgeving, ruimtelijke afwegingen of beleidsmatige interpretaties. AI werkt namelijk op basis van data én regels en laat die laatste nu net vaak in beweging zijn.
Daarom is het cruciaal om AI-systemen continu te voeden met praktijkkennis. En die zit, je raadt het al, bij je eigen medewerkers.
De werkvloer ziet wat de software (nog) niet begrijpt
Toezichthouders, vergunningverleners en beleidsmedewerkers werken dagelijks met casussen die afwijken van de norm. Zij zien wanneer een systeem een aanvraag verkeerd beoordeelt of wanneer een waarschuwing niet klopt met de situatie ter plekke.
Toch wordt die waardevolle observatie vaak niet gestructureerd teruggegeven aan het systeem of de leverancier. Het gevolg? Het algoritme blijft dezelfde fout maken en medewerkers verliezen het vertrouwen in de tool.
Zonde, want juist dát is het moment waarop je van een AI-tool een lerend systeem kunt maken.
Maak feedback onderdeel van je proces
Een feedbackloop is een eenvoudige manier om input van medewerkers terug te koppelen naar het systeem, met als doel foutjes herkennen, patronen ontdekken en de software slimmer maken.
Denk bijvoorbeeld aan:
- Een knop of opmerking in het systeem zelf: “klopt niet” of “mist informatie”
- Een wekelijks feedbackmoment waarin casussen besproken worden
- Een logboek waarin fouten of onduidelijkheden worden bijgehouden
- Structureel overleg met leveranciers om feedback te vertalen naar verbeteringen
Belangrijk is dat die feedback niet ergens blijft hangen, maar zichtbaar leidt tot aanpassingen. Zo voelen medewerkers zich gehoord en groeit het vertrouwen in het systeem.
Cultuur én structuur zijn onmisbaar
Goede feedback vraagt niet alleen om een tool, maar ook om de juiste mindset. Medewerkers moeten de ruimte voelen om iets kritisch te zeggen over ‘de techniek’. Niet als klacht, maar als bijdrage aan verbetering.
Creëer een cultuur waarin feedback geven normaal is en waarin het management zichtbaar laat zien dat er iets mee gedaan wordt. Combineer dat met een laagdrempelige structuur en je hebt de basis voor een lerend systeem én een lerende organisatie.
Samen leren van de praktijk
AI biedt enorme kansen om de werkdruk te verlagen en processen slimmer in te richten, maar dan moet het systeem wel gevoed blijven met de realiteit van de werkvloer. Door medewerkers actief te betrekken in het verbeterproces, maak je van technologie geen vervanging van mensen maar een verlengstuk van hun vakmanschap.
Werk jij met een AI-ondersteunde tool binnen een gemeente of omgevingsdienst? Vraag je team dan eens: Wat klopt er níet aan wat het systeem zegt?
Die vraag is misschien wel de beste investering in de kwaliteit van morgen.
Wil je sparren over hoe je AI-tools beter laat aansluiten op de praktijk? Of zoek je hulp bij het opzetten van feedbackstructuren in jouw organisatie? We denken graag met je mee.