Een generieke monitoring package voor Machine Learning modellen ontwikkeld voor Rijkswaterstaat
Rijkswaterstaat
Data & AI voor de overheid
Goede besluitvorming begint met de juiste informatie.
Overheden staan voor maatschappelijke opgaven die vragen om keuzes met een blijvende impact. Tegelijkertijd veranderen wet- en regelgeving en nemen de verwachtingen van inwoners toe. Data en AI helpen om besluitvorming te onderbouwen met actuele informatie.
Uitdagingen,
Een besluit van vandaag kan nog jarenlang invloed hebben op inwoners. Tegelijkertijd moeten keuzes steeds vaker worden gemaakt op basis van grote hoeveelheden informatie uit verschillende bronnen. Dat wordt steeds lastiger nu maatschappelijke opgaven complexer worden en de hoeveelheid beschikbare informatie blijft groeien. De uitdaging is om overzicht te houden en besluiten te nemen die zorgvuldig én uitlegbaar zijn.
Hoe wij ondersteunen,
Wij brengen informatie uit verschillende bronnen samen, zodat beleidsmakers en uitvoerende teams vanuit dezelfde werkelijkheid werken. We ontwikkelen oplossingen die besluitvorming ondersteunen en inzicht geven in de gevolgen van beleidskeuzes. Zo kunnen keuzes beter worden onderbouwd en ontstaat meer grip op maatschappelijke opgaven.
Dit zijn enkele voorbeelden van wat er mogelijk is. Welke oplossing het beste past, hangt altijd af van de uitdaging en de organisatie.
Data Science Lab in het kort
DSL in cijfers,
40
Data experts
10+
Jaar ervaring
200+
Projecten gerealiseerd
8,7
Klantwaardering
Neem contact op met onze experts,
Wil je weten wat wij voor jouw organisatie kunnen betekenen?
Younes Seghrouchni
Managing Consultant GenAI & Data StrategyE-mail info@datasciencelab.nl
Claudia Sulsters
Managing Consultant Data EngineeringE-mail info@datasciencelab.nl
Carmen Wolvius
Managing Consultant Data Science & AIE-mail info@datasciencelab.nl
Waar we dat doen,
Laatste blogs,
Lees hier onze laatste inzichten.
Drie lessen uit onze AI-projecten
In twee jaar tijd begeleidden we tientallen AI-projecten, van een eerste verkenning tot een model dat elke nacht draait. Sommige liepen precies zoals…
Van pilot naar productie: waarom de meeste AI-projecten stranden
Veel organisaties hebben inmiddels een AI-pilot gedraaid. Het model werkt, de demo oogst applaus, en dan gebeurt er niets meer. Uit onze praktijk…
Responsible AI van principes tot praktijk
Artificial Intelligence ontwikkelt zich razendsnel. Vrijwel elke week verschijnen er nieuwe modellen en steeds meer organisaties experimenteren met…
De organisaties die dat doen,
Veelgestelde vragen,
AI helpt om grote hoeveelheden informatie sneller te analyseren en patronen zichtbaar te maken die anders moeilijk te herkennen zijn. Daardoor kunnen beleidsmakers en uitvoerende teams keuzes beter onderbouwen. AI neemt geen besluiten, maar ondersteunt mensen met inzichten die helpen om zorgvuldiger en beter geïnformeerd te handelen.
Uitlegbaarheid begint niet bij AI, maar bij de manier waarop een oplossing wordt ontworpen en toegepast. Het moet duidelijk zijn welke informatie is gebruikt, hoe een advies tot stand komt en welke rol AI speelt in het proces. Zo blijven besluiten controleerbaar en kan altijd worden uitgelegd waarop een keuze is gebaseerd.
De AI Act stelt eisen aan AI-toepassingen, vooral wanneer deze invloed hebben op burgers of maatschappelijke besluitvorming. Welke verplichtingen gelden, hangt af van het type toepassing en het risico dat daarbij hoort. Wij helpen organisaties om te bepalen welke regels van toepassing zijn en hoe AI verantwoord kan worden ingezet.
AI levert waarde wanneer een oplossing aansluit op een concrete maatschappelijke opgave. Dat kan bijvoorbeeld gaan om betere dienstverlening, efficiëntere processen of beter onderbouwde besluitvorming. Niet de techniek staat centraal, maar het resultaat voor inwoners, medewerkers en de organisatie.
Succesvolle AI vraagt om meer dan een goed model. Medewerkers moeten begrijpen hoe een oplossing werkt, erop kunnen vertrouwen en deze eenvoudig kunnen gebruiken in hun dagelijkse werkzaamheden. Daarom besteden we naast techniek ook aandacht aan processen, adoptie en de manier waarop AI wordt ingebed in de organisatie.