AI en de Toekomst van Werk bij Nederlandse Gemeenten

AI en de Toekomst van Werk bij Nederlandse Gemeenten

Analyse voor de Ondernemingsraad
Maart 2026

Tijdshorizon 2025-2032

Voorwoord

Dit document is specifiek opgesteld voor ondernemingsraden en medezeggenschap binnen Nederlandse gemeenten. Het brengt de inzichten samen van zeven wereldwijd toonaangevende AI-experts en plaatst deze in de context van de Nederlandse gemeentelijke sector. De analyse richt zich op de periode tot 2032 en biedt een realistisch, feitelijk en uitgebreid beeld van de veranderingen die kunstmatige intelligentie teweegbrengt in het gemeentelijk werk.

Nederlandse gemeenten staan voor unieke uitdagingen. Met 342 gemeenten, samen goed voor ongeveer 180.000 ambtenaren en ruim 100.000 medewerkers in uitvoering, vormen zij de frontlinie van de publieke dienstverlening. Arbeidsmarktkrapte, beperkte financiële ruimte, toenemende complexiteit van wet- en regelgeving, en oplopende verwachtingen van burgers creëren een situatie waarin gemeenten reikhalzend uitkijken naar oplossingen. AI wordt daarbij steeds vaker gezien als mogelijk antwoord. Maar wat betekent deze technologie werkelijk voor het dagelijks werk, voor functies, voor de organisatie, en voor de toekomst van gemeentelijk werk?

Dit document is niet bedoeld om angst te zaaien, maar om OR-leden te voorzien van feitelijke, diepgaande kennis. Het combineert de waarschuwingen en inzichten van de zeven experts met concrete Nederlandse data van het CBS, TNO, VNG, en universiteiten in Utrecht en Amsterdam. De analyse is kritisch maar constructief, realistisch maar niet fatalistisch. Het doel is dat OR-leden hun rol als belangenbehartiger van werknemers en als constructief gesprekspartner van het gemeentebestuur adequaat kunnen vervullen in deze kritieke overgangsperiode.

Deel 1: De Zeven Leidende AI-Experts en Hun Visies

1.1 Mo Gawdat: De Insider met een Waarschuwing

Als voormalig Chief Business Officer van Google X heeft Mo Gawdat zeven jaar lang de binnenkant gezien van wat mogelijk is met kunstmatige intelligentie. Deze unieke positie geeft zijn waarschuwingen extra gewicht. Gawdat spreekt niet vanuit theorie maar vanuit directe ervaring met de systemen, de businessmodellen en de ethische lacunes die nu het AI-debat domineren.

Zijn centrale stelling is helder: vanaf 2027 zal er een periode van twaalf tot vijftien jaar aanbreken die hij omschrijft als 'hel voor de hemel'. Deze dystopische periode wordt gekenmerkt door massale werkloosheid, sociale onrust en economische instabiliteit, veroorzaakt doordat AI-systemen sneller en goedkoper werk uitvoeren dan menselijke professionals.

Voor gemeenten betekent dit concreet dat geen enkele functie immuun is. Een groot taalmodel kan binnen seconden alle regelgevingsdocumenten, beleidsnotities en casussen van een gemeente verwerken en duizenden scenario's tegelijkertijd modelleren. Dit betreft niet alleen uitvoerende functies maar ook managementniveau. Gawdat illustreert dit met zijn eigen AI-startup Emma.love, waar drie medewerkers het werk doen van 350 ontwikkelaars.

Zijn waarschuwing aan gemeenten: de triljoenen dollars die worden geïnvesteerd in AI-infrastructuur kunnen alleen worden terugverdiend als menselijke arbeid wordt vervangen. Dit is geen bijwerking maar het expliciete businessmodel. Voor gemeenten, die onder financiële druk staan, zal de verleiding groot zijn om AI-systemen in te zetten om personeelskosten te verlagen.

1.2 Geoffrey Hinton: De Godfather met Zorgen

Geoffrey Hinton, Nobelprijswinnaar 2024 voor zijn werk aan machine learning en grondlegger van de deep learning revolutie, verliet in 2023 zijn positie bij Google om vrijuit te kunnen spreken over AI-risico's. Als iemand die de technologie mede heeft gecreëerd, heeft zijn waarschuwing bijzonder gewicht.

Hintons primaire zorg richt zich op controle en veiligheid, maar zijn observaties over arbeidsmarkteffecten zijn even relevant. Hij stelt dat AI-systemen al complexe cognitieve taken uitvoeren die voorheen exclusief menselijk terrein waren. Voor gemeentelijke functies betekent dit dat niet alleen repetitief administratief werk wordt geautomatiseerd, maar ook taken die oordeelsvorming, patroonherkenning en analyse vereisen.

Zijn technische inzicht maakt duidelijk waarom veel ambtenaren de impact van AI onderschatten. De huidige generatie AI-systemen leert patronen uit enorme hoeveelheden data en kan deze toepassen op nieuwe situaties. Dit betekent dat een AI-systeem dat is getraind op duizenden vergunningaanvragen de beslislogica kan leren en toepassen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Voor gemeenten betekent dit dat functies in vergunningverlening, bezwaarschriften, WMO-aanvragen en handhaving kwetsbaar zijn voor automatisering.

1.3 Kai-Fu Lee: De Sinoloog met Realisme

Kai-Fu Lee combineert decennia ervaring in Silicon Valley met diep inzicht in de Chinese tech-sector. Zijn boek 'AI Superpowers' schetst hoe China en de VS een race voeren om AI-dominantie. Voor gemeenten is zijn analyse relevant omdat hij concrete tijdlijnen en sectoren noemt die getroffen worden.

Lee onderscheidt vier golven van AI-disruptie. De eerste golf, internet-AI, heeft al plaatsgevonden en betreft algoritmes die gebruikersgedrag voorspellen. De tweede golf, business-AI, automatiseert bedrijfsprocessen en beslissingen. Dit is waar gemeenten zich nu bevinden. De derde golf, perception-AI, integreert AI in de fysieke wereld via sensoren en camera's. De vierde golf, autonomous-AI, betreft volledig autonome systemen.

Voor gemeenten zijn vooral golf twee en drie relevant. Business-AI betekent dat veel backoffice processen kunnen worden geautomatiseerd. Denk aan subsidieaanvragen verwerken, belastingaanslagen controleren, WOB-verzoeken afhandelen. Perception-AI betekent dat handhaving, toezicht en monitoring steeds meer geautomatiseerd kunnen worden via camera's en sensoren die direct gekoppeld zijn aan AI-systemen.

Lee's schatting is dat binnen 10 tot 15 jaar ongeveer 40 procent van alle banen substantieel zal zijn veranderd of verdwenen. Voor white-collar werk, waaronder veel gemeentelijke functies, ligt dit percentage mogelijk hoger.

1.4 Stuart Russell: De Governance Expert

Stuart Russell, hoogleraar aan UC Berkeley en auteur van het standaardwerk over AI, richt zich op veilige AI-ontwikkeling en governance. Zijn perspectief is relevant voor gemeenten omdat hij benadrukt dat AI-systemen moeten worden ontworpen met menselijke waarden en controle als uitgangspunt.

Russell waarschuwt dat veel AI-systemen worden geïmplementeerd zonder adequate waarborgen voor transparantie, verantwoording en menselijke controle. Voor gemeenten, die werken met publieke middelen en dienstverlening aan burgers, is dit een cruciaal punt. Een AI-systeem dat bijvoorbeeld WMO-aanvragen beoordeelt, moet uitlegbaar zijn en moet kunnen worden gecontroleerd door menselijke professionals.

Zijn advies aan organisaties is om AI-governance te verankeren voordat systemen worden uitgerold. Dit betekent heldere afspraken over wie verantwoordelijk is voor AI-beslissingen, hoe systemen worden gecontroleerd, en hoe fouten worden hersteld. Voor OR-leden betekent dit dat zij kunnen eisen dat gemeenten AI-governance formaliseren voordat implementatie plaatsvindt.

1.5 Andrew Ng: De Optimist met Waarschuwing

Andrew Ng, oprichter van Google Brain en Coursera, is een van de meest invloedrijke AI-onderzoekers ter wereld. In tegenstelling tot sommige collega's is Ng voorzichtig optimistisch over AI's impact op werk. Hij gelooft dat organisaties en werknemers zich kunnen aanpassen, maar alleen als er massaal wordt geïnvesteerd in opleiding en omscholing.

Zijn centrale stelling is dat AI het beste wordt gezien als augmentatie van menselijke capaciteiten, niet vervanging. Een ambtenaar die AI gebruikt om vergunningaanvragen te controleren, kan meer aanvragen verwerken en zich concentreren op complexe gevallen die menselijk oordeel vereisen. Maar dit vereist wel dat die ambtenaar leert werken met AI-tools.

Voor gemeenten betekent Ng's perspectief dat zij moeten investeren in AI-geletterdheid voor alle medewerkers. Dit gaat verder dan een eenmalige training. Het vereist continue leertrajecten waarbij werknemers leren hoe AI-systemen werken, hoe zij output kunnen controleren, en hoe zij AI kunnen inzetten in hun dagelijks werk.

Ng waarschuwt echter ook: organisaties die niet investeren in omscholing zullen werknemers verliezen en organisaties die wél investeren zullen een voordeel hebben. Voor gemeenten, die concurreren met elkaar en met de private sector om talent, is dit een belangrijk punt.

1.6 Ethan Mollick: De Praktijkman

Ethan Mollick, hoogleraar aan Wharton en auteur van 'Co-Intelligence', brengt het perspectief van iemand die dagelijks met studenten en bedrijven werkt aan effectieve AI-implementatie. Zijn focus ligt op pragmatische toepassingen en de psychologische aspecten van mens-AI samenwerking.

Mollick's onderzoek toont aan dat AI-tools de productiviteit van kenniswerkers met 30 tot 40 procent kunnen verhogen. Voor gemeenten betekent dit concreet dat een medewerker die ChatGPT gebruikt voor het schrijven van beleidsteksten, het beantwoorden van burger vragen of het samenvatten van documenten aanzienlijk meer werk kan verzetten.

Maar Mollick waarschuwt ook voor valkuilen. AI-systemen kunnen overtuigend klinken terwijl ze onjuiste informatie geven. Dit fenomeen, hallucinations genoemd, is bijzonder gevaarlijk in de publieke sector waar onjuiste informatie directe gevolgen heeft voor burgers. Daarom benadrukt hij het belang van menselijke controle en verificatie.

Voor OR-leden is Mollick's advies praktisch: eis dat gemeenten niet alleen AI-tools implementeren maar ook protocollen voor kwaliteitscontrole, foutafhandeling en verantwoording. Zonder deze waarborgen kan AI-gebruik leiden tot fouten met ernstige gevolgen.

1.7 Alberto Romero: De Waarschuwer voor Jongeren

Alberto Romero, AI-analist en auteur van 'The Algorithmic Bridge', richt zich specifiek op de impact van AI op carrièrepaden en de verbroken belofte van de traditionele arbeidsladder. Zijn waarschuwing is bijzonder relevant voor gemeenten, die traditioneel veel instroom hebben van jong talent dat doorgroeit.

Romero stelt dat AI de traditionele carrièreladder doorbreekt. Voorheen begonnen mensen in junior functies, leerden daar de kneepjes van het vak, en groeiden door naar senior posities. Maar als AI de junior taken overneemt, verdwijnt het leerparcours. Een jong ambtenaar die normaal zou beginnen met het verwerken van aanvragen en daar zou leren over wet- en regelgeving, mist deze leerfase als AI deze taken overneemt.

Voor gemeenten betekent dit dat zij moeten nadenken over hoe zij jonge talenten opleiden als de traditionele leerwegen verdwijnen. Stagiaires en junior ambtenaren moeten nieuwe competenties ontwikkelen, niet door repetitieve taken te doen maar door te leren werken met AI-systemen en zich te concentreren op complexe, niet-routinematige problemen.

Romero waarschuwt ook dat gemeenten een generatiekloof riskeren waarbij oudere werknemers worden beschermd door anciënniteit terwijl jongeren geen kans meer krijgen om binnen te komen. Dit kan leiden tot vergrijzing van het ambtelijk apparaat en verlies van dynamiek en innovatie.

Deel 2: AI bij Nederlandse Gemeenten - De Huidige Stand van Zaken

2.1 De Gemeentelijke Context

Nederlandse gemeenten bevinden zich in een unieke positie. Met 342 gemeenten variërend van kleine plattelandsgemeenten met enkele duizenden inwoners tot grote steden als Amsterdam, Rotterdam en Den Haag met honderduizenden tot meer dan een miljoen inwoners, is de diversiteit groot. Toch delen zij vergelijkbare uitdagingen: arbeidsmarktkrapte, beperkte financiële ruimte, toenemende regeldruk, en oplopende verwachtingen van burgers.

Een TNO-onderzoek uit juni 2024 toont aan dat gemeenten al grootgebruikers zijn van AI en algoritmen. Vooral voor taken zoals triage, risicoselectie en procesoptimalisatie worden AI-systemen ingezet. Het aandeel generatieve AI, zoals ChatGPT en soortgelijke tools, is echter nog relatief klein maar groeit explosief.

De VNG heeft in 2023 en 2024 meerdere publicaties uitgebracht over verantwoorde AI-inzet. De kern is dat AI moet bijdragen aan publieke waarden, dat systemen uitlegbaar moeten zijn, en dat menselijke controle essentieel blijft. In 2025 verschoof de focus naar concrete governancekaders, waarbij gemeenten worden geholpen om AI-beleid te formaliseren.

2.2 Huidige AI-Toepassingen

Gemeenten experimenteren met diverse AI-toepassingen. Hieronder een overzicht van wat er nu al gebeurt:

•       Burgerdienstverlening: Chatbots zoals GEM die burgervragen beantwoorden op basis van gemeentelijke data en AI. Deze tools zijn 24/7 beschikbaar en kunnen eenvoudige vragen afhandelen over openingstijden, formulieren, en procedures.

•       Vergunningverlening: Amsterdam en Beverwijk testen AI voor het controleren van omgevingsvergunningen. Het systeem VergunWijzer toetst aanvragen automatisch aan het omgevingsplan en stelt conceptadviezen op die door ambtenaren worden gecontroleerd.

•       Bezwaarschriften: Amsterdam gebruikt AI om de ongeveer 800 tot 1000 bezwaarschriften per maand te analyseren en patronen te herkennen. Dit helpt bij het efficiënter afhandelen en het signaleren van structurele problemen.

•       Tekstbewerking: Gemeenten gebruiken generatieve AI voor het herschrijven en verbeteren van beleidsteksten, het samenvatten van vergaderstukken, en het doorzoeken van jurisprudentie.

•       Gespreksnotulering: De AI-tool TINA zet vertrouwelijke gesprekken automatisch om in tekst, wat tijd bespaart bij verslaglegging van gesprekken met burgers en overleggen.

Deze toepassingen zijn nog grotendeels in pilot- of experimenteerfase. Maar de VNG financiert en begeleidt vijftien pilots waarbij AI wordt ingezet om arbeidsmarktkrapte op te vangen, wat aangeeft dat de verschuiving van experiment naar structureel gebruik aanstaande is.

Deel 3: Impact per Functiegebied binnen Gemeenten

3.1 Backoffice en Administratie

Huidige situatie

Backoffice functies vormen een groot deel van het gemeentelijk werk. Dit omvat financiële administratie, personeelszaken, inkoop, facilitaire diensten, en ICT-ondersteuning. Naar schatting werken ongeveer 30 procent van alle gemeentelijke medewerkers in deze functies.

AI-impact 2025-2028

In de komende drie jaar zullen veel repetitieve taken in de backoffice worden geautomatiseerd. Denk aan factuurverwerking, salarisadministratie, planning en rapportage. AI-systemen kunnen reeds documenten scannen, gegevens extraheren, controles uitvoeren en afwijkingen signaleren. Dit betekent dat veel administratieve functies substantieel zullen veranderen.

De expertise van Mo Gawdat en Kai-Fu Lee suggereert dat binnen deze termijn 40 tot 60 procent van de huidige administratieve taken kan worden geautomatiseerd. Voor gemeenten betekent dit concreet dat functies als administratief medewerker, financieel medewerker en HR-assistent zullen verschuiven naar meer complexe taken waarbij AI-systemen worden aangestuurd en gecontroleerd.

AI-impact 2028-2032

Tegen 2032 zullen veel backoffice processen volledig geautomatiseerd zijn. AI-systemen zullen niet alleen routinematige taken uitvoeren maar ook complexere beslissingen nemen. Denk aan het optimaliseren van inkoopprocessen, het voorspellen van budgetbehoeften, en het automatisch genereren van managementrapportages.

Geoffrey Hinton's inzicht in hoe AI leert van patronen betekent dat zelfs taken die nu als complex worden beschouwd, zoals het opstellen van budgetvoorstellen of het analyseren van personeelsdata, kunnen worden geautomatiseerd. De verwachting is dat tegen 2032 ongeveer 50 procent van de huidige backoffice functies is verdwenen of fundamenteel is veranderd.

Impact op aantallen

Als 30 procent van gemeentelijke medewerkers in backoffice functies werkt (ongeveer 54.000 personen), en 50 procent van deze functies substantieel verandert of verdwijnt, betreft dit ongeveer 27.000 medewerkers. Dit betekent niet noodzakelijk massaontslag maar wel fundamentele verandering van werk, waarbij veel medewerkers nieuwe rollen krijgen of moeten worden omgeschoold.

3.2 Burgerzaken en Klantcontact

Huidige situatie

Burgerzaken en klantcontact functies vormen het gezicht van de gemeente naar burgers. Dit omvat balies, callcenters, email-afhandeling en sociale media monitoring. Ongeveer 15 procent van gemeentelijke medewerkers werkt in deze functies, goed voor ongeveer 27.000 personen.

AI-impact 2025-2028

AI-chatbots en virtuele assistenten zoals GEM worden al ingezet om eenvoudige vragen te beantwoorden. Deze systemen kunnen 24/7 werken en standaardvragen afhandelen over openingstijden, aanvraagprocedures, formulieren en documenten. Uit praktijk blijkt dat 60 tot 70 procent van alle burgervragen standaard is en door AI kan worden afgehandeld.

Dit betekent niet dat medewerkers overbodig worden, maar wel dat hun werk verandert. In plaats van eenvoudige vragen te beantwoorden, focussen zij zich op complexe casussen die menselijk oordeel, empathie en maatwerk vereisen. Denk aan conflictsituaties, emotionele gesprekken, of situaties waarbij meerdere regelingen en uitzonderingen spelen.

AI-impact 2028-2032

Tegen 2032 zullen AI-systemen ook steeds complexere vragen kunnen afhandelen. De grens tussen wat AI kan en wat menselijke interventie vereist, verschuift. Ethan Mollick's onderzoek toont dat AI-systemen steeds beter worden in het begrijpen van context, het herkennen van emoties en het personaliseren van reacties.

Voor gemeenten betekent dit dat het aantal fysieke baliemedewerkers substantieel zal afnemen. De verwachting is dat ongeveer 40 procent van de huidige baliefuncties tegen 2032 is verdwenen of fundamenteel is veranderd. Resterende functies zullen zich concentreren op complexe casussen waarbij persoonlijk contact essentieel is.

Impact op aantallen

Als 15 procent van gemeentelijke medewerkers in burgerzaken en klantcontact werkt (ongeveer 27.000 personen), en 40 procent van deze functies substantieel verandert, betreft dit ongeveer 10.800 medewerkers. Veel van hen zullen verschuiven naar andere rollen binnen de gemeente of worden omgeschoold voor nieuwe functies.

3.3 Vergunningverlening en Handhaving

Huidige situatie

Vergunningverlening en handhaving zijn kernactiviteiten van gemeenten. Dit omvat omgevingsvergunningen, evenementenvergunningen, APV-vergunningen, bouwtoezicht, milieuhandhaving, en toezicht openbare ruimte. Ongeveer 20 procent van gemeentelijke medewerkers werkt in deze functies, goed voor ongeveer 36.000 personen.

AI-impact 2025-2028

De pilots in Amsterdam en Beverwijk tonen aan dat AI substantieel kan helpen bij het toetsen van vergunningaanvragen aan regelgeving. Systemen zoals VergunWijzer kunnen automatisch controleren of een aanvraag compleet is, of het plan voldoet aan het omgevingsplan, en of er bijzonderheden zijn die aandacht vereisen.

Voor standaardvergunningen betekent dit dat de doorlooptijd drastisch kan worden verkort. Een aanvraag die nu twee tot zes weken duurt, kan binnen enkele dagen worden afgehandeld. Dit verhoogt de tevredenheid van burgers en bedrijven, maar verandert ook het werk van vergunningverleners.

In plaats van elke aanvraag handmatig te controleren, verschuift het werk naar het controleren en accorderen van AI-gegenereerde adviezen, en het afhandelen van complexe gevallen die afwijken van standaardregels. Dit vereist dieper inhoudelijk begrip van regelgeving en sterker juridisch inzicht.

AI-impact 2028-2032

Tegen 2032 zullen veel standaardvergunningen volledig geautomatiseerd worden verleend. AI-systemen kunnen niet alleen controleren maar ook beslissen binnen duidelijk omschreven kaders. Alleen complexe gevallen, uitzonderingen, en situaties met belangenafweging vereisen nog menselijke betrokkenheid.

Ook handhaving zal veranderen. Kai-Fu Lee's derde golf, perception-AI, betekent dat camera's en sensoren automatisch overtredingen kunnen detecteren. Denk aan foutparkeren, afvaldumping, of geluidsoverlast. AI-systemen kunnen deze direct koppelen aan het handhavingsproces, waarbij alleen ernstiger overtredingen of bezwaren menselijke interventie vereisen.

Impact op aantallen

Als 20 procent van gemeentelijke medewerkers in vergunningverlening en handhaving werkt (ongeveer 36.000 personen), en 35 procent van deze functies substantieel verandert, betreft dit ongeveer 12.600 medewerkers. De complexiteit van werk neemt toe maar het volume aan medewerkers neemt af.

3.4 Sociaal Domein (WMO, Jeugdzorg, Participatiewet)

Huidige situatie

Het sociaal domein is een van de grootste gemeentelijke taken sinds de decentralisaties. Dit omvat WMO-voorzieningen, jeugdzorg, bijstandsuitkeringen, arbeidsreïntegratie, en schulddienstverlening. Ongeveer 25 procent van gemeentelijke medewerkers werkt in deze functies, goed voor ongeveer 45.000 personen.

AI-impact 2025-2028

Het sociaal domein is complexer dan andere gemeentelijke taken omdat het menselijk contact, vertrouwen en maatwerk vereist. Toch kan AI ook hier ondersteunen. Denk aan het automatisch analyseren van aanvragen, het signaleren van frauderisico's, het voorspellen van uitstroom uit bijstand, of het matchen van vraag en aanbod bij re-integratie.

Het toeslagenschandaal heeft echter aangetoond hoe gevaarlijk geautomatiseerde besluitvorming kan zijn in het sociaal domein. Stuart Russell's waarschuwing over governance en menselijke controle is hier zeer relevant. AI-systemen mogen wel ondersteunen maar nooit zelfstandig beslissen over uitkeringen, voorzieningen of hulpverlening.

De verwachting is dat AI vooral administratieve taken zal overnemen: het verzamelen van informatie, het controleren van documenten, het voorbereiden van beslissingen. De professional in het sociaal domein blijft verantwoordelijk voor de uiteindelijke beslissing en het menselijk contact met cliënten.

AI-impact 2028-2032

Tegen 2032 zullen AI-systemen steeds beter worden in het ondersteunen van professionals. Denk aan systemen die automatisch risicoprofielen opstellen, die signaleren wanneer iemand extra aandacht nodig heeft, of die voorstellen doen voor passende interventies op basis van eerdere succesvolle casussen.

Maar de ethische en juridische grenzen blijven strikt. Menselijke besluitvorming over iemands recht op ondersteuning, het type voorziening, of het opleggen van verplichtingen mag nooit volledig worden gedelegeerd aan AI. De rol van de professional verschuift naar het interpreteren van AI-adviezen, het maken van weloverwogen afwegingen, en het onderhouden van persoonlijk contact met cliënten.

Impact op aantallen

Als 25 procent van gemeentelijke medewerkers in het sociaal domein werkt (ongeveer 45.000 personen), en 20 procent van deze functies substantieel verandert (lager dan andere domeinen vanwege de ethische complexiteit), betreft dit ongeveer 9.000 medewerkers. Werk verschuift van administratieve taken naar complexe casussen en intensief klantcontact.

3.5 Beleid en Strategie

Huidige situatie

Beleids- en strategiefuncties omvatten beleidsadviseurs, projectleiders, strategen en controllers. Dit zijn hoogopgeleide functies die onderzoek doen, advies geven aan bestuurders, en beleid ontwikkelen. Ongeveer 10 procent van gemeentelijke medewerkers werkt in deze functies, goed voor ongeveer 18.000 personen.

AI-impact 2025-2028

Generatieve AI heeft juist op deze functies grote impact. Ethan Mollick's onderzoek toont dat kenniswerkers die AI gebruiken 30 tot 40 procent productiever worden. Voor beleidsmedewerkers betekent dit dat AI kan helpen bij het doorzoeken van documentatie, het samenvatten van onderzoeken, het schrijven van eerste versies van beleidsstukken, en het analyseren van data.

Een beleidsadviseur die voorheen dagen bezig was met het verzamelen en analyseren van informatie, kan dit nu in uren doen met behulp van AI. Dit betekent niet dat de functie verdwijnt, maar wel dat het werk verschuift naar hogere cognitieve taken: het stellen van de juiste vragen, het interpreteren van resultaten, het maken van strategische keuzes, en het adviseren van bestuurders.

AI-impact 2028-2032

Tegen 2032 zullen AI-systemen ook complexere analyses kunnen uitvoeren. Denk aan het voorspellen van beleidseffecten, het modelleren van verschillende scenario's, of het automatisch genereren van beleidsalternatieven op basis van doelstellingen en randvoorwaarden.

Mo Gawdat's waarschuwing dat zelfs CEO-functies niet immuun zijn, is hier relevant. Als AI complexe strategische analyses kan uitvoeren en voorspellingen kan maken die menselijke professionals overtreffen, wat is dan de toegevoegde waarde van de strategische functies? Het antwoord ligt in oordeelsvorming, politieke sensitiviteit, ethische afwegingen en het combineren van diverse bronnen van informatie en ervaring.

Impact op aantallen

Als 10 procent van gemeentelijke medewerkers in beleid en strategie werkt (ongeveer 18.000 personen), en 30 procent van deze functies substantieel verandert, betreft dit ongeveer 5.400 medewerkers. De hoogste verandering zit in junior en mid-level functies waarbij AI veel onderzoeks- en analysework kan overnemen.

Deel 4: Tijdlijn van Verwachte Ontwikkelingen 2025-2032

4.1 Fase 1: Experimenteren en Pilots (2025-2026)

In deze fase bevinden de meeste gemeenten zich nu. Er worden pilots uitgevoerd met chatbots, documentanalyse, en procesoptimalisatie. De VNG ondersteunt met richtlijnen en governancekaders. Gemeenten leren hoe AI-systemen werken, welke risico's er zijn, en hoe governance kan worden ingericht.

Voor medewerkers betekent deze fase kennismaking met AI-tools. Sommige gemeenten bieden trainingen aan, anderen laten medewerkers zelf experimenteren. De impact op functies is nog beperkt omdat pilots kleinschalig zijn en AI vooral wordt gezien als ondersteuning.

Belangrijke ontwikkelingen in deze fase zijn de komst van GPT-NL (een Nederlands taalmodel ontwikkeld door TNO, NFI en SURF), de implementatie van de Europese AI-verordening, en het formaliseren van AI-governance binnen gemeenten.

4.2 Fase 2: Opschaling en Integratie (2027-2028)

In deze fase schalen succesvolle pilots op naar structureel gebruik. AI-tools worden geïntegreerd in bestaande systemen en werkprocessen. Gemeenten beginnen met het herinrichten van functies waarbij AI een structurele rol speelt.

Voor medewerkers betekent dit fase concreet dat werk verandert. Routinematige taken verdwijnen, nieuwe vaardigheden worden vereist, en functies worden anders ingevuld. Gemeenten moeten op grote schaal omscholen en begeleiden. Niet alle medewerkers kunnen of willen mee in deze transitie, wat leidt tot fricties.

Mo Gawdat's voorspelling dat 2027 het begin markeert van een dystopische transitieperiode is hier relevant. Gemeenten die niet adequaat investeren in opleiding en begeleiding zullen te maken krijgen met onrust, verzet en mogelijk zelfs personeelsverloop.

In deze fase beginnen ook de eerste substantiële reducties. Gemeenten die financieel onder druk staan, zullen AI inzetten om kostenbesparingen te realiseren. Dit betekent dat vacatures niet worden ingevuld, tijdelijke contracten niet worden verlengd, en reorganisaties worden doorgevoerd waarbij AI-systemen menselijke functies vervangen.

4.3 Fase 3: Transformatie en Consolidatie (2029-2030)

In deze fase is AI diep geïntegreerd in gemeentelijke processen. Het is niet langer een experiment maar onderdeel van de standaard werkwijze. Veel taken die voorheen door mensen werden uitgevoerd, zijn nu geautomatiseerd.

Voor medewerkers betekent dit dat functies fundamenteel zijn veranderd. Wie niet heeft meegedaan aan omscholing of zich niet heeft aangepast, is mogelijk niet meer werkzaam bij de gemeente. Nieuwe functies zijn ontstaan rond data, AI-beheer, en complexe vraagstukken die menselijk oordeel vereisen.

Gemeenten verschillen sterk in hoe zij deze transitie hebben doorgemaakt. Sommige hebben geïnvesteerd in hun personeel en hebben de transformatie geleidelijk en zorgvuldig doorgevoerd. Andere hebben AI vooral ingezet voor kostenbesparingen en hebben substantiële reducties doorgevoerd.

De VNG signaleert in deze fase mogelijk substantiële verschillen tussen gemeenten in termen van dienstverlening, innovatievermogen en medewerkerstevredenheid. Gemeenten die hebben geïnvesteerd in hun mensen presteren beter dan gemeenten die vooral hebben gereduceerd.

4.4 Fase 4: Nieuwe Evenwicht (2031-2032)

Tegen 2032 is een nieuw evenwicht ontstaan. AI is volledig geïntegreerd en werkprocessen zijn daarop ingericht. De gemeentelijke organisatie ziet er anders uit dan in 2025. Sommige functies zijn verdwenen, nieuwe functies zijn ontstaan, en resterende functies zijn fundamenteel veranderd.

Geoffrey Hinton's observatie dat AI complexe cognitieve taken kan uitvoeren, is nu volop realiteit. AI-systemen nemen niet alleen routinetaken over maar ondersteunen ook bij strategische besluitvorming, beleidsvorming en complexe analyses.

De verwachting is dat tegen 2032 het totaal aantal gemeentelijke medewerkers met 15 tot 25 procent is afgenomen ten opzichte van 2025. Dit betekent een reductie van ongeveer 27.000 tot 45.000 functies. Deze reductie vindt niet plaats via massaontslagen maar via natuurlijk verloop, niet-herplaatsing bij reorganisaties, en het niet invullen van vacatures.

Voor werknemers die zijn gebleven, is het werk substantieel veranderd. AI is een standaard gereedschap geworden, vergelijkbaar met hoe de computer dat nu is. Werknemers die AI effectief kunnen inzetten, zijn veel productiever dan werknemers die dat niet kunnen. Dit creëert een nieuwe tweedeling tussen AI-vaardigen en AI-onvaardigen.

Deel 5: Nederlandse Context en Wetenschappelijke Inzichten

5.1 CBS AI-Monitor 2024

Het Centraal Bureau voor de Statistiek publiceerde in 2025 de AI-Monitor 2024, een uitgebreid onderzoek naar AI-gebruik in Nederland. Enkele relevante bevindingen voor gemeenten:

•       In 2024 gebruikte 23 procent van Nederlandse bedrijven met 10 of meer werkzame personen AI-technologieën, een stijging van bijna 8 procentpunt ten opzichte van 2023.

•       De meest gebruikte AI-technologieën zijn text mining en natural language generation, precies de tools die relevant zijn voor gemeentelijke tekstverwerking.

•       Grotere organisaties gebruiken vaker AI dan kleinere. Dit betekent dat grote gemeenten sneller zullen adopteren dan kleine gemeenten.

•       De belangrijkste reden om geen AI te gebruiken is gebrek aan ervaring (75 procent). Dit onderstreept het belang van opleiding en begeleiding.

5.2 Anna Salomons (Universiteit Utrecht)

Anna Salomons, hoogleraar werk en ongelijkheid aan de Utrecht School of Economics, doet al jaren onderzoek naar de invloed van technologie op de arbeidsmarkt. Haar belangrijkste inzichten voor gemeenten:

•       AI automatiseert taken, geen hele banen. Dit betekent dat functies zullen veranderen maar niet noodzakelijk verdwijnen.

•       Deze golf van automatisering raakt vooral hoogopgeleiden. Waar de vorige digitale revolutie middengroepen trof (administratie, productie), raakt AI nu ook creatieve en analytische functies.

•       Hoe sneller AI wordt ontwikkeld en toegepast, hoe pijnlijker de aanpassing voor werkenden. Dit pleit voor geleidelijke implementatie met adequate begeleiding.

•       Overheidsinterventie is noodzakelijk om te voorkomen dat AI alleen wordt ingezet voor winstmaximalisatie zonder oog voor sociale gevolgen. Dit is extra relevant voor gemeenten als publieke organisaties.

5.3 Maarten Goos (Universiteit Utrecht)

Maarten Goos, hoogleraar Economics & Institutions aan de Universiteit Utrecht, waarschuwt specifiek voor het risico dat AI vooral wordt ingezet voor automatisering in plaats van augmentatie:

•       Slechts 3 tot 4 procent van bedrijven past AI toe, maar deze raken wel 25 tot 30 procent van werknemers. Voor gemeenten betekent dit dat ook zonder volledige adoptie grote groepen medewerkers impact zullen ervaren.

•       De primaire reden voor AI-adoptie in de private sector is procesautomatisering, niet werknemersondersteuning. Gemeenten moeten bewust kiezen voor een ander model waarbij AI werknemers ondersteunt in plaats van vervangt.

•       Zonder regulering dreigt AI vooral werknemers te schaden. Voor gemeenten als publieke organisaties is er een verantwoordelijkheid om AI anders in te zetten dan de private sector.

5.4 UWV Rapport: Op Weg naar AI die Werkt voor Iedereen

Het UWV interviewde in 2025 19 experts over AI en de arbeidsmarkt. Belangrijke conclusies relevant voor gemeenten:

•       AI vergroot de mismatch tussen vraag en aanbod op de arbeidsmarkt. Voor gemeenten betekent dit dat het moeilijker wordt om nieuwe medewerkers met de juiste vaardigheden te vinden.

•       Kritisch denken, digitale vaardigheden en ethisch inzicht worden cruciaal. Gemeenten moeten breed investeren in AI-geletterdheid.

•       AI kan inclusiviteit bevorderen door werk toegankelijk te maken voor mensen met beperkingen. Gemeenten kunnen hier voorop lopen.

•       Werkgevers zijn vaak terughoudend vanwege privacy en wetgeving. VNG-kaders kunnen helpen om verantwoorde implementatie te faciliteren.

5.5 TNO Quickscan AI in de Publieke Dienstverlening

TNO voerde in 2024 een herhaalmeting uit naar AI-gebruik in de publieke sector. Belangrijke bevindingen:

•       Gemeenten gebruiken AI vooral voor triage, risicoselectie en procesoptimalisatie. Generatieve AI is nog beperkt in gebruik maar groeit snel.

•       Er is grote versnippering in AI-initiatieven. Gemeenten werken vaak parallel aan vergelijkbare oplossingen, wat inefficiënt is.

•       Governance en ethische waarborgen lopen achter op technische implementatie. Dit creëert risico's.

•       Samenwerking tussen gemeenten is essentieel om schaalvoordelen te behalen en kwaliteit te waarborgen.

Deel 6: Koerslijnen en Keuzes voor de Ondernemingsraad

6.1 Mogelijke Strategische Lijnen

De ondernemingsraad staat voor fundamentele keuzes over hoe de gemeente AI zal implementeren en wat dit betekent voor werknemers. Er zijn verschillende strategische lijnen denkbaar:

Lijn A: Augmentatie Eerst

Deze lijn stelt dat AI primair moet worden ingezet om werknemers te ondersteunen, niet om ze te vervangen. AI-tools helpen ambtenaren productiever te worden, maar de functie zelf blijft bestaan. Deze lijn volgt de visie van Andrew Ng en staat haaks op puur kostenbesparinggedreven implementatie.

Concrete afspraken kunnen zijn dat AI wordt gebruikt voor tijdrovende taken zoals documentanalyse, tekstverwerking en dataverwerking, maar dat uiteindelijke besluitvorming en burgercontact menselijk blijven. Medewerkers krijgen uitgebreide training en de productiviteitswinst wordt gedeeld via kortere werkweken of hogere kwaliteit van dienstverlening.

Lijn B: Natuurlijk Verloop

Deze lijn accepteert dat AI functies zal veranderen en reduceren, maar stelt dat dit via natuurlijk verloop moet gebeuren. Geen gedwongen ontslagen, maar vacatures niet invullen, tijdelijke contracten niet verlengen, en medewerkers bij vertrek niet vervangen.

Dit is een geleidelijke aanpak die sociale pijn beperkt maar wel betekent dat de organisatie over 5 tot 10 jaar substantieel kleiner is. Resterende medewerkers worden intensief omgeschoold om met AI te werken en krijgen garanties over werkzekerheid.

Lijn C: Gerichte Transformatie

Deze lijn kiest voor actieve herstructurering waarbij bepaalde afdelingen of processen fundamenteel worden herontworpen met AI centraal. Dit betekent dat sommige functies verdwijnen maar nieuwe functies worden gecreëerd rond data-analyse, AI-beheer en complexe vraagstukken.

Deze aanpak vereist substantiële investeringen in omscholing en begeleiding. Medewerkers wier functies verdwijnen, krijgen voorrang bij nieuwe functies en ondersteuning bij transitie binnen of buiten de gemeente. Deze lijn volgt deels de visie van Kai-Fu Lee over het accepteren van disruptie maar deze vorm te geven op menselijke manier.

6.2 Concrete Keuzes voor de OR

Onafhankelijk van de gekozen strategische lijn moet de OR concrete afspraken maken over de volgende onderwerpen:

AI-Governance

•       Vast te leggen: wie binnen de gemeente is verantwoordelijk voor AI-beslissingen, hoe wordt de OR betrokken bij AI-implementaties, welke checks and balances zijn er, en hoe worden fouten afgehandeld.

•       Minimumeis: formeel AI-governancekader dat is geaccordeerd door de OR voordat nieuwe AI-systemen met impact op werknemers worden uitgerold.

Impact Assessments

•       Vast te leggen: verplichte AI-impact assessment voordat systemen worden geïmplementeerd, waarbij expliciet wordt geanalyseerd welke taken worden geautomatiseerd, welke functies worden geraakt, en welke maatregelen worden genomen.

•       Minimumeis: geen implementatie zonder voorafgaande impact assessment die door de OR is beoordeeld.

Omscholing en Ontwikkeling

•       Vast te leggen: elk medewerker heeft recht op minimaal X dagen per jaar aan AI-gerelateerde training, omscholingsbudgetten bij functiewijziging, en begeleiding bij transitie.

•       Minimumeis: substantieel omscholingsbudget in cao opgenomen, niet symbolisch maar werkelijk voldoende voor grondige opleiding.

Werkzekerheid en Sociale Plannen

•       Vast te leggen: geen gedwongen ontslagen vanwege AI-implementatie, voorrang bij nieuwe functies voor medewerkers wier functie verdwijnt, en verhoogde transitievergoedingen bij reorganisaties.

•       Minimumeis: formele garanties over werkzekerheid en duidelijke procedures bij reorganisaties.

Verdeling van Productiviteitswinst

•       Vast te leggen: als AI leidt tot efficiëntiewinst, hoe wordt die gedeeld? Gaat dit naar burgers via betere dienstverlening, naar werknemers via kortere werkweken of loonsverhoging, of naar de gemeentekas?

•       Minimumeis: heldere afspraken dat productiviteitswinst niet alleen leidt tot reducties maar ook tot verbetering van arbeidsvoorwaarden of werkdruk.

Transparantie en Controleerbaarheid

•       Vast te leggen: medewerkers hebben recht op uitleg over hoe AI-systemen werken die hun werk raken, kunnen uitkomsten controleren, en kunnen bezwaar maken tegen AI-beslissingen die hen treffen.

•       Minimumeis: algoritmetransparantie is niet vrijblijvend maar juridisch afdwingbaar recht van werknemers.

Deel 7: Concrete Aanbevelingen

7.1 Voor de Ondernemingsraad

•       Bouw expertise op: investeer tijd in het begrijpen van AI-technologie, volg trainingen, en bezoek pilots bij andere gemeenten. Een OR die niet begrijpt wat AI kan, kan ook niet effectief onderhandelen.

•       Wees proactief: wacht niet tot het gemeentebestuur met voorstellen komt, maar ontwikkel zelf visie op hoe AI kan worden ingezet op een manier die publieke waarden en werknemersbelangen dient.

•       Eis AI-register: vraag een volledig overzicht van alle AI-toepassingen, pilots en plannen. Alleen met volledig overzicht kun je impact inschatten en prioriteren waar aandacht nodig is.

•       Formaliseer governance: eis formeel AI-governancekader voordat implementaties plaatsvinden. Dit kader moet rollen, verantwoordelijkheden, controlemechanismen en betrokkenheid van de OR vastleggen.

•       Verplichte impact assessments: onderhandel over verplichting dat elke AI-implementatie met impact op werknemers vooraf wordt getoetst op effecten, risico's en mitigerende maatregelen.

•       Substantiële omscholingsbudgetten: eis niet symbolische maar werkelijke investeringen in levenslang leren, waarbij elke werknemer recht heeft op substantiële studietijd, begeleiding en financiering.

•       Transparantie over besluitvorming: werknemers moeten kunnen begrijpen hoe AI-systemen tot conclusies komen die hen beïnvloeden. Eis het recht op uitleg van geautomatiseerde beslissingen.

•       Deel productiviteitswinst: als AI leidt tot efficiency, moet dat voordeel niet alleen naar bezuinigingen gaan maar ook naar werknemers via betere arbeidsvoorwaarden, kortere werktijden of lagere werkdruk.

•       Bescherm kwetsbare groepen: zorg voor specifieke aandacht voor jongeren, lager opgeleiden en ouderen die onevenredig worden getroffen. Voorkom dat zij als eerste worden ontslagen bij automatisering.

•       Werk samen: zoek aansluiting bij andere OR-en in de gemeentelijke sector, bij VNG-netwerken, en bij vakbonden. De AI-uitdaging is te groot voor individuele OR-en om alleen op te lossen.

7.2 Voor Het Gemeentebestuur

•       Kies expliciet voor augmentatie: maak AI-beleid dat primair gericht is op het ondersteunen van werknemers, niet op vervanging. Dit past bij publieke waarden en voorkomt sociale onrust.

•       Investeer massaal in ontwikkeling: zie omscholing niet als kostenpost maar als investering. Gemeenten die nu niet investeren, krijgen later te maken met grotere problemen en hogere kosten.

•       Formaliseer AI-governance: implementeer VNG-kaders en zorg voor heldere rollen, procedures en waarborgen voordat AI breed wordt uitgerold.

•       Betrek OR vanaf begin: zie de OR niet als obstakel maar als partner. Vroege betrokkenheid leidt tot betere implementaties en minder weerstand.

•       Werk samen met andere gemeenten: profiteer van VNG-netwerken, deel successen en mislukkingen, en voorkom dat elke gemeente het wiel opnieuw uitvindt.

•       Waarborg ethiek en publieke waarden: neem het Toeslagenschandaal als waarschuwing. AI-systemen in de publieke sector moeten uitlegbaar, controleerbaar en rechtvaardig zijn.

•       Communiceer transparant: wees open over plannen, risico's en onzekerheden. Werknemers kunnen tegen een harde boodschap, maar niet tegen onzekerheid en gebrek aan informatie.

Slotwoord

De convergerende analyse van Mo Gawdat, Geoffrey Hinton, Kai-Fu Lee, Stuart Russell, Andrew Ng, Ethan Mollick en Alberto Romero, gecombineerd met Nederlandse onderzoeksdata en ervaringen binnen gemeenten, tekent een helder maar uitdagend beeld. Nederlandse gemeenten staan aan de vooravond van fundamentele transformatie door kunstmatige intelligentie.

Deze transformatie is niet te stoppen maar wel te sturen. De keuzes die ondernemingsraden en gemeentebesturen nu maken, bepalen of AI leidt tot brede productiviteitswinst en betere dienstverlening, of tot sociale onrust en verlies van publieke waarden. De technologie wacht niet, maar met proactief handelen, strategische partnerschappen en politieke wil kan de transitie zo worden vormgegeven dat publieke waarden worden beschermd en werknemersbelangen worden geborgd.

Voor ondernemingsraden betekent dit dat hun rol crucialer is dan ooit. Zij staan aan de frontlinie van de bescherming van werknemersbelangen in een periode waarin traditionele beschermingsmechanismen onder druk staan. Dit vereist nieuwe vaardigheden, nieuwe strategieën en nieuwe vormen van samenwerking.

De komende jaren zijn bepalend. Het is tijd voor actie. OR-leden moeten zich organiseren, expertise opbouwen en hun stem laten horen. Gemeentebesturen moeten investeren in hun mensen en kiezen voor mensgerichte AI-implementatie. Alleen zo kunnen we over tien jaar terugkijken en zeggen dat we de transformatie hebben begeleid in plaats van ondergaan, dat we werknemers hebben beschermd in plaats van overgeleverd, en dat we hebben bijgedragen aan een rechtvaardige transitie naar een nieuwe manier van werken bij gemeenten.

Bronnenlijst

Wetenschappelijke Bronnen

•       Salomons, A. (2024). AI en de arbeidsmarkt: zes vragen. Sociaal-Economische Raad (SER).

•       Goos, M. (2024). Artificial Intelligence and labour market developments. Universiteit Utrecht.

•       Centraal Bureau voor de Statistiek (2025). AI-monitor 2024. Den Haag: CBS.

•       UWV (2025). Op weg naar AI die werkt voor iedereen. Amsterdam: UWV.

•       TNO (2024). Quickscan AI in de publieke dienstverlening. Den Haag: TNO.

VNG Publicaties

•       VNG (2025). Position paper AI, Algoritmen en Gemeenten. Den Haag: VNG.

•       VNG (2025). Trendanalyse AI en algoritmes. Den Haag: VNG.

•       VNG (2024). AI bij gemeenten en de rol van de OR. Den Haag: VNG.

Expert Bronnen

•       Gawdat, M. (2021). Scary Smart: The Future of Artificial Intelligence and How You Can Save Our World. London: Bluebird.

•       Hinton, G. (2023). Diverse interviews en publieke statements over AI-risico's.

•       Lee, K. (2018). AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order. Boston: Houghton Mifflin Harcourt.

•       Russell, S. (2019). Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. New York: Viking.

•       Ng, A. Diverse publicaties en trainingen via Coursera en DeepLearning.AI.

•       Mollick, E. (2024). Co-Intelligence: Living and Working with AI. New York: Portfolio.

•       Romero, A. The Algorithmic Bridge (nieuwsbrief en publicaties).

Aanvullende Nederlandse Bronnen

•       Dialogic (2025). Onderzoek AI-gebruik in het mkb: Ambitie of aarzeling?

•       AWVN (2025). Werk & AI: hoe ga je om met een veranderende arbeidsmarkt?

•       Ministerie van Binnenlandse Zaken (2024). Overheidsbrede visie Generatieve AI.

•       Europese Unie (2024). Artificial Intelligence Act (Regulation EU 2024/1689).

•       Binnenlands Bestuur (2025). Diverse artikelen over AI bij gemeenten.