Artificial Intelligence: is er een fit?

De toepassing van Artificial Intelligence (AI) bij de politie is niet alleen een technologische maar ook een sociale innovatie, stellen Dennis de Kool, Brenda Vermeeren en Bram Steijn. Zij onderzochten de verwachte sociale impact bij het gebruik van AI in het aangifteproces.

De verwachting is dat de politie steeds vaker gebruik zal maken van kunstmatige intelligentie.¹ Kunstmatige intelligentie (hierna te noemen: AI (Artificial Intelligence)) kan worden omschreven als de intelligentie waarmee machines, software en apparaten zelfstandig problemen oplossen.² Dit artikel belicht de praktische lessen bij het toepassen van kunstmatige intelligentie bij de politie, waarbij het aangifteproces centraal staat.
Aan het inzetten van AI binnen de politieorganisatie liggen verschillende motieven ten grondslag. Een belangrijke doelstelling van de politie is het veiliger maken van de samenleving. Aangiftes spelen in dat kader een cruciale rol. Om die reden is het belangrijk dat het aangifteproces op een laagdrempelige manier is ingericht en dat dit zo effectief en efficiënt mogelijk verloopt. Hierbij kan onder andere worden gedacht aan een snellere verwerking van aangiftes en het tijdig signaleren van ontbrekende gegevens, zodat aangevers niet onnodig hoeven te worden teruggebeld wanneer bepaalde gegevens ontbreken. Door het stellen van de goede vragen kan ook beter worden beoordeeld of burgers echt aangifte willen doen of alleen hun verhaal kwijt willen. De toepassing van AI in het aangifteproces resulteert naar verwachting in betere en completere aangiftes en dossiervorming. Een andere overweging is dat AI de werkzaamheden van politiemedewerkers kan verrijken en verlichten. De gepresenteerde praktische lessen zijn gebaseerd op onderzoek dat de Erasmus Universiteit Rotterdam (Risbo en Erasmus School of Social and Behavioral Sciences) heeft uitgevoerd in opdracht van het nationaal politielab AI.³

Afstemming
Om AI op een verantwoorde en succesvolle manier binnen de politie te implementeren, moet afstemming plaats vinden tussen AI en de bestaande processen binnen de organisatie. Deze vereiste afstemming wordt ‘fit’ genoemd. In dat kader kunnen vier vormen van fit worden onderscheiden, namelijk de ‘strategische’ fit, de ‘interne’ fit, de ‘organisatorische’ fit en de ‘omgeving’ fit.
De strategische fit verwijst naar de integratie van een organisatiesysteem met de algemene strategie en doelstellingen van de organisatie. Een belangrijke doelstelling van de politie is het veiliger maken van de samenleving. Een goed en laagdrempelig aangiftesysteem kan daar een belangrijke bijdrage aan leveren. Bij het aangifteproces moet er ook oog zijn voor de emoties van burgers die aangifte doen. In de interviews is in dat kader herhaaldelijk gewezen op het belang van empathie. AI-systemen vereisen daarom een slimme samenwerking tussen mens en machine, waarbij medewerkers niet worden vervangen, maar ondersteund.
De interne fit verwijst naar een samenhangende en consistente set activiteiten binnen een organisatie die samen resulteert in hogere prestaties van de organisatie. De implementatie van AI kan leiden tot meer en kwalitatief betere aangiftes. Dat resulteert logischerwijs in hogere criminaliteitscijfers. Als de prestatie-indicatoren die binnen de politieorganisatie gehanteerd worden, gericht zijn op het terugdringen van criminaliteitscijfers, dan kan een perverse prikkel ontstaan om het doen van aangifte te ontmoedigen, zodat er minder criminaliteit wordt gemeten en geregistreerd. Er ontstaat dan een interne misfit tussen de activiteiten die ontplooid worden: AI gericht op meer aangiftes en een prestatiesysteem gericht op minder aangiftes, die invloed heeft op het behalen van de organisatiedoelen.
Een organisatorische fit vereist dat de beoogde veranderingen in lijn zijn met het primaire proces en tevens inpasbaar zijn binnen de ondersteunende organisatieonderdelen. Dit betreft onder meer afdelingen die verantwoordelijk zijn voor HRM, informatiemanagement, financiën, juridische zaken, communicatie en huisvesting. AI heeft namelijk niet alleen impact op het takenpakket van medewerkers die aangiftes opnemen en verwerken, maar vereist ook andere competenties en vaardigheden. Dit impliceert een passend professionaliseringsbeleid voor bestaand personeel en nieuwe functieprofielen voor nieuw personeel (rol voor HRM).

Draagvlak
Ook de behoefte aan fysieke en digitale faciliteiten binnen de politieorganisatie kan veranderen (rol voor informatiemanagement en huisvesting). Met andere woorden, de implementatie van AI in het primair proces van de politieorganisatie heeft consequenties voor alle ondersteunende afdelingen en een voortdurende afstemming daartussen is cruciaal. De omgevingsfit gaat over de fit tussen de organisatie en haar externe omgeving. Bij de omgevingsfit is het van belang dat er een koppeling is met de externe omgeving, bijvoorbeeld de verwachtingen van burgers en andere ketenpartners van de politie, zoals het openbaar ministerie en de politiek. Naarmate het aantal aangiftes toeneemt, stijgt ook de belasting van de veiligheidsketen. Er moet sprake zijn van voldoende draagvlak binnen de veiligheidsketen voor de beoogde veranderingen binnen de politieorganisatie. Verder moeten bij de dienstverlening publieke waarden als privacy, keuzevrijheid op het gebied van dienstverleningskanalen en de menselijke maat worden gerespecteerd.

Invloed op werk
AI heeft impact op de kwaliteit van het werk. Vier aspecten zijn daarbij van vitaal belang, namelijk arbeidsinhoud, arbeidsomstandigheden, arbeidsvoorwaarden en arbeidsrelaties. AI zal de manier waarop mensen werken veranderen en hun professionele identiteit beïnvloeden, evenals de vaardigheden en competenties die ze nodig hebben om hun werk te doen. Veel respondenten verwachten dat AI administratieve ‘routinetaken’ overneemt, zodat medewerkers meer tijd kunnen besteden aan andere taken, bijvoorbeeld de empathische dimensie van het aangifteproces. Aangifte doen is voor veel mensen een emotionele aangelegenheid. Zij willen vaak niet louter een strafbaar feit melden, maar ook hun verhaal kwijt. Daarnaast kan AI het politiewerk uitdagender maken en verrijken, wanneer ‘saaie’ en tijdrovende taken door slimme systemen worden overgenomen. Tegelijkertijd roept AI bij medewerkers ook de angst op dat deze hun werk overneemt en hen vervangt. Deze angst is enigszins verrassend in het licht van de ervaren hoge werkdruk bij de politie. Daarnaast zijn er ook medewerkers die tevreden zijn met de administratieve taken en geen behoefte hebben aan een ander takenpakket. De psychische druk kan toenemen wanneer medewerkers nieuwe vaardigheden moeten opdoen, bijvoorbeeld op het gebied van data science en competenties op het gebied van digitale en sociale interacties. Wanneer taken veranderen, kan dit invloed hebben op loonschalen, werktijden, contractvormen en de werving en selectie van politiepersoneel. Ten slotte zal de toepassing van AI naar verwachting gepaard gaan met de introductie van nieuwe beroepsgroepen en zal er aandacht moeten zijn voor effectieve mens-machine interacties.

Aanbevelingen
De toepassing van AI in het aangifteproces, maar ook in andere processen binnen de politieorganisatie, dient niet alleen benaderd te worden als een ‘technologische’ innovatie, maar ook als een sociale innovatie. Expertise en inzichten uit de veranderkunde zijn in dat kader essentieel voor een effectieve implementatie.⁴ De belangrijkste aanbeveling is om zorgvuldig de stappen voor succesvolle organisatieverandering te doorlopen en medewerkers daarbij (pro)actief te betrekken waarbij in het bijzonder aandacht is voor de veranderbereidheid van medewerkers. Met het oog daarop worden acht concrete aanbevelingen gedaan. Er moet een duidelijke, open en overtuigende communicatie zijn over de noodzaak en urgentie om AI te implementeren binnen de politieorganisatie. AI is daarbij geen doel, maar een middel in het licht van de centrale doelstelling van de politie om de samenleving veiliger te maken. Slimme (aangifte)systemen binnen de politie kunnen daaraan een belangrijke bijdrage leveren. Daarnaast is verandering onvermijdelijk in het licht van de hoge werkdruk en vergrijzing bij de politie.
Managers moeten een aantrekkelijke en realistische visie en strategie opstellen voor de implementatie van AI met duidelijke doelstellingen en een plan om die doelstellingen te bereiken. De strategie moet ook potentiële obstakels in de externe omgeving identificeren, bijvoorbeeld eventuele weerstanden vanuit de samenleving om data met de politie te delen. Het is namelijk van groot belang dat burgers gegevens blijven delen met de politie, omdat de beschikbaarheid van voldoende data cruciaal is voor het lerend vermogen van AI.
Om succesvol veranderingen te kunnen doorvoeren, is het cruciaal dat er sprake is van interne steun en dat weerstanden overwonnen worden. Daarom is een (pro)actieve en brede participatie van medewerkers en ondersteunende stafafdelingen in het veranderingsproces noodzakelijk. Experimenteren met nieuwe AI-toepassingen op de werkvloer is daarbij van groot belang om de daadwerkelijke (on)mogelijkheden van AI vroegtijdig in kaart te kunnen brengen. De opgedane ervaringen moeten vervolgens effectief worden gemonitord, geëvalueerd en gedeeld binnen de politieorganisatie.
Het topmanagement speelt een cruciale rol in het succes van de verandering. Dit kan een gerespecteerd individu zijn die fungeert als ambassadeur, maar kan ook door een beroep te doen op een groep individuen om legitimiteit te geven aan de verandering en de middelen en emotionele ondersteuning te bieden die nodig zijn om organisatieleden mee te krijgen in het veranderingsproces.

Afstemming
Managers moeten zich ervan bewust zijn dat succes ook afhankelijk is van het niveau van steun van politieke leiders en andere geïnteresseerde actoren, bijvoorbeeld burgers en partners in de veiligheidsketen. In dit verband is een fit met de omgeving een belangrijke voorwaarde voor succes. Constante afstemming met alle relevante stakeholders in de omgeving van de organisatie is belangrijk om een omgevingsfit te bereiken. Een verbeterd aangifteproces werkt namelijk ook door in de keten en verhoogt de werkbelasting van het openbaar ministerie. Voor wat betreft burgers mag een slimmer aangifteproces niet ten koste gaan van de aangiftebereid of de mogelijkheid om aangifte te doen. Het is daarom van cruciaal belang dat burgers de (digitale) contacten met de politie als passend en zinvol ervaren en dat er voldoende aandacht is voor de empathische dimensie van dienstverlening.
Succesvolle verandering vereist ook middelen die het veranderingsproces ondersteunen en stimuleren. Dit betekent bijvoorbeeld het beschikbaar stellen van geld om nieuwe processen en werkwijzen te ontwikkelen, maar ook het bieden van opleidingsmogelijkheden aan werknemers om de nieuwe taken te kunnen verrichten. De eventuele gevolgen daarvan op het gebied van de arbeidsvoorwaarden van politiemedewerkers verdienen ook aandacht. Een organisatorische verandering moet structureel worden ingebed in dagelijkse routines en organisatorische praktijken. Dit betekent dat er sprake moet zijn van systematisch evaluatie en monitoring, zelfs nadat veranderingsprocessen zijn voltooid. Het is belangrijk dat de feedback van de interne en externe stakeholders wordt meegewogen bij iedere stap die de politieorganisatie zet. Ook alle ondersteunende afdelingen (inclusief HRM) moeten tijdig bij de verandering worden betrokken om ervoor te zorgen dat hun disciplines en voorwaarden correct zijn afgestemd zodat de implementatie succesvol en soepel verloopt.
Managers moeten een integrale en multidisciplinaire benadering van verandering ontwikkelen, waarin alle relevante perspectieven en expertisedomeinen aan bod komen. Hierin wordt verandering niet primair benaderd als technologische innovatie, maar als een sociale verandermanagementopgave.⁵ Leerprocessen spelen daarbij een belangrijke rol. Dit is een gedeelde opgave van de gehele politieorganisatie.
Voorgaande aanbevelingen hebben zowel betrekking op de inhoud als het proces. Een succesvolle en sociale organisatieverandering impliceert dat werknemers (inter)actief worden voorbereid op en meegenomen in het veranderingsproces, zodat risico’s, onzekerheden en weerstanden tijdig worden onderkend.

1) www.rijksoverheid.nl/documenten/ kamerstukken/2019/12/03/tk-artificiele-intelligentie-bij-de-politie
2) Kool, D. de, B. Vermeeren & B. Steijn (2019) Kunstmatige Intelligentie bij de politie. Theoretische handvatten voor een verantwoorde inzet, Erasmus Universiteit Rotterdam (in opdracht van het nationaal politielab AI).
3) Kool, D. de, Vermeeren, B. & B. Steijn (2020) Kunstmatige Intelligentie bij de politie. Praktische en sociale lessen ten aanzien van het aangifteproces Erasmus Universiteit Rotterdam ESSB/Risbo: Rotterdam.
4) Kotter, J.P. (1996). Leading Change. Boston: Harvard Business School Press; Fernandez, S. & Rainey, H. G. (2006). Managing Successful Organizational Change in the Public Sector. Public Administration Review, 66(2), 168-176.  
5) Vermeeren B., de Kool D., Steijn B. (2020) Perceived Opportunities and Challenges of Artificial Intelligence Within the Police—A Public Management Perspective. In: Jacobs G., Suojanen I., Horton K., Bayerl P. (eds) International Security Management. New Solutions to Complexity, Advanced Sciences and Technologies for Security Applications. Springer, Cham, pp. 343-356.