De 10 belangrijkste AI-ontwikkelingen voor de overheid in 2026

2026 markeert een kantelpunt: AI verschuift van experiment naar vast onderdeel van de overheidspraktijk. Niet de vraag "wat kan AI?" staat centraal, maar: "Hoe goed, tegen welke kosten, en voor wie?" Hierbij de belangrijkste ontwikkelingen:

✳️ Van hype naar realisme – Bestuurders en managers beoordelen AI voortaan op daadwerkelijke resultaten. Pilots zonder meetbaar effect verliezen draagvlak.

✳️ AI-geletterdheid wordt cruciaal – Generatieve AI krijgt een vaste plek als gereedschap, maar vraagt diepgaandere kennis om de hobby-fase te ontstijgen. Structurele AI-opleidingen zijn noodzakelijk. Een online-cursus voldoet niet

✳️ AI-strategie noodzakelijk – Overheden formuleren een samenhangende AI-strategie: welke AI-tools bieden de meeste meerwaarde en wat is het effect op mens, middelen en organisatie? De 7 AI-perspectieven bieden houvast.

✳️ Komst van de AI-officer – Overheden denken steeds meer na over een inhoudelijk deskundige functionaris die verantwoorde implementatie van AI borgt en zorgt voor eigenaarschap van de AI-innovatie.

✳️ De meest gebruikte en succesvolle AI-toepassingen zijn CoPilot, Chatgpt, Gemini en agents/GPTs die hierin gemaakt worden, alsmede RAG-systemen, audio-naar-tekst-apps om teksten te transcriberen, en gespecialiseerde generatieve-AI en machine learning toepassingen.

✳️ Bijscholing na verkiezingen – Nieuwe gemeenteraden en besturen worden geschoold op AI-gebruik, ethische toetsing én het beoordelen van voorstellen waarin AI maatschappelijke vraagstukken oplost.

✳️ AI-soevereiniteit wint terrein – Europese en open-source modellen bieden meer keuzevrijheid en verminderen afhankelijkheid van Amerikaanse aanbieders.

✳️ EU AI Act blijft leidend – Het risicogebaseerde kader blijft van kracht. Verantwoord AI-gebruik en een goede governance worden onderscheidend richting burgers.

✳️ AI als partner, niet vervanger – AI versterkt menselijke expertise. Kleine teams bereiken grotere impact wanneer AI routinematig werk overneemt.

✳️ Last but not least: het belang van data en data-gedreven werken voor zowel gestructureerde als ongestructureerde data is cruciaal voor betrouwbare AI-toepassingen.

AI-Innovatie gaat nu een meer serieus karakter krijgen: denk groot, begin klein en leer snel