AI voor het Sociaal Domein
De druk op het sociaal domein neemt toe. Gemeenten moeten meer doen met minder middelen, terwijl de complexiteit van hulpvragen blijft groeien. Met AI-software voor het sociaal domein haal je meer waarde uit data en kennis, en ondersteun je professionals slimmer, sneller en consistenter.
De uitdagingen in het sociaal domein
Het sociaal domein draait om mensen, maar wordt steeds complexer georganiseerd. Veel gemeenten en uitvoeringsorganisaties lopen tegen dezelfde structurele knelpunten aan:
- Hoge werkdruk en personeelstekorten
- Versnipperde kennis over wet- en regelgeving
- Tijdsintensieve administratie en rapportage
- Inconsistente besluitvorming tussen teams
- Toenemende complexiteit van casuïstiek
Hierdoor gaat kostbare tijd verloren aan zoeken, afstemmen en verantwoorden, in plaats van aan persoonlijke begeleiding.


AI-oplossingen die professionals versterken
Onze AI-oplossingen zijn ontworpen om professionals te ondersteunen, niet te vervangen. Dat doen we via drie strategische pijlers:
AI-chatbots getraind op kennis van jouw seniors
Wij bouwen interne AI-assistenten die worden getraind op de kennis en ervaring van jouw meest ervaren medewerkers. Zo is cruciale expertise 24/7 beschikbaar voor collega’s, worden nieuwe medewerkers sneller ingewerkt en blijft kennis behouden binnen de organisatie.
Soevereine data en AI
Gevoelige persoonsgegevens vragen om maximale controle. Onze oplossingen draaien volledig binnen jouw eigen IT-omgeving, volgens Europese wetgeving en hoogste beveiligingsstandaarden. Jouw data blijft van jou — altijd.
Slimme ondersteuning van dagelijkse werkzaamheden
AI helpt bij het samenvatten van dossiers, beantwoorden van beleidsvragen en voorbereiden van besluiten. Zo verminderen we administratieve lasten en vergroten we de ruimte voor menselijk contact.
Hoe we werken
Stap 1 – Analyse & doelbepaling
We brengen processen, data, systemen en knelpunten in kaart. Samen bepalen we waar AI de meeste waarde toevoegt en formuleren we duidelijke, meetbare doelstellingen.
Stap 2 – Data-inventarisatie & haalbaarheid
We analyseren beschikbare data op kwaliteit, volledigheid en bruikbaarheid. Daarnaast toetsen we de technische en organisatorische haalbaarheid van de AI-oplossing.
Stap 3 – AI-concept & oplossingsontwerp
Op basis van de inzichten ontwerpen we een concreet AI-concept, inclusief modellen, architectuur en integraties met bestaande systemen.
Stap 4 – Ontwikkeling & validatie
We ontwikkelen de AI-modellen en software en valideren deze met realistische scenario’s en praktijkdata om betrouwbaarheid en nauwkeurigheid te waarborgen.
Stap 5 – Implementatie & integratie
De AI-oplossing wordt geïntegreerd in jouw bestaande IT- en teeltsystemen, met minimale verstoring van de dagelijkse operatie.
Stap 6 – Training & adoptie
We zorgen dat gebruikers begrijpen en vertrouwen op de AI. Door training en begeleiding wordt de oplossing effectief ingezet in de praktijk.
Stap 7 – Monitoring & doorontwikkeling
Na livegang monitoren we prestaties, sturen bij waar nodig en ontwikkelen de oplossing continu door op basis van nieuwe data en inzichten.











.png)



.jpg)
.jpeg)


%20(1).png)

