AI-vragenlijsten

In het traject AI-vragenlijsten onderzoeken we of kunstmatige intelligentie inwoners kan ondersteunen bij het invullen van vragenlijsten. De eerste inzichten zijn positief: een AI-chatbot kan vragen in gespreksvorm begrijpelijker maken (dan door middel van een formulier), antwoorden in eigen woorden herkennen en stap voor stap begeleiding bieden. Tegelijkertijd blijkt dat techniek alleen niet voldoende is. Toegankelijk ontwerp, vertrouwen en goede inbedding in het werkproces bepalen het succes. Daarom werken we toe naar een hybride aanpak, waarin AI ondersteunt en vaste structuur zorgt voor betrouwbare en bruikbare uitkomsten.

Het project in het kort

AI-vragenlijsten richt zich op het verbeteren van het invullen en gebruiken van vragenlijsten in zorg en sociaal domein.
Veel inwoners ervaren vragenlijsten als ingewikkeld, talig of onpersoonlijk. Voor professionals leveren de uitkomsten niet altijd direct bruikbare informatie op. In dit project onderzoeken we hoe AI deze knelpunten kan oplossen.

De centrale vraag is: kan AI vragenlijsten toegankelijker maken voor inwoners én bruikbaarder voor professionals?

De belangrijkste inzichten tot nu toe:

AI kan vragenlijsten gespreksmatig afnemen en uitleg geven
Gebruikers hebben behoefte aan duidelijke stappen en houvast
De meest kansrijke richting is een hybride model: AI gecombineerd met vaste structuur

Hoe en met wie?

Het project wordt uitgevoerd volgens de methode Social Design Thinking, waarbij inwoners centraal staat en techniek ondersteunend is.

Bij social design thinking wordt de doelgroep constant bij het proces betrokken

In drie fasen is gewerkt aan het verkennen van de mogelijkheden:

Fase 1 – Inleven en begrijpen: testen met inwoners en (synthetische) persona’s, onderzoek naar techniek, markt en juridische kaders.
Fase 2 – Definiëren: scherpstellen van de probleemdefinitie vanuit drie perspectieven: inwoner, professional en techniek.
Fase 3 – Ideevorming: ontwikkelen en vergelijken van oplossingsrichtingen, zoals AI-ondersteunde gesprekken en hybride modellen.

We werken daarbij samen met:

inwoners (in gebruikerstesten)
professionals uit zorg en sociaal domein (o.a. huisarts, ggz en thuiszorg)
technische partners en leveranciers

Wat je nog meer moet weten

Het project laat zien dat de grootste uitdaging niet technisch is, maar ligt in gebruiksgemak, vertrouwen en toepasbaarheid.

Belangrijke inzichten en randvoorwaarden:

Toegankelijkheid is cruciaal: eenvoudige taal, duidelijke stappen en begrijpelijke uitleg bepalen of inwoners kunnen meedoen.
Hybride aanpak werkt het best: volledig open AI-chat is te onduidelijk, een statisch formulier te beperkt. De combinatie biedt het meeste perspectief.
Professionele regie blijft leidend: AI ondersteunt, maar neemt geen besluiten. De professional controleert en interpreteert de uitkomsten.
Bruikbare output is essentieel: professionals hebben behoefte aan korte, overzichtelijke en handelingsgerichte informatie.
Privacy en wetgeving: de AVG geldt altijd, en bij verdere ontwikkeling is een DPIA noodzakelijk.

Daarnaast geldt: AI heeft alleen meerwaarde als het daadwerkelijk tijd bespaart en het werkproces verbetert. Anders ontstaat juist extra belasting voor professionals.

Planning

Het project bevindt zich momenteel in een verkennende en lerende fase (de tussenrapportage is inmiddels opgeleverd).

De volgende stappen zijn:

Gesprekken met professionals over de bruikbaarheid van de output
Aanscherpen van de probleemdefinitie en doelgroep
Opstellen van een Programma van Eisen
Ontwikkelen en testen van een prototype of proof of concept (POC)

Terugkoppeling en besluitvorming over een mogelijke pilot

Meer informatie

Wil je meer informatie over dit project? Klik dan door naar:

Voorbeeld: AI-gestuurde GFI vragenlijst (open gesprek)
Voorbeeld: hybride model met structuur

Of neem gerust contact op met de projectleider:

Rudolf Oosterbaan

Projectleider rudolf@gedeeldezorgmh.nl 06 55 88 10 47