20250606 Amsterdamse AI AGENDA bespreekversie

Amsterdamse AI Agenda Bespreekversie Gemeente Amsterdam 13 juni 2025

Voorwoord Wethouder.....................................................................................4 1. Inleiding...................................................................................................... 5 2. Focus op AI in 2025 - 2026...........................................................................7 2.1 Een toekomstbestendige organisatie...............................................................................7 2.1.1 AI-geletterde medewerkers........................................................................................7 2.1.2 Toekomst van werk.................................................................................................... 8 2.1.3 Expertiseteam AI....................................................................................................... 8 2.1.4 Datafundament en AI-platform..................................................................................9 2.2 Een focus op waardevolle toepassingen...........................................................................9 2.2.1 Interactie met de Amsterdammer............................................................................10 2.2.2 AI en de openbare ruimte........................................................................................

13 2.2.3 Intern gebruik gemeente......................................................................................... 16 2.3 Een betrokken samenleving........................................................................................... 18 2.3.1 AI-geletterde samenleving.......................................................................................18 2.3.2 Gemeenschapsbetrokkenheid..................................................................................19 2.3.3. Impact op maatschappelijke domeinen..................................................................20 2.3.4 Partners................................................................................................................... 20 2.4 Grip op AI door kaders, beleid en vooruitzien.................................................................21 2.4.1 Bestaande kaders en instrumenten.........................................................................21 2.4.2 Voldoen aan de AI-verordening................................................................................22 2.4.3 AI-Monitor................................................................................................................

22 2.4.4 Specifieke aandachtsgebieden................................................................................22 2.4.5 Toekomstverkenning............................................................................................... 24 3. Leeraanpak en Vervolg...............................................................................25 3.1 Leeraanpak................................................................................................................. 25 3.2 Vervolg....................................................................................................................... 25 Bijlage: Overzicht activiteiten AI Agenda........................................................27

Voorwoord Wethouder Amsterdammers hebben in toenemende mate te maken met AI. Tijdens het online winkelen, navigatiesystemen of op online platformen bijvoorbeeld. Door de komst van generatieve AI is het gebruik alleen maar toegenomen. Mede door deze technologie hebben we in steeds meer situaties te maken met computers die zich voordoen als een mens of met gegenereerde AI-content. De ontwikkelingen volgen elkaar snel op en de komende tijd komen er nieuwe toepassingen die impact hebben op het leven in de stad. Dit vraagt om een aanpak in Amsterdam. Voor u ligt de AI Agenda voor de periode van 2025 tot en met 2026. Een uitdagend korte periode waarin we op het gebied van AI niet alle kansen kunnen grijpen, en ook niet alle risico's kunnen mitigeren. De korte tijdshorizon van de agenda is een bewuste keuze. De technologie is in ontwikkeling en er is tijd nodig om grip te krijgen op welke toepassingen kansen bieden en welke toepassingen van AI onze waarden negatief beïnvloeden. We richten onze activiteiten op waardevolle inzet van AI, die we bewust, beheerst en verantwoord gaan inzetten. We streven naar een hoge AI-geletterdheid onder de collega's en helpen de Amsterdammer weerbaar te maken door betere kennis en kunde rond AI. Kortom, we nemen tijd om expertise op te bouwen zodat we na 2026 de juiste keuzes kunnen maken.

Tegelijkertijd gebruiken we de huidige kennis om laaghangend fruit te plukken. De Amsterdamse Visie op AI is eind 2024 gepresenteerd. De visie is richtinggevend voor keuzes die we met betrekking tot dit onderwerp maken in de gemeentelijke organisatie. Het is leidend bij gesprekken met partners in de samenleving over de impact van AI op Amsterdam. Deze AI Agenda bevat de concrete activiteiten waar we als gemeente –met partners- op inzetten om invulling te geven onze visie. Het college ziet kansen voor AI bij het verbeteren van onze dienstverlening, bij de aanpak van maatschappelijke opgaven - zoals stedelijke ontwikkeling en beheer en bij het efficiënter maken van repetitieve taken, zoals het gemakkelijker doorzoekbaar maken van een groot aantal documenten om mensen sneller van informatie te voorzien. Het college vindt het daarbij belangrijk dat de gemeente menselijk blijft en dat burgers erop moeten kunnen vertrouwen dat hun grondrechten beschermd worden. Door vanuit leidende principes op een aantal focusgebieden uit te zoeken hoe we AI verantwoord in kunnen zetten, leren we ons beter te verhouden tot de technologie. De wereldwijde ontwikkelingen op dit thema, ervaringen die we opdoen en de koers van het nieuwe bestuur na de verkiezingen van 2026, vragen om een regelmatige reflectie en aanpassingen op de activiteiten die we ondernemen rond AI.

Ik kijk er naar uit om dat het komende jaar samen met u te doen.

1.

Inleiding

De EU wil dat Europa een van de meest vooraanstaande spelers is op het vlak van kunstmatige intelligentie. "Dat houdt in dat we een manier van leven moeten omarmen waarin je kunstmatige intelligentie overal terugvindt," stelt commissievoorzitter Von der Leyen. AI bevindt zich momenteel echter in een periode waarin AI op de meeste gebieden nog te onderontwikkeld is om écht op te vertrouwen, maar te goed en te beschikbaar om te negeren. Daarbij zit de gemeente midden in een digitale transformatie, zijn de middelen beperkt en zijn er in 2026 nieuwe verkiezingen waarin we opnieuw prioriteiten stellen binnen de gemeente Amsterdam. Met de Amsterdamse Visie op AI zijn we gekomen tot leidende principes die ondersteunen in het inzetten van mensgerichte, betrouwbare AI die toekomstbestendig is en bijdraagt aan het welzijn van de stad en de Amsterdammer. Dat betekent ook dat we AI juist NIET inzetten waar we die waarden niet kunnen garanderen. Amsterdammers mogen erop vertrouwen dat we die waarden in acht nemen. De AI Agenda is de vertaling van deze principes naar kansen voor de stad met verantwoorde inzet van AI. Sommige activiteiten zijn al gaande. Andere initiatieven zijn nog te realiseren of worden opgestart. De agenda biedt de samenhang tussen de initiatieven en de verbinding naar nut, noodzaak en impact.

Daarbij ligt de nadruk op volwassen AI-technologieën en toepassingen die momenteel mogelijk en bewezen zijn. Niet dat er geen oog is voor nieuwe technologieën. Gezien de snelheid van ontwikkelingen, is het belangrijk trends en ontwikkelingen op AI te volgen en eventuele potenties te benoemen. Deze AI Agenda stelt een lerende aanpak voor. In 2026 kan het nieuwe bestuur met inzichten over hoe de technologie zich heeft ontwikkeld en wat dit vraagt van de gemeentelijke organisatie onderbouwd een nieuwe AI Agenda vaststellen. De prioriteiten en focusgebieden zijn voor de periode tot en met 2026 als volgt: 

Een toekomstbestendige organisatie: o AI-geletterde medewerkers o Toekomst van werk o Expertiseteam AI o Datafundament en AI-platform



Een focus op waardevolle toepassingen: o Interactie met de Amsterdammer o AI en de Openbare Ruimte o Intern gebruik gemeente



AI en de samenleving: o AI-geletterde samenleving o Gemeenschapsbetrokkenheid o Impact op maatschappelijke domeinen

o 

Partners

Grip op AI voor een verantwoord gebruik o Bestaande kaders en instrumenten o Voldoen aan AI-verordening o AI-Monitor o Specifieke aandachtsgebieden o Toekomstverkenning

Amsterdam heeft een krachtig en breed AI- en Tech-ecosysteem dat zowel economisch als maatschappelijk van strategisch belang is. De stad investeert in digitale autonomie, AI-infrastructuur, talentontwikkeling en verantwoorde technologie, met initiatieven als Amsterdam AI, Lab42, ICAI Labs en AMDEX. De economische kansen en effecten van AI komen niet verder aan bod in deze agenda, hiervoor verwijzen we naar economisch beleid. Andere gerelateerde richtinggevende documenten waar we naar verwijzen zijn onder andere Agenda Digitale Stad, Plan van aanpak Algoritme, de AI-verordening en de verkenning “Amsterdam Digitaal Onafhankelijk”.

2.

Focus op AI in 2025 - 2026

2.1 Een toekomstbestendige organisatie 2.1.1AI-geletterde medewerkers AI-geletterdheid gaat over technische kennis en over aanvullend ethische, juridische en maatschappelijke inzichten die vereist zijn voor verantwoord gebruik van AI. Het doel is om medewerkers over de nodigde kennis te laten beschikken om geïnformeerde beslissingen te kunnen nemen. Hiervoor wordt een opleidingsplan opgesteld. Een (verplicht) leeraanbod wijst medewerkers en management op het correct werken en samenwerken met een nieuw AI-systeem. Naast basiskennis voor elke medewerker, is meer gespecialiseerde kennis nodig om te werken met specifieke AI-systemen. Hiervoor is gespecialiseerd leeraanbod. De AI-Verordening stelt kennis over AI onder medewerkers verplicht aan organisaties die met AI werken. Deze wet schrijft voor dat werkgevers ervoor zorgen dat medewerkers digitaal vaardig zijn, een AI-vaardigheidsbewijs halen en dat beslissingen met juridische gevolgen altijd door een mens worden beoordeeld ("human in the loop"). Uiteraard wil Amsterdam ook als werkgever de medewerkers uitrusten met de juiste kennis en ervaring om AI verantwoord toe te passen. De AI-verordening stelt concreet de verplichting voor: 



   

Bewustwording en training: alle medewerkers die met AI werken, moeten getraind worden in de grondbeginselen van AI. Dit geldt voor zowel technisch personeel als beleidsmakers. Denk hierbij aan het passend inrichten van de L&O omgeving, workshops, handleidingen etc. AI-geletterdheid afstemmen op de rol: het kennisniveau moet passen bij de taken van de medewerker. Denk hierbij aan diepere technische kennis voor ontwikkelaars en breed begrip van impact en risico's voor beleidsmakers. Specifieke modules in L&O omgeving en leerlijnen bieden hier mogelijkheden. Inventarisatie van AI-systemen: Door het in kaart brengen van de AIsystemen die binnen/ buiten de organisatie worden gebruikt, weten we welke medewerkers getraind moeten worden en op welk niveau. Instrueren over verbod op risicovolle AI-systemen: medewerkers die met AI werken moeten weten welke AI-systemen een onaanvaardbare risico's opleveren, zoals gezichtsherkenning in de publieke ruimte. Expertiseteam/platform voor dialoog: medewerkers moeten in staat worden gesteld om vragen te stellen, kennis en ervaringen te delen over AI, om het lerend vermogen te vergroten. Integratie in beleid: AI-geletterdheid moet structureel onderdeel zijn van het gemeentelijk beleid en de dagelijks praktijk. Denk hierbij aan een check op bestaande kaders en beleid binnen de PGA 8.9, het functiehuis en de MAG.

Deze moeten elkaar niet tegenspreken en werken.

2.1.2 Toekomst van werk Met een impactanalyse op competenties en werk brengen we de invloed van AI breed in kaart. Het gaat om functies, maar ook om vaardigheden en werkplezier. Vragen als; Welke taken kunnen en willen we automatiseren? Welk werk blijft altijd menselijk? En eisen aan de competenties van medewerkers veranderen wanneer AI een middel wordt in hun werk komen terug in deze analyse. Ook verkennen we de verwachte impact op productiviteitsgroei. Daarbij kijken we naar (wetenschappelijke) onderzoeken wereldwijd en reflecteren we binnen de focusgebieden hoe dat kan uitpakken in onze organisatie. Welke voor- en nadelen levert deze productiviteitsgroei op? Bij elke voorgenomen toepassing van AI, is een ethische afweging verplicht. Gevraagd wordt daarbij ook de impact op medewerkers te beschouwen.

2.1.3 Expertiseteam AI De snelheid waarmee toepassingen op de markt komen en de toegankelijkheid van het gebruik van AI heeft het risico op ondoordacht automatiseren. Dan blijven we doen wat we nu doen en missen we de echte toegevoegde waarde die het momentum in de digitale transformatie kan bieden. Bewust intensief automatiseren, waar de Visie toe oproept, betekent vaak niet hetzelfde doen wat we al deden. Er is een groeiende vraag naar AI kennis- en expertise in de gemeentelijke organisatie. De gemeente groepeert bestaande kennis en kunde in een Expertiseteam AI. In dit team organiseren experts (met kennis over compliance, beschikbare AI en platformen) vanuit verschillende directies activiteiten rondom AI. Het team heeft als doel kennis over AI in de organisatie te vergroten en initiatieven samen te brengen en te coördineren gedurende de looptijd van deze agenda. Hiermee voert het team de leeraanpak uit. De experts ondersteunen collega's in verschillende opgaven, om vragen en behoeftes te vertalen in technologie, ethische afwegingen te maken, bij het maken van business cases en het vormgeven van eventuele organisatieverandering. Zowel op het niveau van digitaliseringsstrategie als op het niveau van opgaven en projecten. Waar potentie ligt worden prototypes ontwikkeld om ervaringen met specifieke AI-toepassingen op te doen.

Een realiteitscheck op de beschikbare data, systemen en vaardigheden binnen de opgave, geeft inzicht in de haalbaarheid en realiseerbaarheid van een bepaalde behoefte. Bij toepassingen die voor goed en verantwoord gebruik een fundamentele transformatie van werkprocessen vraagt, biedt het team ondersteuning bij de verandering. Het expertiseteam is niet enkel vraaggericht. Het verkent en analyseert AI dat potentieel grote waarde kan bieden voor de stad en de gemeentelijke overheid. Medewerkers worden geholpen om hun vragen te verduidelijken met behulp van beschikbare kennis en ideeën. Dit biedt inzicht in de behoeften binnen de

gemeente op het gebied van AI en welke oplossingen passen binnen de leidende principes vanuit de Visie. Voor veelbelovende toepassingen komt er een overzicht van de kansen en worden business cases uitgewerkt. Dit helpt het nieuwe bestuur om hun ambitieniveau naar 2030 te bepalen.

2.1.4 Datafundament en AI-platform AI-modellen worden gemaakt met data. Vaak enorme hoeveelheden data. Voor waardevolle toepassingen is de beschikbaarheid van schone, gestructureerde en relevante data essentieel. Een gebrek aan goede data betekent problematische AI-uitkomsten bijvoorbeeld in verkeerde besluitvorming of aanwezige bias. Een robuust Datafundament is voor datagedreven werken nodig, ongeacht de introductie van AI. Dit is complexer dan het klinkt. Data staat vaak versnipperd over verschillende systemen, gegevens zijn verouderd, er zijn meerdere versies van gegevens die soms net niet overeenkomen, er zijn geen standaarden hoe data in te voeren of er zijn fouten gemaakt in de invoer van data. Met deze AI Agenda zetten we hier niet extra op in. De Datastrategie beschrijft hoe de gemeente een goed datafundament gaat bereiken. De gemeentelijke Directie Data voorziet hierin. Onderdeel van het Expertiseteam AI is toegang tot een Amsterdams AIplatform als centrale plek om met AI te experimenteren, pilots uit te voeren en AI-toepassingen naar productie te brengen. Op het platform zijn randvoorwaarden als privacy en security gewaarborgd. We verkennen de mogelijkheden van offline AI-modellen. Deze zijn in beginsel niet met het Internet verbonden. Hierdoor blijft de generatieve AI-inzet binnen de organisatie en wordt data via het gebruik van een lokale server verwerkt.

2.2 Een focus op waardevolle toepassingen AI speelt al een rol bij veel opgaven waar de gemeente bij betrokken is. Het komende jaar focussen we op gebieden waar de technologie al gebruiksklaar is en de toepassingen de waarden uit de Amsterdamse Visie op AI versterken. Hier zit de potentie, de business case en de energie waar we verantwoord kunnen leren en impact maken. Elk focusgebied kent een andere nadruk vanuit compliance. Waar in de interactie met de Amsterdammer mensen direct zijn betrokken, spelen rond AI en de openbare ruimte andere vraagstukken zoals auteursrechten. We passen onze aanpak aan op basis van de compliance-eisen uit de AI-verordening. Hiervoor maken we gebruik van een kwaliteitsborging (QAA) met criteria waarmee we vaststellen welke beheersmaatregelen nodig zijn. Hiermee zorgen we dat we voldoen aan waarden uit de Amsterdamse Visie op AI, de TADA-waarden, het algoritme beheerskader en wet- en regelgeving.

2.2.1Interactie met de Amsterdammer Waarom dit focusgebied? Amsterdammers hebben op verschillende manieren contact met de gemeente Amsterdam. Denk bijvoorbeeld aan het aanvragen van een paspoort of vergunning, het melden van problemen in de buurt, het maken van bezwaar, het meedenken over beleid of het tegenkomen van gemeentemedewerkers in de openbare ruimte. Zowel inwoners als de gemeente kunnen hierbij gebruikmaken van kunstmatige intelligentie. Amsterdammers kunnen bijvoorbeeld automatisch door AI opgestelde bezwaarschriften gebruiken of AI-assistenten inschakelen bij aanvragen. Eenvoudige, persoonlijke en toegankelijke dienstverlening zijn waarden voor de interactie tussen gemeente Amsterdam en de Amsterdammer. Een chatbot kan soms prettiger zijn dan het doorzoeken van een gemeentewebsite. En voor Amsterdammers in armoede kan het een groot verschil maken als zij met hulp van AI gemakkelijker inzicht krijgen in beschikbare hulpverlening en hoe deze aan te vragen. Of de inzet van AI zinvol is, hangt af van de specifieke context en vraag. Daarin zijn goede interacties het uitgangspunt, zo hebben we uitgewerkt in de Amsterdamse Visie op AI. We willen leren wat AI doet voor en met onze contacten met Amsterdammers.

Onderstaand model helpt bij de reflectie op hoe AI daarin een rol gaat spelen: welke verschillende gedragingen kunnen we verwachten? En welke interacties maakt de gemeente mogelijk? Door per situatie vooraf te analyseren wat het vertrouwen in de geschiktheid van AI is in deze situatie en welk type interactie gewenst is, kan de gemeente bewuste en verantwoorde keuzes maken over de inzet van AI. Ook worden spanningsvelden duidelijk waar er een mismatch is tussen de behoeften van Amsterdammers en het aanbod van de gemeente. Model voor bewuste toepassing van AI

Een voorbeeld kan het model verhelderen. Stel, je bent ziek en je hebt behoefte aan medische ondersteuning. 

 



Linksboven in het model kun je denken aan een interactie met de apotheker: gestandaardiseerd op waar je recht op hebt met welke verwijzing. De interactie is aan de balie of geoptimaliseerd in een patiëntenportaal waar je medicijnen bij een automaat kan halen. Rechtsboven in het model heb je persoonlijk contact met een hulpverlener Rechtsonder in het model heb je een eerste consult via een Digitale Voordeur: een app van huisartsen die eerste vragen kunnen afvangen en je kunnen doorverwijzen naar dan wel de huisarts, dan wel een andere geschiktere professional als fysiotherapeut of GZ-ondersteuner. Linksonder in het model is een AI-consult de enige interactie waar je klachten worden behandeld en een advies wordt gegeven, al dan niet op basis van door je Smart Watch gemeten medische gegevens.

De leidende principes van de Amsterdamse Visie op AI stellen dat we de waarden mens centraal, betrouwbaar en toekomstbestendig nastreven bij het maken van de keuzes. De gemeente Amsterdam verkent diverse AI-toepassingen met als doel de interactie met inwoners te verbeteren:

 

Door met AI bestaande informatie eenvoudiger beschikbaar te stellen. Door met AI simpele vragen met AI te beantwoorden, om meer ruimte te creëren voor persoonlijke en complexe vragen door de medewerker.

Een aantal voorbeelden van toepassingen die worden verkend:  Taal voor allemaal AI kan ambtenaren helpen bij het vereenvoudigen van het taalniveau (naar A2) in communicatie. Nu gebeurt dat door redacteuren in een tijdrovend proces. Er is een prototype getest van een toepassing die de redacteuren helpt om de content en andere ‘onmisbare informatie’ in eenvoudige taal te schrijven. De redacteur blijft daarbij als professional ‘in the loop’. Zie een snapshot uit het prototype hieronder:

 Toegankelijk doorzoekbaar stadsarchief Door verbetering van Handwritten Text Recognition (HTR) is het mogelijk om met hulp van AI gemakkelijker door de inhoud van gedigitaliseerde archiefstukken te zoeken. De kwaliteit en mogelijkheid van grootschalig historisch data-onderzoek voor welk vraagstuk dan ook neemt hiermee toe. Het doen van eigen familiegeschiedenisonderzoek wordt daarmee bijvoorbeeld een stuk toegankelijker. 

AI-ondersteuning bij afhandelen vergunningen

Verkend wordt of AI ingezet kan worden ter ondersteuning van de Amsterdammer en medewerker voor de afhandeling van vergunningsaanvragen.

 Automatisch afhandelen eenvoudige meldingen openbare ruimte De stad ontvangt ruim 400.000 meldingen per jaar over allerlei zaken in de openbare ruimte. Ruim 100.000 van deze meldingen vragen niet om een nieuwe actie van de gemeente en kunnen direct beantwoord worden. Met een prototype verkennen we of de gemeente in deze situaties met AI de melder snel van een antwoord kan voorzien. Dat geeft de melder sneller antwoord en vergroot de tijd van medewerkers om met meer complexe meldingen aan de slag te zijn. Zie een snapshot uit het prototype hieronder:

In de bijlage ‘overzicht activiteiten AI Agenda’ staan de toepassingen die we verkennen en gebruiken in dit focusgebied en de vragen waarmee we reflecteren op hun effect.

2.2.2AI en de openbare ruimte Waarom dit focusgebied? Het behouden, onderhouden en ontwikkelen van de openbare ruimte is een grote uitdaging, zeker in een eeuwenoude stad die de komende jaren naar verwachting groeit in bewoners, ondernemers en bezoekers. Daarom is het belangrijk de inzet te richten op de plekken waar deze het hardst nodig is en om meer mensen te betrekken bij het ontwerpen en onderhouden van hun leefomgeving. Bij AI en de Openbare Ruimte ligt het juridisch risico van de toepassingen lager dan bij toepassingen voor interactie met Amsterdammers, omdat de toepassingen in de openbare ruimte geen persoonsgegevens of directe interactie met bewoners vergt. Daardoor kunnen we hier veiliger mee experimenteren en werken tenzij het veiligheidscomponenten van kritieke infrastructuur raakt. We zijn ons bewust dat dit focusgebied ook impact heeft op Amsterdammers. Op hun leefomgeving en hoe zij de openbare ruimte ervaren en gebruiken. Het effect van AI op publieke waarden is vaak dieper en breder dan bedoeld in de specifieke oplossing.

De gemeente Amsterdam verkent een aantal AI-toepassingen bij het ontwerpen, onderhouden en gebruik openbare ruimte:   

Door de inzet van AI-visualisaties stedelijke ontwikkeling Door AI-assistentie bij het samenwerken met bewoners in het ontwerpen en onderhouden van de leefomgeving Door met AI de gemeentelijke diensten in de openbare ruimte te verbeteren.

Een aantal voorbeelden van toepassingen die worden verkend: 

Beeldherkenning openbare ruimte

Met geautomatiseerde beeldherkenning kan de gemeente objecten in de openbare ruimte herkennen. Hiermee verbetert de dienstverlening naar de Amsterdammers. Denk hierbij aan vroegtijdiger detecteren of er een actie nodig is. De technologie is nu in operatie voor het herkennen van containers, steigers en dixies. We verkennen welke nieuwe object-detectie waardevol kan zijn. Zoals het herkennen van schade aan bomen, afval dat moet worden opgehaald, of het herkennen van een kapotte lantaarnpaal die moet worden gerepareerd. Een voorbeeld van hoe dit eruit ziet:



Blurring as a Service

Met ‘Blurring as a Service (BaaS)’, kunnen beelden en video’s van de stad, die bijvoorbeeld worden gemaakt door scanauto’s of komen van ingezonden meldingen van Amsterdammers, worden geanonimiseerd. De uitgangspunten van het intern ontwikkelde algoritme zijn dat het ethisch verantwoord, privacy vriendelijk en veilig is. We passen de BaaS-technologie zelf al toe en verkennen hoe we deze technologie kunnen delen met andere overheden. De geblurde beelden zien er als volgt uit:



Omgevingsplan

De gemeente heeft een prototype ontwikkeld om met AI planjuristen te ondersteunen bij het omzetten van 500 bestemmingsplannen naar 1 omgevingsplan.

Het prototype bevat een omzettabel van een bestemmingsplan naar keuze, met onder in het omgevingsplan, het bestemmingsplan en de kennisbank. Het AImodel heeft de bestemmingsplangegevens in de tabel ingevuld. Dit prototype is nog niet in gebruik genomen. In de bijlage ‘overzicht activiteiten AI Agenda’ staan de toepassingen die we verkennen en gebruiken in dit focusgebied en de vragen waarmee we reflecteren op hun effect.

2.2.3Intern gebruik gemeente Waarom dit focusgebied? Een deel van het werk van ambtenaren richt zich op informatieverwerking: administreren, gekozen beleid uitschrijven, notulen van vergaderingen maken, contracten opstellen of beoordelen, enzovoorts. Voor dit soort taken zijn er veel kansen voor AI-assistentie. Door de beschikbaarheid van openbare AI-tools heeft een deel van de ambtenaren privé al ervaring met wat de tools aan ondersteuning kunnen bieden. Een structurele veranderaanpak in de gemeente helpt deze waarden verantwoord te verzilveren. AI kan een rol spelen in onze opgave rond de arbeidsmarkt(krapte). Door arbeidsbesparende maatregelen als het inzetten van AI bij repetitieve taken en procesoptimalisatie wil de gemeente Amsterdam tijd en middelen vrijmaken. Medewerkers kunnen zich dan meer richten op taken die menselijke expertise en empathie vereisen, zoals complexe dossiers en directe interactie met burgers. Het is bovendien van belang om goed af te wegen welke applicaties of toepassingen we openzetten voor de organisaties, en welke niet. Daarbij dienen we bewust te zijn welke impact dat heeft op de Amsterdamse waarden en de interactie met de Amsterdammer, naast alle gangbare argumenten voor en tegen. De gemeente Amsterdam verkent een aantal AI-toepassingen voor intern gebruik in de gemeente:   

Assistentie bij uitwerkingen Assistentie bij deskresearch Met AI automatiseren van administratieve processen

Een aantal voorbeelden van toepassingen die worden verkend: 

ChatAmsterdam

ChatAmsterdam is een AI-chatbot die vergelijkbaar is met ChatGPT, maar speciaal is ontwikkeld voor intern gebruik bij de gemeente Amsterdam. De data gaan niet naar het bedrijf die het taalmodel levert, maar blijven binnen de gemeente Amsterdam. Het doel van de applicatie is om generatieve AI op een veilige en verantwoorde manier in te zetten om de werkzaamheden te ondersteunen en de volledige potentie van AI binnen de stad te benutten. Het biedt een ondersteunende tool bij het schrijven van teksten, het maken van notulen of bij brainstormen over hoe een taak aan te vliegen of bij een eerste verdieping van een onderwerp.



Gerichtere bronverkenning door inzet gemeente specifieke RAG

Retrieval Augmented Generation (RAG) verbetert taalmodellen door ze toegang te geven tot externe informatiebronnen. Wanneer een vraag wordt gesteld, doorzoekt RAG de aangemerkte relevante bronnen en gebruikt deze bij het vormgeven van een vraag die door een taalmodel beantwoord kan worden. Denk bijvoorbeeld aan een ClimateGPT, waar de klimaatrapporten van het IPCC worden gebruikt voor de beantwoording, in plaats van alles wat over klimaatverandering op het internet geschreven staat. Gemeente Amsterdam verkent deze techniek en kijkt hoe deze ingezet kan worden om betere en relevantere informatie uit taalmodellen te kunnen halen op specifieke beleidsonderwerpen.

(Schermafbeelding van RAG-toepassing in Perplexity)

Hierboven een visuele impressie van hoe een RAG eruit kan zien. Het geeft aan welke beschikbare documenten zijn geraadpleegd en voegt links toe, zodat gebruikers direct naar de bronnen kunnen. In de bijlage ‘overzicht activiteiten AI Agenda’ staan de toepassingen die we verkennen en gebruiken in dit focusgebied en de vragen waarmee we reflecteren op hun effect.

2.3 Een betrokken samenleving 2.3.1AI-geletterde samenleving De impact van AI en het gebruik van AI door Amsterdammers zal naar verwachting alleen maar toenemen de komende jaren. Een randvoorwaarde bij een goede integratie van AI in het dagelijks leven is dat de samenleving bekend raakt met de AI-systemen die rondom hen worden gebruikt, maar die zij ook zelf gebruiken. Het is een streven dat Amsterdammers kritische gebruikers van AI zijn met inzicht in hun rechten en belangen. Daarbij is het ook belangrijk dat zij weten hoe deze technologie werkt en wat het wel en niet kan. Hoe beter dit gaat hoe hoger de AIgeletterdheid van de samenleving. Angst werkt bij sommigen in de samenleving tot een blokkade om vertrouwd om te gaan met AI. Ook heeft niet iedereen dezelfde middelen om met AI te werken. Om te zorgen dat iedereen kan meedoen, is het extra belangrijk dat we AIgeletterdheid stimuleren. Toegang tot betrouwbare kennis over AI bevordert bewustwording en vertrouwen, wat essentieel is in een tijdperk waarin desinformatie en overdreven

toekomstbeelden over AI de ronde doen. Inclusieve participatie bij de ontwikkeling en toepassing van AI zorgt ervoor dat de technologie rechtvaardig en divers is. Gemeente Amsterdam onderneemt een aantal activiteiten om Amsterdammers te beschermen tegen deze dynamiek: Beschikbaar maken en verwijzen naar online cursussen Online zijn vele open cursussen te vinden voor verschillende doelgroepen, bijvoorbeeld: · · ·

De Nationale AI en Ethiek Cursus. Deze online cursus biedt medewerkers een basis om mee te praten over verantwoord omgaan met AI. De Nationale AI-cursus. Hierin wordt AI op een begrijpelijke manier uitgelegd. Het RADIO Leerplatform. Dit overheidsleerplatform biedt, in opdracht van CIO Rijk, overheidsmedewerkers verschillende modules aan, bijvoorbeeld deze eLearning over non-discriminatie.

Voor medewerkers van de gemeente Amsterdam is een starters e-learning ontwikkeld, waar de Amsterdamse Visie op AI ook een plek heeft. Relevante delen van die cursus maken we openbaar voor iedereen. Dit aanbod wordt beschikbaar op onze (open) digitale kanalen, zoals Open Research en Amsterdam.nl Samenwerken met lokale partners voor leeraanbod op scholen en in buurten We verbinden met de activiteiten en samenwerkingen die we voor het verkleinen van de digitale kloof hebben opgezet vanuit Agenda Digitale Stad, zoals de OBA TechTrack, Cybersouk, Nemo, Stichting Studiezalen.

2.3.2 Gemeenschapsbetrokkenheid In gesprekken met onder andere inwoners voor het maken van de Amsterdamse Visie op AI, werden zorgen en hoopvolle verwachtingen gedeeld over hoe AI onze stad mogelijk zal veranderen. Deze inzichten zijn een belangrijk onderdeel geweest bij de totstandkoming van de Visie. In het afgelopen jaar zijn verschillende manieren uitgeprobeerd om Amsterdammers te betrekken bij het maken en gebruiken van AI: dialogen, burgerpanels. Er is behoefte voort te bouwen op de contacten en lessen die hierbij zijn opgedaan. Hiermee zorgen we ervoor dat verschillende bevolkingsgroepen (jongeren, ouderen, ondernemers, creatievelingen) worden betrokken bij het vormgeven van AI-beleid en toepassingen. Het is daarbij van belang om te kijken per activiteit in deze agenda, of en hoe we de Amsterdammer zo goed mogelijk betrekken. Het is wenselijk om dit in een breder perspectief te plaatsen zodat we ook aansluiten op de Agenda Digitale Stad en Grip op Technologie.

We bieden hiervoor on- en offlinemogelijkheden om mee te kunnen praten. Hiervoor bestaan samenwerkingen met netwerken als Amsterdam AI, kennisinstellingen en maatschappelijke organisaties.

2.3.3. Impact op maatschappelijke domeinen We zien nu al de impact die AI heeft op maatschappelijke domeinen als zorg, onderwijs, arbeidsmarkt, online leefomgeving, mobiliteit en democratie. We willen begrijpen wat de ontwikkelingen betekenen voor Amsterdam en onze invloedssfeer als gemeente. We sluiten hiervoor aan bij de kennis, onderzoeken en symposia die worden gedaan in de wereld en door onze regionale partners.

2.3.4 Partners Hoe om te gaan met AI en hoe het eigen te maken is typisch een vraagstuk dat de gemeentegrenzen overschrijdt. Alle steden en overheden in Europa en Nederland staan voor nieuwe vraagstukken en vanuit Europa is de wens om gezamenlijk op te trekken. De keuzes en investeringen moeten samen worden gemaakt met andere overheden. De gemeente Amsterdam is al actief in verschillende samenwerkingsverbanden rond AI. Komend jaar herijken we de partnerstrategie vanuit de waarden uit de Amsterdamse Visie op AI en richten we onze rol in de samenwerkingsverbanden van daaruit bewust opnieuw in. Met de Visie en deze Agenda geven we onze lobby vorm. Een aantal samenwerkingen waarin we de afgelopen jaren al actief waren, zijn: Andere overheden landelijk en Europees We volgen de Rijksbrede Visie op Generatieve AI. De richtlijnen vanuit de rijksoverheid hebben in april 2025 een verruiming van de AI-mogelijkheden aangekondigd. Vanuit het Rijk wordt regulier overleg gevoerd met de Europese Unie. Binnen de VNG en de G4 spelen we een rol als gemeente Amsterdam in het delen van onze instrumenten en verkenningen. Onder leiding van het ministerie van BZK bespreken we hoe we samen kunnen investeren in de opschaling van waardevolle AI initiatieven voor overheden.

Qua middelen verkennen we Europese financieringsmogelijkheden, zoals de ‘Digital Europe Program fund.’ Amsterdam AI In de regio is de gemeente een onderdeel van Amsterdam AI. Amsterdam AI is een samenwerkingsverband met als doel Amsterdam te positioneren als internationale hotspot voor verantwoorde en mensgerichte AI. Amsterdam AI wil een levendig AIecosysteem creëren met samenwerking tussen kennisinstellingen, bedrijven, overheid en maatschappelijke organisaties. Zie voor meer informatie: www.amsterdamai.com AIC4NL

Landelijk participeren we in AIC4NL. De ambitie van AIC4NL is om Nederland in een voorhoedepositie te krijgen op het gebied van kennis én toepassing van AI voor welvaart en welzijn met inachtneming van Nederlandse en Europese normen en waarden. De AIC4NL functioneert als katalysator van AI-toepassingen in ons land. Eén van de belangrijkste doelen is om binnen drie jaar in tenminste tien economische en maatschappelijke sectoren impactvolle AI-innovaties te realiseren. We hebben langlopende samenwerkingen met kennisinstellingen om de impact van AI op de stad te begrijpen. Civic AI Lab Civic AI Lab onderzoekt civiel en maatschappelijk georiënteerde AI, van ontwerp tot ontwikkeling en toepassing. Studenten doen onderzoek naar AI-gerelateerde kwesties in educatie, welzijn, milieu, mobiliteit en gezondheidszorg. Het doel is om mensen bewust te maken van de kansen en risico’s van toegepaste AI. HvA Responsible IT Binnen het lectoraat Responsible IT richt het Responsible AI Lab zich specifiek op het vormgeven en gebruiken van verantwoorde AI binnen de creatieve sector en ICT. Het Responsible AI lab is een van deze zeven AI-labs van de HvA verenigd binnen het Centre of Expertise Applied AI.

AMS-Institute AMS-Institute heeft een onderzoeksportfolio rond ‘Responsible Urban Digitalization’, waarin het onderzoekt hoe technologie als AI kan helpen bij het oplossen van stedelijke vraagstukken vanuit publieke en democratische waarden. Deze samenwerkingen zijn de basis voor lobby, het monitoren van de ontwikkelingen met experts, het neerleggen van onze vraagstukken voor onderzoek en experiment, het uitwisselen van best practices en om gezamenlijk acties te ondernemen bij het waar nodig ondersteunen van maatschappelijke voorzieningen als zorg en onderwijs. Om zo de verantwoorde toepassing en gebruik van AI in Amsterdam te stimuleren.

2.4 Grip op AI door kaders, beleid en vooruitzien 2.4.1 Bestaande kaders en instrumenten De bestaande beheersmaatregelen voor digitalisering gelden onverkort voor de inzet van AI. Aanvullende maatregelen worden genomen om de principes uit de AIvisie toe te passen, te voldoen aan de AI-verordening en specifieke risico's rond AI te beheersen. Om de principes uit de AI-visie daadwerkelijk toe te kunnen passen worden deze praktisch hanteerbaar gemaakt in de Quality Assurance Acceptatiecriteria en bijbehorende instrumenten zoals de Ethische Bijsluiter en het Beheerskader voor Algoritmes. Ook leren we continu van initiatieven die complience-prosessen minder arbeidsintensief maken. De juiste afwegingen maken Het is belangrijk om de juiste afwegingen te maken over de inzet van AI. Naast de kansen moet aandacht besteed worden aan morele aspecten, digitale rechten en risico’s van het gebruik van AI. Dat vereist inzicht in de mogelijkheden van AI en in

nieuwe technologische ontwikkelingen, maar ook in de verschillende, soms negatieve, effecten die het meebrengt, voor burgers, het klimaat en/of het werk van ambtenaren. Ook de gevolgen van het niet inzetten van AI kunnen daarbij in kaart worden gebracht. Het maken van deze afwegingen vindt op verschillende niveaus plaats. Globaal bij strategische verkenning van de mogelijkheden van AI en specifieker bij de start van AI-projecten.

2.4.2 Voldoen aan de AI-verordening De Europese AI-verordening brengt AI in lijn met Europese waarden en hanteert een risicogebaseerde aanpak. Zo krijgen AI-systemen met een hoger risico strengere regels dan systemen met een laag risico. In het Plan van Aanpak AI-Verordening staat wat de gemeente gaat doen om aan de regels te voldoen. Het Plan van Aanpak AI-verordening en het Plan van Aanpak Algoritmen liggen in elkaars verlengde en worden daarom integraal aangestuurd. De maatregelen vanuit de AI-verordening worden geïntegreerd in het bestaande Beheerskader voor Algoritmen en de Quality Assurance Acceptatiecriteria. Voor een AI-toepassing is het van belang in een vroegtijdig stadium te bepalen in welke van de risicoklassen van de AI-verordening deze valt. Hiervoor heeft de gemeente een instrument ontwikkeld: de risicoclassificatietool. Deze tool wordt ook gebruikt om de impact van algoritmen te bepalen. Voorgenomen inzet van hoog risico AI-systemen wordt voorgelegd aan het College van B&W. Uiteraard dienen alle AI-toepassingen ook te voldoen aan langer bestaande weten regelgeving zoals de AVG op het gebied van privacy.

2.4.3 AI-Monitor Er zijn veel (gewenste) initiatieven op het gebied van AI. Binnen de gemeente gaan we deze AI-initiatieven verzamelen in een overzichtelijke weergave die we de AI-Monitor noemen. Deze monitor is door de gemeenteraad te gebruiken om inzichtelijk te krijgen waar we AI reeds in toepassingen gebruiken, welke prototypes er zijn geweest en het resultaat ervan en welke gewenste initiatieven en bestaan. Het beheer van en de informatievoorziening rondom de AI-Monitor wordt bij het Expertiseteam belegd.

2.4.4 Specifieke aandachtsgebieden Digitale autonomie en AI De bekendste aanbieders van generatieve AI en AI-assistenten zijn veelal onderdeel van de Big Tech. De gemeente heeft zich uitgesproken om meer digitale autonomie na te streven. De verkenning hiervan en eerste resultaten zijn reeds besproken in de raad naar aanleiding van het rapport: Verkenning Amsterdam Digitaal Onafhankelijk. Dit onderwerp heeft de aandacht en vergt verder onderzoek en in sommige gevallen andere keuzes om afhankelijkheid te bewerkstelligen en te behouden.

Transparant en aanspreekbaar De AI-visie en de AI-Agenda zijn openbaar. Daarnaast kunnen Amsterdammers en bezoekers van Amsterdam via het algoritmeregister zien welke AI-toepassingen de gemeente gebruikt en voor welke doelen. Inspanningen zijn nodig om ook de afwegingen die de gemeente heeft gemaakt over de AI die zij gebruikt inzichtelijk te maken voor burgers.

Grip op AI in bestaande applicaties De gemeente gebruikt applicaties van verschillende leveranciers. In nieuwe releases van deze applicatie bouwen leveranciers steeds vaker AI-modules in. Soms kunnen deze aan- of uitgezet worden, soms kan dat niet en is de AI-module direct actief. In de meeste gevallen gaat het daarbij om laag risico AI in de zin van de AI-verordening. Gemeentelijk beheerders van betreffende applicaties moeten bewust zijn van de AI die expliciet of impliciet in gebruik genomen wordt en maatregelen nemen. Het Expertiseteam kan hierbij ondersteunen. Daarnaast zijn er gesprekken gaande met onze leveranciers om onze voorkeur voor groene, transparante en verantwoord getrainde AI-modellen kenbaar te maken. Als het gebruik van (generatieve) AI onvermijdbaar is omdat deze in applicaties is ingebouwd en niet uit te schakelen valt, wordt van de medewerkers van de gemeente Amsterdam verwacht dat zij hier gewetensvol mee omgaan. Dit is onderdeel van de inspanningen rond de AI-geletterdheid van gemeentepersoneel. Grip op large Language Models Aan de basis van generatieve AI liggen grote taalmodellen (LLM) die zijn getraind op enorme hoeveelheden data. In samenwerking met andere overheden ontwikkelen we standaard evaluatiemethodes om de risico's van LLM's, toegespitst op de Nederlandse overheidscontext, met elkaar te kunnen vergelijken.

Deze inzichten bieden de mogelijkheid om een passend taalmodel in te zetten voor verschillende processen. Ook risico's per taalmodel, zoals verspreiding van misinformatie, uitsluiting van bepaalde groepen, vooringenomenheid (bias), het ontbreken van specifieke Amsterdamse data en een grote carbon footprint kunnen zo zichtbaar worden gemaakt. Per vakgebied zoeken we bij het beoordelen en aanpassen van modellen aan te raden samenwerking met overheidsorganisaties en andere partijen die op hetzelfde terrein actief zijn. Dit draagt bij aan betere traceerbaarheid, consistentie, efficiëntie en betrouwbaarheid van de technologie. Verkenningen en experimenten met generatieve AI-systemen Verkenning van of experimenten met AI-systemen doen we in een gecontroleerde niet-productieomgeving met als voorwaarde dat er geen gevoelige of vertrouwelijke data ingezet worden. Er moet een gedegen risicoanalyse zijn uitgevoerd voordat generatieve AI kan worden ingezet. Kaders voor inkoop In steeds meer IT-componenten in de markt zit een vorm van AI. Het is verplicht bij inkoop rekening te houden met de principes, inkoopvoorwaarden en de ethische toetsing . Ook als AI geen hoofdonderdeel is van de toepassing maar

slechts een aanwezige optie. Voor inkoop en updates van software met generatieve AI-componenten is altijd intern toestemming nodig. Dit geldt ook voor toepassingen waaraan met een update generatieve AI-functionaliteit worden toegevoegd. Vanuit het Expertiseteam verkennen we hoe we omgaan met AI in het inkoopproces, met als doel dit onderdeel te maken van dit proces. Duurzaamheid Het is duidelijk dat de ontwikkeling en het gebruik van AI wereldwijd intensief gebruik van grondstoffen en energie vergt. De uitstoot van een Big Tech partij als Google is de afgelopen jaren zelfs met 50% gestegen door de groei van het aantal datacenters. Zelf stellen ze dat uitstoot eerst moet groeien, zodat het kan dalen. Omdat AI ook belofte biedt voor efficiënter gebruik van energie en mogelijk creatieve klimaatoplossingen. Met verkenningen maken we inzichtelijk wat het energieverbruik is van verschillende toepassingen. Dit is onderdeel van de benchmark van taalmodellen: “Grip op LLM’s”. Het is een ingewikkelde afweging voor individuele gebruikers. Breder dan enkel het gebruik van AI verkent de gemeente Amsterdam hoe het kan sturen op haar totale voetafdruk. En waar de gemeente keuzes kan maken bepaalde zaken niet of anders te doen. Kennis op deze afweging wordt ondergebracht in het Expertiseteam.

2.4.5 Toekomstverkenning Het is vaak onduidelijk waar nieuwe technologische ontwikkelingen precies naartoe gaan. Denk aan zelfrijdende auto's: worden die ooit echt zelfstandig, of blijft menselijk toezicht nodig? Daarnaast volgen de ontwikkelingen rondom AI elkaar snel op waardoor het telkens nieuwe inzichten, kansen en risico’s met zich meebrengt Daarom is het belangrijk om nu niet vast te zitten aan definitieve keuzes, maar juist actief de ontwikkelingen te volgen. De gemeente Amsterdam monitort de stand van AI-technologie, signaleert hoe inwoners en bedrijven deze technologie willen gebruiken, en analyseert de risico's voor de stad. Dit doen we met partners, gezaghebbende bronnen en door het bezoeken van conferenties. Zo blijven we alert en kunnen we inspelen op de veranderende digitale wereld, zonder onnodige risico's te nemen en met zicht op verschuivende waarden. Deze inzichten zijn onder andere te vinden in onze Tech Radar: Tech Radar Innovatie Om grip te houden publiceren geregeld een update van ontwikkelingen die specifiek betrekking hebben op AI gerelateerde onderwerpen.

3. Leeraanpak en Vervolg 3.1 Leeraanpak Doel van de leeraanpak is antwoorden op de volgende vragen scherp te krijgen voor de nieuwe bestuursperiode: 1. Wat betekent AI voor het leven in de stad Amsterdam? 2. Wat zijn de strategische keuzes voor de inzet en gebruik van AI voor de gemeente Amsterdam? 3. En wat betekenen de keuze-opties? · Technisch · Juridisch · Organisatorisch (governance, mensen en middelen) De verschillende keuze-opties verwerken we in scenario’s ter bespreking. Hoe komen we tot inzicht in de keuze-opties voor goede scenario's? We leren door te doen en door strategische verkenningen en gesprekken: Leren door te doen Op de focusgebieden werken medewerkers van het I-domein en de inhoudelijke directies tactisch en operationeel samen. Hier leren we van de praktische knelpunten en opschalingsvragen wanneer AI onderdeel wordt van werkprocessen. We werken hierbij van prototypes naar implementatie. Met name het implementeren van toepassingen die middels een prototype van waarde zijn gebleken, is momenteel een uitdaging. In de teams houden we intervisiesessies over wat we in de praktijk leren. Op basis daarvan maken we een advies met strategische keuzes en business cases als onderdeel van de scenario’s.

Strategische verkenningen en gesprekken: We organiseren reflectiesessies met inwoners, partners en collega’s op de impact van AI op een specifiek maatschappelijk domein. Binnen de organisatie houden we een roadshow langs de clusters om de impact van AI op hun werk te beschouwen. We doen trendverkenningen en volgen de verkenningen naar de toekomst van werk. Inzichten vormen onderdelen van de verschillende scenario’s.

3.2 Vervolg Deze agenda beschrijft de minimale acties die bij beperkte middelen mogelijk zijn. Bij een succesvolle uitvoering van deze AI Agenda hebben we in anderhalf jaar tijd waardevolle kennis opgedaan over de geschiktheid van het gebruik van AI voor diverse maatschappelijke opgaven. Dankzij de acties in deze agenda begrijpen we de behoeftes van inwoners en ondernemers met betrekking tot inzet van AI in verschillende situaties beter. De trends en impact van AI in maatschappelijke domeinen zijn onderwerp van democratisch gesprek. Er is groeiende bewustwording bij medewerkers en burgers over wanneer AI wel en niet in te zetten en wat de consequenties hiervan zijn. De

organisatie heeft inzicht in welke randvoorwaarden nodig zijn voor verantwoord gebruik AI en welke organisatieverandering hier al dan niet voor nodig is. Kortom, de strategische keuzes zijn inzichtelijk en onderbouwd door de praktijkervaring die we met deze agenda opdoen. We vertalen de keuze-opties in een aantal scenario's met business cases voor de gemeente Amsterdam. Een bespreking van deze scenario's kan worden gebruikt als basis voor een AI Agenda voor de nieuwe bestuursperiode.

Bijlage: Overzicht activiteiten AI Agenda Toekomstbestendige organisatie: AI-geletterde organisatie Doelen:  Hoger bewustzijn bij medewerkers over de effecten, kansen, risico's en kosten van gebruik AI binnen hun werk. Versterkt onderscheidend vermogen wanneer het wel en niet in te zetten en binnen welke randvoorwaarden.  Verkennen wanneer we volgens de wet en de visie AI Geletterd zijn en wat hiervoor nodig is in de organisatie Deliverables:  E-learning en leeraanbod voor de gemeentelijke organisatie.  Roadshow organisatie over impact AI.  Impactanalyse van effecten AI op competenties en toekomst van werk.  Scenario's en advies benodigde investering in AI-geletterdheid in nieuwe bestuursperiode Tijdlijn: Q1 2025 – aanbieden e-learning en leeraanbod Q3 2025 – Q2 2026: roadshow organisatie over impact AI Q2 2026: impactanalyse van effecten AI op competenties en toekomst van werk Q4 2026: scenario's en advies benodigde investering in AI-geletterdheid in nieuwe bestuursperiode Deelactiviteiten E-learning over het gebruik van AI Opstellen van een opleidingsplan voor AIgeletterdheid. Aanbieden van een (verplicht) leeraanbod voor correct werken met AI-systemen. Roadshow langs directies met reflectie impact AI op hun werkgebied Reflecteren op de toekomst van werk met AIondersteuning.

Status In operatie

Eigenaar P&O en DS&I

Voorbereiding

P&O

In operatie

P&O

Idee

DS&I en D&I

Idee

P&O en D&I

Toekomstbestendige organisatie: Expertiseteam AI Doelen:  Betere ondersteuning bieden bij de toenemende vraag naar gebruik AI binnen de gemeentelijke organisatie.  Grip op AI door expertise over goede implementatie gezamenlijk op te bouwen. Deliverables:  Uitvoeren van werkwijze voor het ondersteunen van de organisatie bij het toepassen van AI.

Toewijzen rollen en verantwoordelijkheden en organiseren van samenwerking tussen innovatie, compliance, verandermanagement, data en digitale infrastructuur.  Uitvoeren leeraanpak binnen focusgebieden. Tijdlijn: Q2 2025: Uitvoeringsplan vastgesteld door DT I-domein, P&O Q3 2025: Centraliseren van capaciteit in expertiseteam. Start leeraanpak focusgebieden Q3 2025-Q4 2026: Uitvoeren werkwijze Q4: 2026: keuzescenario's implementatie AI Q4 2026: advies of/hoe Expertiseteam te continueren Status Deelactiviteiten Eigenaar Inrichten en Voorbereiding D&I, Dienstverlening en R&D uitvoeren van werkwijze focusgebieden Toegang bieden In operatie Digitale Voorzieningen tot een Amsterdams AIplatform voor experimenten en pilots. Centraliseren van Voorbereiding I-domein met bijdragen vanuit bestaande P&O capaciteit in een Expertiseteam 

Een focus op waardevolle toepassingen: Interactie met de Amsterdammer Doel: een afwegingskader om keuzes te maken over welke toepassingen voor interactie met de Amsterdammer waardevol zijn, met uitwerking van business cases voor opschaling. Deliverable: Prototypes uitgewerkt en getest voor toepassingen om:  Bestaande informatie eenvoudiger beschikbaar te stellen.  Simpele vragen met AI beantwoorden, om meer ruimte te creëren voor persoonlijke vragen door de medewerker Tijdlijn: Doorlopend: prototypes op vragen binnen het focusgebied (zie deelactiviteiten) Q3 2025 – Q4 2026: leeraanpak focusgebieden Q4 2026: opschalingsvoorstellen als onderdeel van de scenario's (bij voldoende budget) Vragen binnen dit focusgebied, zoals:  Hoe worden de verschillende type interacties ervaren door Amsterdammers?  Wat is het verschil in behoefte aan wel/geen AI in verschillende situaties van Amsterdammers?  Hoe scoort de inzet van AI in praktijk op de TADA-waarden?  Wat gaat er in de praktijk mis?  Kan AI helpen richting meer persoonlijke of zelfs proactieve dienstverlening? Hoe zou dat eruitzien?  Op welke manier gaan inwoners en ondernemers gebruik maken van AI in hun interacties met de gemeente? Wat voor reactie vraagt dat? Status Eigenaar Leren van

toepassingen om bestaande informatie in meer verschillende vormen beschikbaar te stellen, zoals: Taal voor allemaal

Afgerond prototype

Toegankelijk doorzoekbaar stadsarchief

Meerdere pilots

Dienstverlenin g Stadsarchief

Leren van toepassingen om simpele vragen met AI te beantwoorden, om meer ruimte te creëren voor persoonlijke vragen door de medewerker, zoals: Voicebot 14020

Status

Eigenaar

In operatie

AI-ondersteuning Vergunningen

Verkenning

Dienstverlenin g Dienstverlenin g

Meldingen openbare ruimte

Prototype afgerond

Dienstverlenin g

Een focus op waardevolle toepassingen: AI en de openbare ruimte Doel: een afwegingskader om keuzes te maken over welke toepassingen voor AI en de Openbare Ruimte waardevol zijn, met uitwerking van business cases voor opschaling. Deliverable: Prototypes uitgewerkt en getest voor toepassingen om:  Visualisaties te maken binnen stedelijke ontwikkeling.  Te ondersteunen bij samenwerking met bewoners in het ontwerpen en onderhouden van de leefomgeving  Gemeentelijke diensten in de openbare ruimte te verbeteren Tijdlijn: Doorlopend: prototypes op vragen binnen het focusgebied (zie deelactiviteiten) Q3 2025 – Q4 2026: leeraanpak focusgebieden Q4 2026: opschalingsvoorstellen als onderdeel van de scenario's Vragen in dit focusgebied:  Welke toepassingen zijn beschikbaar?  Welke structurele rol krijgen AI-visualisaties in het ontwerpproces?  Hoe kan de lokale identiteit van Amsterdamse ontwerpen beter gewaarborgd worden in de AI ontwerpen?  Wat is de potentie van AI-ontwerptools voor bewoners in het visualiseren van wensen voor de eigen buurt?  Wat zijn risico's en no go’s bij het gebruik maken van AI-voorspelmodellen voor keuzes bij regie op gebruik openbare ruimte? Leren van Status Eigenaar

mogelijkheden voor visualisaties stedelijke ontwikkeling en ondersteuning bij samenwerking met bewoners, zoals: Verkennen waarde van AI in bestaande ontwerpprogramma's als Photoshop Opleiding voor stedelijke ontwikkelaars bij UrbanAI Verkenning participatiemogelijkhe den AI met AMSInstitute Leren van toepassingen om gemeentelijke diensten in de openbare ruimte verbeteren, zoals: Beeldherkenning openbare ruimte Blurring as a Service (BaaS) AI in mobiliteitsmanagemen t Omgevingsplan: prototype voor met AI ondersteunen van planjuristen bij het omzetten van 500 bestemmingsplannen naar 1 omgevingsplan Voorspellen wanneer onderhoud gewenst is: “predictive maintenance”

Verkenning

R&D

In operatie

R&D

Verkenning afgerond

R&D

Status

Eigenaar

In operatie voor containers, steigers en dixies. Verkennen van nieuwe objecten. In operatie: verkennen hoe te delen met andere overheden In operatie

I-domein, V&OR, Parkeren, THOR

Verkenning afgerond

D&I, R&D

Verkenning

V&OR, I-domein

I-domein V&OR

Een focus op waardevolle toepassingen: intern gebruik gemeente Doel: een afwegingskader om keuzes te maken over welke toepassingen voor

AI voor intern gebruik gemeente waardevol zijn, met uitwerking van business cases voor opschaling. Deliverable: prototypes uitgewerkt en getest voor toepassingen voor:  Assistentie bij uitwerkingen  Assistentie bij desk research  Automatiseren van administratieve processen Tijdlijn: Doorlopend: prototypes op vragen binnen het focusgebied (zie deelactiviteiten) Q3 2025 – Q4 2026: leeraanpak focusgebieden Q4 2026: opschalingsvoorstellen als onderdeel van de scenario's Vragen in dit focusgebied:  Hoe dragen we zorg dat menselijk toezicht altijd gewaarborgd is?  Welke technische infrastructuur en datakwaliteit is nodig voor verantwoord gebruik van AI door medewerkers?  Welk deel van tekstuele uitwerkingen of het maken van presentaties zijn daadwerkelijk te automatiseren?  Wat doet AI-ondersteuning met de interactie tussen medewerkers?  Wat doet AI-ondersteuning met het werkplezier van medewerkers?  Wanneer willen we generieke en wanneer specifieke oplossingen inzetten? Leren van Status Eigenaar toepassingen voor assistentie bij uitwerkingen, zoals: ChatAmsterdam Github: ondersteuning bij ontwikkelen van applicaties.

In operatie In operatie

Digitale Voorzieningen I-domein

Leren van toepassingen voor assistentie bij deskresearch, zoals: Gerichtere bronverkenning door inzet gemeente specifieke RAG

Fase van de toepassing

Eigenaar

Verkenning afgerond

Afdeling Innovatie

Generieke AI-Assistent voor alle RAGverzoeken Gemakkelijker te voldoen aan WOO verzoeken

Idee

Digitale Voorzieningen

Verkenning afgerond

Dictu (Rijksoverheid)

Leren van toepassingen voor het automatiseren van administratieve processen, zoals:

Fase van de toepassing

Eigenaar

Ondersteunen specificeerwerkzaamh eden Explainable AI: inspiratie bieden welke explainable AItechnologieën gebruikt kan worden in onze organisatie

Verkenning Verkenning afgerond

IB

D&I

AI-geletterde samenleving Doelstelling: hoger bewustzijn bij Amsterdammers over de effecten, kansen, risico's en kosten van gebruik AI in hun leven. Voortzetten maatschappelijk dialoog over de impact van AI op het leven in de stad. Samenwerking met andere overheden vormgeven op keuzes en investeringen. Deliverable:  Een partnerstrategie op hoe samen te werken op keuzes en investeringen  Maatschappelijk dialoog over impact van AI op maatschappelijke domeinen  Advies over welke interventies wenselijk zijn met betrekking tot kansen en risico's in maatschappelijke domeinen. Tijdlijn: Q3 2025: partnerstrategie Q3 2025 – Q3 2026: dialogen in samenwerking met partners Q4 2026: advies en scenario's in samenwerking met partners over welke interventies wenselijk zijn met betrekking tot kansen en risico's in maatschappelijke domeinen. Status Deelactiviteiten Eigenaar Beschikbaar maken en D&I Idee verwijzen naar online cursussen Gesprekken met partners en coalities over de impact van AI op maatschappelijke domeinen Voortzetten dialogen in de samenleving in samenwerking met partners binnen Amsterdam AI: https://www.amsterd amai.com/aisamenleving Partnerstrategie Opstellen advies en scenario's in samenwerking met partners over welke interventies wenselijk zijn met betrekking

In operatie

In operatie

Verkenning Idee

D&I

D&I

D&I D&I

tot kansen en risico's in maatschappelijke domeinen.

Grip op AI voor een verantwoord gebruik Doelstelling: De gemeente is in staat om AI legitiem en op mensgerichte, betrouwbare en toekomstbestendige manier te gebruiken, door: Toepassen van bestaande kaders, de leidende principes van de Amsterdamse Visie op AI en voldoen aan de AI- Verordening  Geven van inzicht in de initiatieven met een AI-component en AI-toepassingen in gebruik  Beheersen van risico's rond gebruik van AI  Faciliteren van besluitvorming over gebruik van AI in periode 2027-2030 Deliverables:  De AI-verordening, de AI-visie en risicobeheersing zijn opgenomen in het Quality Assurance proces  AI Monitor  Benchmark Grip op LLM  Keuzescenario's Tijdlijn: Q3 2025: AI Monitor 2025-2026: Aanvullen van het Quality Assurance proces Q1 2026: Grip op LLM benchmark Q4: 2026: Keuzescenario's over inzet AI 

Deelactiviteiten Vertalen AI-verordening en AI-visie naar een praktisch hanteerbaar kader en instrumentarium Risico's identificeren en geven van kaders en instrumenten voor de juiste maatregelen AI Monitor Identificeren AI in updates en nemen van benodigde maatregelen Grip op LLM's: ontwikkelen van een benchmark met standaard evaluatiemethodes voor het vergelijken van kwaliteit en risico's van Large Language Models (LLM's)

Status In operatie

Voorbereiding

Trekker DS&I

DS&I

Voorbereiding Voorbereiding

D&I DS&I en Digitale voorzieningen

Verkenning

Digitale Voorzieningen

Uitwerken keuzescenario's over inzet van AI

Voorbereiding

D&I