Hackathon toont aan dat AI-kansen kunnen worden verzilverd

AI-Hackathon sessie in de CBS-zaal in Heerlen
© CBS
Artificiële intelligentie (AI) geeft het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) nieuwe mogelijkheden. Zo zijn er kansen om personen sneller te bedienen in hun zoektocht naar data, enquêtedeelnemers vlotter en soepeler vragenlijsten te laten doorlopen en het werkproces van het CBS anders in te richten, wat tot meer efficiency leidt. Dat is de conclusie na de AI-hackathon waarin zo’n veertig medewerkers van het CBS werden uitgedaagd om acht AI-kansen uit te werken tot concrete producten. De uitkomsten van het evenement zijn veelbelovend en kunnen soms zelfs al meteen worden toegepast in de praktijk.
Vivek Gajadhar is projectleider van deze AI-hackathon. Hij haalt de eerste AI-kans aan: ‘Het CBS heeft ook vragenlijsten waarin respondenten algemene opmerkingen kunnen plaatsen. In die informatie zit een schat aan data verborgen, Maar het CBS heeft niet de capaciteit om handmatig het uiterste uit deze opmerkingen van respondenten te halen. Daarom was één van de AI-kansen tijdens de hackathon: kunnen we hiervoor AI inzetten? De medewerkers die hierop focusten, hebben de hackathon gewonnen door een dashboard te ontwikkelen.’

Gajadhar noemt de voordelen op: ‘Ten eerste kunnen we nu met AI de gegevens onderbrengen in verschillende categorieën. Verder is het mogelijk de opmerkingen en vragen van respondenten te verduidelijken, zodat het CBS daar gerichter mee kan omgaan. En tot slot is AI in staat het sentiment van een opmerking vast te stellen: is iemands woordkeuze neutraal, positief of negatief?’

Sneller en beter

AI is ook bij het CBS een belangrijke ontwikkeling. ‘We zien het als een manier om nog efficiënter te kunnen werken’, zegt Gajadhar, die zelf onderzoeker is binnen de sector bedrijfsstatistieken. ‘Wij zeggen: alles is interessant, mits het verantwoord is op het gebied van veiligheid en privacy.’

Vanuit die gedachte heeft het CBS ook de AI-hackathon georganiseerd. Vanuit de deelnemende medewerkers in Den Haag en Heerlen werden acht groepen van vijf medewerkers gevormd. Voor vier dagen schoven zij hun gebruikelijke werkzaamheden opzij om zich volledig te richten op AI. Elke groep beet zich vast in één van de acht AI-kansen. ‘Het evenement was zeer geslaagd’, zegt Gajadhar. ‘Van elke kans is aangetoond dat het werkt in de praktijk en werd er een proof of concept gemaakt.’

ChatGPT en Gemini

Een mooi voorbeeld hiervan is de MCP-server voor de CBS-databank StatLine. Als die daadwerkelijk wordt ontwikkeld, krijgen gebruikers van bijvoorbeeld ChatGPT of Gemini nog sneller de juiste en actuele gegevens van het CBS voorgeschoteld.

Gajadhar legt uit: ‘Veel mensen vragen taalmodellen als ChatGPT en Gemini om informatie. Stel, je wilt de werkloosheidscijfers uit 2025 hebben. Dan gaat het model online op zoek naar bronnen hiervoor om jou vervolgens deze informatie te geven. Een MCP-server voor StatLine zou betekenen dat er een veilige directe verbinding is tussen CBS-data en taalmodellen; daarmee zouden onze data toegankelijker worden voor de modellen en dus makkelijker kunnen worden gevonden en opgehaald. De gebruiker van het model krijgt dan betrouwbare en actuele informatie over werkloosheid in 2025. Hij ontvangt bijvoorbeeld geen vertekende of onjuiste cijfers uit een andere bron en ook geen cijfers over 2024. De groep medewerkers die deze AI-kans uitwerkte, heeft aangetoond dat je met behulp van AI de software kunt bouwen voor een MCP-server.’

AI-Hackathon sessie in de CBS-zaal in Den Haag
© CBS

Zo makkelijk mogelijk

Het CBS wil het deelnemers aan enquêtes zo makkelijk mogelijk maken. Daarom ging één van de AI-kansen over standaardisatie van metadata. Dit zou er bijvoorbeeld voor kunnen zorgen dat deelnemers van verschillende enquêtes maar één keer een bepaalde vraag hoeven te beantwoorden.

Gajadhar: ‘Sommige enquêtes vertonen overlap. Dan krijg je in de ene enquête dezelfde vraag als in de andere. Of termen verschillen van elkaar: in de ene enquête word je bijvoorbeeld gevraagd naar “de omzet” en in de andere naar “de netto-omzet”. Op dit vlak is winst te behalen, heeft de hackathon uitgewezen. Deelnemers hebben met AI een generiek systeem gemaakt voor alle enquêtes. Medewerkers kunnen nu op een dashboard verschillende enquêtes selecteren en deze laten doorzoeken op overlap in vragen en verschil in terminologie. Daarna kunnen dubbele vragen voor gebruikers worden vermeden en is het mogelijk eventuele onduidelijkheid te voorkomen door overal dezelfde termen te gebruiken. Voor het CBS zelf is het ook efficiënter als we in alle enquêtes dezelfde taal spreken.’

Andere prototypes

Dat AI het CBS kan helpen efficiënter te werken, blijkt ook uit de AI-kans ‘Analyseren van cao-teksten’. Gajadhar: ‘Van oudsher analyseren we handmatig cao-overeenkomsten om er bepaalde informatie uit te halen. Ook hier is gebleken dat dit betrouwbaar en sneller kan met AI. Op die manier hoeven medewerkers hier dus minder tijd aan te besteden.’

Medewerkers hebben tijdens de AI-Hackathon ook prototypes ontwikkeld voor interne kennisborging en e-learning.

Een aantal ideeën uit de hackathon krijgt inmiddels een concreet vervolg. Zo wordt voor de MCP-server voor StatLine een apart project opgezet om deze verder te ontwikkelen. Ook de toepassing waarmee opmerkingen van respondenten met behulp van AI kunnen worden geanalyseerd, wordt verder onderzocht. Daarmee heeft de hackathon zichtbaar gemaakt welke AI-toepassingen kansrijk zijn en daadwerkelijk verder kunnen worden gebracht binnen het CBS.

Relevante links