Thema Deelmobiliteit
Met ShareWise introduceert CROW een AI-kennistool die gebruikers helpt om snel betrouwbare informatie over deelmobiliteit te vinden. Tegelijkertijd is een nieuwe datatool verschenen waarmee gemeenten en regio’s trends en ontwikkelingen rondom deelmobiliteit kunnen analyseren en vergelijken. CROW werkt op dit vlak samen met het Nationaal Programma Natuurlijk!Deelmobiliteit.
Wie als beleidsmaker iets wil weten over deelmobiliteit moet vaak diep graven. Rapporten staan verspreid over websites. Data zitten opgesloten in losse publicaties. En ondertussen groeit de druk om snel beleid te maken rond deelauto’s, deelfietsen, hubs en nieuwe mobiliteitsvormen. Volgens Eric de Kievit is precies dat dé reden waarom CROW inzet op AI.
De Kievit werkt bij CROW als kenniswerker op het gebied van mobiliteit en ruimte. Binnen het Nationaal Programma Natuurlijk!Deelmobiliteit is hij de liaison voor kennisontwikkeling en kennisdeling, data, AI-toepassingen en het verbinden van overheden, marktpartijen en praktijkervaringen. In de afgelopen jaren was hij onder meer betrokken bij de publicatie van de jaarlijkse Staat van de deelmobiliteit.
“We hebben in Nederland enorme hoeveelheden kennis over deelmobiliteit opgebouwd”, zegt hij. “Maar die kennis staat overal versnipperd en is daardoor lastig te vinden. Het gevolg is dat mensen belangrijke informatie missen.”
Kennis anders ontsluiten
Deelmobiliteit ontwikkelt zich razendsnel. “Een paar jaar geleden ging het vooral over deelauto’s. Inmiddels heb je deelbakfietsen, deelscooters, hubs en allerlei nieuwe vormen van gedeelde mobiliteit. Gemeenten krijgen steeds meer vragen. Hoe richt je beleid in? Hoe organiseer je ruimte? Hoe vergelijk je jezelf met andere gemeenten? Daar hoort ook een andere manier van kennis ontsluiten bij.”
CROW is kennispartner binnen het Nationaal Programma Natuurlijk!Deelmobiliteit. Hier ontstond het idee om kennis slimmer toegankelijk te maken. “We zijn begonnen met een voorverkenning”, vertelt hij. “Kan AI hier eigenlijk iets betekenen? Wat levert het op? Kun je betrouwbare antwoorden krijgen?”
Die eerste tests maakten duidelijk waar de gevoeligheden zaten. Vooral bronvermelding bleek ingewikkeld. “De tool werkte verrassend goed, er kwam geen onzin uit. Maar de verwijzingen naar de oorspronkelijke bronnen gingen regelmatig mis, terwijl die juist essentieel zijn. Mensen moeten kunnen terugvinden waar informatie vandaan komt.” Geen reden om af te haken. “We zagen dat het oplosbaar was. Toen hebben we gezegd: we gaan dit professioneel verder ontwikkelen.”
Afgeschermde kenniscollectie
ShareWise verschilt bewust van generieke AI-tools. Het systeem haalt zijn antwoorden niet van het open internet, maar uit een gecontroleerde kenniscollectie die door CROW wordt samengesteld en beheerd. “Wij hebben een naam hoog te houden als betrouwbare kennispartner”, zegt De Kievit. “Daarom hebben we gekozen voor een afgeschermde kennisbank met gevalideerde kennis. De tool kan niet buiten die omgeving zoeken.”
Dat onderscheid vindt hij belangrijk, zeker nu AI-systemen steeds makkelijker overtuigende antwoorden formuleren. “Open AI-systemen kunnen gaan hallucineren. Dan verzinnen ze dingen die heel geloofwaardig klinken, maar feitelijk niet bestaan.”
Dat zag De Kievit ook gebeuren tijdens de ontwikkeling. “In een test vroeg ik: ik ben beleidsambtenaar in de gemeente Soest en wil starten met deelmobiliteit. Geef me een stappenplan. Dan krijg je een prachtig gestructureerd antwoord terug. Vervolgens vroeg ik hoeveel budget daarvoor nodig was. Toen kwam het systeem ineens met bedragen in dollars. Dan moet je het systeem dus leren: we zitten hier in Nederland, we rekenen in euro’s.”
Goede vragen stellen is ontzettend belangrijk. Dat vraagt volgens hem ook iets van de eindgebruiker. “Als je heel abstracte vragen stelt, kan een systeem alle kanten op gaan. Het helpt enorm als je duidelijk maakt vanuit welke rol je een vraag stelt. Dus niet alleen: hoe werkt deelmobiliteit?, maar bijvoorbeeld: ik ben beleidsmedewerker mobiliteit bij een middelgrote gemeente en ik wil weten hoe ik een deelmobiliteitshub kan ontwikkelen.”
Juist kleinere en middelgrote gemeenten kunnen daar volgens hem voordeel van hebben. “Koplopers weten vaak goed waar ze naar zoeken. Maar wij richten ons nadrukkelijk ook op het peloton. Gemeenten met minder capaciteit en minder specialistische kennis. Die willen we laagdrempelig met praktisch toepasbare kennis ondersteunen.”
Kracht in samenhang
Volgens De Kievit zit de kracht van ShareWise niet alleen in snelheid, maar vooral in samenhang. “Nu moet iemand zelf allerlei websites, rapporten en publicaties doorzoeken. Dan mis je al snel informatie. Deze tool verbindt die kennis.”
Dat kan ook nieuwe inzichten opleveren. “Je krijgt soms antwoorden of invalshoeken waar je zelf nog niet aan gedacht had. Dat is waardevol. Zeker bij complexe vraagstukken rond ruimtegebruik, hubs of stallingen.”
Als voorbeeld noemt De Kievit de snelle groei van bakfietsen en deelvoertuigen. “Als je nadenkt over meer deelmobiliteit, moet je óók nadenken over waar die voertuigen mogen worden gestald. Je wilt niet dat overal in de openbare ruimte deelvoertuigen worden achtergelaten. Dat soort samenhangende vragen kan zo’n systeem helpen zichtbaar te maken.”
Naast ShareWise lanceert CROW ook een nieuwe datatool rond deelmobiliteit: Staat van de deelmobiliteit. Volgens De Kievit vullen beide instrumenten elkaar aan. “We verzamelen al sinds 2021 data over het aanbod van deelmobiliteit. Denk aan aantallen auto’s, scooters, bakfietsen en fietsen. Tot nu toe zat die informatie vooral verwerkt in publicaties, zoals de Staat van de deelmobiliteit. Maar zo’n database is veel interessanter als gebruikers er zelf analyses mee kunnen maken.”
Met de nieuwe tool kunnen gemeenten bijvoorbeeld zichzelf vergelijken met andere gemeenten van vergelijkbare omvang. “Een ambtenaar kan straks zeggen: laat mij zien hoe wij scoren ten opzichte van andere gemeenten met ongeveer hetzelfde inwonertal. Of: vergelijk de G4 op het aantal deelscooters. Dan krijg je direct grafieken en trends te zien.”
Voor CROW zit de grootste uitdaging aan de voorkant, zegt De Kievit. “Hoe houd je kennis actueel? Hoe zorg je dat bronvermeldingen blijven werken? Hoe voorkom je dat verouderde informatie blijft circuleren?”
Hij noemt het voorbeeld van parkeerkencijfers. “Toen wij onderzochten waarom sommige gemeenten moeite hadden met parkeernormen, bleek dat mensen nog werkten met cijfers uit 2012. Terwijl de wereld inmiddels totaal is veranderd.” Juist daarom vindt hij actueel kennisbeheer essentieel. “Een AI-systeem moet leren om altijd de meest recente informatie te gebruiken.”
Pilot en showcase
Tijdens gebruikersonderzoeken kwamen ook weer nieuwe wensen naar voren. Sommige gebruikers willen straks eigen gemeentelijke documenten kunnen toevoegen aan de kennisomgeving. “Dat roept weer allerlei vragen op over betrouwbaarheid en beheer. Maar het laat wel zien waar de behoefte ligt.”
CROW blijft de tools daarom actief doorontwikkelen. “We gaan gebruik monitoren, feedback ophalen en kijken waar verbeteringen nodig zijn.” Volgens De Kievit draait het uiteindelijk niet om technologie alleen. “We hebben er niets aan als we een nieuwe ChatGPT gaan bouwen. Dit hulpmiddel moet echt meerwaarde hebben voor de praktijk.”
De inzet van AI past bij een nieuwe tijd waarin de ontwikkelingen razendsnel gaan. “Maar de behoefte aan betrouwbare, actuele en gevalideerde kennis blijft. Misschien wordt die behoefte zelfs alleen maar groter. Dus daar blijven we bovenop zitten als organisatie.”
Meer lezen
Delen via