UWV ontkent om met artificiële intelligentie (ai) de problemen met de WIA-uitkeringen te lijf te willen gaan. Meer, de uitvoeringsorganisatie zegt het gebruik van een ai-tool niet eens te overwegen.
Een woordvoerder weersprak berichten dat ai-software een selectie gaat maken van de dossiers waarin eerder fouten waren ontdekt, voor nadere bestudering door medewerkers. Tienduizenden burgers zouden al jaren een te hoge of te lage uitkering wegens arbeidsongeschiktheid hebben ontvangen. Maar het geautomatiseerd ‘zeven’ van dossiers met ai is niet aan de orde, zo blijkt uit een reactie van UWV. ‘Zo’n ai-oplossing maakt geen deel uit van het verbeterplan dat UWV momenteel extern laat toetsen.’
Deskundigen als Aaron Mirck hadden afgelopen weekeinde bezwaren geuit tegen het eventuele gebruik van ai in deze kwestie. Theoretisch is toepassing van ai niet geheel onmogelijk. Maar, aldus oud-it-hoogleraar Daan Rijsenbrij, om zo’n model een beetje werkend te krijgen, is de input van duizenden gevallen nodig. Ook voor het testen, zijn nog eens grote aantallen dossiers vereist. Als de door derden aangeleverde data fouten bevatten en de data zijn vervuild, zal het ai-model ook verkeerde uitkomsten geven. De Landelijke Cliëntenraad zei afgelopen vrijdag dat ex-werkgevers soms de polissen niet op orde hebben, terwijl ook de informatie van de Belastingdienst gebrekkig kan zijn.
Zwartedoosgehalte
Ook de uitlegbaarheid van ai kan tot problemen leiden. Cliënten zullen willen weten waarom de ai hun dossier al dan niet heeft geselecteerd. Ai-modellen kennen een hoog zwartedoosgehalte. Dergelijke ai-risico’s zijn voer voor advocaten van cliënten die zich benadeeld voelen. Computable-opiniemaker Dr. René Veldwijk verbaast zich er op X over dat UWV cruciale berekeningen om de hoogte van de arbeidsongeschiktheidsuitkering vast te stellen, helemaal niet zijn geautomatiseerd. ‘Dat is veel ernstiger dan slechte software,’ aldus de UWV-watcher. Bij software met bugs of werkend op slechte data kun je fouten identificeren, isoleren en veelal herstellen. Dat kan vaak zelfs (deels) automatisch. Bij een eenduidig doch complex zonder deugdelijk ict of administratie ben je gegarandeerd de pineut, zo meent hij.
Ook als sommige data naderhand verkeerd blijken te zijn, maakt oplossingen zeer lastig. Veldwijk: ‘Hiermee omgaan is een kerntaak van salaris- en uitkeringssystemen, maar een nachtmerrie als je het met de hand moet doen. Aanpassingen onderbouwen en communiceren naar de gedupeerden? Vergeet ‘t maar.’ Ook het na de herberekeningen corrigeren van bestaande, foute, uitkeringen gaat veel tijd kosten. Volgens Veldwijk kunnen de UWV-uitkeringssystemen van vóór 1990 dit niet automatisch. ‘Ook dit wordt semi-handwerk.’
Rijsenbrij, die pleit voor een harde ingreep bij het UWV, vraagt zich af waarom de raad van bestuur niet eerder de problemen die zich al vier jaar lang voordoen, naar buiten heeft gebracht. Hij vindt het ook onbegrijpelijk waarom UWV bij het niet op tijd aanleveren van de juiste cliëntgegevens verzuimt aan de bel te trekken en sancties oplegt.
Omdat AI soms hele onvoorspelbare resultaten kan generen, zeker als de database vervuild is me foute of onvolledige informatie.
En het UWV staat niet bekend als transparant, lastig om je gelijk te krijgen als gedupeerde