Van herhalen naar helpen: Bente in de praktijk

Gemeentelijke dienstverlening en welzijnsorganisaties in Twente worden geconfronteerd met een structurele spanning tussen toenemende vraag en beperkte professionele capaciteit. Een substantieel deel van de werktijd gaat op aan repetitieve informatievragen van inwoners met een financiële hulpvraag. In veel gevallen vraagt dit niet om professionele oordeelsvorming, maar om oriëntatie op het beschikbare hulpaanbod. Dit gaat direct ten koste van de aandacht voor inwoners met complexe of urgente problematiek.
Binnen dit project staat Bente centraal: een ontwikkelde en geteste MVP (TRL 4 - 5) van een virtuele assistent gebaseerd op een domeinspecifieke LLM in combinatie met een RAG-architectuur. Bente interpreteert vragen van inwoners in natuurlijke taal, ontsluit lokale, regionale en landelijke regelingen op basis van individuele situatie en locatie, ondersteunt bij het articuleren van de hulpvraag, en formuleert passende vervolgstappen. Eerdere werk- en testsessies met professionals bevestigen de potentiële meerwaarde als eerste informatielaag.
Wat ontbreekt is empirisch bewijs over de effecten in de uitvoeringspraktijk. Dit 1-jarig praktijkgericht onderzoek test Bente systematisch binnen de schuldhulpverlening van Gemeente Losser, een door de VNG geselecteerde gemeente. Via een gecontroleerd interventie ontwerp met nulmeting, gestructureerde inzetperiode en effectmeting, wordt onderzocht in hoeverre inzet van Bente leidt tot vermindering van herhaald klantcontact, verkorting van doorlooptijd en ervaren verlichting van werkdruk. Ethische dimensies rond professionele regie, verantwoordelijkheid en vertrouwen vormen een integraal onderdeel van het onderzoek.
De verwachte opbrengst is toepasbare praktijkkennis over de randvoorwaarden voor verantwoordelijke inzet van conversationele AI in het publieke domein, overdraagbaar naar vergelijkbare uitvoeringscontexten in de regio.