Van chatbot naar assistent: wat we leerden bij gemeenten

Vraag een gemeentelijke chatbot wat je met asbest moet doen, en hij vertelt je misschien dat de buitendienst ook dit jaar je kerstboom ophaalt. Dat gebeurde echt, in een onderzoek van Digimonitor.

Digimonitor beoordeelde begin 2026 de antwoorden van 39 gemeentelijke chatbots: 10 procent was goed en 64 procent fout. Bij 23 procent kreeg de inwoner alleen een link, bij 3 procent helemaal geen antwoord.

Steeds meer gemeenten willen van hun chatbot een assistent maken die wel antwoord geeft. Daar praten we al een tijd met gemeenten over. In Deurne staat vragen.ai sinds september live en vervangt daar de zoekfunctie.

Waarom geven gemeentechatbots zo vaak een verkeerd antwoord?

Een klassieke chatbot werkt met scripts: hij herkent een vraag en kiest een antwoord dat iemand vooraf heeft geschreven. Dat werkt voor de vragen die je hebt voorzien. Stelt een inwoner zijn vraag net anders, dan kiest de chatbot het verkeerde script of stuurt hij alleen een link. Zo kwam de asbestvraag bij de kerstboom uit.

Iedere nieuwe vraag vraagt een nieuw script, en iedere wijziging op je website moet je ook in de chatbot doorvoeren. Daardoor loopt de chatbot altijd een stap achter op de site.

Wat doet de assistent van vragen.ai anders?

De assistent van vragen.ai leest je website zelf. Hij zoekt de passages die bij de vraag horen, formuleert daar een antwoord op en zet de bron eronder. Klik je op die bron, dan opent de pagina met de gebruikte passage gemarkeerd. Zo controleert iedereen in één klik waar het antwoord vandaan komt.

Pas je een pagina aan, dan gebruikt de assistent de nieuwe tekst. Er is dus geen tweede plek die je moet bijhouden. Dat merk je vooral bij vragen waar niemand een script voor had geschreven.

Ook landelijk gaat het die kant op: gemeentelijke assistenten krijgen generatieve AI erbij, zodat ze ook antwoord geven uit de eigen informatiebronnen van een gemeente.

Zijn vaste antwoorden niet betrouwbaarder?

Een vast antwoord voelt veilig, want iemand heeft het geschreven en gecontroleerd. Die gedachte snappen we goed. Alleen staat die gecontroleerde tekst bij een gemeente al op de website. Een vast antwoord in de chatbot is dan een tweede versie van dezelfde informatie, die iemand apart moet bijhouden.

Bij vragen.ai is je webpagina de gecontroleerde tekst. Moet een antwoord op een bepaalde manier, dan leg je dat vast in een regel, bijvoorbeeld "noem nooit een bedrag" of "verwijs bij afval naar de afvalkalender".

Een eenvoudige vraag hoeft ook niet veel rekenkracht te kosten. Op een alledaagse vraag geeft de assistent snel antwoord, zonder er lang over na te denken. Hoe dat werkt, lees je in het artikel over hoe snel een AI-agent is.

Wat kost het, en hoe vergelijk je eerlijk?

Ook een open source-oplossing kost geld. De code is gratis, maar hosting, support, het bijhouden van antwoorden en de doorontwikkeling zijn dat niet. Bij gezamenlijke oplossingen betaalt een gemeente bijvoorbeeld een bijdrage per inwoner, met vaste maandkosten erbovenop.

Vergelijk daarom niet alleen het tarief. Deze vragen helpen:

• Wat kost het per beantwoorde vraag, bij jouw aantal vragen?
• Hoeveel uur schrijven en controleren medewerkers zelf aan antwoorden?
• Wat gebeurt er met je kosten als andere deelnemers stoppen of erbij komen?
• Kun je je instructies en gesprekken meenemen als je overstapt?

Onze prijzen staan openbaar. Essential kost 349 euro per maand voor 5.000 antwoorden (fair use), inclusief het taalmodel en de beheeromgeving. Ga je een maand over de 5.000 heen, dan merk je daar niets van. Zit je er structureel boven, dan nemen we eerst contact op, en past Professional misschien beter: 795 euro per maand voor 15.000 antwoorden. Maandelijks opzeggen kan altijd.

Kiezen we voor een landelijke oplossing of een eigen assistent?

Samen optrekken heeft zeker waarde: gemeenten delen kennis, kosten en ervaring. Maar een gedeelde assistent betekent ook gedeelde antwoorden. Gaat er in één antwoord iets mis, dan zie je die fout bij iedere deelnemer terug. Digimonitor zag dat ook: bij gemeenten die samen één chatbot gebruiken, verwees het asbestantwoord overal naar dezelfde verkeerde pagina.

Bij vragen.ai heeft iedere gemeente een eigen assistent, op de eigen website en met de eigen kennis.

Delen doen we wel, via de lessen. Met Deurne hebben we uitgewerkt hoe de assistent met gemeentelijke kennis omgaat, en daar maken we een template van. Zo begint de volgende gemeente niet bij nul.

Ook de functionaliteit deel je. vragen.ai is een SaaS-product op open source technologie, waar we continu aan doorontwikkelen. Wat we voor de ene gemeente bouwen, staat daarna voor iedere gemeente klaar.

Waar je ook voor kiest, de kwaliteit hangt vooral af van je content. Als een antwoord bij ons niet goed is, ligt dat in ongeveer 80 procent van de gevallen aan de content. Een AI-assistent helpt je die content ook beter te maken. Je ziet waar inwoners vragen over stellen en waar je website het antwoord niet heeft. In de analyse staan die vragen apart onder "Ontbrekende content".

Deurne schrijft er op de eigen website zelf over: "We zien wat vaak gevraagd wordt, waar mensen vastlopen en welke kennis ontbreekt."

Hoe soeverein is het?

Voor ons begint soevereiniteit bij de kennis. Je gemeente heeft de informatie op de website zelf opgebouwd, dus bepaalt de gemeente ook wat een assistent ermee doet.

Taalmodellen veranderen snel. Bij een model van een grote aanbieder bepaalt de maker welke versies er zijn en wanneer een versie verdwijnt. Daarom koppelen we je kennis niet aan één model. Je kiest per assistent welk model het gesprek voert, en je wisselt zonder opnieuw te beginnen. Wil je dat er geen vraag het land uit gaat, dan kies je een open model dat in Nederland draait. Welke modellen er zijn, staat bij taalmodellen.

Ook de rest blijft van jou. Je kennisbank, de instellingen en de gestelde vragen staan in Nederland. Je content blijft op je eigen website, en je instructies en gespreksgeschiedenis kun je exporteren en meenemen.

Het team achter vragen.ai zit bij SWIS in Leiden. Sinds 1999 bouwt SWIS voor maatschappelijk betrokken organisaties, zoals overheden, zorginstellingen en kennisorganisaties. Dat noemen we bij SWIS duurzaam digitaal veranderen.

vragen.ai staat in het Common Ground-portfolio en is gebouwd op open source technologie. Intern bespreken we of we het product zelf open source kunnen maken. Dat is een ambitie, maar het moet ook haalbaar zijn.

Wat als de assistent iets verkeerds zegt?

Dan zie je dat. Iedere vraag en ieder antwoord komt binnen in de beheeromgeving, met de bronnen die de assistent gebruikte en een score voor betrouwbaarheid, relevantie en bronrelevantie.

Daarom begint ieder traject met testen. In Deurne testten medewerkers in twee rondes van twee weken, en samen met onze eigen testvragen ging het om ruim 700 vragen. De webcoördinator van Deurne zag daarna nog maar één echt risico: dat de eigen content niet klopt. Wat de assistent verkeerd zegt, staat meestal ook verkeerd op de site.

Deurne vertelt andere gemeenten er graag zelf over. Op de pagina over de AI-zoekfunctie staat hoe je het team bereikt.

Daarnaast leg je vast wat de assistent nooit mag doen. In het sociaal domein noemt hij bijvoorbeeld geen bedragen en zegt hij niet "je hebt recht op". Dat mag een medewerker aan de telefoon ook niet. Hij verwijst naar de pagina en naar een mens.

Welke bronnen neem je mee?

De belangrijkste vraag bij de inrichting is welke kennis de assistent mag gebruiken, en welke hij moet gebruiken.

Een gemeente heeft vaak meerdere websites, zoals de hoofdsite, een site voor zorg en welzijn of een site voor werken bij. Een inwoner weet niet altijd op welke site het antwoord staat, en dat hoeft ook niet. Met één assistent over al die bronnen heen is er één ingang voor het antwoord op zijn vraag.

Begin wel klein. Deurne startte bewust met twee eigen websites: deurne.nl en zorgindeurne.nl. Later kwamen huisvoordesamenleving.nl en de begrotingen en jaarrekeningen erbij. Welke bronnen nu zijn gekoppeld, staat op de pagina over de AI-zoekfunctie.

De raadsinformatie bleef bewust buiten de kennisbank, omdat de gemeente geen invloed heeft op wat daarin staat. Brieven aan de raad zijn openbaar, maar niet gecontroleerd. De assistent weet wel dat die site bestaat en verwijst ernaar.

Wil je die informatie toch gebruiken, dan kan dat via LexAgent. Die zit in je abonnement en zet je zelf aan. Daarmee raadpleegt de assistent naast je eigen content ook de wet en lokale regels zoals de APV. Ook de raadsinformatie van ruim 300 gemeenten kan erbij, steeds met de bron. Het blijft een aparte bron: je bepaalt zelf of en wanneer de assistent die gebruikt.

Pagina's die een gemeente bewust uit Google houdt, neemt de assistent ook niet mee. Dat werkt zoals bedoeld.

Een tip uit de praktijk: kijk of er bronnen op afwijkende adressen staan. In Deurne stonden de financiële stukken op losse URL's, buiten de rest van de site.

Waar zet je hem op de website?

Niet alleen rechtsonder. Bij een andere gemeente hielden we een inwonertest, en daar zeiden testers dat ze een chat rechtsonder pas proberen als klikken en zoeken niets oplevert. Stond de assistent prominent in beeld, dan begonnen ze meteen te typen.

Deurne koos voor de grootste stap: de assistent vervangt de zoekfunctie.

Drie lessen over de ingang:

• voorbeeldvragen tonen, zodat mensen zien dat ze een hele vraag mogen stellen
• zoekresultaten pas tonen als het antwoord er is, anders denken mensen dat de resultaten het antwoord zijn
• vooraf zeggen dat het om AI gaat, dat is sinds 2 augustus 2026 verplicht

Hoe klinkt de assistent, en voor wie?

Deurne onderscheidt drie groepen: inwoners met een zorg- of inkomensvraag, inwoners in het algemeen en ondernemers. Toch koos de gemeente voor één toon: je en jij, B1, geen jargon.

Bij de start gaf Deurne ook mee hoe een antwoord eindigt: met een volgende stap en een telefoonnummer dat je kunt aanklikken. Buiten openingstijden hoort daar het contactformulier te staan in plaats van het nummer.

Eén wens van het team in Deurne vonden we treffend: geef altijd eerst informatie, en vraag pas daarna door. Anders voelt het als een chatbot.

Kan het KCC er ook mee werken?

Ja. In Deurne testten ook medewerkers van het KCC mee, met de vragen die zij aan de telefoon krijgen.

Voor het KCC kan een aparte assistent zinvol zijn. Die gebruikt dan bronnen die je niet aan inwoners wilt tonen, zoals een webarchief met oudere informatie. Die scheiding leg je per assistent vast.

Komt de assistent er niet uit, dan moet een inwoner zijn vraag niet opnieuw hoeven te vertellen. Daarom bouwen we een warme overdracht naar een medewerker, die meteen ziet wat er al gevraagd en geantwoord is. We verwachten dat dit begin 2027 klaar is. Tot die tijd sluit de assistent af met een telefoonnummer dat je kunt aanklikken, of buiten openingstijden met het contactformulier.

Hoeveel werk is het?

Minder dan je misschien denkt. De techniek is een paar regels code op je website.

De tijd zit in testen en besluiten. In Deurne was de kick-off in april, waren de testrondes in juni en juli en volgde de go/no-go in augustus. In september ging de assistent live, nadat de raad hem had gezien.

Na de livegang stuur je bij op basis van de gesprekken. Dat kost een paar uur per maand, geen halve formatieplaats. Wie dat doet en hoe je het aanpakt, staat in je AI-assistent beheren.

Binnen twee weken live, en leren van de vragen

Het kan ook sneller dan in Deurne. Bij een andere gemeente stond de assistent binnen twee weken live. Zo pakten we dat aan.

Kick-off op locatie

Samen met het team van de gemeente bepaalden we wat de assistent wel en niet mag, hoe hij klinkt en welke kennis hij gebruikt. Iedereen stelde daarbij meteen zelf vragen aan een standaard ingerichte assistent op de eigen website, zodat het team direct wat al goed ging en wat niet.

De assistent inrichten

Nog dezelfde dag zetten we de afspraken uit de kick-off om in instructies. Bijvoorbeeld: nooit een bedrag of een recht toezeggen, en eerst de hulp in de buurt noemen, pas daarna het loket van de gemeente.

Testen

De volgende ochtend testte het team zelf. Ze stelden vragen en beoordeelden ieder antwoord met een duim omhoog of omlaag en een toelichting. Een dag later testte de gemeente met inwoners.

De assistent op de website

Intussen stemden we af met de webbouwer van de gemeente. Dat is minder werk dan het klinkt:

• het embed-script is een paar regels code, dat de assistent laadt die je al hebt ingericht
• de webbouwer zet het vragen.ai-domein in de Content Security Policy (de lijst met bronnen die de browser van de site mag laden)
• een stylesheet zorgt dat de assistent in de huisstijl van de site staat

De gemeente koos voor twee fases. Eerst een paneel rechtsonder op iedere pagina: klein werk dat snel live kan. Daarna een prominente ingang op de homepage, die ontwerp vraagt en met een gewone release meeloopt. Hoe het technisch werkt, staat in de documentatie over de widget.

Feedback bespreken en bijsturen

We liepen de testfeedback samen door en pasten de assistent aan. De zoekresultaten verschenen bijvoorbeeld eerder dan het antwoord, waardoor testers dachten dat de resultaten het antwoord waren. Nu verschijnen antwoord en bronnen tegelijk.

Een tweede les: stond iets niet op de site, dan bleef de assistent vragen om de vraag anders te stellen. Beter is dat hij eerlijk zegt dat de informatie er niet is, uitlegt waar de site wel over gaat en naar een mens verwijst. Daar scherp je de instructie op aan.

Live, en meekijken

Bij de go/no-go waren er geen blokkerende bevindingen. De assistent ging live, en sindsdien kijkt het webteam van de gemeente mee in de gesprekken. Ziet het team iets, dan voegt het zelf een regel toe.

Wat ons betreft is dat meekijken de belangrijkste stap, want pas aan de echte vragen zie je hoe inwoners de assistent gebruiken.

Wie houdt de regie?

Wij vinden dat iedere inwoner een betrouwbaar antwoord verdient, en dat de gemeente zelf bepaalt wat de assistent namens haar zegt.

Wie de kennis opbouwt, hoort ook eigenaar te zijn van het gesprek. De kennis op je website is van jou, dus jij bepaalt hoe de assistent die gebruikt. Daarvoor heb je ons niet steeds nodig: in de beheeromgeving pas je zelf de regels aan en kies je de bronnen.

Je ziet per antwoord welke stappen de assistent zette, waar hij zocht en welke bronnen hij las en citeerde. Zo weet je altijd waarom een antwoord is zoals het is, en waar je moet bijsturen als het beter kan. Deurne schrijft daar zelf over op de eigen website: de gemeente volgt welke stappen de assistent zet en hoe hij tot een antwoord komt.

Inwoners vinden zo de informatie die ze zoeken. En waar die er niet is, krijg jij aan de achterkant een signaal dat er een pagina ontbreekt of dat een tekst beter kan.

Wil je zien wat de assistent met jullie eigen website doet? Maak een demo aan. Die is gratis en leest jullie eigen website in, dus je test meteen met de vragen die inwoners echt stellen. Of vraag het team in Deurne naar hun ervaringen, zij vertellen er graag over.

Korte antwoorden

Waarom geven gemeentelijke chatbots verkeerde antwoorden?

De meeste werken met vooraf geschreven scripts. Stelt een inwoner de vraag anders dan voorzien, dan kiest de chatbot het verkeerde script of stuurt hij alleen een link. Digimonitor vond begin 2026 bij 39 gemeentelijke chatbots 10 procent goede en 64 procent foute antwoorden.

Wat is het verschil tussen een chatbot en een AI-assistent?

Een chatbot kiest een vooraf geschreven antwoord. Een AI-assistent leest de website van de gemeente zelf, formuleert een antwoord op de vraag en toont de bron. Wijzigt de website, dan wijzigt het antwoord mee.

Wat kost een AI-assistent voor een gemeente?

Bij vragen.ai kost het pakket Essential 349 euro per maand voor 5.000 antwoorden (fair use), inclusief taalmodel en beheeromgeving. Vergelijk oplossingen op de kosten per beantwoorde vraag, en tel de uren mee die het schrijven en bijhouden van antwoorden kost.

Is een AI-assistent van vragen.ai soeverein?

De kennisbank, de instellingen en de gesprekken staan in Nederland. vragen.ai is taalmodelonafhankelijk: je kiest per assistent een model dat in Nederland, in de EU of in de Verenigde Staten draait. Je instructies en gespreksgeschiedenis kun je exporteren en meenemen.

Hoe lang duurt het om een AI-assistent live te zetten?

De techniek is een paar regels code. De doorlooptijd zit in testen en besluitvorming. In Deurne zat er ongeveer vijf maanden tussen kick-off en livegang, inclusief twee testrondes en een go/no-go. Bij een andere gemeente stond de assistent binnen twee weken live.