Ai, van beleid naar de praktijk podcast transcriptie

[00:00] Introductie: De kloof tussen beleid en praktijk 

Jan Jaap: Efficiënter werken met AI. Wie wil dat nou niet? Volgens onderzoek van SOTI is zo’n 70% van de zorgorganisaties in Nederland er actief mee bezig. Maar van grootschalige implementatie is nog nauwelijks sprake. Hoe komt dat en waarom is het zo moeilijk om de stap te zetten van de theorie in de beleidsstukken naar de praktijk op de werkvloer? Daarover hebben we het in Ruimte voor Zorg, de podcast van Adapcare. Dat doen we met Sigrid Berge van Rooijen, AI consultant in de zorg bij Eir Health en met Ramon Postulart, technisch directeur bij Adapcare. Mijn naam is Jan Jaap. 

Sigrid, welkom. Jij helpt zorgorganisaties onder andere met het ontwikkelen van AI-beleid. Waarom is de vertaling van AI-beleid naar de praktijk op de werkvloer zo moeilijk? 

Sigrid Berge van Rooijen: Heel vaak als je naar zorgorganisaties kijkt dan zitten beleidsmakers op één plek in één ruimte en zorgmedewerkers in een andere. Dus ze spreken nauwelijks met elkaar. Ik denk dat dat een belangrijk punt is van: hoe worden zij betrokken in het hele beleid en hun behoeften daarin. Niet per se om het beleid te schrijven, maar hun behoeften en hun zorgen daarover. En dat ze wel een meer een open communicatie hebben van: wat willen wij eigenlijk als organisatie? 

[01:15] Medewerker als uitgangspunt 

Jan Jaap: Bedoel je daarmee dat eigenlijk die medewerker op de werkvloer het uitgangspunt zou moeten zijn en niet de mogelijkheden, of techniek, of een organisatievisie die je daarop kunt formuleren? 

Sigrid: Ja, allebei is belangrijk. Weet je, de mogelijkheden moet je wel zeker zien. Niet alleen voor oké, de medewerkers willen meer koffie hebben. Daar gaat het niet over. Dus de mogelijkheden moet je wel kunnen bekijken. Maar ook de behoefte van de medewerkers en hun — wat ik ook belangrijk vind — de zorgen. Heel veel medewerkers zouden bezorgd kunnen zijn, zo van: hé, maar als AI mijn werk overneemt, ja wat moet ik hiermee? Dit wil ik niet. Dus daar moet je ook niet bang voor zijn om dat gesprek aan te gaan. 

Jan Jaap: Dit is een pleidooi voor dialoog denk ik, hè. Hoe kun je daarin de juiste balans vinden? 

Sigrid: Nou, je kan — ik zou zeggen niet iedereen hoeft daar een deel in te hebben — maar je moet wel een paar mensen hebben die soort van de microfoon voor de rest zijn, die meegenomen worden in dat gesprek, in de dialoog. Maar je zou ook een vragenlijst kunnen sturen van: hé, wat vinden jullie eigenlijk hiervan? Wij gaan beleid hierover schrijven. Wat vind je hiervan? Wat zijn de belangrijke punten? Waar zijn jullie zorgen? Waar zitten jullie op te wachten? En niet alleen wachten totdat het klaar is en dat het dan helemaal niet aansluit bij hoe ze werken. 

[02:45] Is de angst voor baanverlies reëel? 

Jan Jaap: Je noemt angst onder mensen op de werkvloer, zo van: hé, gaat AI straks mijn baan overnemen. Is dat een reële angst? 

Sigrid: Ik denk van niet. Ik denk dat als je in de zorg kijkt, dan hebben wij heel veel mensen nodig in de zorg. Het is vaak fysiek werk. Maar wat ik wel denk is dat de werkzaamheden zullen veranderen. Dus je werk blijft niet altijd hetzelfde. Het gaat veranderen. Je gaat andere taken doen. Andere dingen ga je niet meer doen. Maar dat betekent niet dat je baan weg is. 

[03:30] Het gat tussen intentie en implementatie 

Jan Jaap: Helder. Als we kijken naar het aantal organisaties dat bezig is met de implementatie van AI en dan in hoeverre er daadwerkelijk mee gewerkt wordt, dan zit daar best wel een groot gat tussen. Hoe komt dat? 

Sigrid: Nou ja, met AI omdat je binnen zorg dan valt het heel snel onder een medical device, dus medische technologie. Daar moet je goedkeuring voor hebben. En dus er zijn heel veel mogelijkheden binnen AI en wat het in essentie zou kunnen doen. Maar dat betekent ook: als je dan die goedkeuring moet hebben, dan duurt dat vaak twee jaar voor een medische technologie om die goedkeuring te krijgen. Dus ja, dan kan je zeggen van oké, dit is de richting waar we op gaan, maar dan moet je ook wachten totdat het goedgekeurd is. 

[04:30] Technologiepush vs. echte behoefte 

Jan Jaap: Tegen wat voor uitdagingen lopen organisaties voornamelijk aan? Waar worstelen zorgorganisaties mee? 

Sigrid: Vaak is het — nou, heel vaak binnen zorgorganisaties — dan komen technologiebedrijven zoals jullie bijvoorbeeld aankloppen en zeggen van: hé, we hebben nieuwe tooling of we hebben een nieuw gereedschap wat jullie zou kunnen helpen. Dan zegt de zorgorganisatie: oh, leuk idee, weet je. Dat lijkt me goed. Zullen we dat even proberen? 

Dat is een goede manier. En zorgorganisaties moeten ook een manier hebben om over nieuwe technologie te horen. Maar er is nu geen plek om, zeg maar, alle tooling te kunnen vinden. Wat ik bedoel daarmee is: je begint soms bij de verkeerde plek. Maar vaak wordt een soort van een technologiepush gedaan, in plaats van even een stap terug, om te kijken van: ja, maar wat hebben wij eigenlijk nodig? Wat is onze behoefte? Waar moeten wij nu mee aan de slag? 

Jan Jaap: En daarmee zeg je dus eigenlijk: AI of de technologie moet de werknemer ondersteunen en niet de commerciële doelen van de leverancier, hè. 

[06:00] Werkwijze verandert, efficiëntie komt later 

Sigrid: Ik denk… er zijn nu zoveel behoeftes en zoveel beloftes over technologie. Maar wat belangrijk is om te begrijpen: in elke technologie die jij gaat implementeren, of het AI is of een andere technologie is, dan gaat het de hele werkwijze veranderen. 

Dus hoe werken wij? We werken niet op dezelfde manier als vroeger. Vroeger schreef je alles op papier en nu heb je alles digitaal. Ja, je doet hetzelfde, maar je werkt anders. 

In het begin zie je ook vaak minder efficiëntie, voordat je wel die efficiëntiewinst kan krijgen. En heel veel organisaties verwachten meteen dat ze efficiëntie zouden zien. Maar ja, het duurt best een lange tijd en investering van organisaties om steun aan de medewerkers ook te geven, van hé, hoe leren wij deze nieuwe tooling of de nieuwe werkwijze? 

[07:15] Weten organisaties wat ze willen? 

Jan Jaap: En weten organisaties wel wat ze willen? 

Sigrid: Sommige weten het heel duidelijk. Er zijn ook organisaties die zeggen van: oké, wij willen anders werken, maar vaak hebben ze wel over iets, of een andere werkwijze gehoord. Een concreter iets. En niet andersom. Dus dat gebeurt veel vaker. 

Jan Jaap: En hoe belangrijk is het dat je dat doel helder voor ogen hebt als organisatie? 

Sigrid: Ik denk dat het succesvoller is te maken. Als je dat weet, dan kan je op een groter niveau kijken van: ja, wat hebben wij eigenlijk nodig om dat te bereiken? Maar dan weet je ook: oké, dan begin je ook misschien in het begin te meten. Wat en hoe loopt het vandaag? Hoeveel tijd gebruiken wij om een notitie te maken, of samenvattingen te maken of een behandelplan formuleren? Als je dat weet, dan zou je het na zes maanden, een jaar, vijf jaar weer opnieuw kunnen meten van: is het efficiënter geworden? Het is eigenlijk een ongoing process. 

[08:30] Ervaringen bij Adapcare-klanten 

Jan Jaap: Ramon, daarover gesproken hè, weten onze klanten goed wat ze willen met AI? 

Ramon Postulart: Ja, dat is eigenlijk wat Sigrid zegt, hè. Dus de ene organisatie wel en andere zijn nog zoekende. Als je kijkt naar de kranten, je wordt natuurlijk doodgegooid met allerlei ontwikkelingen, hè. Gisteren is weer een nieuw model gelanceerd door Anthropic. De wereld staat er in brand van. Wat betekent dat model voor ons? Dus het is ook heel ongrijpbaar af en toe voor een organisatie. Ja, wat gebeurt er nu en wat kan ik er zelf mee? 

Volgens mij begint het bij vraag en aanbod, hè. Dus wij als leverancier bieden natuurlijk iets aan, maar waar ontstaat de vraag? Bestaat hij in een management team? Bestaat hij op de werkvloer? En wat wil je nu bereiken met AI? 

Dus volgens mij moet je als organisatie goed nadenken: waar zit bij ons problematiek in onze organisatie, of waar willen we over twee jaar staan, of waar zit nu veel werkplezier dat weglekt? En je moet dan continu kijken van: oké, dat hebben we scherp. Wat betekent dat vanuit je visie? En dan kijken we: hoe kan AI daar een bijdrage aan leveren? 

[10:00] Wat moet een klant weten? 

Jan Jaap: Moet een klant ook weten wat er onder de motorkap gebeurt? 

Ramon: Ja, niet per se. Tot op zekere hoogte, hè. Je bent er natuurlijk als zorgorganisatie op het moment dat je AI inkoopt wel verantwoordelijk voor om te begrijpen hoe het werkt, deels onder de motorkap. Je hoeft het niet te weten zoals wij als leverancier het weten, maar je kan daarover altijd met ons in gesprek gaan. We kunnen heel ver ingaan en we kunnen je alles vertellen. Als je zegt: ik wil even de hoofdlijnen weten. Ja, daar kunnen we in schakelen met elkaar. 

[11:00] Beginnen vs. regels volgen 

Jan Jaap: Wij zeggen ook wel van: het is gewoon zaak om te gaan beginnen. Dat is natuurlijk best wel een spanningsveld. Enerzijds moet je aan allerlei regels en voorwaarden voldoen. Anderzijds: als je nu niet begint dan ga je straks ook achter de feiten aanlopen. 

Ramon: Ja. PricewaterhouseCoopers heeft laatst een rapport uitgebracht en die zeggen: 20% van de bedrijven haalt 80% van de AI-waarde, en de rest dus niet. Die 20% die daarmee bezig zijn, die hebben een aantal elementen heel goed op orde. Één is het fundament. Hoe is je data opgeslagen en kun je dat toegankelijk maken voor AI? Ook leiderschap. Zit het in je discussies in je management team? Breng je het naar de werkvloer? 

Maar je moet die pilots op een gegeven moment ook naar productie brengen en echt naar de werkvloer om die waarde te kunnen meten bij de zorgprofessional waar het om gaat. En als je die feedback krijgt, dan ga je itereren en verbeteren en dan zul je echt sneller tempo maken. 

[12:15] Marktwerking als drijfveer 

Jan Jaap: Hoe hoog is de noodzaak daarin voor landelijke richtlijnen? Als de verschillen zo groot worden tussen de verschillende organisaties… 

Ramon: Ja, maar dat zie ik ook wel als marktwerking, hè. Zorgorganisaties strijden ook om personeel. Als jij een organisatie hebt waar AI goed geëmbed zit in je organisatie, dat het administratieve lasten verlicht, dat het werkplezier omhoog gaat — en een organisatie die dat niet heeft — dan kan het ook zijn dat je personeel naar een andere organisatie gaat waar dat allemaal vlekkelozer gaat. Waar het werkplezier leuker is. Waar de werkdruk lager is. Waar minder wachtlijsten zijn voor de cliënten. 

Dus je kan bijna niet achterblijven, want de buren doen het wel! 

[13:30] Kennisdeling en gezamenlijk beleid 

Jan Jaap: Ergens denk ik dan ook: zijn we daar niet met z’allen verantwoordelijk voor? Jij zegt: “Nou, dat is ook gewoon marktwerking.” Zowel in het vinden van medewerkers, maar ook in je organisatieontwikkeling. Ergens denk ik dan ook: ja, en degene die de zorg nodig heeft dan… moet die dan straks gedwongen naar een andere organisatie, omdat hij zijn zaakjes als het gaat over AI beter op orde heeft. Is het niet zo dat we ook moeten nadenken over: hoe kunnen we zorgen dat we AI breed en gezond kunnen implementeren en ook werken aan een stuk AI-geletterdheid? Hoe zie jij dat Sigrid? 

Sigrid: Nou, eerst over beleidsontwikkeling. Dan vind ik het wel belangrijk dat niet per se Nederland een beleid zou schrijven voor iedereen, maar dat wij wel meer samenwerking hebben binnen organisaties of zorgbreed. Soort van: begin daar waar mensen of organisaties verder kunnen ontwikkelen, of dat zorgroepen die op elkaar lijken of al samenwerken, oké, wij kunnen gezamenlijk beleid maken. Wat willen wij? En natuurlijk zijn er anderen — de ene organisatie zal veel verder zijn dan de andere. Maar dat ze wel een beleid hebben van: wat willen wij en wat willen we niet? Wat vinden wij spannend? Wat kan wel? 

Jan Jaap: Ja, wat zijn de lessons learned ook? 

Sigrid: Ja. Ook belangrijk, omdat dat… ja, zeker een goed punt. En dat de lessons learned, dat blijft nu intern. En dan ja, maar moet iemand anders ook zelf de lessons leren waar misschien echt de veiligheid van de cliënt op het spel staat. Die komt gewoon in het geding daardoor. 

Jan Jaap: Maar dat is wel een mooi punt hè, want ik denk wel dat dat terecht is. Dus hoe kunnen we leren van elkaar en dat ook delen met elkaar? Dus misschien een keer een klant uitnodigen in de podcast om de lessons learned te delen is niet verkeerd. 

Ramon: Maar zo hebben wij bijvoorbeeld ook een beleidstemplate ontwikkeld die zorgorganisaties die nog niet bezig zijn met AI, dat kunnen gebruiken om echt een kickstart te hebben om dat wel te maken. Ja, dat is een klein voorbeeldje, maar ik denk dat we veel meer op die manier wel kennis kunnen delen. En natuurlijk is het dan aan iedere organisatie in zijn context om AI op de juiste manier toe te passen, zodat het voor hen werkt. En dat is dat is natuurlijk gewoon leiderschap in het management team, maar ook persoonlijk leiderschap bij zorgprofessionals. Hoe kan ik zelf AI meer omarmen, meer verdiepen in wat het kan en kan brengen om uiteindelijk de zorg voor die cliënt leuker, mooier en fijner te maken? 

[15:30] Praktijkvoorbeeld: succesvolle AI-implementatie 

Jan Jaap: Goed punt. Sigrid, jij hebt natuurlijk veel ervaring met het ontwikkelen van beleid en dan ook het advies geven over de vertaalslag naar de praktijk. Heb jij een mooi voorbeeld van een succesvolle implementatie van AI? Kun je daar iets over vertellen? 

Sigrid: Ja, nou. Eerst dan begon het met de behoefte van de organisatie. Waar zijn ze nu? Wat zijn hun uitdagingen nu? En waar naartoe willen ze? En als je daarmee begint, dan kan je zeg maar je beleid daar ook op richten. Maar natuurlijk… je moet niet alleen voor volgende maand denken. Je moet verder denken. Je moet breder denken van: oké, dit zijn de mogelijkheden nu. Maar wat wil je dan ook in de toekomst? Want het stopt niet, weet je, de ontwikkeling met AI wat je ziet. Er komen nieuwe modellen de hele tijd. Wat zijn de mogelijkheden? Eén is met modellen, een andere met klinische technologie ook. Waarvoor die certificaten ook nodig zijn. En dat komt ook de hele tijd. 

[16:45] De rol van de leverancier 

Ramon: Dus wat kunnen we ook in de toekomst als het nog niet daar is? Ja, voor zorgorganisaties geldt natuurlijk wel: ze hoeven dat zelf niet allemaal uit te vinden en te ontdekken en te bekijken wat die modellen nu kunnen. Zoek een leverancier die je daarbij helpt, hè. De technologische leveranciers die moeten daarin duiken en die moeten de vertaalslag naar jouw organisatie kunnen maken, naar jouw problematiek, en je daar de goede use cases kunnen bieden. 

Want als je al die technologische ontwikkeling ook nog als zorgorganisatie moet bijhouden. Ja. Als je kijkt wat er speelt in de zorg — die al zo complex is en dynamisch is — én vanuit wet en regelgeving én vanuit de markt. Ja, dan kun je ook niet die technologische as helemaal bijhouden. Dus je zult ergens moeten vertrouwen op je technische leveranciers. 

[17:45] Advies ter afsluiting 

Jan Jaap: Sigrid, heb jij ter afsluiting van deze podcast nog een advies voor zorgorganisaties die aan de slag willen met AI? Hoe start je? 

Sigrid: Bij meer informatie krijgen? Ik vind… nou als je al deze podcast luistert dan is dat wel een goede start. Maar je moet wel ja ingaan duiken van: wat zijn de mogelijkheden? En ook als je de mogelijkheden weet en als je de behoefte van de organisatie weet, even beginnen te denken van: oké, wat is er eigenlijk mogelijk? 

Maar begin klein. Begin niet met hoge risico’s. Dat is niet de eerste stap waar je mee wilt beginnen. Maar kijk even bijvoorbeeld: hoe kan ik mijn administratieve lasten omlaag krijgen? Hoe zou ik mensen kunnen inplannen voor de werkvloer? Als het fout loopt, dan kan een persoon dat snel doorkijken van: hé, dit is helemaal niet logisch. Maar wat zou je kunnen doen met administratie op je werkvloer of in je organisatie? 

[18:45] Afsluiting 

Jan Jaap: Mooi. Nou, dank voor het luisteren. Jullie ook bedankt Sigrid. Bedankt Ramon. Mocht je nou meer willen weten over AI of andere vraagstukken die de toekomst van de zorg gaan kleuren, neem een kijkje op onze website. Houd onze socials in de gaten en beluister nieuwe afleveringen van Ruimte voor zorg. Graag tot snel. 

👥 Over de Gasten 

Sigrid Berge van Rooijen – AI consultant in de zorg bij Eir Health. Helpt zorgorganisaties met het ontwikkelen van AI-beleid en de vertaalslag naar de werkvloer. Specialist in verandertrajecten en gebruikersadoptie. 

Ramon Postulart – Technisch directeur (CTO) bij Adapcare. Expert in AI-integratie binnen ECD-systemen en het verbinden van technologische mogelijkheden met de dagelijkse zorgpraktijk. 

📊 Belangrijke Statistieken uit deze aflevering 

• 70% van de zorgorganisaties in Nederland is actief bezig met AI (SOTI) 

• 20% van de organisaties haalt 80% van de AI-waarde (PwC) 

• 2 jaar gemiddelde doorlooptijd voor MDR-goedkeuring van medische AI 

• 3-9 jaar voor volledige MDR-certificering bij complexe toepassingen 

💡 Concrete Adviezen uit deze Aflevering 

Voor beleidsmakers 

• Betrek medewerkers vroeg via een vragenlijst of vertegenwoordiger 

• Schrijf geen beleid zonder de werkvloer te kennen 

• Deel lessons learned met andere organisaties 

Voor bestuurders 

• Zorg voor leiderschap op AI in het management team 

• Meet wat je nu doet — zodat je later kunt vergelijken 

• Vertrouw op je technische leverancier voor de technologische ontwikkelingen 

Voor I&A managers 

• Begin met een low-risk use case 

• Breng pilots door naar productie — blijf niet steken in testen 

• Bouw eerst het datafundament op orde 

Voor zorgprofessionals 

• Je baan verdwijnt niet — je werkwijze verandert 

• Omarm persoonlijk leiderschap in AI-adoptie 

• Geef feedback op pilots — jouw input maakt het beter 

⚖️ Regelgeving in het kort 

Regelgeving	Wat betekent het?	Impact
AI Act	Europese regels voor verantwoorde AI	Documentatie en testing verplicht
MDR	Medische hulpmiddelen regelgeving	2-9 jaar certificeringstraject
AVG	Privacywetgeving	Datagebruik moet veilig en transparant

🏷️ Tags 

AI in de zorg, AI-beleid, zorgmedewerkers, werkvloer, implementatie, AI Act, MDR, medische technologie, administratieve lasten, zorgprofessionals, kennisdeling, low-risk use cases, ECD, Adapcare, Eir Health, zorginnovatie, digitale transformatie, personeelstekort, werkplezier, datakwaliteit, AI-geletterdheid, verandermanagement