PNA test GPT-NL voor het versimpelen van overheidsbrieven
In februari 2026 zijn we gestart met de eerste Feasibility Studies (haalbaarheidsstudies): een studie waarin we onderzoeken op welke manier GPT-NL waarde kan leveren binnen verschillende use cases en voor organisaties. Wat zijn de belangrijkste beweegredenen van deze organisaties om te investeren in de doorontwikkeling van GPT-NL? We gaan in gesprek met PNA Group, die in deze Feasibility Study GPT-NL test voor het versimpelen van overheidscommunicatie.
Brieven van de overheid zijn voor veel mensen lastig te begrijpen. Het gaat vaak om belangrijke berichtgeving en dienstverlening, zoals schulden en toeslagen, waarbij onduidelijke communicatie grote gevolgen kan hebben. Daarom ontwikkelde PNA Group een digitale communicatie-assistent. Deze tool, genaamd ‘HIP’ (Helder, Intelligent, Productief), ondersteunt ambtenaren bij het opstellen en controleren van brieven. In de Feasibility Study onderzoeken we hoe GPT-NL hieraan kan bijdragen. We spreken met Nadine Beks van Raaij die, als grondlegger van HIP, nauw betrokken is bij deze samenwerking.
Nadine, hoe ben je bij dit onderwerp terechtgekomen?
De missie om AI in te zetten ten behoeve van burgers en de maatschappij, was bij Nadine al tijdens haar master ontstaan. “In die periode kwam ik contact met PNA Group. Omdat veel organisaties daar vraagstukken aanleveren voor onderzoek, ontstond de mogelijkheid om samen een onderwerp voor mijn masterthesis te definiëren: dat werd het vereenvoudigen van overheidscommunicatie.”
De onderzoeksvragen sloten naadloos aan bij eerder onderzoek van het ELSA Lab Terugdringen Armoede & Schulden. Hieruit bleek dat juist kwetsbare groepen relatief vaak te maken hebben met complexe overheidscommunicatie. “Uit het ELSA Lab bleek dat overheidsbrieven gemiddeld voor slechts 60% werden.” vertelt Nadine. “Dat betrof niet alleen mensen met een lagere taalvaardigheid; ook hoger opgeleide deelnemers met Nederlands als moedertaal begrepen vaak niet alle informatie. Wanneer burgers niet begrijpen wat er in een brief staat of welke actie er van hen verwacht wordt, kunnen problemen zich opstapelen. Dat maakte dit voor mij een onderwerp waar technologie echt een verschil kan maken.” In de studie van Nadine steeg het tekstbegrip naar ongeveer 90% wat aantoonde dat de kernboodschap en benodigde actie beter werden opgepikt. Met HIP is het onderzoek naar de praktijk gebracht: een product dat dagelijks gebruikt kan worden om teksten te verbeteren. “Je zou kunnen zeggen dat HIP een beetje mijn afstudeerbaby is.”
Over het ELSA Lab
In het ELSA Lab Terugdringen Armoede & Schulden werken onder andere TNO, universiteiten, en maatschappelijke organisaties zoals PNA Group samen aan oplossingen voor mensen die leven in armoede en schulden. Het lab is gevestigd in Heerlen en gesubsidieerd door het Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties.
Waarom kan een taalmodel hier goed bij helpen?
Je zou denken dat je brieven handmatig kan versimpelen, maar de inzet van AI blijkt hier van grote waarde. Nadine: “De schaal waar we het over hebben is enorm: naast standaard communicatie verstuurt een gemeente ook veel persoonlijke brieven. Denk bijvoorbeeld aan aanvragen voor hulpmiddelen, uitkeringen of ondersteuning vanuit de Wmo. Er worden wel brieven handmatig herschreven door communicatieprofessionals, maar het is een tijdrovend proces en elke gemeente doet het anders en met eigen investering. Daarnaast is de kennis over begrijpelijke communicatie gefragmenteerd. Er is dus behoefte aan versimpeling én standaardisatie. Met een taalmodel kan je dit efficiënter doen.”
Wat maakt GPT-NL interessant voor jullie?
Inmiddels wordt voortdurend gewerkt aan de doorontwikkeling van HIP. Nadine vertelt dat grote taalmodellen op dit moment het best in staat zijn om een tekst begrijpelijker te maken. GPT-NL zit wat dat betreft tussen de kleinere en grotere taalmodellen in. Wat maakt GPT-NL interessant? “Dat heeft voor ons vooral te maken met data-soevereiniteit, transparantie en onafhankelijkheid. Wij werken met overheidsorganisaties. Daar worden de vragen over data, governance en herkomst van technologie steeds belangrijker. Organisaties willen weten waar hun data terechtkomt, hoe een model getraind is en onder welke voorwaarden het gebruikt wordt. GPT-NL sluit daar goed op aan vanwege de aandacht voor de herkomst van data, transparantie en publieke waarden.”
“Daarnaast geloof ik dat het belangrijk is dat Nederland zelf kennis en technologie blijft ontwikkelen. We hebben een sterke positie op het gebied van onderzoek, innovatie en AI. Door te investeren in Nederlandse technologie blijven we die positie versterken. Met de Feasibility Study dragen we daaraan bij.”
Hoe verloopt de Feasibility Study?
De Feasibility Study ging in februari van start. Omdat GPT-NL voor PNA beschikbaar is gemaakt via een standaard API kond het model relatief eenvoudig geïntegreerd worden. "Ingewikkelder was de manier waarop alle onderdelen binnen HIP samenwerken” licht Nadine toe. “Bijvoorbeeld het verwijderen van persoonsgegevens, het toepassen van begrippenlijsten en het combineren van verschillende controles voordat een tekst uiteindelijk wordt teruggegeven aan de gebruiker. Het grootste gedeelte van het werk zit vervolgens in de technische vertaalslag: welke stappen maakt een taalmodel om een brief te vereenvoudigen, het finetunen van het model op deze stappen, en het evalueren van de output. Het is een iteratief proces waarbij we vaak terugkeren naar eerdere fases.”
In de eerste fase moest het model dus wordt doorontwikkeld zodat het de prompt goed begreep. Inmiddels wordt de inzet van GPT-NL in HIP getest bij twee gemeentes. Nadine ziet veel potentie. “Aanvankelijk hoopt iedereen dat een pilot meteen perfecte performance geeft, zeker bij gemeentes met beperkte tijd en resources. Maar dat is niet de realiteit,” vertelt Nadine. “Een Feasibility Study duidt op een onderzoeks- en ontwikkelfase waarin wordt onderzocht wat er mogelijk is, en dat kost tijd. Je kan niet verwachten dat het direct op hetzelfde niveau presteert als commerciële modellen die al jarenlang doorontwikkeld worden met enorme budgetten. Als je dat in perspectief brengt, wordt er begripvol gereageerd.”
De Feasibility Study levert op die manier waarde voor beide partijen: het GPT-NL team onderzoekt de meest efficiënte manier om GPT-NL te finetunen en in te zetten, en PNA leert de vereisten voor versimpelde taal heel precies om te zetten in technische vereisten. Begin november zullen de eerste evaluatieresultaten intern worden opgeleverd.
Wat zijn je verwachtingen met oog op de toekomst?
Voor Nadine is GPT-NL een logische match: een Nederlands taalmodel past bij de behoeften van de overheid waarbij transparantie en controle centraal staan. Daarnaast biedt het de mogelijkheid om te bouwen op Nederlandse technologie, met aandacht voor data-soevereiniteit, transparantie en publieke waarden. Juist die combinatie maakt GPT-NL een veelbelovende oplossing. “Ik heb zeker de hoop dat we in de toekomst brieven door HIP kunnen laten vereenvoudigen met GPT-NL. De resultaten nu laten zien dat we daar stapsgewijs komen, en dat we nu nog een aantal aanvullingen implementeren naast GPT-NL om tot een versimpelde brief te kunnen komen. Hopelijk komen er ook resources vrij om dit verder te ontwikkelen. Want ook als het model achter HIP eenmaal werkt, wil je onderzoeken hoe je het kan verbeteren en up-to-date kan houden.”
De Feasibility Study loopt tot en met het einde van het jaar. De studie is één van de drie Feasibility Studies die gefinancierd worden door het Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties. De andere studies betreffen een digitale assistent voor Overheid.nl en een chatbot die door gemeentes kan worden ingezet.