Welke effecten kunnen we op termijn verwachten als inspecteurs op basis van data risicogebaseerd gaan werken? We hebben een agentgebaseerd model ontwikkeld waarmee we verschillende scenario’s kunnen testen. Het model bevestigt het potentieel van datagedreven toezicht op de effectiviteit voor inspecties. Maar het waarschuwt ook voor bias, omdat met datagedreven toezicht alleen data van risicovolle bedrijven worden verkregen. Een beperkt aantal willekeurige inspecties kan de datakwaliteit al fors doen toenemen. Daarmee waarschuwen we voor te veel optimisme over de efficiëntie van datagedreven risicogebaseerd toezicht. Bovendien reiken we een model aan waarmee een optimum tussen datagedreven en willekeurige inspecties te bepalen is.

Voor deze aflevering van het estafette-interview spraken Elianne van Steenbergen en Frans van Bruggen namens de redactie van Tijdschrift voor Toezicht met Monique Verdier, sinds 1 februari 2019 vicevoorzitter in de raad van bestuur en Katja Mur, sinds 1 januari 2019 lid van de raad van bestuur. Mede naar aanleiding van de suggesties van Martijn Snoep, bestuurslid van de Autoriteit Consument en Markt (ACM), die we interviewden voor nummer 2020-3 van Tijdschrift voor Toezicht, spraken wij met Katja en Monique over hoe privacy zich verhoudt tot andere publieke waarden en de rol die privacy speelt in de coronacrisis.

De context van een zorgaanbieder speelt een rol bij de afweging of de IGJ vertrouwen heeft in een zorgaanbieder. Afhankelijk van het vertrouwen kiest de inspectie voor een meer op leren gerichte, dan wel een meer disciplinerende interventie. In de praktijk is de uitdaging voor inspecteurs te expliciteren wat die context is en hoe die te wegen in het bepalen van de interventie om daarmee toezicht op maat te kunnen leveren. Dit onderzoek beantwoordt de vraag: ‘Wat zijn de belangrijkste contextfactoren die de kwaliteit van de zorg van een zorgaanbieder kunnen beïnvloeden?’. Het onderzoek had een kwalitatieve opzet en was een combinatie van conceptanalyse, literatuuronderzoek, interviews met experts, focusgroepdiscussies en toetsing van contextfactoren door inspecteurs en onderzoek van inspectierapporten. Het resultaat hiervan is het kader ‘Context van een zorgaanbieder’ met vier categorieën: Toezichtgeschiedenis, Organisatorische context, Bestuurlijke context en Maatschappelijke context.
Het kader ‘Context van een zorgaanbieder’ is geïntegreerd in het Afwegingskader Vertrouwen van de IGJ. Dit geeft de inspecteur handvatten om af te wegen of en hoe de context invloed heeft op het vertrouwen in de zorgaanbieder en een toezichtinterventie in te zetten die het beste bijdraagt aan het doel, namelijk het verbeteren van de kwaliteit van zorg.

In deze notenkraker staat een uitspraak centraal over de vraag, of een franchisegever (de Drie Notenboomen B.V.) in de zorg, verantwoordelijk kan worden gehouden voor handelingen van de franchisenemers (de zorglocaties). Aanleiding vormde een veiligheidsincident op één van de zorglocaties. De Afdeling oordeelt dat in deze situatie de franchisegever niet als overtreder kan worden aangemerkt, omdat deze – kort gezegd – voornamelijk zou toezien op de franchiseformule en niet op de feitelijke zorglevering. Naast een bespreking van de uitspraak wordt ingegaan op de mogelijkheid om een partij, wanneer die niet geldt als overtreder, als ‘medepleger’ aan te merken.

Artificiële intelligentie (AI) is een revolutionaire technologie die een grote impact heeft op ons leven. Naast de aanzienlijke voordelen die AI ons oplevert, gaan ook significante risico’s met deze ontwikkeling gepaard. Tegen deze achtergrond zien we dat steeds meer toezichthouders zich aantoonbaar bezighouden met AI. De hamvraag voor veel toezichthouders is hoe zij zich moeten verhouden tot AI. Dit is geen eenvoudige zoektocht. Met onze bijdrage hopen wij deze zoektocht te faciliteren door de risico’s die gepaard gaan met AI-toepassingen overzichtelijk op een rijtje te zetten en vervolgens een zestal handvatten aan te reiken die toezichthouders kunnen gebruiken bij het inrichten van hun toezicht op AI.