Begin 2022 is door de VNG het Wmo voorspelmodel landelijk beschikbaar gesteld. (1) Dit model, dat door de gemeente Den Haag is ontwikkeld, voorspelt op gemeente- en wijkniveau het gebruik van de Wmo. Wat was de aanleiding voor de ontwikkeling van het Wmo voorspelmodel? Hoe werkt het precies? En wat zijn de gevaren van dergelijke vormen van van datagestuurd werken? Een gesprek met projectmanager Michiel Deerenberg.
'Het Wmo voorspelmodel voorspelt voor een gemeente en haar wijken voor de komende vijf jaar de ontwikkeling van het Wmo-gebruik. Dit is onderverdeeld in vier grove hoofdproductgroepen: Huishoudelijke hulp, Begeleiding en dagbesteding, Vervoers-, Woon- en Rolstoelvoorzieningen en Totaal Wmo gebruik. Voor deze productgroepen voorspellen we vijf jaar vooruit en kun je in de trends zien wat er gaat gebeuren en hoeveel vraag er in de stad is. Dat is zeer waardevol, omdat je daarmee grip krijgt op het vraagstuk: is de Wmo over vijf jaar nog wel te betalen en hoe kunnen we de beschikbare middelen het beste benutten? Als de begroting niet in overeenstemming is met de vraag, dan klopt dat niet meer. Daarnaast biedt het model inzicht op wijkniveau. Dat stelt de gemeente in staat om zich zo te organiseren dat er een optimale aansluiting van middelen en mensen op de vraag ontstaat. Stel dat in een bepaald stadsdeel de vraag naar Wmo-voorzieningen afneemt, maar in een ander stadsdeel toeneemt. Dan is het logisch om bijvoorbeeld Wmo-consulenten op andere plekken in de stad in te zetten.'
'Aan de basis van dit project stond de onderliggende wens bij de beleidsafdeling (beleidsmedewerkers en directeur) van de gemeente Den Haag om met big data – ‘het nieuwe goud’ – de Wmo te verbeteren. Dat was de intentie. Bij de gemeente werken allemaal mensen die zo goed mogelijk werk willen doen, en op een zo goed mogelijke manier. Wat kan big data voor ons betekenen? Vrij snel na de decentralisaties in 2015 werd er binnen de gemeente Den Haag direct gekeken naar manieren om de uitvoering van de Wmo te innoveren. Er werden meerdere projecten gestart, maar die leverden uiteindelijk niet zoveel op. Omdat ik van huis uit project- en programmamanager in de datahoek ben, zei ik: ‘laat mij maar zo’n project doen, want ik denk dat ik het wel snap.’ Dat project heb ik eind 2017 in mijn handen gekregen en vanaf begin 2018 was ik verantwoordelijk voor het uiteindelijke Wmo-project.
Maar tijdens dat project – medio 2018 – ontstonden er door de Wmo-kosten enorme tekorten op de begroting van de gemeente Den Haag. Dat ging echt om tientallen miljoenen per jaar. Naast het innoveren van de Wmo, ging het toen ineens ook over hoe we deze voorziening over vijf jaar nog konden blijven betalen. Eenmalig een tekort van zestien miljoen valt nog te overzien, maar hoe gaat dat over vijf jaar? Als die lijn was doorgezet, dan zou het onbetaalbaar zijn geworden. Hoe het Wmo voorspelmodel dit probleem kan oplossen, vindt u terug in het gratis online magazine over datagedreven werken in het sociaal domein.
