Saoedi-Arabië’s AI-leiderschap: Publieke sector innovatie beveiligen

Alle andere landen in deze index proberen hun ambtenaren AI te laten gebruiken. Saoedi-Arabië heeft een ander probleem: ervoor zorgen dat het AI-gebruik dat nu al op grote schaal plaatsvindt, veilig, beheerd en duurzaam is.

Belangrijkste inzichten

1. Saoedi-Arabië staat wereldwijd op nummer één in AI-adoptie in de publieke sector. Saoedi-Arabië behaalde een score van 66 uit 100 op de Public Sector AI Adoption Index — 8 punten meer dan Singapore en India (beiden 58) op de tweede plaats. KSA stond op elke dimensie in de index op de eerste plaats: enthousiasme, empowerment, enablement, embedding en educatie. Geen enkel ander land kwam in de buurt van deze brede topprestatie.
2. 98% van de Saoedische ambtenaren heeft AI op het werk gebruikt — twee derde gebruikt het dagelijks. AI-gebruik in de Saoedische publieke sector is geen experiment. Het is routine. Twee derde van de ambtenaren geeft aan dagelijks AI-tools te gebruiken op het werk — het hoogste dagelijkse gebruik in de index. Bijna de helft gebruikt AI al langer dan een jaar. Dit is geen pilotprogramma. Dit is grootschalige, systeem-brede adoptie.
3. KSA’s top-down aanpak heeft geleverd waar andere landen nog over discussiëren. Via SDAIA en de Nationale Strategie voor Data en AI combineerde Saoedi-Arabië een sterk politiek mandaat met centrale investeringen, uitrol van tools op ondernemingsniveau en duidelijke leidinggevende toestemming. 77% zegt dat hun instelling heeft geïnvesteerd in AI. 84% ontving door de werkgever aangeboden training. 95% is optimistisch over AI in de publieke sector. De les: duidelijke aansturing van bovenaf werkt.
4. Maar de helft van de Saoedische ambtenaren zegt dat hun AI-training vooral vinkjes zetten is. 50% meldt dat de meeste AI-training die hun organisatie biedt, draait om compliance in plaats van het opbouwen van echte vaardigheden. 52% zegt dat training te laat komt. 51% heeft zelden tijd of ruimte om zich op AI-training te richten. Naarmate AI-gebruik verschuift van basistaken naar geavanceerde use-cases op ondernemingsniveau — en agentische AI-systemen autonoom beslissingen nemen — wordt dit kwaliteitsverschil een governance-risico, niet alleen een vaardigheidsrisico.
5. De volgende uitdaging is niet adoptie — maar het beveiligen van wat al is opgebouwd. Saoedi-Arabië heeft het adoptieprobleem opgelost dat de meeste overheden verlamt. De vraag is nu of de datagovernance-infrastructuur gelijke tred kan houden met de hoeveelheid, snelheid en gevoeligheid van AI-data-interacties die dagelijks in de publieke sector plaatsvinden. Als twee derde van het personeel dagelijks AI gebruikt, zijn het aanvalsoppervlak, de compliance-risico’s en de vereisten voor gegevensbescherming fundamenteel anders dan in landen waar adoptie nog in de kinderschoenen staat.

De Public Sector AI Adoption Index 2026, recent uitgebracht door Public First voor het Center for Data Innovation met sponsoring van Google, ondervroeg 3.335 ambtenaren in 10 landen — waaronder 324 in Saoedi-Arabië. KSA scoorde 66 uit 100 en eindigde met ruime voorsprong op de eerste plaats. Singapore en India deelden de tweede plaats met 58 punten. Zuid-Afrika werd vierde met 55. De Verenigde Staten, ter vergelijking, scoorden 45 en stonden op de zevende plaats.

Saoedi-Arabië won niet alleen. Het won op elke dimensie — enthousiasme (79), educatie (68), empowerment (69), enablement (55) en embedding (60). Geen enkel ander land stond op alle vijf dimensies bovenaan. En de belangrijkste statistieken zijn uitzonderlijk: 98% heeft AI op het werk gebruikt, twee derde gebruikt het dagelijks, 95% is optimistisch en 89% omschrijft AI als empowerend.

Dit is hoe AI-adoptie in de publieke sector eruitziet als een overheid besluit het te realiseren. De vraag is wat hierna komt — want de uitdagingen van vooroplopen zijn fundamenteel anders dan de uitdagingen van inhalen.

Wat KSA goed doet en andere overheden niet

De indexdata laten duidelijk zien waarom Saoedi-Arabië zo ver voorloopt. Het is niet technologie. Het is niet uitgaven. Het is de combinatie van vijf factoren die gelijktijdig zijn geleverd — dezelfde vijf factoren waar elk ander land in dit onderzoek individueel mee worstelt, laat staan samen.

Ten eerste een ondubbelzinnig politiek mandaat. AI werd gepositioneerd als een kernonderdeel van Vision 2030, niet als experiment of risico dat beheerd moet worden. De Saudi Data and AI Authority (SDAIA) en de Nationale Strategie voor Data en AI creëerden de institutionele structuur. De boodschap van de leiding was duidelijk: AI wordt verwacht, ondersteund en is centraal bij het moderniseren van de staat.

Ten tweede, uitrol van tools op ondernemingsniveau. 77% van de Saoedische ambtenaren zegt dat hun instelling heeft geïnvesteerd in AI. KSA staat consequent bovenaan qua toegang tot tools op ondernemingsniveau, interne of aangepaste AI-systemen en goedgekeurde publieke tools. Dit is het cruciale verschil tussen KSA en landen als Brazilië (waar het enthousiasme groot is, maar enablement het laagst in de index) of het VK (waar tools bestaan, maar toegang ongelijk is).

Ten derde, duidelijke regels en sterke toestemmingsstructuren. De empowerment-score van Saoedi-Arabië (69/100) is met afstand de hoogste in de index. Grote delen van de ambtenaren melden dat hun organisatie een formeel beleid heeft dat AI-gebruik stimuleert. Regels worden als evenwichtig gezien en leiderschap wordt gezien als voorbeeld van effectief AI-gebruik. Vergelijk dit met de VS, waar meer dan een op de drie ambtenaren niet weet of hun organisatie een formeel AI-beleid heeft.

Ten vierde, uitgebreide trainingsmogelijkheden. 84% zegt dat hun werkgever AI-training heeft aangeboden. Meer dan één op de drie meldt dat hun organisatie een primaire rol speelde bij het aanleren of ondersteunen van hun AI-gebruik. Saoedi-Arabië staat internationaal bovenaan bij door managers en IT geleide introducties tot AI-gebruik.

Ten vijfde, culturele momentum. 79% wil dat AI hun dagelijkse werk drastisch verandert — de grootste honger naar AI-gedreven transformatie in de index. 95% is optimistisch. Collega’s zijn enthousiast. AI wordt niet gezien als een bedreiging — het wordt gezien als vooruitgang.

Het resultaat is een publieke sector waar AI genormaliseerd is. Niet getest. Niet bediscussieerd. Niet beperkt tot specialistische teams. Genormaliseerd. Dat is een prestatie die geen enkel ander land in deze index heeft geëvenaard.

De risico’s die horen bij vooroplopen

Maar vooroplopen brengt eigen risico’s met zich mee — en de indexdata wijzen op drie risico’s die de Saoedische overheid en beveiligingsleiders moeten aanpakken naarmate AI-gebruik toeneemt.

Het eerste is de kwaliteit van training. De index laat een aanzienlijk verschil zien tussen dekkingsgraad en diepgang van training. 84% heeft training ontvangen — maar 50% zegt dat het vooral om vinkjes zetten gaat in plaats van echte vaardigheden opbouwen. 52% zegt dat trainingsmogelijkheden te laat komen, nadat veranderingen al zijn doorgevoerd. 51% heeft zelden tijd of ruimte om zich op AI-training te richten. 45% zegt dat training als een bijzaak voelt.

Als een personeelsbestand dagelijks AI gebruikt voor basistaken, is oppervlakkige training beheersbaar. Maar als datzelfde personeel overstapt naar geavanceerde analyses, systeemintegratie, automatisering en AI-ondersteunde diensten — zoals de nationale strategie van Saoedi-Arabië beoogt — wordt het verschil tussen compliance-gedreven training en echte vaardigheden een governance-risico. Ambtenaren die belangrijke beslissingen nemen met AI-tools die ze niet kritisch kunnen beoordelen, creëren risico’s die verder gaan dan productiviteit en raken aan nauwkeurigheid, bias en verantwoordelijkheid.

Het tweede risico is datagovernance op schaal. Als 98% van het personeel AI gebruikt en twee derde dat dagelijks doet, is de hoeveelheid AI-data-interacties vele malen groter dan in elk ander land in dit onderzoek. Elke interactie is een potentieel datamoment — burgerinformatie die wordt opgenomen, verwerkt, samengevat of geanalyseerd door AI-systemen. De vraag is of de datagovernance-infrastructuur van Saoedi-Arabië even snel is opgeschaald als de AI-adoptie.

Deze uitdaging wordt groter nu AI verschuift van passieve tools naar actieve agenten. Agentische AI-systemen wachten niet op prompts — ze voeren meerstapsprocessen uit, benaderen databases en communiceren met externe API’s met aanzienlijke onafhankelijkheid. Op KSA’s schaal van adoptie zou de verspreiding van AI-agenten over afdelingen duizenden niet-menselijke identiteiten creëren die API-toegang, machine-tot-machine-authenticatie en realtime handhaving van beleid vereisen, waarvoor traditionele identity management-systemen niet zijn ontworpen. Data Layer Security met zero-trust governance en uniforme zichtbaarheid over elke interactie — of die nu door een mens of een AI-agent wordt geïnitieerd — is essentiële infrastructuur voor een overheid die op deze hoeveelheid opereert.

Hier verschuift de uitdaging van “hoe krijgen we mensen zover AI te gebruiken” naar “hoe behouden we zichtbaarheid, controle en compliance over miljoenen dagelijkse AI-data-interacties”. De meeste landen in deze index hebben dit probleem niet omdat de adoptie te laag is om relevante data-exposure te creëren. Saoedi-Arabië wel.

Het derde risico is de overgang van individuele productiviteit naar gebruik op ondernemingsniveau. De index laat zien dat AI-adoptie in Saoedi-Arabië nog vooral draait om individuele taken — schrijven, analyseren, samenvatten. De nationale strategie vraagt om een verschuiving naar systeemintegratie, geavanceerde analyses, automatisering en AI-ondersteunde publieke diensten. Die overgang brengt fundamenteel andere vereisten voor datagovernance met zich mee: AI-systemen die gestructureerde databases benaderen, afdelingsoverschrijdende datasets verwerken en beslissingen nemen of ondersteunen die burgers op schaal raken. De vereisten voor gegevensbescherming, auditbaarheid en verantwoordelijkheid voor enterprise AI zijn categorisch anders dan voor een individuele ambtenaar die ChatGPT gebruikt om een memo te schrijven.

De datagovernance-infrastructuur die KSA nu nodig heeft

Saoedi-Arabië heeft de adoptie-infrastructuur gebouwd. Nu is de datagovernance-infrastructuur nodig die daarbij past.

De meeste landen in deze index moeten eerst het adoptieprobleem oplossen. Saoedi-Arabië is daar voorbij. De uitdaging is nu ervoor zorgen dat de AI-interacties die op schaal plaatsvinden — elke dag, in elke afdeling — zichtbaar, beheerd, gelogd en compliant zijn.

Dit vereist een fundamenteel andere aanpak dan wat de meeste overheden bouwen. Niet beleid dat adoptie stimuleert (KSA heeft die al). Niet trainingsprogramma’s die bewustwording creëren (KSA heeft die ook). Wat KSA nodig heeft is operationele datagovernance-infrastructuur — systemen die tussen AI-tools en gevoelige data in zitten, beleid in realtime afdwingen, elke interactie loggen en forensische mogelijkheden bieden om te reageren als er iets misgaat.

Data security posture management (DSPM)-mogelijkheden kunnen gevoelige data in repositories ontdekken en classificeren, inclusief data die in AI-systemen wordt ingevoerd. Geautomatiseerde beleidsafdwinging kan bevoorrechte of vertrouwelijke data blokkeren voor AI-invoer op basis van classificatielabels — cruciaal als de hoeveelheid AI-interacties zo hoog is als bij KSA. Uitgebreide audit logs kunnen alle AI-data-interacties volgen met gebruikers-ID, tijdstip, geraadpleegde data en het gebruikte AI-systeem. En incident response-mogelijkheden specifiek voor AI-data-exposure bieden de forensische infrastructuur die elke overheid nodig heeft, maar waar er maar weinig van zijn gebouwd.

De benodigde mogelijkheden zijn duidelijk: integratie van DSPM met geautomatiseerde beleidsafdwinging en onveranderlijke audit logs, met AI-gestuurde anomaliedetectie die verdachte activiteiten signaleert — zoals een agent die plotseling grote hoeveelheden data opvraagt die hij normaal niet benadert. Kiteworks’ Private Data Network en Secure MCP Server bieden deze aanpak, waarbij gevoelige data binnen het private netwerk blijft terwijl AI-productiviteit mogelijk wordt gemaakt met tools als Claude, ChatGPT en Copilot. Bestaande governance-frameworks (RBAC/ABAC) worden uitgebreid naar alle AI-interacties — ook die van autonome agenten — elke AI-operatie wordt gelogd voor compliance en forensisch onderzoek, en gevoelige inhoud verlaat nooit de vertrouwde omgeving. Voor Saoedi-Arabië biedt dit soort infrastructuur het antwoord op de unieke uitdaging van AI-governance niet op het punt van adoptie — dat heeft KSA al bereikt — maar op het punt van schaal.

Het alternatief is hopen dat beleid, training en cultureel enthousiasme alleen voldoende zijn om data-exposure bij miljoenen dagelijkse AI-interacties te voorkomen. Voor een land dat wereldwijd vooroploopt met een top-down AI-strategie, zou vertrouwen op hoop een ongebruikelijke afwijking zijn van de discipline die KSA op nummer één heeft gebracht.

Wat de rest van de wereld van KSA zou moeten leren

De andere negen landen in deze index worstelen allemaal met een variant van hetzelfde probleem: hoe krijg je ambtenaren zover AI te gebruiken. Saoedi-Arabië laat zien dat het antwoord niet ingewikkeld is — ook al is het moeilijk uit te voeren.

Duidelijk mandaat van bovenaf. Tools op ondernemingsniveau, geen persoonlijke accounts. Formeel beleid dat gebruik stimuleert, geen onduidelijkheid die het tegenhoudt. Training vóórdat mensen het nodig hebben, niet erna. Culturele boodschap die AI als vooruitgang neerzet, niet als risico.

Elk land dat onder KSA scoort in deze index — van Singapore met 58 tot Frankrijk met 42 — faalt op minstens twee van deze vijf voorwaarden. De VS (45) heeft tools maar geen duidelijkheid. Het VK (47) heeft ambitie maar ongelijke uitvoering. Duitsland (44) heeft vertrouwen maar geen toestemming. Frankrijk (42) heeft strategie maar geen relevantie. Brazilië (49) heeft enthousiasme maar geen infrastructuur.

Saoedi-Arabië leverde alle vijf tegelijk. Daarom staat het op één.

Maar de eigen data van KSA laten ook de grenzen van het top-down model zien. Training die als vinkjes zetten voelt. Vaardigheidslacunes als AI verder gaat dan basaal gebruik. En de datagovernance-uitdaging om AI-interacties te beveiligen op een schaal die geen enkele andere overheid heeft bereikt.

De les voor andere landen is niet alleen wat KSA heeft gebouwd. Het is wat KSA nu moet bouwen — want de landen die datagovernance voor AI op schaal oplossen, zijn degenen die hun voorsprong behouden, niet alleen degenen die de adoptierace hebben gewonnen.

Drie prioriteiten om de voorsprong van KSA te behouden

De index wijst op drie acties die Saoedi-Arabië zouden helpen zijn positie te behouden en uit te breiden naarmate AI-gebruik in de publieke sector verdiept.

Ten eerste, verschuif van introductietraining naar functiegerichte vaardigheidsopbouw — met datagovernance als kern. AI-training in KSA is wijdverbreid maar dreigt een plafond in plaats van een vloer te worden. De prioriteit is nu training die laat zien hoe AI specifieke functies, workflows en beslissingen verandert — niet alleen hoe je de tools gebruikt. Dit moet ook datagovernance-training omvatten: hoe je omgaat met gevoelige data bij AI-gebruik, wat gepaste versus ongepaste AI-data-interacties zijn, en hoe je opschaalt als er iets misgaat. Naarmate AI-tools evolueren richting agentische mogelijkheden, moet training ook ingaan op veilig samenwerken met autonome systemen, inclusief inzicht in welke data AI-agenten kunnen benaderen en welke waarborgen er zijn. Samenwerken met externe aanbieders en technologiepartners — zoals KSA-ambtenaren zelf hebben gesuggereerd — zou toegang bieden tot een breder aanbod van actuele, functiegerichte cursussen die verder gaan dan interne compliance-materialen.

Ten tweede, zet operationele datagovernance-infrastructuur in die past bij de schaal van adoptie. De AI-gebruiksvolumes van Saoedi-Arabië zijn ongeëvenaard in deze index. De datagovernance-infrastructuur moet daarbij aansluiten. Dit betekent DSPM-mogelijkheden om gevoelige data realtime te classificeren en te beschermen, geautomatiseerde beleidsafdwinging over alle AI-data-interacties, onveranderlijke audit logs die elk contactmoment vastleggen, en incident response-mogelijkheden specifiek voor AI-data-exposure. Dit is vooral cruciaal nu agentische AI-systemen hun intrede doen in overheidsprocessen, want autonome agenten vereisen dezelfde zero-trust governance als menselijke gebruikers — met de extra behoefte aan machine-tot-machine-authenticatie, sandboxed uitvoering en realtime anomaliedetectie. Platforms zoals Kiteworks’ Secure MCP Server laten zien hoe je dit op schaal levert — met behoud van governance-controles, compliance-logging en gegevensbescherming terwijl de AI-productiviteit die KSA’s ambtenaren al omarmen mogelijk blijft. Voor KSA draait het niet om adoptie mogelijk maken. Het gaat om het beveiligen van wat al is opgebouwd.

Ten derde, creëer duidelijke routes van individuele productiviteit naar AI-gebruik op ondernemingsniveau. 79% van de Saoedische ambtenaren wil dat AI hun dagelijkse werk drastisch verandert. Leiderschap kan dit momentum benutten door zich te richten op use-cases op ondernemingsniveau — systeemintegratie, geavanceerde analyses, automatisering en AI-ondersteunde diensten — die verder gaan dan individuele taken. Duidelijke routes van experimenteren naar grootschalige inzet, beheerde sandboxes voor het testen van geavanceerde use-cases en mechanismen om kennisdeling tussen afdelingen te stimuleren, zorgen ervoor dat KSA’s vroege voorsprong zich vertaalt in blijvende, impactvolle AI-capaciteit. De hierboven beschreven datagovernance-infrastructuur is de voorwaarde: enterprise AI kan niet veilig opschalen zonder.

De inzet voor de wereldwijd leidende AI-overheid

De eerste plaats van Saoedi-Arabië in deze index is een echte prestatie — het resultaat van gecoördineerde strategie, politieke wil, institutionele uitvoering en cultureel momentum die geen enkel ander land heeft geëvenaard. Maar rankings meten een momentopname. Duurzaamheid meet wat er daarna gebeurt.

Elke dag dat twee derde van KSA’s publieke sector AI gebruikt, levert zowel waarde als risico op. Elke use-case op ondernemingsniveau die van pilot naar productie gaat, introduceert nieuwe datastromen, nieuwe classificatievereisten en nieuwe compliance-verplichtingen. Elke ambtenaar die van basistaken naar geavanceerde analyses overstapt, heeft training nodig die verder gaat dan vinkjes zetten. En naarmate AI-agenten autonomer en talrijker worden, groeit het aanvalsoppervlak mee.

Saoedi-Arabië heeft het adoptieprobleem opgelost. De volgende uitdaging — AI op schaal beheren terwijl de snelheid en ambitie behouden blijven die KSA op nummer één brachten — is moeilijker. Maar voor een overheid die een nationale AI-strategie in minder dan tien jaar omzette in ’s werelds leidende adoptie in de publieke sector, is het ook precies het soort uitdaging dat bij haar kracht past.

De 324 Saoedische ambtenaren die in deze index zijn onderzocht, gebruiken AI nu al. Ze zijn enthousiast, zelfverzekerd en productief. Wat ze nu nodig hebben is geen toestemming of tools. Het is de datagovernance-infrastructuur, de functiegerichte training en de beveiliging op ondernemingsniveau die ervoor zorgen dat het buitengewone AI-momentum van hun overheid blijvend wordt beschermd.