In 4 stappen naar AI-succes in de bouw

Door: STARC op 29 september 2025

In ons vorige artikel zagen we hoe grote bouwbedrijven al indrukwekkende resultaten boeken met AI, terwijl kleinere bedrijven nog aan de zijlijn toekijken. Die drempel zit meestal in de vraag waar te beginnen en of de investering wel rendeert. Maar ook voor kleinere bedrijven liggen er kansen: juist omdat elk succes direct merkbaar is in een klein team. Stefani Lubbers, AI-expert bij STARC, deelt de grootste valkuilen én vier stappen waarmee bouwbedrijven, groot én klein, AI effectief en resultaatgericht inzetten.

Valkuilen die AI-projecten laten mislukken

Uit gesprekken met verschillende bouwbedrijven blijkt dat de implementatie van AI meer uitdagingen kent dan op het eerste gezicht lijkt. “We zien steeds dezelfde valkuilen terugkomen”, constateert Stefani.

Onvoldoende datakwaliteit. “Partijen willen AI gebruiken, maar hebben hun datafundament niet op orde.” Elk AI-model is zo goed als de data waarop het getraind wordt. In de bouw betekent dit: projectdata verspreid over verschillende systemen, inconsistente naamgeving en ontbrekende historische gegevens;
Te weinig aandacht voor AI-geletterdheid. “Wat je vaak ziet, is dat medewerkers niet begrijpen waarom een AI-tool handig is of hoe het werkt. Zonder kennis en vertrouwen zien ze het al snel als bedreiging”, waarschuwt Stefani. Het vergroten van AI-geletterdheid vraagt om training, duidelijke uitleg en ruimte om te experimenteren. “Als je werknemers enthousiasmeert en de middelen geeft om met AI aan de slag te gaan, groeit zowel hun ervaring als het rendement van de technologie.”
Geen adoptieplan. Veel bedrijven denken dat het bouwen van een AI-model het eindpunt is. “Zonder adoptieplan blijft technologie ongebruikt”, vertelt Stefani. “Het succes van AI hangt volledig af van het daadwerkelijke gebruik: een model is pas waardevol als mensen het inzetten in hun dagelijkse werk.”
Te veel projecten tegelijk. “Bedrijven die AI tegelijkertijd inzetten voor planning, kwaliteit, veiligheid én administratie, verliezen focus en zetten eindgebruikers onder druk,” vertelt Stefani. “In plaats van overal een beetje resultaat te halen, is het effectiever om één duidelijk doel te kiezen en daar een tastbaar succes mee te behalen. Pas daarna kun je rustig uitbreiden naar andere gebieden.”
Onrealistische verwachtingen. AI is krachtig, maar geen wondermiddel. Stefani: “Bedrijven die verwachten dat AI binnen weken alle problemen oplost, lopen tegen teleurstelling aan.”

STARCs bewezen 4-stappen roadmap

Stap 1: Startpunt & fundament bepalen

Een succesvolle transformatie begint met een duidelijke visie. “Samen met de belangrijkste stakeholders onderzoeken we waarom en waartoe we verder willen digitaliseren en hoe AI hieraan bijdraagt. Zo brengen we in kaart waar de kansen voor AI liggen en welke randvoorwaarden daarvoor nodig zijn”, legt Stefani uit.

In deze fase onderscheiden we vaak twee richtingen:

Quick wins. De directe verbeteringen zoals procesoptimalisatie, tijdbesparing of betere rapportages.
Structurele efficiëntie & innovatie. De bredere inzet van AI om processen slimmer te maken, kwaliteit te verhogen en nieuwe diensten te ontwikkelen.

Zodra duidelijk is waar de organisatie naartoe wil, beoordelen we of het fundament
stevig genoeg door vooraf helder te krijgen…

… of het data-fundament op orde is;
… of de processen geschikt zijn voor AI-optimalisatie;
… waar de grootste kansen liggen voor kostenbesparing;
… welke quick wins mogelijk zijn.

De QuickScan levert een concrete roadmap op met prioriteiten en haalbaarheid per use case. “Daarmee ontstaat een duidelijk stappenplan dat niet alleen richting geeft, maar ook draagvlak creëert binnen de organisatie om met AI echt aan de slag te gaan”, voegt Stefani toe.

Stap 2: Digitale strategie & roadmap uitwerken

“Met een heldere ambitie en inzicht in de huidige situatie vertalen we dit naar een concreet plan: een roadmap die richting geeft en aansluit op de bedrijfsdoelstellingen. We structureren het project in overzichtelijke fasen en brengen een helder stakeholderlandschap in kaart, inclusief rollen en verantwoordelijkheden”, zegt Stefani.

“We werken in kleine stappen, zodat tastbaar resultaat snel zichtbaar is. Quick wins en pilotprojecten leveren direct waarde en bouwen voort op het grotere geheel. Procesoptimalisatie en architectuur vormen hierbij een belangrijk onderdeel: bestaande systemen koppelen of automatiseren waar mogelijk, en maatwerk ontwikkelen wanneer standaardsoftware niet volstaat. STARC standaardiseert waar dat kan, maar sluit altijd aan op de unieke processen van de organisatie.”

Na deze stap beschikt de organisatie over:

Een concreet actieplan met fasen, tijdlijn en investeringsoverzicht.
Draagvlak en eigenaarschap door heldere rollen en verantwoordelijkheden.
Een flexibel plan dat meebeweegt met nieuwe inzichten of veranderende omstandigheden.
Inzicht in benodigde technologie en procesaanpassingen om de transformatie te realiseren.

Stap 3: Implementatie van AI-toepassingen & automatisering

Nu gaan we van plannen naar actie. In deze fase realiseren we de projecten uit de roadmap, vaak beginnend met de pilot- en hoogst waardevolle initiatieven. “We werken agile en pragmatisch, met snelle iteraties en concrete resultaten”, legt Stefani uit.

Voorbeelden van projecten zijn:

Dataplatform en integraties. Systemen koppelen, repetitieve taken automatiseren en data uit verschillende bronnen combineren, zodat informatie vrij stroomt.
Dashboards & inzichten. Actuele visualisaties van KPI’s geven direct grip op projecten en processen, afwijkingen worden snel zichtbaar.
AI-modellen op maat. Predictive modeling en andere AI-toepassingen helpen onderhoud te voorspellen, knelpunten te signaleren of calculaties sneller uit te voeren.
Procesoptimalisatie. Workflows herzien en software implementeren om inefficiënties te elimineren, bijvoorbeeld automatische rapportages in plaats van handmatig Excel-werk.

“Tijdens de implementatie zorgen we voor duidelijke communicatie en betrokkenheid van de juiste stakeholders”, benadrukt Stefani. “Samen met eventuele partners creëren we een ecosysteem dat oplossingen succesvol oplevert. Belangrijk is dat nieuwe technologie aansluit op bestaande processen, gebruiksvriendelijk is en co-creatie met eindgebruikers omvat.”

Stap 4: Adoptie, compliance & continu verbeteren

Om te voorkomen dat prestaties teruglopen, adoptie stokt of de oplossing niet meer volledig aansluit bij veranderende omstandigheden, stopt onze begeleiding niet na de oplevering. “We blijven beschikbaar voor ondersteuning, evaluatie en optimalisatie, zodat het systeem waarde blijft leveren”, benadrukt Stefani.

De laatste stap van deze roadmap bestaat uit:

Training & adoptie. Medewerkers en management leren AI-oplossingen effectief te gebruiken via workshops, e-learnings en on-the-job coaching. Change management zorgt dat zorgen worden weggenomen, successen worden benadrukt en feedbackkanalen beschikbaar zijn.
Governance & compliance. We richten duurzame data- en AI-governance in, inclusief beveiliging, privacy en conformiteit met de EU AI Act. Rollen, verantwoordelijkheden en processen worden duidelijk vastgelegd zodat AI veilig en transparant wordt beheerd.
Continu verbeteren & innoveren. Digitale transformatie is een doorlopend proces. KPI’s, feedback en nieuwe technologieën sturen bij op efficiëntie, kwaliteit en waardecreatie.

Domeinkennis maakt het verschil

Voor een succesvolle implementatie van AI in de bouw is niet alleen AI-expertise nodig, maar ook diepgaande kennis van de sector zelf. Alleen wie de processen begrijpt, de data kan duiden en de pijnpunten kent, kan AI-oplossingen ontwikkelen die in de praktijk écht werken.

“Als een aannemer vertelt over uitdagingen met planning en materiaallevering, zien wij direct de onderliggende datastromen en mogelijke knelpunten”, legt Stefani uit. “We weten welke systemen gebruikt worden, hoe processen lopen en waar AI de grootste impact heeft.”

Deze sectorspecifieke kennis helpt veel van de bekende valkuilen te vermijden door…

… een realistische inschatting van wat mogelijk is met de beschikbare data;
… begrip van werkprocessen en weerstand tegen verandering;
… kennis van compliance- en veiligheidseisen in de sector;
… ervaring met vergelijkbare implementaties bij soortgelijke bedrijven.

Begeleiding van A tot Z

“Bij STARC begeleiden we organisaties van begin tot eind”, besluit Stefani. “Van de eerste analyse tot en met de implementatie en adoptie: we zorgen dat elk onderdeel van het project op elkaar aansluit.”

Deze end-to-end aanpak garandeert dat AI-projecten niet alleen technisch werken, maar ook écht gebruikt worden en blijvende waarde opleveren.

Klaar om valkuilen te vermijden en met een succesvolle AI-implementatie te starten? Begin met een AI-QuickScan en ontdek waar de grootste kansen liggen voor jouw organisatie. Wil je weten hoe een AI-QuickScan precies in zijn werk gaat en wat dit concreet voor jouw bedrijf betekent? Neem gerust contact op voor een vrijblijvend gesprek.

Plan een adviespgesprek