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 aanpak

Stap 1: AI-QuickScan

In deze fase gaan we eerst met de organisatie in gesprek en leggen we de belangrijkste processen op tafel. “Zo brengen we in kaart waar de kansen voor AI liggen en welke randvoorwaarden daarvoor nodig zijn”, legt Stefani uit.

Deze cruciale eerste stap voorkomt de meeste valkuilen 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.

Stap 2: Proof of concept

“Het doel is om in korte tijd tastbare resultaten te laten zien, zonder dat er direct grote investeringen of risico’s nodig zijn”, vertelt Stefani. Door klein te beginnen, ontstaat ruimte om te experimenteren, te leren en waar nodig bij te sturen.

Deze fase is cruciaal om ervoor te zorgen dat AI-implementatie niet stokt bij het uiteindelijke gebruik:

De belangrijkste stakeholders van het desbetreffende proces zijn vanaf het begin betrokken.
Meetbare succescriteria waaraan het model moet voldoen bouwen vertrouwen op.
Lage financiële risico’s en een afgesproken looptijd van het project houden de investeringsdrempel laag.
Gezamenlijke ontwikkeling creëert eigenaarschap.

Stap 3: Opschaling

Pas wanneer de validatie criteria behaald zijn, zetten we de stap naar opschalen. In deze fase wordt het AI-model verder ontwikkeld en verbeterd door training met relevante, diverse en goed gelabelde data. Stefani: “Hierdoor nemen de prestaties merkbaar toe en wordt het model robuuster en betrouwbaarder.”

Het opschalen gebeurt bewust gefaseerd: zo kan het projectteam de nieuwe inzichten goed verwerken, blijven eindgebruikers aangehaakt en wordt weerstand voorkomen. “Naarmate de toepassing breder wordt uitgerold, ontstaat steeds meer zichtbare impact op de dagelijkse bedrijfsvoering en resultaten.”

Deze fase draait dus om het omzetten van bewezen potentie naar daadwerkelijk schaalbaar en toekomstbestendig gebruik:

Training op meer en betere data verbetert prestaties.
Prestatie-optimalisatie maximaliseert resultaten.
Gefaseerde uitrol naar het hele team voorkomt weerstand.
Echte impact op de bedrijfsvoering wordt zichtbaar.

Stap 4: Continue begeleiding

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.

Continue begeleiding voorkomt dat het model uit de pas loopt en zorgt ervoor dat zowel technologie als mensen mee blijven groeien. Dit betekent dat we samen met de organisatie blijven monitoren, verbeteren en aanpassen waar nodig. Daarbij nemen we ook de risico-inschatting en regelgeving mee, zoals de EU AI Act. We kijken naar: wettelijke vereisten voor de tool en oplossing, impact op de organisatie, onderliggende processen, veiligheid, autonomie en ethische aspecten. Zo zorgen we dat de implementatie niet alleen effectief is, maar ook compliant en verantwoord.

Concreet betekent dit:

Doorlopende monitoring en optimalisatie houden de prestaties op peil.
Verandermanagement en adoptieondersteuning zorgen voor blijvende acceptatie.
Regelmatige evaluatie van prestaties identificeert verbeterkansen.
Aanpassingen op basis van nieuwe inzichten houden de oplossing relevant.

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