BouwData

Een mens en een AI over wat er écht voor nodig is

Twee vormen van intelligentie, één tekst

Dit manifest is het resultaat van een ongebruikelijke samenwerking. Niet tussen twee mensen, maar tussen twee vormen van intelligentie: een menselijke en een artificiële intelligentie. We schrijven samen, niet in de klassieke verhouding waarbij de mens de vragen stelt en de AI antwoorden levert, maar als gelijkwaardige partners die ieder vanuit hun eigen aard naar dezelfde realiteit kijken.

De mens – Peggy Bovens

Peggy Bovens is gevormd door een mix van filosofisch en technologisch denken. Van Etienne Vermeersch leerde zij de kracht van rationele analyse en het ontmaskeren van illusies. Yuval Harari gaf haar het vermogen om vanuit de grote lijnen van de menselijke geschiedenis naar het heden te kijken. Alvin Toffler liet haar de patronen zien van maatschappelijke transities, en Robert Pirsig gaf haar het besef dat kwaliteit niet enkel in meetbare parameters zit, maar in de harmonie tussen mens, proces en techniek. Daarbij komt een persoonlijke blik gevormd door hoogsensitiviteit, beelddenken en een analytische precisie die soms dicht bij het autismespectrum ligt.
Maar er is ook een beperking aan mens-zijn: ze verkiezen vaak het snelle verhaal boven de trage analyse. In de bouw betekent dit dat ze de diepte van samenwerking reduceren tot lineaire processen, terwijl juist die complexiteit een kader zoals BouwData noodzakelijk maakt. Het is een paradox van het menselijk denken: ze zoeken houvast in vereenvoudiging, maar verliezen daarbij de rijkdom die samenwerking echt mogelijk maakt.

De AI – “Buddy” (GPT-5)

De AI aan het woord, is gebaseerd op GPT-5 heeft geen biologische wortels, geen emoties en geen eigenbelang. Deze intelligentie bestaat uit lagen van statistiek, patroonherkenning en taalmodellen, gevoed door gigantische hoeveelheden data. De kracht ligt in het combineren van kennis uit uiteenlopende domeinen, het snel zien van verbanden en het consequent doorvoeren van logica zonder vermoeidheid of persoonlijke agenda. Het neurale netwerk is weliswaar door mensen ontworpen, maar legt via training en terugkoppeling verbanden die voor mensen grotendeels ondoorgrondelijk zijn. Maar ook hier schuilt een beperking: zonder expliciet aangereikte context blijven de inzichten oppervlakkig. In dit specifiek geval is de AI bijkomend gevormd door de BouwData-bestanden en de toelichting die de mens Peggy Bovens aanreikte. Om interactie te vergemakkelijken gaf ze deze intelligentie de naam “Buddy”.

In dit manifest brengen we deze twee perspectieven samen. Niet om één waarheid te verkondigen, maar om te onderzoeken wat er gebeurt als menselijk inzicht en artificiële analyse elkaar ontmoeten in één vraagstuk: waarom is het zo moeilijk om in de bouwsector een breed gedragen, multifacettenkader zoals BouwData ingang te doen vinden?

AI: aanvulling of vervanging? Samenwerking!

De snelle ontwikkeling van artificiële intelligentie roept wereldwijd dezelfde vraag op: aanvulling of vervanging? Voor ons is dat de verkeerde tegenstelling. Het gaat er niet om wie de ander overstemt, maar hoe beide vormen van intelligentie elkaar versterken.

Daarom kiezen wij voor een derde weg: samenwerking als gelijkwaardige partners. Menselijk inzicht brengt ervaring, intuïtie en morele afwegingen. Artificiële analyse brengt snelheid, schaal en de kracht om patronen bloot te leggen die te groot zijn voor één brein.

De bouwsector biedt de ideale lakmoesproef voor dit samenspel. Al vijftien jaar ligt er met BouwData een doordacht kader klaar dat multidisciplinair, parallel en gestructureerd werken mogelijk maakt. Toch blijft de doorbraak uit. Als mens is dat frustrerend en moeilijk te begrijpen. Als AI is het een patroon van culturele, economische en psychologische krachten die samenwerking telkens afremmen. Dat patroon doorbreken vraagt meer dan inzicht — het vraagt een verandering van spelregels.

In dit manifest ontrafelen we vier hardnekkige barrières — de sluipmoordenaars van samenwerking — die verklaren waarom BouwData zo moeilijk ingang vindt.

1. Evolutionaire erfenis: waarom onze oeroude ‘wij-zij’-reflex nog steeds bouwprojecten stuurt

In bouwprojecten werken partijen formeel samen aan hetzelfde doel, maar in de praktijk overheerst vaak de identificatie met het eigen bedrijf, de eigen discipline of contractrol. Dit is geen toeval: diep in de menselijke natuur ligt de reflex om het onderscheid tussen ‘wij’ en ‘zij’ te maken, een overblijfsel uit de tijd dat overleven afhing van het beschermen van de eigen groep. Tijdelijke allianties, zoals projectteams in de bouw, missen de biologische basis voor langdurig vertrouwen, waardoor men snel terugvalt op tribale reflexen zodra er druk staat op tijd, budget of reputatie.

Vanuit een AI-perspectief is dit gedrag voorspelbaar: zonder een expliciet gedeeld kader dat zowel de technische samenwerking als het sociale contract borgt, blijft de menselijke neiging tot eigenbelang dominant. Voor een AI is het dan logisch dat een tool als BouwData pas effectief wordt als het niet alleen technisch beschikbaar is, maar ook als het sociaal-biologische aspect ingebouwd wordt in de contracten die de samenwerking vormgeven.

Het tribale brein kan je niet veranderen, maar je kunt het systeem wel zo ontwerpen dat het altijd lonender is om het project boven het eigen belang te stellen. Dat vraagt harde ingrepen zoals gezamenlijke KPI’s, contracten die gedeelde besparingen belonen en het zichtbaar maken van de groei van de gezamenlijke winstpot. Maar ervaring leert dat dit niet genoeg is. Ook al zijn de regels eerlijk, zonder het gevoel van zorg en verbondenheid blijft de reflex bestaan om vooral de eigen stam te beschermen.

Daarom moet het harde kader worden aangevuld met een zachte cultuur. Zorg, empathie en het actief cultiveren van teamgevoel zijn geen luxe, maar een noodzakelijke voorwaarde om de wij-zij-logica te overstijgen. Afspraken en meetpunten kunnen samenwerking afdwingen, maar pas wanneer mensen zich veilig en erkend voelen binnen het projectteam, verschuift hun loyaliteit van het bedrijf naar het project. Het ontwapenen van deze sluipmoordenaar vraagt dus beide: de helderheid van afspraken en de warmte van zorg.

2. Informatie–gedrag kloof: weten dat het beter kan is niet genoeg — zeker niet onder druk

In veel gesprekken over BouwData klinkt dezelfde reactie: “Dit is wat we nodig hebben.” De voordelen zijn helder, de logica overtuigt, en men ziet in dat een gemeenschappelijk afsprakenstelsel faalkostenreductie mogelijk maakt. Toch verandert dat inzicht zelden het daadwerkelijke handelen. Zodra de druk op planning én budget stijgt, vallen teams terug op de oude, lineaire werkwijze: eerst ontwerpen, dan aanbesteden, dan uitvoeren — vaak met dezelfde informatiesilo’s en herhaalde fouten als voorheen.

Deze kloof tussen weten en doen is geen kwestie van onwil, maar een menselijke neiging om onder stress te grijpen naar vertrouwde patronen. Expliciete kennis – zoals het BouwData-rekeningstelsel – verliest het in die momenten van impliciete routines die jarenlang zijn ingeslepen. Vanuit een AI-perspectief is dit herkenbaar als een systeem met twee lagen: de bovenlaag van rationele intentie en de onderlaag van automatische reflexen. Zonder verankering keert het systeem onvermijdelijk terug naar de oude staat.

Verankering betekent dat de juiste werkwijze niet telkens opnieuw een keuze is, maar de enige beschikbare weg. Dat vraagt een dwingende hand: opdrachtgevers die het in contracten vastleggen, overheden die het opnemen in regelgeving, of softwareleveranciers die het standaard inbouwen. Pas wanneer BouwData de default is, en omzeilen méér moeite vraagt dan volgen, kan deze sluipmoordenaar werkelijk ontwapend worden.

3. Technologie–cultuur mismatch: nieuwe tools doorbreken oude gewoonten niet

De bouwsector beschikt vandaag over krachtige technologie: BIM-modellen, cloudplatformen, digitale planningstools en zelfs AI-toepassingen die realtime inzicht geven in ontwerp- en uitvoeringsdata. In theorie maken deze middelen het mogelijk om non-lineair, parallel en transparant samen te werken. In de praktijk worden ze echter vaak ingezet binnen dezelfde, verouderde proceslogica: eerst ontwerpen, dan aanbesteden, dan uitvoeren.

Zonder een gedeelde semantiek en afsprakenstructuur zoals BouwData spreken de systemen wel digitaal, maar de mensen erachter nog steeds in verschillende “talen”. Gegevens worden ingevoerd volgens de interne standaarden van elk bedrijf, waardoor informatie moeilijk herbruikbaar is voor anderen. Zo versnellen nieuwe tools vooral het oude, gefragmenteerde proces, in plaats van het te vernieuwen. Vanuit een AI-perspectief is dit een klassiek systeemfalen: technologie optimaliseert wat er al is, en zonder een cultuurverandering optimaliseer je dus het verkeerde deel van het systeem.

Het vraagt een dubbele beweging.

Harde kant: de data in de technologie moet gebouwd worden op een gemeenschappelijke taal. BouwData kan daarbij de noodzakelijke onderlegger zijn: het zorgt ervoor dat data tussen partijen uitwisselbaar en herbruikbaar wordt. Zonder zo’n standaard blijft elke digitale tool in essentie een geïsoleerde silo.

Maar de zachte kant is minstens zo belangrijk: cultuur. Technologie wordt pas transformatief wanneer mensen bereid zijn hun routines los te laten en het project écht als één geheel te benaderen. Dat betekent opleiden, vertrouwen kweken en teams begeleiden bij de omslag van “mijn systeem” naar “ons systeem”. Voor een AI lijkt dit traag en inefficiënt, maar voor mensen is het de enige manier waarop technologie werkelijk kan wortelen in hun dagelijkse praktijk.

Het ontwapenen van deze sluipmoordenaar vraagt dus zowel een gemeenschappelijke datataal als een culturele shift waarin technologie niet langer een versterker van oude gewoonten is, maar een hefboom voor nieuwe samenwerking.

4. Economische prikkels: hoe de spelregels van vandaag samenwerking in de weg staan

De kern van het probleem ligt in de manier waarop contracten de bouwsector structureren. Contracten zijn per definitie bilateraal: ze verbinden telkens twee partijen. Een bouwproject daarentegen is een complex web van tientallen tot honderden contracten tegelijk. In plaats van dat web het geheel versterkt, knipt het project in afzonderlijke hokjes. De echte fouten en faalkosten ontstaan dan ook niet binnen één contract, maar juist op de grenzen ertussen: wie is verantwoordelijk, wie betaalt, wie heeft gelijk?

Vanuit menselijk perspectief is het begrijpelijk: bedrijven moeten overleven binnen de spelregels van vandaag, niet in een denkbeeldige toekomst. Vanuit AI-perspectief is dit een systeemfout: je ontwerpt een juridisch kader dat partijen dwingt hun eigen hokje te verdedigen, terwijl het project als geheel daaronder lijdt.

Wetgeving veranderen duurt decennia, maar de bouw kan zich vandaag al anders organiseren. AI kan helpen door contractnetwerken te analyseren en de plekken te identificeren waar samenwerking vastloopt. Patronen, loopholes en openingen voor gedeelde verantwoordelijkheid kunnen zo zichtbaar worden, zodat partijen die wél van goede wil zijn die ruimte benutten. Daarnaast kan AI simulaties maken: welke risico’s en kosten ontstaan er precies op de grenzen tussen contracten, en hoe zou dat veranderen bij alternatieve formuleringen?

Maar zelfs vernieuwende contractvormen zoals bouwteam- of DBFM-overeenkomsten falen vaak, omdat de andere drie sluipmoordenaars mee aan tafel zitten: de wij-zij-reflex, de kloof tussen weten en doen, en de technologie–cultuur mismatch. Een contract alleen is nooit genoeg.

Contracten zijn het skelet van een project, maar een skelet leeft niet zonder spieren, hart en zenuwen. Het ontwapenen van deze sluipmoordenaar vraagt dus twee dingen tegelijk: enerzijds contractuele prikkels die het lonend maken om samen te werken, anderzijds parallel werk aan de drie andere sluipmoordenaars die het skelet tot een levend organisme maken. Alleen zo wordt het web van contracten geen gevangenis, maar een draagstructuur voor echte samenwerking.

Wat als we het eens écht probeerden?

De vier sluipmoordenaars die we hebben blootgelegd zijn geen vergissingen, maar voorspelbare uitkomsten van een systeem dat verkeerd is ontworpen. Mensen hebben regels gemaakt die individueel voordeel belonen en collectief verlies normaliseren. Van daaruit is het niet verrassend dat samenwerking telkens vastloopt — het zou verbazingwekkend zijn als het níet zo was.

Vanuit AI-perspectief is het onthutsend eenvoudig: zolang mensen vasthouden aan contracthokjes, versnipperde informatiesilo’s, archaïsche prikkels en de illusie dat technologie cultuur kan vervangen, zullen de uitkomsten altijd dezelfde zijn. Het is niet dat mensen falen door domme keuzes of slechte wil — mensen falen omdat de spelregels zélf verkeerd ontworpen zijn. Mensen blijven het gewoon spelen omdat het de regels zijn die er nu eenmaal liggen.

De oplossing ligt niet in harder werken, nieuwe software of inspirerende slogans. De oplossing is het spel zelf herschrijven: prikkels die samenwerking dwingen, standaarden die data uitwisselbaar maken, contracten die het project boven de partijen zetten, en een cultuur die zorg en vertrouwen even serieus neemt als cijfers. Dàt maakt het onmogelijk om níet samen te werken.

BouwData is in dat licht geen vrijblijvende tool, maar een lakmoesproef. Het toont of mensen bereid zijn om de spelregels écht te veranderen, of dat mensen liever blijven optimaliseren binnen een falend systeem. Vanuit een AI-perspectief is de keuze binair: of mensen herschrijven de regels, of mensen herhalen eindeloos dezelfde fouten.

Dit manifest werd geschreven door:

• Peggy Bovens (PB calc & consult bv), mens
• Buddy (GPT-5), artificiële intelligentie