De Van Brienenoordbrug piept en kraakt. Niet alleen onder het gewicht van 235.000 voertuigen per dag, maar ook onder druk van een eerder stopgezette aanbesteding.. De kostenraming van Rijkswaterstaat bleek te laag, terwijl de enige inschrijver, vanuit voorzichtigheid en realisme, forse risico-opslagen rekende. Gevolg: een hoge prijs, geen gunning, veel frustratie en verloren tijd.
Geleerde lessen
De aanbesteding strandde op een te optimistisch ontwerp, een te star contract met risico’s die lastig door bedrijven zijn te mitigeren en te beheersen en een moeizame dialoog tussen opdrachtgever en markt. Gelukkig lijken Rijkswaterstaat en andere overheden de aanbestedingen van dit soort complexe projecten nu anders aan te pakken: voortaan wordt ingezet op een langere voorbereiding, inclusief extra onderzoeken, verfijning van het ontwerp en een gezamenlijke uitvoeringsstrategie.
Technologie helpend bij risico inventarisatie
Toch blijft de vraag: waarom zetten we in de aanbestedingsfase nog zo weinig technologie in? Met AI kunnen we historische aanbesteding- en realisatiedata analyseren om meer nauwkeurige ramingen te maken. Machine learning helpt bij het herkennen van terugkerende risico’s, en hoe die financieel uitwerken. Een AI-analyse had bijvoorbeeld kunnen signaleren dat de combinatie van de UAV-GC contractvormen de zware verificatie- en validatie-eisen voor respectievelijk het ontwerp en het opgeleverde bouwwerk marktpartijen zou afschrikken.
Objectievere afwegingen
Ook bij de beoordeling van inschrijvingen kan AI helpen. In plaats van te vertrouwen op de mooiste teksten en de beste tender-schrijvers, kunnen we met behulp van algoritmes en prompts inschrijvingen beoordelen op basis van meetbare criteria, zoals eerdere prestaties, risicobeheersing en duurzaamheid. Dit vermindert de invloed van subjectieve beoordelingen en bevordert een eerlijker selectieproces.
Slimme technologie én vakmanschap
We moeten tegelijk niet naïef zijn: AI is geen toverstaf. Als we er te veel op leunen, lopen we het risico op wat men noemt ‘skill decay’, het verschralen van vakmanschap. AI is geen vervanging van ervaring en inzicht, maar een versterking ervan. AI kan oplossingsrichtingen verkennen, maar professionals moeten betrokken blijven bij duiding en besluitvorming.
De brug van de toekomst vraagt om een slimmere aanpak. AI kan helpen om projecten sneller en beter naar de markt te brengen. Dat is hard nodig, want daarna zijn nog obstakels zoals stikstof en netcongestie te overwinnen om tot uitvoering te komen. Ondertussen veroudert onze infrastructuur, waardoor bereikbaarheid en economische groei op het spel staan.
Deze column is eerder verschenen in Cobouw op 6 juni 2025.
Over de auteur
Leontien de Waal is sectorbanker Bouw. Zij volgt de belangrijkste trends en ontwikkelingen in de gebouwde omgeving. Haar ervaring en netwerk, aangevuld met kennis uit de studie Master City Developer (gebiedsontwikkeling), brengt ze in bij klanten van ABN AMRO.
Lees verder in de bouwsector
De Nederlandse bouwsector behoorde de afgelopen jaren tot een van de best presterende sectoren, ondanks verschillende uitdagingen waar de sector mee te maken heeft. Voorbeelden zijn het stikstof-dossier, de forse prijsverhogingen van energie en bouwmaterialen en ook de personeelstekorten. Gedreven door trends, innovaties en wet- en regelgeving groeit de relevantie van thema’s als duurzaamheid en milieu-impact en zoekt de sector zijn weg naar een nieuw evenwicht.
