Nieuws

Waarom bouwprojecten in 2026 falen zonder AI‑native platforms

Geschreven door Danielle de Hoogh | Jan 14, 2026 5:52:27 PM

In de wereld van engineering, bouw en techniek mislukken projecten zelden omdat de techniek tekortschiet. Ze ontsporen door veranderende eisen, toenemende regelgeving en te late besluitvorming.

Onderzoek van Ramadhan et al. (Engineering, Technology & Applied Science Research, 2025) naar 127 grootschalige bouwprojecten laat zien dat ontwerpwijzigingen verantwoordelijk zijn voor 56,5 % van alle kostenoverschrijdingen en 40 % van de vertragingen. Zulke cijfers onderstrepen dat plannen die aan het begin van het project worden “bevroren”, in de praktijk niet standhouden. Daar komt bij dat de regelgevende omgeving steeds complexer wordt: het World Economic Forum beschrijft dat de regulering rond digitale soevereiniteit en AI bestaat uit een lappendeken van wetten zoals de Data Act, Data Governance Act, AI Act en GDPR.

En een Harvard Business Review‑studie onder 5 700 executives (2025) toont aan dat organisaties met dynamische planningscycli 60 % vaker beter presteren in omzet en winst. Deze ontwikkelingen maken duidelijk waarom AI‑native platforms onmisbaar worden.

1| Eisen en randvoorwaarden wijzigen vaker en later

Dat ontwerpwijzigingen de grootste driver voor kostenoverschrijdingen en vertragingen zijn, raakt direct aan hoe engineering‑ en bouwprojecten werken. In complexe projecten vergt het verzamelen en vastleggen van eisen tijd; stakeholders veranderen van inzicht, wetgeving wordt aangescherpt, leveranciers vallen weg. Een traditioneel documentatiesysteem houdt zulke dynamiek niet bij. AI‑native platforms zoals Basewise behandelen eisen niet als statische documenten maar als levende systeemkennis. Dat betekent dat bij iedere wijziging – of het nu gaat om een nieuwe norm, een aangepaste functionele eis of een contractuele toevoeging – direct duidelijk wordt welke ontwerpkeuzes geraakt worden, welke verificatieactiviteiten aangepast moeten worden en welke risico’s opnieuw beoordeeld moeten worden. Zo kan het projectteam tijdig bijsturen in plaats van achteraf repareren.

2| Regelgeving en compliance worden complexer

De regelgevende omgeving rond digitalisering, data en AI wordt steeds veelzijdiger en stringenter. Het World Economic Forum beschrijft hoe de Europese Unie en andere machtsblokken met initiatieven als de Data Act, Data Governance Act, AI Act en GDPR digitale soevereiniteit nastreven, wat leidt tot een complexe, gefragmenteerde wetgevingscontext. De Europese AI‑verordening (Regulation EU 2024/1689) verplicht aanbieders van AI‑systemen tot grondige risicobeoordelingen, technische documentatie, conformiteitsbeoordelingen en menselijk toezicht. Dit geldt niet alleen voor softwarebedrijven; ook fabrikanten van machines, infrastructuur en mechatronische systemen vallen eronder zodra ze AI inzetten. Het beheren van compliance‑eisen vraagt dus om een systeem dat wetten, normen, contracten en systeemontwerpen met elkaar kan verbinden. Basewise helpt door regelgeving en contractuele verplichtingen automatisch te koppelen aan systemen en eisen. Als de brandveiligheidsnorm bijvoorbeeld halverwege de uitvoeringsfase verandert, berekent Basewise meteen de impact: welke componenten moeten worden aangepast, welke risico’s veranderen en welke partners betrokken moeten worden. Dat voorkomt dat pas bij oplevering wordt ontdekt dat een tunnel niet aan de nieuwe norm voldoet.

3| Van kalenderbesluiten naar signaalgestuurde beslissingen

De studie van Harvard Business Review onder 5 700 executives toont aan dat organisaties met dynamische planningscycli 60 % vaker hun concurrenten overtreffen. Het gaat niet om een mooiere visie, maar om de frequentie waarmee aannames worden herzien en beslissingen worden aangepast. In engineering‑ en bouwprojecten betekent dit dat beslissingen niet meer alleen genomen worden bij vooraf geplande faseovergangen; ze ontstaan zodra er een relevant signaal is. Denk aan een onverwachte levertijdupdate van een kritische component, een wijziging in een milieueis of het opduiken van een veiligheidsissue. AI‑native platformen kunnen deze signalen automatisch oppikken en contextueel analyseren, zodat het team direct weet of het zinvol is om een ontwerpaanpassing door te voeren of juist het contract aan te passen. Dit sluit aan bij de bredere trend naar trigger‑gebaseerd beslissen, zoals door CIO‑onderzoeken wordt benadrukt.

4| Praktische case: hoe Basewise werkt in de praktijk

Scenario: je bouwt een brug en halverwege de uitvoeringsfase wordt de EU‑norm voor staalconstructies aangescherpt, inclusief strengere eisen voor lasnaden en materiaalcertificaten. Traditioneel zou dit tot een bouwstop en herontwerp leiden. Met Basewise gebeurt het volgende:

  1. De nieuwe norm wordt automatisch gedetecteerd in de compliance‑module.
  2. Basewise koppelt de norm aan alle eisen en subsystemen die relevant zijn en genereert een impactanalyse.
  3. Het systeem wijst aan welke lasnaden in het ontwerp worden geraakt, welke materiaalcertificaten ontbreken en welke leveranciers moeten worden gecontacteerd.
  4. Een automatisch rapport wordt gedeeld met de projectmanager en kwaliteitsmanager, inclusief voorgestelde aanpassingen en een herberekening van planning en budget.

Het team kan zo binnen dagen beslissen over de noodzakelijke aanpassingen en de uitvoering voortzetten met minimale vertraging.

Wat Basewise onderscheidt

In tegenstelling tot generieke AI‑tools bundelt Basewise zijn mogelijkheden in een modulair, veilig platform, gebouwd op de Microsoft‑stack en speciaal ontworpen voor bouw‑ en systems‑engineeringprojecten. Het platform integreert naadloos met bestaande IT‑landschappen en bevat een speciale AI‑chatassistent, waarmee teams documenten kunnen samenvatten, offertes vergelijken en voortgangsrapportages versnellen in een gecontroleerde omgeving. Basewise biedt daarnaast een reeks standaard AI‑applicaties;

  • Document Requirements Extractor;
  • Requirements Quality Analyser;
  • Verification Planner en;
  • Evidence Finder;
om het extraheren, beoordelen en koppelen van bewijs bij eisen te automatiseren. Met behulp van agentic AI verbindt het systeem klantenspecificaties, ontwerpmodellen en verificatiebewijzen; het identificeert automatisch de impact van wijzigingen en genereert gestructureerde impactrapporten, waardoor traceability en compliance een proactieve, continue capaciteit worden.

Conclusie

De cijfers laten weinig ruimte voor twijfel: ontwerpwijzigingen zijn een van de grootste aanjagers van kostenoverschrijdingen en vertragingen, regelgeving wordt snel complexer en organisaties met dynamische planningscycli behalen significant betere resultaten. Voor engineering‑ en bouwbedrijven betekent dit dat ze niet alleen hun processen moeten aanpassen, maar ook de tools waarmee ze werken. AI‑native platforms zoals Basewise transformeren eisenbeheer, compliance en besluitvorming van een statische, handmatige activiteit naar een dynamisch, geïntegreerd proces. Daardoor kunnen organisaties niet alleen voldoen aan steeds strengere normen, maar ook de veerkracht en voorspelbaarheid van hun projecten vergroten.

Referenties:

  • Ramadhan, J. S. et al. Impact of Change Orders on Cost Overruns and Delays in Large‑Scale Construction Projects (Engineering, Technology & Applied Science Research, 2025).
  • World Economic Forum. What is digital sovereignty and how are countries approaching it? (2025).
  • Europese Unie. Regulation (EU) 2024/1689 Artificial Intelligence Act.
  • Harvard Business Review. Adaptive Strategy in a Volatile World: Why Static Roadmaps Fail (Christina Aguilera, 2025)