Een deadline halen voelt urgenter dan een dataveld controleren. Een contract afronden voelt belangrijker dan een dataset netjes achterlaten. Maar op basis van de data gaan er wel besluiten genomen worden, stelt Pim van Meer in deze Digitale Doolhof. En als de data niet klopt…
Hoe wist je dit Pim? Dit was de vraag die tot deze column heeft geleid. Alsof ik een voorspellende gave heb. Alsof ik eerder weet waar een project vastloopt, welke contracten aandacht nodig hebben of welke onderdelen straks discussie opleveren.
Het antwoord is eigenlijk heel saai. Ik vind ketenintegratie en consistente data sexy. Noem me knettergek.
Al meer dan vijftien jaar stuur ik op digitale gebouwmodellen waarin informatie op dezelfde plek staat, volgens dezelfde afspraken en met één bron van waarheid. Niet omdat data op zichzelf interessant is, maar omdat goede data betere besluiten mogelijk maakt. Binnen een project én over projecten heen.
En toch zie ik iedere keer hetzelfde gebeuren. We wijken af van onze afspraken en dat leidt tot fouten.
De waan van de dag wint.
Dat begrijp ik ook. Een deadline halen voelt urgenter dan een dataveld controleren. Een contract afronden voelt belangrijker dan een dataset netjes achterlaten.
Niemand staat ’s ochtends op met het idee: vandaag ga ik de datastrategie saboteren. Maar dat is uiteindelijk wel wat er gebeurt.
Het bijzondere is dat veel organisaties denken dat AI dit straks wel oplost. Dat slordige data vanzelf wordt rechtgetrokken. Dat de techniek slimmer is dan het proces.
Ik heb daar inmiddels behoorlijk wat uren in gestoken. En ja, AI kan ontzettend veel, maar niet dit.
Neem een eenvoudige HSB-wand. AI kan controleren of de codering klopt. Of het object een wand is. Of de materialisering daarbij past. Of andere eigenschappen hetzelfde verhaal vertellen. Hoe meer aanwijzingen, hoe groter de kans dat het inderdaad een HSB-wand is.
Maar zekerheid? Die ontstaat pas wanneer iemand de informatie bevestigt en corrigeert waar nodig. AI maakt daar geen waarheid van. AI maakt er hooguit een waarschijnlijkheid van.
En juist daar gaat het mis. Want als die laatste controle verdwijnt omdat de waan van de dag wint, gaan we niet slimmer werken. Dan automatiseren we onze fouten. Iedere verkeerde aanname komt terug in dashboards, rapportages, benchmarks en uiteindelijk in besluiten. Dat is geen digitalisering, dat is vervuiling op grote schaal.
Soms voelt het alsof we een straalmotor onder een winkelwagentje hangen. Indrukwekkende techniek, enorme rekenkracht, prachtige AI-modellen… maar het blijft een winkelwagentje als de basis niet op orde is.
Het gekke is dat dit probleem helemaal niet technisch is. Het is organisatorisch. Mensen vullen gegevens niet slordig in omdat ze hun werk niet serieus nemen. Ze zien vaak simpelweg niet waarom hun stukje informatie ertoe doet. Dat ene veld in een model lijkt onbelangrijk, totdat je uitlegt dat dezelfde informatie later wordt gebruikt voor kwaliteitscontroles, contractvorming, vergunningen, exploitatie, onderhoud, AI-analyses en strategische keuzes. Dan wordt een parameter ineens veel meer dan een parameter.
Dan wordt het een besluit.
Misschien moeten we daarom minder praten over AI-strategieën en veel meer over datastrategieën. Over het uitleggen van de individuele informatiebehoefte. Over waarom die informatie belangrijk is. Over hoe al die kleine stukjes uiteindelijk één geheel vormen.
Want als iedere schakel begrijpt welke volgende schakel afhankelijk is van zijn informatie, verandert de kwaliteit vanzelf. Dan wordt goede data geen administratieve last, dan wordt het vakmanschap.
En ja, ook dan zal de waan van de dag af en toe winnen. Maar niet meer iedere dag.
Fileermoment
Misschien sla ik de plank volledig mis. Misschien wordt AI over vijf jaar zó goed dat het onze rommel moeiteloos opruimt. Dat zou fantastisch zijn. Maar eerlijk gezegd geloof ik daar niet in.
Ik denk zelfs het tegenovergestelde. AI is niet de oplossing voor een slechte datastrategie. AI vergroot de gevolgen ervan.
Dus voordat we massaal investeren in steeds krachtigere AI, stel ik liever een ongemakkelijke vraag: Is onze datastrategie eigenlijk wel net zo volwassen als onze AI-strategie? Want anders blijven we doen wat we altijd deden. Alleen dan met een straalmotor onder een winkelwagentje.
Kom maar met je tegenreactie. Ik ben oprecht benieuwd waar ik volgens jou ongelijk heb.
Dit is een artikel van Bouw en Installatie Hub. Wil je op de hoogte blijven van al het nieuws uit de bouw- en installatiesector? Neem dan een kijkje op de hub en meld je aan voor de online community.
↗
