💡 “Technology is not destiny, it’s design.” — Daron Acemoglu (MIT)

Eerst heb ik voor je de theorie gevolgd door als praktijk 'casestudy' de grootste bouwonderneming in de VS TURNER Construction Company die 100+ AIAgents inzet wat niet alleen een forse financiële besparing oplevert maar ook een oplossing is voor het personeelstekort.

Vervolgens het antwoord op de vraag 'Wat betekent dit voor de Nederlandse bouwsector?'. 

Ook deze keer een inleidend video, als 'reminder' een 'mindmap', een bronnenlijst, de link naar één van mijn chatbots en het aanbod om AI-theorie ook voor jouw organisatie te implementeren naar AI-praktijk.

We staan aan de vooravond van de grootste verschuiving sinds de Industriële Revolutie

Maar in tegenstelling tot eerdere automatiseringsgolven gaat het deze keer niet om spierkracht, het gaat om kenniswerk, besluitvorming en communicatie. De vraag is niet langer óf AI-agents werk zullen overnemen, maar wanneer de economische rekenkunde zo overtuigend wordt dat bedrijven geen andere keuze meer hebben.

Volgens het McKinsey Global Institute (2024) kan wereldwijd tot 30% van de werkuren in 2030 worden geautomatiseerd, waarvan een groot deel kenniswerk. Dat maakt deze revolutie fundamenteel anders dan alles wat we tot nu toe hebben meegemaakt.

De Harde Cijfers: Mens versus Machine

Een gemiddelde Nederlandse kenniswerker kost een werkgever tussen de € 87.000 en € 136.000 per jaar, inclusief alle lasten en overhead. Dat levert circa 1.400 productieve uren op, minder dan 30 uur per week werkelijk productieve tijd.

Een AI-agent daarentegen kan, na de initiële investering, al vanaf € 25.000 per jaar functioneren. Zo’n agent is 24/7 beschikbaar (8.716 uur per jaar), kent geen ziekteverzuim, geen vakantie en schaalt direct op tijdens piekmomenten.

Kosten per productief uur:

€ 2,87 voor een AI-agent tegenover € 68 voor een mens — een verschil van factor 24.

Deze vergelijking is gebaseerd op recente OpenAI GPT-5 en Accenture (2025) benchmarks.

Belangrijk: aannames tellen. Rekenkracht, onderhoud en menselijke supervisie beïnvloeden de uiteindelijke TCO (Total Cost of Ownership).

De Waarheid is Complexer dan de Spreadsheet

• Wat gebeurt er als je klanttevredenheid met 35 % daalt?
• Als je merkwaarde slinkt doordat beslissingen onpersoonlijk aanvoelen?
• Of als je beste mensen vertrekken omdat ze zich vervangbaar voelen?

AI-automatisering is geen Excel-oefening. De economische logica mag dwingend zijn, de sociale realiteit is dat niet. We zien dit nu al bij bedrijven als Amazon en IBM: hun interne AI-projecten leveren winst op in productiviteit, maar roepen ook weerstand en reputatierisico’s op.

Tussen 2026 en 2028 zullen organisaties drie strategische modellen beproeven:

1. 🧩 Volledige automatisering — goedkoop, maar risicovol.

2. ⚖️ Hybride modellen — balans tussen kosten en kwaliteit.

3. 💎 Premium menselijk werk — duur, maar onvervangbaar.

De winnaars zijn niet de bedrijven die het snelst automatiseren, maar degenen die het slimst automatiseren. Een slecht geïmplementeerde AI-agent kost meer dan een mens niet in euro’s, maar in klanten, reputatie en gemiste kansen.

Een Wake-Up Call voor Werknemers

Als je dagelijkse werk bestaat uit repetitieve taken die je in een flowchart kunt vangen, heb je 18 tot 36 maanden om jezelf opnieuw uit te vinden.

De bedrijven die je vandaag nog niet vervangen, doen dat niet uit loyaliteit, maar omdat ze de businesscase nog aan het uitrekenen zijn. En volgens Boston Consulting Group (2025) wordt die case in 2027 keihard zichtbaar voor functies in administratie, klantcontact en data-verwerking.

De Nieuwe Polarisatie

Er is ook goed nieuws. De top 20 % specialisten worden niet goedkoper — ze worden duurder. Mensen met unieke expertise, sterke netwerken, emotionele intelligentie en strategisch inzicht zien hun waarde met 25–40 % stijgen (World Economic Forum, 2025).

De arbeidsmarkt polariseert:

• aan de onderkant verdwijnen functies naar AI (€ 2–5 per uur),

• aan de bovenkant ontstaat een premiummarkt voor menselijk werk (€ 150–400+ per uur).

Jouw Opdracht voor 2026

“Wat doe jij dat een AI-agent voor € 5 per uur niet kan?”

Als dat antwoord vaag is, dan is nu het moment om te handelen. Leer AI-tools te gebruiken zodat jij de supervisor wordt in plaats van de vervangene. Ontwikkel vaardigheden die niet in een prompt passen:

• complexe relaties,

• ethische afwegingen,

• creatieve synthese,

• strategische visie.

Of specialiseer zo diep dat je onvervangbaar wordt. De luxe van afwachten bestaat niet meer. De spreadsheets zijn al gemaakt. De businesscases zijn goedgekeurd.

👉 De enige vraag is: aan welke kant van deze transitie wil jij staan?

Wat Deze Analyse Onthult

• De volledige Total Cost of Ownership van mens versus machine

• Break-even analyses per functietype

• De tijdlijn 2026–2028 van kantelpunten

• Verborgen kosten die AI-projecten doen mislukken

• Winnende strategieën per sector

• En de bittere waarheid: waar AI nu écht goedkoper is – en waar niet

Dit is geen theoretisch model. Het is de economische realiteit waar elke werkgever, werknemer en beleidsmaker de komende drie jaar mee te maken krijgt. De cijfers liegen niet, maar ze vertellen ook niet het hele verhaal. De uitdaging is niet om de goedkoopste te zijn, maar om waarde te creëren die technologie niet kan repliceren.

De volledige financiële analyse vind je in 'mijn andere blog' 'De Economische Revolutie: Wanneer Machines Goedkoper Worden dan Mensen'. 

Slotgedachte

De geschiedenis herhaalt zich nooit exact, maar ze rijmt wel. Tijdens de eerste industriële revolutie maakten stoommachines menselijke spierkracht overbodig. In deze revolutie maakt kunstmatige intelligentie onze denk- en besluitkracht schaalbaar.

De cruciale vraag is niet of technologie goedkoper wordt dan mensen, maar of we menselijke waarde slimmer weten te organiseren.

Willem E.A.J. Scheepers, AI Implementer, docent, auteur. 'Ego Hoc Fieri Lussi' GPT-5 & Gemini 2.5

Casestudy

De Amerikaanse bouwgigant Turner Construction (omzet: ruim $20 miljard, 11.000 medewerkers) laat zien wat er gebeurt als een traditioneel arbeidsintensieve sector radicaal inzet op kunstmatige intelligentie.

Tijdens hun recente Innovation Summit in Nashville ontwikkelden medewerkers in één week meer dan 100+ AI-agents: slimme digitale collega’s die helpen bij contractanalyse, veiligheidscontrole en projectplanning.

Turner maakte daarbij een opvallende keuze: iedere medewerker krijgt toegang tot ChatGPT Enterprise (Business). Niet alleen ingenieurs of IT’ers, maar ook uitvoerders, planners en administrateurs.

Hun doel: 'tools, skills and confidence' medewerkers versterken met digitale assistenten, niet vervangen.

Omvang en kerngegevens

• Turner rapporteert een omzet van ongeveer US$ 20,2 miljard in 2024. constructiondive.com+2turnerconstruction.com+2

• In 2023 bedroeg de omzet naar eigen zeggen ongeveer US$ 17 miljard, met nieuwe contracten voor meer dan US$ 20 miljard. turnerconstruction.com+1

• Het bedrijf werkt jaarlijks aan circa 1.500 projecten. 

• Het aantal medewerkers: Turner geeft zelf “meer dan 11.000” werknemers aan. 

• Turner is een dochteronderneming van Hochtief AG (Duitsland) en maakt onderdeel uit van de groep ACS Group, die wereldwijd circa 140.000 medewerkers heeft met een omzet van ca. €35,7 miljard in 2023. 

• Strategisch gezien is Turner actief in bouwmanagement, algemene aannemerij, consulting, lean construction, BIM (Building Information Modeling), en zelf‐uitvoeringscapaciteiten (“self‐perform”) op de site. 

100+ AIAgents leveren Turner een forse besparing op. 

Hieronder volgt de Nederlandse doorvertaling van de Turner-berekening, toegepast op de bouwsector in Nederland, zodat je ziet wat de financiële en strategische implicaties zijn als Nederlandse bouwbedrijven Turner’s AI-aanpak zouden volgen.

1. Context: personele kosten in de Nederlandse bouw

Volgens CBS en ABN AMRO 2025:

• De totale bouwproductie in Nederland bedraagt ca. € 90 – 95 miljard per jaar.

• Personeelskosten (lonen, sociale lasten, opleiding, verzuim) zijn goed voor ongeveer 25–30 % van die totale kosten.
  → Totaal aan personele lasten in de sector ≈ € 25 – 28 miljard per jaar.

• Er zijn structureel 20.000 – 25.000 vacatures open, vooral voor uitvoerders, vaklieden en werkvoorbereiders.

Kortom: een groot deel van de groei en winst blijft onbenut door gebrek aan menskracht en inefficiëntie.

2. De Turner-logica toegepast op Nederland

Turner’s case laat zien dat met AI-assistenten (zoals ChatGPT Business) en slimme agents 10 % productiviteitsverbetering realistisch is bij kennis- en administratieve processen.

Toepassing op de Nederlandse bouw:

Netto-effect

• Jaarlijkse netto besparing na implementatie ≈ € 2,3 miljard

• Terugverdientijd: minder dan 2 maanden

• Over 5 jaar: € 11 – 12 miljard besparing

Dat is ruwweg vergelijkbaar met de totale jaaromzet van een concern als BAM.

3. Waar komt die winst vandaan?

1. Administratieve reductie – projectadministratie, urenregistratie, rapportages → –30 % tijd.

2. Slimmere planning & logistiek – minder stilstand, minder faalkosten.

3. Veiligheid & kwaliteitscontrole via beeldherkenning → minder incidenten en claims.

4. Versneld leren & kennisdeling – AI-chatbots die ervaring van senior vakmensen ontsluiten.

5. Duurzaamheidsmonitoring – automatische rapportages voor stikstof, CO₂, circulariteit.

Resultaat: hogere productiviteit per fte, lagere overhead, minder projectvertragingen.

4. Strategische impact op personele bezetting

• Kwalitatieve verschuiving: van mankracht naar denkkracht.

• Meer hybride teams: mensen + AI-agents (bijv. AI-werkvoorbereider, AI-calculatie-assistent).

• Reskilling nodig: mbo/hbo-opleidingen voor ‘digital construction’.

• Beter behoud van oudere werknemers: fysieke belasting omlaag, kennis digitaal inzetbaar.

5. Macro-economisch voordeel

Als de bouwsector structureel 10 % productiever wordt:

• Dezelfde productie kan met 25.000 minder vacatures gerealiseerd worden.

• Of: met hetzelfde aantal mensen kan 10 % extra woningbouw plaatsvinden.

• Overheidsbudgetten (infraprojecten, woningbouwimpuls) renderen beter; de schaarste aan personeel wordt economisch geneutraliseerd.

6. Conclusie

De Nederlandse bouw kan, net als TURNER CO Co. in de VS, de krapte niet oplossen door méér mensen te zoeken, maar door het werk zelf te transformeren.

Wanneer AI-agents goedkoper en sneller worden dan menselijke arbeid op specifieke taken, verschuift de arbeidsmarkt van handen tekort naar talent in overvloed mits goed georganiseerd.

De financiële logica is onontkoombaar:
Een sector die € 2 – 3 miljard per jaar kan besparen én de bouwproductie versnelt, heeft de sleutel in handen.

Wil je snel sparren over AI-implementatie, governance of adoptie? Wil je ook vor jouw organisatie AI-theorie omzetten naar AI-praktijk?

Dan heb je hiermee een idee welke informatie vooraf handig is voor een constructief contact. Op basis van jouw doelen adviseren we de juiste eerste stap. Binnen 1 werkdag ontvang je drie opties: verkenningscall (15 min) · 2) snelle scan met concrete adviezen · 3) in-company workshop.

We gebruiken je gegevens uitsluitend om op je aanvraag te reageren (zie privacyverklaring).

1. Naam (verplicht)

2. E-mail (verplicht)

3. Organisatie + rol (verplicht)

4. Waarvoor wil je contact? (verplicht, meerkeuze)

 o AI-implementatie & roadmap
 o AI-governance / EU-AI-kaders
 o Copilot/RAG adoptie & richtlijnen
 o HR/People-analytics & KPI’s
 o Executive sparring (MT/raad)

5. Belangrijkste prioriteit (één kiezen)

 o Governance & risico’s / Compliance
 o Data & integratie / Datakwaliteit
 o Adoptie & vaardigheden
 o ROI / businesscase

6. Tijdlijn

 o ASAP (≤1 maand) · 1–3 mnd · 3–6 mnd · >6 mnd · Onbekend

7. Toestemming (verplicht)
 
o Ja, ik geef toestemming voor verwerking volgens de AVG privacyverklaring.

8. Vrij veld (optioneel) — “Wat moeten we zeker weten?”


Dank! We reageren binnen 1 werkdag met 2–3 opties: verkenningscall, snelle scan of workshop.

Willem E.A.J. Scheepers MBA

willem@willemscheepers.eu

Zie ook De AI Implementer.

Bronnen en Literatuur (update 2024 – 2025)

1. Acemoglu, D. & Restrepo, P. (2023). The Race Between Man and Machine Revisited. MIT Economics / NBER.

2. McKinsey Global Institute (2024). Generative AI and the Future of Work in Europe: 2030 Outlook.

3. Boston Consulting Group (2025). Job Polarization and Productivity in the Age of Agents.

4. Le, T., Yu, Z. et al. (2024). Robot Revolution and Human Capital Accumulation. Journal of Evolutionary Economics.

5. World Economic Forum (2025). Future of Jobs Report 2025.

6. OECD (2024). AI and the Labour Market: Economic and Policy Perspectives.

7. OpenAI (2025). GPT-5 Economic Capabilities Benchmark.

8. Accenture (2025). Generative AI Productivity and Cost Per Task Model.

9. Financial Times (2025). “JPMorgan offers staff AI chatbot to help write performance reviews.”

10. CEPR (2023). The Race Between Machines and Humans: Implications for Growth, Factor Shares and Jobs.

Chat 24/7 met mijn Management, Organisatie en Verandering chatbot:  'Structuur aanbrengen in een organisatie gebaseerd op actuele uitdagingen, hoe doe je dat?'.