Vooroplopen in een sector die afwacht: Dijkhoff zet AI in op BPKV, bestekken en CROW 400

Waar de meeste GWW-bedrijven nog afwachten, zette Dijkhoff B.V. zijn hele bedrijf in een trainingsdag op maat: directie, werkvoorbereiding, KAM, HR en administratie in één groep van zes, alles getoetst op eigen werk als BPKV-plannen, bestekken en CROW 400. Aanbevelingsscore: 8.5/10 over zes evaluaties.

De uitdaging

Dijkhoff begon in 1914 met de handel in stenen en kolen en is inmiddels ruim honderd jaar een familiebedrijf in de grond-, weg- en waterbouw, met sloop, natuurtechniek en circulaire recycling erbij. Dat het vooroploopt is geen verhaal dat wij erop plakken: het bedrijf staat op niveau 5 van de CO2-Prestatieladder, de hoogste trede, en die certificering noemt het zelf het natuurlijke gevolg van hoe het werkt. Toen AI het vak binnenkwam, in BPKV-teksten, bestekken en calculaties, was de reflex daar niet anders. Iedereen gebruikte al ChatGPT, een derde ook Microsoft Copilot.

Het punt was dus niet gebrek aan interesse, maar dat het ongeregeld gebeurde: ieder voor zich, zonder gedeelde maatstaf. De directie trok het daarom naar voren in plaats van het te laten gebeuren, in een sector die bij digitaliseringsmetingen structureel achteraan staat. En met eisen die je van een ISO- en VCA-gecertificeerd bedrijf mag verwachten: de kwaliteit en juistheid van AI-output moet te controleren zijn vóór er iets naar een opdrachtgever gaat (83% zette dat bovenaan) en informatiebeveiliging moet kloppen (67%). Daar kwam het personeelstekort in de sector bij, door vier van de zes genoemd: wie nu leert waar AI werk overneemt, staat straks voor op de rest.

De aanpak

We begonnen met een intake onder alle zes, dus niet met een standaardprogramma. Die intake liet meteen zien waarom bedrijfsbreed de juiste keuze was: de basis liep uiteen van net begonnen tot ruim ervaren (gemiddeld 2.8 op 5, spreiding 1 tot 5) en voor vijf van de zes was dit de eerste AI-training van hun loopbaan, omdat niemand in de sector die eerder had aangeboden. Dus één dag in Heeswijk-Dinther, één groep, van directie tot KAM en werkvoorbereiding, zodat er daarna één gedeelde taal was in plaats van zes.

De ochtend ging over hoe generatieve AI werkt, effectief prompten, betrouwbaarheid en privacy (van hallucinaties tot de transparantieplicht uit de AI Act), het beoordelen van AI-output en de tools zelf, inclusief AI-agents. Na de lunch stond Dijkhoff centraal: BPKV-plannen, bestekken ontleden, CROW 400, bodemrapportages en route-optimalisatie, met aan het eind een workshop waarin iedereen aan de slag ging met een eigen taak. Geen algemene voorbeelden, alleen echt werk.

Het resultaat

De training kreeg een aanbevelingsscore van 8.5/10 over zes evaluaties, met een waardering van 4.8/5 voor de trainer en leerdoelen op 4.0/5. Belangrijker: vijf van de zes deelnemers benoemden zelf minstens één taak waarvoor ze AI gaan inzetten. Dat is het cijfer dat telt, want het gaat niet over enthousiasme maar over werk dat daarna anders gaat.

Bovenaan stonden weekrapporten, BPKV-plannen, bestekken, bewonersbrieven, calculaties en route-optimalisatie voor transport. Daarnaast lieten we zien wat mogelijk is met CROW 400- en KAM-documentatie en met opleverdossiers uit projectdata. En dan het plan waar in deze sector nog vrijwel niemand aan toe is: een eigen AI-kennisbank die ruim honderd jaar vakkennis ontsluit, zodat de ervaring van de mensen die straks met pensioen gaan niet met hen de deur uit loopt. Dijkhoff heeft daarmee wat de meeste GWW-bedrijven nog missen: een groep die weet wat AI wél en niet kan, en een vertrekpunt voor intern beleid dat niet uit een template komt.