Ralph Kootker: “De mogelijkheden voor AI in de bouw zijn legio”

Ralph Kootker is oprichter en eigenaar van RevoData. De naam van het bedrijf is afgeleid van ‘revolutie door middel van data’. Sinds 1,5 jaar werken ze aan deze missie voor alle sectoren in Nederland. Ook voor de bouw voorziet hij een digitale toekomst. “Het biedt oplossingen voor het personeelstekort en het kan de bouwkosten verlagen.”  
 
Kootker zit al tien jaar in het werkveld. Eerst voor grote bedrijven, zoals Heineken, Hema en Nike en nu voor zichzelf. “Wij helpen bedrijven bij het inrichten van dataplatformen, Business Intelligence (BI) en Artificial Intelligence (AI). Je verzamelt en analyseert data uit de eigen organisatie en dat biedt inzichten voor het nemen van strategische beslissingen. Dan kun je denken aan data over klanten, inkoop en projectplanning. De informatie uit die data kan je vervolgens helpen om je bedrijfsprocessen slimmer en efficiënter in te richten. Wij helpen bedrijven in de transitie van AI en machine-learning en het automatiseren van menselijk werk,” licht Kootker toe.  
 
Het is geen nieuws dat de bouwsector een van de minst innovatieve sectoren is. Zeker op het gebied van investeringen in Artificial Intelligence (AI, kunstmatige intelligentie) blijft de sector achterlopen, zo blijkt uit een rapport van het World Economic Forum. Maar met name het tekort aan personeel stimuleert bedrijven nu steeds vaker te investeren in data science. Diverse start-ups wereldwijd ontwikkelen software om met behulp van AI het werk in de bouw productiever, veiliger, duurzamer en efficiënter te maken.  
 
Zuivere data  
Kootker: “Het koppelen van systemen is vrij uniek in de bouw. Er is nog weinig standaardisatie. Je moet werken met ‘zuivere data’, dat is heel belangrijk. Iedereen zou data op dezelfde manier moeten vastleggen in standaard datamodellen. De banken en accountants zijn hier goede voorbeelden van. Die werken allemaal met een standaard rapportage-set. “We zijn nu bezig voor een leningverstrekker. Die hebben een digitaal aanvraagproces voor een lening, waarbij wordt gevraagd naar het leningdoel en de bedrijfsnaam. Via open banking krijg je inzicht in het betaalgedrag van mensen. Betalen ze hun rekeningen op tijd? Hoe gaan ze om met debiteurenbeheer? Wie betalen ze als eerste en laatste uit? Op basis van die informatie over het betaalgedrag rolt er een advies uit of je wel of niet aan die leningsaanvraag moet voldoen”, legt Kootker uit.  
 
“Bij een hypotheekverstrekker moet je veel documenten aanleveren. Ook dat kun je geautomatiseerd verwerken met behulp van AI. Je jaarinkomen is twaalf keer het maandsalaris van je loonstrook. Op je werkgeversverklaring staat ook je jaarloon. Deze bedragen moeten dan om en nabij gelijk zijn. Daar zit dan een automatische controle op.” Kootker werkt ook met geospatial data (geodata), dit zijn geografische datasets. “Voor de waterschappen bijvoorbeeld gebruiken we nu drone-technologie om de sloten digitaal te schouwen, in plaats van mensen en auto’s onderweg te sturen. Die drone maakt foto’s en video’s van sloten en dat wordt dan tien keer over de tijd gefotografeerd. Die beelden worden gedigitaliseerd en zo kun je zien of de breedte van een sloot is veranderd. Dat noemen we digitaal schouwen en dat scheelt de mensen bij de waterschappen tijd en werk. Die drones zetten we ook in voor scheurdetectie bij dijken. Daar kun je een model ook op trainen.” 
 
“Ik kan me ook voorstellen dat je dit concept inzet voor de bouw. Je zou hiermee de bouwveiligheid kunnen toetsen. Bij woningbouwprojecten kun je met behulp van deze technologie heel makkelijk controleren hoe netjes of slordig een bouwplaats is, wat weer een indicatie is voor de kans op een bouwongeluk. Wat je eigenlijk altijd doet bij AI is vraag en aanbod samenbrengen en dan kijken hoe je een optimalisatieslag kunt maken. Je zou bijvoorbeeld in de bouw de onderaannemers geautomatiseerd kunnen verwerken. Om zo te zorgen voor minder reisbewegingen. Je wilt mensen in de buurt van hun woonplaats ook laten werken. Dat is een publiek vraagstuk. De juiste mensen op het juiste moment inzetten, zou je met AI kunnen oplossen. Met meerdere opdrachtgevers en meerdere locaties kun je AI inzetten voor de planning.” 
 
Travelling salesman problem  
Kootker wijst op één van de bekendste problemen in de informatica: het travelling salesman problem (TSP), oftewel het handelsreizigersprobleem. Hoe vind ik de kortste route uit een lijst van steden en afstanden tussen steden? Met behulp van machine-learning kun je een verkoper met honderd locaties de meest optimale route geven met de minste reisbewegingen. “Dit is een uitkomst voor mensen die in het onderhoud werken. Ze kunnen de klant ook beter helpen doordat ze veel specifieker kunnen aangeven hoe laat ze op een plek arriveren. De klant hoeft dan niet meer van 9.00 tot 17.00 uur thuis te zijn, omdat ze een bezoek verwachten.” 
 
De technologie kan ook een helpende hand bieden bij de transitie naar circulair bouwen. “Ken je de lego-app Brickit? Je maakt een foto van je bak met lego en de app geeft je verschillende ideeën om iets te bouwen met wat je hebt. Dit zie ik ook wel als oplossing in de echte bouwwereld. Hoe mooi is het als je als sloopbedrijf een foto kunt maken in een pand en dat het dan standaard in een catalogus terecht komt, een soort standaard portaal. Invoeren van AI in je organisatie begint met het zo laagdrempelig maken van de keten. Iedereen mee laten doen aan het gezamenlijk wegwerken van obstakels. Je begint dan bijvoorbeeld bij de sloopbedrijven en zo ga je verder.” 
 
Kootker is zich bewust van de hoge investeringskosten, maar ook daar ziet hij wel oplossingen voor. “Je moet dit bundelen. De waterschappen bijvoorbeeld lossen overstijgende problemen centraal op via het Waterschapshuis. En alle waterschappen betalen hier een contributie voor. Zo laat je leden aansluiten voor funding van overstijgende problemen. Ik denk dat er voor de bouw technologisch gezien geen obstakels zijn. Het gaat om de financiële en organisatorische kant. Er moeten een paar koplopers bereidwillig zijn om de kar te trekken. Het valt of staat met een paar bedrijven die de nek willen uitsteken hiervoor. Dat zou bijvoorbeeld ook via een consortium kunnen. Ik zie nu nog vooral bedrijven die binnen de organisatie aan de slag willen met AI in plaats van over de hele keten.”  
 
Woningtekort  
Ook ziet Kootker AI als oplossing bij het woningtekort. “Met de gestegen bouwprijzen en rentestanden is iedereen eraan gelegen om de kostprijs van de bouw te reduceren. Met een efficiëntere planning van personeel, inkoop en aansturing van onderaannemers zou je een verbeterslag kunnen maken. Om dit verder van de grond te krijgen zouden softwareleveranciers in de bouw met dezelfde standaarden moeten werken. Bouwbedrijven en aannemers zouden er expliciet naar moeten vragen bij hun softwareleverancier. Angst voor concurrentie bij die leveranciers staat dit nu vaak nog in de weg.” 
 
Daar is ook wet- en regelgeving voor nodig. Bij de banken is bijvoorbeeld in 2019 PSD2 ingevoerd. Deze nieuwe Europese betaalrichtlijn houdt in dat andere partijen toegang hebben tot de bankrekening van personen, mits de rekeninghouder daar uitdrukkelijk toestemming voor heeft gegeven. PSD2 is de Europese poging bankzaken te moderniseren. Rekeninghouders kunnen bedrijven of diensten toegang geven tot de bankrekening zodat het saldo kan worden ingezien of betalingen kunnen worden verricht. De invoering van PSD2 zorgde voor de nodige commotie, maar het heeft volgens Kootker veel innovatie en nieuwe concepten in de markt gebracht. En onlangs is Europa er ook uit gekomen met een nieuwe AI-wet, die de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie in veilige banen moet leiden. 
 
Voor die innovatie en efficiëntieslagen ziet hij ook tig mogelijkheden in de bouw, maar dan moeten er wel standaarden komen. “De bouw loopt net als de waterwereld achter op het gebied van technologische investeringen. Er is veel meer mogelijk dan alleen exoskeletten die helpen met tillen. Het grootste probleem is deze hele planning aan te laten sluiten over de hele keten. Veel willen wel en zeggen er ook mee bezig te zijn, maar echt van de grond komt het nog niet. Hij vergelijkt het ook wel met seks bij tieners: “Iedereen roept dat hij al seks heeft gehad, maar niemand heeft het echt gedaan.” 
 
Weerstand  
De angst en weerstand is volgens Kootker ook wel begrijpelijk. “Het duurt ook gewoon even voordat je een model hebt, waar je als mens op durft te vertrouwen. Zelf ga ik hier altijd uit van 12 tot 18 maanden. En dan heb je nog een jaar nodig om ook de mensen te overtuigen om ermee te gaan werken. Als assistent, dus iemand die je helpt bij je werkzaamheden. Je merkt wel dat de nieuwe generatie hier al veel ontvankelijker voor is. Die gaan veel meer in die wereld mee. Het succes van een AI-toepassing in je bedrijf valt of staat met de acceptatie en de kwaliteit ervan. In hoeverre klopt de voorspelling of gegenereerde tekst, audio of afbeelding uit het AI-model? En dan zijn de mogelijkheden legio.”