Op basis van pilotresultaten bepalen welke kansen vervolgens worden uitgerold.
Logische opvolgers (mits de basis staat): doorzoekbaar projectarchief via Copilot Agent op SharePoint, offerte-ondersteuning met urenraming op basis van vergelijkbare afgeronde projecten, geautomatiseerde normcontrole als conceptlaag vóór engineer-review.
Aanvullend: uitbreiden kennisborgingstraject naar overige senior engineers. AI-beleid borgen in personeelshandboek. Evaluatie inbouwen per kwartaal.

Hands-on AI Training op locatie voor het hele team, waarin medewerkers met Copilot leren werken in hun eigen context: rapportages, mail, samenvattingen, zoeken in projectdossiers, doorvertalen van technische notities. Inclusief duiding van de spelregels en certificaat AI-geletterdheid (EU AI Act).
Direct aansluitend de eerste pilot: rapportage-assistent voor projectleiders met een set gestructureerde templates.
Meten: tijdsbesteding aan rapportages per projectleider, gemeten vóór en 60 dagen na livegang.
Parallel: start kennisborgingstraject met de eerste uittredende engineer.

AI-spelregels vaststellen: toolkeuze (M365 Copilot als standaard), datarichtlijn voor projectinformatie (welke data wel/niet in publieke AI-tools), gebruiksverantwoordelijkheid (human in the loop, met specifieke aandacht voor berekeningen en normverwijzingen). Eigenaar AI benoemen binnen Moore Engineering (rol, geen nieuwe functie; de ICT-coördinator is hiervoor een logische kandidaat).
Technische check: Copilot-dataverwerking binnen de EU, data-delen uit. Copilot-licenties uitbreiden van 3 naar teambreed. Eerste inventarisatie voor kennisborgingstraject senior engineers.

Ons advies is bewust toegespitst op één concrete vervolgstap, geen menukaart met opties. Twee sporen: wat u zelf doet en waar Moore DRV begeleidt. Intern kan Moore Engineering direct starten met het opruimen van de SharePoint-structuur, de technische Copilot-check (EU-dataverwerking, data-delen uit) via de ICT-coördinator, en een eerste versie van de AI-spelregels aan de hand van een basisdocument.

Moore DRV adviseert begeleiding op drie punten: (1) AI Training op locatie voor het hele team, (2) pilotbegeleiding rapportage-assistent met meetbare ROI, en (3) eendagsadvies kennisborgingstraject senior engineers. Training landt pas als er spelregels zijn, pilots pas als het team de tools kan gebruiken. Elke stap levert bewijs waarop over de volgende besloten kan worden.

Drie fases, in oplopende complexiteit. Onze ervaring en onafhankelijk onderzoek (Dialogic, EZK 2025) wijzen uit dat trajecten die klein beginnen en bewijs laten zien hoger scoren op adoptie dan brede programma’s die alles tegelijk willen oppakken.

Kennisverlies door uittreding senior engineers
Impact: Drie senior engineers gaan binnen 5 jaar met pensioen. Een groot deel van hun praktijkkennis (normkeuzes, leveranciersvoorkeuren, veelvoorkomende valkuilen) zit niet in documenten maar in hoofden en gaat zonder actieve borging verloren.
Mitigatie: Zet binnen 6 maanden een kennisborgingstraject op: gerichte interviews met de drie uittredende engineers en vastlegging van terugkerende ontwerpbeslissingen in een doorzoekbare omgeving (SharePoint met Copilot Agent).

AI op technische berekeningen: foutmarge waar aansprakelijkheid aan hangt
Impact: Technische berekeningen en normverwijzingen zijn kwetsbaar voor AI-fouten die doorwerken in ontwerp en aansprakelijkheid. Zolang er geen controle- of validatielaag is op AI-output in deze processen, is het risico reëel.
Mitigatie: Start AI-toepassingen op niet-kritisch werk (conceptmails, samenvattingen, rapportageconcepten). Houd AI uit berekeningen en normverwijzingen tot er een "human in the loop"-check op staat waarbij een ervaren engineer elke AI-output aftekent.

Shadow AI op projectinformatie: ongereguleerd gebruik van publieke AI-tools
Impact: Medewerkers gebruiken publieke AI-tools (ChatGPT, Perplexity) zonder afspraken over welke projectdata ingevoerd mag worden. Bij vertrouwelijke klantdossiers is dit een acuut risico.
Mitigatie: binnen 30 dagen AI-spelregels vaststellen met datarichtlijn, eigenaar benoemen en M365 Copilot teambreed uitrollen als standaardtool (zie Actieplan).

Twee tot drie risico’s die wij hebben aangetroffen en die om actie vragen. Per risico benoemen wij de impact en een eerste mitigatie.

De tijdwinsten zijn indicatief en gebaseerd op benchmarks per use case en interviews. Een definitieve businesscase volgt in een implementatietraject.

Onderstaande tabel toont de vijf kansen met de hoogste prioriteit, gerangschikt van snel te realiseren naar structureel. Per kans staat vermeld welk probleem het oplost, welke tooling nodig is, een inschatting van de tijdwinst en hoe complex de invoering is. De volledige kansenlijst vindt u in Bijlage B.

Moore Engineering is geclassificeerd als Niveau 2 (Verkenner). Er wordt door veel medewerkers met AI-tools geëxperimenteerd (vooral ChatGPT en Perplexity, in mindere mate Copilot), maar er is geen organisatiebreed beleid, geen toolkeuze, geen eigenaar en geen gestructureerde pilot met meetbare resultaten. Het gebruik verschilt sterk per generatie en rol, wat Moore Engineering positioneert aan de onderkant van verkenner.

Onderstaande visual plaatst uw organisatie binnen het volwassenheidsmodel van Dialogic, opgesteld in opdracht van het ministerie van EZK (2025). Per traject is realistisch een stap omhoog haalbaar. Wij adviseren niet om twee niveaus tegelijk te overbruggen, omdat de adoptie dan vrijwel altijd vastloopt.

Scope
Gehele bedrijf

Interviews
6 interviews, 7 medewerker-enquêtes, 3 manager-enquêtes

Datum
06-03-2026

Moore Engineering zit in een adoptiefase met twee snelheden. Jongere engineers gebruiken ChatGPT en Perplexity dagelijks, terwijl senior collega’s huiverig of afwachtend zijn. M365 Copilot is aanwezig in de licentiestructuur, maar slechts op drie plekken actief. Directie ziet de kansen, maar er is geen richting en geen eigenaar.Het grootste knelpunt is niet technologie, maar de manier waarop projectinformatie is georganiseerd. Projectdossiers, berekeningen, rapportages en urenregistratie zitten in losse systemen zonder eenduidige structuur.

Ons advies in drie stappen: eerst spelregels en toolkeuze vastleggen (Copilot als standaard, Perplexity voor research, aanvullende tools waar nodig). Dan een praktische training voor het hele team, met expliciete aandacht voor wat wel en niet in publieke AI-tools hoort. En vervolgens starten met één pilot waar de tijdwinst direct zichtbaar is, bijvoorbeeld een rapportage-assistent voor projectleiders.

Dit rapport behandelt achtereenvolgens de kansen, risico's en het actieplan, afgesloten met onze aanbeveling. De onderbouwende bevindingen en de volledige kansenlijst vindt u in de bijlagen.

Moore Engineering zit in een adoptiefase met twee snelheden. Jongere engineers gebruiken ChatGPT en Perplexity dagelijks, terwijl senior collega’s huiverig of afwachtend zijn. M365 Copilot is aanwezig in de licentiestructuur, maar slechts op drie plekken actief. Directie ziet de kansen, maar er is geen richting en geen eigenaar.Het grootste knelpunt is niet technologie, maar de manier waarop projectinformatie is georganiseerd. Projectdossiers, berekeningen, rapportages en urenregistratie zitten in losse systemen zonder eenduidige structuur.

Ons advies in drie stappen: eerst spelregels en toolkeuze vastleggen (Copilot als standaard, Perplexity voor research, aanvullende tools waar nodig). Dan een praktische training voor het hele team, met expliciete aandacht voor wat wel en niet in publieke AI-tools hoort. En vervolgens starten met één pilot waar de tijdwinst direct zichtbaar is, bijvoorbeeld een rapportage-assistent voor projectleiders.

Dit rapport behandelt achtereenvolgens de kansen, risico's en het actieplan, afgesloten met onze aanbeveling. De onderbouwende bevindingen en de volledige kansenlijst vindt u in de bijlagen.

Voorbeeldrapport
Moore Engineering B.V. is een fictief bedrijf. Alle klantgegevens, namen, citaten en cijfers in dit document zijn verzonnen. Opgesteld door Moore DRV ter illustratie van wat een AI Nulmeting oplevert; niet bedoeld als daadwerkelijke rapportage voor een bestaande klant.

Als er tijdig een gestructureerd kennisborgingstraject komt, kan een groot deel van de praktijkkennis bewaard blijven en later worden ontsloten via AI-tools (bijvoorbeeld Copilot Agent op een goed gestructureerde SharePoint). Blijft die stap uit, dan verdwijnt met elke uittreder een deel van de inhoudelijke diepte. Moderne AI-tools (M365 Copilot, gestructureerde kennisbronnen) kunnen een dergelijke borging wel ondersteunen, maar kunnen de inhoudelijke vastlegging niet zelf doen; dat vraagt menselijke interventie en tijd van de uittredende engineers zelf.

De technische kennis binnen Moore Engineering is voor een aanzienlijk deel gebonden aan personen. Drie senior engineers zijn in hun vakgebied dragend en hebben een directe pensioendatum binnen 5 jaar. De bestaande digitale infrastructuur legt die kennis niet gestructureerd vast. Dit is tegelijk de grootste kans voor een AI-ondersteund kennissysteem en het belangrijkste technologische aandachtspunt van deze nulmeting.

Copilot-licenties zijn actief bij 3 medewerkers (directie en 2 senior engineers), terwijl een ruime meerderheid van het team werkt met privé- of gratis versies van andere AI-tools. Projectdossiers en oudere rapportages staan als losse Word- en PDF-bestanden in SharePoint, vaak zonder consistente metadata, waardoor een AI-zoekfunctie nu slechts beperkt resultaat zou opleveren.

De Microsoft 365 stack is aanwezig met drie M365 Copilot-licenties, maar wordt niet volledig benut. SharePoint is beperkt ingericht en vormt geen doorzoekbaar kenniscentrum voor projectinformatie of technische documentatie. Branchespecifieke systemen (Ibis Trad voor projectadministratie, AutoCAD/Revit voor tekenwerk) staan los van elkaar en van de Microsoft-omgeving.

Offertes vragen gemiddeld 3 tot 5 werkdagen doorlooptijd en ongeveer 6 uur netto werk per stuk, waarbij een projectleider intern bij 2 tot 3 collega’s informatie ophaalt (planning, beschikbaarheid, eerdere calculaties). De conversie offerte-naar-opdracht zit rond 8%, onder het branchegemiddelde van 12-15%. Een administratief medewerker geeft aan: “voor offertes loop ik altijd langs drie mensen om de juiste uren te krijgen.” Uit de manager-enquête: de grootste frustratie is “tijd die verdwijnt in rapportages die achteraf nauwelijks worden gelezen.”

Het offerteproces is arbeidsintensief en steunt zwaar op individuele expertise van projectleiders. Urenraming voor nieuwe projecten wordt nu handmatig opgesteld op basis van gevoel en ervaring met vergelijkbare projecten, terwijl die vergelijkbare projecten wel degelijk in het archief zitten. Daarnaast zijn er diverse dubbelingen in administratieve stromen tussen projectadministratie, urenregistratie en klantcorrespondentie.

Bij de projectleiders komt naar voren dat het opstellen van wekelijkse voortgangsrapportages en opleveringsverslagen disproportioneel veel tijd kost: een geschatte 30% van de werkweek, oftewel 8 tot 12 uur per projectleider. Veel van die tijd gaat niet in schrijven zitten, maar in het doornemen van waar het project stond. Bij engineers komt terug dat terugzoeken in oudere projecten (ouder dan 3 jaar) gemiddeld 45 tot 90 minuten kost per zoekvraag, ondanks dat de documenten op SharePoint staan. Een projectleider geeft aan: “als ik op maandag een voortgangsrapport schrijf, ben ik een halve dag bezig met doornemen waar we stonden.”

Projectinformatie leeft verspreid over meerdere systemen zonder eenduidige dossieropbouw. Projectadministratie in Ibis Trad, correspondentie in Outlook-mailboxen, tekeningen in AutoCAD-/Revit-bestanden, berekeningen in Excel, rapportages in Word op SharePoint, en urenregistratie in een apart systeem. Dit is de rode draad door alle interviews: engineers en projectleiders besteden veel tijd aan het bij elkaar zoeken van informatie die er wel degelijk is.

De manager-enquête bevestigt dat er geen AI-beleid is. M365 Copilot is bij 3 medewerkers actief (directie en 2 senior engineers), ChatGPT wordt door 9 van de 12 respondenten gebruikt (merendeel gratis versie, vaak op privéaccount), Perplexity door 5 engineers, Claude door 2. Uit de interviews blijkt dat het niet zeker is of de dataverwerking van Copilot binnen de EU is ingesteld en of data-delen is uitgezet. De ICT-coördinator geeft aan: “dat hebben we bij de uitrol niet expliciet afgestemd.”

Er is geen AI-eigenaar binnen de organisatie en er zijn geen afspraken over welke tool voor welk doel wordt gebruikt. Medewerkers bepalen zelf welke tool ze kiezen, met welk account ze inloggen, en welke projectdata ze invoeren. Voor een ingenieursbureau met vertrouwelijke klantdossiers is dit een structureel aandachtspunt.

Uit de enquête noemen 7 van de 12 medewerkers “betrouwbaarheid voor technisch werk” als belangrijkste rem om AI te gebruiken, 5 noemen “tijd om het te leren” en 4 noemen “vertrouwelijkheid van projectdata”. In de interviews komt de generatiekloof duidelijk terug: een senior engineer zegt “voor een samenvatting werkt het, maar voor een berekening vertrouw ik alleen mijn eigen spreadsheets”, een jongere engineer meldt “ik gebruik Perplexity elke dag, dat scheelt me uren googlen”. 9 van de 12 geven aan AI al in enige vorm te gebruiken, vooral voor tekst, samenvatten en technisch zoekwerk.

Er is een duidelijke generatiekloof in AI-gebruik. Jongere engineers (onder de 35) gebruiken ChatGPT en Perplexity dagelijks, meestal in privéaccount. Senior engineers (45+) zijn overwegend afwachtend of expliciet terughoudend, met als terugkerende zorg de betrouwbaarheid van AI voor technisch werk.

De bevindingen zijn geclusterd langs de drie assen waarop AI-adoptie staat of valt: Mens, Proces en Technologie. Per as benoemen wij wat wij hebben aangetroffen, met onderbouwing uit de interviews.

Onderstaand overzicht bevat alle geïdentificeerde kansen, inclusief de vijf geprioriteerde kansen uit het hoofdrapport.

Bronnen en methodiek

Volwassenheidsmodel: Dialogic Innovatie & Interactie, “Ambitie of aarzeling? AI-adoptie in het Nederlandse MKB”, in opdracht van het ministerie van Economische Zaken en Klimaat, september 2025.

Bevindingenstructuur: Mens / Proces / Technologie als adoptiemodel voor digitale transformatie.

Methodiek: deze nulmeting is opgesteld op basis van een vooraf uitgezette vragenlijst onder managers en medewerkers, gevolgd door interviews en een korte inventarisatie van bestaande tooling. De bevindingen zijn geanonimiseerd waar dat nodig was om individuele uitspraken niet herleidbaar te maken

Benieuwd wat AI voor uw organisatie kan betekenen? Of wilt u meer weten over de EU AI Act en AI-geletterdheid? Plan een vrijblijvende kennismaking van 15 minuten, telefonisch of digitaal. We bespreken kort uw situatie en kijken samen wat voor u de logische eerste stap is.