AI in projectbeheersing: wat verandert er nu al in het werk?

AI is overal onderwerp van gesprek. Ook binnen projectorganisaties groeit de aandacht snel. Niet omdat projecten morgen volledig door AI worden aangestuurd, maar omdat het werk vandaag al begint te veranderen.

Binnen projectbeheersing zien we dat vooral terug in twee domeinen: Project Controls Management (PCM) en Document & Informatie Management (DIM). Rapportages worden slimmer, documentstromen efficiënter en analyses sneller beschikbaar. Tegelijkertijd groeit de behoefte aan structuur, standaardisatie en controle.

De vraag is daarom niet óf AI invloed heeft op projectbeheersing, maar vooral: wat betekent dit concreet voor het dagelijks werk?

Voor dit artikel spraken we met collega’s uit het werkveld: een project controller, een document controller en een solution consultant. Hun ervaringen laten goed zien waar de kansen liggen en waar de grootste uitdagingen nog zitten.

Meer data, meer snelheid, meer verwachtingen

Volgens Dennis van Loon, werkzaam als Project Controller, is de verandering vooral zichtbaar in de groeiende vraag naar data.

“Met name door de invoering van Power BI en het groeiende aantal rapporten daarin, is te merken dat de honger naar data snel toeneemt. Meer details, meer informatie, alles moet sneller.”

Waar rapportages vroeger vooral periodiek werden opgesteld, verwachten organisaties nu sneller inzicht en meer flexibiliteit. Last-minute wijzigingen, aanvullende analyses en diepere datavragen zijn steeds normaler geworden.

Dat betekent dat de rol van project control verschuift. Minder tijd voor het verzamelen van informatie, meer focus op het interpreteren ervan.

AI als versneller van terugkerend werk

Juist in repetitieve taken zien professionals de meeste kansen voor AI.

Dennis noemt kostenallocaties en terugkerende analyses als voorbeelden. Maandelijks moeten urenboekingen worden gecontroleerd, tarieven worden gekoppeld en WBS-elementen worden gevalideerd. Dat vraagt veel handmatig werk.

“Bij herhalende taken en analyses zie ik de meeste kansen, vooral wanneer je grote databatches hebt. Hierin komt de kracht van AI het beste naar voren.”

Ook Gerben Jacobs, Solution Consultant, ziet daar de grootste winst.

“Handmatig kloppen van codes, samenvatten van teksten, invullen van metadata… eigenlijk alle handmatige acties die veel tijd kosten.”

AI wordt hier niet gezien als vervanger van expertise, maar als versneller van werk dat veel capaciteit vraagt en weinig inhoudelijke waarde toevoegt.

In document control verschuift de rol van uitvoeren naar regie

Binnen document control is die verandering misschien nog tastbaarder.

Stan Brouwer werkt dagelijks met SharePoint en documentstromen binnen projecten. Hij ziet hoe automatisering nu al veel werk slimmer maakt.

“Door een Power Automate flow hoef ik in plaats van 14 velden metadata nog maar maximaal 4 handmatig in te vullen.”

Ook standaardrapportages uit SharePoint kunnen automatisch worden gegenereerd en verzonden. Het opzetten daarvan kost tijd, maar levert gedurende een project veel efficiëntie op.

De echte verschuiving zit volgens hem echter in de rol zelf.

“In plaats van alle documenten handmatig te checken op metadata, zal het veel meer het managen van de data worden.”

Dat vraagt om een andere focus: minder controleren achteraf, meer het slim inrichten van processen vooraf.

De grootste fout: denken dat AI slechte processen oplost

Wat in alle gesprekken terugkomt, is dezelfde waarschuwing: AI werkt alleen goed als de basis klopt.

Gerben ziet dit regelmatig bij organisaties.

“Veel bedrijven vragen nu hoe AI kan helpen met hun werk, maar al snel blijkt dat de processen niet goed zijn vastgelegd. Dat is altijd de eerste stap.”

Ook binnen document management is dat herkenbaar. Metadata, naamgeving, goedkeuringsprocessen en overdracht naar de klant moeten eerst duidelijk zijn voordat automatisering echt waarde toevoegt.

Stan bevestigt dat:

“De basis van een project moet goed zijn. Dat is altijd al zo geweest, maar wordt nu nog belangrijker.”

AI versterkt wat er al staat. Goede processen worden beter. Slechte processen worden sneller problematisch.

Niet alles automatiseren omdat het kan

De komst van AI maakt het verleidelijk om alles slimmer te willen maken. Toch is daar nuance nodig.

Stan is daar duidelijk over:

“Het is makkelijk om te denken: dat kan ik wel automatiseren. Maar je moet kritisch kijken of het op de lange termijn ook echt iets oplevert.”

Automatiseren moet geen doel op zich zijn. De vraag moet altijd zijn: maakt dit het project beter, sneller of betrouwbaarder?

Die afweging blijft mensenwerk.

Wat wordt straks echt waardevol?

Als repetitieve taken minder tijd kosten, ontstaat ruimte voor ander werk.

Dennis wil zich dan vooral meer richten op het ontwikkelen van eigen Power BI-rapportages om beter aan te sluiten op de behoeften van de raffinaderij in Rotterdam.

Gerben noemt verandermanagement en het verbeteren van informatieprocessen.

Stan ziet vooral waarde in het kunnen verbinden van systeemkennis met projectspecifieke eisen.

Dat laat zien waar de toekomst van projectbeheersing ligt: niet in minder mensen, maar in andere expertise.

Mensen die waardevol blijven, zijn professionals die inhoudelijke kennis combineren met systeeminzicht, die processen begrijpen én veranderingen kunnen begeleiden.

Zoals Dennis het samenvat:

“Je moet nieuwe tools accepteren en leren beheersen. Meegaan met de veranderingen die plaatsvinden is heel belangrijk.”

AI verandert projectbeheersing niet alleen technisch, maar ook organisatorisch

AI is geen los IT-vraagstuk. Het raakt processen, samenwerking en besluitvorming.

Binnen zowel PCM als DIM verschuift het werk van handmatige uitvoering naar regie, analyse en inrichting. Dat vraagt om standaardisatie, duidelijke processen en professionals die verder kijken dan alleen de tool.

De organisaties die daar nu op voorsorteren, bouwen niet alleen aan efficiëntere projecten, maar ook aan een sterkere projectorganisatie voor de toekomst.