Bij veel vastgoedbedrijven is de invoering van AI begonnen met een proefproject, enkele licenties en de belofte om met een plan terug te komen bij de raad van bestuur. Het blijkt echter moeilijker te zijn om die eerste stappen om te zetten in een blijvende verandering in de manier waarop mensen werken. Deze uitdaging reikt verder dan de vastgoedsector: JLL’s wereldwijde rapport ‘De toekomst van werk in 2026’ Uit onderzoek bleek dat 42% van de bedrijven hun eerste proefprojecten hadden afgerond, maar dat slechts 15% verdere stappen hadden gezet op het gebied van AI-gestuurde organisatorische verandering.
Om die kloof te dichten is iemand nodig die over de tijd, de bevoegdheden en het budget beschikt om de werkwijze van het bedrijf te veranderen. Voor sommige Britse vastgoedbedrijven zou dat een Chief AI Officer (CAIO) moeten zijn. Ik ben van mening dat de meeste bedrijven deze verantwoordelijkheid aan iemand anders kunnen toewijzen.
Indien een specifieke functie gerechtvaardigd is, zou ik deze een mandaat van drie tot vijf jaar toekennen, waarbij vanaf het begin rekening wordt gehouden met een geplande overdracht. Het doel ervan zou moeten zijn om de instrumenten, vaardigheden en werkwijzen te ontwikkelen waarmee de onderneming zelf de verantwoordelijkheid voor AI op zich kan nemen.
Welke bedrijven hebben er een nodig?
Dit hangt af van de aard van het bedrijf. Een vastgoedeigenaar met een klein team en een omvangrijke balans heeft andere mogelijkheden dan een bureau dat honderden medewerkers in dienst heeft. Voor de eigenaar zijn de mogelijkheden voor efficiëntieverbeteringen op personeelsgebied wellicht beperkt, hoewel een betere investeringsanalyse of een beter vermogensbeheer nog steeds van grote waarde kunnen zijn. Een makelaarskantoor of adviesbureau heeft meer mogelijkheden om de werkstroom tussen medewerkers, teams en dienstverleningslijnen te verbeteren.
Grote bureaus, multidisciplinaire adviesbureaus en beleggingsbeheerders met complexe bedrijfsvoering zijn daarom de meest geschikte kandidaten. Maar zelfs dan is omvang alleen niet voldoende. Een toegewijde leidinggevende is vooral van nut wanneer verschillende onderdelen van het bedrijf gelijktijdig moeten veranderen en niemand op dit moment over de capaciteit en bevoegdheid beschikt om dat te realiseren.
Alvorens tot aanwerving over te gaan, dient de raad van bestuur een werkprogramma te kunnen opstellen dat omvangrijk genoeg is om een fulltime leidinggevende bezig te houden en de daarmee gepaard gaande investering te rechtvaardigen. Indien een bestaande COO of CTO dit met extra middelen kan realiseren, is dat wellicht de betere oplossing. Een nieuwe functietitel zal weinig opleveren als het onderliggende probleem bestaat uit een gebrek aan bereidheid om verandering te financieren of te ondersteunen.
Voor kleinere bedrijven kan het wellicht beter zijn om een AI-verantwoordelijke of een COO in te zetten, ondersteund door een parttime adviseur. Een niet-uitvoerend bestuurder met kennis van AI kan de raad van bestuur helpen om voorstellen kritisch te beoordelen en risico’s grondig te onderzoeken, maar het werk moet nog steeds door iemand binnen het bedrijf worden uitgevoerd.
De financiële context helpt deze aarzeling te verklaren. Het rapport van de Boston Consulting Group van mei 2026, Het vastgoedbedrijf dat AI vooropstelt: een kans op structureel voordeel, schat dat de investeringen in kunstmatige intelligentie in de vastgoedsector ongeveer de helft bedragen van het sectoroverschrijdende gemiddelde, en zelfs achterblijven bij die van de nutsbedrijven. De markt zorgt er ook voor dat raden van bestuur terughoudend blijven: CBRE’s halfjaaroverzicht van de Britse vastgoedmarkt 2026 meldde lagere transactievolumes in het Verenigd Koninkrijk en aanhoudende onzekerheid over de financieringsvoorwaarden. In die context is voor een nieuwe benoeming op leidinggevend niveau een overtuigende commerciële onderbouwing vereist.
Daarnaast rijst de vraag in hoeverre leidinggevenden verandering noodzakelijk achten. Velen beschouwen klantrelaties en professioneel inzicht als een bescherming tegen disruptieve ontwikkelingen. In het rapport van CBRE’s Jaarverslag 2025, gepubliceerd in 2026, beschreef de voorzitter en algemeen directeur de transactieactiviteiten als de
het deel van de sector dat het best beschermd is tegen verstoringen door AI, terwijl tegelijkertijd kansen worden geïdentificeerd om de efficiëntie en dienstverlening te verbeteren. Dat onderscheid is nuttig: vertrouwen in de waarde van advies kan samengaan met sterke argumenten om de wijze waarop dit advies wordt verstrekt te veranderen.
Ingesleten werkgewoonten versterken deze terughoudendheid. De vastgoedsector heeft over het algemeen minder moeite met het invoeren van technologie zodra anderen de waarde ervan hebben aangetoond. Kunstmatige intelligentie vraagt ervaren mensen om processen die zij goed kennen opnieuw te bekijken, vaak terwijl zij onder druk staan om resultaten te behalen en te presteren
instructies. Wie de verantwoordelijkheid op zich neemt, zal de voordelen moeten onderbouwen in termen die collega’s herkennen: betere dienstverlening, hogere marges en meer tijd voor klanten.
Geef de functie de bevoegdheid om resultaten te boeken
De CEO dient de ambitie vast te stellen en verantwoordelijk te blijven voor de investering. De CAIO dient de uitvoering te leiden, samen met de CTO en de hoofden van de afzonderlijke bedrijfsonderdelen.
Die indeling weerspiegelt de omvang van het werk. Er moet worden bepaald welke processen moeten worden verbeterd, er moeten hulpmiddelen worden beoordeeld, er moeten opleidingen worden georganiseerd, bezwaren moeten worden weggenomen en er moet worden gecontroleerd of er daadwerkelijk iets is veranderd. Een CEO kan dat werk ondersteunen, maar zal zelden de tijd hebben om het persoonlijk te leiden.
De CTO is een aannemelijke verantwoordelijke, met name wanneer zijn of haar takenpakket reeds bedrijfstransformatie omvat. Bij andere bedrijven gaan infrastructuur, cyberbeveiliging en bestaande systemen het grootste deel van de aandacht van het technologieteam in beslag. Het is onwaarschijnlijk dat het toevoegen van AI aan dat takenpakket, zonder de capaciteit of prioriteiten ervan te wijzigen, veel vooruitgang zal opleveren.
De aankondiging door HSBC in maart 2026 van de benoeming van haar eerste CAIO is een voorbeeld van hoe de taken kunnen worden verdeeld. David Rice trad in april in deze functie aan, nadat hij eerder als Chief Operating Officer van de zakelijke en institutionele bank had gefungeerd. Tegelijkertijd breidde HSBC het takenpakket van de CTO uit om de technologische basis te versterken en een centraal AI-platform op te zetten. Voor de implementatie binnen de organisatie en de technische uitvoering werden afzonderlijke, maar onderling samenhangende verantwoordelijkheden vastgesteld.
Binnen een vastgoedbedrijf dient de CAIO prioriteiten af te stemmen met de bedrijfsleiders, verbeteringen te laten doorvoeren en verantwoording af te leggen voor de implementatie en de resultaten daarvan. De CTO is verantwoordelijk voor de infrastructuur en de technische beveiliging. Samen met de relevante risico- en vakgebiedverantwoordelijken dienen zij regels vast te stellen voor het gebruik, het testen en de menselijke controle van data. Bedrijfsleiders moeten verantwoordelijk blijven voor de kwaliteit van de diensten die hun teams leveren.
De rapportagelijn zou doorgaans naar de CEO of COO lopen, idealiter op gelijke voet met de CTO, waarbij regelmatig verslag wordt uitgebracht aan de raad van bestuur. Het mandaat dient de CAIO de bevoegdheid te verlenen om het overeengekomen AI-budget toe te wijzen, bedrijfsonderdelen te verplichten verantwoordelijke eigenaren aan te wijzen en projecten stop te zetten die niet aan de overeengekomen criteria voldoen. Geschillen over prioriteiten en risico’s moeten door een specifiek aangewezen leidinggevende worden opgelost.
Het budget moet zowel de implementatie, opleiding en het onderhoud als de aanstelling zelf dekken. Een CAIO met een titel, een mandaat en geen geld is een dure manier om diapresentaties te maken.
Externe activiteiten dienen in het verlengde te liggen van interne resultaten. Het kan nuttig zijn om ervaringen met collega’s te vergelijken, maar niets doet de aandacht van een zaal vol landmeters sneller verslappen dan een leider die op een conferentiepodium programma’s beschrijft die nog niet eens op hun eigen bureau zijn beland.
De juiste kandidaat moet beschikken over zakelijke geloofwaardigheid en voldoende technische kennis om voorstellen kritisch te kunnen beoordelen en de gevolgen ervan te doorgronden. In het leiderschapsprofiel van James Garner, hoofd AI en Data bij Gleeds, wordt de achtergrond in de bouwkostenraming beschreven die hij in deze functie inbrengt. Die combinatie van vakkennis en technisch inzicht vormt een nuttig voorbeeld voor de sector.
Begin bij de mensen die het werk uitvoeren
Besturen kunnen weerstand verwachten van de technologieteams. Medewerkers die inkomsten genereren, hebben hun eigen redenen om te aarzelen, en daar moet aandacht aan worden besteed voordat een bedrijf licenties gaat verstrekken.
Aansprakelijkheid is een van die punten. Een taxateur aan wie wordt gevraagd meer opdrachten uit te voeren zonder extra tijd voor beoordeling of een aanpassing van de vergoeding, kan dit redelijkerwijs beschouwen als meer werk, meer aansprakelijkheid en hetzelfde loon. Een adoptieprogramma dat deze zorg over het hoofd ziet, zal moeite hebben om steun te verwerven.
Klantrelaties vormen een ander voorbeeld. Bij bureau- en advieswerk berust de waarde van een persoon vaak op contacten, kennis en een persoonlijke werkwijze. Het gemakkelijker maken om die kennis te delen komt het bedrijf ten goede, maar kan minder aantrekkelijk aanvoelen voor de persoon wiens onderhandelingspositie ervan afhangt.
De prijsstelling zorgt voor een extra complicatie. Wanneer de vergoedingen per transactie of opdracht worden overeengekomen, kan een efficiëntere uitvoering de marges verbeteren, mits de kwaliteit gehandhaafd blijft en de besparingen niet volledig worden doorberekend in de vorm van lagere vergoedingen. Bij advieswerk op basis van tijdsbesteding moet het kantoor bovendien overwegen hoe het de kosten voor het daaruit voortvloeiende werk in rekening brengt.
Deze punten van zorg moeten bepalend zijn voor de uitvoering. Begin met taken die door de medewerkers die inkomsten genereren als belastend worden ervaren, betrek ervaren vakmensen bij het ontwerpen van controles en herzie de stimuleringsmaatregelen, zodat naast de vergoedingen ook kwaliteit en productiviteit worden beloond. Mensen moeten kunnen zien hoe de verandering zowel hen als het bedrijf ten goede komt.
Ik ben voorstander van brede toegang tot goedgekeurde hulpmiddelen voor passende taken, ondersteund door opleiding en duidelijke beperkingen op het gebruik van data. Geef teams de ruimte om nuttige toepassingen te ontdekken en evalueer vervolgens het gebruik en de resultaten na zes maanden. Voor meer gevoelige toepassingen en interne toepassingen dient een bredere implementatie te worden gerealiseerd door middel van tests en een professionele beoordeling.
Een deel van de uitgaven zal worden afgeschreven. De raad van bestuur dient vooraf overeenstemming te bereiken over het bedrag dat hij bereid is uit te trekken voor experimenten en op basis van welke criteria wordt bepaald of de financiering wordt voortgezet. Het heeft weinig zin om een algemeen percentage vast te stellen: het juiste bedrag hangt af van de omvang van de onderneming, de bestaande systemen en de beoogde toepassingen.
Het aanbieden van nuttige, goedgekeurde hulpmiddelen helpt ook bij het aanpakken van „schaduw-AI”: het gebruik van AI-hulpmiddelen zonder goedkeuring of toezicht van het bedrijf. Het kan zijn dat medewerkers al persoonlijke accounts gebruiken om hun werk te doen. Een verbod op zich geeft hen weinig reden om die activiteit openbaar te maken.
IBM’s Kosten van een Data-datalekrapport 2026, op basis van onderzoek door het Ponemon Institute onder 602 organisaties die te maken hadden gehad met een datalek, bleek dat 43% beveiligingsincidenten met betrekking tot schaduw-AI hadden gemeld, een stijging ten opzichte van 20% in het onderzoek van het voorgaande jaar. Inbreuken waarbij schaduw-AI betrokken was, kostten gemiddeld US$5,39 miljoen, vergeleken met het wereldwijde gemiddelde van US$4,99 miljoen. Dit zijn internationale bevindingen uit diverse sectoren, maar de risico’s zijn herkenbaar.
In de vastgoedsector kan het bij de betreffende informatie gaan om bijvoorbeeld een huurderslijst, een niet-openbare taxatierapport, transactievoorwaarden of de persoonlijke gegevens van een huurder. Het bedrijf moet weten welke systemen deze informatie verwerken en onder welke voorwaarden.
Publiceer een kort beleidsdocument waarin wordt uitgelegd welke informatie mag worden gebruikt, waar beperkingen gelden en hoe men een nieuwe tool kan aanvragen. Bij opleidingen dient gebruik te worden gemaakt van situaties die mensen herkennen uit hun eigen werk. Een taxateur heeft behoefte aan een duidelijk antwoord over een taxatierapport, niet aan een abstracte lezing over verantwoorde AI.
Kijk verder dan de softwarelicentie
Goedgekeurde hulpmiddelen kunnen aan veel van die behoeften voldoen. Het aanschaffen van licenties voor hulpmiddelen zoals Claude of ChatGPT kan een verstandig uitgangspunt zijn, maar het takenpakket van de CAIO dient ook het opzetten en beheren van systemen te omvatten die zijn afgestemd op de eigen informatie en werkwijzen van het kantoor.
Indien de businesscase dit rechtvaardigt, kan dit de implementatie van een open-weight-model omvatten: een model dat kan worden gedownload en uitgevoerd binnen de infrastructuur waarover het bedrijf de controle heeft, met inachtneming van de licentievoorwaarden. Het team kan vervolgens testen of het afstemmen van het model op zorgvuldig geselecteerde voorbeelden de prestaties ervan verbetert
voor specifieke taken. Voor een vastgoedbedrijf kunnen die taken bijvoorbeeld bestaan uit het extraheren van informatie uit huurovereenkomsten of het opstellen van consistente eerste versies van standaarddocumenten. Het uitgangspunt is een bestaand model dat het bedrijf aanpast. Mistral AI beschreef deze aanpak in zijn aankondiging, „My Tailor is Mistral”, waarin werd uitgelegd hoe organisaties de modellen op hun eigen infrastructuur kunnen verfijnen.
Fijnafstemming en toegang tot actuele informatie dienen verschillende doelen. Een model kan worden getraind om een bepaald formaat te volgen, terwijl het omringende systeem voor elke instructie de meest recente goedgekeurde documenten opvraagt. De CAIO moet voldoende inzicht hebben in beide aspecten om zinvol werk te laten uitvoeren en onnodige complexiteit ter discussie te stellen.
Het team moet ook het “harnas” ontwikkelen: de software rondom het model die context biedt, het model koppelt aan hulpmiddelen en de stappen beheert die het model uitvoert. Dit kan bepalen welke bestanden een assistent kan ophalen, welke berekeningen hij kan uitvoeren en wanneer hij moet stoppen om goedkeuring van een landmeter te verkrijgen. In het artikel van Anthropic uit april 2026, getiteld ‘Trustworthy agents in practice’, wordt uitgelegd waarom het model, de instructies, de hulpmiddelen en de werkomgeving in hun onderlinge samenhang moeten worden beschouwd.
Deze beslissingen brengen een voortdurende verantwoordelijkheid met zich mee. Interne modellen en applicaties moeten worden getest aan de hand van concrete taken, en er moet worden gezorgd voor monitoring, onderhoud en gecontroleerde updates. De CAIO dient verantwoording af te leggen voor het nut en de prestaties daarvan, en moet samenwerken met de CTO om een betrouwbare en veilige werking te waarborgen.
Het team kan klein beginnen, maar zijn capaciteit moet in overeenstemming zijn met wat er van het team wordt verwacht. Het bouwen van interne systemen vereist voortdurende toegang tot AI, software en data-technische expertise, ongeacht of deze rechtstreeks in dienst is of door partners wordt geleverd. Een onderneming dient de totale kosten en prestaties van die aanpak te vergelijken met de aanschaf van een bestaande dienst. Beslissen wat er moet worden aangeschaft, wat er moet worden ontwikkeld en wat het bedrijf zelf kan onderhouden, vormt een centraal onderdeel van de taak van de CAIO.
Meet welke veranderingen er plaatsvinden
De CAIO dient op drie niveaus verslag uit te brengen over de voortgang:
- Gebruik: wie maakt er gebruik van de hulpmiddelen, hoe vaak en voor welke taken.
- Capaciteit en kwaliteit: hoeveel tijd er beschikbaar is gesteld, hoe deze is benut en of
De nauwkeurigheid, het aantal herstelwerkzaamheden en de doorlooptijden zijn verbeterd. - Commerciële resultaten: veranderingen in marges, inkomsten uit provisies, het aantal opdrachten per medewerker en per klant
tevredenheid, beoordeeld in verhouding tot de totale kosten van het programma.
De raad van bestuur mag al in een vroeg stadium aanwijzingen verwachten dat de maatregelen effect sorteren. Binnen zes maanden zou moeten kunnen worden aangetoond welke processen zijn verbeterd, wat er nog onopgelost is en welke investeringen moeten worden stopgezet. Het kan 12 tot 24 maanden duren voordat grotere commerciële effecten kunnen worden beoordeeld.
De bespaarde uren leiden niet automatisch tot financieel rendement. Als een team minder tijd besteedt aan de voorbereiding van reports, moet het management nog steeds beslissen of die vrijgekomen capaciteit zal worden ingezet voor meer opdrachten, betere analyses, snellere oplevering of minder overuren. Elk van deze opties kan waardevol zijn, maar ze leiden tot verschillende resultaten.
Sommige besparingen kunnen al eerder worden gerealiseerd. De CAIO en de CTO dienen het softwarepark gezamenlijk te doorlopen, op zoek naar dubbele abonnementen en tools waarvan de kosten niet langer gerechtvaardigd zijn. Elke vervanging dient te worden afgewogen tegen de kosten van migratie, integratie en doorlopende ondersteuning.
Een referentiepunt is altijd van belang. De inkomsten uit provisies kunnen stijgen doordat de markt zich herstelt, en het personeel kan het drukker krijgen zonder dat de productiviteit toeneemt. De CAIO dient een onderscheid te maken tussen gemeten verbeteringen enerzijds en schattingen en bredere veranderingen in de handelsomstandigheden anderzijds.
Stel de functie zo op dat deze wordt beëindigd
De blijvende taak van een CAIO bestaat erin de dagelijkse praktijk te veranderen: hoe instructies worden afgehandeld, waar de professionele toetsing plaatsvindt, hoe medewerkers leren en hoe leidinggevenden prestaties beoordelen.
Die verantwoordelijkheden moeten een integraal onderdeel worden van de bedrijfsvoering. Daarom zou ik een initiële ambtstermijn van drie tot vijf jaar vaststellen, met een jaarlijks geëvalueerd overdrachtsplan.
Uiteindelijk dient elke bedrijfsunit zelf verantwoordelijk te zijn voor haar AI-toepassingen en -resultaten. Opleiding dient deel uit te maken van de reguliere personeelsontwikkeling. Er dienen goedgekeurde hulpmiddelen, data-regels en beoordelingsprocedures te worden vastgesteld. Interne modellen en toepassingen dienen te beschikken over aangewezen technische verantwoordelijken, onderhoudsbudgetten en een proces voor het testen van wijzigingen.
Het specialistische werk zal worden voortgezet. Afhankelijk van het bedrijf kan dit onder de verantwoordelijkheid vallen van de CTO, de COO of een vaste hoofd AI. Het afschaffen van de functie van CAIO houdt in dat dit werk en de verantwoordelijkheid daarvoor worden overgedragen aan een organisatie die in staat is dit te ondersteunen.
Elke verlenging dient te worden gemotiveerd aan de hand van specifieke nog niet voltooide werkzaamheden en een bijgesteld tijdschema. Een bestuur dient te kunnen toelichten welke zaken nog steeds een afzonderlijke leidinggevende vereisen en voor welke zaken die verantwoordelijkheid kan worden overgedragen.
Besturen die een benoeming overwegen, kunnen beginnen met drie vragen:
- Wie is er concreet verantwoordelijk voor de invoering van AI?
- Over welk budget en welke beslissingsbevoegdheden beschikken zij?
- Wanneer zullen zij hun taak hebben volbracht?
