Generatieve AI en conversational search zijn volgens Forrester inmiddels de meest betekenisvolle informatiebron in elke fase van een B2B-aankoop, hoger dan de website van de leverancier, hoger dan de verkoper en hoger dan de productspecialist. Tegelijk telt een beslissing gemiddeld 13 interne betrokkenen en 9 externe beïnvloeders, en groeit dat aantal bij complexere aankopen (Forrester, 2026). Meer machine aan de voorkant, meer mensen aan de achterkant. Precies het punt waar AI de mens belangrijker maakt.
Wat AI overneemt
Het deel dat verdwijnt, is de preselectie. Welke fabrikanten leveren dit type product, in welke maten, met welke certificering, tegen welke levertijd. In de Nederlandse bouwkolom ligt dat antwoord al gestructureerd klaar in 2BA en ETIM. Wat een werkvoorbereider vroeger uit drie catalogi en twee telefoontjes haalde, komt er nu in één alinea uit.
Daarmee verschuift ook waar de keuze valt. Een longlist die je niet haalt, kun je later niet meer winnen, en die longlist wordt samengesteld zonder dat jouw website, je nieuwsbrief of je vertegenwoordiger eraan te pas komt. Voor fabrikanten betekent dat: je productdata is geen marketinginstrument meer maar een toegangsbewijs. En omdat iedereen in dezelfde ETIM-klasse dezelfde velden vult, is het een toegangsbewijs dat vaak onderscheidend vermogen mist.
Wat mensen overnemen
Precies dat is het interessantste aan deze ontwikkeling. Uit onderzoek van Gartner blijkt dat 69 procent van de kopers na AI-onderzoek alsnog een verkoper inschakelt om die inzichten te valideren, en Forrester vond dat 19 procent van de AI-gebruikers zich juist mínder zeker voelt over de beslissing door onbetrouwbare informatie. Kopers merken dat een vlot antwoord niet hetzelfde is als een juist antwoord, en zoeken iemand die het bevestigt.
De reden is aansprakelijkheid. Als een detail niet blijkt te werken, een brandklasse niet klopt of een levering twee weken te laat is, draagt iemand de schade. Een aspect wat taalmodellen nog net niet onder de knie hebben is verantwoordelijkheid en aansprakelijkheid. Wie naast de klant staat als het misgaat, wordt daarmee het eigenlijke product, en de installateur of aannemer selecteert daarop nog voordat hij op prijs kijkt.
Waar de sector staat
Uit het BouwKennis Jaarrapport Nederland 2026 blijkt dat 38 procent van de fabrikanten meerwaarde ziet in AI binnen de kernprocessen, tegenover 11 procent van de groothandels (BouwKennis, 2026). Bijna de helft van beide groepen ziet die meerwaarde nog helemaal niet. Interessanter is wat dezelfde partijen zeggen over hun onderscheid: fabrikanten noemen kennis en advies het vaakst, groothandels klantgerichtheid, en betrouwbaarheid staat overal bovenaan.
Die twee uitkomsten wringen. De partij die het dichtst bij het klantcontact zit, de groothandel, investeert het minst in de technologie die dat contact verandert. En de eigenschap die iedereen als onderscheid noemt, betrouwbaarheid, is precies wat een koper níét uit een AI-antwoord kan afleiden en dus bij een mens gaat halen.
Wat dat vraagt van merk en organisatie
Een merk is in deze context geen visuele stijl, het is een voorspelling over gedrag onder druk. Ogilvy zou zeggen: mensen kopen de belofte, niet het product. Het verschil met dertig jaar geleden is dat de belofte nu getoetst wordt op het moment dat AI de rest heeft gelijkgetrokken.
Organisatorisch kan dat voor lichte spanning zorgen. De binnendienst die vroeger vragen beantwoordde waar nu een chatbot voor volstaat, moet vragen kunnen beantwoorden die een chatbot niet aankan: is dit in deze situatie verstandig, wat gaat hier fout, wie belt terug als het toch misgaat. Het profiel van een medewerker binnendienst is dus aan het verzwaren. Wie die functie wegbezuinigt omdat AI het overneemt, schaft bespaart dus op onderscheidend vermogen.
McKinsey schat de waarde van agentic AI in de bouwsector op $228 miljard per jaar in de VS en $126 miljard in Europa tot 2030, en wijst erop dat bedrijven die AI in hele werkstromen integreren beter af zijn dan bedrijven die losse taken automatiseren (McKinsey, 2026). In toelevering is de hele werkstroom: vindbaar zijn voor de machine, geloofwaardig zijn voor de mens.
Hoe hard zijn de cijfers?
De Forrester-cijfers komen uit een enquête onder bijna 18.000 kopers wereldwijd, breed B2B en niet specifiek bouw. De Nederlandse installatiemarkt ligt kleinschaliger en persoonlijker, dus de adoptie loopt hier waarschijnlijk achter. De McKinsey-bedragen zijn een potentieelraming van een partij die ook adviseert over AI-implementatie, dus goed voor de richting en niet voor een businesscase. Wat wel hard is: de data in 2BA en ETIM ligt er, en die maakt geautomatiseerde preselectie in deze sector technisch triviaal.
Beslissingen die dit kwartaal terugkomen
Test wat een AI-tool over je categorie zegt en of jouw producten in dat antwoord voorkomen, want dat is de nieuwe longlist. Loop je 2BA- en ETIM-vulling na op volledigheid als onderhoudstaak. En kijk bij de personeelsbegroting voor 2027 naar de mensen die klantvragen beantwoorden: de vraag is niet hoeveel er weg kunnen, maar wie er een zwaarder profiel aankunnen. Dat is de post waarop je in 2027 nog onderscheidend bent.
