Ruim honderd jaar geleden zat Nederland midden in de enige industriële revolutie die die naam echt eer aan doet waarbij de lopende band de norm werd voor alles. Het “input - proces - output” uit de fabriek werd vertaald in “visie - planvorming - besluitvorming - uitvoering” in de ruimtelijke ordening. Op die manier polderden we een kwart van de Zuiderzee in, bouwden we de Deltawerken en onze eigen versie van een CIAM-wijk in de Bijlmer. Grootschalige, industriële projecten die pasten bij die aanpak.

We leven niet meer in een lineaire tijd. Het huidige tijdgewricht is cyclisch en adaptief. Bedrijfsprocessen worden nu zo ingericht dat organisaties kunnen leren en verbeteren. “input - proces - output” is “plannen - uitvoeren - evalueren - bijstellen” geworden. Óók voor de ruimtelijke ordening. De Omgevingswet is echt een product van deze tijd. Van regels en procedures gaat het naar samenwerking, vertrouwen en integrale oplossingen. Die aanpak past bij de opgaven waar we nu aan moeten werken. Die zijn niet lineair en vaak niet eenduidig, maar complex en multidisciplinair. Woningnood in leefbare steden met overbelaste netwerken. Energietransitie, klimaatadaptatie, drinkwaterzekerheid, stikstof, bescherming tegen overstromingen, meer ruimte voor defensie, boeren én natuur in hetzelfde buitengebied, sociaaleconomische ongelijkheden, personeelstekorten. Grote, lastig te definiëren opgaven die elkaar op veel vlakken beïnvloeden. Complex, multidisciplinair en vaak te ingewikkeld voor de huidige manier van werken. Domweg omdat we het als mensen niet kunnen bevatten. Want de Omgevingswet biedt dan wel de flexibiliteit om antwoorden te formuleren op deze vragen, dit vraagt om een nieuwe manier van werken. Van “visie - planvorming - besluitvorming - uitvoering” naar een cyclische ruimtelijke ordening waarin nooit iets helemaal af is. En waarin dat ook geen doel is.

Complexiteit als uitgangspunt

Die nieuwe ruimtelijke ordening neemt de complexiteit als uitgangspunt, de ruimtelijke ordenaar inventariseert en analyseert kansen, problemen, wensen en feiten, maakt op basis daarvan keuzes, wat weer leidt tot nieuwe kansen, problemen, wensen en feiten die weer tot nieuwe keuzes leiden. Enzovoort. Complexiteit is daarin geen probleem, maar de kern van het vak. Met de ruimtelijke ordenaar als degene die goed geïnformeerd keuzes maakt. Dat lukt alleen als duidelijk is wat de problemen, kansen, wensen en feiten zijn. Daarvoor is een goede datahuishouding onontbeerlijk. Dat begint met de feiten als omgevingsfactoren en geldende wet- en regelgeving. Dat wordt steeds eenvoudiger. Het DMI-ecosysteem werkt bijvoorbeeld aan een manier om eenvoudig alle data van een gebied te kunnen ontsluiten. Tooling als Omgevingschat biedt inzicht in de geldende wet- en regelgeving en het programma Zicht op Nederland, waarin door het ministerie van VRO wordt gewerkt aan een netwerk van digitale tweelingen, maken analyses steeds eenvoudiger. Gemeenten hoeven dit niet alleen te doen. Vanuit DMI, VNG en de ministeries van VRO en BZK wordt samenwerking actief bevorderd.

Inventariseren van wensen, kansen en problemen

Zodra duidelijk is wat de feiten zijn die voor een gebied gelden, kunnen we aan de slag met de problemen, kansen en wensen. We waren gewend om dit lineair te doen, omdat we zo grip konden houden op het proces. Maar met behulp van kunstmatige intelligentie (dat goed is in het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data en informatie) kan het ook allemaal tegelijk aan het begin van het planproces.

Stel we beginnen het ruimtelijke proces met het inventariseren van alle wensen, kansen en problemen die we zien voor een gebied. Niet alleen van de politiek, maar van alle belanghebbenden. Het maakt daarbij niet uit hoeveel partijen dat zijn. We kunnen er daarbij gemotiveerd (een goede rol voor de gemeenteraad) voor kiezen om verschillende input verschillend te waarderen. Vervolgens maakt een AI-model hier een programma van eisen van. Dat moet natuurlijk zorgvuldig worden gedaan. AI is geen wondermiddel dat iedereen kan gebruiken. Net als elk gereedschap moet je er mee leren werken. Begrijpen dat systemen kunnen hallucineren en dat de uitkomsten afhankelijk zijn van de kwaliteit en volledigheid van de input. Bias-in is bias-uit.

Maar stel, we hebben een goed model. Dan analyseert dat de input, rangschikt deze en legt het resultaat naast de eerder geïnventariseerde feiten. En het geeft aan waar keuzes gemaakt moeten worden door vakmensen en politici. Die de keuzes vervolgens maken. Dan krijgen we een planproces dat een goed antwoord geeft op de complexe werkelijkheid waarin we leven en dat de ruimtelijke ordenaar versterkt in zijn vakmanschap door de keuzes te laten waar ze horen: bij de vakmensen.

Bij de uitvoering wordt gebruik gemaakt van geo- en bouwinformatiesystemen (BIM en GIM), die ervoor zorgen dat iedereen in de uitvoering over dezelfde informatie beschikt. Dat is allemaal niet zo heel spannend – vergelijk het met in hetzelfde document werken bij Word of Excel – maar het gebeurt nog veel te weinig. Terwijl het wel leidt tot miljarden euro’s faalkosten per jaar in de bouwsector. Geld is niet het belangrijkste. Het belangrijkste is dat we weer grip krijgen op de complexiteit van de ruimtelijke ordening en dat we ruimtelijke plannen kunnen maken die goed aansluiten op de wensen van politiek, inwoners en bedrijven.

Het kan als we willen

Technisch is dit niet allemaal niet zo heel ingewikkeld. De bouwstenen bestaan. Het vraagt wel van gemeenten om hun data op orde te hebben. Maar het vraagt vooral om een andere manier van werken. Om belanghebbenden vroegtijdig te willen betrekken bij het planproces. Om net zo te vertrouwen op nieuwe technologie, als we doen op de oude techniek. Om te begrijpen dat de oude manier van werken de complexiteit niet aankan. Maar vooral om in te zien dat het vakmanschap niet verdwijnt, maar een nieuwe impuls krijgt. Met technologie kom je goed beslagen ten ijs. Maar schaatsen moet je toch echt zelf doen.