Gemeentelijke warmteplannen zijn vaak te vaag. Hier lees je hoe AI en PropTech helpen om die plannen te concretiseren én slimmer te investeren in vastgoed.
Gemeentelijke warmteplannen zijn nog te vaag – en dat raakt direct de vastgoedsector
338 warmteplannen, 6,9 miljoen gebouwen onder een verduurzamingsplan… en toch blijft een groot deel van de Nederlandse gebouwde omgeving in 2030 waarschijnlijk nog op aardgas. Dat is de kern van de analyse van het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) van de Transitievisies Warmte (TVW) die gemeenten in 2021 hebben gemaakt.
Voor iedereen in vastgoed en PropTech is dit geen abstract beleidsnieuws. Het bepaalt waar investeringen in woningen, kantoren en logistiek naartoe gaan, welke technologie rendeert – en hoe snel – en waar data en AI het verschil kunnen maken tussen ‘mooie plannen’ en daadwerkelijke uitvoering.
In deze blog koppel ik de PBL-cijfers aan de praktijk van vastgoed en AI. Waar lopen gemeenten vast, wat betekent dat voor ontwikkelaars, beleggers en woningcorporaties, en hoe kan AI in vastgoed helpen om warmteplannen te concretiseren en versnellen?
Waar staan de gemeentelijke warmteplannen nu echt?
De kern: gemeentelijke warmteplannen dekken veel gebouwen, maar zijn vaak onvoldoende concreet om de doelen voor 2030 zeker te halen.
Belangrijke feiten uit de PBL-analyse:
- 70% van de gemeenten onderschrijft het doel van een aardgasvrije gebouwde omgeving.
- Van de circa 9 miljoen gebouwen in Nederland vallen 6,9 miljoen onder minimaal één verduurzamingsplan.
- Richting 2030 vallen 1,7 miljoen gebouwen onder een plan; slechts ongeveer 25% daarvan staat dicht bij de uitvoeringsfase.
- 74% van de plannen heeft géén kwantitatief doel.
- Minder dan de helft van de gemeenten heeft duidelijke tussendoelen voor 2030.
Voor de vastgoedsector betekent dit: er is wel richting, maar nog te weinig houvast op wijk- en gebouwniveau. Dat maakt het lastig om investeringsbeslissingen, portefeuillestrategie en renovatieplanning strak te koppelen aan lokaal warmtebeleid.
De kloof tussen ambitie en uitvoering
Doelen vs. concreet aantal woningen
Het Klimaatakkoord zet in op 1,5 miljoen verduurzaamde gebouwen in 2030. Kijken we naar de huidige warmteplannen, dan zien we voor 2030 onder meer:
- ca. 370.000 nieuwe warmtenetaansluitingen
- ca. 79.000 elektrische warmtepompen
- ca. 82.000 hybride warmtepompen
- voor ongeveer 500.000 gebouwen is de techniek nog open gelaten
Zelfs als alles lukt, komen we op maximaal rond twee derde van het doel van 1,5 miljoen aardgasvrij of aardgasarm. Alleen als na-isolatie grootschalig wordt meegerekend én de nog vage plannen versneld worden uitgewerkt, wordt het 2030-doel haalbaar.
Voor vastgoedprofessionals is dit de harde realiteit: de warmtetransitie gaat door, maar niet lineair en niet overal tegelijk. Sommige wijken gaan razendsnel, andere blijven voorlopig op aardgas en richten zich vooral op isolatie. Wie zijn portefeuille slim wil verduurzamen, moet dus veel lokaler en datagedreven kijken dan tot nu toe gebruikelijk is.
Obstakels die gemeenten noemen
Gemeenten wijzen in hun warmteplannen vooral op een paar grote drempels:
- Financiële belemmeringen (genoemd in 80% van de plannen)
- Twijfels over haalbaarheid en robuustheid van oplossingen (ruim de helft)
- Onzekerheid over fundamentele keuzes, zoals de rol van warmtenetten en hernieuwbare gassen
- Behoefte aan een duidelijk kader voor de gemeentelijke regierol
Hier ligt een directe link met PropTech en AI: veel van deze onzekerheden zijn in de kern data- en beslisproblemen. Waar liggen de laagste maatschappelijke kosten? Welke wijken zijn technisch het meest kansrijk? Welke isolatiemaatregel levert het meeste CO₂-winst per geïnvesteerde euro? Zonder goede data en modellen blijft het bij ‘onderzoeksfase’.
Waarom dit zo belangrijk is voor AI in Nederlandse vastgoed
De warmtetransitie creëert een enorme behoefte aan betere, fijnmazige informatie over gebouwen, wijken en investeringsscenario’s. Dat is precies het speelveld waar AI in vastgoed zijn waarde bewijst.
Drie structurele data-uitdagingen
-
Gebrek aan detail op gebouwniveau
Veel gemeenten plannen op wijkniveau, terwijl beslissingen over isolatie, warmtepompen of aansluiting op een warmtenet feitelijk per gebouw worden genomen. Bouwjaar, staat van onderhoud, installaties en gebruikersprofiel verschillen sterk. -
Onzekerheid over scenario’s
Is het verstandig om nu al volledig van gas los te gaan, of eerst isoleren en dan overstappen? Hoe verhouden CAPEX, OPEX en restwaarde zich? Zonder scenario-analyse op basis van betrouwbare data blijft dit nattevingerwerk. -
Complexe stakeholdermix
Gemeenten, netbeheerders, corporaties, beleggers, VvE’s en bewoners hebben ieder hun eigen doelen en beperkingen. Een planning die financieel logisch is voor de gemeente, is dat niet altijd voor een particuliere eigenaar.
AI-gedreven PropTech-oplossingen zijn sterk in juist dit type problemen: veel data, veel variabelen, veel scenario’s.
Hoe AI warmteplannen kan concretiseren – praktijktoepassingen
1. Slimme kaartlagen: wijkselectie en fasering
Met AI-ondersteunde geo-analyse kun je gemeenten en vastgoedpartijen helpen bepalen welke wijken wanneer het meest logisch zijn om aan te pakken.
Voorbeelden van datalagen die je hierin meeneemt:
- bouwjaar en woningtypologie (hoogbouw, rijtjes, vrijstaand)
- energielabels en verbruiksdata
- netcapaciteit en nabijheid van bestaande of geplande warmtenetten
- sociaaleconomische gegevens (betaalbaarheid, kans op participatie)
- eigendomsstructuur (veel corporatiebezit vs. versnipperd particulier)
Met machine learning kun je vervolgens prioriteringsmodellen bouwen:
- Welke wijk geeft de meeste CO₂-reductie per euro?
- Waar is de kans op bewonersparticipatie het grootst?
- Waar sluit de vastgoedportefeuille van corporaties of beleggers het beste aan op de gemeentelijke warmtestrategie?
Zo wordt een generieke Transitievisie Warmte vertaald naar een concreet meerjarenprogramma per wijk, met door AI onderbouwde keuzes.
2. AI-waarderingsmodellen voor verduurzaamd vastgoed
Voor beleggers en ontwikkelaars is de vraag: hoe vertaalt verduurzaming zich naar waarde, huur en risico? Traditionele DCF-modellen zijn daar vaak te grof voor.
AI-waarderingsmodellen (AVM’s) kunnen specifiek rekening houden met:
- aanwezigheid van warmtenet of warmtepomp
- isolatieniveau, kierdichtheid, zonnepanelen
- lokale energieprijzen en netcongestie
- verwachte beleidswijzigingen (bijv. verplichte labelstappen)
In combinatie met gemeentelijke warmteplannen kun je scenario’s doorrekenen:
- Wat is de impact op de marktwaarde als een wijk in 2028 aansluit op een warmtenet?
- Hoe verandert het risicoprofiel van een portefeuille als 30% van de woningen in een “nog onduidelijke” warmtewijk ligt?
- Wanneer is het financieel slimmer om vóór het gemeentelijke tijdpad te verduurzamen?
De vastgoedpartij die dit soort modellen goed inzet, stuurt niet alleen op ‘groen imago’, maar op hoger rendement bij lager transitierisico.
3. Energiebesparingsadvies op schaal met AI
Een ander knelpunt: gemeenten en corporaties willen bewoners en huurders goed advies geven, maar hebben simpelweg niet genoeg energieadviseurs.
Met AI kun je:
- virtuele energie-adviseurs bouwen die op basis van woningdata en energieverbruik maatwerkadvies geven (isolatie, ventilatie, installaties)
- renovatiepakketten optimaliseren: welke set maatregelen (dakisolatie + kierdichting + hybride warmtepomp) past het beste bij dit type woning en budget?
- communicatie personaliseren: verschillende typen bewoners (huurders, eigenaar-bewoners, senioren, young professionals) krijgen verschillende argumenten, visuals en uitleg, automatisch gegenereerd maar lokaal relevant.
Zo wordt een abstract warmteplan vertaald naar concrete stappen op adresniveau.
4. Project- en portefeuillerisico’s voorspellen
Warmteplannen hangen samen met tal van andere risico’s: bouwkosten, netcapaciteit, vergunningstrajecten, stikstof, materiaalbeschikbaarheid. Met AI kun je risico’s vroegtijdig signaleren.
Denk aan modellen die:
- voorspellen waar netcongestie een bottleneck wordt voor elektrificatie
- inschatten welke projecten vertraging riskeren op basis van historische doorlooptijden
- scenario’s doorrekenen voor bouw- en renteprijzen bij gefaseerde renovatieprogramma’s
Voor gemeenten helpt dit om realistischer tijdpaden in TVW’s op te nemen. Voor vastgoedpartijen helpt het om no-regret investeringspaden te kiezen.
Beleid 2022–2026: extra druk én extra kansen
Sinds de eerste reeks TVW’s is het rijksbeleid aangescherpt. In 2022 kwam er een nieuw doel: 2,5 miljoen geïsoleerde woningen in 2030, naast de 1,5 miljoen verduurzaamde woningen uit het Klimaatakkoord. Tegelijk werkt het Rijk aan meer bevoegdheden voor gemeenten om de warmtetransitie vorm te geven, plus extra subsidies en financieringsopties.
De PBL-analyse is helder: met de huidige warmteplannen halen we in 2030 maximaal 2,1 Mton CO₂-reductie in de gebouwde omgeving. Dat is ongeveer een vijfde van wat nodig is voor de kabinetsdoelen.
De actualisatie van de TVW’s in 2026 wordt dus cruciaal. Dan moeten warmteplannen:
- concreter zijn (techniek, aantallen, tijdpad)
- beter onderbouwd zijn (financieel, technisch, maatschappelijk)
- sterker aansluiten bij de praktijk van vastgoedpartijen
Dit is precies het moment waarop PropTech- en AI-oplossingen zich kunnen positioneren als onmisbare gereedschapskist voor gemeenten, corporaties en beleggers.
Wat je nu al kunt doen als vastgoedpartij of PropTech-speler
1. Koppel je data expliciet aan warmteplannen
Inventariseer per gemeente waar je bezit ligt en koppel dat aan:
- huidige Transitievisies Warmte
- geplande warmte-infrastructuur (warmtenetten, midden- en laagspanning)
- lokale subsidieregelingen en pilotwijken
Gebruik AI om automatisch risicoprofielen per pand te genereren:
- kortetermijnkans op ingrijpende verduurzaming
- impact op waarde en huur
- benodigde investeringen om beleidsdoelen vóór te zijn
2. Bouw of koop AI-modellen die scenario’s doorrekenen
Of je nu belegger, corporatie of PropTech-startup bent: ontwikkel modellen die voor elke woning of elk gebouw meerdere verduurzamingsroutes doorrekenen (bijv. warmtenet, all-electric, hybride).
Laat die modellen rekening houden met:
- lokale warmteplannen
- subsidies en financieringsregelingen
- energieprijzen en CO₂-prijzen
- restwaarde van installaties
Zo kun je gemeenten ook beter uitdagen en voeden: “Als we in deze wijk twee jaar eerder beginnen met isolatie en warmtepompen, is de totale maatschappelijke kost 15% lager.”
3. Werk actief mee aan de TVW-actualisatie 2026
Veel gemeenten zoeken naar concrete, datagedreven input. Wie daar nu al tools, dashboards en simulaties aanbiedt, zit straks aan tafel bij de echte keuzes.
Praktische stappen:
- sluit je aan bij gemeentelijke klankbordgroepen over de warmtetransitie
- bied geanonimiseerde portefeuilledata aan om analyses te verrijken
- toon met pilots aan dat AI-planning leidt tot meer uitvoerbare warmteplannen
Warmteplannen worden de ruggengraat van AI-gestuurd vastgoed
De huidige gemeentelijke warmteplannen zijn nog te vaag om de doelen voor 2030 zeker te halen. Maar ze bieden wél een duidelijk signaal: de warmtetransitie is niet optioneel, en ze speelt zich af op wijk- en gebouwniveau.
Voor de serie “AI in Nederlandse Vastgoed: PropTech” is dit het speelveld waar het echt spannend wordt. Wie AI slim inzet, kan warmteplannen helpen om van beleidsdocument naar uitvoerbaar investeringsprogramma te groeien – en tegelijkertijd zijn eigen vastgoedportefeuille robuuster, groener en waardevaster maken.
De vraag is dus niet óf je je strategie koppelt aan gemeentelijke warmteplannen, maar hoe datagedreven je dat doet. AI geeft je de mogelijkheid om duizenden scenario’s door te rekenen en de beste route te kiezen.
De komende actualisatie in 2026 wordt een kantelpunt. De partijen die dan al ervaring hebben met AI-ondersteunde besluitvorming over warmte, isolatie en energiemodellen, gaan vooroplopen. De rest loopt achter de feiten – en de netbeheerder – aan.