Nederlandse warmteplannen zitten vast in vaagheid. Met AI en data, geïnspireerd door toepassingen in de zorg, kun je TVW’s concreet, haalbaar en eerlijk maken.
Gemeentelijke warmteplannen lopen vast – dit is het echte probleem
Zes komma negen miljoen Nederlandse gebouwen vallen inmiddels onder een gemeentelijk warmteplan. Klinkt indrukwekkend, tot je ziet dat 74% van die plannen geen enkel concreet doel in cijfers heeft. Geen aantallen, geen harde tijdslijnen, vaak zelfs geen keuze voor techniek.
Voor iedereen die met duurzaamheid, ruimtelijke ordening of zorgvastgoed bezig is, is dit geen theoretische kwestie. Achter die vage Transitievisies Warmte (TVW’s) zitten echte keuzes: welke wijk eerst van het gas, welke woningen krijgen een warmtenet, waar zijn warmtepompen zinvol, hoe betaalbaar blijft dit voor bewoners, zorgorganisaties en gemeenten?
In deze blog pak ik twee werelden samen: de bevindingen van het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) over gemeentelijke warmteplannen én de kansen van data en AI die we in de zorg al zien. De kern: als we de aanpak uit de AI-gedreven zorg op de warmtetransitie leggen, kunnen gemeenten én zorginstellingen hun plannen eindelijk concreet, haalbaar en betaalbaar maken.
Waar staan we nu met de Transitievisies Warmte?
De PBL-analyse van 338 warmteplannen uit 2021 schetst een helder, maar ongemakkelijk beeld: er is veel ambitie, weinig concretisering.
Belangrijkste punten:
- 70% van de gemeenten onderschrijft het doel van een aardgasvrije gebouwde omgeving.
- Van 9 miljoen gebouwen in Nederland vallen 6,9 miljoen onder minstens één verduurzamingsplan.
- Voor 2030 zijn er plannen voor 1,7 miljoen gebouwen, waarvan slechts een kwart echt in de buurt van uitvoering komt.
- De plannen tellen concreet op tot:
- ca. 370.000 nieuwe warmtenetaansluitingen
- ca. 79.000 elektrische warmtepompen
- ca. 82.000 hybride warmtepompen
Zelfs als alles volgens plan zou lukken, komen we voor aardgasvrije woningen uit op maximaal twee derde van het Klimaatakkoord-doel van 1,5 miljoen verduurzaamde gebouwen in 2030. Alleen door ook alle na-isolatieplannen mee te tellen én door een enorme versnelling in uitvoering, wordt dat doel nog haalbaar.
Dit patroon zie je ook in de zorg: prachtige visies op digitale en duurzame zorg, maar in de praktijk veel projecten die in de pilotfase blijven hangen. De overeenkomst? Te weinig data, te weinig beslisondersteuning, te veel onzekerheid.
Waarom blijven warmteplannen zo vaag?
De PBL-cijfers maken duidelijk waar de blokkades zitten. Gemeenten noemen drie grote groepen obstakels:
-
Financiële drempels
- In 80% van de plannen worden geld en betaalbaarheid als belemmering genoemd.
- Onzekerheid over subsidies, investeringskosten en woonlasten maakt beleidsmakers voorzichtig.
-
Haalbaarheid en robuustheid
- Meer dan de helft van de plannen stelt haalbaarheid en robuustheid als harde voorwaarde.
- Zonder duidelijkheid over netcapaciteit, beschikbaar personeel en techniek durven gemeenten geen harde keuzes te maken.
-
Gebrek aan kaders en regie
- De rol van gemeenten als regisseur is in het Klimaatakkoord belegd, maar het hoe is lang niet altijd scherp.
- Fundamentele keuzes over bijvoorbeeld warmtenetten versus hernieuwbare gassen zijn op veel plekken nog niet gemaakt.
De uitkomst: veel plannen blijven in een onderzoekende of voorbereidende fase. Technische keuzes worden vooruitgeschoven, tijdpaden vaag geformuleerd, doelstellingen niet gekwantificeerd.
In de zorgsector zagen we exact hetzelfde bij de introductie van AI-diagnostiek en digitale triage: zolang het gevoel van onzekerheid groter is dan de beschikbare data, blijft men hangen in pilots en verkenningen.
Wat kunnen gemeenten leren van AI in de zorg?
AI heeft in de zorg de stap van visie naar uitvoering versneld door beslissingen te onderbouwen met data, scenario’s door te rekenen en risico’s expliciet te maken. Dat kan bij gemeentelijke warmteplannen net zo goed.
Hier zijn drie lessen uit AI-toepassingen in de Nederlandse zorg die direct toepasbaar zijn op de warmtetransitie.
1. Van generieke naar patiënt- of wijkgerichte scenario’s
In de zorg:
- AI-modellen helpen inschatten welke patiënten het grootste risico lopen op complicaties.
- Ziekenhuizen richten capaciteit in op basis van voorspelde instroom.
Voor warmteplannen:
- Gebruik AI om per wijk te berekenen:
- verwachte energievraag nu en in 2040,
- impact van isolatiemaatregelen,
- welke combinatie van warmtenet, all-electric of hybride technisch én financieel het meest logisch is.
Dat betekent: geen generieke tekst “deze wijk wordt aardgasvrij rond 2040”, maar bijvoorbeeld:
“In deze wijk is een warmtenet in 2032 financieel 18% voordeliger dan individuele warmtepompen, mits 65% van de huishoudens aansluit en drie zorglocaties actief meedoen.”
Zorgorganisaties kunnen zo ook meteen zien wat een bepaalde route betekent voor hun energielasten en investeringen.
2. Beslisondersteuning in plaats van dikke rapporten
In de zorg werkt AI niet omdat er nóg een rapport verschijnt, maar omdat artsen directe beslissingssteun krijgen:
- risicoscores in het EPD,
- automatische triage-adviezen,
- voorspellingen over ligduur en heropnames.
Voor gemeenten en zorgvastgoed kun je datzelfde denken toepassen:
- Een interactief AI-dashboard dat per wijk laat zien: CO₂-reductie, investeringskosten, woonlasten, zorgcontinuïteit en impact op kwetsbare groepen.
- Scenario’s: “Wat gebeurt er als we eerst de zorginstellingen en corporatiewoningen aansluiten, en pas daarna de koopsector?”
- Automatische signalen als de plannen niet langer sporen met de landelijke doelen voor 2030 en 2050.
Dat maakt een TVW van een statisch document tot een levend besluitvormingsinstrument. Precies zoals een AI-tool in de SEH geen rapport is, maar een dagelijks hulpmiddel.
3. Focus op kwetsbare groepen en zorgcontinuïteit
In de zorg is het inmiddels breed geaccepteerd: AI moet ongelijkheid niet vergroten, maar verkleinen. Dus kijken we naar:
- wie minder digitaal vaardig is,
- wie meer risico loopt,
- wie extra ondersteuning nodig heeft.
Voor de warmtetransitie geldt hetzelfde, zeker als het gaat om zorglocaties en kwetsbare bewoners:
- Oudere gebouwen van zorginstellingen zijn vaak slecht geïsoleerd en sterk afhankelijk van gas.
- Kwetsbare bewoners (ouderen, chronisch zieken) zijn extra gevoelig voor kou of hitte.
AI kan gemeenten helpen om:
- zorglocaties en kwetsbare wijken prioriteit te geven in hun warmteplanning;
- de impact van maatregel X op zorgcontinuïteit en gezondheid direct mee te rekenen;
- spijtvrije keuzes te maken: geen warmtestrategie die over vijf jaar opnieuw op de schop moet, met risico op verstoring van zorg.
Concretisering: hoe ziet een AI-ondersteund warmteplan eruit?
Een TVW die serieus gebruik maakt van data en AI, verschilt op vier punten van de plannen die het PBL nu beschrijft.
1. Heldere, kwantitatieve doelen per jaar
Niet alleen 2050-ambities, maar:
- aantal aardgasvrije of -arme gebouwen per jaar, per wijk;
- expliciete doelen voor na-isolatie versus overstap op andere warmtebronnen;
- aparte KPI’s voor zorgvastgoed, scholen en andere maatschappelijk vastgoed.
AI kan hierbij helpen door realistische tempo’s te berekenen, op basis van:
- beschikbare capaciteit in de bouw- en installatiesector;
- planning van netbeheerders;
- financieringsmogelijkheden per doelgroep.
2. Transparante techniekkeuze met onderbouwing
In plaats van open eindjes als “techniekkwestie nader te bepalen”, krijg je per wijk:
- een voorkeursrichting (warmtenet, all-electric, hybride, hernieuwbaar gas);
- een bandbreedte van kosten en baten;
- gevoeligheidsanalyses (wat als gasprijs daalt, wat als subsidies veranderen?).
Dat is precies het soort analyse dat AI-modellen goed kunnen: veel variabelen, veel onzekerheden, maar toch een duidelijke voorkeursroute tonen.
3. Ingebouwde monitoring en herijking
De PBL-analyse noemt dat de volgende actualisatie van de TVW’s in 2026 moet leiden tot concretere plannen. Dat is laat als je in 2030 al grote stappen moet hebben gezet.
Met AI kun je:
- jaarlijks automatisch doorrekenen of je nog op koers ligt;
- zien wat het effect is van nieuw kabinetsbeleid (zoals het doel van 2,5 miljoen geïsoleerde woningen in 2030);
- scenario’s testen als materialen schaarser worden of rentepercentages stijgen.
Kortom: geen vijfjaarlijkse schok, maar een doorlopende actualisatie van het warmteplan.
4. Koppeling met zorgdata en gezondheidsdoelen
Voor de serie “AI voor Nederlandse Zorg” is dit misschien wel het spannendste deel: warmtebeleid en zorgbeleid aan elkaar knopen.
Voorbeelden:
- AI-modellen die koppelen: energielabels + CBS-data + GGD-gegevens over gezondheid in de wijk.
- Prioritering van isolatie en verwarmingsoplossingen in buurten met veel longziekten, energiestress of ouderen.
- Planning van warmteprojecten rond zorglocaties zó dat continuïteit gewaarborgd blijft (geen sloop/ombouw midden in griepseizoen, voldoende noodvoorzieningen bij omschakeling).
Zo wordt de warmtetransitie niet alleen een klimaattaak, maar ook een gezondheidstaak – én een manier om zorgkosten op de lange termijn te drukken.
Wat betekent dit concreet voor gemeenten en zorgorganisaties?
Voor gemeenten
- Breng alle gebouwdata samen: energielabels, verbruiken, bouwjaren, eigendomstypen, geplande netverzwaring, aanwezige zorglocaties.
- Werk met scenario-robots: AI-modellen die automatisch varianten uitrekenen voor tempo, techniek en volgorde van wijken.
- Maak warmteplannen meetbaar: koppel AI-dashboards aan de TVW en gebruik ze in gesprekken met raad, corporaties en zorginstellingen.
Voor zorginstellingen
- Zie jezelf als strategische partner in de lokale warmtetransitie, niet als meekijker vanaf de zijlijn.
- Gebruik AI-analyses om eigen vastgoedportefeuilles door te lichten: wat is slim om eerst aan te pakken, wat betekent dat voor energielasten en comfort van cliënten?
- Stap vroeg in bij gemeenten: breng zorgcontinuïteit expliciet in als randvoorwaarde bij gebiedsplannen.
Voor beide: pak de financiële onzekerheid aan
De grootste rem is volgens 80% van de plannen financieel. AI helpt daar niet door geld bij te maken, maar door beter inzicht:
- effect van subsidies en leningen op woonlasten;
- investeringsprofiel over 10–20 jaar;
- vergelijking van scenario’s: wat betekent uitstel of versnelling echt in euro’s en CO₂?
Hoe minder onzekerheid, hoe makkelijker het wordt om van “onderzoekende fase” naar concrete besluitvorming te gaan.
De volgende actualisatie wordt beslissend
De PBL-analyse is duidelijk: in hun huidige vorm leveren de Transitievisies Warmte met 2,1 Mton CO₂-reductie maximaal ongeveer een vijfde van wat nodig is om de indicatieve doelen voor 2030 in de gebouwde omgeving te halen. Tegelijk is 2026, het jaar van de volgende actualisatie, simpelweg laat als je dan nog grote koerswijzigingen moet doorvoeren.
Dat betekent dat de échte versnelling in de periode 2030–2040 zal moeten plaatsvinden. Juist daarom is dit hét moment om AI en datagedreven werken structureel in warmteplannen te verankeren.
De zorgsector heeft de afgelopen jaren laten zien wat mogelijk is als je AI niet ziet als hype, maar als gereedschap: betere triage, slimmere planning, gerichtere inzet van schaarse capaciteit. Als we diezelfde mentaliteit toepassen op de warmtetransitie – met speciale aandacht voor zorgvastgoed en kwetsbare groepen – kan de volgende generatie TVW’s veel meer zijn dan een papieren exercitie.
De vraag is dus niet óf AI een rol speelt in gemeentelijke warmteplannen, maar: welke gemeenten en zorgorganisaties durven het als eerste serieus in te zetten en maken daarmee het verschil voor zowel klimaat als gezondheid?