topBarLeftS

Waarom slimme technologie het verschil maakt voor organisaties?

“AI in ERP is geen toekomstmuziek meer. Steeds meer leveranciers investeren in slimme technologie die processen versnelt, teams ondersteunt en besluitvorming verbetert. In dit artikel deel ik mijn ervaringen van de afgelopen maanden: wat werkt, wat niet, en waarom AI in ERP wél het verschil maakt.”

Steeds meer ERP-leveranciers integreren AI in hun systemen — en dat valt op. SAP breidt uit met WalkMe, IFS investeert in 7Bridges en andere innovatieve partners zoals Copperleaf, The Loops en Falkonry. Dit zijn geen loze beloftes, maar concrete stappen richting slimme, datagedreven ERP-oplossingen. Het toont aan dat AI niet alleen een marketingterm is, maar een technologie die wordt ingezet om organisaties te helpen groeien, verbeteren en sneller te schakelen.

Voor mij draait AI in ERP niet om de hype, maar om de impact: op mensen, op processen en op besluitvorming. In de praktijk merk ik dat systemen die leren van data en meedenken bij het nemen van beslissingen een groot verschil maken. Ze geven teams overzicht, helpen prioriteiten te stellen en maken het werk niet alleen slimmer, maar ook aangenamer.

Van reactief naar proactief

Vroeger waren we constant bezig met het blussen van brandjes: tekorten die we niet hadden voorzien, overtollige voorraad die we moesten afbouwen en klantorders die vertraagden. Het voelde alsof we altijd achter de feiten aanliepen.

Met AI-ondersteunde systemen gaat dat anders. Ze signaleren afwijkingen voordat ze een groot probleem worden (Machine Learning), leren van historische en realtime data, herkennen patronen en adviseren bij het bijsturen. De data vertelt je wat er gaat gebeuren, voordat jij het zelf doorhebt. Dat geeft grip. En overzicht.

Voorraadbeheer laat dat duidelijk zien. Het systeem kan op tijd aangeven waar tekorten of overschotten dreigen, zodat teams proactief kunnen plannen en sneller kunnen inspelen op veranderingen. Hetzelfde geldt voor productieplanning, onderhoud en klantbeheer. Systemen die meedenken maken een merkbaar verschil in hoe beslissingen worden genomen en werk wordt uitgevoerd.

Hoewel de implementatie van AI enige tijd kan duren, zijn de voordelen op lange termijn enorm, vooral voor bedrijven die met dynamische marktomstandigheden werken.

Natuurlijk communiceren met je ERP

Wat me ook opvalt, is hoe intuïtief het werken met ERP-systemen is geworden. Voorheen moest je door eindeloze menu’s klikken om een antwoord te vinden. Nu stel je gewoon een vraag — en je krijgt direct antwoord (Natural Language Processing).

Je kunt bijvoorbeeld vragen: “Kunnen we deze klant nog beleveren?” of “Waar is de levering van deze klant?” of “Welke producten dreigen op te raken?” Het systeem geeft direct inzicht. Dit bespaart tijd, verhoogt de adoptie van nieuwe processen en laat het ERP-systeem aanvoelen als een collega die meedenkt en ondersteunt.

Natuurlijk, de effectiviteit van NLP is afhankelijk van de kwaliteit van de data en de complexiteit van de vraag, maar de voordelen van snellere, gemakkelijker toegang tot informatie zijn niet te ontkennen.

Voorspellen en adviseren

Wat me enthousiast maakt, is hoe AI helpt bij het nemen van beslissingen. Niet achteraf verklaren waarom iets misging, maar vooraf zien wat eraan komt — en daar iets mee doen.

Eén van de meest waardevolle toepassingen is dat het systeem trends en risico’s kan voorspellen en concreet advies geeft (Predictive & Prescriptive Analytics). Zo kan het signaleren dat een machine eerder onderhoud nodig heeft, zodat gepland onderhoud stilstand voorkomt. Of het kan laten zien welke klanten waarschijnlijk later of minder gaan bestellen, waardoor het team tijdig kan bijsturen. Ook kan het aangeven welke producten dreigen uit voorraad te raken, zodat proactief kan worden gepland.

Het systeem kan bijvoorbeeld voorspellen dat een productlijn minder winstgevend zal zijn in de komende maanden, of dat een vertraging in de levering van grondstoffen een risico vormt voor de productieplanning.

Het gaat niet alleen om cijfers, maar om inzicht dat richting geeft, overzicht biedt en besluitvorming ondersteunt.

Teams ondersteunen — meer focus, minder routine

Wat ook verandert, is het werk zelf. Routinetaken verdwijnen. Chatbots en virtuele assistenten nemen veel handmatig werk over. Medewerkers hoeven geen tijd meer te besteden aan standaardvragen over leveringen, facturen of voorraad. Daardoor hebben ze meer tijd voor strategische taken en klantinteractie.

Er ontstaat ruimte voor werk dat daadwerkelijk waarde toevoegt. Ik zie dit vooral bij klantenservice- en supply chain-teams: taken die vroeger uren kostten, worden nu in minuten afgerond. En mensen hebben meer rust en overzicht.

Een virtuele assistent kan bijvoorbeeld automatisch klantvragen over productleveringen beantwoorden, waardoor de klantenservice sneller kan reageren op meer complexe klantbehoeften.

Zien wat je anders niet ziet — verbeterde kwaliteit en lagere kosten

Met geavanceerde beeldherkenning kunnen afwijkingen of defecten vroegtijdig worden opgespoord die anders misschien onopgemerkt zouden blijven. Dit voorkomt kostbare terugroepacties, klantklachten en verhoogt de algehele productkwaliteit. Het resultaat? Minder fouten, minder verspilling en lagere kosten voor het bedrijf.

Wat krachtig is, is hoe Computer Vision de efficiëntie verhoogt zonder de medewerkers te vervangen. In plaats van handmatige inspecties, die vaak tijdrovend en vermoeiend zijn, kunnen de systemen snel en accuraat afwijkingen signaleren. Dit vergroot de precisie, vermindert de werkdruk en geeft medewerkers meer ruimte om zich te concentreren op complexere, strategische beslissingen die de organisatie verder helpen. Ze kunnen nu sneller reageren op afwijkingen en daarop anticiperen, waardoor ze proactief kunnen werken in plaats van reactief.

Wat ik zelf het mooiste vind, is dat deze technologie niet alleen de kwaliteit van producten verbetert, maar ook de algehele productiviteit van het team. Medewerkers voelen zich minder gestrest, kunnen sneller bijsturen wanneer dat nodig is en hebben de tijd en ruimte om zich te richten op langetermijnverbeteringen. Deze combinatie van verhoogde efficiëntie en gereduceerde werkdruk maakt dat Computer Vision niet alleen de productkwaliteit verbetert, maar ook de werkomstandigheden en het succes van het team.

Kritisch blijven

Hoewel ik enthousiast ben, blijf ik kritisch. Niet iedere leverancier die AI claimt, levert dezelfde mate van slimme ondersteuning. Daarom vraag ik altijd: wat doet het systeem concreet voor ons, welke resultaten zijn meetbaar, en hoe helpt het team en de organisatie vooruit? Alleen op die manier onderscheid je hype van echte waarde.

Impact op organisatie en cultuur

AI verandert niet alleen processen en systemen, maar ook de manier waarop teams samenwerken. Organisaties worden sneller en wendbaarder, mensen kunnen zich concentreren op werk dat er echt toe doet, en overzicht en grip verhogen motivatie en vertrouwen. AI in ERP is dus niet alleen technologie, maar een middel om mensen en processen beter te laten samenwerken.

AI kan organisaties helpen veranderingsweerstand te overwinnen door het vertrouwen in technologie en de waarde ervan te vergroten, wat belangrijk is voor een succesvolle transformatie.

Conclusie

AI in ERP is geen hype die snel verdwijnt. Het gaat om systemen die leren, meedenken en continu verbeteren. Ze geven inzichten, advies en rust. Voor organisaties betekent dit dat ze eerder kunnen inspelen op veranderingen, meer focus hebben op strategisch werk en een wendbare, data-gedreven cultuur ontwikkelen.

Wie levert volgens jou AI in ERP? En merk jij het verschil in de praktijk?

Organisaties die AI effectief inzetten ontwikkelen een cultuur die sneller kan inspelen op marktveranderingen en data-gedreven beslissingen neemt.