AI is overal. Nieuwe toepassingen volgen elkaar snel op en de verwachtingen zijn hoog. Toch denken wij dat de belangrijkste verandering minder opvallend zal zijn dan veel mensen nu verwachten. De meest waardevolle AI zal uiteindelijk nauwelijks nog als losse technologie voelen. Ze wordt onderdeel van de manier waarop een organisatie dagelijks werkt.
Voor organisaties in de industrie en groothandel krijgt deze ontwikkeling concreet vorm met SAP Business AI. AI komt daarmee steeds dichter op de processen te liggen die dagelijks binnen het SAP-landschap worden uitgevoerd. Vanuit die context kan AI helpen begrijpen wat er gebeurt, welke gevolgen een ontwikkeling heeft en waar actie nodig is.
Wat ons betreft begint daar de echte verandering.
De beste AI wordt een vanzelfsprekend onderdeel van het proces
Veel toepassingen van AI zijn nu nog duidelijk herkenbaar. Je stelt een vraag aan een assistent, vraagt om een analyse of laat een afzonderlijke taak uitvoeren. Dat maakt de mogelijkheden zichtbaar en helpt organisaties om met AI kennis te maken.
Wij verwachten dat AI op termijn minder nadrukkelijk aanwezig is. De technologie werkt dan steeds vaker op de achtergrond. Ze bewaakt de voortgang van een proces en herkent wanneer iets afwijkt. Vervolgens krijgt de juiste medewerker informatie waarmee diegene verder kan.
Dat past bij de dagelijkse werkelijkheid van industrie en groothandel. Daar staat een gebeurtenis zelden op zichzelf. Wanneer materiaal te laat binnenkomt, kan dat gevolgen hebben voor de planning en de beschikbare voorraad. Uiteindelijk kan ook de afgesproken leverdatum onder druk komen te staan. Medewerkers moeten nu vaak zelf uitzoeken waar het probleem is ontstaan en welke collega’s zij nodig hebben om het op te lossen.
SAP Business AI kan helpen om die verbanden eerder bloot te leggen. Doordat de AI werkt vanuit de context van bedrijfsgegevens en processen, krijgt de medewerker sneller zicht op wat er speelt en welke reactie passend kan zijn.
De afstand tussen een signaal en de juiste actie wordt kleiner
Voor ons ontstaat de grootste waarde van AI wanneer een signaal sneller leidt tot een passende actie.
Tussen die twee momenten gaat nu veel tijd verloren. Informatie staat verspreid over systemen of documenten. Een medewerker ontdekt een afwijking en zoekt naar de oorzaak. Wanneer een andere afdeling betrokken raakt, begint een deel van het uitzoekwerk opnieuw.
Wij geloven dat SAP Business AI deze afstand kan verkleinen. Een afwijking wordt eerder herkend en direct in de juiste bedrijfscontext geplaatst. De betrokken medewerker ziet welke processen worden geraakt en hoeft minder informatie zelf bij elkaar te zoeken. Waar dat verantwoord is, kan AI alvast een vervolgstap voorbereiden.
Hierdoor kan een organisatie sneller reageren. Tegelijk ontstaat meer inzicht in de manier waarop beslissingen verderop in de keten doorwerken.
De werkelijke kracht van AI zit volgens ons daarom in de verbinding tussen processen. Een goed antwoord op een losse vraag helpt een medewerker vooruit. Een toepassing die begrijpt wat een ontwikkeling betekent voor de rest van de organisatie kan veel meer veranderen.
SAP krijgt een actievere rol in de bedrijfsvoering
SAP wordt van oudsher gebruikt om vast te leggen wat er binnen een organisatie gebeurt. Welke order is geplaatst? Wat is er geproduceerd? Hoeveel voorraad is beschikbaar? Wanneer is een levering verwerkt?
Met SAP Business AI krijgt bedrijfssoftware een actievere rol. Het systeem helpt met behulp van data, zowel uit SAP als uit externe systemen, situaties te herkennen die aandacht vragen. Ook kan het mogelijke gevolgen zichtbaar maken en ondersteuning bieden bij de volgende stap.
SAP ontwikkelt Joule Assistants en Agents steeds verder in deze richting. De aandacht verschuift van ondersteuning bij losse handelingen naar samenwerking over meerdere processtappen heen. Wij zien dat als een belangrijke ontwikkeling. Een verstoring houdt zich tenslotte ook niet aan de grenzen van één applicatie of afdeling.
Dit betekent niet dat iedere handeling zelfstandig door AI moet worden uitgevoerd. De ruimte die AI krijgt, hangt af van het proces en de mogelijke gevolgen. Een terugkerende handeling met weinig risico kan automatisch verlopen. Wanneer een beslissing invloed heeft op een klant, kosten veroorzaakt of lastig terug te draaien is, blijft goedkeuring door een medewerker nodig.
Die verdeling kan in de loop van de tijd veranderen. Zodra een toepassing zich bewijst en de resultaten meetbaar zijn, kan de ondersteuning gecontroleerd worden uitgebreid.
De medewerker blijft bepalend
Wij zien AI als ondersteuning van menselijke expertise. Tegelijk verwachten we dat de inhoud van veel functies verandert.
Medewerkers besteden nu veel tijd aan controleren, zoeken en het overnemen van gegevens. Wanneer AI een deel van dat werk opvangt, ontstaat ruimte voor situaties waarin ervaring echt nodig is. Denk aan een onverwachte verstoring of persoonlijk contact met een klant of leverancier.
De medewerker hoeft minder processtappen zelf uit te voeren. De nadruk verschuift naar het stellen van grenzen en het beoordelen van uitzonderingen. Kennis van het proces wordt daardoor belangrijker.
Organisaties moeten hun medewerkers actief meenemen in deze ontwikkeling. Zij moeten kunnen begrijpen waarop een voorstel is gebaseerd en weten wanneer extra controle nodig is. Vertrouwen groeit wanneer mensen ervaren dat de toepassing betrouwbaar is en hen daadwerkelijk helpt.
Daar hoort ook een duidelijk gesprek over verantwoordelijkheden bij. Wie bepaalt welke ruimte AI krijgt? Wie controleert de resultaten? En wie grijpt in wanneer de situatie daarom vraagt? Zulke afspraken zijn nodig om AI op een verantwoorde manier onderdeel te maken van het dagelijkse werk.
Begin waar het proces hapert
We zien dat organisaties snel geneigd zijn om vanuit een nieuwe AI-toepassing te denken. Eerst wordt gekeken wat de technologie kan. Daarna wordt gezocht naar een plek waar die mogelijkheid gebruikt kan worden.
Wij kiezen een ander vertrekpunt.
Kijk waar het proces vertraagt. Waar blijft belangrijke informatie liggen? Welke afwijkingen worden te laat gezien? Waar moeten medewerkers steeds dezelfde controles uitvoeren? Op welk moment zorgt gebrekkige afstemming voor problemen verderop in de keten?
Daar ligt een logisch vertrekpunt voor SAP Business AI. Vanuit het proces kan worden bepaald welke informatie nodig is en welke ondersteuning waarde toevoegt. Ook wordt dan duidelijk hoeveel handelingsruimte passend is.
Een succesvolle eerste toepassing mag klein zijn. Ze moet vooral duidelijk maken welk probleem wordt opgelost en hoe je dat resultaat meet. Van daaruit kan de organisatie leren en gericht verder bouwen.
De rol van Quinso in deze beweging
Wij zien voor Quinso een rol tussen de mogelijkheden van SAP en de dagelijkse operatie. We kennen de technologie en begrijpen hoe processen binnen industrie en groothandel met elkaar verbonden zijn.
Daarom kijken we naar de volledige route van signaal naar actie. We onderzoeken waar informatie verloren gaat en waarom een reactie op zich laat wachten. Vervolgens bepalen we samen welke ondersteuning medewerkers nodig hebben en hoe SAP Business AI daarin kan passen.
Als SAP-partner helpen we organisaties om de beschikbare technologie te vertalen naar een toepassing die binnen het bestaande SAP-landschap werkt. Daarbij kijken we ook naar de benodigde data, autorisaties en afspraken over menselijke controle.
Onze ambitie is helder: SAP Business AI voor industrie en groothandel zo betrouwbaar inrichten dat de technologie naar de achtergrond verdwijnt en processen merkbaar beter lopen.
Dat is voor ons de kern:
SAP Business AI voegt pas echt waarde toe wanneer een signaal uit de keten snel en beheerst wordt omgezet in actie. De technologie ondersteunt. Mensen bepalen de richting.
