Veel organi­sa­ties behan­delen supply­chain-versto­ringen nog als tijde­lijke obsta­kels. Maar volgens Juan Cartier, Chief Revenue Officer Digital Supply Chain bij SAP, is het tijd om die denkwijze te herzien. Tijdens SAP Innova­tion Day for Supply Chain riep hij bedrijven op om nu te kijken naar de inzet van een nieuwe generatie kunst­ma­tige intel­li­gentie: agentic AI. “Door nu te starten, kun je toekom­stige versto­ringen beter opvangen en voorkom je dat je achterop raakt.”

Cartier waarschuwt voor wat hij ‘struc­tu­rele fragmen­tatie’ noemt: organi­sa­ties met tientallen appli­ca­ties, datasilo’s en eiland­au­to­ma­ti­se­ring, die daardoor steeds slechter kunnen inspelen op onver­wachte situa­ties. “Een versto­ring in je inbound-logis­tiek zou geen bedrijf meer mogen verlammen”, stelt hij. “Maar dat gebeurt nog dagelijks, omdat veel processen niet op elkaar zijn afgestemd. En al helemaal niet slim.”

AI die zelf handelt

De oplos­sing ligt volgens Cartier in agentic AI: intel­li­gente agents die zelfstandig besluiten nemen en actie onder­nemen binnen supply­chain-processen. Niet als technisch experi­ment, maar in live opera­ti­o­nele systemen. Denk aan agents die realtime versto­ringen detec­teren, alter­na­tieve planningen doorvoeren of leveran­ciers automa­tisch infor­meren bij dreigende tekorten.

Het belang­rijke verschil met tradi­ti­o­nele AI is dat agentic systemen geen losse tools zijn, maar ‘embedded’ in zakelijke toepas­singen. Ze kunnen daarnaast met elkaar commu­ni­ceren en zijn ontworpen om afdelings­over­stij­gend te handelen. Volgens Cartier zijn die eigen­schappen essen­tieel. “Supply­chain-uitda­gingen zijn afdelings­over­schrij­dend. Daarnaast zit niemand te wachten op nog meer applicaties.”

Agentic AI: 3 pijlers voor succes

Voor een succes­volle inzet van agentic AI zijn volgens Cartier drie pijlers onmisbaar:

1. Verbonden data als fundament

“Data zijn de grond­stof van elke AI-strategie”, stelt hij. “Als je datasets niet met elkaar praten, ontstaan incon­sis­ten­ties, dupli­ca­ties en fouten.” Om dit op te lossen, heeft SAP de Business Data Cloud geïntro­du­ceerd: een seman­ti­sche laag die data uit SAP- én niet-SAP-systemen verbindt tot één coherent en beteke­nisvol model. “Hiermee creëren we een gehar­mo­ni­seerde database die AI begrijpt en waar je direct op kunt handelen.”

Die seman­ti­sche tussen­laag heeft nog een groot bijko­mend voordeel: je kunt makke­lijker starten met agentic AI. “Het in één keer vervangen van de hele IT-stack kan een forse drempel zijn”, erkent Cartier. “Dankzij een seman­ti­sche tussen­laag is dat niet nodig. Je kunt dan laagdrem­pe­liger starten met een concrete use case. Denk aan demand sensing of excep­tion-based planning. Vervol­gens kun je vanuit daar stap voor stap verder optimaliseren.”

2. AI die afdelingsoverstijgend denkt én doet

Waar tradi­ti­o­nele AI blijft steken in analyse, is agentic AI ontworpen om autonoom en in realtime zelfstandig te handelen. “Vandaag de dag is veel besluit­vor­ming nog gebaseerd op e‑mails en telefoon­tjes. Wat wij willen is near-autono­mous execu­tion: agents die zélf planningen bijstellen of leveran­ciers infor­meren bij tekorten.”

Cruciaal daarbij is dat deze agents niet als losse tools opereren, maar als geïnte­greerde, afdelings­over­stij­gende ‘digitale collega’s’. SAP ontwik­kelt domein­spe­ci­fieke agents, bijvoor­beeld voor supply­chain, HR en finance. Deze kunnen onder­ling commu­ni­ceren en samen beslis­singen voorbe­reiden. “Zodra AI een afwij­king signa­leert, kan die ook meteen handelen”, aldus Cartier. “De eindver­ant­woor­de­lijk­heid bij strate­gi­sche keuzes blijft bij mensen, maar AI zorgt voor snellere, beter onder­bouwde besluiten.”

3. Een netwerk dat meebeweegt

Ook samen­wer­king buiten de eigen organi­sa­tie­grenzen moet slimmer. “Je kunt de supply­chain niet optima­li­seren in isolatie”, benadrukt hij. “Je moet hiervoor samen­werken met keten­part­ners. Daarom is een business­net­werk zoals SAP Business Network zo cruciaal. Zo’n netwerk­model laat bedrijven sneller reageren op versto­ringen, gezamen­lijk plannen en risico’s in de keten beter beheersen. Het biedt boven­dien een platform voor samen­wer­king tussen leveran­ciers, logis­tieke partners en andere stake­hol­ders. En dat op alle relevante gebieden: van demand­plan­ning tot documentuitwisseling.”

Snelle ontwikkelingen

De ontwik­ke­lingen op het gebied van agentic AI in de supply­chain gaan razend­snel. Zo zijn de eerste speci­fiek voor de supply­chain geopti­ma­li­seerde agentic AI-toepas­singen onderweg. Tijdens SAP Sapphire 2025 toonde SAP hoe slimme agents zoals de Maintenance Planner en Shopfloor Super­visor straks zelfstandig storingen signa­leren en direct bijsturen, bijvoor­beeld door productie opnieuw in te plannen of monteurs automa­tisch aan te sturen. Deze agents draaien op de SAP Business Suite en komen eind 2025 beschikbaar.

Volgens Cartier is het ontbreken van een AI-strategie in de huidige context niet langer een optie. Toch pleit hij niet voor roeke­loos tools aanschaffen, maar voor strate­gisch handelen. “Je moet niet alleen kijken naar de functi­o­na­li­teit van vandaag, maar naar de samen­hang en schaal­baar­heid van morgen. Te veel organi­sa­ties maken keuzes op basis van een sexy user inter­face of een niche­functie. Daarmee verlies je de lange termijn uit het oog.”

Denk vooruit, handel vandaag

Zijn advies? Denk vooruit, maar handel vandaag. “Agentic AI kan de supply­chain niet alleen slimmer maken, maar ook mense­lijker. Techno­logie creëert juist ruimte voor mense­lijke besluit­vor­ming waar dat écht nodig is. Maar dan moet je wel durven beginnen.”