Artifi­ciële intel­li­gentie evolu­eert snel van afzon­der­lijke toepas­singen naar geïnte­greerde functi­o­na­li­teit binnen bedrijfs­soft­ware. Het blijft niet alleen bij losse AI-initi­a­tieven, maar groeit uit tot een funda­men­tele bouwsteen binnen de core bedrijfs­pro­cessen en besluit­vor­ming. Dat veran­dert niet alleen de manier waarop organi­sa­ties hun IT-archi­tec­tuur ontwerpen, maar heeft ook impact op hun data en IT-teams. Tijdens SAP Connect Day in Brussel lichtte Oliver Buyssens, solution advisor voor SAP Business Techno­logy Platform (SAP BTP) en lead van het B‑Lab, toe wat AI betekent voor IT en IT-afdelingen. Met name nu AI steeds meer wordt geïnte­greerd in de bedrijfs­pro­cessen van een organisatie.

Volgens Buyssens vertaalt die evolutie zich in een aantal duide­lijke verschui­vingen in enter­prise IT: archi­tec­tuur wordt flexi­beler, gover­nance krijgt meer gewicht, datakwa­li­teit wordt cruciaal en IT- en business-teams werken nauwer samen.

Architectuur wordt flexibeler en strategischer

De klassieke rol van enter­prise archi­tec­tuur was lang gericht op stabi­li­teit. Systemen werden ontworpen om jaren­lang onver­an­derd te functi­o­neren, met duide­lijke struc­turen en zorgvuldig gedefi­ni­eerde integra­ties. “De aanpak was vroeger om een archi­tec­tuur te bouwen die heel vast en solide was”, zegt Buyssens. “Maar in een landschap waarin software continu evolu­eert, moeten archi­tec­turen mee veran­deren. Er wordt meer en meer geëvo­lu­eerd naar een compo­sable archi­tec­tuur die modulair en adaptief is, en vooral cloud-native.”

Daarmee verschuift ook de focus van appli­ca­ties naar data. “Waar vroeger de focus meer lag op de appli­catie zelf en de processen die daarin draaien, wordt het nu belang­rijk om een goede datalaag te creëren. Van daaruit kan je AI gebruiken om processen te verbeteren.”

Binnen enter­prise IT, en ook bij SAP, staat een geïnte­greerd cloud­plat­form centraal. ERP-systemen blijven de ruggen­graat van de bedrijfs­voe­ring, maar daarom­heen ontstaat een bredere digitale archi­tec­tuur waarin data, integratie, appli­ca­tie­ont­wik­ke­ling en AI samen­komen. “Archi­tec­tuur gaat hierbij niet langer alleen over techni­sche integratie, maar over keuzes die recht­streeks impact hebben op de digitale strategie van een organisatie.”

AI-governance krijgt vaste plaats

De integratie van AI in bedrijfs­pro­cessen brengt ook nieuwe verant­woor­de­lijk­heden met zich mee. Volgens Buyssens zal AI-gover­nance een vaste plaats krijgen binnen enter­prise archi­tec­tuur. “Hoe meer AI-modellen je gaat gebruiken, hoe breder de scope wordt en hoe meer partijen betrokken zijn”, zegt hij. “Die hebben allemaal hun eigen lifecycle. Sommige modellen verdwijnen, andere komen erbij.”

Organi­sa­ties moeten daarom zicht houden op welke modellen worden gebruikt, hoe ze evolu­eren en welke impact dat heeft op bedrijfs­pro­cessen. “Je hebt tools nodig om dat allemaal te beheren en te monitoren.”

Daarnaast wordt ook testen belang­rijker. AI-modellen gedragen zich immers anders dan tradi­ti­o­nele software. “Wat je in een AI-model stopt, dat weet je”, zegt Buyssens. “Maar wat eruit komt, dat weet je niet altijd. Daarom moet je goed nadenken over hoe je dat gaat testen en valideren. Je wil namelijk als bedrijf geen verkeerde beslis­singen nemen of risico’s lopen.”

Datakwaliteit als fundament

Naast gover­nance komt ook datakwa­li­teit hoger op de agenda. AI-systemen functi­o­neren immers alleen goed wanneer de onder­lig­gende data betrouw­baar en consis­tent zijn.

Veel organi­sa­ties hebben de voorbije jaren al geïnves­teerd in datama­na­ge­ment, maar volgens Buyssens blijft er bij veel bedrijven nog werk te doen. “Er zijn klanten die die oefening al goed gedaan hebben”, zegt hij. “Maar er zijn er ook die nog een lange weg te gaan hebben om hun data op orde te krijgen. Sommige bedrijven stellen AI-initi­a­tieven zelfs uit omdat hun datakwa­li­teit onvol­doende is.”

Migra­tie­pro­jecten naar SAP S/​4HANA – en dus naar de cloud – worden daarbij vaak aange­grepen om de datafun­de­ring te verbe­teren. “Veel organi­sa­ties proberen bij zo’n transitie hun data echt op orde te brengen.”

Het goede nieuws is dat AI ook kan helpen om die datafun­de­ring te versterken. SAP ontwik­kelde daarvoor onder meer het founda­tion model RPT‑1, dat organi­sa­ties onder­steunt bij het struc­tu­reren, verrijken en beter bruik­baar maken van data. Zulke modellen kunnen bijvoor­beeld helpen om patronen te herkennen, incon­sis­ten­ties op te sporen en datakwa­li­teit sneller te verbe­teren. Daardoor wordt AI niet alleen afhan­ke­lijk van goede data, maar kan het ook zelf bijdragen aan een betere basis voor verdere digita­li­se­ring en automatisering.

Wie bewaakt de betekenis van data?

Om AI correct te laten functi­o­neren in bedrijfs­pro­cessen, moet het systeem boven­dien ook de betekenis van data begrijpen en die in de juiste context plaatsen. Dat betekent dat het niet alleen indivi­duele datasets moet kennen, maar ook de relaties tussen verschil­lende gegevens. Concepten zoals knowledge graphs spelen daarbij een rol. Ze maken het mogelijk om data te verbinden en seman­ti­sche relaties zicht­baar te maken.

Volgens Buyssens verschilt de verant­woor­de­lijk­heid daarvoor per organi­satie. “Bij sommige organi­sa­ties ligt dat bij de archi­tecten. Andere hebben een apart datateam dat zich met master­data en datakwa­li­teit bezig­houdt. In grotere organi­sa­ties werken vaak verschil­lende teams samen. Hier zien we trouwens ook meer en meer dat automa­ti­se­ring zijn intrede doet.”

IT-teams: business beter begrijpen en meer samenwerking

De opkomst van AI veran­dert niet alleen techno­logie, maar ook de vaardig­heden die nodig zijn binnen IT-teams: inzicht in bedrijfs­pro­cessen wordt steeds cruci­aler. “Als je AI-scenario’s gaat opzetten, kan de waarde voor de business heel groot zijn. Maar daarvoor moet je ook goed weten hoe het bedrijf werkt. Enkel zo kan er echt meerwaarde ontstaan.”

Die evolutie leidt ook tot een nauwere samen­wer­king tussen business en IT. In sommige organi­sa­ties ontstaan zogenaamde fusion teams, waarin ontwik­ke­laars en business­pro­fielen samen nieuwe toepas­singen bouwen. “Met de tools die er vandaag zijn, kan iemand uit de business zelf al een eerste appli­catie of mock-up maken”, zegt Buyssens. “Daarna kan een ontwik­ke­laar die oplos­sing volledig afwerken. Verder zal vibe-coding toenemen, waarbij gebrui­kers AI-assis­tenten in natuur­lijke taal vertellen wat de app moet doen, en de AI de code schrijft. Dat gaat zorgen voor een forse produc­ti­vi­teits­ver­be­te­ring bij het bouwen van intel­li­gente oplossingen.”

Volgens hem zal dat soort samen­wer­king alleen maar belang­rijker worden: techno­logie en business worden (nog) nauwer met elkaar verbonden, terwijl archi­tec­tuur de rol krijgt om die samen­wer­king mogelijk te maken.