Neder­landse bedrijven experi­men­teren volop met kunst­ma­tige intel­li­gentie, maar struc­tu­rele toepas­sing blijft nog te vaak uit. SAP Neder­land en Vereni­ging van Neder­lands­ta­lige SAP Gebrui­kers (VNSG) waarschuwen dat organi­sa­ties AI pas echt laten renderen als zij verder kijken dan losse pilots. Succes­volle opscha­ling vraagt volgens beide partijen om integratie in kernpro­cessen, betrouw­bare data en een cultuur die veran­de­ring ondersteunt.

Volgens Bart Doomen, Country Manager van SAP Neder­land, is een strate­gi­sche aanpak daarbij onmis­baar. Willem-Jan van Tongeren, bestuurs­voor­zitter van de VNSG en CIO bij PostNL, benadrukt dat organi­sa­ties niet alleen in techno­logie moeten inves­teren, maar ook in schaal­baar­heid, draag­vlak bij collega’s en datakwaliteit.

Van experiment naar impact: de sleutel tot succesvolle AI-adoptie

De uitda­ging zit volgens SAP en VNSG niet alleen in de techno­logie zelf, maar vooral in de manier waarop organi­sa­ties AI invoeren en veran­keren. Veel bedrijven starten met losse toepas­singen, maar echte waarde ontstaat pas wanneer AI onder­deel wordt van de kernpro­cessen, van HR en finance tot supplychain.

SAP ziet die beweging al terug in de praktijk. Het bedrijf heeft inmid­dels ruim 400 embedded AI-use cases beschik­baar voor klanten, en dat aantal zal dit jaar sterk groeien. Deze use cases zijn direct te integreren in SAP-oplos­singen. Een voorbeeld daarvan is de inzet van autonome AI-agents, zoals een hiring agent die het onboar­ding­proces van nieuwe medewer­kers automa­ti­seert. Volgens Doomen laten dit soort toepas­singen zien dat AI niet alleen effici­ëntie oplevert, maar ook direct waarde kan toevoegen.

Van Tongeren wijst erop dat veel organi­sa­ties klein beginnen, maar dat de echte winst pas ontstaat bij succes­volle opscha­ling. Dat vraagt om commit­ment, een duide­lijk plan en de bereid­heid om te leren van pilots.

Voorwaarden voor succes

Van Tongeren, die bij PostNL een leidende rol speelde bij de transitie naar een full-cloud SAP-omgeving, voegt hieraan toe: “Een solide datamodel is ook essen­tieel. Zonder consis­tent en actueel datamodel kun je geen betrouw­bare AI-oplos­singen bouwen. Dat is geen eenma­lige klus, maar een doorlo­pend proces van onder­houd en verbe­te­ring. Bedrijven moeten niet alleen hun data op orde brengen, maar ook de disci­pline hebben om het zo te houden.”

Doomen vult aan: “AI is zo sterk als de data waarop het draait. Daarom helpen wij klanten om hun data ‘AI-ready’ te maken. We doen dat door data beschik­baar te maken met behoud van seman­tiek, de betekenis en de context van die data. Zo voorkomen we dubbel werk, doordat je de seman­tiek niet achteraf weer hoeft toe te voegen.”

Cultuur bepaalt het tempo

Naast techno­logie en data speelt ook bedrijfs­cul­tuur een belang­rijke rol bij het succesvol inzetten van AI. Van Tongeren benadrukt dat organi­sa­ties mensen moeten meenemen in het proces. Zo zorg je dat het waarde toevoegt voor bijvoor­beeld klanten. Daarnaast moeten medewer­kers begrijpen hoe AI werkt en wat het in hun werk oplevert. Belang­rijk hierbij is om echt ruimte te geven om te experi­men­teren met AI-toepas­singen. Vertrouwen opbouwen kost tijd. Je moet testen of je data inder­daad van voldoende kwali­teit zijn, en mensen de ruimte geven om te wennen.

Volgens hem zijn vooral de veran­der­aanpak en de verander- en trans­for­ma­ties­kills binnen een organi­satie essen­tieel om teams mee te krijgen in de transitie: “Hoe betrek je mensen bij veran­de­ring en geef je hun de ruimte om te leren? Snel bijsturen als iets niet werkt en leren van pilots, dat versnelt de adoptie. Een cultuur waarin organi­sa­ties openstaan voor feedback en aanpas­sing, helpt om AI succesvol te implementeren.”

Toekomst: AI als onderdeel van bedrijfsprocessen

In 2026 verschuift de focus naar gespe­ci­a­li­seerde, sector­spe­ci­fieke AI-modellen die direct in bedrijfs­soft­ware zijn ingebouwd. Doomen besluit: “AI wordt steeds meer een bepalende factor in besluit­vor­ming en procesop­ti­ma­li­satie. Wie AI blijft behan­delen als losse techno­logie, loopt vast op versnip­perde data en een gebrek aan controle. Organi­sa­ties die AI daaren­tegen zien als onder­deel van hun strategie en hun kernpro­cessen, kunnen een voorsprong behalen.”