Van slimme assistent naar digitale collega: de impact van AI op het bedrijfsleven

Hoewel veel bedrijven AI momenteel vooral inzetten om afzonderlijke werkzaamheden efficiënter en sneller uit te voeren, ligt de werkelijke potentie volgens Van der Biest veel breder. Organisaties zouden niet alleen naar losse toepassingen moeten kijken, maar juist moeten onderzoeken hoe AI complete bedrijfsprocessen kan verbeteren en transformeren.

Drie toepassingen: wat kan AI (al) concreet betekenen?

1. AI-assistent Joule: van dagen voorbereiding naar enkele minuten

Van der Biest gebruikt zelf Joule, de AI-assistent van SAP. Voor klantengesprekken laat hij informatie uit verschillende bronnen samenbrengen: van bedrijfsresultaten en strategische prioriteiten tot gebruikte SAP-oplossingen en lopende dossiers.

Joule laat medewerkers in gewone taal vragen stellen over bedrijfsgegevens en processen. Via koppelingen kunnen ze ook informatie uit andere systemen raadplegen. Zo ondersteunt AI rechtstreeks het dagelijkse werk.

2. Financiële afsluitingen: AI-agents bereiden repetitief werk voor

Bij grote ondernemingen kost het consolideren van financiële gegevens nog altijd veel tijd. Denk aan de maand- of jaarafsluiting, waarbij cijfers uit verschillende onderdelen moeten worden gecontroleerd en samengevoegd.

SAP werkt aan verdere automatisering van die processen met AI-agents. Bedrijven bepalen zelf hoeveel autonomie ze de technologie geven en wanneer medewerkers de regie over moeten nemen.

Volgens Van der Biest kan dat aanzienlijke tijdswinst opleveren. Afhankelijk van de gekozen autonomie kan de medewerker voorgestelde of uitgevoerde stappen controleren en goedkeuren, in plaats van elke handeling zelf uit te voeren.

3. TechWolf: de vaardigheden van morgen in kaart brengen

De aangekondigde overname van het Gentse TechWolf illustreert hoe AI ook HR verandert. De scale-up ontwikkelt technologie waarmee bedrijven de vaardigheden van medewerkers kunnen vergelijken met toekomstige competentiebehoeften. “Het is niet omdat je vandaag mensen hebt met bepaalde vaardigheden, dat dit ook de juiste vaardigheden zijn voor waar een bedrijf naartoe gaat”, zegt Van der Biest.

SAP wil de technologie integreren in zijn HR-platform SuccessFactors. Zo kunnen organisaties gerichter investeren in opleiding en personeelsplanning. “De insteek is hoe we mensen kunnen versterken en klaarmaken voor de toekomst.”

Drie voorwaarden: wat is nodig om AI te laten werken?

1. Data: zonder betrouwbare gegevens geen betrouwbare AI

AI heeft correcte gegevens nodig. Maar volgens Van der Biest kampen veel bedrijven nog met problemen rond datakwaliteit en gegevensbeheer.

“Vroeger werden problemen vaak nog opgevangen op het niveau van rapporten”, zegt hij. “Maar wanneer je in gewone taal om het even welke vraag aan AI kunt stellen, komen die problemen natuurlijk naar boven.”

Bovendien moet AI de bedrijfscontext van gegevens begrijpen. Een voorraadcijfer of openstaande factuur staat immers niet op zichzelf.

SAP combineert daarvoor drie bouwstenen. Business Data Cloud brengt gegevens samen met behoud van hun context. Business AI gebruikt die informatie voor intelligente toepassingen en AI-agents. Het Business Technology Platform (BTP) maakt het mogelijk om toepassingen te ontwikkelen en systemen te koppelen. Zo kunnen bedrijven AI inzetten op basis van gegevens uit verschillende systemen, zonder de samenhang te verliezen.

2. Controle: AI-agents mogen niet zomaar alles beslissen

Naarmate AI meer taken uitvoert, wordt controle belangrijker. Welke gegevens mag een AI-agent gebruiken? Welke acties mag hij zelfstandig ondernemen? En wanneer moet een medewerker ingrijpen?

“We hebben van bij het begin security en compliance in de architectuur meegenomen”, benadrukt Van der Biest. SAP besteedt volgens hem veel aandacht aan governance en traceerbaarheid: bedrijven moeten kunnen nagaan welke acties AI heeft uitgevoerd en hoe die tot stand kwamen.

Ook digitale soevereiniteit speelt mee: waar worden gegevens verwerkt en wie heeft er toegang toe?

3. Bedrijfswaarde: van AI-experiment naar meetbaar resultaat

Waar bedrijfsleiders aanvankelijk vooral wilden weten hoe snel ze AI konden invoeren, kijken ze vandaag kritischer naar rendement, kosten en risico's.

“Waar zit de ROI eigenlijk en hoe kunnen we die verbeteren?”, vat Van der Biest de vragen samen die hij in directiekamers hoort. Ook de gebruikskosten van AI-modellen kunnen volgens hem verrassend hoog oplopen.

Bedrijven, en hun management, moeten daarom bepalen welke processen ze willen verbeteren en wat AI moet opleveren. Bovendien zijn veel organisaties nog onvoldoende voorbereid om AI op grote schaal in te zetten. Ook werkwijzen en medewerkers moeten mee evolueren, vaak met ondersteuning van technologie- en implementatiepartners.

“Uiteindelijk gaat het erom hoe we bedrijven beter laten draaien”, besluit Van der Biest. “AI is een enorme technologische sprong, maar de echte waarde zit in wat organisaties ermee bereiken.”