SAP en VNSG: 'Succesvolle opschaling van AI vereist integratie in kernprocessen'

Bart Doomen, Country Manager van SAP Nederland, benadrukt het belang van een strategische aanpak. Willem-Jan van Tongeren, bestuursvoorzitter van de VNSG en CIO bij PostNL, voegt daar aan toe dat organisaties niet alleen moeten investeren in technologie, maar ook in schaalbaarheid, draagvlak bij medewerkers en de kwaliteit van data.

Van experiment naar impact

De grootste uitdaging voor organisaties ligt niet alleen in de technologie zelf, maar vooral in de manier waarop AI wordt geïmplementeerd en verankerd. Veel bedrijven beginnen met losse toepassingen, maar echte waarde ontstaat pas wanneer AI onderdeel wordt van kernprocessen, zoals HR, finance en supply chain.

SAP ziet deze ontwikkeling al terug in de praktijk. Het bedrijf biedt inmiddels ruim 400 embedded AI-use cases aan voor klanten, een aantal dat dit jaar verder zal groeien. Deze use cases zijn direct te integreren in bestaande SAP-oplossingen. Een voorbeeld 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 efficiënter werkt, 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. Dit vraagt om commitment, een duidelijk plan en de bereidheid om te leren van pilots.

'Solide datamodel is essentieel'

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.”

Bedrijfscultuur speelt belangrijke rol

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.”

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.”