Gartner waarschuwt: Logistieke sector is intern niet klaar voor AI

Daarnaast blijkt het behalen van succes in de praktijk een moeizame opgave. Uit data van Gartner blijkt dat ruim 80 procent van de supply chain-leiders rekent op budgetverhogingen — met AI als absolute prioriteit — maar dat momenteel slechts 20 procent van de AI-initiatieven binnen transport en warehousing de vooraf gestelde doelen daadwerkelijk behaalt.

De overstap naar een 'AI-native' bedrijfsmodel

Tess Frenzel, Director Analyst bij Gartner, benadrukte dat bedrijven moeten stoppen met gefragmenteerde, ad-hoc AI-investeringen per project. In plaats daarvan pleit zij voor een strategie van principled bets: gerichte, strategische weddenschappen die kortetermijnwinsten op het gebied van efficiëntie balanceren met transformatie op de lange termijn.

De grootste barrière om AI succesvol op te schalen blijft de belabberde datakwaliteit. Volgens Frenzel moeten organisaties hun datamodellen transformeren van traditionele, op Business Intelligence (BI) gerichte infrastructuren naar 'AI-ready' data. Dit betekent dat data continu moet stromen, onderling verbonden moet zijn en voorzien moet zijn van de juiste operationele context.

“Op de korte termijn moeten CSCO's stoppen met het louter aanmoedigen van vrijblijvend experimenteren”, stelde Frenzel. “Er is behoefte aan duidelijke richtlijnen over hoe werknemers AI concreet moeten integreren in hun dagelijkse workflows. Op de lange termijn moeten ketens transformeren naar een AI-native operating model, waarin rollen, teams en workflows vanaf de basis zijn ontworpen om de impact van AI te maximaliseren.”

Foto: Tess Frenzel Director Analyst bij Gartner

Twee sporen: De bimodale roadmap

Pierfrancesco Manenti, VP Analyst bij Gartner, sloot hierbij aan en waarschuwde dat mensgerichte processen, versnipperde data en verouderde beslissingsmodellen de waarde van AI ernstig limiteren. Het herontwerpen van het operationele model is dan ook noodzakelijk.

Om dit te bewerkstelligen, adviseert Gartner een bimodale roadmap waarbij twee benaderingen parallel worden uitgevoerd:

Modus 1 (Efficiëntie): Het implementeren van in software ingebedde AI (AI-embedded) om bestaande, traditionele processen direct te optimaliseren. De winsten die hiermee worden behaald, dienen als financiering voor het tweede spoor.

Modus 2 (Transformatie): Het bouwen aan een 'AI-native' toekomst in veilige innovatie-sandboxes. Hier wordt geëxperimenteerd met geavanceerde agentic AI — waarbij systemen evolueren van mens-ondersteunde besluiten naar machine-gestuurde acties — zonder de kernoperatie te verstoren.

Pierfrancesco Manenti VP Analyst bij Gartner

FOMO in het warehouse: Prioriteer slimme robots

Simon Tunstall, Senior Director Analyst bij Gartner, nam de logistieke praktijk in distributiecentra onder de loep aan de hand van Gartner’s bekende Hype Cycle. Door de aanhoudende krapte op de arbeidsmarkt, stijgende loonkosten en kapitaaldruk is de interesse in magazijnautomatisering groter dan ooit. Tunstall waarschuwde logistiek leiders echter om zich niet te laten leiden door FOMO (Fear Of Missing Out), maar beslissingen puur te baseren op operationele complexiteit.

In plaats van brede, vage experimenten met zeer jonge technologieën zoals autonome AI-agents, adviseert Gartner om op de korte termijn prioriteit te geven aan zogeheten intralogistics smart robots. Dit zijn tastbare, volwassen innovaties die via gerichte use cases direct waarde toevoegen.

AI kan volgens Tunstall uitstekend worden ingezet om de complexiteit in distributiecentra te beheersen — bijvoorbeeld via visuele herkenningssystemen (vision systems), realtime netwerkzichtbaarheid en geavanceerde warehouse resource planning — mits de risico's en implementatietitlijnen vooraf zorgvuldig worden afgewogen.

Foto: Simon Tunstall Senior Director Analyst bij Gartner