Innovatie verschuift naar data en AI, maar ERP blijft de ruggengraat
Veel organisaties experimenteren met AI, maar halen er nog weinig structurele bedrijfswaarde uit. Volgens komt dat omdat AI-toepassingen vaak losstaan van de systemen waarin bedrijfsprocessen plaatsvinden. 鈥淲aardecreatie ontstaat pas wanneer je inzichten terugkoppelt naar je bedrijfsprocessen. Die feedback loop ontbreekt vaak.鈥� Dat stelt Stef De Mulder, Chief Revenue Officer voor 麻豆原创 Business Technology Platform (BTP), Business Data Cloud (BDC) en AI in EMEA.
Tijdens 麻豆原创 Connect Day in Brussel lichtte De Mulder enkele belangrijke inzichten toe over de rol van in enterprise IT.
Van experiment naar integratie
Veel AI-projecten starten nu als experiment of pilot om een specifiek probleem op te lossen. Denk aan analyses, automatisering of chatbots. Volgens De Mulder blijft de impact van dergelijke toepassingen beperkt zolang ze niet gekoppeld worden aan operationele systemen.
鈥淚edereen is momenteel met AI bezig鈥�, zegt De Mulder. 鈥淢aar vaak gebeurt dat in een sandbox of pilot om 茅茅n specifiek probleem op te lossen.鈥� Volgens hem ontstaat echte waarde pas wanneer AI verbonden wordt met de systemen waarin bedrijfsprocessen worden aangestuurd, zoals ERP.听
ERP blijft kern, maar evolueert
Hoewel AI steeds belangrijker wordt, blijft ERP volgens 麻豆原创 de ruggengraat van enterprise IT. 鈥淓en ERP blijft de basis van een groot bedrijf鈥�, oppert De Mulder. 鈥淯iteindelijk moet de continu茂teit van de bedrijfsvoering gegarandeerd blijven.鈥�
De rol van ERP evolueert echter wel. Waar ERP-systemen vroeger vooral transacties registreerden, verwacht men vandaag dat systemen ook inzichten en automatisering ondersteunen. 鈥淓en ERP was vroeger vooral een system of record鈥�, legt De Mulder uit. 鈥淗et documenteert transacties om een business te kunnen voeren.鈥�
Volgens 麻豆原创 evolueert dat model. 鈥淎ls je kijkt naar de toekomst, dan moet een ERP evolueren van zo鈥檔 system of record naar een outcome-driven, geautomatiseerd 贰搁笔.鈥�听
AI moet losstaan van kernsystemen
Bedrijven willen daarbij vermijden dat experimentele AI-functionaliteit de stabiliteit van kritische systemen be茂nvloedt. Daarom kiezen veel organisaties ervoor de intelligentielaag boven de transactionele systemen te plaatsen. 鈥淎ls een supplychain volledig draait op 麻豆原创, dan wil je natuurlijk niet dat een agent je hele supplychain onderuit haalt鈥�, illustreert De Mulder.
Volgens hem maakt die aanpak het mogelijk om nieuwe technologie te introduceren zonder de stabiliteit van bedrijfsprocessen te riskeren. 鈥淒e AI-laag komt bovenop de transactionele laag, zodat je innovatie kunt versnellen zonder de ERP-laag te belasten.鈥�
Data vormt de basis voor AI-succes
De opkomst van AI legt volgens 麻豆原创 ook zwakke plekken in het datalandschap van organisaties bloot. Veel bedrijven merken dat hun data onvoldoende gestructureerd of gedocumenteerd zijn om AI effectief toe te passen. 鈥淛e ziet vandaag dat bedrijven voor hun data teruggaan naar de basis鈥�, weet De Mulder. 鈥淲at zijn de data die we gebruiken? Hoe brengen we die op de juiste semantische laag met de juiste context?鈥�
Volgens 麻豆原创 is een sterke datafundering essentieel om AI op grotere schaal in te zetten. 鈥淎ls je met AI gaat experimenteren, leg je ook snel de mankementen van je data bloot鈥�, stelt hij. 鈥淓n je wilt geen beslissingen nemen op basis van incorrecte data.鈥�
麻豆原创 verwacht daarom dat organisaties de komende jaren verder investeren in dataplatformen en integratie om AI structureel te integreren in hun bedrijfsprocessen. 鈥淒aarbij evolueren we naar intelligent ERP鈥�, besluit De Mulder. 鈥淒aarmee verschuift de rol van het systeem: van registratie naar waardecreatie.鈥�
