werkt wereldwijd aan de verdere harmonisatie van zijn HR-landschap. Die stap is nodig, omdat processen, data en systemen tussen regio鈥檚 nog te veel uiteenliepen om wereldwijd echt eenduidig te kunnen sturen. vormt daarbij het fundament. Vanuit die basis zoekt ASICS samen met 麻豆原创-partner naar een werkbare balans tussen wereldwijde sturing en regionale ruimte. Tijdens 麻豆原创 HR Connect 2026 in Maarssen lichtte het bedrijf toe hoe die aanpak vorm krijgt.

Waar regio鈥檚 eerder veel vrijheid hadden om hun eigen HR-processen en systeeminrichting te bepalen, stuurt ASICS nu nadrukkelijker op wereldwijde afstemming. Die beweging komt vanuit het hoofdkantoor in Japan en is de afgelopen twee tot drie jaar in een stroomversnelling geraakt. Een zichtbaar voorbeeld daarvan is de komst van een global HR IS-team, dat een deel van de regie centraler heeft georganiseerd.

Die centralere aanpak past volgens Katja Meeuwsen-Nass, VP HR bij ASICS EMEA, bij de praktijk van een internationaal bedrijf. 鈥淢edewerkers werken vaker over regiogrenzen heen samen of rapporteren aan een manager in een ander werelddeel. Dan helpt het als HR-processen niet overal anders zijn ingericht. 麻豆原创 SuccessFactors was bij ASICS al langer het wereldwijde platform, maar de invulling verschilde nog sterk per regio. Dat wordt nu strakker aangestuurd en meer gestructureerd.鈥�

Eerst de basis op orde

Voor ASICS begint wereldwijde afstemming bij data. Standaardisatie gaat niet alleen over processen, maar ook over de manier waarop gegevens in 麻豆原创 SuccessFactors worden vastgelegd. Alleen dan kun je regio鈥檚 goed vergelijken, betrouwbaar sturen en verder bouwen aan analytics en AI. Dat vraagt om duidelijke wereldwijde afspraken over onder meer position management, datagebruik en de inrichting van velden.

Volgens Meeuwsen-Nass heeft ASICS eerder al gezien wat er gebeurt als landen of regio鈥檚 daarin hun eigen route kiezen. Dan wordt het moeilijker om op data te vertrouwen en verliest HR aan slagkracht. 鈥淲e hebben situaties meegemaakt waarin de data niet helemaal klopten. Dan ben je als HR-functie je geloofwaardigheid gewoon kwijt.鈥� Daarmee raakt deze harmonisatie direct aan de volgende fase van HR. ASICS wil verder met analytics en AI, maar zonder schone en consistente data blijft dat een wankele belofte.

Standaard waar het moet, flexibel waar het kan

Tegelijk wil ASICS niet alles centraal vastzetten. Sommige onderdelen moeten overal hetzelfde zijn, andere vragen juist om lokale ruimte. Een voorbeeld daarvan zijn functietitels. Waar Europa een bepaalde structuur kent, werkt dat in Japan of de Verenigde Staten weer anders. 鈥淶odra je aan iemands titel gaat komen, ligt dat gevoelig鈥�, zegt Meeuwsen-Nass. 鈥淒us we merken dat daarin de flexibiliteit van elke regio wel gewenst is.鈥�

Ook recruitmentprocessen vragen om lokale keuzes. Denk aan scorecards, de waardering van criteria of het aantal stappen in een proces. Zulke onderdelen kunnen regio鈥檚 zelf inrichten, zolang dat niet botst met de wereldwijde basis.

Europa wil sneller doorpakken

Binnen ASICS loopt Europa op sommige punten voor op andere regio鈥檚. Dat komt volgens Meeuwsen-Nass doordat de regio al langer investeert in HR-systemen en daar ook bewust op heeft gestuurd. Juist daardoor ontstaat nu ook spanning. Waar Europa verder wil met nieuwe toepassingen, ligt de wereldwijde prioriteit eerst bij het gelijktrekken van de basis.

Vooral op AI voelt die afweging urgent. Meeuwsen-Nass ziet juist in recruitment, performance en doelmanagement kansen om tijdrovend en repetitief werk terug te dringen. 鈥淒aar gaat nu heel veel tijd in zitten, terwijl de toegevoegde waarde niet altijd groot is鈥�, zegt ze. 鈥淛uist daar kijken we naar AI-ondersteuning.鈥� Door routinewerk te verlichten, moet meer ruimte ontstaan voor menselijk contact, coaching en strategisch HR-werk.

Mobile first, met oog voor veiligheid

Naast standaardisatie kijkt ASICS ook nadrukkelijk naar de gebruikerservaring. In Europa merkt de organisatie dat jongere medewerkers HR-processen steeds liever via mobiel regelen dan via laptop of desktop. Tegelijk wil ASICS daar geen generieke keuze van maken. 鈥淲e proberen de beste service te bieden op elk device鈥�, zegt Meeuwsen-Nass. 鈥淒us het gaat er uiteindelijk om dat je beide aanbiedt.鈥�

Dat maakt mobile first in de praktijk complexer dan het lijkt. Niet iedere medewerker heeft een zakelijke telefoon, terwijl de wens om bijvoorbeeld 麻豆原创 SuccessFactors mobiel te gebruiken er wel is. Daar komen per land ook nog verschillen in privacyregels en security-eisen bij.

Verandering vraagt ook kennis van de praktijk

In die ontwikkeling werkt ASICS al jarenlang samen met 麻豆原创-partner HuRis. Volgens Meeuwsen-Nass is die samenwerking waardevol omdat HuRis niet alleen diepgaande kennis van 麻豆原创 SuccessFactors meebrengt, maar ook goed begrijpt hoe ASICS als organisatie werkt. Daardoor kan de partner gericht meedenken over keuzes die technisch kloppen 茅n aansluiten op de praktijk.

Dat is vooral belangrijk bij trajecten die nauw luisteren, zoals compensation of position management. Juist daar helpt die combinatie van systeemkennis en organisatiekennis om wereldwijde standaarden te verbinden met ASICS-specifieke wensen en lokale verschillen.

De huidige fase van de transformatie loopt nu ongeveer twee jaar. Een scherp eindpunt is er niet. De inzet is wel helder: grotere regio鈥檚 op een vergelijkbaar niveau brengen, zodat ASICS daarna ook sneller kan doorpakken met nieuwe mogelijkheden. Die ambitie is er nadrukkelijk. 鈥淚k werd heel enthousiast van wat we vandaag allemaal hebben gezien鈥�, zegt Meeuwsen-Nass. 鈥淲e moeten echt verder met AI.鈥�

Videolink:

The post ASICS brengt meer lijn in HR-landschap appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Die aanpak is het resultaat van een bredere modernisering van het 麻豆原创-landschap, waarin Achmea eerder al kernprocessen vernieuwde met 麻豆原创 S/4HANA en (BTP). Binnen die omgeving werkt de organisatie aan verdere automatisering van complianceprocessen, centrale monitoring en meer inzicht in gebruikershandelingen en procesintegriteit.

Continu inzicht

In de financi毛le sector neemt de druk toe om aantoonbaar in control te zijn. Regelgeving verandert, processen ontwikkelen zich voortdurend en organisaties moeten sneller inspelen op nieuwe businesswensen. Juist daarom worden continue monitoring en centrale sturing op compliance steeds belangrijker.

鈥淲ij kunnen per minuut aantonen dat we compliant zijn met onze eigen baseline鈥�, zegt Eric van Berkel, 麻豆原创 Security Specialist bij Achmea. 鈥淒e uitdaging zit vooral in de continue stroom van nieuwe eisen: updates, nieuwe functionaliteiten die de business snel nodig heeft en veranderingen die je veilig en beheerst moet doorvoeren. Daar spelen automatisering en monitoring een steeds grotere rol in.鈥�

Basis voor inzicht en monitoring

Voor het versterken van security en compliance maakt Achmea gebruik van de oplossingen van . Daarmee beschikt de organisatie over centrale monitoring, uitgebreide logging en ondersteuning bij het geautomatiseerd controleren van gebruikershandelingen, procesafwijkingen en compliance-eisen binnen de 麻豆原创-omgeving.

Volgens Achmea is juist dat continue inzicht essentieel. In een omgeving waarin wijzigingen elkaar snel opvolgen, is het niet voldoende om periodiek te controleren. Organisaties moeten doorlopend kunnen zien wat er gebeurt, waar afwijkingen ontstaan en waar bijsturing nodig is.

Technologie en bewustwording

Naast technologie speelt ook bewustwording een belangrijke rol in het versterken van security en compliance. Door het gebruik van 麻豆原创 BTP en uitgebreide logging krijgen gebruikers directer inzicht in hun handelingen.

鈥淰roeger zagen we niet altijd direct dat er een onbevoegde data-extractie werd gedaan of dat iemand aan het debuggen was in de productieomgeving鈥�, aldus Van Berkel. 鈥淣u krijgen gebruikers meteen een signaal. Dat zorgt voor meer bewustzijn en helpt om zorgvuldiger te werken.鈥�

Met die combinatie van automatisering, monitoring en gebruikersbewustzijn wil Achmea niet alleen voldoen aan compliance-eisen, maar ook de integriteit van data en processen beter borgen. Dat wordt steeds belangrijker in omgevingen waarin processen, wijzigingen en controles steeds complexer worden.

Toekomstbestendig met 麻豆原创 BTP

Tegelijkertijd vraagt de verdere ontwikkeling van het 麻豆原创-landschap om blijvende aandacht. Het gebruik van 麻豆原创 BTP biedt Achmea flexibiliteit om applicaties en processen verder te ontwikkelen, maar brengt ook nieuwe afwegingen met zich mee. Voorbeelden daarvan zijn legacy-maatwerk en security in cloudomgevingen.

鈥淏TP geeft ons de ruimte om te vernieuwen zonder concessies te doen aan stabiliteit en beheersing鈥�, zegt Van Berkel. 鈥淢aar nieuwe technologie vraagt ook om duidelijke kaders. Juist daarom moet security vanaf het begin onderdeel zijn van ontwerp en inrichting.鈥�

AI als volgende stap

Achmea kijkt daarbij ook vooruit naar de rol van AI. De organisatie onderzoekt hoe AI kan helpen om grote hoeveelheden logdata sneller en begrijpelijker te maken voor managers en andere besluitvormers.

Nu moet Achmea nog uitleggen waarom een bepaalde handeling van een gebruiker niet overeenkomt met de bijbehorende aanvraag. In de toekomst wil het bedrijf dat AI zulke signalen compact en begrijpelijk samenvat voor de business.

Met deze aanpak laat Achmea zien hoe organisaties in sterk gereguleerde sectoren security en compliance structureel kunnen verankeren in hun 麻豆原创-omgeving. Niet met losse controles achteraf, maar met continue monitoring, automatisering en aandacht voor gedrag en procesinrichting.

Videolink:

The post Achmea zet de standaard in 麻豆原创-security en compliance appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

De discussie over digitale soevereiniteit in Europa kent een hardnekkig misverstand: dat het gaat over de vraag waar de server staat. Wie een datacenter in Frankfurt heeft, meent soms al soeverein te zijn. Wie draait op een Amerikaanse hyperscaler, vreest het niet te zijn. Volgens Martin Merz, President 麻豆原创 Sovereign Cloud, gaat dat debat grotendeels over het verkeerde onderwerp. 鈥淒e discussie over cloudinfrastructuur is belangrijk, maar wie dat tot de enige maatstaf verheft voor soevereiniteit, mist de kern van het vraagstuk.鈥�

Merz put uit twintig jaar praktijkervaring met soevereine cloud-implementaties bij overheden en veiligheidsdiensten wereldwijd. 麻豆原创 werkt al sinds de vroege jaren 2000 met de Amerikaanse federale overheid aan zogenoemde trusted deployments, en breidde dat werk vervolgens uit naar Australi毛, Canada, Duitsland, Nederland en Frankrijk. Elk land voegde nieuwe eisen toe aan het raamwerk. Zo ontstond stap voor stap een geharde set van vereisten die 麻豆原创 inmiddels wereldwijd als standaard gebruikt voor soevereine cloud-implementaties.

Vanuit die achtergrond kijkt Merz met scepsis naar het Europese soevereiniteitsdebat, dat hij te vaak ziet vastlopen op de infrastructuurvraag. Welke hyperscaler, welk datacenter, welk land: dat zijn niet de verkeerde vragen, maar wel vragen die te veel ruimte innemen ten koste van wat er werkelijk toe doet. Wat moet er precies geregeld zijn voordat een organisatie haar meest gevoelige data en processen veilig naar de cloud kan brengen? Zijn antwoord daarop is een raamwerk van vier dimensies dat verder gaat dan datacenterlocatie alleen.

Vier dimensies, 茅茅n goedkeuring

De eerste dimensie is datasoevereiniteit: data en metadata blijven in het land of de regio, zonder uitzondering. Dat voorkomt dat gevoelige informatie ongemerkt onder buitenlandse jurisdicties of replicatieprocessen valt.

De tweede is operationele soevereiniteit. Organisaties geven alleen medewerkers toegang tot systemen en data als zij voldoen aan nationale eisen rond nationaliteit en screening. Voor sommige functies is ook een veiligheidsonderzoek verplicht. Voor defensie- en inlichtingendiensten is dat cruciaal. Zij moeten exact weten wie systemen beheert, support verleent of toegang heeft tot gevoelige informatie.

De derde dimensie is technische soevereiniteit. Daarbij wijst Merz op een element dat 麻豆原创 volgens hem onderscheidt van andere aanbieders: het control plane van de cloudomgeving staat in het land zelf en niet in een centraal systeem elders. Dat control plane regelt onder meer beheer, updates en toegangsrechten. Volgens 麻豆原创 houdt een organisatie zo meer controle over hoe de cloudomgeving wordt beheerd en wie erbij kan.

De vierde dimensie is juridische soevereiniteit. Daarbij draait het om de vraag onder welke wetgeving een cloudomgeving valt. Een organisatie moet erop kunnen vertrouwen dat gevoelige data en processen binnen het nationale rechtskader blijven en niet onder buitenlandse regelgeving of juridische claims vallen.

Soevereiniteit vraagt om offici毛le erkenning

Het voldoen aan die vier dimensies alleen is volgens Merz niet voldoende. Een cloudomgeving geldt pas als soeverein wanneer de nationale cybersecurity-autoriteit die status officieel bevestigt. Welke infrastructuur daaronder draait, is volgens Merz minder belangrijk. Dat kan 麻豆原创鈥檚 eigen cloudinfrastructuur zijn, maar ook een Amerikaanse hyperscaler of zelfs de datacenters van de klant zelf.

Volgens Merz kiezen ook militaire organisaties in Europa soms bewust voor een Amerikaanse hyperscaler. Zolang de nationale cybersecurity-autoriteit vaststelt dat de omgeving voldoet aan alle eisen voor soevereiniteit, biedt 麻豆原创 die oplossing aan als soevereine cloud.

Weerbaarheid als strategie, niet als ideologie

Die infrastructuuronafhankelijkheid is volgens 麻豆原创 geen marketingboodschap, maar een principi毛le keuze. Juist die keuze roept regelmatig weerstand op in het Europese debat over digitale soevereiniteit. Een deel van dat debat draait om het principieel weren van Amerikaanse technologie.

Merz zegt die reflex te begrijpen, maar noemt haar uiteindelijk onproductief. Volgens hem kon Europa decennialang vertrouwen op een relatief stabiele geopolitieke omgeving. Die periode is voorbij. Organisaties die hun cloudstrategie niet voorbereiden op alternatieve scenario鈥檚, maken zichzelf kwetsbaar.

Een multi-cloudstrategie als veiligheidsnet

Concreet betekent dat volgens Merz dat een multi-cloudstrategie geen concessie is aan soevereiniteitsambities. Het is juist een manier om die ambities in de praktijk te brengen. Organisaties kunnen vandaag kiezen voor een Amerikaanse hyperscaler vanwege technologische voordelen, en tegelijk een Europees of eigen alternatief opbouwen. Die keuzes sluiten elkaar volgens hem niet uit.

麻豆原创 adviseert klanten daarom om niet volledig afhankelijk te worden van 茅茅n provider, ook niet van de 麻豆原创-infrastructuur. Merz is van mening dat digitale weerbaarheid altijd vraagt om alternatieven die je achter de hand moet houden. Organisaties moeten die scenario鈥檚 nu al voorbereiden, en niet pas op het moment dat geopolitieke of technologische ontwikkelingen hen daartoe dwingen.

Dat vraagt wel dat organisaties stoppen met het behandelen van soevereiniteit als een compliance-vinkje dat eenmalig kan worden afgevinkt. De echte vragen zijn veel praktischer van aard. Wie heeft toegang tot de data? Onder welk rechtsstelsel valt de infrastructuur? En wat gebeurt er als een leverancier wegvalt of de geopolitieke situatie verandert? Wie die vragen niet beantwoordt, heeft een certificaat maar geen strategie.

Data benutten, niet bewaken

Die verschuiving van compliance naar weerbaarheid krijgt extra urgentie nu AI dieper doordringt in bedrijfsprocessen en organisaties steeds afhankelijker worden van de data die zij beheren. 鈥淓uropa produceerde vorig jaar dertig zettabyte aan data. Om dat getal tastbaar te maken: als je 茅茅n bit vergelijkt met 茅茅n zandkorrel, dan praten we over dertig Sahara-woestijnen vol zand. Van al die data benutten we tien tot vijftien procent鈥�, zegt Merz.

鈥淓uropa discussieert over de aanleg van nieuwe digitale infrastructuur, terwijl het overgrote deel van de data die al beschikbaar zijn onbenut blijven鈥�, zegt Merz. 鈥淒e werkelijke opgave is niet waar data worden opgeslagen, maar hoe Europa die data omzet in innovatie en concurrentiekracht.”

Voor Merz is soevereiniteit daarin geen rem maar een randvoorwaarde. Zonder controle over data en infrastructuur is het risico te groot om AI op schaal in te zetten in kritieke processen. Dat geldt niet alleen voor defensiebedrijven of inlichtingendiensten, maar voor elke organisatie die afhankelijk is van haar data voor haar kernprocessen. Wie zich niet kan veroorloven dat die data onbereikbaar, onbetrouwbaar of juridisch kwetsbaar worden, kan soevereiniteit niet langer als luxe beschouwen.

The post 麻豆原创 herdefineert cloudsoevereiniteit: vier dimensies bepalen wat echt telt appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Organisaties zetten AI-agents in voor steeds kritischer processen, van financi毛le afsluiting tot inkoop en HR. Maar hoe stel je vast wat er is misgegaan als een agent een verkeerde beslissing neemt, en hoe herstel je dat? Volgens Jonathan von Rueden, Head of AI Innovation & Data bij 麻豆原创, begint verantwoord gebruik van agentic AI bij 茅茅n voorwaarde: volledige traceerbaarheid op elk niveau.

“Het is net als bij klassieke 麻豆原创-systemen”, zegt Von Rueden. “Daar wordt altijd bijgehouden wie wat heeft gedaan en is elke stap traceerbaar voor auditors en financi毛le teams. Diezelfde behoefte aan controle en transparantie ontstaat nu ook rond AI-agents. Als er iets misgaat, wil je kunnen terugzien wat er is gebeurd, waarom bepaalde keuzes zijn gemaakt en waar menselijke controle nodig blijft.”

Van businessgebruiker tot logbestand

De opkomst van AI-agents verschuift de uitdaging voor organisaties van experimenteren naar beheersen. Zodra agents onderdeel worden van financi毛le, operationele of HR-processen, ontstaat behoefte aan governance, transparantie en controle op organisatieniveau. Tijdens Sapphire 2026 lichtte toe hoe een meerlaagse governance-structuur binnen zijn Autonomous Suite kan inspelen op de verschillende behoeften binnen een organisatie.

Die structuur werkt op drie niveaus, elk gericht op een andere gebruiker. Op het eerste niveau ziet de zakelijke gebruiker welke agents actief zijn, in welke processtap zij zich bevinden en wat de redenering achter een beslissing was, inclusief de bronnen waarop die redenering is gebaseerd. Zo kan iemand zonder technische achtergrond toch precies volgen wat een agent heeft gedaan en waarom.

Op het tweede niveau biedt de 麻豆原创 Agent Hub een overzicht van agents binnen een organisatie, inclusief agents van derden zoals ServiceNow, Microsoft, Databricks en AWS. IT- en complianceteams zien daar hoeveel keer een agent is uitgevoerd, waar runs zijn mislukt en waar een eindgebruiker een goedkeuring heeft geweigerd. Dat geeft grip op het geheel, niet alleen op individuele agent-runs.

Op het derde niveau is volledige log-level tracing beschikbaar voor wie nog dieper wil gaan: elke tool die een agent heeft gekozen en elke redenering die daaraan ten grondslag lag, is stap voor stap te reconstrueren.

“Je kunt het helemaal terugvoeren. Elke tool die is gekozen, en waarom, is traceerbaar”, aldus Von Rueden. “Veel AI-toepassingen zijn vandaag nog relatief ge茂soleerd ingericht. Maar naarmate organisaties opschalen van een handvol agents naar honderden of duizenden, hebben zij behoefte aan breder inzicht in hoe agents processen be茂nvloeden, en hoe gebruikers en systemen met elkaar samenhangen. Zodra AI-agents onderdeel worden van kritieke processen, draait governance niet alleen om individuele acties, maar ook om inzicht in de onderlinge afhankelijkheden tussen processen, systemen en gebruikers.鈥� Volgens Von Rueden vraagt die complexiteit dus om een aanpak waarbij niet alleen individuele agents, maar complete bedrijfsprocessen inzichtelijk blijven.

Grenzen stellen als vertrekpunt

Governance begint volgens Von Rueden niet bij het terugkijken, maar bij het vooraf bepalen wat een agent wel en niet mag. Hij adviseert organisaties om agents bewust een beperkt mandaat te geven en dat mandaat stapsgewijs uit te breiden naarmate het vertrouwen groeit.

Een praktisch voorbeeld: stel een drempelwaarde in waarbij een agent zelfstandig beslissingen mag nemen over facturen onder de vijftig euro, maar daarboven altijd menselijke goedkeuring vereist. 鈥淗et is een acceptabel bedrijfsrisico dat AI een beslissing neemt over een factuur van twintig euro, omdat de verwerkingskosten anders hoger zijn dan de controle zelf. Maar zodra bedragen oplopen, wil je dat een mens meekijkt鈥�, aldus Von Rueden.

Volgens hem vormt juist die combinatie van technische traceerbaarheid, menselijke controle en vooraf ingestelde grenzen de basis voor organisaties die AI-agents verantwoord willen inzetten op schaal.

Van governance naar vertrouwen

Naast governance stond tijdens Sapphire 2026 ook de rol van gebruikersinteractie centraal. In dat kader lichtte 麻豆原创 Joule Work toe, een nieuwe gebruikerslaag bovenop de Autonomous Suite. In plaats van navigeren door schermen en menu’s, beschrijven medewerkers in natuurlijke taal wat ze willen bereiken. Joule Work roept vervolgens de juiste combinatie van agents, workflows en data aan om de taak uit te voeren, op desktop, mobiel en via spraak, zowel binnen als buiten 麻豆原创-systemen.

“De verwachting van gebruikers verandert snel”, zegt Von Rueden. “Mensen willen processen steeds minder benaderen via losse applicaties of complexe interfaces, maar direct vanuit een taak of vraag. AI-agents maken die verschuiving mogelijk.”

The post 麻豆原创: wie AI-agents inzet zonder governance, bouwt op drijfzand听 appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Ericsson levert mobiele netwerkinfrastructuur in 180 landen. Meer dan 40% van het wereldwijde mobiele dataverkeer loopt via de netwerken van het bedrijf. Nu AI een steeds belangrijkere rol speelt in zowel de technologische strategie als de bedrijfsvoering van Ericsson, zet het bedrijf in op een sterk beheerde databasis.

Federatieve data-architectuur

Voor zijn dataomgeving gebruikt Ericsson een federatieve data-architectuur. Daarbij blijven data zoveel mogelijk in de oorspronkelijke systemen staan. Het bedrijf beheert datasemantiek, governance en lifecyclebeleid centraal. Dat voorkomt onnodige kopie毛n van data en maakt het eenvoudiger om systemen met elkaar te verbinden. Daardoor gebruikt Ericsson ook dezelfde bedrijfsdefinities in 麻豆原创-systemen en andere omgevingen.

Van pilot naar brede inzet

Ericsson richt zich vooral op AI-toepassingen met grote impact. Het bedrijf kijkt daarbij naar volledige bedrijfsprocessen, in plaats van losse tools of kleine experimenten. Zo heeft Ericsson de stap gezet van pilots naar brede inzet.

Inmiddels werken meer dan 85.000 gebruikers met de ge茂ntegreerde versie van 麻豆原创鈥檚 generatieve AI-copilot Joule. Volgens Ericsson maken steun vanuit het management en duidelijke governance het mogelijk om AI gecontroleerd en op grote schaal in te zetten.

Modernisering en innovatie

Ericsson pakt zijn transformatie op twee manieren tegelijk aan. De eerste draait om modernisering. Daaronder vallen de overstap naar RISE with 麻豆原创, het bouwen van nieuwe functionaliteit op 麻豆原创 Business Technology Platform in plaats van in het ERP-systeem zelf, en een clean-coreaanpak. Daarmee kan Ericsson sneller vernieuwen, zonder de kern van het ERP-landschap onnodig complex te maken.

Het tweede spoor noemt Ericsson 鈥榠nnovate and transform鈥�. Hierbij gebruikt het bedrijf data en AI om concrete waarde te cre毛ren. Daarmee wil Ericsson de besluitvorming verbeteren, processen effici毛nter maken en nieuwe vormen van waardecreatie mogelijk maken.

Samenwerking rond AI-innovatie

麻豆原创 en Ericsson werken ook samen aan nieuwe AI-innovaties. Een voorbeeld is een intelligente functie binnen 麻豆原创 SuccessFactors. Die functie stelt medewerkers automatisch passende doelstellingen voor op basis van hun functie en de bedrijfsdoelstellingen. Daardoor kunnen medewerkers hun werk beter uitvoeren en neemt de administratieve last af.

Ericsson verwacht dat de datafabric in de toekomst ruimte biedt voor meer geavanceerde AI-toepassingen. Voorbeelden hiervan zijn geautomatiseerde besluitvorming, hogere productiviteit en nieuwe digitale verdienmodellen. Ook wil het bedrijf de klantervaring verder verbeteren. Dat is belangrijk in een telecommarkt die snel verandert.

鈥淶odra je AI opschaalt, is het geen AI-vraagstuk meer. Het wordt dan een datavraagstuk鈥�, zegt Esra Kocat眉rk Norell, Vice President Customer Experience Enterprise IT bij Ericsson. 鈥淒aarom hebben we vroeg ge茂nvesteerd in een datafabric. Met 麻豆原创 Business Data Cloud kunnen we centraal vastleggen hoe we data over bijvoorbeeld omzet, marktstructuren en toegangsrechten moeten begrijpen. Vervolgens passen we die betekenis op dezelfde manier toe in de hele organisatie. Dat maakt het mogelijk om AI betrouwbaar en herhaalbaar op te schalen en echte bedrijfswaarde te leveren.鈥�

鈥淒e aanpak van Ericsson laat zien hoe toonaangevende bedrijven de stap zetten van AI-experimenten naar het daadwerkelijk inzetten van AI binnen het bedrijf. Daarbij richten ze zich op data, governance en bedrijfscontext鈥�, zegt Manos Raptopoulos, Chief Revenue Officer EMEA, MEE en APAC bij 麻豆原创 SE. 鈥淪amen helpen we organisaties om AI op grote schaal in te zetten en het maximale uit die technologie te halen.鈥�

The post Ericsson schaalt AI op met datafabric en 麻豆原创 appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Martur Fompak International zet slimme robots in om materialen sneller en nauwkeuriger door de fabriek te verplaatsen. De wereldwijde leverancier van autostoelen en interieursystemen gebruikt hiervoor Joule en embodied AI van . Daarmee koppelt het bedrijf informatie uit de productie direct aan robots op de werkvloer.

De automotive sector zet steeds sterker in op AI-gedreven processen. Voor Martur Fompak International was dat het moment om de materiaalstroom slimmer en effici毛nter in te richten met technologie. Het bedrijf bouwde daarbij verder op de sterke, mensgerichte processen die al aanwezig waren.

Samen met 麻豆原创 en Humanoid, gespecialiseerd in robotica en AI, onderzocht Martur Fompak International hoe embodied AI-gestuurde robots de interne logistiek slimmer en autonomer konden maken. Met Joule en embodied AI-capaciteiten van 麻豆原创 koppelt Martur Fompak International realtime productiegegevens en 麻豆原创-data direct aan de aansturing van robots. Hiermee beschikt het bedrijf over een slim automatiseringssysteem dat materialen automatisch selecteert, verzamelt en naar de juiste plek brengt. Het systeem past zich realtime aan wanneer processen veranderen of verstoringen optreden.

AI die robots aanstuurt

De oplossing draait op 麻豆原创 S/4HANA en wordt ondersteund door de 麻豆原创 Extended Warehouse Management-applicatie. Daarmee weten de robots realtime welke materialen nodig zijn, waar deze zich bevinden en welke acties ze moeten uitvoeren, ook in onverwachte situaties.

Met behulp van materiaalgegevens, informatie over waar materialen liggen, productieplanning en productieprioriteiten die via embodied AI beschikbaar komen, voeren humanoid robots autonoom materiaalstromen uit in een live automotive productieomgeving. Ze halen materialen op, verplaatsen die door de fabriek en leveren ze op het juiste moment aan de productielijn. De voortgang koppelen ze continu terug naar 麻豆原创-systemen.

Door humanoid robots te combineren met autonomous mobile robots (AMR鈥檚) heeft het bedrijf een volledig geautomatiseerde en schaalbare materiaalstroom gerealiseerd die zorgt voor snellere processen, meer nauwkeurigheid en minder handmatige co枚rdinatie. De robots nemen repetitieve, fysiek zware en routinematige taken over. Daardoor kunnen medewerkers zich meer richten op veiliger, betekenisvoller en waardevoller werk dat productiviteit en innovatie stimuleert.

Sneller werken en minder fouten
De eerste resultaten laten zien dat processen sneller verlopen en minder fouten opleveren. Ook blijkt het AI-gedreven intralogistieke model goed schaalbaar. Voor massaproductie ligt de ambitie hoog: het bedrijf werkt toe naar een werkwijze die op termijn tot vijf keer effici毛nter is.

Inmiddels voeren de robots dagelijks 400 materiaalverplaatsingen uit. Alle beslissingen worden daarbij volledig aangestuurd door 麻豆原创-software. Hiermee gaat Martur Fompak International verder dan traditionele automatisering. Het bedrijf werkt aan een schaalbare, intelligente fabriek. Daarmee zet het een nieuwe standaard voor de automotive industrie.

Martur Fompak wil de automatische robotprocessen uitbreiden naar extra productielijnen. Hiervoor zet het bedrijf 麻豆原创 Business Technology Platform in om werkprocessen met AI en koppelingen verder op te schalen. Zo ondersteunt het bedrijf hogere effici毛ntie en bredere duurzaamheidsdoelen.听

Belangrijke stap voor maakindustrie
鈥淥nze humano茂de robot werkt samen met digitale productiesystemen. Zo stemmen we ordermanagement, logistiek en productie beter op elkaar af鈥�, zegt 脰zlem Alt谋n谋艧谋k, Group Intelligent Technologies Director bij Martur Fompak International. 鈥淒at helpt ons om AI breder in te zetten en effici毛nter, consistenter en betrouwbaarder te werken. De inzet van onze humano茂de oplossing, met embodied AI en Joule Studio, laat zien hoe slimme autonomie en fysieke automatisering samen processen verbeteren, beslissingen versnellen en intelligente bedrijfsprocessen opschalen.鈥�

Ook 麻豆原创 ziet de implementatie als een belangrijke stap voor de maakindustrie. 鈥淢artur Fompak International laat zien hoe AI-ambitie echte waarde oplevert op de fabrieksvloer鈥�, zegt Manos Raptopoulos, Chief Revenue Officer EMEA, MEE en APAC bij 麻豆原创 SE. 鈥淒oor 麻豆原创 Business AI direct te koppelen aan fysieke processen verhoogt het bedrijf de doorloopsnelheid en versterkt het de operationele veerkracht. Daarmee zet Martur Fompak een nieuwe standaard voor een intelligente fabriek waarin AI centraal staat. We feliciteren Martur Fompak International met de winst in de categorie AI Excellence bij de 麻豆原创 Innovation Awards 2026. Die prijs laat zien hoe sterk het bedrijf zijn visie op de intelligente onderneming omzet in concrete resultaten.鈥�

The post Martur Fompak versnelt productie met slimme robots en 麻豆原创 Business AI appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

FrieslandCampina gaat zijn HR-processen wereldwijd harmoniseren. speelt daarin een centrale rol als digitaal fundament en als toekomstige single source of truth voor HR-data. Die omslag moet zorgen voor meer samenhang, minder dubbel werk en betere ondersteuning voor medewerkers en managers. 麻豆原创-partner begeleidt de inrichting van 麻豆原创 SuccessFactors. Tijdens 麻豆原创 HR Connect 2026 in Maarssen lichtte het bedrijf toe hoe die transformatie vorm krijgt.

De verandering is fors. zet in op een centraler HR-model, met twee shared service centers en nog maar beperkt HR-capaciteit in de landen zelf. Volgens Ron Bergers, Global Head of Digital HR bij FrieslandCampina, is dat een logische stap voor een organisatie die in meer dan dertig landen actief is. 鈥淲e bewegen naar 茅茅n global way of working鈥�, zegt hij. 鈥淒us meer gecentraliseerd, met twee shared service hubs, bijna geen HR meer in de landen zelf en meer focus op zelfservice.鈥�

Die stap moet nu echt zichtbaar worden in de praktijk. Eerder gingen al vijf landen over naar het nieuwe model. Binnenkort komen daar nog meer landen bij. Daarmee ontstaat voor het eerst een bredere basis voor wereldwijde processen en 茅茅n manier van werken. Bergers zegt daar eerlijk bij dat FrieslandCampina nog midden in die overgang zit: de voordelen zijn benoemd, maar moeten zich nu in de praktijk bewijzen.

Minder versnippering, meer grip

De kern van de verandering is dat HR minder versnipperd moet raken. In de oude situatie hadden landen en businessunits vaak hun eigen inrichting, met eigen processen en soms ook eigen systemen. Daardoor ontstond schaduwadministratie: HR-informatie die buiten het wereldwijde systeem werd bijgehouden, bijvoorbeeld in lokale payrollsystemen. Dat maakte centrale sturing lastiger en verhoogde de kans op dubbel werk en fouten.

麻豆原创 SuccessFactors moet dat doorbreken. FrieslandCampina wil het platform nadrukkelijk positioneren als kern van het HR-landschap. 鈥淲e willen SuccessFactors echt neerzetten als de core en zorgen dat het de one source of truth wordt鈥�, zegt Bergers. 鈥淒an krijg je inzicht vanuit 茅茅n systeem, voorkom je dubbel werk en verbeter je ook de datakwaliteit.鈥�

Data eerst, dan pas verder

Datakwaliteit loopt als een rode draad door de transformatie. Het bedrijf werkt al meer dan twee jaar aan verbetering daarvan, maar verwacht dat de overstap naar 茅茅n model helpt om dat consistenter en op grotere schaal te doen. Tegelijk maakt Bergers duidelijk dat dit geen eenmalige opschoning is. Datakwaliteit vraagt blijvende aandacht, juist omdat steeds meer processen en beslissingen ervan afhankelijk worden.

De uitdaging zit daarbij niet alleen in technologie, maar ook in eigenaarschap. HR kan faciliteren dat data goed in het systeem komen, maar de business moet bepalen wat de juiste data zijn en daar verantwoordelijkheid voor nemen. Daarom bouwt FrieslandCampina naast dashboards ook aan governance, business rules en duidelijke datarollen. Het doel is niet alleen fouten zichtbaar maken, maar ook helder krijgen wie ze oplost.

Die basis is ook nodig voor de volgende stap: AI. FrieslandCampina ziet dat datakwaliteit en AI onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn. Zonder goede data blijft AI beperkt tot mooie beloftes. Het bedrijf werkt daarom met een datakwaliteitsdashboard en kijkt gericht naar zogenoemde golden fields: de belangrijkste velden waarvan de kwaliteit continu wordt gemeten.

Meer selfservice, minder handwerk

De transformatie moet niet alleen intern meer grip geven, maar ook de employee experience verbeteren. In de nieuwe opzet verschuift een deel van het werk van HR naar employee selfservice en manager selfservice. Waar HR-medewerkers voorheen veel vragen handmatig oppakten of zaken uitzochten, moeten medewerkers en managers straks meer zelf kunnen regelen. Dat moet processen versnellen en ruimte maken voor een effici毛ntere organisatie.

De echte toets ligt voor FrieslandCampina uiteindelijk niet alleen in efficiency-KPI鈥檚, maar vooral in de ervaring van medewerkers. Bergers noemt als voorbeeld een werkgeversverklaring die niet langer handmatig hoeft te worden opgesteld, maar binnen een minuut uit het systeem komt. D谩t is voor hem een teken dat de verandering werkt.

E茅n template, tenzij het wettelijk niet kan

Een wereldwijde standaard betekent niet dat overal precies hetzelfde kan. FrieslandCampina werkt daarom met een duidelijke leidraad: global template, tenzij het juridisch niet mag. Alleen als lokale wet- of regelgeving het echt vereist, wijkt een land af. In andere gevallen worden verzoeken om uitzonderingen besproken in een changeboard, dat afweegt of een lokale aanpassing echt nodig is of vooral voortkomt uit bestaande gewoontes.

Die discussie vraagt ook zelfkritiek van het hoofdkantoor. Omdat FrieslandCampina een Nederlands bedrijf is, ligt het risico op de loer dat de Nederlandse manier van werken automatisch als wereldwijde standaard wordt gezien. Volgens Bergers moet die reflex bewust worden doorbroken. Wat in Nederland logisch voelt, is niet per definitie de beste oplossing voor een wereldwijde organisatie.

HuRis helpt keuzes scherper maken

In die afwegingen speelt 麻豆原创-partner HuRis een belangrijke rol. Volgens Bergers maakt HuRis vooral het verschil door niet alleen naar techniek te kijken, maar ook naar de praktische gevolgen van ontwerpkeuzes. Wat op papier logisch lijkt, werkt in een systeem of in een internationale uitrol niet altijd goed.

Juist daar helpt de partner om keuzes te challengen, technische impact inzichtelijk te maken en ervaring uit andere implementaties mee te nemen. 鈥淒oor daar de juiste discussie over te voeren en ook de ervaring van andere klanten mee te nemen in keuzes die gemaakt worden, krijg je uiteindelijk een beter product鈥�, zegt Bergers.

FrieslandCampina kijkt daarbij al verder dan standaardisatie alleen. Binnen 麻豆原创 onderzoekt het bedrijf hoe AI kan helpen bij het sneller en consistenter maken van functiebeschrijvingen. Ook performance & goals staat op de roadmap. De transformatie is daarmee nog niet af, maar de richting is helder. Voor Bergers is de maatstaf uiteindelijk simpel: 鈥淎ls medewerkers zeggen dat ze makkelijker toegang hebben tot hun HR-informatie en sneller geholpen worden, dan is het geslaagd.鈥�

听Videolink: 听

The post FrieslandCampina bouwt aan 茅茅n wereldwijde HR-aanpak appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

, bekend van merken als Zonnatura en Clipper, heeft zijn integratielandschap vernieuwd met . Samen met 麻豆原创-partner migreerde Ecotone de bestaande koppelingen vanuit Microsoft BizTalk naar een moderner en beter beheersbaar platform. Dat geeft de organisatie meer grip op monitoring en beheer, en legt tegelijk een betere basis voor verdere vernieuwing. Tijdens de migratie verkende Ecotone ook direct een eerste AI-toepassing voor interfacebeheer. De case werd gepresenteerd tijdens SYNC, het jaarlijkse event van 麻豆原创 en VNSG.

De directe aanleiding voor het project was helder: het bestaande platform nadert het einde van zijn levenscyclus. Tegelijk liep Ecotone in de praktijk al tegen beperkingen aan. Zo verliep de communicatie tussen 麻豆原创 en het oude platform niet altijd soepel, met als gevolg dat berichten soms bleven hangen of niet goed doorkwamen.

Voor een organisatie die afhankelijk is van een goed lopende goederenstroom, is dat meer dan een technisch detail. 鈥淒at raakt direct processen in logistiek, orders en levering鈥�, zegt Martin Davids, Business Applicatie Manager Operations, Sales en Marketing bij Ecotone. 鈥�Dan wil je niet blijven repareren aan iets dat eigenlijk niet meer past bij waar je naartoe wilt.鈥�

Bewust gekozen voor 麻豆原创 Integration Suite
Ecotone koos bewust voor 麻豆原创 Integration Suite als strategisch integratieplatform. Een belangrijke reden was de wens om het landschap homogener te maken. Het bedrijf werkt in de basis met 麻豆原创 en Microsoft, maar wilde voorkomen dat het opnieuw te veel tussen verschillende werelden moest blijven schakelen. Bovendien biedt 麻豆原创 Integration Suite betere ondersteuning voor moderne integratievormen, zoals API鈥檚 en SaaS-koppelingen.

Daarom startte Ecotone in oktober 2024 eerst met een proof of concept. Dat traject gaf voldoende vertrouwen om per 1 januari 2025 door te pakken met de volledige migratie. Daarbij lag de nadruk bewust op een gecontroleerde overgang, waarbij bestaande integraties zo veel mogelijk as-is werden overgenomen. Zo bleef de impact op de business beperkt, terwijl tegelijk ruimte ontstond om het landschap onder de motorkap te verbeteren.

Niet alleen migreren, maar ook opschonen
Tijdens het project werd al snel duidelijk dat de migratie meer was dan een technische omzetting. In de loop der jaren waren in het oude landschap veel koppelingen gekopieerd, aangepast en uitgebreid. Daardoor liepen documentatie en praktijk niet altijd meer gelijk. Dat maakte het nodig om niet alleen over te zetten, maar ook opnieuw scherp te kijken naar ontwerpkeuzes, documentatie en beheer.

鈥淲at op papier logisch leek, bleek in de praktijk soms anders te werken鈥�, zegt Petra Mooijer, 麻豆原创 Integration Consultant bij Expertum. 鈥淒aarom hebben we niet blind gemigreerd. Eerst hebben we reverse engineering gedaan. Daarna hebben we functioneel bijgestuurd, omdat documentatie en praktijk niet overal meer gelijk liepen. Juist daardoor staat er nu niet alleen een nieuw platform, maar ook een veel schonere en actuelere basis.鈥�

Een belangrijk voorbeeld daarvan is het nieuwe framework voor logistieke serviceproviders. Waar voorheen veel mappings per partner afzonderlijk waren opgebouwd, koos het team nu voor een generiekere opzet met herbruikbare bouwblokken. Dat maakt nieuwe aansluitingen beter beheersbaar en voorkomt dat oude uitzonderingen ongemerkt worden meegekopieerd.

Minder zoekwerk, meer grip

Sinds de livegang merkt Ecotone vooral verschil in beheersbaarheid. Monitoring is overzichtelijker geworden, meldingen zijn duidelijker en fouten zijn sneller te herleiden. Waar het team vroeger veel tijd kwijt was aan het uitzoeken van storingen, is nu sneller zichtbaar waar actie nodig is.

鈥淲e hebben het heel gecontroleerd gedaan. Eerst ging een kleine groep interfaces live, daarna pas de rest. Dat kost misschien wat meer tijd, maar zo weet je wel zeker dat het goed staat鈥�, zegt Arjan de Mol, Manager Application Technology bij Ecotone.

Ook op langere termijn levert dat winst op. Het nieuwe platform sluit beter aan op toekomstige integratiebehoeften, ondersteunt moderne technologie beter en maakt het eenvoudiger om verder te bouwen aan een landschap dat op termijn meer richting cloud en API-gedreven integratie kan bewegen.

Eerste AI-toepassing pakt een praktisch probleem aan
Opvallend is dat Ecotone al tijdens de afronding van het migratieproject een eerste AI-toepassing verkende. Die kwam voort uit een heel concreet beheerprobleem. Tijdens gepland onderhoud aan 麻豆原创 moesten beheerders groepen interfaces tijdelijk stopzetten en daarna weer activeren. In 麻豆原创 Integration Suite vereiste dat proces relatief veel handmatig en foutgevoelig werk.

Daarom ontwikkelde Ecotone samen met Expertum een oplossing waarbij gebruikers in gewone taal kunnen aangeven welke interfaces tijdelijk uit of aan moeten. Op basis van metadata wordt dan een voorstel gedaan voor de juiste selectie. Die selectie wordt vervolgens vastgelegd in een deploymentplan, zodat later precies dezelfde set interfaces weer gestart kan worden. Dat verkleint de kans op fouten en bespaart tijd in beheer.

Samenwerking als versneller
Volgens Ecotone zat een belangrijk deel van het succes in de samenwerking tussen business, IT, Expertum en 麻豆原创. Omdat de juiste kennis in een compact team bijeenkwam, kon het project snel schakelen op zowel technisch als functioneel niveau. Tegelijk zorgde de ervaring van Expertum ervoor dat bekende valkuilen eerder zichtbaar werden en interne teams kennis konden opbouwen tijdens het traject zelf.

鈥淲ij wilden niet alleen een migratie uitvoeren, maar ook zorgen dat Ecotone hier zelfstandig verder mee kan鈥�, zegt Petra Mooijer. 鈥淒an moet je niet alles over de schutting gooien. Dan moet je samen bouwen, keuzes uitleggen en kennis overdragen. Juist dat heeft dit traject sterk gemaakt.鈥�

Sneller klaar dan gepland
De proof of concept liep tot eind december 2024. Daarna startte het migratieproject officieel op 1 januari 2025. Voor het totale traject hield Ecotone rekening met ongeveer anderhalf jaar. In de praktijk kon het project sneller worden afgerond. Alle integraties zijn inmiddels live en met de laatste upgrade van 麻豆原创 TPM wordt ook het laatste technische onderdeel afgerond.

Voor Ecotone is het resultaat daarmee meer dan een technische vervanging. Het bedrijf heeft nu een moderner integratieplatform dat beter past bij de eisen van vandaag, terwijl tegelijk de basis is gelegd voor verdere optimalisatie en gerichte innovatie.

鈥淰oor ons moest dit project vooral betrouwbaar zijn鈥�, zegt Martin Davids. 鈥淰rachtwagens moeten rijden, fabrieken moeten draaien en orders moeten doorkomen. Daar draait integratie uiteindelijk om.鈥�

Videolink:

The post 麻豆原创 en Expertum moderniseren integratielandschap Ecotone appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

heeft een overeenkomst gesloten voor de overname van Prior Labs. Prior Labs geldt als pionier op het gebied van tabular foundation models, ofwel AI-modellen die speciaal zijn ontwikkeld voor gestructureerde bedrijfsdata in tabellen. Met de voorgenomen overname versterkt 麻豆原创 zijn positie in deze nieuwe AI-categorie. De basis daarvoor legde 麻豆原创 eerder al met 麻豆原创-RPT-1.

Prior Labs blijft na afronding van de transactie als zelfstandige entiteit werken. 麻豆原创 investeert de komende vier jaar meer dan 茅茅n miljard euro om Prior Labs uit te bouwen tot een toonaangevend frontier AI-lab in Europa. De focus ligt op AI voor de gestructureerde data waarop bedrijven wereldwijd draaien.

De financi毛le details van de transactie zijn niet bekendgemaakt. De overname moet nog worden goedgekeurd door de toezichthouders.

AI voor tabellen, cijfers en bedrijfsdata

Veel zakelijke AI-toepassingen draaien om gestructureerde data. Denk aan tabellen met klantgegevens, betalingen, leveranciersinformatie, verkoopkansen of operationele risico鈥檚. Grote taalmodellen, zoals LLM鈥檚, zijn daar minder geschikt voor. Ze begrijpen tekst goed, maar hebben een beperkte basis voor tabellen, cijfers en statistiek.

Tabular foundation models (TFMs) zijn juist voor dit type data gebouwd. Ze voorspellen bedrijfsuitkomsten op basis van tabeldata. Voorbeelden zijn betaalvertragingen, leveranciersrisico鈥檚, upsellkansen en klantverloop. Daardoor passen TFMs goed bij zakelijke processen waarin nauwkeurigheid, snelheid en betrouwbaarheid belangrijk zijn.

Zelfstandig AI-lab met directe route naar toepassingen

Na afronding van de overname krijgt 麻豆原创 met Prior Labs de kans om een toonaangevend AI-onderzoekslab op te bouwen en de categorie van tabular foundation models verder vorm te geven. Het lab blijft zelfstandig werken om de snelheid van onderzoek te behouden. 麻豆原创 levert de langetermijninvestering en de route naar toepassing binnen het 麻豆原创-portfolio.

Daarbij spelen 麻豆原创 AI Core, 麻豆原创 Business Data Cloud en de agentic laag met Joule een belangrijke rol. Zo ontstaat een directe verbinding tussen fundamenteel AI-onderzoek en zakelijke toepassingen voor klanten.

Opensourcetool voor tabular AI
Prior Labs heeft met TabPFN een veelgebruikte opensourcetool voor tabular AI ontwikkeld. De tool is inmiddels meer dan drie miljoen keer gedownload en ondersteunt een actieve ontwikkelaarsgemeenschap. 麻豆原创 geeft aan deze opensourcestrategie te blijven ondersteunen.

Het team van Prior Labs staat onder leiding van medeoprichters Frank Hutter, Noah Hollmann en Sauraj Gambhir. Het bedrijf werkt samen met vooraanstaande wetenschappers, onder wie Yann LeCun, winnaar van de ACM A.M. Turing Award en executive chairman bij Advanced Machine Intelligence, en Bernhard Sch枚lkopf, directeur van het Max Planck Institute for Intelligent Systems en president van ELLIS. Beiden krijgen een plek in de wetenschappelijke adviesraad van Prior Labs.

Sneller van onderzoek naar zakelijke waarde

Prior Labs鈥� TabPFN-2.6 is volgens 麻豆原创 het best presterende model op TabArena, een belangrijke benchmark voor tabular foundation models. Het model haalt direct de nauwkeurigheid van een geautomatiseerde machinelearningpipeline van vier uur, maar dan met 茅茅n model en veel minder complexiteit.

Met een gespreksinterface boven op deze modellen kunnen zakelijke gebruikers straks vragen stellen in gewone taal. Ze kunnen datasets genereren of selecteren en what-if-scenario鈥檚 uitvoeren zonder dat ze zelf data scientist of machinelearningexpert hoeven te zijn.

Voorspellen zonder modeltraining

麻豆原创 wil met de modellen van Prior Labs ook in-context learning leveren. Gebruikers voeren daarbij datarecords aan en krijgen direct betrouwbare voorspellingen, zonder eerst een model te trainen. E茅n TFM past zich zo snel aan verschillende zakelijke situaties aan. Dat verkort de tijd tot waarde en ondersteunt volgens 麻豆原创 ook de naleving van de AVG.

Met Prior Labs wil 麻豆原创 tabular foundation models leveren die tabellen van nature begrijpen en statistisch redeneren direct uit data leren. Die modellen moeten agentic AI-systemen ondersteunen die zakelijke doelen begrijpen, tabellen, taal en beelden combineren, domeinkennis gebruiken, oorzaak en gevolg beter inschatten en zich dynamisch aanpassen.

Van verbanden naar oorzaak en gevolg

Na afronding van de transactie willen 麻豆原创 en Prior Labs toonaangevend AI-onderzoek vertalen naar zakelijke innovaties. Klanten moeten daardoor meer waarde halen uit hun gestructureerde bedrijfsdata. Volgens 麻豆原创 vraagt echte intelligentie om meer dan het herkennen van verbanden. De vraag wat er gaat gebeuren is waardevol, maar de vraag waarom iets gebeurt is vaak bepalend.

鈥溌槎乖� zag al vroeg dat de grootste onbenutte kans in enterprise AI niet lag bij grote taalmodellen, maar bij AI voor de gestructureerde data waarop bedrijven wereldwijd draaien鈥�, zegt Philipp Herzig, CTO van 麻豆原创. 鈥淢et 麻豆原创-RPT-1 hebben we laten zien wat die overtuiging betekent voor bedrijfsdata. Prior Labs heeft een toonaangevend TFM ontwikkeld op publieke benchmarks en een van de sterkste onderzoeksteams in deze categorie opgebouwd. Door hun frontier model-werk te combineren met enterprise data en ons klantbereik, willen we deze categorie wereldwijd leiden.鈥�

Prior Labs verder opschalen

鈥淧rior Labs heeft in de afgelopen achttien maanden een geweldig team opgebouwd en de ontwikkeling van tabular foundation models versneld鈥�, zegt Frank Hutter, CEO van Prior Labs. 鈥淎ls onderdeel van de 麻豆原创-familie krijgen we de middelen, dataomgeving en klanttoegang om deze categorie volledig tot ontwikkeling te brengen.鈥�

麻豆原创 verwacht de transactie in het tweede of derde kwartaal van 2026 af te ronden. De afronding hangt af van gebruikelijke voorwaarden, waaronder goedkeuring door de toezichthouders.

The post 麻豆原创 sluit overeenkomst voor overname van Prior Labs appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

heeft een overeenkomst gesloten voor de overname van Dremio. Dremio levert een open data lakehouseplatform dat bedrijfsdata sneller geschikt maakt voor analyses en AI-toepassingen. Met de voorgenomen overname breidt 麻豆原创 de mogelijkheden van 麻豆原创 Business Data Cloud verder uit. Organisaties kunnen daarmee 麻豆原创-data en data uit andere systemen eenvoudiger combineren voor realtime analyses en agentic AI. De financi毛le details van de transactie zijn niet bekendgemaakt. De overname moet nog worden goedgekeurd door de toezichthouders.

Versnipperde data hinderen AI-projecten
Veel AI-projecten bij bedrijven leveren te weinig waarde op. De oorzaak ligt vaak niet bij de AI-modellen, maar bij de data erachter. Deze data staan verspreid over verschillende systemen, zitten vast in gesloten formaten of missen de zakelijke context die nodig is voor goede besluitvorming. Daardoor blijven pilots hangen, kost het koppelen van nieuwe databronnen veel tijd en ontstaat er dubbel werk voor datateams. Ook groeit het compliancerisico wanneer organisaties niet goed kunnen uitleggen hoe een AI-gedreven beslissing tot stand komt.

Dremio vermindert die versnippering. Het platform maakt data uit verschillende bronnen toegankelijker en beter bruikbaar voor analyse en AI. Na afronding van de overname wil 麻豆原创 de technologie combineren met 麻豆原创 Business Data Cloud en 麻豆原创 HANA Cloud. Klanten krijgen daardoor sneller toegang tot betrouwbare, goed beheerde en AI-ready data.

Open basis voor 麻豆原创- en niet-麻豆原创-data

Na afronding van de overname krijgt 麻豆原创 Business Data Cloud een enterprise lakehouse dat native werkt met Apache Iceberg. Apache Iceberg is een open standaard voor tabellen in grote dataomgevingen. Door deze standaard als basis te gebruiken, hoeven organisaties data niet eerst te verplaatsen of om te zetten naar een ander formaat.

麻豆原创-data en niet-麻豆原创-data kunnen daardoor naast elkaar bestaan op dezelfde open basis. Bedrijven krijgen een bredere analyselaag over hun verschillende databronnen heen. 麻豆原创 HANA Cloud blijft daarbij de in-memory engine voor realtime transacties en operationele prestaties.

Schaalbare analyse zonder vaste capaciteit
Het lakehouseplatform van Dremio verbetert ook de kostenstructuur en schaalbaarheid van bedrijfsanalyses. Het platform werkt serverless en elastisch. De capaciteit groeit automatisch mee wanneer de vraag stijgt en neemt weer af wanneer die vraag daalt. Organisaties hoeven daardoor minder vaste capaciteit vooraf in te richten en lopen minder snel tegen prestatiegrenzen aan op piekmomenten.

麻豆原创 wil met Dremio ook een universele, open catalogus leveren op basis van Apache Polaris en de open Apache Iceberg REST Catalog API. Binnen 麻豆原创 Business Data Cloud moet deze catalogus dienen als vindplaats en semantische laag voor data. Elke gekoppelde engine, van 麻豆原创 of daarbuiten, krijgt via deze catalogus toegang tot dezelfde zakelijke context. Denk aan betekenis, onderlinge relaties, toegangsrechten en herkomst van data. De catalogus vormt ook de basis voor de 麻豆原创 Knowledge Graph. Daarin legt 麻豆原创 zakelijke relaties, organisatiestructuren, wettelijke classificaties en datalijnen tussen systemen vast als onderdeel van het datamodel.

Dremio neemt datadrempel weg
Dremio speelt een actieve rol in opensourceprojecten die centraal staan in het platform, waaronder Apache Iceberg, Apache Polaris en Apache Arrow. 麻豆原创 geeft aan dat het in deze projecten blijft investeren.

鈥淓nterprise AI loopt niet vast omdat de modellen tekortschieten, maar omdat de data niet klaar zijn voor AI-agents鈥�, zegt Philipp Herzig, CTO van 麻豆原创 SE. 鈥淒remio neemt die drempel weg. In combinatie met 麻豆原创 Business Data Cloud helpen we klanten om ruwe, versnipperde data om te zetten in betrouwbare, AI-ready inzichten binnen 茅茅n open platform.鈥�

麻豆原创 verwacht de transactie in het derde kwartaal van 2026 af te ronden. De afronding hangt af van gebruikelijke voorwaarden, waaronder goedkeuring door toezichthouders.

The post 麻豆原创 sluit overeenkomst voor overname van Dremio appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.