heeft nieuwe mogelijkheden aangekondigd voor de ontwikkeling en inzet van AI-agents. Met uitbreidingen van Joule Studio, Joule Work en 麻豆原创 Business AI Platform kunnen organisaties AI complexe bedrijfsprocessen zelfstandig laten uitvoeren. De vernieuwingen maken het eenvoudiger om AI-agents te bouwen, bedrijfsgegevens te gebruiken en toezicht te houden op hun werking. 麻豆原创 maakte de vernieuwingen bekend tijdens zijn jaarlijkse ontwikkelaarsconferentie 麻豆原创 TechEd.

麻豆原创 Business AI Platform vormt voor deze vernieuwingen de technische basis. Het platform brengt de ontwikkeling, aansturing en beveiliging van AI samen in 茅茅n omgeving, ook wanneer organisaties systemen van andere leveranciers gebruiken. Met Joule Studio kunnen zowel zakelijke gebruikers als ontwikkelaars AI-agents bouwen en aanpassen. Zij kunnen daarbij kiezen uit meer dan 70 AI-modellen en gebruikmaken van ontwikkeltools waarvoor weinig of juist uitgebreide programmeerkennis nodig is. Deelnemers aan het early adopter-programma kunnen bovendien workflows van automatiseringsplatform n8n ontwerpen en uitvoeren in Joule Studio. Deze mogelijkheid komt later breder beschikbaar.

Toegang tot betrouwbare bedrijfsdata en context

Via 麻豆原创 Business Data Cloud en 麻豆原创 Knowledge Graph krijgen AI-agents toegang tot betrouwbare bedrijfsgegevens en de context die nodig is om deze goed te interpreteren. Organisaties kunnen zo voor iedere toepassing het meest geschikte AI-model kiezen en beter sturen op kosten en gebruik. 麻豆原创 benadrukt dat klantgegevens eigendom blijven van de klant en niet met andere partijen worden gedeeld om grote taalmodellen te trainen of te verbeteren.

鈥溌槎乖� TechEd is altijd de plek geweest waar ontwikkelaars vormgeven aan wat komen gaat鈥�, zegt Philipp Herzig, CTO van 麻豆原创 SE. 鈥淒it jaar laten we zien hoe we de stap zetten van AI die je bedrijf leert begrijpen naar AI die je bedrijf aanstuurt. Met Joule Work geef je aan wat je wilt bereiken en wordt het werk uitgevoerd, vanuit 茅茅n omgeving die het volledige 麻豆原创-landschap en systemen daarbuiten omvat. Die verandering maken we nu op grote schaal mogelijk. De basis hiervoor is 麻豆原创 Business AI Platform. Dankzij ingebouwde kennis van bedrijfsprocessen levert het platform sneller waarde en nauwkeurigere resultaten. Bovendien is de technologie vanaf de eerste ingebruikname veilig, beheersbaar en in overeenstemming met wet- en regelgeving. Iedere actie van een AI-agent wordt ondersteund door meer dan vijftig jaar kennis van bedrijfsprocessen en sectoren. Dit is AI die werkt op de plek waar het echte werk gebeurt.鈥�

Joule Work voert complexe processen uit met AI-agents

麻豆原创 breidt Joule Work uit met mogelijkheden waarmee AI-agents beter kunnen samenwerken en taken over meerdere systemen kunnen uitvoeren. Daarbij ondersteunt 麻豆原创 open protocollen zoals A2A en MCP, die communicatie tussen AI-agents en andere systemen mogelijk maken.

Nieuwe mogelijkheden voor AI-agents helpen bij het plannen en aansturen van de stappen die nodig zijn om complexe bedrijfsprocessen betrouwbaar uit te voeren. Daarnaast krijgt 麻豆原创 Knowledge Graph toegang tot meer gegevens uit 麻豆原创- en niet-麻豆原创-systemen. Gebruikers kunnen hierdoor in gewone taal vragen stellen over hun eigen bedrijfsgegevens en antwoorden krijgen die op deze informatie zijn gebaseerd.

Ook wordt samenwerking met AI-agents van andere leveranciers eenvoudiger. Via een beveiligde toegangspoort kunnen externe agents gebruikmaken van Joule Agents, terwijl organisaties controle houden over de toegang en de uitvoering van taken.

麻豆原创 introduceert verschillende mogelijkheden die dat toezicht verder versterken:

• 麻豆原创 Enterprise AI Gateway: een centrale oplossing voor het beheren en beveiligen van AI-verkeer. Organisaties kunnen hiermee onder meer toegangsrechten, beleidsregels, de verwerking van AI-verzoeken en het gebruik centraal beheren en controleren.
• Uitgebreid AI-beheer: nieuwe functies in Joule Assistant en 麻豆原创 AI Agent Hub geven organisaties meer controle over hun AI-agents.
• AI Governance Assistant: helpt organisaties hun AI-systemen te beoordelen en te beheren volgens de eisen van onder meer de Europese AI Act.

Ook Joule Studio krijgt nieuwe functies voor beheer en monitoring. Ontwikkelaars en beheerders kunnen hiermee beter zien hoe AI-agents werken, welke modellen zij gebruiken en welke kosten zij veroorzaken.

Voor geselecteerde klanten biedt 麻豆原创 tijdelijk de mogelijkheid om zelfontwikkelde AI-agents tot en met december 2026 gratis uit te voeren in de door 麻豆原创 beheerde Joule Studio-omgeving. De tools om agents en n8n-workflows te ontwikkelen en te testen blijven binnen redelijke gebruikslimieten gratis beschikbaar.

麻豆原创 Business Data Cloud geeft AI inzicht in bedrijfsgegevens

AI-agents kunnen pas goed functioneren wanneer ze begrijpen hoe bedrijfsgegevens met elkaar samenhangen. 麻豆原创 breidt daarom 麻豆原创 Business Data Cloud (BDC) uit met nieuwe mogelijkheden voor het verbinden, beheren en interpreteren van data.

Met de nieuwe 麻豆原创 Business Data Cloud Ontology Manager kunnen organisaties vastleggen hoe gegevens uit verschillende afdelingen, applicaties en systemen met elkaar samenhangen. AI-agents kunnen die verbanden gebruiken om gegevens beter te interpreteren en nauwkeurigere beslissingen te nemen.

Daarnaast breidt 麻豆原创 samen met Dremio de mogelijkheden voor dataopslag en -analyse uit. Dankzij ondersteuning voor Apache Iceberg, Apache Polaris en een nieuwe technologie voor het gelijktijdig bevragen van verschillende databronnen, kunnen organisaties gegevens analyseren zonder deze eerst te hoeven verplaatsen of kopi毛ren.

麻豆原创 Databricks
麻豆原创 breidt ook de samenwerking met Databricks uit. Daarmee komen de nieuwste mogelijkheden voor dataverwerking en zakelijke AI beschikbaar binnen 麻豆原创 Business Data Cloud, onder de naam 麻豆原创 Databricks. Technologie毛n zoals Lakeflow, Agent Bricks, Unity Gateway en Lakebase helpen organisaties hun databeheer te vereenvoudigen en een betrouwbare basis voor AI te leggen.

De samenwerking omvat daarnaast een nauwere integratie met 麻豆原创 Business Data Cloud, een nieuwe 麻豆原创 Application Data Foundation en een koppeling tussen Joule en Genie van Databricks. Zo willen beide bedrijven organisaties helpen om gegevens uit hun hele IT-omgeving samen te brengen in 茅茅n lakehouse-omgeving, als basis voor autonome bedrijfsprocessen en Joule Work.

Ook 麻豆原创 Reltio, eerder aangekondigd tijdens 麻豆原创 Connect, brengt nieuwe mogelijkheden voor het beheer van stamgegevens naar 麻豆原创 Business Data Cloud. Deze oplossing brengt belangrijke gegevens over klanten, leveranciers en producten uit verschillende systemen samen. Zo ontstaat een betrouwbare gegevensbasis die opnieuw gebruikt kan worden door applicaties en AI-agents.

麻豆原创 brengt AI-model voor bedrijfsdata naar ruimtestation ISS

麻豆原创 heeft ook een nieuwe versie van zijn AI-model voor gestructureerde gegevens aangekondigd: 麻豆原创-RPT-2.0. Het model kan patronen herkennen en voorspellingen doen op basis van gegevens in tabellen, zoals verkoopcijfers, voorraden en operationele data.

De nieuwe versie krijgt extra mogelijkheden om afwijkende patronen op te sporen en gegevens uit meerdere tabellen te analyseren. Ook ondersteunt het model uitgebreidere AI-analyses. Daardoor is minder handmatige voorbereiding van gegevens nodig. Daarnaast introduceert 麻豆原创 het nieuwe model 麻豆原创-RPT-TS, dat voorspellingen kan maken op basis van historische gegevens. In combinatie met 麻豆原创 Integrated Business Planning kunnen organisaties hiermee bijvoorbeeld ontwikkelingen in vraag en aanbod voorspellen, zonder zelf machinelearningmodellen te ontwikkelen.

Een bijzondere toepassing van deze technologie is gepland in de ruimte. 麻豆原创 heeft samen met HPE aangekondigd dat het 麻豆原创-RPT-model wordt ingezet op de HPE Spaceborne Computer-2 aan boord van het internationale ruimtestation ISS.

Het is de bedoeling dat het AI-model rechtstreeks aan boord sensorgegevens analyseert. Daarmee moet het afwijkingen kunnen signaleren, mogelijke technische problemen vroegtijdig herkennen en ontbrekende meetwaarden reconstrueren. Ook moet het rapportages kunnen maken over de technische toestand van het ruimtestation. Doordat de analyses in het ISS zelf plaatsvinden, hoeven gegevens niet eerst naar de aarde te worden gestuurd. Dat is vooral belangrijk in omgevingen waar verbindingen beperkt zijn of snelle beslissingen nodig zijn.

鈥淗etzelfde betrouwbare 麻豆原创-RPT-model dat wereldwijde toeleveringsketens ondersteunt, kan ook in de ruimte worden ingezet鈥�, zegt Herzig. 鈥淒ankzij de diepgewortelde en bewezen expertise van 麻豆原创 wordt ons AI-model voor tabelgegevens ingezet in het internationale ruimtestation ISS om mogelijke storingen die cruciaal zijn voor de missie te voorspellen. Met 麻豆原创-RPT en TabPFN van Prior Labs brengen we de unieke mogelijkheden van AI voor tabelgegevens naar het bedrijfsleven en ver daarbuiten.鈥�

Kant-en-klare AI-agents voor belangrijke bedrijfsprocessen

Naast nieuwe ontwikkelmogelijkheden werkt 麻豆原创 aan een groeiend aanbod van kant-en-klare AI-assistenten en -agents. Deze oplossingen worden ontwikkeld voor vijf brede bedrijfsdomeinen en krijgen daarnaast functies die zijn afgestemd op specifieke sectoren.

De agents draaien op 麻豆原创 Business AI Platform en bouwen voort op de kennis die 麻豆原创 in ruim vijftig jaar heeft opgedaan met bedrijfsprocessen. Organisaties kunnen ze gebruiken als basis voor toepassingen die gegevens analyseren, beslissingen ondersteunen en zelfstandig taken uitvoeren.

Samenwerking met partners vergroot mogelijkheden van AI

麻豆原创 breidt ook de samenwerking met technologiepartners uit om AI in meer bedrijfsprocessen en systemen te kunnen inzetten.

Zo werkt 麻豆原创 samen met Intel aan de koppeling tussen digitale bedrijfsprocessen en autonome robots. Daarmee kunnen AI-toepassingen niet alleen digitale taken uitvoeren, maar ook fysieke processen ondersteunen.

Daarnaast kondigt 麻豆原创 nieuwe uitbreidingen aan met technologie van Docusign, Parloa en Redwood. Deze samenwerkingen moeten organisaties helpen om processen van begin tot eind te automatiseren, ook wanneer daarbij verschillende applicaties betrokken zijn.

Ten slotte investeert 麻豆原创 ook in zijn ontwikkelaarsgemeenschap. In aanloop naar 麻豆原创 TechEd namen tienduizenden ontwikkelaars deel aan Devtoberfest. Tijdens de conferentie stelt 麻豆原创 nieuwe voorbeeldarchitecturen, handleidingen en praktische oefeningen beschikbaar, zowel voor bezoekers als voor ontwikkelaars die vanuit huis deelnemen.

The post 麻豆原创 introduceert nieuwe AI-technologie毛n voor autonome bedrijfsprocessen appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

toont tijdens in Las Vegas hoe de Autonomous Enterprise in de praktijk werkt. Met Joule Work en Joule Assistants kunnen medewerkers AI inzetten voor hun dagelijkse werk en taken laten uitvoeren binnen verschillende bedrijfsfuncties. Klanten delen tijdens het evenement hun ervaringen en resultaten.

麻豆原创 begint met de uitrol van Joule Work bij klanten. Via deze nieuwe werkomgeving met AI kunnen medewerkers in hun eigen taal met 麻豆原创-software werken en taken uitvoeren met gegevens uit 麻豆原创 en andere systemen. Joule gebruikt hiervoor 麻豆原创 Knowledge Graph, die meer dan 7 miljoen gegevensvelden in kaart brengt, zodat Joule betrouwbare informatie kan geven die aansluit op het bedrijf.

20 procent productiviteitswinst
Bij 麻豆原创 is Joule Work al in gebruik bij 110.000 medewerkers. Het bedrijf ziet een productiviteitswinst van 20 procent binnen financi毛n, HR en procurement. Ook een geselecteerde groep klanten gebruikt Joule Work al in de eigen bedrijfsomgeving.

Waar Joule Work gebruikers helpt met vragen en opdrachten, voeren Joule Assistants taken direct uit binnen bestaande bedrijfsprocessen. Ze gebruiken daarbij de beschikbare gegevens en toegangsrechten en leggen hun handelingen vast voor controle achteraf. Klanten bepalen zelf hoe zelfstandig de assistenten mogen werken.

Via het Agent2Agent-protocol kan Joule ook samenwerken met AI en AI-agents van andere aanbieders. Zo kan Joule bedrijfsinformatie, met de bijbehorende regels en toegangsrechten, gebruiken in bredere AI-processen.

Toepassingen binnen 麻豆原创 Autonomous Suite

Tijdens 麻豆原创 Connect toont 麻豆原创 toepassingen binnen 麻豆原创 Autonomous Suite:

• 贵颈苍补苍肠颈毛苍. Controllers kunnen het boeken van omzet op het juiste moment, het opstellen van financi毛le toelichtingen en naleving van handelsregelgeving automatiseren. Bij de eerste toepassingen van de International Trade Assistant kost het indelen van goederen volgens handelscodes tot 50 procent minder werk.
• Toeleveringsketen. Planners kunnen verstoringen die anders uren werk vragen met 茅茅n klik oplossen. Dat kan over de grenzen van planning, productie en logistiek heen.
• HR. Leidinggevenden kunnen bepalen hoe zij personeelstekorten het beste aanpakken. Medewerkers krijgen hulp bij het kiezen van secundaire arbeidsvoorwaarden die passen bij hun behoeften.
• Procurement. Procurementmanagers kunnen hun prestaties vergelijken met die van soortgelijke organisaties om besparingskansen te vinden. Ook kunnen zij het hele proces rond de inzet van extern personeel beheren.
• Klantcontact. Bedrijven kunnen klantcontact omzetten in verkoopkansen met AI voor campagnes, offertes en klantprocessen.
• Branches. 麻豆原创 werkt met klanten aan AI voor processen die specifiek zijn voor hun sector. Dit gebeurt in de maakindustrie, detailhandel, grondstoffenhandel en sectoren met veel materieel en installaties. De toepassingen helpen bedrijven om betere beslissingen te nemen, terugkerende taken te automatiseren en beter om te gaan met verstoringen.

Een platform voor betrouwbare AI

麻豆原创 Business AI Platform biedt 茅茅n omgeving om AI-toepassingen te ontwikkelen, van bedrijfscontext te voorzien en te beheren. Het platform werkt met 麻豆原创-systemen en systemen van andere aanbieders. Met Joule Studio kunnen niet-technici en ontwikkelaars skills en AI-agents bouwen en uitbreiden, met of zonder programmeercode. Ze hebben daarbij de keuze uit meer dan 70 AI-modellen.

麻豆原创 Business Data Cloud en 麻豆原创 Knowledge Graph geven de agents toegang tot betrouwbare bedrijfsgegevens en de context die nodig is om die te gebruiken. Het platform helpt organisaties om per toepassing het juiste model te kiezen en beter te sturen op het gebruik en de opbrengst van AI.

麻豆原创 biedt ook middelen om toezicht en controle te houden wanneer organisaties AI breder inzetten. 麻豆原创 AI Agent Hub in 麻豆原创 LeanIX geeft een centraal overzicht van de AI-agents binnen een organisatie. De AI-governance van 麻豆原创 is onafhankelijk gecertificeerd volgens ISO/IEC 42001. Die governance helpt organisaties om wet- en regelgeving na te leven, bestaande toegangsrechten te respecteren en AI-handelingen achteraf te controleren.

Daarnaast helpen 麻豆原创 Signavio, 麻豆原创 LeanIX en 麻豆原创 WalkMe organisaties bij de invoering van AI. Deze oplossingen maken deel uit van het Business Transformation Management-portfolio van 麻豆原创. Ze ondersteunen de analyse van processen, het beheer van applicaties en agents en het gebruik van nieuwe toepassingen door medewerkers.

Betalingen direct vanuit 麻豆原创 Cloud ERP

麻豆原创 betreedt ook de betaalmarkt met 麻豆原创 Pay, op basis van technologie van 麻豆原创-bedrijf Tereina. 麻豆原创 Pay is direct ingebouwd in 麻豆原创 Cloud ERP. Zodra een factuur moet worden betaald, voert de oplossing de betaling uit en stemt deze af met de administratie, binnen hetzelfde proces. Klanten hoeven daardoor minder bestanden handmatig te verwerken, zijn minder afhankelijk van externe verwerking en houden meer controle over betalingen.

Samenwerkingen breiden de inzet van AI uit

Met nieuwe samenwerkingen breidt 麻豆原创 de autonome onderneming uit naar toepassingen buiten het eigen aanbod. Partners brengen specialistische informatie direct in de bedrijfsprocessen die 麻豆原创 ondersteunt.

Zo gaan 麻豆原创 en Moody鈥檚 Corporation samenwerken om gegevens over leveranciersrisico鈥檚 van Moody鈥檚 op te nemen in 麻豆原创 Ariba Supplier Lifecycle and Performance. Procurementteams krijgen daarmee een actueel inzicht in de financi毛le gezondheid van leveranciers, risico鈥檚 in hun bedrijfsvoering en hun status ten aanzien van wet- en regelgeving. Die informatie is beschikbaar op het moment dat zij een beslissing nemen. Organisaties kunnen zo overstappen van periodieke risicobeoordelingen naar doorlopende bewaking. Joule Agents kunnen dan risico鈥檚 bij leveranciers signaleren en alternatieven voorstellen voordat een verstoring gevolgen heeft voor het bedrijf.

Daarnaast breidt 麻豆原创 de samenwerking met ORO Labs uit. 麻豆原创 Ariba Procurement Orchestration by ORO Labs verbindt de stappen in het procurementproces, ook als die over verschillende bedrijfssystemen lopen. Zo kunnen medewerkers eenvoudiger procurementaanvragen indienen en afhandelen en de voortgang volgen.

Ook met PwC gaat 麻豆原创 . Dit volgt op het succes van de Billing Assistant, die medewerkers helpt om mogelijke fouten in de facturatie eerder te herkennen.

鈥淒it is een doorbraak voor zakelijke AI鈥�, zegt Christian Klein, CEO van 麻豆原创 SE. 鈥淒e autonome onderneming is werkelijkheid. Met Joule en 麻豆原创 Autonomous Suite, gebouwd op 麻豆原创 Business AI Platform, helpen we organisaties als Novartis, Morgan Foods, Nestl茅 en PwC om AI in alle bedrijfsfuncties samen te laten werken en betrouwbare bedrijfsresultaten te behalen.鈥�

The post 麻豆原创 laat zien hoe AI de Autonomous Enterprise mogelijk maakt appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

NTT DATA is wereldwijd actief op het gebied van AI, digitale dienstverlening en technologie. Het bedrijf heeft een omzet van meer dan 30 miljard dollar en werkt voor 75 procent van de bedrijven uit de Fortune Global 100. Met de 麻豆原创-oplossingen vervangt NTT DATA verschillende bestaande HR-systemen door een gezamenlijk platform voor personeelsgegevens en HR-processen. Dit moet de besluitvorming, de medewerkerservaring en de personeelsplanning verbeteren.

麻豆原创 SuccessFactors wordt de centrale omgeving voor personeels- en talentgegevens. Het platform werkt samen met het bestaande systeem van NTT DATA voor dienstverlening aan medewerkers en met speciale tools voor personeelsplanning. 麻豆原创 Business Data Cloud koppelt deze gegevens aan informatie uit andere delen van de organisatie.

Meer dan 36 jaar samenwerking

麻豆原创 en NTT DATA werken al meer dan 36 jaar samen. NTT DATA is onder meer platinum partner, wereldwijde servicepartner en reseller van 麻豆原创. In 2025 koos het bedrijf ook voor 麻豆原创 Cloud ERP Private voor de modernisering van zijn belangrijkste bedrijfssystemen.

NTT DATA gaat 麻豆原创 SuccessFactors in twaalf maanden binnen de eigen organisatie invoeren. Het bedrijf gebruikt daarbij zijn eigen 麻豆原创-kennis voor het ontwerp en de uitrol van het platform. Zo krijgt NTT DATA een vaste en betrouwbare basis voor HR-gegevens en -processen. Dat moet helpen om HR-diensten binnen de hele organisatie sneller en consistenter te leveren.

Praktijkervaring voor klantprojecten

De eigen implementatie levert NTT DATA bovendien praktijkervaring op met de oplossingen die het ook bij klanten inzet. Die ervaring kan het bedrijf gebruiken om klanten beter te begeleiden bij HR-transformaties waarin AI een belangrijke rol speelt.

鈥淒it initiatief past bij onze visie dat talent belangrijk is voor het succes van onze organisatie en dat AI breed binnen de organisatie moet worden ingezet鈥�, zegt Stijn Nauwelaerts, Chief People Officer van NTT DATA, Inc. 鈥淯iteindelijk willen we een werkomgeving cre毛ren waarin onze mensen het beste uit zichzelf kunnen halen, waar ter wereld ze ook werken.鈥�

鈥淣TT DATA laat zien hoe AI en cloudtechnologie kunnen bijdragen aan een betere medewerkerservaring鈥�, zegt Thomas Saueressig, Chief Customer Officer en lid van de Executive Board van 麻豆原创. 鈥淢et een ge茂ntegreerd en intelligent HR-platform kan het bedrijf medewerkers beter ondersteunen, productiever werken en zijn HR-aanpak wereldwijd verder uitrollen.鈥�

The post 麻豆原创 SuccessFactors en Joule ondersteunen wereldwijde HR-transformatie van NTT DATA 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.

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.

heeft tijdens Sapphire 2026 de Autonomous Enterprise aangekondigd om de meest kritieke bedrijfsprocessen van organisaties te verbeteren. Daarmee wil het bedrijf ervoor zorgen dat mensen en AI naadloos samenwerken, zodat organisaties op een winstgevende, strategische en veilige manier kunnen opereren.

De Autonomous Enterprise omvat een ge茂ntegreerd AI-platform voor het ontwikkelen, optimaliseren en beheren van AI-agents. Daarnaast bevat het een autonome suite die centrale bedrijfsprocessen zelfstandig automatiseert. Ook introduceert 麻豆原创 een nieuwe gebruikerservaring die de manier verandert waarop mensen met bedrijfssoftware werken.

Dit zijn de belangrijkste aankondigingen:

Business AI Platform

Het 麻豆原创 Business AI Platform vormt een nieuwe basis voor bedrijven om AI-toepassingen te ontwikkelen en uit te rollen op basis van hun eigen bedrijfsgegevens, processen en context. Het 麻豆原创 Business AI Platform brengt 麻豆原创 Business Technology Platform, 麻豆原创 Business Data Cloud en 麻豆原创 Business AI samen in 茅茅n beheerde omgeving.

De kern van het platform is de 麻豆原创 Knowledge Graph-oplossing. Deze geeft AI-agents een gestructureerd overzicht van bedrijfsgegevens, processen en onderlinge relaties binnen de 麻豆原创-omgeving van een klant.

麻豆原创 Joule Studio

Joule Studio is 麻豆原创鈥檚 AI-first oplossing voor het ontwikkelen van agents, applicaties en agentic workflows. Ontwikkelaars kunnen werken met no-code-, pro-code- en AI-frameworks van hun keuze. Daarbij maken zij gebruik van een door 麻豆原创 beheerde infrastructuur die veilig, schaalbaar en geoptimaliseerd is voor AI.

麻豆原创 Autonomous Suite

Met de 麻豆原创 Autonomous Suite voegt 麻豆原创 AI-agents toe aan zijn bestaande bedrijfsapplicaties. Daardoor kunnen deze applicaties processen steeds meer van begin tot eind zelfstandig uitvoeren.

De suite omvat meer dan vijftig domeinspecifieke Joule-assistenten voor onder meer finance, supplychain, procurement, humancapitalmanagement en customer engagement. Deze assistenten automatiseren volledige end-to-endprocessen. Hiervoor maken ze gebruik van meer dan tweehonderd gespecialiseerde AI-agents die specifieke taken uitvoeren.

Een voorbeeld hiervan is de nieuwe Autonomous Close Assistant. Deze oplossing kan het financi毛le afsluitingsproces verkorten van weken naar dagen. Dat gebeurt door het automatiseren van onder meer journaalposten, financi毛le controles en het corrigeren van afwijkingen binnen het volledige proces.

麻豆原创 Industry AI

Met 麻豆原创 Industry AI voegt 麻豆原创 zeven autonome oplossingen toe voor verschillende sectoren. Deze oplossingen ondersteunen volledige processen van begin tot eind en houden rekening met sectorspecifieke processen, datamodellen en regelgeving.

Tijdens 麻豆原创 Sapphire liet 麻豆原创 ook zien hoe het samenwerkt met het Europese energiebedrijf RWE. Met behulp van Industry AI wil RWE ongeplande downtime van offshore windturbines verminderen. Binnen 麻豆原创 Autonomous Asset Management analyseren AI-agents gegevens van duizenden eerdere incidenten. Vervolgens bepalen zij de meest waarschijnlijke oorzaak van het probleem en maken zij automatisch vooraf ingevulde werkorders aan met de juiste tools en eerder succesvol toegepaste oplossingen.

Joule Work

Met Joule Work verandert de manier waarop gebruikers met 麻豆原创-software werken. In plaats van afzonderlijke applicaties te openen en gegevens via meerdere schermen in te voeren, werken gebruikers voortaan vooral met Joule. Gebruikers hoeven alleen het gewenste doel te beschrijven. Joule combineert vervolgens automatisch de juiste workflows, data en AI-agents om de taak uit te voeren.

Joule Work gaat verder dan alleen interactie via gesprekken of opdrachten. Het systeem toont proactief relevante inzichten en automatiseert routinetaken op de achtergrond. Daardoor blijft werk doorgaan, ook wanneer gebruikers niet actief bezig zijn. Joule Work wordt beschikbaar op desktop, mobiel en via spraakbesturing, zowel binnen 麻豆原创- als niet-麻豆原创-systemen.

Vernieuwde klant- en partnerprogramma鈥檚

Met vernieuwde klant- en partnerprogramma鈥檚 wil 麻豆原创 organisaties sneller begeleiden richting de Autonomous Enterprise. Om de adoptie te versnellen, lanceert het bedrijf ook een fonds van 100 miljoen euro voor 麻豆原创-partners. Daarmee wil 麻豆原创 partners helpen om door 麻豆原创 ontwikkelde AI-assistenten en AI-agents bij klanten uit te rollen.

Het fonds is ook beschikbaar voor partners die bestaande agents uitbreiden of nieuwe partner-agents ontwikkelen op het 麻豆原创 Business AI Platform met behulp van Joule Studio.

Vernieuwingen voor snellere AI-adoptie

麻豆原创 heeft zijn RISE with 麻豆原创- en 麻豆原创 GROW-aanbod uitgebreid om de adoptie van AI te versnellen. Beide oplossingen bieden toegang tot het portfolio van Joule-assistenten. RISE with 麻豆原创-klanten krijgen binnen het eerste jaar drie assistenten geactiveerd, terwijl 麻豆原创 GROW-klanten bij onboarding toegang krijgen tot het volledige portfolio.

Ook 麻豆原创 S/4HANA on-premise- en 麻豆原创 ERP Central Component (麻豆原创 ECC)-klanten blijven niet buiten beeld. Organisaties die zich committeren aan de overstap van het grootste deel van hun huidige landschap naar 麻豆原创 Cloud ERP, krijgen toegang tot geselecteerde AI-scenario鈥檚. Daarmee wil 麻豆原创 de overgang tussen de bestaande omgeving en de cloudomgeving vereenvoudigen.

Agentgestuurde transformaties

麻豆原创 heeft tooling ontwikkeld voor agentgestuurde transformaties. Daarmee kunnen organisaties de inspanning die nodig is voor ERP-migraties verminderen met meer dan 35 procent. De tooling automatiseert tijdens de migraties onder meer systeemanalyse, codecorrecties, configuratie en grootschalige systeemtests. Hierdoor verlopen projecten sneller en voorspelbaarder. Ook na de livegang biedt het systeem ondersteuning, bijvoorbeeld bij codeoptimalisatie, datakwaliteit en changemanagement.

Strategische samenwerkingen

• Anthropic wordt een van de AI-partners binnen het 麻豆原创-platform. Het Claude-model wordt ingezet om Joule-agents mogelijk te maken voor onder meer HR, procurement en supplychain.
• Amazon Web Services zorgt voor een zero-copy integratie tussen 麻豆原创 Business Data Cloud en Amazon Athena. Daardoor kunnen organisaties data uit 麻豆原创 Business Data Cloud direct gebruiken in Amazon Athena, zonder deze eerst te kopi毛ren of te verplaatsen.
• Google Cloud en Microsoft maken het mogelijk om Joule te laten samenwerken met externe AI-agentframeworks.
• Mistral AI en Cohere bieden organisaties de mogelijkheid om gebruik te maken van soevereine AI-modellen binnen de cloudinfrastructuur van 麻豆原创.
• levert visuele workfloworkestratie voor AI binnen Joule Studio.
• NVIDIA verzorgt met OpenShell de beveiligde runtime-omgeving voor Joule Studio.
• 麻豆原创 werkt ook samen met om AI-agents toe te voegen aan 麻豆原创 Service Cloud. Deze agents kunnen klantinteracties afhandelen met toegang tot bedrijfsdata en serviceprocessen.
• Op het gebied van implementatie werkt 麻豆原创 samen met Palantir en Accenture voor complexe datamigratiescenario鈥檚. Daarnaast ondersteunt AI-gestuurde cloud ERP-migraties.

鈥淰oor de bedrijfskritische processen van onze klanten is 鈥榖ijna goed鈥� simpelweg niet goed genoeg鈥�, zegt Christian Klein, CEO van 麻豆原创. 鈥淒oor het 麻豆原创 Business AI Platform te combineren met de 麻豆原创 Autonomous Suite, verankeren we AI-agents in bedrijfsprocessen, data en governance. Daardoor kunnen zij nauwkeurige en veilige resultaten leveren die voldoen aan wet- en regelgeving, terwijl organisaties nieuwe inkomstenbronnen en aanzienlijke kostenbesparingen realiseren.鈥�

The post 麻豆原创 introduceert de Autonomous Enterprise appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

en Google Cloud breiden hun samenwerking uit met nieuwe AI-functionaliteiten voor marketing. Bedrijven kunnen straks meerdere AI-agents tegelijk inzetten om campagnes op te zetten, aan te sturen en continu te verbeteren.

De integratie verbindt onder meer 麻豆原创 Engagement Cloud, 麻豆原创 Customer Experience en Joule met Gemini Enterprise. Daardoor krijgen AI-agents toegang tot gecombineerde data uit beide omgevingen. Op basis van een doelstelling van de gebruiker voeren ze vervolgens zelfstandig complexe marketingtaken uit.

Van doel naar uitvoering zonder handmatig werk

Marketingteams kunnen straks een opdracht geven zoals: 鈥榲erhoog het aantal herhaalaankopen in de afgelopen dertig dagen鈥� of 鈥榤aximaliseer klantwaarde met lagere campagnekosten鈥�. Een AI-agent pakt dat vervolgens end-to-end op: van personalisatie van content tot analyse en klantinteractie.

Volgens Balaji Balasubramanian, President en Chief Product Officer bij 麻豆原创 Customer Experience, gaat het om meer dan alleen koppeling van systemen: 鈥淒it is een grote stap vooruit. AI-agents kunnen straks samenwerken en zelfstandig acties uitvoeren. Organisaties kunnen daardoor sneller opschalen van experimenten naar echte toepassingen in klantbeleving.鈥�

E茅n datalaag voor AI-agents

De samenwerking rust op een gedeelde datafundering. Met oplossingen zoals 麻豆原创 Business Data Cloud Connect en BigQuery kunnen gegevens veilig en direct tussen beide platforms worden gebruikt, zonder kopie毛n.

AI-agents wisselen onderling context uit, starten acties en sturen processen bij. Dat maakt het mogelijk om campagnes dynamisch aan te passen op basis van actuele data en gedrag.

鈥淏edrijven halen pas echt waarde uit AI als systemen met elkaar kunnen samenwerken鈥�, zegt Kevin Ichhpurani, President Global Partner Ecosystem bij Google Cloud. 鈥淒oor 麻豆原创 en Google Cloud te combineren, kunnen organisaties verder gaan dan losse automatisering en campagnes laten reageren op veranderingen in de markt.鈥�

Minder handwerk, meer snelheid

Onderzoek van 麻豆原创 laat zien dat meer dan de helft van de marketeers wordt afgeremd door versnipperde en verouderde data. De nieuwe integratie moet dat probleem oplossen door data samen te brengen en AI direct acties te laten uitvoeren.

Dat levert concrete voordelen op:

• campagnes die automatisch worden opgezet en geoptimaliseerd
• kortere time-to-market
• lagere operationele kosten
• continue verbetering van prestaties en ROI

Teams houden daardoor meer tijd over voor strategie en creatie.

Start in marketing, bredere uitrol volgt

De eerste toepassingen richten zich op marketing en komen in de tweede helft van 2026 beschikbaar. De onderliggende technologie is breder inzetbaar binnen het volledige 麻豆原创 Customer Experience-portfolio.

Daarmee leggen 麻豆原创 en Google Cloud de basis voor een nieuwe generatie klantinteractie, waarin AI-agents samenwerken op basis van gedeelde, betrouwbare en realtime data.

The post 麻豆原创 en Google Cloud brengen AI-agents samen voor slimmere marketing appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

, een van de meest succesvolle organisaties in de wereldwijde esports-scene, heeft zijn datagedreven aanpak opnieuw naar een hoger niveau getild. Met behulp van Joule, de AI-copilot van , krijgen spelers, coaches en analisten direct toegang tot inzichten over game-statistieken, spelersprestaties en tactische vergelijkingen. De nieuwe AI Agents maken het mogelijk om deze analyses uit te voeren in gewone taal. Snel, intu茂tief en zonder tussenkomst van technische specialisten.

Team Liquid werkt al langer met een geavanceerd dashboard voor wedstrijdanalyse: het Next Level Esports Center. Dit platform is volledig gebouwd op 麻豆原创 Business Technology Platform en bevat meer dan 1,6 terabyte aan data afkomstig uit 10 miljoen gespeelde games. De informatie is van cruciaal belang voor het voorbereiden op tegenstanders, het managen van korte rustperiodes tussen wedstrijden en het beantwoorden van ad-hocvragen vanuit de staf.

De inzet van Joule Agents verandert de manier waarop deze inzichten worden ontsloten. Eerder konden alleen analisten de gegevens doorgronden, maar nu is die waardevolle informatie ook beschikbaar voor coaches, spelers en zelfs marketingteams. Zij kunnen zelfstandig vragen stellen en meteen antwoord krijgen.

AI als copiloot voor realtime besluitvorming
De AI Agents zijn ge茂ntegreerd met 麻豆原创 HANA Cloud en 麻豆原创 Analytics Cloud. Ze zijn ontworpen om autonoom te handelen. Ze herkennen hun omgeving, stellen doelen en voeren acties uit om die doelen te bereiken. Dit levert concrete voordelen op:

• Sneller toegang tot data. Informatie is direct opvraagbaar en te analyseren, ook voor niet-technische gebruikers.
• Brede inzetbaarheid. Van performance-analyse tot marketinginzichten, iedereen binnen Team Liquid kan met data werken.
• Sterkere strategie毛n. Tactische keuzes worden ondersteund door realtime vergelijkingen en historische trends.
• Proactieve signalering. AI herkent patronen die met handmatige analyse over het hoofd zouden worden gezien.

鈥淭eam Liquid laat perfect zien hoe AI de werkdruk van analisten vermindert, terwijl de waarde van data juist toeneemt鈥�, zegt Philipp Herzig, Chief Technology Officer en Chief AI Officer bij 麻豆原创. 鈥淥nze agents doen meer dan inzichten geven. Ze begrijpen context, trekken conclusies en ondernemen actie.鈥�

鈥淲at vroeger uren kostte, is nu direct beschikbaar鈥�, zegt Victor Goossens, oprichter en co-CEO van Team Liquid. 鈥淒ankzij Joule Agents halen we sneller de juiste inzichten uit onze database. Dat maakt ons wendbaarder en scherper en helpt ons betere beslissingen te nemen, binnen 茅n buiten de game.鈥�

Videolink:

The post Team Liquid versnelt strategische inzichten met AI Agents van 麻豆原创 appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Voor een internationale organisatie als PwC is voorspelbaarheid, schaalbaarheid en realtime inzicht essentieel om klanten effici毛nt te bedienen. Teams uit meerdere landen werken samen aan complexe opdrachten en hebben daarom behoefte aan uniforme processen en betrouwbare data. Toen verschillen in systemen en werkwijzen internationale samenwerking steeds complexer maakten, koos PwC voor een nieuw digitaal fundament met . Tijdens 麻豆原创 NOW AI Netherlands liet het bedrijf zien hoe deze transformatie vorm krijgt.

biedt internationaal assurance-, fiscale en adviesdiensten voor organisaties in zowel de publieke als private sector. Hoewel het bedrijf wereldwijd opereert, zijn de nationale onderdelen zelfstandig georganiseerd. Dat stimuleert ondernemerschap, maar leidde in de praktijk tot grote verschillen in processen, prijsmodellen en gebruikte applicaties.

Omdat veel PwC-klanten internationaal actief zijn, werd de afstemming tussen de verschillende landen steeds belangrijker. In de global delivery centers liepen processen en prijsstrategie毛n uiteen. Ook hadden landen eigen betaalsystemen en applicaties. Die situatie leidde tot een gefragmenteerd IT-landschap met meer dan tachtig ERP-systemen. Dat leverde beperkte inzichten op en zorgde voor onduidelijkheid. Bovendien sloot het niet aan bij de strategische ambitie van PwC.

Harmonisatie van de volledige contact-to-cash-keten
Die situatie vroeg om een grondige herinrichting. Om wereldwijd 茅茅n manier van werken te realiseren, stroomlijnde PwC de volledige contact-to-cash-keten. Maatwerk werd waar mogelijk verwijderd en alle processtappen werden geharmoniseerd. 麻豆原创 Cloud ERP vormt hierbij de centrale basis. Volgens Nordin Sahil, Senior Manager 麻豆原创 Alliance – Technology Applications Consulting bij PwC Nederland was deze keuze logisch: 鈥淯iteindelijk moet dit ertoe leiden dat de professional services van PwC beter, effici毛nter en kosteneffici毛nter worden.鈥�

Met de nieuwe standaardisatie krijgen teams wereldwijd toegang tot dezelfde typen informatie. Beschikbaarheid van medewerkers, projectplanning, facturatie en voortgang zijn nu realtime inzichtelijk. Interne transacties, zoals intracompany billing, verlopen sneller en nauwkeuriger. Hierdoor wordt expertise beter benut en kunnen internationale projecten effici毛nter worden ingericht.

Realtime zicht op grensoverschrijdende projecten
Een recent project illustreert de impact. Voor een klant met een brede Europese aanwezigheid werd een project aangestuurd vanuit Nederland en het Verenigd Koninkrijk, aangevuld met technische expertise uit India en lokale ondersteuning in verschillende Europese landen. Dankzij de cloudomgeving werkten alle teams met dezelfde projectgegevens.

Rob La Haye, Director bij PwC Nederland, ziet een duidelijke verandering: 鈥淗et nieuwe systeem biedt een ge茂ntegreerd beeld van inzet, uren en voortgang. Voorheen gebeurde dit met offline facturaties en losse financi毛le boekingen. Dankzij de nieuwe aanpak kan een project in realtime worden gemonitord en bijgestuurd.鈥� PwC heeft hiermee een sterker voorspellend vermogen. De organisatie kan beter inschatten of een project haalbaar en rendabel is en, indien nodig, al vroeg besluiten een opdracht niet op te pakken.

AI vraagt om uniformiteit in processen en data
Naast procesharmonisatie werkt PwC aan de inzet van AI, zowel voor interne optimalisatie als voor klantgerichte diensten. AI-oplossingen ondersteunen bijvoorbeeld bij automatische toelichtingen op financi毛le rapportages en bij het voorbereiden van facturaties en planningsscenario鈥檚. PwC zet onder meer technologie毛n zoals 麻豆原创 Joule in om klantlevering te ondersteunen en versnellen.

Sahil benadrukt dat effectieve AI alleen mogelijk is met consistente data: 鈥淎I werkt alleen goed met een consistente dataset en een gestandaardiseerd procesmodel. Die basis ontbrak eerder door nationaal maatwerk en verouderde systemen. De huidige standaardisatie met 麻豆原创 is daarom bijna een noodzakelijke stap om AI effectief te kunnen inzetten.鈥�

Hoewel AI steeds meer waarde levert, blijft toezicht essentieel. Medewerkers blijven verantwoordelijk voor de uiteindelijke kwaliteit, terwijl 麻豆原创 inzicht biedt in hoe AI tot conclusies komt. Dat is een belangrijke voorwaarde nu organisaties meer nadruk leggen op transparantie en controle.

Wendbaarheid door cloud en focus op soevereiniteit
De geopolitieke context vraagt om wendbaarheid. Regelgeving verandert sneller, risico鈥檚 nemen toe en organisaties moeten adequaat kunnen reageren. Volgens La Haye biedt de public cloud hiervoor de flexibiliteit die nodig is, mede dankzij het vaste ritme van halfjaarlijkse updates: 鈥淭weemaal per jaar zijn er updates, waardoor gebruikers niet vastzitten aan langdurige en kostbare update-trajecten.鈥�

Daarnaast onderzoeken PwC en 麻豆原创 hoe soevereine cloudoplossingen een rol kunnen spelen, vooral binnen de publieke sector waar de vraag naar Europese data-infrastructuren groeit.

Op weg naar een ge茂ntegreerde suite en centrale datalaag
PwC bevindt zich midden in de transformatie. De organisatie participeert in een b猫ta-programma rondom 麻豆原创鈥檚 Business Data Cloud, waarmee data centraal ontsloten kunnen worden en AI-oplossingen verder worden versterkt. Dit past binnen 麻豆原创鈥檚 bredere beweging richting een volledig ge茂ntegreerde suite, waarin applicaties naadloos met elkaar samenwerken.

Sahil ziet dat deze ontwikkeling de komende jaren steeds bepalender wordt: 鈥淧wC zit midden in een transformatie. Sommige landen lopen voorop, andere sluiten later aan. Dat levert nieuwe innovaties op, zoals AI-agents die nu worden getest en ge茂mplementeerd.鈥�

Met deze stappen zet PwC een richtinggevend model neer: een uniforme, datagedreven organisatie waarin AI veilig, uitlegbaar en ge茂ntegreerd meebeweegt met de dagelijkse praktijk. Daarmee ontstaat het fundament voor verdere groei van de 麻豆原创-suite en toekomstige AI-innovaties.

Videolink:

The post PwC moderniseert wereldwijde bedrijfsvoering met 麻豆原创 Cloud ERP appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich zo snel dat organisaties moeite hebben om het tempo bij te houden. Nieuwe generatieve modellen, agentic AI en embedded AI-functionaliteiten vinden in hoog tempo hun weg naar bedrijfsprocessen. Maar ondanks alle investeringen blijkt 茅茅n factor steeds de bottleneck: mensen beschikken nog niet over de vaardigheden om deze technologie veilig, effectief en op schaal toe te passen. Daarom presenteert 7 concrete richtlijnen om AI-skills versneld op te bouwen binnen 麻豆原创-omgevingen.

Voor organisaties die met 麻豆原创-oplossingen werken, is de noodzaak duidelijk. AI is inmiddels verweven met dagelijkse processen, maar zonder de juiste kennis en toepassing blijft de potentie onbenut. 麻豆原创 benadrukt dat structurele vaardighedenopbouw een strategische randvoorwaarde is voor succesvolle adoptie van 麻豆原创 Business AI en tools zoals Joule.

7 maatregelen voor AI-skills
Deze 7 maatregelen versnellen de ontwikkeling van AI-vaardigheden:

1. Begin met de basis: begrijp wat AI 茅cht is
麻豆原创 biedt diverse gratis en betaalde e-learnmodules, webinars en trainingen over AI-principes, Joule, 麻豆原创 Business AI en Responsible AI. Deze vormt het fundament voor elke volgende stap.

2. Breng je startpunt in kaart
Met de krijgen medewerkers inzicht in hun niveau op het gebied van awareness, kennis en toepassingsvaardigheden. De eerste resultaten laten zien: motivatie is hoog, maar technische vaardigheden blijven achter.

3. Verdiep je in relevante onderwerpen en rollen
Afhankelijk van iemands functie verschilt de benodigde verdieping, van embedded AI en machine learning-diensten op 麻豆原创 BTP tot 麻豆原创 Build en Joule Studio. Via de kunnen teams eenvoudig een persoonlijk leerplan samenstellen.

4. Formuleer leerdoelen en maak voortgang zichtbaar
Vaste leermomenten inplannen werkt. 麻豆原创 moedigt teams aan om voortgang vast te leggen via bijvoorbeeld 麻豆原创 Community-blogs, digitale journals of interne sessies. Offici毛le certificeringen, zoals voor , bieden extra houvast.

5. Leer samen: van peer learning tot promptathons
Leren in groepen versnelt adoptie. Steeds meer organisaties, waaronder Deutsche Telekom en Continental, gebruiken 鈥榩romptathons鈥�: korte, praktijkgerichte challenges met AI-tools. Ook de en bieden live sessies met experts.

6. Ontdek door te doen: experimenteer en ontwikkel
AI leer je pas echt door het toe te passen. Teams kunnen experimenteren met nieuwe tools, prototypen met het , bijvoorbeeld voor en hands-on oefeningen in trainingssystemen waarin Joule en embedded AI al beschikbaar zijn.

7. Houd kennis actueel: AI verandert per dag
Regelmatig bijleren is essentieel. 麻豆原创 adviseert om nieuwe tools te testen, speciale podcasts en de te volgen, 麻豆原创-evenementen te bezoeken of zelfs een eigen AI-agent te bouwen die relevante updates verzamelt.

Van eenmalige training naar continu vakmanschap
Volgens 麻豆原创 is AI-vaardigheid geen project, maar een doorlopend onderdeel van professioneel werken. Succesvolle organisaties combineren zelfreflectie, gestructureerde leerpaden en praktische toepassing.

鈥淎I begrijp je pas echt wanneer je het actief gebruikt, en wanneer je bereid bent om processen opnieuw te ontwerpen鈥�, stelt Bart Van der Biest, Managing Director van 麻豆原创 Benelux. 鈥淲ie vandaag begint met een zelfassessment en gericht leerplan, bouwt een toekomstbestendige vaardigheidsbasis voor morgen.鈥�

The post 麻豆原创 lanceert 7 praktische richtlijnen voor versnelde ontwikkeling AI-vaardigheden appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.