Een eerste onderdeel van de beoogde samenwerking richt zich op 麻豆原创 Sovereign Cloud On-Site. Met deze oplossing kunnen organisaties cloudtoepassingen onder beheer van 麻豆原创 laten draaien in een eigen of zelfgekozen datacenter. De oplossing is bedoeld voor organisaties die aan strenge eisen moeten voldoen op het gebied van soevereiniteit, wet- en regelgeving en compliance. 麻豆原创 en NTT willen 麻豆原创 Sovereign Cloud On-Site in belangrijke markten combineren met door NTT beheerde infrastructuur en operationele dienstverlening.

NTT wil daarbij zijn expertise inzetten voor het adviseren over, ontwerpen, realiseren en beheren van veilige infrastructuur. 麻豆原创 Sovereign Cloud On-Site biedt organisaties een hoge mate van soevereiniteit, met fysieke controle op locatie, zeggenschap over waar gegevens worden opgeslagen en operationele zekerheid. Ook helpt de oplossing organisaties om aan de lokale wet- en regelgeving te voldoen.

De bedrijven willen hiermee klanten ondersteunen in landen en regio鈥檚 waar strenge eisen gelden voor lokale controle. De beoogde samenwerking is bedoeld om onder meer overheden, defensieorganisaties, bedrijven in de defensie-industrie en beheerders van kritieke infrastructuur te helpen hun bedrijfskritische processen te moderniseren. Ook andere gereguleerde ondernemingen behoren tot de doelgroep.

De waarde van AI verkennen

Daarnaast willen 麻豆原创 en NTT onderzoeken hoe zij deze organisaties verder kunnen ondersteunen bij de invoering van AI op een veilige, verantwoorde en soevereine manier.

鈥淢et deze samenwerking willen 麻豆原创 en NTT klanten een praktische route bieden naar innovatie op het gebied van cloud en AI, met behoud van de controle, governance en het vertrouwen die zij nodig hebben鈥�, zegt Dominik Asam, lid van de raad van bestuur en CFO van 麻豆原创. 鈥淰oor overheidsorganisaties en gereguleerde sectoren is soevereiniteit niet alleen een compliance-eis. Het vormt de basis voor veerkracht, concurrentievermogen en een verantwoorde invoering van AI. Samen willen we klanten helpen te innoveren en tegelijkertijd aan hun eisen op het gebied van soevereiniteit te voldoen.鈥�

鈥淥nze klanten zoeken naar praktische manieren om AI te gebruiken om concrete zakelijke uitdagingen op te lossen en nieuwe waarde te cre毛ren鈥�, zegt Yutaka Sasaki, Representative Member of the Board, Senior Executive Vice President en CFO van NTT. 鈥淒oor de bedrijfsapplicaties en AI-mogelijkheden van 麻豆原创 te combineren met NTT鈥檚 diepgaande kennis van sectorspecifieke behoeften en bedrijfskritische activiteiten, willen we organisaties helpen hun manier van werken te veranderen, betere beslissingen te nemen en met AI sneller bedrijfsresultaten te behalen.鈥�

The post 麻豆原创 en NTT willen samenwerken aan betrouwbare soevereine cloudoplossingen en 麻豆原创 Business AI appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

De ruimte is een uitdagende omgeving voor technologie. Straling, ruimtepuin en zonnestormen kunnen op ieder moment voor problemen zorgen. Tegelijkertijd produceren de sensoren en systemen aan boord voortdurend grote hoeveelheden gegevens. Het kost te veel tijd om al die informatie naar de aarde te sturen voor analyse. Om de veiligheid van het ruimtestation te bewaken, moeten de systemen aan boord daarom zelf snel problemen kunnen herkennen.

Daar komt in beeld. Dit AI-model is speciaal ontwikkeld om voorspellingen te doen op basis van gestructureerde gegevens, zoals meetwaarden en andere informatie in tabellen. Het model kan ook overweg met ontbrekende gegevens en heeft voor nieuwe toepassingen geen uitgebreide aanvullende training nodig.

Aan boord van het ISS gaat 麻豆原创-RPT de gegevens van sensoren en systemen analyseren. Het model helpt afwijkingen te herkennen, technische problemen vroegtijdig te voorspellen en ontbrekende meetwaarden te reconstrueren op basis van historische gegevens. Ook kan het begrijpelijke rapporten opstellen over de technische staat van het ruimtestation. Zo krijgen astronauten en medewerkers op aarde sneller inzicht in mogelijke risico鈥檚.

Functioneren onder extreme omstandigheden

鈥淒it bewijst dat tabulaire AI van 麻豆原创 zelfs onder de meest extreme omstandigheden kan functioneren鈥�, zegt Mayank Shrivastava, Vice President of Generative AI and Foundation Models bij 麻豆原创 SE. 鈥淒e ruimte is de ultieme stresstest voor AI. Als een basismodel in een baan om de aarde kritieke storingen kan voorspellen, ondanks beperkingen door straling, energie en connectiviteit, stel je dan eens voor wat het voor een wereldwijd opererend bedrijf kan betekenen. Datzelfde model kan risico鈥檚 bij leveranciers, afwijkingen in kasstromen en storingen aan apparatuur binnen je organisatie voorspellen. Wat in de ruimte werkt, werkt ook in je toeleveringsketen.鈥�

De uitdagingen aan boord van het ISS lijken op het eerste gezicht weinig op die van een gewone onderneming. Toch zijn er duidelijke overeenkomsten. Ook bedrijven moeten problemen kunnen herkennen, voordat ze grote gevolgen hebben. Denk aan een leverancier die steeds vaker te laat levert, afwijkende betalingspatronen of een machine waarvan de temperatuur langzaam oploopt. Door zulke signalen vroegtijdig te herkennen, kunnen organisaties ingrijpen voordat hun processen vastlopen.

AI voor gestructureerde bedrijfsgegevens

Waar grote taalmodellen (LLM鈥檚) vooral sterk zijn in taal en redeneren, richt 麻豆原创 zich met zogeheten tabular foundation models (TFM鈥檚) op de grote hoeveelheden gestructureerde gegevens die bedrijven dagelijks gebruiken. Denk aan informatie uit ERP-systemen, financi毛le administraties en productieomgevingen. De sensorgegevens van het ISS vormen een vergelijkbare gegevensbron.

麻豆原创-RPT maakt deel uit van dit portfolio, net als TabPFN, een model van Prior Labs. Daarnaast biedt 麻豆原创 met 麻豆原创 AI Core een oplossing waarmee organisaties deze modellen, hun voorspellingen en de bijbehorende werkprocessen kunnen beheren, aansturen en controleren.

Beperkt energieverbruik

Een belangrijk voordeel van 麻豆原创-RPT is het beperkte energieverbruik. Volgens 麻豆原创 is het model ongeveer 50.000 keer energiezuiniger dan de meest geavanceerde grote taalmodellen. Dat is vooral in de ruimte van belang, omdat daar slechts beperkte energie beschikbaar is. Daarnaast gaat 麻豆原创-RPT een algemene risicoscore voor de missie berekenen en beoordelen of menselijke tussenkomst nodig is.

鈥淗PE Spaceborne Computer-2 laat voortdurend zien welke voordelen een krachtige computeroplossing aan boord van het ISS biedt voor geavanceerde technologie en doorlopend onderzoek in de ruimte鈥�, zegt Scott Wiest, Vice President and Global Sales Chief Technologist en HPE Fellow. 鈥淒e inzet van 麻豆原创鈥檚 tabulaire AI op HPE Spaceborne Computer-2 bewijst wat mogelijk is met realtime detectie en voorspellingen op basis van AI, in de ultieme edge-omgeving.鈥�

Van de ruimte naar het bedrijfsleven

De omstandigheden in de ruimte stellen eisen die ook op aarde steeds relevanter worden. Denk aan locaties met een beperkte energievoorziening, onbetrouwbare netwerkverbindingen of systemen waarbij storingen grote gevolgen kunnen hebben.

Tabulaire AI kan bijvoorbeeld waardevol zijn bij hulpverlening in rampgebieden, landbouw op afgelegen locaties, fabrieken met meerdere vestigingen en internationale toeleveringsketens. In al die situaties is het belangrijk om lokaal gegevens te kunnen analyseren en snel beslissingen te nemen, ook wanneer een verbinding met centrale systemen ontbreekt.

De ervaringen op het ISS helpen 麻豆原创 bij de verdere ontwikkeling van AI die direct op locatie gegevens verwerkt, ook wel edge AI genoemd. Daarmee wil het bedrijf organisaties beter ondersteunen bij analytische en operationele processen, juist op plekken waar rekenkracht, energie en verbindingen beperkt zijn.

The post Van ruimtestation naar bedrijfsleven: 麻豆原创 en HPE testen AI in de ruimte appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

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.

Dit zijn de belangrijkste cijfers op een rij:

• De kortlopende cloudorderportefeuille groeide met 28% tot 鈧�24,1 miljard. Bij constante wisselkoersen bedroeg de groei 26%.
• De cloudomzet steeg met 26%, of 25% bij constante wisselkoersen.
• De omzet uit Cloud ERP Suite nam toe met 29%, of 28% bij constante wisselkoersen.
• De totale omzet groeide met 13%, of 12% bij constante wisselkoersen.
• Zowel de operationele winst volgens IFRS als die volgens non-IFRS steeg met 18%. Dat geldt ook bij constante wisselkoersen.
• 麻豆原创 stelt de omzetverwachtingen voor 2026 bij voor zowel de cloudactiviteiten als de gezamenlijke cloud- en softwareactiviteiten.

Christian Klein, CEO van 麻豆原创:

鈥淗et derde kwartaal was uitzonderlijk sterk. Onze actuele cloudorderportefeuille groeide met 26% bij constante wisselkoersen. We zien niet alleen dat onze Autonomous Enterprise-strategie aanslaat, maar ook daadwerkelijk door klanten wordt omarmd. Ze investeren in de technologie die daarvoor nodig is: van de cloud- en datafundamenten tot onze Business AI. Met Joule Work wordt de zakelijke meerwaarde van hun transformatie voor klanten aantrekkelijker dan ooit.鈥�

Dominik Asam, CFO van 麻豆原创:

鈥淰oor het eerst boekte 麻豆原创 in 茅茅n kwartaal meer dan 鈧�10 miljard omzet en ruim 鈧�3 miljard operationele winst volgens non-IFRS. Dat laat zien hoe sterk en schaalbaar ons bedrijfsmodel is. Door scherp op de kosten te letten en tegelijkertijd te profiteren van de aanhoudende groei van onze cloudactiviteiten, kunnen we zowel onze omzet als onze winst laten groeien.鈥� Kijk voor alle resultaten

The post 麻豆原创 presenteert kwartaalcijfers over derde kwartaal 2026 appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Skills maakten al deel uit van de HR-aanpak

Atlas Copco Group ontwikkelt producten, diensten en oplossingen binnen vier business areas. De technologie毛n van Atlas Copco Group gaan van oplossingen voor perslucht en vacu眉m tot industri毛le elektrische gereedschappen en machine vision. In 2025 realiseerde de Group een omzet van 168 miljard SEK.

鈥淲e waren al een skills-enabled organisatie鈥�, zegt Emma Mercer, Group Talent & Learning Professional bij Atlas Copco Group. 鈥淪kills spelen al een rol bij beslissingen over aanwervingen, performancegesprekken, learning, loopbaanontwikkeling en successieplanning.鈥�

Het doel was om skills binnen de Group zichtbaarder te maken en die informatie te koppelen aan de jobarchitectuur en HR-processen. Een van de aanleidingen was de Europese richtlijn rond loontransparantie. Toen Atlas Copco Group zijn jobarchitectuur opnieuw bekeek met het oog op meer transparantie, kwamen skills naar voren als een van de factoren die relevant zijn bij het bepalen van de waarde van werk. Daardoor kreeg het gesprek over skills een concrete zakelijke en compliance-invalshoek.

Skills vormen een aanvulling op jobs bij Atlas Copco Group

Atlas Copco Group omschrijft zijn aanpak bewust als skills-enabled en niet als skills-based. Jobs en rollen blijven structuur geven aan de organisatie. 鈥淛obs blijven de basis van de manier waarop we het werk vandaag organiseren鈥�, legt Mercer uit. 鈥淪kills voegen daar een extra laag aan toe die meer zichtbaarheid cre毛ert.鈥�

Die extra laag kan competenties zichtbaar maken die niet uit een functietitel blijken. Naomi Persoone, HR Digitalization Lead bij Atlas Copco Group, gebruikt haar eigen functie als voorbeeld. 鈥淢ijn functietitel is HR Digital Lead, maar ik denk dat mensen nog altijd geen idee hebben wat dat precies inhoudt. Als we die functie kunnen vertalen naar skills, spreken we een taal die veel begrijpelijker is.鈥�

Bij recruitment geldt hetzelfde principe. Recruiters hebben altijd gekeken naar wat kandidaten kunnen. Data over skills maakt die competenties explicieter en geeft recruiters extra informatie bij het beoordelen van kandidaten.

麻豆原创 SuccessFactors en TechWolf leggen een gemeenschappelijke basis voor skills

麻豆原创 SuccessFactors vormt sinds 2013 de basis van het wereldwijde HR-ecosysteem van Atlas Copco Group. De Group wilde skills integreren in de systemen die medewerkers al gebruiken, zonder daarvoor een aparte skillsomgeving te introduceren.

TechWolf gebruikt AI om skills af te leiden uit data van Atlas Copco Group en informatie over de arbeidsmarkt. 鈥淓en paar jaar geleden was een skills-enabled organisatie in de praktijk een mooi idee, maar wist niemand goed hoe je eraan moest beginnen鈥�, zegt Oliver Kay, Talent and Skills Technology Leader bij TechWolf. 鈥淢et AI en de platformen die we nu hebben, wordt het werkelijkheid.鈥�

Medewerkers hoeven hun skillsprofiel niet vanaf nul op te bouwen. AI stelt een eerste versie voor die ze zelf kunnen controleren en aanpassen. Mercer ziet dat als een belangrijke voorwaarde voor adoptie. 鈥淎ls we met een blanco blad waren begonnen en elke medewerker hadden gevraagd: 鈥榃at zijn jouw skills?鈥�, dan zaten we hier vandaag niet.鈥�

De profielen evolueren mee wanneer medewerkers nieuwe competenties ontwikkelen. Via de Skill Assistant in Microsoft Teams kan iemand die bijvoorbeeld veel met Power BI heeft gewerkt, de suggestie krijgen om die skill aan het profiel toe te voegen. Na validatie stroomt de informatie door naar 麻豆原创 SuccessFactors.

Skills inzetten in HR-processen

Atlas Copco Group begon in 2024 samen te werken met TechWolf. De teams wachtten niet tot er een volledig skillsframework klaar was, maar testten de aanpak aan de hand van concrete businesscases terwijl ze de nodige integraties ontwikkelden.

Talent acquisition was een van de eerste toepassingen. Job skill profiles maken duidelijk welke competenties voor een functie nodig zijn. Skills die in cv’s worden ge茂dentificeerd, geven recruiters extra informatie bij het beoordelen van sollicitaties. In een vroege pilot voor functies binnen industri毛le technologie zag Atlas Copco Group het aantal vrouwelijke sollicitanten toenemen nadat skills explicieter in vacatures werden opgenomen.

Ook binnen performance enablement krijgen skills een plaats. Ze bieden medewerkers en managers een concretere basis voor ontwikkelingsgesprekken en helpen om algemene ontwikkelingsambities te vertalen naar competenties die iemand verder wil uitbouwen.

Interne mobiliteit is eveneens een prioriteit. Medewerkers kunnen snel doorgroeien binnen Atlas Copco Group, maar door de gedecentraliseerde structuur zijn mogelijkheden elders binnen de Group soms minder zichtbaar. 鈥淗et gaat niet alleen om wat je zoekt鈥�, zegt Mercer. 鈥淗et gaat ook om mogelijkheden waarvan je niet wist dat je ernaar op zoek was.鈥�

Meer zicht op loopbaanmogelijkheden voor medewerkers

Ongeveer 1.500 medewerkers nemen momenteel deel aan de pilot rond employee experience. Via 麻豆原创 SuccessFactors Growth Portfolio kunnen ze hun skills bekijken en aangeven waarin ze zich verder willen ontwikkelen. Career Exploration toont mogelijke volgende functies en laat medewerkers hun huidige profiel vergelijken met de competenties die voor een andere functie nodig zijn.

Aan de pilot nemen onder meer medewerkers uit sales en marketing deel. Die keuze was bewust: zij zijn vaak onderweg en zullen doorgaans open feedback geven. Binnen enkele weken gebruikte meer dan 70 procent de nieuwe mogelijkheden.

Atlas Copco Group wil de toepassing verder uitbreiden, ook naar blue-collar medewerkers. De Group verwacht niet dat elke groep medewerkers op dezelfde manier met de technologie zal omgaan. De communicatie en change management-aanpak worden daarom afgestemd op verschillende werkomgevingen.

Lessen uit de skillsaanpak van Atlas Copco Group

Een van de lessen is dat de business betrokken moet zijn bij het actueel houden van de skillsinformatie. 鈥淰anuit HR sta je soms wat verder van de business, waardoor je niet altijd precies kunt aangeven wat we zoeken鈥�, zegt Persoone. 鈥淛e moet de business erbij betrekken.鈥�

Business leaders en subject matter experts helpen daarom bij het valideren van job skill profielen. Wanneer het werk verandert, moeten ook de profielen mee evolueren. Daarvoor blijft input nodig van de mensen die het dichtst bij dat werk staan.

Atlas Copco Group koos ook bij de adoptie voor een gezamenlijke aanpak. Medewerkers, managers en HR namen samen deel aan de pilots, in plaats van een centraal uitgewerkte aanpak via een traditionele cascade door de organisatie te verspreiden. 鈥淒e feedback was: 鈥業k ben zo blij dat we dit samen verkennen鈥欌��, vertelt Persoone. 鈥淗et is niet zo dat jullie ons gewoon vertellen: vanaf nu doen we het zo.鈥�

Van inzicht in skills naar workforce intelligence

Atlas Copco Group breidt het gebruik van skills nu verder uit binnen zijn HR-processen. Op langere termijn wil de Group workforce intelligence inzetten om beter te begrijpen hoe de behoefte aan competenties evolueert en beter onderbouwde beslissingen over het personeelsbestand te nemen.

Ook de verhouding tussen mensen en technologie zal daarin een rol spelen. Skillsdata kan Atlas Copco Group helpen bepalen waar menselijke expertise de meeste waarde cre毛ert en waar technologie het werk kan ondersteunen. Die ontwikkeling staat nog in een vroege fase. Volgens Mercer is de manier waarop de organisatie naar talent kijkt bepalend voor de volgende stappen.

鈥淭echnologie kan skills zichtbaar maken. Ze kan mogelijkheden naar voren brengen en loopbaanstappen ondersteunen鈥�, zegt ze. 鈥淢aar een skills-enabled organisatie worden, begint niet in het systeem. Het begint bij de manier waarop we over talent denken.鈥�

The post Hoe Atlas Copco Group skills zichtbaar maakt in de hele organisatie appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Sterke groei verhoogt de druk op HR

Meat & More is een Belgisch voedingsbedrijf met hoofdzetel in Aalter, bekend van de winkelformules Buurtslagers en Bon’Ap. Het bedrijf beheert verschillende stappen van zijn keten zelf, van productie en distributie tot verkoop in de eigen winkels. De voorbije jaren breidde Meat & More zijn aanbod uit van voornamelijk vlees naar maaltijdoplossingen, terwijl ook het winkelnetwerk bleef groeien.

“Zo’n groei zorgt voor extra complexiteit en verhoogt de operationele druk op onze HR-teams”, zegt Tom Vandenberghe, Head of Strategy & Transformation bij Meat & More. “Al die mensen moeten aan boord komen, geholpen worden met hun vragen en administratief goed ondersteund worden. Dat was een belangrijke aanleiding voor onze digitale HR-transformatie.”

E茅n HR-aanpak moet bovendien werken voor sterk verschillende medewerkersgroepen. Productiemedewerkers hebben geen eigen laptop of zakelijk e-mailadres. Hetzelfde geldt voor veel winkelmedewerkers, terwijl collega’s in de ondersteunende diensten dagelijks digitaal werken.

“Als we binnen HR iets implementeren, doen we dat voor de volledige organisatie”, zegt Sophie Lips, HR Manager bij Meat & More. “We wilden daarom een oplossing die voor al die verschillende groepen werkt.”

Waarom Meat & More koos voor 麻豆原创 SuccessFactors

Het bestaande HR-landschap was doorheen ongeveer 35 jaar eigen ontwikkeling gegroeid tot een omgeving met veel functionaliteit, maar ook verspreide data en manuele processen. Bij de start van een nieuwe medewerker moest HR dezelfde gegevens soms op twee of drie plaatsen invoeren.

Meat & More zocht daarom een schaalbaar platform dat personeelsgegevens centraliseert, processen standaardiseert en bruikbaar is voor medewerkers met verschillende digitale vaardigheden. Na een vergelijking van verschillende oplossingen koos het bedrijf voor 麻豆原创 SuccessFactors.

“We hebben drie 脿 vier oplossingen vergeleken”, zegt Tom. “De requirements stonden voorop, maar gebruiksvriendelijkheid was eveneens belangrijk. We hebben medewerkers die minder digitaal geletterd zijn, dus daar moesten we rekening mee houden.”

麻豆原创 SuccessFactors is 麻豆原创’s cloudplatform voor Human Capital Management. In de eerste fase gebruikt Meat & More onder meer Employee Central voor het centrale beheer van personeels- en organisatiegegevens en SuccessFactors Time voor tijdsregistratie. Een centraal platform maakt het bovendien eenvoudiger om autorisaties te beheren en toegang tot HR-documenten op te volgen.

Security en compliance speelden eveneens mee in de keuze. In het oude landschap was moeilijk te achterhalen wie toegang had tot welke documenten, een belangrijk aandachtspunt door de vele interne functiewissels bij Meat & More.

Een gefaseerde implementatie met Flexso

De eerste fase ging in april live met Employee Central en Time & Attendance. Performance & Goals vormt de volgende fase, waarna Recruitment en Learning & Development volgen.

begeleidt Meat & More als implementatiepartner. De teams werkten iteratief: requirements werden tijdens workshops besproken, waarna telkens een deel werd gebouwd en door Meat & More getest.

“Flexso kende de oplossing inhoudelijk, maar challengede ons ook”, zegt Sophie. “Onze structuur is complex en dit was voor ons het eerste project van deze omvang binnen HR. Zij waren een goede sparringpartner om te bekijken of we aan alles hadden gedacht.”

Voor Meat & More telt ook de culturele fit met een implementatiepartner. Een meerjarig traject vraagt volgens Tom een samenwerking waarin problemen open besproken en samen opgelost worden.

Hoe Meat & More medewerkers meenam in de HR-digitalisering

Meat & More stelde binnen het projectteam een change manager aan en begon maanden v贸贸r de go-live met de voorbereiding van medewerkers. De campagne kreeg de naam 鈥楬R in je broekzak鈥�.

Communicatie en opleiding werden aangepast aan de verschillende doelgroepen.

Productiemedewerkers kregen onder meer klassikale sessies waarin ze geholpen werden om de app te installeren. Na de go-live was tijdens de lunchpauzes een HR-helpdesk aanwezig in de refter van productie en logistiek.

“We hebben per groep bekeken welke aanpak nodig was”, zegt Sophie. “Bij onze arbeiders lag de focus tijdens de training bijvoorbeeld sterk op het installeren van de applicatie. Voor filiaalmedewerkers ging het veel meer over de planningstool.”

Die voorbereiding hielp om de aanvankelijke terughoudendheid tegenover de nieuwe app al v贸贸r de lancering weg te nemen. “Bij de start waren er discussies over hoeveel change management we nodig hadden”, zegt Tom. “Achteraf zijn we blij dat we daar vanaf het begin aandacht aan hebben besteed.”

Wat 麻豆原创 SuccessFactors Meat & More al oplevert

De eerste resultaten zijn zichtbaar bij HR, managers en medewerkers. HR hoeft dezelfde gegevens niet meer op verschillende plaatsen in te voeren en bepaalde berekeningen, bijvoorbeeld rond overuren, verlopen automatisch. Managers hebben zelf toegang tot actuele operationele rapportering.

De toegankelijkheid van HR veranderde ook voor medewerkers zelf. Een productiemedewerker moest vroeger tijdens een pauze naar een gedeelde computer om verlof aan te vragen. Via de app gebeurt dat rechtstreeks. Medewerkers kunnen er eveneens zelf praktische wijzigingen, zoals een nieuw adres of bankrekeningnummer, doorgeven.

“De medewerker zit meer zelf aan het stuur van zijn of haar personeelsdossier”, zegt Sophie. “Voor onze arbeiders is HR veel toegankelijker geworden. Ze hebben informatie sneller bij de hand en kunnen meer zelf regelen.”

Harde effici毛ntiecijfers zijn er nog niet. Meat & More plant een nacalculatie, maar Tom ziet de richting al duidelijk. “We willen met hetzelfde aantal mensen meer kunnen doen. In ons groeiverhaal is dat heel belangrijk.”

Welke lessen neemt Meat & More mee uit de HR-transformatie?

De eerste fase leverde enkele lessen op voor het vervolg. Meat & More wil de scope strakker bewaken, omdat tijdens een implementatie snel nieuwe wensen ontstaan. Beleidswijzigingen worden voortaan zoveel mogelijk losgekoppeld van een systeemimplementatie, zodat medewerkers beide niet met elkaar vereenzelvigen.

Vandenberghe zou rapportering bovendien vroeger meenemen. Voor managementdashboards bleek aanvullende rapportering nodig, waardoor dit onderdeel complexer werd dan vooraf ingeschat.

De verdere uitrol bouwt voort op de digitale basis die er nu ligt. Performance & Goals, Recruitment en Learning & Development moeten meer HR-processen in dezelfde omgeving samenbrengen. Voor Sophie vormt die basis ook de voorwaarde voor verdere toepassingen rond skills en AI: “Je kunt pas verder bouwen als je basissysteem op orde is.”

The post Hoe Meat & More HR laat meegroeien met de organisatie appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

AI maakt dagelijkse taken eenvoudiger

Cs铆k geeft het voorbeeld van een medewerker die twee weken vakantie wil nemen. Traditioneel moet die de juiste applicatie zoeken en verschillende schermen doorlopen voordat de aanvraag ter goedkeuring wordt verstuurd. Met conversationele AI vraagt de medewerker gewoon om verlof. 鈥淚n plaats van vijftien keer te klikken en misschien vijf pagina’s te doorlopen, regel je dat even in een chatvenster tussen twee taken door鈥�, zegt Cs铆k.

麻豆原创’s AI-copilot Joule brengt dit soort conversationele interactie naar 麻豆原创 SuccessFactors. Medewerkers en managers gebruiken natuurlijke taal om informatie op te vragen en HR-taken uit te voeren.

Volgens Newlyn zit de waarde niet alleen in de tijdwinst. AI kan de employee experience verbeteren en mogelijkheden bieden die vroeger moeilijk te realiseren waren. Cs铆k omschrijft AI als een hulpmiddel dat medewerkers ondersteunt en tijd verschuift van routinetaken naar zinvoller werk.

Van afzonderlijke AI-toepassingen naar Autonomous HCM

De volgende stap is AI verbinden over de volledige employee lifecycle. Newlyn wijst op workforce planning als voorbeeld. AI kan personeelsplannen combineren met informatie over individuele skills en relevante leermogelijkheden voorstellen. Zo komen loopbaanontwikkeling, recruitment en performance dichter bij elkaar te liggen.

Dat maakt deel uit van 麻豆原创鈥檚 visie op Autonomous HCM. Newlyn benadrukt dat dit niet betekent dat HR aan machines wordt overgelaten. 鈥淎utonomous HCM is een visie鈥�, zegt ze. 鈥淗et gaat erom welke functionaliteiten evolueren en hoe de HR-functie evolueert om de workforce strategy beter te ondersteunen.鈥�

Administratieve processen en payroll bieden mogelijkheden voor meer autonomie. Meer geavanceerde skills intelligence en strategische workforce planning spelen vervolgens een rol bij het herinrichten van werk. 麻豆原创 biedt klanten een toolkit waarmee ze AI-agents kunnen bouwen voor prioriteiten die specifiek zijn voor hun organisatie, met ondersteuning van 麻豆原创 waar nodig.

Skills worden een strategische troef voor de organisatie

Skills worden in die context steeds belangrijker. Cs铆k verwijst naar de ervaring binnen 麻豆原创 zelf. Medewerkers hebben hun skills in kaart gebracht, inclusief expertise uit eerdere functies die mogelijk niet zichtbaar is in hun huidige functieomschrijving. Volgens Cs铆k heeft 麻豆原创 deze aanpak toegepast op een personeelsbestand van meer dan 110.000 medewerkers. Iemand in een commerci毛le functie kan bijvoorbeeld technische expertise hebben opgedaan in een eerdere rol. AI maakt die informatie zichtbaar wanneer de organisatie een bepaalde combinatie van skills nodig heeft voor een andere functie of een project.

鈥淛e krijgt een volledig beeld van wat je als organisatie in huis hebt en over welke skills je beschikt鈥�, zegt Cs铆k. 鈥淓n het gaat niet alleen om wat je vandaag hebt, maar ook om wat je kunt hebben als je mensen opleidt in andere domeinen.鈥�

Newlyn trekt die gedachte door naar workforce strategy. Traditioneel was het doel om de juiste persoon met de juiste skill op het juiste moment op de juiste plaats te krijgen. AI voegt daar een nieuwe variabele aan toe. 鈥淒e vraag is nu: hoe zorg je ervoor dat je de juiste persoon met de juiste skill combineert met het juiste niveau of de juiste vorm van AI, op de juiste plaats en op het juiste moment?鈥�

Organisaties kunnen vervolgens beslissen of ze de benodigde skills intern ontwikkelen of elders aantrekken, bijvoorbeeld via externe medewerkers. Zo worden AI en data over skills bouwstenen van de workforce strategy in plaats van afzonderlijke HR-tools.

AI verandert de manier waarop werk wordt ingericht

Meer effici毛ntie roept een nieuwe vraag op: wat doen organisaties met de capaciteit die AI vrijmaakt? 鈥淎ls ik twintig procent effici毛nter kan werken, of twintig procent meer inzicht en connectiviteit krijg, wat doen we daar dan mee?鈥�, vraagt Newlyn. 鈥淒at is de transformatie.鈥�

Organisaties moeten functies en processen opnieuw bekijken naarmate AI deel gaat uitmaken van het werk. Cs铆k adviseert klanten om te vertrekken van het probleem dat een proces moet oplossen en vervolgens te bekijken of AI tot een beter resultaat leidt. 鈥淎ls het niet past, doe het dan niet鈥�, zegt hij.

Dat verschil is relevant. Een AI-functionaliteit toevoegen kan een afzonderlijke stap verbeteren. Het proces opnieuw ontwerpen vanuit het onderliggende probleem kan tot een heel ander resultaat leiden.

Vertrouwen groeit wanneer medewerkers AI zelf ervaren

Niet elke medewerker zal AI even snel oppikken. Volgens Newlyn moeten organisaties daar rekening mee houden en een werkomgeving cre毛ren waarin medewerkers de ruimte krijgen om met AI te experimenteren.

Cs铆k zag die aanpak bij een klant in het Verenigd Koninkrijk. Voordat de organisatie nieuwe AI-functionaliteit introduceerde, liet ze medewerkers zien wat eraan kwam, hoe het eruitzag en hoe het zou werken. 鈥淭ransparant zijn en eindgebruikers informeren over wat eraan komt, wanneer het komt en hoe het werkt, helpt enorm鈥�, zegt hij.

Ook de technologie zelf moet transparant zijn. Klanten verwachten dat AI binnen HR voldoet aan wettelijke vereisten en controleerbaar is bij audits. Volgens Cs铆k bouwt 麻豆原创 zijn AI met strikte guardrails en transparante stappen: 鈥淗et mag geen black box zijn.鈥� Menselijk toezicht blijft deel uitmaken van het ontwerp.

鈥淲e zeggen nooit dat AI de controle heeft. Mensen houden de controle鈥�, zegt Newlyn. 鈥淎I kan aanbevelingen doen, processen versnellen en nieuwe mogelijkheden cre毛ren om dingen anders te doen. Maar mensen houden altijd de controle.鈥�

Waar beginnen organisaties met Autonomous HCM?

Wanneer organisaties Newlyn vragen hoe ze met Autonomous HCM moeten beginnen, is haar eerste reactie: 鈥淲aarom?鈥�

Het uitgangspunt hangt af van het bedrijfsprobleem. Een bedrijf dat bijvoorbeeld overschakelt van benzineauto鈥檚 naar elektrische voertuigen, krijgt te maken met een ingrijpende verschuiving in de vaardigheden die het nodig heeft. Talent, opleiding en omscholing verdienen daarom wellicht prioriteit. Een andere organisatie kan meer waarde hechten aan intelligentere en concurrerendere belonings- en erkenningsstrategie毛n om veelgevraagde vaardigheden te behouden.

Ongeacht het vertrekpunt ziet Newlyn betrouwbare data als een voorwaarde. Meer geavanceerde beslissingen over het personeelsbestand vereisen correcte workforce- en skillsdata.

Cs铆k voegt daar governance aan toe. De juiste stakeholders moeten mee bepalen hoe AI wordt ge茂ntroduceerd, van management en HR tot IT en eindgebruikers. Hun betrokkenheid helpt om de technologie op een re毛le behoefte te richten en geeft gebruikers een duidelijker beeld van wat er verandert.

Er bestaat geen universele roadmap. 鈥淓lk bedrijf is als een vingerafdruk鈥�, zegt Cs铆k. De juiste aanpak hangt af van de context van de organisatie, de jobarchitectuur en haar prioriteiten.

Vertrek van het probleem dat je wilt oplossen en kijk welke basis er al aanwezig is. Bepaal vervolgens waar AI echte waarde toevoegt. Zo krijgt HR een basis om vorm te geven aan de manier waarop mensen met AI samenwerken.

The post Hoe AI HCM en de manier waarop we werken verandert appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

heeft een overeenkomst gesloten voor de overname van . TechWolf ontwikkelt een AI-platform dat organisaties doorlopend inzicht geeft in het werk dat medewerkers uitvoeren en de vaardigheden die zij hebben. De overname wordt naar verwachting in het vierde kwartaal van 2026 afgerond. Dit is onder voorbehoud van de gebruikelijke voorwaarden, waaronder goedkeuring door toezichthouders. Financi毛le details zijn niet bekendgemaakt.

Centraal in de technologie van TechWolf staat de eigen Context Graph for Work. Dit datamodel brengt informatie uit bestaande HR- en bedrijfssystemen samen. Het kijkt daarbij naar drie niveaus: het werk zelf en de taken binnen functies, de vaardigheden die medewerkers hebben en gebruiken, en ontwikkelingen op de externe arbeidsmarkt.

TechWolf koppelt deze informatie aan de strategie van een organisatie. Zo krijgen HR- en businessmanagers een beter beeld van welke mensen en vaardigheden nodig zijn. Dat helpt bijvoorbeeld bij beslissingen over werving, omscholing en de inzet van medewerkers. Na afronding van de overname komen de Context Graph for Work, de AI-modellen van TechWolf en het onderzoeksteam voor toegepaste AI bij 麻豆原创 terecht.

Onderdeel van 麻豆原创 SuccessFactors

De technologie van TechWolf moet een belangrijke rol krijgen binnen 麻豆原创 SuccessFactors. 麻豆原创 wil de inzichten over werk en vaardigheden onder meer gebruiken voor personeelsplanning, talentontwikkeling en het opnieuw inrichten van functies en organisaties.

麻豆原创 en TechWolf willen daarvoor gegevens over vaardigheden en werkzaamheden beter met elkaar verbinden. Daarbij kunnen ook gegevens uit andere onderdelen van 麻豆原创 worden gebruikt. Zo moeten HR- en businessmanagers beter kunnen bepalen welke vaardigheden ontwikkeld moeten worden, waar medewerkers het beste kunnen worden ingezet en hoe de organisatie moet veranderen.

鈥淒e Context Graph for Work van TechWolf biedt AI-agents een sterke feitelijke basis voor vragen over werk, personeelsplanning en talentmanagement鈥�, zegt Manoj Swaminathan, president en chief product officer voor 麻豆原创 Autonomous Suite en lid van de Extended Board van 麻豆原创. 鈥淒at sluit goed aan op onze strategie. AI-agents kunnen hierdoor effici毛nter omgaan met tokens, waardoor ze goedkoper kunnen worden ingezet voor HR-taken. Tegelijk kan Joule betere ondersteuning bieden bij bijvoorbeeld werving op basis van vaardigheden, personeelsplanning en het opnieuw ontwerpen van functies.鈥�

Nieuwe toepassingen voor personeel en vaardigheden

麻豆原创 en TechWolf werken al samen. Volgens beide bedrijven behalen gezamenlijke klanten met de technologie meetbare resultaten. Na afronding van de overname willen ze samen nieuwe AI-toepassingen ontwikkelen voor personeelsplanning en het beter benutten van vaardigheden.

麻豆原创 is daarnaast van plan de oplossingen van TechWolf verder te integreren. Organisaties moeten daardoor meer inzicht krijgen in het werk binnen hun organisatie en de vaardigheden van hun medewerkers. Die informatie kan worden gebruikt voor omscholing, interne mobiliteit en werving.

鈥淥rganisaties over de hele wereld proberen te begrijpen hoe AI het werk verandert en wat dat betekent voor hun personeelsbestand鈥�, zegt Andreas De Neve, CEO en medeoprichter van TechWolf. 鈥淲e hebben acht jaar gewerkt aan de feitelijke basis om die vragen te beantwoorden. Onze missie is altijd geweest om vaardigheden, taken en werk met elkaar te verbinden, zodat organisaties hun AI-transformatie beter kunnen aanpakken. Als onderdeel van 麻豆原创 kunnen we dat op grotere schaal doen en meer context uit de organisatie meenemen. In deze volgende fase willen we verder bouwen aan een AI-bedrijf van wereldklasse.鈥�

麻豆原创 wil TechWolf zelfstandig laten opereren

Onder voorbehoud van de afronding van de overname en de vereiste consultatieprocedures is 麻豆原创 van plan TechWolf als zelfstandige organisatie te laten opereren. Andreas De Neve blijft volgens de huidige plannen CEO en Gent blijft het hoofdkantoor. TechWolf heeft daarnaast kantoren in Londen, New York en San Francisco.

Het platform moet beschikbaar blijven voor zowel 麻豆原创-klanten als organisaties die andere bedrijfssystemen gebruiken. J.P. Morgan trad op als exclusief financieel adviseur van TechWolf.

The post 麻豆原创 sluit overeenkomst voor overname TechWolf: beter inzicht in werk en vaardigheden 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.

Weg van Excel en versnipperde processen

Voorheen werkte CSM Ingredients met verschillende planningsprocessen en Excel-bestanden naast elkaar. Dat bracht niet alleen operationele beperkingen met zich mee, maar maakte het ook moeilijker om snel en consistent beslissingen te nemen.

CSM Ingredients koos voor de end-to-end-planningsoplossing met (麻豆原创 IBP), gekoppeld aan 麻豆原创 S/4HANA. Hiermee beschikt het bedrijf over 茅茅n ge茂ntegreerd platform voor vraag-, aanbod- en capaciteitsplanning. Het nieuwe platform ondersteunt zowel strategische als operationele beslissingen: Sales & Operations Planning (S&OP) en Sales & Operations Execution (S&OE) in het jargon.

Meer effici毛ntie, betere besluitvorming

De overstap naar een ge茂ntegreerde planningsomgeving levert effici毛ntie- en kwaliteitswinsten op. Want zo鈥檔 planningsengine kan nu eenmaal veel sneller en nauwkeuriger rekenen dan een mens.

Daardoor verschuift de aandacht van operationeel werk naar besluitvorming. Minder tijd gaat verloren aan het verzamelen en controleren van informatie, terwijl planners meer ruimte krijgen om scenario鈥檚 te evalueren en de juiste keuzes te maken rond voorraad, servicelevels en productie.

Een bijkomend voordeel is dat alle planningsdata nu op 茅茅n plaats samenkomen. 鈥溌槎乖� IBP fungeert voor ons als 茅茅n centrale bron van waarheid voor vraag, aanbod en planningsdata鈥�, aldus Manfredi.

Rekening houden met houdbaarheid en capaciteit

Voor een voedingsbedrijf zijn bepaalde planningsuitdagingen extra belangrijk. 鈥淰roeger gebeurde de opvolging van vervaldata grotendeels offline鈥�, weet Manfredi. 鈥淰andaag houdt het systeem automatisch rekening met de houdbaarheid van producten en kan het proactief nieuwe productievoorstellen genereren. Ook capaciteitsplanning is volledig ge茂ntegreerd.鈥�

Die combinatie zorgt ervoor dat CSM Ingredients sneller kan inspelen op veranderingen in vraag of aanbod, zonder de operationele effici毛ntie uit het oog te verliezen.

Partner voor business en technologie

Voor de implementatie werkte CSM Ingredients samen met . Daarbij lag de focus niet uitsluitend op technologie, maar vooral op de impact voor de business. 鈥淏ij een project als dit draait het niet alleen om software implementeren鈥�, legt Silvano D鈥橝lessandro van Implement Consulting Group uit. 鈥淛e moet begrijpen welke bedrijfsdoelstellingen de organisatie wil bereiken en hoe technologie dat kan ondersteunen.鈥�

Volgens Implement Consulting Group werd daarom vanaf de start gekeken naar de verwachte businessimpact, de nodige veranderingen in processen en de adoptie door gebruikers.

Fundament voor toekomstige groei

De implementatie van 麻豆原创 IBP is voor CSM Ingredients meer dan een operationeel verbeterproject. Het platform moet ook bijdragen aan de strategische doelstellingen van de groep.

Manfredi ziet uiteindelijk drie grote voordelen. 鈥淗et eerste is een directe impact op onze resultaten via een betere balans tussen service, voorraad en kosten. Het tweede is de duurzaamheid van onze planningsorganisatie, omdat kennis minder afhankelijk wordt van individuele medewerkers. En ten derde biedt het platform schaalbaarheid. Het vormt een solide basis om toekomstige groei en mogelijke acquisities sneller te ondersteunen.鈥�

Hoewel de organisatie zich nog in de adoptiefase bevindt, is de richting volgens CSM Ingredients duidelijk: een ge茂ntegreerde, datagedreven supplychain die sneller kan reageren op een steeds veranderende voedingsmarkt.

The post CSM Ingredients kiest voor ge茂ntegreerde supplychainsturing met 麻豆原创 IBP appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.