Stap uit de drie-eenheid van bedrijfsapplicaties: laat je ERP-systeem onzichtbaar het werk doen

Stel je een toekomst voor waarin bedrijfs­ap­pli­ca­ties op de achter­grond werken en auto­ma­tisch de juiste infor­matie leveren precies wanneer jij die nodig hebt. Dankzij de snelle ontwik­ke­lingen van AI komt die toekomst dich­terbij dan ooit. Krachtige LLM’s en machine learning reageren realtime op wat er in de omgeving gebeurt en zetten speci­fieke vervolg­ac­ties uit. Dit toekomst­beeld vergt echter wel een compleet nieuwe manier van denken bij orga­ni­sa­ties, IT-leiders en gebrui­kers over hoe zij met bedrijfs­ap­pli­ca­ties omgaan.

Afstappen van de drie-eenheid van flowcharts, databases en user interfaces

Sinds de opkomst van ERP-systemen in de jaren zeventig hebben bedrijfs­ap­pli­ca­ties orga­ni­sa­ties geholpen om processen te struc­tu­reren. Papieren workflows maakten plaats voor digitale flow­charts, databases en user inter­faces. Deze appli­ca­ties brachten structuur aan in complexe processen, zoals het credi­teu­ren­be­heer en werden ontworpen om de nauw­keu­rig­heid en veilig­heid van data te waar­borgen. Maar ze zorgden er ook voor dat gebrui­kers gevangen zaten in starre processen die de keuze­vrij­heid van mede­wer­kers minimaliseerden.

Arti­fi­cial intel­li­gence zorgt er inmiddels gelukkig voor dat gebrui­kers niet langer beperkt worden door vooraf gede­fi­ni­eerde workflows, maar dynamisch op nieuwe situaties kunnen reageren. Maar hoe doet de tech­no­logie dat precies?

• Van harde logica naar seman­ti­sche context: Databases waren tradi­ti­o­neel infor­ma­tie­sys­temen met hard­ge­co­deerde zakelijke logica die gebrui­kers door vooraf gede­fi­ni­eerde schermen en data­ba­se­ta­bellen bege­leidde. Inmiddels zien we hierbij een verschui­ving naar een intel­li­gente meta­ge­ge­vens­laag. Hierin zijn verbanden, statussen en doelen vast­ge­legd die de software helpen de betekenis van data te begrijpen. Bedrijfs­lo­gica is dus niet langer verborgen in verschil­lende schermen en inter­faces, maar wordt toegan­ke­lijk gemaakt als hulp­mid­delen waarmee algo­ritmes kunnen leren en optimaliseren.
• Data als drijvende kracht: In de moderne wereld staat data niet langer op zichzelf. AI-modellen kijken niet alleen naar de data zelf, maar ook naar waarom de data relevant is, wat het doel ervan is en hoe het past binnen het grotere werk­proces. Door data op deze manier te bekijken, kunnen we algo­ritmes ontwik­kelen die de data beter begrijpen binnen de juiste context. Daardoor kunnen ze verbanden leggen, veran­de­ringen in processen of situaties volgen en beslis­singen nemen die passen bij de omgeving waarin de data gebruikt wordt.
• De opkomst van voor­spel­lende algo­ritmes: Het belang van voor­spel­lende algo­ritmes zal toenemen, omdat ze bedrijfs­ap­pli­ca­ties in staat stellen om te “leren” wanneer ze moeten anti­ci­peren, adviseren of handelen. In plaats van dat gebrui­kers inge­wik­kelde menu’s moeten navigeren, wordt relevante infor­matie op het juiste moment gepre­sen­teerd of worden routi­ne­taken op de achter­grond uitge­voerd door een AI-agent. Als gebruiker hoef je het systeem dus niet meer helemaal te leren kennen. Dit doet de software zelf.

Bedrijfs­ap­pli­ca­ties zouden gebrui­kers moeten helpen en niet omgekeerd. Hier gaan AI-tools dus het grote verschil in maken. Maar dan zal onze houding tegenover bedrijfs­ap­pli­ca­ties wel drastisch moeten veran­deren. Ze moeten gezien worden als de basis van de bedrijfs­vor­ming. Niet enkel meer als plek waar facturen en HR-verzoeken verwerkt worden, maar juist de alles­om­vat­tende motor die wijzi­gingen regi­streert, data inter­pre­teert, inzichten aanreikt en acties aanstuurt op basis van realtime data-analyses. Weg dus van starre controle en richting vertrouwen in intel­li­gente auto­ma­ti­se­ring. Is jouw orga­ni­satie klaar voor het tijdperk van alom­te­gen­woor­dige ERP die onzicht­baar op de achter­grond zijn werk doet?