AI in de maakindustrie groeit, maar er blijven kansen liggen, ziet ING

De investeringen in software groeien in de Nederlandse industrie te langzaam, volgens de themastudie ‘AI in de industrie’ van ING Research. De groei bedraagt nu ongeveer 2 procent en gaat daarmee half zo snel als de totale industriële investeringen. Het gevolg is dat de reële waarde van het industriële softwarekapitaal de afgelopen vijf jaar zelfs 7,5 procent daalde, terwijl er landelijk juist sprake was van een groei van 8,5 procent. Investeren in AI kan jaarlijks tot 3 procentpunt productiviteitsgroei opleveren, concludeert ING uit diverse onderzoeken. Op de middellange termijn levert dat efficiencywinst en marktaandeel op. Te weinig investeren zorgt dus voor een verlies aan concurrentiepositie.

Vooral de kleinere bedrijven blijven achter

Uit de studie blijkt dat de grote ondernemingen internationaal goed meekomen. Het gaat dan om maakbedrijven met meer dan 250 medewerkers. Van hen zegt 64 procent AI in te zetten. Dat staat in schril contrast met de kleinere bedrijven met tien tot vijftig medewerkers, waarvan maar 12 procent zegt AI toe te passen.

De meest gebruikte toepassingen zitten in de hoek van informatie en rapportage, met de inzet van text mining (17%) en natural language generation (14%). Het grootste potentieel van AI-gebruik zit volgens ING rond het kernproces. In de maakindustrie is al veel geautomatiseerd, maar er liggen kansen bij de integratie van IT en operationele technologie (OT) en autonome logistiek. Ook in de bestel- en offerteprocessen is meer automatisering mogelijk. Buiten het kernproces kunnen de maakbedrijven meer AI inzetten bij softwareontwikkeling, engineering en productontwikkeling.

Koplopers laten al zien dat het gebruik van AI een essentieel element is om bedrijfsprocessen efficiënter en flexibeler te maken en personeelstekorten op te vangen. De waarde zit vooral in het verleggen van handmatig werk naar activiteiten in productontwikkeling en procesverbetering.

Managementvisie nodig

ING constateert dat een aantal drempels de opschaling van AI-proefprojecten in de maakindustrie vaak in de weg staat. Er is vaak weerstand in de bedrijfscultuur tegen de inzet van AI en gespecialiseerde kennis ontbreekt. Ook is de datahuishouding regelmatig niet voldoende op orde om aan de transitie te beginnen. Dat is een van de redenen dat hoge investeringskosten ontstaan, terwijl de baten bij aanvang niet direct met harde cijfers onderbouwd kunnen worden. De resultaten worden pas duidelijk na een stapsgewijs traject dat een snelle leercurve mogelijk maakt. Om toch aan het implementatietraject te beginnen, is dus een duidelijke managementvisie nodig, net als een investering in personeelstraining en verandermanagement.