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.

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. 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 staan data niet langer op zichzelf. AI-modellen kijken niet alleen naar de data zelf, maar ook naar waarom de data relevant zijn, 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 worden.
• 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?