Op woensdag 18 juni 2025 vindt de Dag van Digitalisering plaats, met dit jaar als thema: ‘Aan de slag met AI in de logistiek’. Sebastian Piest verzorgt de afsluitende keynote. Hij promoveerde op AI en is mede-initiatiefnemer van een AI-innovatieprogramma voor logistieke mkb-bedrijven. In dit interview licht hij alvast een tipje van de sluier. “Bedrijven onderschatten de complexiteit van een AI-implementatie. Een prototype maken lukt meestal nog wel, maar een toepassing neerzetten die ook echt door in de organisatie wordt gebruikt, dat is waar projecten momenteel op stuklopen.”.
AI is momenteel trending. Dat was in 2018, toen jij je promotieonderzoek startte, wel anders. Wat is er veranderd?
“De concepten achter AI zijn alles behalve nieuw, wiskundigen en andere experts houden zich er al tachtig jaar mee bezig. Toen ik begon met mijn promotieonderzoek, was er op theoretisch vlak dus al veel bekend, maar het was nog bijzonder complex om die kennis praktisch toepasbaar te maken. Use cases waren er nog nauwelijks, en zeker niet in de logistiek.
“Sinds twee jaar zitten we echter in een perfecte storm. Machine learning is volwassen geworden, generatieve AI heeft zijn intrede gedaan, er is een overvloed aan data beschikbaar én: ChatGPT zit tegenwoordig gewoon op je smartphone. Daar komt bij dat mensen in de media voortdurend met AI worden geconfronteerd. Logisch dus dat logistieke professionals zich afvragen: ‘Zouden wij hier ook iets mee kunnen?’"
Momenteel wil iedereen zijn logistieke issues met AI oplossen. Zijn de traditionele methodieken overbodig geworden?
“Vanuit de operations research zijn er al decennialang robuuste oplossingen voor allerlei logistieke vraagstukken en planningsproblemen. Denk bijvoorbeeld aan route-optimalisatie, forecasting of product-allocatie in magazijnen. In veel gevallen zijn de traditionele methodes nog steeds effectiever, praktischer en betrouwbaarder dan AI.
“Uiteraard zijn er ook toepassingen waar AI juist wel enorme meerwaarde biedt. Denk aan het analyseren van camerabeelden voor bijvoorbeeld het detecteren van onveilige situaties in magazijnen, of het uitlezen van containernummers en kentekens. Als je een chatbot wilt ontwikkelen of teksten wilt genereren, ontkom je er niet aan om conversational AI te gebruiken.
“Deelnemers van het innovatieprogramma doorlopen een stappenplan waarmee ze ontdekken of AI wel écht de juiste oplossing is. In circa tachtig procent van de gevallen is dat niet zo namelijk. Maar soms willen bedrijven simpelweg ervaring opdoen met AI en dat mag natuurlijk ook. Belangrijk is dat ze leren om technologie kritisch te benaderen, en niet klakkeloos te kiezen voor AI alleen omdat het ‘hot’ is.”
Vaak hebben bedrijven meerdere ideeën voor AI-toepassingen. Met welk project kunnen ze het beste beginnen?
“Binnen het innovatieprogramma hebben we een matrix opgesteld met allerlei use cases die we tot nu toe zijn tegengekomen, gerangschikt naar technologische complexiteit en de impact op de organisatie. Ons advies is om te starten met kleine, overzichtelijke projecten die snel efficiency opleveren. Een goed voorbeeld is het automatisch uitlezen en verwerken van ongestructureerde e-mails met orderinformatie. Zo’n toepassing verdient zich vaak snel terug en kan meteen middelen vrijmaken om vervolgprojecten te financieren.
“Tegelijkertijd moeten bedrijven niet onderschatten wat erbij komt kijken om een AI-toepassing echt werkend te krijgen. Denk aan integratie met bestaande systemen, ontsluiting van databronnen en het bouwen van gebruiksvriendelijke interfaces. Wil je AI structureel inzetten, dan heb je ook governance nodig: je moet het systeem blijven monitoren, bijsturen en bijtrainen. Een prototype maken lukt meestal nog wel, maar een toepassing neerzetten die ook echt door het bedrijf wordt gebruikt, dat is waar veel projecten op stuklopen. Vandaar mijn advies om klein te beginnen en gaandeweg uit te breiden.”
Jij hamert tijdens innovatieprojecten vaak op de factor mens en op de adoptie van AI door medewerkers in een bedrijf. Waarom is dat volgens jou zo belangrijk?
“De afgelopen decennia lag de nadruk vooral op de technologie van AI: hoe ontwikkel je een goed algoritme? Maar veel minder op de vraag hoe je AI zó inzet dat mensen in een logistiek bedrijf er echt iets aan hebben. Daar ging mijn promotieonderzoek ook over. AI gaat mensen niet volledig vervangen, maar is een hulpmiddel om hen productiever te maken. Dan is het dus cruciaal dat ze er ook mee willen werken.
“Vergeet ook niet dat er veel weerstand richting AI: medewerkers zijn bang hun baan te verliezen of hebben geen vertrouwen in de beslissingen die een AI-model suggereert. Bij het ontwikkelen van een AI-toepassing zul je de mensen die ermee moeten werken erbij moeten betrekken. In ons innovatieprogramma zit die betrokkenheid van eindgebruikers ingebakken in het ontwerpproces. Als je dat nalaat is de kans op succes namelijk bijzonder klein.”
Heb je tot slot nog een praktische tip voor bedrijven die wel direct met AI aan de slag willen?
“Veel bedrijven zien AI nog als iets dat losstaat van hun bestaande softwaresystemen, maar dat is een misvatting. Steeds meer leveranciers van logistieke software voegen AI-functionaliteit toe aan hun standaardoplossingen. Ook Power BI bevat inmiddels ingebouwde AI-mogelijkheden. In veel gevallen is het simpelweg een kwestie van een functie activeren en je kunt ermee aan de slag.
“Mijn advies is daarom: kijk eerst wat je al in huis hebt. Gebruik je Power BI voor rapportages? Onderzoek dan of je datzelfde systeem ook kunt inzetten voor bijvoorbeeld forecasting. Zo kun je op een laagdrempelige manier ervaring opdoen met AI-technieken, zonder direct te investeren in nieuwe software of dure ontwikkeltrajecten.”
