Digitaliseren zonder whizzkid: 'Van RSI naar ROI' in mkb

Datagedreven werken is geen toekomstmuziek meer, maar bittere noodzaak. Die boodschap klonk in het Huis der Provinciën in Arnhem tijdens het event 'Slimmer beslissen met beperkte middelen'. Mkb'ers kregen hier van vijf sprekers praktische inzichten mee over hoe digitalisering kan helpen bij efficiënter werken met minder middelen. "Pas als de sense of urgency er is, gaan bedrijven veranderen. Maar dan is het te laat", waarschuwt Arjen Eisink van Logistiek Digitaal.

Lees het volledige artikel op Logistiek.nl

Dagvoorzitter Roger van Hoesel van het Gelderse Logistics Valley opent de dag met een duidelijke oproep aan het mkb. “Datagedreven werken is voor logistieke bedrijven relevanter dan ooit. Het helpt om kosten te verlagen, te verduurzamen én om jong talent aan te trekken. Jonge mensen willen liever werken bij een bedrijf dat iets met AI doet dan waar alles nog met Excel en whiteboards gebeurt.”

Toch blijken veel bedrijven nog ver verwijderd van die realiteit. Arjen Eisink van Logistiek Digitaal toont foto’s van logistieke afdelingen waar nog volop met pen en papier wordt gewerkt. “Ben je eenmaal gewend om zo te werken, dan verander je dat niet zomaar. Pas als het echt niet anders kan, komt men in actie.”

‘Slimmer beslissen met beperkte middelen’

Het event ‘Slimmer beslissen met beperkte middelen’ werd georganiseerd door Kansen met Data, in samenwerking met de provincie Gelderland en Logistics Valley, stimuleringsorganisatie voor de logistieke sector in Gelderland. Kansen met Data is een initiatief van Hogeschool Windesheim en de HAN, en helpt mkb’ers in Oost-Nederland bij het toepassen van datagedreven oplossingen.

AI hoeft niet ingewikkeld te zijn

Volgens AI-expert Rob Braun is die drempel vaak onterecht hoog. “AI is betaalbaar en je hoeft geen whizzkid te zijn om ermee aan de slag te gaan”, benadrukt hij. Wel raad hij aan om klein te beginnen, bijvoorbeeld met tijdrovende administratieve processen waarin veel ongestructureerde data voorkomt. Als voorbeeld noemde hij een zelfontwikkelde tool die automatisch agenda-afspraken inplant op basis van e-mailverkeer.

“De grootste kansen van AI liggen niet in het primaire proces, maar juist bij de saaie klusjes waar niemand ooit bij stilstaat”, aldus Braun.

Van RSI naar ROI

Finn Loots van start-up Chain Fill illustreert dat met een praktijkvoorbeeld uit zijn studententijd. “Ik werkte bij een logistiek bedrijf en moest handmatig orders verwerken uit allerlei mailtjes. Aan het einde van de dag stond je stijf van de RSI.” Samen met een compagnon ontwikkelde hij een AI-tool die mailtjes automatisch uitleest en omzet in correcte TMS-orders. Inmiddels besparen klanten dagelijks tot anderhalf uur per medewerker. “Van RSI naar ROI, zeg ik wel eens gekscherend.”

Ervaring vastleggen in plaats van vervangen

De opkomst van AI roept bij velen ook vragen op over banen. Worden planners straks overbodig? Volgens Eisink niet. “Er zal altijd een ‘human in the loop’ zijn. Maar het werk verandert wel.” Bij een van zijn klanten wordt nu onderzocht hoe de kennis van een vertrekkende planner kan worden overgedragen aan een AI-agent. “De opvolger hoeft dan niet elke dag opnieuw de puzzel te leggen.”