Dit is geen verre toekomstmuziek. Gartner voorspelt zelfs dat tegen 2030 50% van alle supply chain-oplossingen autonome besluitvorming zal bevatten. Dat betekent een fundamentele verschuiving: van het uitvoeren van taken naar het realiseren van resultaten.

Maar zover zijn we nog niet. Hoewel 36% van de verzenders beschikt over matige of basis AI-mogelijkheden in hun transport management-systemen, maakt momenteel slechts 1% gebruik van geavanceerde autonome besluitvorming. Toch neemt het momentum toe: 23% van de organisaties schaalt agentic-AI-systemen al op terwijl nog eens 39% ermee experimenteert.

Wat agentic AI anders maakt
Traditionele automatisering werkt op basis van vooraf geprogrammeerde regels: als X gebeurt, doe dan Y. Agentic AI werkt anders. Deze autonome systemen plannen en voeren meerdere stappen in een workflow zelfstandig uit. Ze zijn doelgericht. Ze monitoren situaties. Ze nemen beslissingen. En ze ondernemen actie binnen de grenzen die jij vaststelt.

Met andere woorden: automatisering voert uit - “Boek deze carrier tegen dit tarief” - terwijl agentic AI streeft naar een resultaat, zoals: “Optimaliseer de vrachtkosten met behoud van service-niveaus.”

Dus, waar willen verladers agentic AI inzetten? Spot buying, screening van vervoerders en real-time ETA-monitoring en verstorings-management staan bovenaan de prioriteitenlijst. Maar zodra organisaties aantonen dat het in deze gebieden werkt, is het onwaarschijnlijk dat er onderdelen van de supply chain onaangetast blijven.

AI als collega: het nieuwe paradigma
De term “AI als tool” was lange tijd gangbaar op de werkvloer, maar maakt steeds vaker plaats voor “AI als collega”. Dit groeiende vertrouwen weerspiegelt een duidelijke overtuiging: twee derden van de verzenders en meer dan de helft van de vervoerders ziet de primaire rol van AI in het automatiseren van terugkerende taken, waardoor mensen de ruimte krijgen voor werk met meer toegevoegde waarde. Die verschuiving is al merkbaar. Agentic-AI-systemen worden een volwaardig onderdeel van het personeelsbestand.

Daardoor stellen bedrijven niet langer de vraag óf AI kan helpen, maar vragen ze in plaats daarvan steeds vaker: “Kan AI dit doen, en hoe snel levert het resultaat?”.
Zelfs nu deze systemen autonomer worden, houdt de “human-in-the-loop”-benadering de voorkeur. Dat betekent dat je agents behandelt als nieuwe collega’s, niet slechts als software, en zijn duidelijke functie-omschrijvingen, continue feedback en doorlopende evaluatie nodig om effectieve en betrouwbare medewerkers en partners te worden, net als bij een nieuwe medewerker.

Ook rollen veranderen al. Dispatchers en planners verschuiven van het handmatig afhandelen van elke taak naar het aansturen van intelligente agents. Ze blijven verantwoordelijk voor de beslissingen, maar AI voert uit.

De realiteit van de infrastructuur: data, netwerken en modulariteit
Het is geen verrassing dat de grootste belemmering in de adoptie de data-kwaliteit is. Dit is al jaren het meest besproken onderwerp in de transportsector. Meer dan de helft van zowel verzenders als vervoerders noemen dit hun belangrijkste obstakel.

Maar kwalitatieve data alleen zijn onvoldoende als die in silo’s blijven opgesloten. Netwerkconnectiviteit is cruciaal, omdat die het potentieel van AI versterkt. Systemen leren immers sneller wanneer ze verbonden zijn met handelspartners en inzichten halen uit gedeelde real-time informatie, in plaats van uit geïsoleerde datasets.

Ook modulariteit is essentieel. Bedrijven moeten agentic AI kunnen integreren in hun bestaande systemen, zonder alles opnieuw te moeten opbouwen. Zo kunnen organisaties de mogelijkheden van agentic AI stapsgewijs invoeren, in een tempo dat past bij hun middelen en technische volwassenheid.

Waarom governance essentieel is
Hoe meer beslissingen AI zelfstandig neemt, hoe belangrijker governance wordt. Dat betekent duidelijke grenzen stellen: wat mogen AI-agents doen en wat is uitgesloten? Die "vangrails" maken veilig AI-gebruik mogelijk en zorgen ervoor dat alles volledig in lijn blijft met je intenties.

De sleutel is om die grenzen vast te leggen vóórdat je opschaalt, in plaats van wachten tot het misgaat en dan actie ondernemen. Je moet de prestaties van agents in elke stap van de workflow volgen en niet alleen de eindresultaten beoordelen. Zo kun je fouten vroegtijdig opsporen en het werk blijven verfijnen, met een mate van zichtbaarheid die cruciaal wordt zodra je de pilotfase voorbij bent. Werken met marktgevalideerde platformen en een betrouwbaar netwerk helpen hierbij om implementaties op koers te houden.

De weg naar 2030
Als 2025 het jaar van het experimenteren met AI was, dan moet 2026 - om in 2030 50% adoptie van agentic AI te bereiken - het jaar van AI-versnelling worden.

Wat is dan de routekaart naar succes?

Beoordeel of je data er klaar voor zijn, start pilots in afgeschermde omgevingen, stel marktgevalideerde governance-kaders vast of neem deze over, bouw met netwerkconnectiviteit als uitgangspunt en investeer in menselijke vaardigheden door teams te trainen in het samenwerken met en aansturen van agents.

Het staat buiten kijf dat AI-collega’s een integraal onderdeel zullen worden van de supply chain teams van morgen. De technologie heeft zichzelf al bewezen. Zo laat onderzoek in de Verenigde Staten laat al zien dat AI al taken kan uitvoeren die gelijk staan met de kunde van 11,7% van de beroepsbevolking. En tegen het einde van dit decennium zal het wereldwijde potentieel voor efficiëntiewinst en kostenreductie aanzienlijk groter zijn.

De maatstaf voor uitmuntendheid zal niet alleen liggen in het niveau van automatisering, maar vooral in de bedrijfsresultaten die “mens-AI-teams” samen behalen. De bedrijven die de juiste governance, infrastructuur en - misschien wel het belangrijkste - cultuur ontwikkelen om die samenwerking te ondersteunen, zullen de volgende fase van leiderschap in de supply chain vorm geven.