VCM_092025_LR

SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

Op AI-expeditie in het logistieke landschap Dr. Sebastian Piest deelt gestructureerde aanpak voor AI-projecten Artificiële intelligentie zit in de lift. Logistieke en supply chain-professionals worden dan ook overspoeld met tools, trends en succesverhalen. Toch blijkt in de praktijk dat veel AI-initiatieven stranden voordat ze enige impact maken. De oorzaak? Een gebrekkige voorbereiding, te veel technische focus en te weinig betrokkenheid vanuit de business. Daarom zette Sebastian Piest, assistent-professor en DesignLab rese arch fellow aan de Universiteit Twente, zijn schouders onder de Community of Practice voor AI. Binnen die community werd een toolbox voor AI-projecten ontwikkeld, waarmee bedrijven stapsgewijs hun eigen AI-expeditie kunnen starten.

V andaag lijkt AI alomtegenwoor dig. ChatGPT, voorspellende tools, machine learning: de technologieën liggen binnen handbereik. Maar in de dagelijkse operaties blijkt de implementatie van die tools vaak minder evi dent. De verwachtingen van de technologie zijn hoog, maar het effectieve gebruik ervan in de praktijk is een behoorlijke uitdaging. “Wie AI wil inzetten als hefboom voor verbetering, moet starten met de juiste mindset, niet met de technologie,” meent Sebastian Piest. “In de praktijk blijkt het erg moeilijk om AI struc tureel in de processen te verankeren. Er zijn zeker successen, maar heel veel projecten blij ven toch in de prototypefase hangen.” Volgens Sebastian Piest beginnen onderne mingen vaak aan een project zonder goed te begrijpen wat AI wel en niet is. “Je moet goed

weten wat je echt nodig hebt,” zegt hij. “AI draait om intelligente systemen die zelfstan dig kunnen redeneren en handelen op basis van grote hoeveelheden data. Traditionele modellen voor machine learning leren patro nen en zullen op basis daarvan voorspellingen of beslissingen nemen. Generatieve AI gaat nog een stap verder en creëert nieuwe con tent op basis van enorme hoeveelheden data. Bij de ChatGPT’s van deze wereld zitten daar heel grote, getrainde taalmodellen achter. Die noemen we GPT’s (generative pre-trained transformers). Die modellen zijn tot verras sende dingen in staat, maar er schuilt ook mys tiek achter. Vaak begrijpen zelfs computerwe tenschappers de logica erachter niet honderd procent. Zulke modellen kunnen bijvoorbeeld ook gaan hallucineren. Dat is een risico. Gene ratieve AI ontwikkelt zich tegenwoordig erg snel. Er komen continu nieuwe modellen bij,

waardoor het moeilijk te volgen is. Modellen op basis van AI zijn dus fundamenteel anders dan een dashboard of rapportagetool. De echte uitdaging ligt in eerste instantie dan ook niet meteen bij de technologie, maar bij de toepassing.” Om bedrijven bij hun AI-projecten te onder steunen, richtte de Universiteit Twente samen met Breda University of Applied Sciences (BUas) en Deltago de Community of Practice voor AI (CoP-AI) op. Via workshops, tooling en vooral samenwerking biedt die community gestructureerde ondersteuning bij de AI-ont dekkingstocht van bedrijven. Sebastian Piest: “Het initiatief is een zestal jaar geleden gestart vanuit een aantal onder zoeksprojecten. Zelf was ik toen bezig met een promotieonderzoek rond mensgerichte AI. Tijdens de coronaperiode besloten we een

22

WWW.VALUECHAIN.BE