topBarLeftS

Het AI‑ERP volwassenheidsmodel: van Assistentie naar Actie

“AI‑ERP volwassen? Voor 90% is het toneelspel. Onder de motorkap durft bijna niemand AI te laten handelen. Te spannend. Te ingrijpend. Te confronterend.”

Organisaties staan op een kantelpunt. Niet omdat AI ineens slimmer is geworden, maar omdat ze nu moeten bepalen welke rol ze het durven geven.

Niet technisch, maar operationeel. Niet in theorie, maar in de dagelijkse praktijk.

Om dat gesprek scherp te voeren, is één vraag cruciaal: waar staan we eigenlijk?

Het AI‑ERP volwassenheidsmodel helpt dat zichtbaar te maken.
Het maakt onderscheid tussen registreren, analyseren, assisteren en handelen.
Geen roadmap, geen belofte, maar een lens.

Een lens die vier fundamenteel verschillende rollen van AI blootlegt:

1. Registreren — vastleggen wat er gebeurt

De laag waar de meeste organisaties nog steeds het grootste deel van hun tijd doorbrengen.
Hier wordt vastgelegd wat er gebeurt: transacties, orders, voorraden, uren, statussen.
AI speelt hier nauwelijks een rol, hooguit in het opschonen of structureren van data.

2. Analyseren — begrijpen wat er gebeurt

Hier ontstaat inzicht. Rapportages, dashboards, KPI’s, voorspellende modellen.
AI herkent patronen, afwijkingen en trends. Maar blijft passief: de mens moet nog steeds interpreteren en beslissen.

3. Assisteren — helpen bij wat er moet gebeuren

De laag waar AI echt begint te werken. AI doet voorstellen, vult aan, prioriteert en signaleert risico’s.
Hier ontstaat operationele waarde: minder fouten, snellere beslissingen, betere keuzes.
Leveranciers zitten hier al volop, organisaties nog niet.

4. Handelen — uitvoeren wat er moet gebeuren

De laag waar AI zelfstandig stappen zet binnen duidelijke kaders. Niet autonoom, maar gecontroleerd.
AI voert uit wat anders handmatig zou gebeuren: routeren, plannen, matchen, corrigeren.
Technologie is hier verder dan de meeste organisaties durven toegeven.


De vier lagen als machtsstructuur

System of Record (De Bron)

De formele waarheid van de organisatie. Het bepaalt wat een contract, order, voorraad en verplichting is.
Het is geen database: het is de juridische en operationele werkelijkheid van de organisatie.

System of Intelligence (Het Inzicht)

Leest, interpreteert en analyseert. Het ziet patronen die mensen missen en adviseert op basis daarvan, maar handelt niet. Het blijft wachten op de mens voor de volgende stap.

System of Assistance (De Begeleiding)

Doet voorstellen, corrigeert, vult aan en suggereert. Het brengt je tot 90% van de taak, maar de laatste klik blijft bij jou. Elke wijziging aan de waarheid vraagt een menselijke handtekening. Jij bent de filter, de rem, de eindverantwoordelijke.

System of Action (De Executie)

Voert uit binnen duidelijke kaders. Het schrijft naar de bron. Het plaatst orders, wijzigt voorraad, activeert verplichtingen. Dit is geen “volgende stap”, maar een machtsverschuiving: AI wordt collega, actor, uitvoerder.


Het model werkt niet alleen binnen één organisatie

Dit gesprek gaat al lang niet meer alleen over jouw organisatie. De snelheid waarmee leveranciers nieuwe mogelijkheden bouwen, en de mate waarin technologie al verder is dan veel bedrijven denken, maken dat je volwassenheid nooit los kunt zien van de omgeving waarin je opereert.

Het model werkt voor het hele ecosysteem. Het laat zien in welke laag organisaties vandaag opereren, in welke laag leveranciers al oplossingen aanbieden, en hoe groot de afstand daartussen is.

Sommige organisaties blijven hangen in registreren en analyseren, terwijl technologie en leveranciers al klaarstaan in assisteren en handelen.


Waar staan organisaties?

Veel organisaties denken dat ze al ver zijn met AI, maar de meeste blijven steken in lagen waar de mens nog steeds het werk moet doen. Waar AI slim is, maar passief. Waar inzichten ontstaan, maar geen acties volgen. Waar de bottleneck niet technologisch, maar menselijk is.

De verschuiving begint wanneer AI niet langer informeert, maar daadwerkelijk gaat doen. Het wacht niet op toestemming of een klik, maar zegt: “Ik regel dit.” En het staat niet aan de zijlijn, maar grijpt midden in het proces in.

En precies daar beslist een organisatie of AI een extra laag complexiteit wordt of een bron van beweging.

Het AI‑ERP volwassenheidsmodel laat zien waar je staat, waar je naartoe kunt, en welke kloof je moet overbruggen om van intelligentie naar actie te komen.


De volwassenheidsvraag

Daar ontstaat de volwassenheidsvraag: hoe ver wil je gaan, en hoe ver kun je gaan?

Volwassenheid gaat niet over technologie.
Niet over features.
Niet over wat een leverancier kan laten zien in een demo.

Volwassenheid gaat over drie vragen:

  • • Waar staat jouw organisatie vandaag?
  • • Waar staat jouw leverancier?
  • • Hoe ver wil je — en kun je — meegaan?

Het AI‑ERP volwassenheidsmodel maakt die drie perspectieven zichtbaar in één beeld.
En precies dat maakt het een volwassenheidsmodel.


Waarom dit nu relevant is

Omdat de markt versnelt.
Omdat leveranciers al in laag 3 en 4 bouwen.
Omdat organisaties die in laag 1 en 2 blijven hangen, straks niet meer kunnen aansluiten.

Niet omdat ze niet willen.
Maar omdat ze niet zien waar ze staan.

Het vier‑lagen model geeft die helderheid terug.


De beweging die organisaties moeten maken

Niet van laag 1 naar laag 4.
Niet van registreren naar handelen.
Niet van nul naar honderd.

Maar van onbewust naar bewust.

Van “we doen al iets met AI” naar “we weten precies in welke laag we zitten en waarom”.

Van technologie‑gedreven naar proces‑gedreven.
Van hype naar volwassenheid.

ERP evolueert: van registreren naar echt handelen

De wereld van ERP schuift. Niet in kleine stappen, maar in een structurele beweging die de komende jaren bepaalt welke organisaties vooruitkomen en welke blijven hangen in oude aannames.

In 2025 zagen we de eerste echte doorbraak: AI werd niet langer als losse tool naast ERP geplaatst, maar direct in de kern verweven. Embedded AI veranderde de rol van ERP van registreren naar begrijpen. En nu staan we aan de vooravond van de volgende fase: handelen.

1. System of Record — het fundament

Traditioneel ERP was gebouwd als System of Record: de database van de waarheid. Het registreert wat er is gebeurd — facturen, voorraad, orders — met een focus op compliance, integriteit en reproduceerbaarheid.

Noodzakelijk. Maar passief.

2. System of Intelligence — het begin van begrip

Met embedded AI ontstond het System of Intelligence. Het systeem begon te begrijpen wat er in de data gebeurt en ging voorspellen:

  • • wat er gaat gebeuren
  • • waarom iets gebeurt

Voorspellende analyses, anomaly detection en risico-inschattingen. Allemaal waardevol, maar nog steeds adviserend.

3. System of Action — de echte doorbraak

De toekomst van ERP ligt in de transformatie naar een System of Action: een systeem dat niet alleen registreert en begrijpt, maar zelfstandig handelt.

Geen rapport dat vertelt dat een correctie nodig is, maar een AI-agent die:

  • • de correctieboeking zelf uitvoert
  • • inkooporders automatisch aanpast
  • • workflows real-time bijstuurt

SAP, Oracle, QAD en IFS laten deze beweging al zien. Niet als gimmick, maar als structurele evolutie van hun platformen.

Let op: Embedded AI zonder autonome executie is geen system of action.
Het is een system of assistance.

Waarom sommige thought leaders dit missen

Toch blijven sommige stemmen in het veld ERP wegzetten als legacy. Niet omdat ERP dat is, maar omdat zij blijven kijken naar de passieve systemen van vroeger.

Ze promoten losse AI-tools, vaak om vijf redenen.

1. Zichtbaarheid

Een externe AI-tool voelt “nieuw” en is makkelijk te demonstreren. Het is makkelijker om iets zichtbaars te verkopen dan iets dat diep in processen verweven zit. Embedded AI werkt grotendeels onzichtbaar binnen het ERP-scherm.

2. Complexiteit

Het ombouwen van een system of record naar een system of action vereist diepe proceskennis, domeinlogica en strikte data-governance. Veel van deze partijen hebben geen toegang tot de kernlogica van ERP en missen de expertise om daarin te bouwen. Het is makkelijker een laag erbovenop te verkopen die praat, maar geen transacties uitvoert.

3. Beperkte verantwoordelijkheid

Een losse AI hoeft geen transacties te boeken. Geen risico, geen governance, geen integriteitseisen. Zonder operationele verantwoordelijkheid blijft de oplossing steken op adviesniveau.

4. Commerciële drijfveren

Een externe AI-laag is een product dat je kunt vermarkten. Embedded AI is een capability die je moet verdienen. Veel partijen pushen hun aanpak omdat die schaalbaar is voor henzelf, niet omdat die werkt voor de klant.

5. Herhaling van oude fouten

Middleware, portals, dashboards, RPA-lagen. Steeds opnieuw wordt er iets bovenop gezet omdat de kern niet wordt beheerst. De les uit het verleden is niet geleerd.

Maar precies daar ontstaat het gevaar.

Het risico van AI zonder ERP

AI die niet in de ruggengraat van de organisatie zit, blijft hangen in de intelligence-fase:

  • Geen executiekracht
    Een losse AI kan adviseren, maar niet met zekerheid een grootboektransactie boeken of een leverancier betalen.
  • Data-ontkoppeling
    Zonder context zoals marges, contractafspraken en voorraadposities worden beslissingen onnauwkeurig of zelfs riskant.

AI zonder ERP is slim, maar machteloos.

Conclusie: de innovatie van 2026 zit niet in vervanging, maar in transformatie

De echte vooruitgang ligt niet in het afschrijven van ERP, maar in het doortrekken van ERP naar een intelligent orgaan dat niet alleen onthoudt, maar ook handelt.

Thought leaders die ERP als legacy bestempelen, missen één cruciaal inzicht:

De action-laag krijgt pas waarde wanneer zij direct verbonden is met de record-laag.

Zonder die verbinding blijft AI een adviseur. Met die verbinding wordt AI een operator.

En precies daar ontstaat de volgende generatie bedrijfsvoering.

Wat wringt, barst naar buiten. Wat klopt, wordt versterkt.

Organisaties zijn lang gebouwd op een comfortabel onderscheid. Wat zichtbaar is voor de markt kreeg aandacht. Wat zich intern afspeelde, bleef beheersbaar zolang het tempo klopte. De buitenkant bepaalde het verhaal, de binnenkant volgde.

Dat onderscheid werkte zolang mensen frictie konden overbruggen, prioriteiten verlegden en inconsistenties tijdelijk negeerden.

Met AI in de kern van besluitvorming verdwijnt dat vangnet. De logica van de organisatie komt bloot te liggen. Wat intern niet klopt, kan niet langer worden gemaskeerd. Wat wel klopt, wordt versterkt.

In klassieke organisaties ligt de buitenkant vol kansen en sterktes. Dat is de plek waar groei, energie en marktbewegingen zichtbaar zijn. Het is de wereld van klanten, innovatie, commerciële ritmes en strategische keuzes. Alles wat groeit, opent, versnelt en verbindt.

De binnenkant bestaat uit zwaktes en bedreigingen. Dat zijn de plekken waar processen vastlopen, waar governance stroef wordt en waar risico zich opstapelt. Het is de wereld van silo’s, afhankelijkheden, technische schuld en organisatorische frictie. Alles wat remt, vertraagt en blokkeert.

Zolang besluitvorming vooral door mensen gebeurde, bleef dat onderscheid houdbaar. Problemen konden tijdelijk worden genegeerd, uitzonderingen gemaakt en spanning gladgestreken.

Wanneer AI besluitvorming structureel beïnvloedt, verandert die verhouding. De binnenkant wordt zichtbaar. De buitenkant wordt schaalbaar.

AI legt bloot waar frictie zit, niet als oordeel maar als patroon. Het laat zien waar processen niet kloppen, waar data niet samenvalt, waar verantwoordelijkheden onduidelijk zijn en waar risico’s zich opstapelen. Tegelijkertijd versterkt AI alles wat al sterk is. Niet door meer mensen, maar door meer intelligentie. Sterke processen worden sneller. Heldere structuren worden krachtiger. Goede keuzes worden consistenter.

De vraag wordt dan niet hoe we AI gebruiken, maar wat er gebeurt met een organisatie wanneer de binnenkant niet langer verborgen kan blijven. Wat betekent het wanneer patronen die altijd onder de oppervlakte bleven zichtbaar worden in dashboards, aanbevelingen en beslismodellen. Wat betekent het wanneer de organisatie zichzelf begint te spiegelen.

Want:

  • • AI versterkt kansen, maar vergroot ook de zichtbaarheid van zwaktes
  • • AI versnelt sterktes, maar versnelt ook de gevolgen van bedreigingen
  • • AI maakt waarde schaalbaar, maar maakt risico’s groter

AI verschuift besluitvorming van intuïtie naar structuur. Het dwingt organisaties om te erkennen wat al langer speelt, maar nooit scherp genoeg werd gezien. Het maakt duidelijk waar de organisatie coherent is en waar zij fragiel is. Het maakt zichtbaar waar teams samenwerken en waar zij elkaar tegenwerken. Het maakt voelbaar waar systemen elkaar versterken en waar zij elkaar verzwakken.

Organisaties die intern niet kloppen, worden extern onhoudbaar. Niet omdat AI iets kapot maakt, maar omdat het zichtbaar maakt wat al niet werkte. Organisaties die wel kloppen, worden sterker omdat AI de logica van hun beslissingen versterkt.

AI stelt geen technologische vraag, maar een organisatorische. Het dwingt organisaties om onder ogen te zien of hun structuur klopt. Niet in woorden of intenties, maar in beslissingen die zich herhalen.

Wat gebeurt er met onze organisatie als de binnenkant niet langer verborgen kan blijven?

Symbiotic Pulse — Waarom organisaties pas evolueren wanneer deze drie samenkomen

We hebben organisaties te lang behandeld als machines.
Vooruitgang ontstaat pas wanneer:

  • Business voelt
  • Technologie beweegt
  • Inzicht het geheel verbindt

👇 Lees het volledige artikel
Symbiotic Pulse — Waarom organisaties pas evolueren wanneer deze drie samenkomen


Business voelt. Technologie beweegt. Inzicht verbindt.

We hebben organisaties te lang behandeld als machines. Maar machines voelen niets. Organismen wel.

We praten nog te vaak over business en technologie alsof het twee aparte werelden zijn. Alsof de één denkt en de ander uitvoert. Alsof strategie ontstaat in vergaderzalen en technologie pas daarna in beweging komt.

Maar zo werkt het niet. Niet in organisaties die vooruitkomen.

In de praktijk bewegen business en technologie samen. Soms soepel, soms met wrijving, maar altijd in relatie tot elkaar. Wie dat samenspel los trekt, verliest niet alleen snelheid, maar vooral betekenis.

Een organisme, geen organigram

Kijk naar het model dat onder moderne organisaties ligt en je ziet iets interessants.

Aan de buitenkant bevinden zich kansen en sterktes: alles wat energie geeft, ruimte opent en waarde creëert.

Aan de binnenkant zitten de zwaktes en bedreigingen: plekken waar het schuurt, vastloopt of risico ontstaat.

Dat is geen statisch overzicht. Het leeft.

Business voelt meestal als eerste dat er iets verandert. Een dreiging, een kans, een verschuiving in de markt. Dat is geen spreadsheet-werk. Dat is sensing. Een intuïtieve gevoeligheid voor wat er aankomt, nog voordat het volledig te benoemen is.

Technologie pakt dat gevoel op en zet het om in beweging. In processen die beter lopen. In automatisering die frictie wegneemt. In correcties die nodig zijn om koers te houden. Technologie ondersteunt niet, maar activeert.

En precies daar, tussen voelen en bewegen, ontstaat inzicht.

Niet als rapport. Niet als KPI-set. Maar als dat moment waarop alles samenvalt. Dat je ineens begrijpt wat er speelt, waarom het speelt en waarom het ertoe doet. Zonder dat inzicht ben je alleen maar bezig: optimaliseren zonder richting, verbeteren zonder betekenis.

Zonder inzicht pak je geen kansen en los je geen pijnpunten op.

Zo lijkt een organisatie minder op een machine en meer op een organisme.

Business voelt. Technologie reageert. Inzicht verbindt.

Samen leert, beweegt en groeit het geheel.

Fashion & Lifestyle

In fashion zie je dit bijna letterlijk gebeuren.

Business voelt cultuurverschuivingen vaak sneller dan ze kunnen uitleggen: een nieuwe subcultuur, een onverwachte esthetiek, een community die ineens opduikt. Dat gevoel komt niet alleen uit data. Het wordt opgepikt aan de randen.

Technologie maakt het mogelijk om daarop te reageren: snellere drops, betere supply-chain sensing, content die meteen goed landt. Het is de motor die het merk in beweging houdt.

Inzicht verbindt en onthult waarom iets aanslaat, waarom een groep reageert, waarom een verhaal resoneert. Merken die dat serieus nemen, zijn geen labels meer, maar levende systemen die meebewegen met cultuur in plaats van haar achterna te lopen.

ERP & Digital Transformation

In ERP-trajecten zie je hetzelfde patroon, maar vaak minder expliciet.

Business voelt waar het knelt: compliance-druk, procesgaten, datasilo’s, kansen die blijven liggen. Dat gevoel is zelden technisch, maar altijd reëel.

Technologie beweegt met embedded AI, automatisering en governance. Niet als doel op zich, maar als antwoord op wat gevoeld wordt.

Inzicht verbindt pas echt wanneer alles samenkomt. Niet als PowerPoint, maar als besef van hoe het geheel samenwerkt. Dan verandert ERP van een systeem in iets dat bijna leeft. Het leert. Het corrigeert. Het versterkt wat werkt.

Organisaties die dit begrijpen, evolueren.

AI-Advisory

In AI-advisory wordt dit patroon misschien nog het duidelijkst.

Business voelt de ruis: de hype, de verwarring, pilots die starten maar nergens landen. De energie is er wel, de richting vaak niet.

Technologie brengt de kracht: contextuele intelligentie, embedded AI, operationele waarde. Maar zonder inzicht blijft het los zand; dan wordt AI een speeltje of een presentatie.

Inzicht verbindt alles en verandert de dynamiek. AI wordt iets dat meedenkt en meebeweegt. Advisory verschuift van pitch naar partnerschap. Van uitleg naar samenspel. Bijna symbiotisch.

Wat blijft hangen

Symbiotische intelligentie ontstaat niet door meer tools, meer data of meer plannen. Ze ontstaat wanneer voelen, bewegen en begrijpen elkaar versterken.

Business voelt. Technologie beweegt. Inzicht verbindt.

En misschien is dat wel de echte vraag voor organisaties vandaag: wordt er nog geleerd en geëvolueerd — of vooral beheerd?

Wat succesvolle ERP‑transformaties gemeen hebben

Succesvolle ERP-transformaties slagen door voorbereiding, procesinzicht en focus op wat echt telt.

Bedrijven die hun ERP-transformatie halen, hebben één ding gemeen: ze weten exact waar ze staan voordat ze bewegen.

Niet globaal. Niet high-level.
Maar tot op proces-, data- en applicatieniveau.

Dit doen succesvolle bedrijven elke keer weer:

1️⃣ Ze kennen hun processen beter dan de leverancier

Bedrijfsprocessen zijn volledig in kaart gebracht en worden maandelijks gevalideerd en geoptimaliseerd.

Bij Philips deden we dit jarenlang zo. Het werkt.
Zo heb ik het geleerd. Zo doe ik het nog steeds.

2️⃣ Ze beheersen applicatie portfolio rationalisatie

Ze weten exact:

  • • welke applicaties waarde leveren
  • • welke weg kunnen
  • • hoe de toekomstige architectuur eruitziet — inclusief processen, applicaties en organisatie

Zonder dit kun je geen ERP-transformatie starten.

3️⃣ Ze laten niets aan het toeval over

Requirements zijn glashelder en volledig:

  • • scherp op wat oplossingen wel en niet kunnen
  • • 10–20 kernprocessen geïdentificeerd die het bedrijf uniek maken
  • • volledige focus daarop bij selectie en implementatie — keuzes feitelijk, niet politiek

4️⃣ Ze valideren de standaard — echt valideren

Niet vertrouwen op demo's.
Niet vertrouwen op sales.

Zelf onderzoeken:

  • • handleidingen doorspitten
  • • standaard procesbeschrijvingen vertalen naar de eigen situatie
  • • configuratie en hidden features onderzoeken
  • • proces-flows van shortlist-aanbieders analyseren
  • • verschillen expliciet naast eigen procesvarianten leggen

En: aanbieders confronteren met de processen zoals zij die uitgevoerd willen zien.

Dit is het verschil tussen een realistische start en een dure gok.

5️⃣ Ze starten met een opgeruimde organisatie

Toekomstige processen zijn uitgewerkt in duidelijke modellen.

Ze wachten niet: verbeteren direct met wat al beschikbaar is.

Wie met een schone, vereenvoudigde operatie aan de start verschijnt, eindigt vrijwel altijd sterker — dat zie ik elke keer.

6️⃣ Ze richten hun organisatie in voor succes

De structuur ondersteunt de business, niet andersom.

  • • eigenaarschap is duidelijk
  • • silo’s verdwijnen
  • • er is governance die werkt
  • • besluitvorming is strak en consistent

😉 De rode draad:

Succes is geen geluk.
Succes is voorbereiding.

Voorbereiding begint met weten waar je staat, niet met software kiezen.

Dit is precies het werk dat ik tientallen keren heb gedaan:
van procesmodellering tot applicatierationalisatie, van requirements-validatie tot het doorgronden van software op handleidingniveau.

Het is praktijk. Het werkt.

Ik heb het stappenplan, aanpak en ervaring — en ken de meeste oplossingen tot op uitzonderingen, configuratiepaden en proceslogica.

En dat geeft één groot voordeel:
als projectmanager kun je je focussen op het begeleiden van de mensen, niet op het blussen van verrassingen.