Agentic commerce verandert de manier waarop consumenten producten ontdekken en kopen. In plaats van te zoeken, te bladeren en opties te vergelijken, vertrouwen klanten steeds vaker op AI om hun aankoopbeslissingen te sturen. Nu AI een nieuwe beslissingslaag wordt, moeten merken niet alleen strijden om de aandacht van de consument, maar ook om de aanbevelingen van AI.

Deze verschuiving is dit is met name duidelijk in China. De diepgaande integratie van contentplatforms, e-commercemarktplaatsen en instant retail heeft het besluitvormingsproces van de klant drastisch verkort. Het duurt vaak slechts enkele minuten vanaf het moment dat een product wordt ontdekt tot aan de aankoop. Merken die de juiste informatie in de juiste context kunnen aanbieden, behalen daarmee een aanzienlijk concurrentievoordeel.

Wat echter echt het verschil maakt, is niet het aantal AI-tools dat een bedrijf inzet. Het gaat erom of AI wordt geïntegreerd in de data, de processen en de besluitvormingssystemen van het bedrijf.

Waar daadwerkelijk concurrentievoordeel wordt gecreëerd

Veel organisaties verwarren de wijdverbreide invoering van AI met AI-transformatie. Medewerkers maken gebruik van grote taalmodellen om reports te schrijven, data te analyseren en presentaties op te stellen, wat leidt tot aanzienlijke productiviteitswinst.

Maar dit is nog maar het begin.

Persoonlijke AI verhoogt de individuele productiviteit. Organisatorische AI transformeert de capaciteiten van ondernemingen door AI te integreren in bedrijfsprocessen, kennisbeheer en besluitvorming. Het verschil zit niet in de technologie zelf, maar in de vraag of de kennis binnen de organisatie en de toepassing van AI in kaart kunnen worden gebracht, gedeeld en voortdurend verbeterd.

Neem bijvoorbeeld een winkelketen. Ervaren regiomanagers bouwen vaak waardevolle expertise op op het gebied van merchandising, winkelbeheer en de uitvoering van lokale marktstrategieën. Toch blijft deze kennis vaak beperkt tot individuele personen. Wanneer zij de organisatie verlaten, gaat een groot deel van die ervaring met hen verloren.

Deze uitdaging doet zich bij veel organisaties voor. Medewerkers passen AI op eigen houtje toe, zonder dat er een gemeenschappelijk platform is om kennis te delen. Verschillende afdelingen werken met verschillende tools en data-normen, waardoor het moeilijk is om best practices op grotere schaal toe te passen. Het management vertrouwt nog steeds op meerdere rapportagelagen in plaats van op realtime operationele informatie.

Zonder een uniform AI-fundament en een uniform bestuurskader leiden verbeteringen in de individuele productiviteit zelden tot betere prestaties van de organisatie.

Organisatorische AI pakt deze uitdaging aan door individuele expertise omzetten in institutionele capaciteit, waardoor organisaties kennis kunnen opbouwen, beste praktijken kunnen overnemen en de samenwerking tussen verschillende afdelingen kunnen versterken.

Vier prioriteiten voor het opzetten van organisatorische AI en het waarborgen van de acceptatie van AI binnen ondernemingen

Voor een succesvolle implementatie van AI binnen een organisatie is meer nodig dan alleen het invoeren van nieuwe technologie. Bedrijven moeten hun data, processen en governance herontwerpen en afstemmen op hun bedrijfsdoelstellingen.

Voor bedrijven in de sectoren consumptiegoederen, detailhandel en mode springen vier prioriteiten in het oog.

1. Processen herontwerpen: Maak AI tot een integraal onderdeel van de bedrijfsinfrastructuur

Organisaties dienen prioriteit te geven aan hoogwaardige toepassingen van AI, gemeenschappelijke data- en bestuursnormen vast te stellen en werkprocessen te herontwerpen waarbij AI de besluitvorming kan ondersteunen – of automatiseren.

Een veelvoorkomende misvatting is dat de mate waarin AI wordt ingevoerd, wordt beschouwd als bewijs van transformatie. Als AI beperkt blijft tot individuele werkstations in plaats van deel uit te maken van de bedrijfsworkflows, leidt dit tot een verbetering van de lokale efficiëntie in plaats van de organisatorische capaciteit.

2. Betrek data bij de besluitvorming

De waarde van AI binnen organisaties en de toepassing van AI ligt niet louter in snellere analyses. Deze waarde ligt in waardoor data bedrijfsbeslissingen actief kan sturen.

AI kan de vraagprognoses verbeteren door historische verkoopcijfers te combineren met externe signalen, zoals het weer, promotieacties, feestdagen en het consumentenvertrouwen. Soortgelijke benaderingen kunnen prijsstrategieën, investeringen in promotieacties en klantsegmentatie optimaliseren.

Veel organisaties beschikken al over geavanceerde analyseplatforms, Toch worden cruciale beslissingen nog steeds voornamelijk op basis van ervaring genomen. Data wordt vaak gebruikt om beslissingen achteraf te valideren, in plaats van deze in realtime te helpen vormgeven. Dit blijft een van de grootste belemmeringen voor het realiseren van de zakelijke waarde van AI.

3. Bouw op voorspellingen gebaseerde toeleveringsketens

Naarmate de vraag van consumenten steeds gefragmenteerder wordt, wordt het vermogen om voorspellingen te doen even belangrijk als operationele efficiëntie.

Organisaties dienen de toeleveringsketen van begin tot eind te integreren (data) en AI in te zetten voor vraagprognoses, voorraadoptimalisatie, bevoorradingsplanning en vroegtijdige waarschuwingssystemen. AI kan afzonderlijke processen optimaliseren, maar zonder geïntegreerde data over alle bedrijfsfuncties heen is het niet mogelijk om de prestaties binnen de gehele onderneming verbeteren.

4. Fysieke winkels opnieuw vormgeven met de klantervaring als uitgangspunt

Fysieke winkels blijven een van de belangrijkste contactpunten tussen merken en consumenten.

Winkels die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie, werken continu operationele informatie genereren, van klantgedrag tot productprestaties, terwijl medewerkers in de frontlinie worden uitgerust met AI-assistenten die directe toegang bieden tot productkennis, voorraadinformatie en gepersonaliseerde aanbevelingen.

De beste winkels die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie zijn die waar klanten de technologie nauwelijks opmerken, maar toch duidelijk de voordelen ervan ervaren.

De aanpak van Artefact: Organisatorische AI begint met een ‘zero-based’ ontwerp

Voor het opzetten van AI binnen een organisatie is meer nodig dan alleen een technologieleverancier die AI-tools kan implementeren. Organisaties hebben een partner nodig die in staat is om brugstrategie, data-mogelijkheden, de invoering van AI en organisatorische transformatie.

Op Artefact, ondersteunen wij organisaties tijdens het gehele AI-transformatieproces – van het vaststellen van een AI-strategie en het identificeren van hoogwaardige toepassingen tot het herontwerpen van bedrijfsmodellen, het implementeren van AI-oplossingen en het stimuleren van de organisatiebrede acceptatie ervan.

Wij werken samen met toonaangevende bedrijven in de sectoren consumptiegoederen, detailhandel en mode om bedrijfsplanning, kennisbeheer, supply chain-activiteiten en marketing te transformeren met behulp van AI. Enkele recente projecten zijn onder meer:

  • Intelligente bedrijfsanalyses: Het ontwikkelen van door AI aangestuurde platforms voor marktinformatie voor een toonaangevende voedings- en drankengroep, waardoor geautomatiseerde, multidimensionale marktinzichten mogelijk worden gemaakt, de tijd die nodig is voor regionale analyses aanzienlijk wordt verkort en de commerciële besluitvorming wordt verbeterd.
  • Kennisbeheer binnen de onderneming: Het ontwikkelen van een AI-kennisagent voor een internationaal bedrijf in gezonde voeding, waarmee best practices uit verschillende markten kunnen worden vastgelegd en snel kunnen worden toegepast binnen de wereldwijde bedrijfsactiviteiten.
  • Transformatie van de toeleveringsketen: Een groot consumentenmerk ondersteunen bij het herontwerpen van het besluitvormingskader voor de toeleveringsketen, waarbij AI wordt ingezet om de vraagprognoses, de voorraadoptimalisatie en de algehele veerkracht van de toeleveringsketen te verbeteren.

Deze projecten zijn allemaal gebaseerd op hetzelfde principe: ontwerp op basis van nul.

In plaats van AI simpelweg aan bestaande processen toe te voegen, gaan wij uit van een meer fundamentele vraag: “Als wij dit bedrijfsproces vandaag helemaal opnieuw zouden ontwerpen, waarbij AI vanaf dag één beschikbaar zou zijn, hoe zou het er dan uitzien?”

Om die vraag te beantwoorden, moeten we de werkprocessen herzien, de manier waarop data door de organisatie stroomt opnieuw definiëren, de respectieve rollen van mensen en AI verduidelijken en nieuwe bestuurs- en prestatiemodellen opzetten die hen in staat stellen effectief samen te werken.

Technologie alleen leidt zelden tot ingrijpende veranderingen binnen organisaties. Een duurzaam concurrentievoordeel ontstaat door de manier waarop het werk wordt uitgevoerd opnieuw vorm te geven.

Edam Zhu beschikt over meer dan 20 jaar advieservaring op het gebied van de verkoop en implementatie van oplossingen voor de consumenten-, detailhandel- en lifestylesectoren. Hij is gespecialiseerd in het aansturen van grootschalige digitale en bedrijfstransformaties door strategie, het ontwerpen van bedrijfsmodellen en digitale capaciteiten te combineren om commercieel haalbare oplossingen te creëren. Edam beschikt over diepgaande expertise op het gebied van supply-chain-strategie, omnichannelmarketing en operationele herstructurering, met name binnen gefragmenteerde en snel veranderende markten.