AI is in de logistiek geen onderscheidende factor meer, maar een basisvoorziening. Uit recent onderzoek van McKinsey blijkt dat bijna 90 procent van de verladers inmiddels minstens een AI-toepassing in het transport gebruikt, en een derde zelfs vijf of meer. In de warehousing ligt de adoptie nog hoger: 96 procent zet minstens één AI- of digitale toepassing in, en 93 procent is van plan de komende jaren vier of meer nieuwe toepassingen toe te voegen.

De tevredenheid is groot; ruim 84 tot 88 procent zegt dat de resultaten aan de verwachtingen voldoen of deze overtreffen.

Voor transportmanagers betekent dit: de vraag is niet meer óf u AI inzet, maar of u er meer uit haalt dan uw concurrent. Uit het onderzoek blijkt dat bedrijven die echt rendement boeken zich op drie punten onderscheiden.

1. Trade-offs zichtbaar maken. Door data uit verschillende systemen samen te brengen in één beeld, worden de gevolgen van beslissingen voor kosten, service en capaciteit direct inzichtelijk. Een grote voedselproducent bouwde zo'n controletoren die data uit vier transportsystemen combineerde en wekelijks zo'n 20.000 zendingen volgde. Dat inzicht leidde tot herontwerp van de vlootinzet, uitbreiding van de capaciteit met 50 procent, en uiteindelijk meer dan 50 miljoen dollar aan besparingen.

2. Analyse dichter bij de operatie brengen. In plaats van analyse als apart traject te behandelen, wordt deze steeds vaker direct ingezet waar beslissingen vallen: bij planning, voorraad en uitzonderingen. Zo gebruiken sommige organisaties agentic AI om zendingen continu te monitoren en al bij te sturen voordat een levering misgaat; bij vertraging, temperatuurafwijkingen of een afwijkende route.

3. Beslissingen direct aan de uitvoering koppelen. Hoe korter de tijd tussen inzicht en actie, hoe groter de impact. Een wereldwijde retailer bouwde een digitale representatie van zijn keten en draaide dagelijks meer dan 50 simulaties voor voorraad- en verzendkeuzes. Resultaat: meer dan 10 procent lagere fulfilment- en voorraadkosten, 5 procent minder luchtvracht, en circa 20 procent betere bezetting van een netwerkknooppunt.

De opgave voor transportmanagers

De technologie is inmiddels breed beschikbaar; het verschil zit in de organisatie eromheen. Wie AI wil laten renderen, moet data uit losse systemen samenbrengen, analyse verankeren in het dagelijkse planningsproces, en de stap van inzicht naar actie zo kort mogelijk maken. Dat is waar bedrijven vandaag de dag echt geld mee verdienen: niet met de tool zelf, maar met hoe snel die tot een beslissing leidt.

Bron: McKinsey