McKinsey concludeert in een recente studie dat generatieve AI geen hype is, maar een structurele verschuiving, en dat transportmanagers die nu wachten straks moeten inhalen tegen hogere kosten.

McKinsey stelt onomwonden: AI in het transport bevindt zich niet langer in de experimenteerfase. De technologie levert aantoonbaar resultaat op in routeplanning, warehouseautomatisering, documentverwerking en capaciteitsplanning. Voor transportmanagers betekent dit dat de vraag niet langer óf is, maar wáár eerst.

Gevestigde logistieke dienstverleners beschikken over voordelen die niet eenvoudig door AI of software te kopiëren zijn. Hun schaalgrootte zorgt voor scherpe tarieven en brede vervoersnetwerken. Daarnaast zijn persoonlijke relaties met verladers en vervoerders cruciaal: vertrouwen en ervaring blijven belangrijk in een sector waarin verstoringen direct impact hebben.

Grote logistieke spelers hebben bovendien diepgaande operationele kennis opgebouwd door jarenlange praktijkervaring. Misschien wel het belangrijkste voordeel is de data. Incumbents beschikken over enorme hoeveelheden historische transport- en klantdata, waarmee zij AI-systemen beter kunnen trainen dan nieuwe toetreders zonder vergelijkbare datasets.

Vier gebieden met directe impact

Routeoptimalisatie is de meest volwassen toepassing. Systemen verwerken realtime verkeersdata, weersomstandigheden en ladingkenmerken om voortdurend de meest efficiënte routes te berekenen. Dat is een taak die menselijke planners structureel verliezen van algoritmen.

Documentverwerking via generatieve AI automatiseert het opstellen en controleren van vrachtbrieven, facturen en douanedocumenten. McKinsey meet een terugdringing van de doorlooptijd met tot 60 procent en een verlichting van de werkdruk bij logistiek coördinatoren met 10 tot 20 procent.

Voorspellend onderhoud analyseert sensordata van motoren, remmen en banden om storingen te voorspellen voordat ze optreden. Dat verlaagt niet alleen de kosten, maar beschermt ook leverbeloften — cruciaal voor klantrelaties in een markt met flinterdunne marges.

Vraagprognose verbetert met AI de nauwkeurigheid van voorspellingen met 30 tot 50 procent ten opzichte van traditionele methodes, waardoor capaciteitsbeslissingen beter onderbouwd worden en leegrijden wordt teruggedrongen.

Wat staat managers in de weg?

McKinsey identificeert schalen als het centrale knelpunt. Het gebruik van AI is breed, maar slechts een derde van de organisaties slaagt erin om AI bedrijfsbreed te verankeren. De obstakels zijn universeel: versnipperde data, ontbrekende herinrichting van het werkproces en onvoldoende governance. AI bovenop bestaande processen plakken werkt niet; waarde ontstaat door processen opnieuw te ontwerpen met AI als fundament.

Zodra de strategie helder is, verschuift de aandacht naar het ontwikkelen van de benodigde capaciteiten. Daarbij zijn vier domeinen bepalend:

• Talent. Digitale excellentie kun je niet uitbesteden. Organisaties moeten eigen mensen aantrekken en ontwikkelen die in staat zijn onderscheidende digitale oplossingen te bouwen en continu te doorontwikkelen. Minstens zo belangrijk is het creëren van een werkomgeving waarin dit talent kan groeien en experimenteren.
• Operating model. Het aanpassen van het operating model is lastig, omdat dit raakt aan de kern van de organisatie en de samenwerking tussen mensen. Toch is juist die aanpassing noodzakelijk om sneller en flexibeler te kunnen innoveren en nieuwe AI-toepassingen effectief in de operatie te integreren.
• Technologie. Een moderne, gedistribueerde technologieomgeving maakt het eenvoudiger om toegang te krijgen tot data, applicaties en tools voor softwareontwikkeling. Het doel is technologie breed inzetbaar te maken, zodat teams snel kunnen experimenteren, verbeteren en hoogwaardige oplossingen kunnen ontwikkelen.
• Data. Een sterke data-architectuur zorgt ervoor dat data eenvoudig beschikbaar, deelbaar en herbruikbaar is binnen verschillende teams en processen. De uiteindelijke waarde van AI hangt namelijk sterk af van de kwaliteit, relevantie en beschikbaarheid van data. Zonder goede data geen slimme logistiek.

Drie stappen voor transportmanagers

Begin met één hoogimpacttoepassing, zoals outeplanning of documentverwerking, en schaal deze op zodra de resultaten meetbaar zijn. Investeer parallel in datakwaliteit: AI is zo sterk als de onderliggende informatie. En meet van dag één: wie geen KPI’s koppelt aan AI-initiatieven, verliest de grip op de waardecreatie.

De transportbedrijven die nu investeren in AI-capaciteiten, bouwen een kostenvoordeel op dat concurrenten moeilijk kunnen inhalen. Wachten is geen neutrale keuze. Het is een strategische achterstand.

Bronnen: McKinsey & Company — „Code and Cargo: How AI Could Change Freight Logistics” en „Beyond Automation: How Gen AI Is Reshaping Supply Chains”

Lees ook: AI verandert transportsector: wat betekent dit voor de medewerkers?