Voor logistieke bedrijven liggen er kansen om met agentic AI processen slimmer, sneller en betrouwbaarder te maken. Agentic AI verwijst naar AI-systemen (vaak gebaseerd op generatieve AI-modellen) die zelfstandig kunnen handelen in de echte wereld, complexe, meervoudige stappenprocessen uitvoeren, en menselijke taken deels overnemen of ondersteunen.

De inzet van agentic AI heeft implicaties voor logistiek en supply chains. In veel logistieke workflows, zoals orderverwerking, planning en het afhandelen van claims, kan deze technologie zorgen voor aanzienlijke tijdwinst en minder fouten. Vooral bij complexe taken met veel variatie, zoals het omgaan met uitzonderingen, verstoringen in de keten of het optimaliseren van routes, kunnen AI-agents ondersteunen door sneller te reageren en beter onderbouwde beslissingen mogelijk te maken.

Om dit goed te laten werken, is betrouwbare data van groot belang. Agents hebben kwalitatieve en actuele informatie nodig, in combinatie met systemen voor feedback en monitoring. Bedrijven die al beschikken over een solide IT-infrastructuur hebben daarom een streep voor bij het toepassen van deze technologie.

Succesvolle implementatie vraagt om meer dan technologie alleen: het gaat om herontwerp van workflows, het zorgvuldig kiezen van toepassingen, en het meenemen van mensen in de verandering. Wie daar nu mee begint, heeft straks een voorsprong in een sector die steeds competitiever en digitaler wordt. McKinsey geeft zes adviezen:

1. Richt je op de workflow, niet op de tool

Veel logistieke processen zijn versnipperd over planners, chauffeurs, magazijnen en klanten. Begin daarom niet met “een AI-agent bouwen”, maar kijk eerst welke workflows je kunt (en wilt) herontwerpen. Bijvoorbeeld het digitaliseren van exception handling bij vertragingen of het automatiseren van klantupdates bij leveringen.

2. Kies slim waar je agents inzet

Gebruik geen zware AI-oplossing voor eenvoudige taken zoals standaard track-and-trace of factuurverwerking; daar is klassieke automatisering beter. Zet agentic AI in bij complexere taken, zoals het plannen van multimodale transporten of het realtime herschikken van routes bij verstoringen.

3. Bouw vertrouwen stap voor stap

Medewerkers in transport en magazijnen zijn vaak sceptisch tegenover nieuwe IT. Begin met pilots die duidelijke resultaten opleveren, zoals 20% minder lege kilometers of sneller reageren bij claims. Laat zien dat de agent controleerbaar en betrouwbaar is, en organiseer feedbackloops waarin gebruikers hun ervaringen teruggeven.

4. Zorg voor monitoring en controle

Maak elke stap van de AI-agent inzichtelijk. Bijvoorbeeld: waarom koos de agent voor een bepaalde route of laadcombinatie? Dit is cruciaal in een sector waar foutjes (te laat leveren, verkeerde pallet) direct kosten opleveren. Bouw dashboards die prestaties en afwijkingen in realtime tonen.

5. Werk met herbruikbare bouwstenen

Ontwikkel niet voor elke klant of proces een eigen AI-agent. Bouw modules die je opnieuw kunt inzetten: een “capaciteitsmatching-module” voor vrachten, een “documentverificatiemodule” voor douane, of een “notificatiemodule” voor klanten. Dit versnelt opschaling en verlaagt kosten.

6. Zet mensen centraal in een nieuwe rol

AI-agents nemen taken over, maar chauffeurs, planners en logistiek managers blijven onmisbaar. Hun rol verschuift: minder tijd kwijt aan routine, meer focus op uitzonderingen, klantrelaties en kwaliteitscontrole. Investeer daarom in training, zodat medewerkers leren samenwerken met AI en begrijpen wanneer ze moeten ingrijpen.

Gebaseerd op: McKinsey

Lees ook: Welke kansen biedt AI voor supply chain management?