AI in de logistiek: een stappenplan van pilot naar praktijk

Logistiek en AI in cijfers

Minder dan je zou denken: in vervoer en opslag gebruikte in 2025 maar 7 procent van de bedrijven AI.

Volgens het CBS (bedrijven met minstens twee werkzame personen) gebruikte in 2025 een op de zes Nederlandse bedrijven AI. In vervoer en opslag was dat 7 procent. Samen met de horeca en de bouw past de sector AI het minst vaak toe. Van alle bedrijven die AI gebruiken, zet maar 4 procent het in voor logistieke doeleinden. Dat is het laagste van alle doelen die het CBS meet.

Europees is het beeld hetzelfde. Eurostat meldt dat AI voor logistiek in 2025 het minst gebruikte doel was, bij 6,08% van de bedrijven met AI. De Sectorstudie 2025 Transport en Logistiek van TVM, ING en Panteia ziet hetzelfde in de praktijk. De meeste transportbedrijven gebruiken AI vooral voor standaardtoepassingen, maar niet voor kernprocessen zoals geautomatiseerde ritplanning. Vooral de grootste bedrijven hebben er een strategie voor.

Er gaat veel geld en materiaal verloren omdat de schakels in de keten niet goed op elkaar aansluiten; daar ligt de grootste kans voor AI. De fabrieken en magazijnen van de toekomst, met hun planning en scenario’s, zijn gemaakt om zonder mensen te werken, net als zelfrijdende voertuigen en drones.

Wat zijn de zes stappen?

Eerst verkennen en kiezen, dan organisatie en data op orde, pas daarna kopen, testen en inzetten.

Stap 1. Verken wat AI kan doen

Weet wat AI is en wat het voor jouw bedrijfsmodel kan doen. De sectorstudie raadt aan om je in te lezen, seminars te bezoeken en te praten met collega-bedrijven, klanten en medewerkers. Vraag ook hoe jouw opdrachtgevers zelf al met AI werken. Ook een student van een kennisinstelling die een afstudeerproject zoekt, kan helpen bij die verkenning.

Stap 2. Bepaal waar AI iets oplevert

Ga terug naar de kern van je bedrijf. Waar zitten de knelpunten? Welke processen kosten veel tijd? Zet per proces, van order aannemen tot rit plannen en factureren, op een rij welke taken AI kan doen en waar de planner of de chauffeur zelf beslist. De studie noemt routeoptimalisatie, brandstofbesparing en het beter inzetten van materieel en personeel als voor de hand liggende plekken. Een goede strategie bevat heldere doelen, de keuze tussen zelf ontwikkelen en inkopen, en een plan voor de invoering. Zonder zo’n plan blijven AI-projecten volgens de studie vaak losse experimenten.

Stap 3. Maak organisatie en data klaar

Op deze stap rust de rest van het plan. De sectorstudie noemt zes onderdelen:

• Datakwaliteit.
  “Garbage in is garbage out.” Een transportmanagementsysteem (TMS) vraagt om schone, goed gestructureerde data, ook van ketenpartners.
• Een open houding.
  Durf te experimenteren en leer van fouten, maar bouw controles in.
• Kennis.
  Neem specialisten aan of huur ze in. AI-geletterdheid wordt belangrijk op de werkvloer en in het management.
• Draagvlak.
  Laat medewerkers zelf oefenen met AI-tools, op een gecontroleerde manier.
• Standaardisatie.
  Wat je wilt automatiseren, moet eerst gestandaardiseerd zijn.
• Een ondernemer die erachter staat.
  Zeker in familiebedrijven is dat doorslaggevend.

AI-geletterdheid is bovendien geen keuze meer. Artikel 4 van de Europese AI-wetgeving (AI Act) vraagt organisaties die AI inzetten om de kennis van hun mensen te ondersteunen. Die plicht geldt sinds 2 februari 2025, en sinds 2 augustus 2026 houden nationale toezichthouders er toezicht op, schrijft de Europese Commissie. Een certificaat is niet nodig; intern bijhouden welke trainingen je deed, mag.

Stap 4. Kopen of zelf bouwen?

Voor de meeste bedrijven is kopen de logische keuze. Volgens de sectorstudie kopen transportbedrijven meestal kant-en-klare software, en is de schaal van veel bedrijven te klein om zelf AI te ontwikkelen. Alleen grote spelers hebben genoeg data voor eigen systemen. Zelf bouwen vraagt een IT-afdeling met AI-kennis en kan maanden tot jaren duren. Kopen heeft wel een keerzijde. Je wordt afhankelijk van de leverancier, en de vraag van wie de data is, wordt belangrijk: de transportdata is van jou, de AI-tool vaak van de leverancier. Leg dat vast voordat je tekent. Het advies van de studie: begin klein en laat successen zien.

Stap 5. Test en train in de praktijk

Een tool die werkt in een demo, werkt niet meteen in jouw planning. De studie geeft een herkenbaar voorbeeld: een AI-tool herkent de invoer niet, omdat iemand gegevens in een verkeerd veld heeft gezet. Zulke fouten vind je alleen door te testen met echte orders en echte ritten.

Stap 6. Zet AI in onder toezicht

AI doet voorspellingen. Het is geen exacte wetenschap. Volgens de sectorstudie zetten bedrijven AI-agents eerst in voor administratief werk, zoals documenten en facturen verwerken en standaardvragen beantwoorden. Later kan een agent een standaardplanning maken die de planner controleert. Er blijft altijd toezicht nodig om de uitkomsten te controleren. Wat er gebeurt als dat toezicht ontbreekt, lees je in AI-bloopers: de meest gedenkwaardige missers van kunstmatige intelligentie.

Waar begin je in de logistiek?

Begin bij één proces met goede data, en let extra op tools die over mensen beslissen.

Kies één proces dat vaak terugkomt en waar je goede data over hebt. De sectorstudie noemt onder meer ritplanning, voorspellend onderhoud, laadoptimalisatie, voorraadbeheer en orderpicking in het magazijn, en klantvragen over track-and-trace. In het magazijn gaat AI vaak samen met robots. Hoe ver die robots al zijn, beschreven we in Zijn logistieke robots binnenkort geavanceerd genoeg om mensen te vervangen?

Let op bij toepassingen die over mensen beslissen. De AI Act rekent AI voor het werven en aansturen van werknemers tot de toepassingen met een hoog risico, net als AI als veiligheidsonderdeel van kritieke infrastructuur zoals transport, schrijft de Europese Commissie. Voor de meeste van die toepassingen gelden de strenge regels vanaf 2 december 2027. Gaat een tool bijvoorbeeld chauffeurs beoordelen of roosters maken, vraag de leverancier dan hoe hij zich daarop voorbereidt.

Wat betekent AI voor mensen?

Chauffeurs en planners krijgen naar verwachting een andere rol, en kennis groeit het snelst door te doen.

Medewerkers maken zich zorgen, en dat is begrijpelijk. De sectorstudie verwacht dat chauffeurs en planners een andere rol krijgen, met meer nadruk op controle en besluiten. Ook verwacht de studie dat administratieve afdelingen krimpen bij bedrijven die AI-agents invoeren. Tegelijk noemt de studie de mens onmisbaar bij complexe situaties en morele afwegingen. Over die zorg om banen schreven we eerder in Help, de robots gaan er met mijn baan vandoor. Het vaakst genoemde obstakel is kennis. Bedrijven die AI hadden overwogen maar niet gebruiken, noemen volgens het CBS gebrek aan ervaring het vaakst als reden (73 procent), gevolgd door privacy (49 procent) en juridische gevolgen (42 procent).

Ik denk dat kennis het snelst groeit door te doen. Daarom raad ik leidinggevenden aan om planners, chauffeurs en magazijnmedewerkers de ruimte te geven om met AI te proberen en te experimenteren, bij één proces uit hun eigen werk. Bij elke nieuwe technologie, van AI-agents tot robots in het magazijn, horen wat mij betreft enthousiasme en een kritische blik op wat het oplevert. Mensen die zelf meedenken over hun nieuwe rol, maken de overstap makkelijker, en over die kant van verandering gaat ook de lezing over de organisatie van de toekomst.

Veelgestelde vragen

Is AI alleen iets voor grote bedrijven?

Nee, maar de aanpak verschilt. Volgens de sectorstudie investeren grote bedrijven in eigen modellen en data, terwijl kleinere bedrijven beter kunnen beginnen met laaghangend fruit, met kant-en-klare tools die aansluiten op hun bestaande systemen.

Moet ik AI zelf bouwen of kopen?

Voor de meeste transport- en logistieke bedrijven is kopen logischer. Zelf bouwen vraagt AI-kennis in huis en kan jaren duren. Leg bij kopen wel vast van wie de data is.

Welke regels gelden voor mijn bedrijf?

Sinds 2 februari 2025 moet je de AI-geletterdheid van je mensen ondersteunen, met toezicht vanaf 2 augustus 2026. Voor toepassingen met een hoog risico, zoals AI voor het aansturen van werknemers, gelden strengere regels vanaf 2 december 2027. Daarnaast blijft de AVG gelden.

Neemt AI het werk van planners over?

Niet helemaal. De sectorstudie verwacht dat een agent de standaardplanning maakt en dat de planner controleert en tijd krijgt voor ander werk. Toezicht op de uitkomsten blijft nodig.