AI in de logistiek: van experiment naar voordeel

Het rapport, gebaseerd op onderzoek onder meer dan 230 supply-chain- en logistieke leidinggevenden in Europa en Noord-Amerika, laat zien dat AI zich in rap tempo verplaatst van theorie naar dagelijkse praktijk. Niet als vervanging van mensen, maar als versneller van besluitvorming, planning en uitvoering.

Van belofte naar toepassing

'De belofte' die AI in de afgelopen jaren gaf, is waargemaakt. Steeds meer organisaties gebruiken de technologie voor concrete taken binnen transportmanagement. Verzenders zetten AI in om transportplanning en netwerkoptimalisatie slimmer te maken, terwijl vervoerders vooral waarde zien in dynamische prijsstelling, routeoptimalisatie en realtime tracking.

Opvallend is dat deze toepassingen niet langer losstaande experimenten zijn. Bedrijven richten zich steeds nadrukkelijker op meetbare resultaten: kortere doorlooptijden, hogere beladingsgraad, minder verstoringen en betere voorspelbaarheid. De enige vraag die nog overblijft, is waar AI de meeste impact maakt.

Planning, prijs en uitvoering als zwaartepunt

Als het gaat om de toekomstige impact van AI, wijzen zowel verzenders als vervoerders drie kerngebieden aan: planning, prijsstelling en uitvoering. Toch verschillen de accenten. Verzenders verwachten vooral winst in transportplanning en optimalisatie van netwerken. Betere voorspellingen en scenario-analyses maken het mogelijk om sneller te schakelen bij verstoringen en capaciteit slimmer te benutten.

Vervoerders kijken juist naar AI als middel om marges te beschermen in een volatiele markt. Dynamische prijsmodellen, geoptimaliseerde corridors en betere inschatting van vraag en aanbod worden gezien als cruciale toepassingen. In beide gevallen verschuift AI van ondersteunende technologie naar een strategisch instrument dat direct invloed heeft op operationele prestaties.

De opkomst van AI-agents in logistiek

Een van de meest opvallende trends in het rapport is de opkomst van zogenoemde agentic AI. Dit zijn autonome software-agents die continu data monitoren, beslissingen voorbereiden en in sommige gevallen zelfstandig acties uitvoeren binnen vooraf vastgestelde kaders.

In de praktijk betekent dit bijvoorbeeld dat systemen automatisch ETA’s bijstellen, alerts genereren bij dreigende vertragingen of voorstellen doen voor herroutering. Voor logistieke teams verandert daarmee de rol van AI. Waar systemen eerst vooral inzichten opleverden, beginnen ze nu daadwerkelijk namens mensen te handelen.

Tegelijkertijd blijft de menselijke factor centraal staan. De meeste organisaties kiezen voor een human-in-the-loop-benadering. AI ondersteunt en automatiseert, maar de eindverantwoordelijkheid blijft bij mensen. Dat vertrouwen groeit wel: steeds meer teams durven systemen vroegtijdig beslissingen te laten nemen, zolang de kaders duidelijk zijn.

Data als rem én versneller

Dat AI terrein wint, betekent niet dat de randvoorwaarden op orde zijn. Integendeel: datakwaliteit blijkt een van de grootste belemmering voor succesvolle AI-adoptie. Inconsistente, onvolledige of versnipperde data maken het moeilijk om betrouwbare modellen te bouwen en voorspellingen te doen.

Zowel verzenders als vervoerders herkennen dit probleem. Zonder uniforme data en duidelijke afspraken over datadeling blijft AI steken op lokaal niveau. Juist daarom benadrukt het rapport het belang van netwerk-gebaseerde transportmanagementsystemen, waarin data niet opgesloten blijft in silo’s maar wordt gedeeld binnen het ecosysteem.

De echte kracht van AI komt pas tot zijn recht wanneer technologie wordt gecombineerd met schaal en connectiviteit. In een verbonden TMS-omgeving kan AI patronen herkennen over meerdere partijen heen. Dat leidt tot nauwkeurigere ETA’s, beter risicomanagement bij verstoringen en slimmer matchen van ladingen en capaciteit.

Voor verzenders vertaalt dit zich in meer grip op leverbetrouwbaarheid en kosten. Voor vervoerders betekent het een betere benutting van assets en minder lege kilometers. De waarde van AI zit daarmee niet alleen in het algoritme zelf, maar in de context waarin het wordt toegepast.

Een andere rol voor logistieke teams

De opmars van AI verandert ook het werk in de logistiek. Planners en dispatchers ontwikkelen zich steeds meer tot regisseurs van geautomatiseerde processen. In plaats van elke beslissing zelf te nemen, sturen zij meerdere systemen en AI-agents aan, beoordelen uitzonderingen en bewaken de strategische lijn.

Dat vraagt om nieuwe vaardigheden, maar biedt ook kansen. Teams kunnen zich richten op scenario-denken, samenwerking met partners en het verbeteren van processen, terwijl AI het repetitieve en data-intensieve werk overneemt.

Snelheid maakt het verschil

Het Transportation Pulse Report 2026 laat weinig ruimte voor twijfel. The time is now om te investeren in datakwaliteit, integratie en verandermanagement, om een voorsprong te creëren die moeilijk in te halen is.

De kernboodschap is helder: AI draait niet alleen om technologie, maar om het vermogen om die technologie snel en effectief te operationaliseren. Wie dat lukt, opereert niet alleen slimmer en efficiënter, maar bouwt aan een logistieke organisatie die bestand is tegen de onzekerheden van morgen.