AI wordt kerntechnologie in logistiek

Het onderzoek, uitgevoerd onder meer dan 230 supply-chain- en logistieke executives in Europa en Noord-Amerika, schetst een duidelijk beeld. AI-toepassingen verschuiven van experimenten naar structurele inzet binnen transportmanagementsystemen (TMS), met directe impact op planning, prijsstelling en uitvoering.

Van analyse naar realtime besluitvorming

In de huidige generatie logistieke IT-landschappen speelt AI een steeds actievere rol. Verzenders gebruiken AI-modellen om transportplanning en netwerkoptimalisatie te verbeteren, terwijl vervoerders de technologie inzetten voor dynamische prijsbepaling, route-optimalisatie en tracking. De focus ligt daarbij niet meer op rapportages achteraf, maar op beslissingen tijdens de uitvoering.

Deze verschuiving vraagt om systemen die grote hoeveelheden operationele data kunnen verwerken en combineren met externe bronnen, zoals verkeersinformatie, weersdata en capaciteitsdata uit het netwerk. AI fungeert daarbij als laag bovenop bestaande TMS- en visibility-platformen, waarbij algoritmes continu scenario’s doorrekenen en alternatieven voorstellen.

Planning, pricing en execution als primaire AI-domeinen

Volgens het rapport zijn transportplanning, prijsstelling en operationele uitvoering de domeinen waar AI de grootste impact zal hebben in de komende drie tot vijf jaar. Verzenders verwachten vooral winst in planningslogica en netwerkontwerp, waarbij AI helpt om complexe afhankelijkheden en verstoringen sneller te doorgronden.

Vervoerders leggen de nadruk op pricing-modellen en corridor-optimalisatie. In een markt met fluctuerende volumes en margedruk wordt het steeds belangrijker om tarieven dynamisch af te stemmen op vraag, capaciteit en operationele kosten. AI-gedreven modellen maken het mogelijk om pricing niet langer periodiek, maar continu te herijken.

Agentic AI: systemen die handelen, niet alleen adviseren

Een opvallende ontwikkeling is de opkomst van zogenoemde agentic AI. Dit zijn autonome software-agents die niet alleen inzichten genereren, maar ook zelfstandig acties kunnen uitvoeren binnen vooraf gedefinieerde kaders. Denk aan automatische ETA-herberekeningen, het versturen van alerts bij afwijkingen of het voorstellen van herrouteringen bij verstoringen.

In logistieke omgevingen verschuift AI daarmee van decision support naar decision execution. Toch blijft volledige autonomie vooralsnog beperkt. De meeste organisaties kiezen bewust voor een human-in-the-loop-architectuur, waarbij AI beslissingen voorbereidt of uitvoert, maar menselijke operators kunnen ingrijpen wanneer nodig. Dit vergroot het vertrouwen in systemen en beperkt operationele risico’s.

Datakwaliteit als technische bottleneck

Ondanks de snelle adoptie blijft datakwaliteit een structureel probleem. Inconsistente data, verschillende datastandaarden en silo’s tussen systemen beperken de effectiviteit van AI-modellen. Zowel verzenders als vervoerders noemen dit de belangrijkste technische barrière voor verdere opschaling.

AI-modellen zijn immers zo betrouwbaar als de data waarop ze worden getraind en gevoed. Zonder uniforme datadefinities, realtime integraties en robuuste data-governance blijft AI steken in lokale optimalisaties. Het rapport benadrukt daarom het belang van integratie-architecturen en datastromen die organisatie- en ketenoverstijgend werken.

Netwerk-gebaseerde TMS als versneller

De combinatie van AI met netwerk-gebaseerde TMS-platformen blijkt cruciaal. In een verbonden ecosysteem kunnen algoritmes patronen herkennen over meerdere partijen heen, wat leidt tot nauwkeurigere ETA-voorspellingen, beter risicobeheer en efficiënter matchen van ladingen en capaciteit.

Voor vervoerders vertaalt dit zich in een hogere asset-benutting en minder lege kilometers. Voor verzenders betekent het meer voorspelbaarheid en controle over de keten. De toegevoegde waarde zit niet alleen in de AI-algoritmes zelf, maar in de schaal en connectiviteit van het onderliggende platform.

Veranderende rol van logistieke IT-teams

De inzet van AI verandert ook de rol van logistieke IT- en operations-teams. Planners en dispatchers ontwikkelen zich steeds meer tot beheerders van geautomatiseerde beslissystemen. In plaats van handmatig plannen, monitoren zij uitzonderingen, sturen AI-agents aan en evalueren output op betrouwbaarheid en compliance.

Dit vraagt om andere competenties: begrip van datamodellen, systeemintegraties en AI-logica wordt minstens zo belangrijk als operationele kennis. Tegelijkertijd maakt deze verschuiving het mogelijk om complexere netwerken te beheren zonder lineaire groei van personeel.

AI wordt infrastructuur in logistiek

Het Transportation Pulse Report 2026 laat zien dat AI in logistiek snel verschuift van innovatieproject naar infrastructuurlaag. De technologie bepaalt in toenemende mate hoe systemen plannen, prijzen en uitvoeren. Organisaties die investeren in datakwaliteit, integratie en schaalbare architecturen creëren daarmee een technisch fundament voor verdere automatisering.

AI is daarmee geen losse tool meer, maar een structureel onderdeel van het logistieke IT-landschap. De vraag voor IT- en logistieke professionals is niet of deze ontwikkeling doorzet, maar hoe snel hun systemen klaar zijn om ermee te werken.