Software die vandaag goed werkt, is niet automatisch klaar voor de manier waarop je morgen wilt werken.
Dat geldt zeker voor AI.
Veel organisaties experimenteren inmiddels met generieke AI-tools. Maar zodra je AI structureel wilt inzetten binnen calculatie, projecten, service of finance, gaat het niet meer alleen om de vraag welk AI-model je gebruikt.
Dan wordt vooral belangrijk: kan je bedrijfssoftware veilig, gecontroleerd en op een bruikbare manier samenwerken met AI?
AI vraagt om meer dan alleen een koppeling
Een AI-model begrijpt niet vanzelf hoe jouw bedrijfsproces werkt.
Om bruikbare antwoorden te geven, heeft het toegang nodig tot actuele data én tot de context waarin die data wordt gebruikt. Denk aan de opbouw van een calculatie, de relatie tussen projectgegevens of de samenhang tussen een servicecontract, assets en werkorders.
Daarvoor moet je software technisch in staat zijn om informatie gecontroleerd beschikbaar te stellen.
API’s, goede datastromen en een moderne architectuur worden daardoor steeds belangrijker.
Zeker bij oudere software kan dat een uitdaging zijn. Functioneel werkt het systeem misschien nog prima, maar als data lastig beschikbaar is of koppelingen veel maatwerk vragen, wordt het ook moeilijker om AI goed te integreren.
Data beschikbaar maken is niet hetzelfde als alles openzetten
Bij geïntegreerde AI draait het niet alleen om toegang tot data, maar ook om de vraag welke data iemand mág gebruiken.
Een calculator heeft andere informatie nodig dan een servicemanager of financieel medewerker. Diezelfde rechten moeten ook gelden wanneer iemand via een AI-agent informatie opvraagt.
Daarom worden zaken als autorisaties, logging en gecontroleerde toegang belangrijker naarmate AI dichter tegen de bedrijfssoftware aan komt te zitten.
De vraag is dus niet alleen: wat kan AI?
Maar ook: welke gegevens en functies stellen we beschikbaar, voor wie en met welk doel?
Wat mag je van je softwareleverancier verwachten?
Daarmee verandert ook de rol van je softwareleverancier.
Alleen zeggen dat AI op de roadmap staat, is niet genoeg. Je wilt ook weten hoe AI wordt gekoppeld aan de bedrijfsdata, hoe rechten worden bewaakt en hoe de leverancier voorkomt dat AI een losse laag bovenop de software wordt.
Voor IT-managers worden vragen als deze steeds relevanter:
- Zijn er moderne API’s en integratiemogelijkheden?
- Kan AI gecontroleerd werken met bedrijfsdata?
- Worden bestaande rollen en rechten meegenomen?
- Is duidelijk hoe de leverancier AI stap voor stap in de software integreert?
- Past de toepassing daadwerkelijk bij het bedrijfsproces?
Dat laatste is belangrijk. Juist bij specialistische processen zoals calculatie en service heb je weinig aan AI zonder voldoende context.
Zo pakken we dat bij Acto aan
Bij Acto ontwikkelen we AI daarom vanuit de processen en data in onze software.
De technische basis daarvoor is onze MCP-server.
Die maakt het mogelijk om AI-toepassingen op een gestructureerde manier te laten samenwerken met informatie en functies binnen de Acto-software, dat noemen we ActoIntelligence.
Onze eerste AI-agent richt zich op Calculatie en Projecten. Daarmee kun je in gewone taal vragen stellen over je calculaties en krijg je sneller inzicht in bijvoorbeeld kostprijsopbouw, afwijkingen en opvallende posten.
We beginnen bewust met concrete toepassingen en bouwen van daaruit verder.
Is jouw softwarelandschap klaar voor AI?
Meer weten?
Lees ook de blog AI-agent in je bedrijfssoftware: waarom context het verschil maakt, voor het praktische verschil tussen generieke AI en geïntegreerde AI.
Wil je zien hoe we dit binnen Acto aanpakken? meld je aan voor het webinar op 6 oktober.
