De toekomst is nu: de forecasting revolutie met artificiële intelligentie
Foto: Optimact
In de huidige volatiele en sterk geconnecteerde bedrijfsomgeving is nauwkeurige forecasts maken een strategische noodzaak geworden in plaats van een ondersteunende functie. Forecasts hebben een directe invloed op de Supply Chain, voorraden, productie en investeringsbeslissingen. Traditionele forecastmethoden – grotendeels gebaseerd op statistische extrapolatie en menselijk oordeel – blijven nuttig, maar hebben steeds meer moeite om het hoofd te bieden aan snelle marktverschuivingen, complexe oorzaakverbanden en kortere productlevenscycli.
Artificiële intelligentie (AI), met name machine learning (ML), betekent een fundamentele verschuiving in de manier waarop forecasts worden gemaakt. In tegenstelling tot statische modellen leren op AI gebaseerde forecastsystemen voortdurend van gegevens, ontdekken ze niet-lineaire patronen, passen ze zich aan veranderende omstandigheden aan. Hierdoor kunnen organisaties overstappen van reactieve naar proactieve besluitvorming.
Een cruciaal onderscheidend kenmerk van AI-forecasts is het vermogen om diverse gegevensbronnen op grote schaal te integreren en te verwerken. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op historische vraag, leren AI-modellen het ‘waarom’ achter resultaten door interacties tussen meerdere variabelen te analyseren. Deze technieken maken het mogelijk om interne gegevens (verkoop, bedrijfsvoering), temporale patronen (seizoenen, evenementen) en externe factoren (weer, economische indicatoren, verstoringen) in forecasts mee te nemen. Het bepalen van deze kenmerken is een cruciale stap in AI-Forecasting.
Grote taalmodellen (LLM's), zoals ChatGPT, vervangen kwantitatieve modellen niet, maar verbeteren de interpreteerbaarheid en de ondersteuning bij besluitvorming aanzienlijk door ongestructureerde informatie (marktsignalen, rapporten) te verwerken en numerieke voorspellingen te vertalen naar voor mensen leesbare inzichten, uitleg en aanbevelingen.
De voordelen van AI-Forecasts zijn onder meer een verbeterde nauwkeurigheid, een betere omgang met complexiteit, snellere en frequentere forecast-updates. Betrouwbaardere forecasts verlagen de kosten, verbeteren het serviceniveau en maken automatisering mogelijk in zowel plannings- als uitvoeringsprocessen, waardoor menselijke expertise wordt aangevuld in plaats van vervangen.
De invoering ervan gaat echter niet zonder uitdagingen. AI-forecasts zijn sterk afhankelijk van de kwaliteit en toegankelijkheid van gegevens, die vaak worden belemmerd door datasilo's. Weerstand binnen de organisatie, tekorten aan vaardigheden en gebrek aan verklaarbaarheid van modellen moeten worden aangepakt. Zonder vertrouwen, transparantie en sterk leiderschap lopen AI-initiatieven het risico ondermaats te presteren of te worden afgewezen.
Voor de toekomst zijn belangrijke ontwikkelingen onder meer verbeterde verklaarbaarheid – waardoor modellen voorspellingen duidelijk kunnen onderbouwen – en de opkomst van Agentisch AI. Agentische systemen gaan verder dan voorspellingen en monitoren prestaties, trainen modellen autonoom opnieuw en voeren zelfs acties uit (b.v. het genereren van inkooporders) binnen vooraf gedefinieerde bestuurlijke regels die verantwoordelijkheid en controle waarborgen.
Kortom, AI is een hoeksteen van moderne voorspellingen geworden. Organisaties die investeren in robuuste, gecontroleerde en verklaarbare AI-forecasts krijgen een doorslaggevend voordeel: het vermogen om sneller op veranderingen te anticiperen, de impact ervan te begrijpen en met vertrouwen te handelen in een steeds onzekerder wordende wereld.
Download hier de volledige whitepaper:
