De algoritme-auditor: de nieuwe rol van de ERP-expert

(Deel 5 van de serie: “De evolutie van ERP-intelligentie: van data naar agents”)

In deel 1hebben we de technologie gedefinieerd. In deel 2hebben we geleerd hoe we met data moeten communiceren. In deel 3hebben we de risico's van autonomie blootgelegd.
In deel 4hebben we de perimeter beveiligd met schone data.

Nu staan ​​we voor de laatste, meest persoonlijke vraag van deze ontwikkeling. Als de agent de voorraad in de gaten houdt, als GenBI de vragen beantwoordt en als het systeem de transacties uitvoert... wat blijft er dan voor ons over?

In veel organisaties heerst een angst die vaak in gefluisterde toon wordt uitgesproken: "Zal dit mij vervangen?"
Het antwoord is nee.
Maar het zal je onomkeerbaar veranderen.
En voor velen zal die verandering aanvoelen als een identiteitscrisis.

In een eerder artikel (De evolutie van de ERP-consultant) betoogde ik dat de technische Infor LN-consultant zich moet ontwikkelen van een code-schrijver tot een procesorkestrator.
Precies dezelfde verschuiving vindt nu plaats bij de zakelijke gebruiker.

We verschuiven van het tijdperk van gegevensinvoer naar het tijdperk van algoritme-auditing.

De dood van de doener

Dertig jaar lang werd een ERP-expert (of het nu een supergebruiker, planner of consultant was) gedefinieerd door zijn of haar snelheid en nauwkeurigheid in de uitvoering.

We kennen allemaal wel zo iemand. De toetsenbordheld die elke sneltoets in Infor LN kent. Degene die in recordtijd handmatig een enorme stuklijst kan inladen. Hun waarde werd gemeten in toetsaanslagen per uur.

In de Agentic-toekomst wordt deze vaardigheid direct overbodig.
De "Supply Chain Agent" hoeft de inkooporder niet meer handmatig in te typen.
Hij typt hem sneller, zonder typefouten, perfect gekoppeld aan het contract, en kan er 500 verwerken in de tijd die jij nodig hebt om je koffie op te drinken.

Het gloednieuwe Future of Jobs Report 2025 van het World Economic Forum laat er geen twijfel over bestaan.
Het voorspelt dat er weliswaar 170 miljoen nieuwe, door technologie mogelijk gemaakte banen zullen ontstaan, maar dat 92 miljoen traditionele functies zullen verdwijnen.
Bovenaan de met verdwenen banen staan ​​administratieve functies en data-invoer.
Als je probeert te concurreren met AI op volume of snelheid, zul je het afleggen.
De 'uitvoerder' (de operator die waarde toevoegt door data van papier naar scherm te verplaatsen) is verleden tijd.

De geboorte van de accountant

Dus, als de AI het 'doen' doet, wat doet de mens dan? De mens doet het 'controleren'. Maar dit is niet alleen controleren op typefouten.

Een belangrijk artikel van de Harvard Business School , gepubliceerd in december 2024 (Verplaatsing of complementariteit?), maakt een cruciaal onderscheid:

• Taken die zich lenen voor automatisering: Routinematige uitvoering (gegevensinvoer).
  De vraag hiernaar neemt sterk af.
• Taken die zich lenen voor augmentatie: Complexe besluitvorming.
  De vraag naar dit soort taken neemt enorm toe.

Maar er schuilt een valkuil.
Eerdere studies (BCG, Navigating the Jagged Technological Frontier) waarschuwden ons al dat mensen die AI gebruiken vaak "in slaap vallen achter het stuur" en blindelings op de machine vertrouwen.

Het Gartner-rapport over arbeidsmarkttrends voor 2025 wijst op dit expertisegebrek als een van de grootste risico's: naarmate AI meer taken overneemt, verliezen junior medewerkers de kans om de basisprincipes te leren, waardoor ze fouten niet meer kunnen herkennen.

Dit is de kern van je nieuwe rol. Jij moet de expert zijn die alert blijft. Stel je voor dat de Agent voorstelt: "50% van de grondstoffenbestelling overzetten naar Leverancier B vanwege een voorspeld risico op vertraging bij Leverancier A." Een Uitvoerder zou gewoon op Goedkeuren klikken . Een Algoritme-auditor stopt en onderzoekt de logica:

1. Contextcontrole:
   • Weet de AI dat leverancier B momenteel in onderhandeling is over een staking?
   • Waarschijnlijk niet. Die informatie staat in het nieuws, niet in de tabellen van tccom. De AI optimaliseert voor de data die het heeft; jij optimaliseert voor de realiteit waarin je leeft.
2. Strategische controle:
   • Heeft deze overstap nadelige gevolgen voor onze langetermijnkorting bij leverancier A?
   • De AI voldoet misschien wel aan de directe behoefte (levering volgende week), maar schiet tekort in het behalen van het strategische doel (eindejaarsbonus).
     Jij bent de bewaker van de langetermijnrelatie.

De drie nieuwe vaardigheden van de mens in de lus

Om te overleven en te gedijen in het komende Infor CloudSuite-tijdperk, moeten onze vaardigheden drastisch veranderen.
We hebben minder automatische reacties en meer mentale flexibiliteit nodig.

1. Van hoe naar waarom (causaliteitsanalyse)

In de toekomst hoeft u de sessiecode niet meer te kennen.
U moet weten waarom de prijsberekeningsengine die specifieke marge heeft berekend.
Wanneer de agent een korting voorstelt om een ​​deal te sluiten, moet u het oorzakelijk verband begrijpen.

Is de prijs gedaald omdat de voorraad verouderd is? Of omdat het bedrijf een aanbod van een concurrent verkeerd interpreteerde? Als je het resultaat niet kunt verklaren, kun je de actie niet goedkeuren.
De "black box" is geen excuus; het is jouw taak om de onderliggende logica te begrijpen.

2. Uitzonderingsbeheer (de 80/20-regel):
   Agenten zijn ontworpen om de 'happy flow' af te handelen, de standaard 80-90% van de transacties die aan de regels voldoen.
   De mens is er voor de randgevallen.

• Het urgente prototype dat nog niet in de artikelstamgegevens staat.
• Een gunst voor een VIP-klant die de standaard kredietlimieten overschrijdt.
• De complexe retourzending met beschadigde goederen en ontbrekende documenten.

2. De vangrailarchitect
   In deel 3 bespraken we georkestreerde controle.
   Wie stelt de regels op? Jij.
   De menselijke rol evolueert naar het bepalen van de grenzen van de vrijheid.
   Jij bent degene die de agent vertelt: "Je kunt inkooporders tot $ 5.000 voor kantoorartikelen automatisch goedkeuren. Maar voor grondstoffen, of alles boven de $ 5.000, moet je bij mij langskomen." Het ontwerpen van dit governancekader, het bepalen waar de machine stopt en de mens begint, is een strategische vaardigheid op hoog niveau.
   Je ontwerpt het vangnet voor je bedrijf.

Praktische stappen: Hoe u zich vandaag kunt voorbereiden

Je hoeft niet te wachten tot de Agent arriveert om te beginnen met oefenen, maar je kunt je denkwijze vanaf vandaag al ontwikkelen:

• Stop met repareren, begin met rapporteren: als je slechte data ziet, corrigeer het dan niet stilletjes en ga verder.
  Vraag je af waarom het fout was: was het een procesfout? Een slechte integratie? Beschouw elke datafout als een symptoom van een systeemstoring.
• Stel vragen bij de suggestie: als MRP een advies geeft, voer het dan niet zomaar uit.
  Bekijk het. Klopt het? Zou je het aan de CEO? Oefen nu met het controleren van de systeemlogica, zodat je er klaar voor bent wanneer de logica sneller en complexer wordt.
• Beheers het bedrijfsproces, niet alleen de sessie: stop met het onthouden van knoppen. Begin met het begrijpen van de volledige workflow.
  De AI kan de knoppen indrukken, maar alleen jij kunt beoordelen of de workflow winstgevend is.

De ultieme upgrade

In mijn vorige analyse, 'De evolutie van de ERP-consultant', zagen we dat het afstappen van het schrijven van aangepaste 4GL-code de waarde van technische consultants niet verminderde; het maakte hen juist strategische partners die robuuste architecturen bouwen.

Hetzelfde geldt hier voor de zakelijke gebruiker.
Wanneer u stopt met 4 uur per dag gegevens van Excel naar Infor LN te kopiëren of handmatig orders in te voeren, verliest u uw baan niet: u wint 4 uur om te doen waar mensen het beste in zijn: onderhandelen, strategiseren, empathie tonen en innoveren.

De AI is de motor. Data is de brandstof. Jij bent, en blijft, de bestuurder.

Geschreven door Andrea Guaccio 

14 januari 2026