Ga direct naar inhoud

Van datacenters naar de cloud: een strategische verschuiving met FinOps

Deepak Shirdhonkar
Deepak Shirdhonkar
May 30, 2025

Financial operations inzetten voor slimmere cloudtransities

Technologie transformeert elke organisatie en elk bedrijf en zorgt ervoor dat ze de economische ontwikkeling overtreffen. Veel bedrijven stappen voortdurend over op de publieke cloud en verplaatsen hun workloads naar die cloud, in de verwachting van talloze voordelen zoals flexibiliteit, schaalbaarheid, wendbaarheid en kostenbesparingen. De talloze mogelijkheden voor cloudadoptie brengen echter ook het risico van ongecontroleerde uitgaven met zich mee. Het komt vaak voor dat bedrijven aangeven dat ze niet de voordelen ervaren die ze verwachtten van de overstap van datacenters naar de cloud. In het volgende deel van dit artikel worden deze belangrijkste uitdagingen uitgebreid besproken.

Wanneer een organisatie besluit om naar de cloud te migreren, begint dit met de migratieplanning. Vaak zorgen hiaten in de migratieplanning, ontoereikende beoordelingen, een gebrek aan cloud-ready personeel, complexe ontwerpen, mislukte migraties, aanpassingen en app- of tool-afhankelijkheden ervoor dat de migratietijd langer wordt dan verwacht. Bedrijven betalen voor hun bestaande on-premises infrastructuur en maken tegelijkertijd nieuwe kosten voor cloudmigratie, wat leidt tot een migratiebubbel. Bovendien zorgt het migreren van slechts een deel van de infrastructuur en het on-premises laten van andere componenten ervoor dat bedrijven niet optimaal kunnen profiteren van de voordelen.

Onze praktijkervaring leert dat het simpelweg migreren van workloads van on-premises of co-located datacenters naar de cloud niet voldoende is. Ongeacht de gekozen hyperscaler ontstaan er problemen wanneer klanten best practices voor de cloud over het hoofd zien, wat leidt tot uitdagingen op het gebied van cloud governance en kostenbeheer. Het is duidelijk dat veel bedrijven de cloudadoptie nog steeds benaderen met een datacentermentaliteit en aarzelen om essentiële cloudfunctionaliteiten zoals autoscaling, on-demand provisioning en selfservice te omarmen, die de potentie hebben om aanzienlijke innovatie te stimuleren.

De verschuiving van datacenters naar de cloud heeft ook traditionele inkoopprocessen verstoord door ontwikkelaars meer inkoopbevoegdheid te geven. Engineers kunnen nu met één druk op de knop of een regel code bedrijfsgelden uitgeven, waardoor de langdurige conventionele inkoopprocedures, zoals inkoopaanvragen, aanbestedingen, leveranciersonderzoek en inkooporders, worden omzeild.

Door deze uitdagingen kunnen de maandelijkse facturen van hyperscalers uit de hand lopen, waardoor de terugverdientijd van investeringen wordt verlengd en de voordelen van de overstap naar de cloud teniet worden gedaan. Daarom is het cruciaal om een uitgebreide migratiestrategie te ontwikkelen met operationele governancecontroles om potentiële valkuilen te vermijden en te voldoen aan kostenoptimalisatiedoelen, ook wel FinOps genoemd . Deze aanpak helpt budgettaire middelen vrij te maken en versnelt de overstap naar de cloud. Bedrijven moeten ervoor zorgen dat hun personeel cloud-ready is en over sterke procedures beschikt om uitgaven te analyseren en belangrijke kostenfactoren te identificeren. Het is ook raadzaam om beschikbare cloudresources te beoordelen voor optimalisatie.

Het primaire doel van elke organisatie is het verlagen van technologische kosten, en de cloud is daarop geen uitzondering. Naarmate bedrijven meer investeren in de publieke cloud, zullen de terugkerende kosten voor cloudbeheer stijgen. Deze trend onderstreept het toenemende belang van FinOps als erkende discipline in financieel management.

Auteur

Deepak Shirdhonkar

Deepak Shirdhonkar

Senior Hyperscaler Architect, FinOps Lead & Full Stack Distinguished Engineer
Deepak is a seasoned professional with 18 years of rich experience in architecture, transformation projects, and developing and planning solutions for both public and private cloud environments. Deepak has extensive technical acumen in AWS, Google, FinOps, and Network. Academically, Deepak holds a Master of Technology in Thermal Engineering from Maulana Azad National Institute of Technology. Deepak serves as the Lead Architect for Cloud Delivery in CIS India at Capgemini. Throughout Deepak’s career, Deepak has taken on various roles, including Technical Lead, Infra Architect, and Cloud Architect.

    Agentic AI: De revolutie in automatiserig. Deel 1: voorbij RPA en GenAI

    Tim van de Koppel
    May 8, 2025

    Artificial Intelligence (AI) heeft in recente jaren een indrukwekkende ontwikkeling doorgemaakt. Van Robotic Process Automation (RPA) tot generatieve AI en Large Language Models (LLMs): elke innovatie bracht nieuwe mogelijkheden en verbeterde processen met zich mee.

    Toch staan we nu aan de vooravond van een technologie die al deze eerdere stappen overstijgt: Agentic AI. Deze volgende generatie AI voegt autonomie toe aan automatisering, waarmee het niet alleen een technologische evolutie, maar een ware revolutie vertegenwoordigt.

    Dit artikel vormt het eerste deel van een driedelige reeks waarin we ingaan op wat Agentic AI precies inhoudt, waarom deze technologie zo’n enorme vooruitgang betekent ten opzichte van RPA en generatieve AI, en wat dit betekent voor organisaties.

    De Evolutie: Van RPA naar Agentic A

    Om de potentie van Agentic AI goed te begrijpen, is het essentieel om terug te blikken op eerdere fases van AI-ontwikkeling en automatiseringstechnologieën.

    HfS Research. (2024). The HfS Intelligent Automation Continuum.

    Robotic Process Automation (RPA) maakte in eerste instantie naam door eenvoudige, repetitieve taken te automatiseren, zoals factuurverwerking, gegevensinvoer en het migreren van data. De grootste voordelen van RPA waren vooral snelheid en kostenbesparing, doordat menselijke handelingen vervangen konden worden door bots. Toch had deze technologie aanzienlijke beperkingen. RPA bleek vaak rigide: bij veranderingen in processen of systemen moesten bots handmatig opnieuw geconfigureerd worden. Daarnaast had RPA geen vermogen tot semantisch begrip; het verwerkte data, maar kon geen betekenis geven aan gegevens of complexe beslissingen nemen (Capgemini, 2024a; UiPath, 2024).

    Generative AI en Large Language Models (LLMs) brachten vervolgens een volgende stap door systemen in staat te stellen om natuurlijke taal te verwerken en complexe documenten te analyseren. Modellen zoals GPT en Claude konden teksten genereren en documenten samenvatten, waardoor zij bruikbaar werden in klantenservice en strategische analyses (OpenAI, 2024). Maar ondanks hun indrukwekkende vermogen bleven deze modellen reactief. Ze konden alleen reageren op expliciete prompts en niet zelf actief taken initiëren of beheren (Booz Allen Hamilton, 2025). Sommige bedrijven experimenteerden met het combineren van RPA en generatieve AI. Hoewel dit nuttig bleek voor taken zoals automatische documentverwerking of klantinteractie, bleef de samenwerking tussen RPA en LLM’s gefragmenteerd. Bots hadden geen begrip van context of doel, en AI-modellen konden niet zelfstandig beslissen waarom of hoe taken uitgevoerd moesten worden (Capgemini, 2024a).

    De grote doorbraak: Autonomie met Agentic AI

    Het onderscheidende element van Agentic AI is autonomie: de mogelijkheid om zelfstandig te functioneren zonder voortdurende menselijke instructies. Waar eerdere systemen puur taken uitvoerden of reactief waren, kunnen agent-gebaseerde systemen hun eigen taken plannen, hun omgeving analyseren, dynamisch workflows aanpassen en zelfstandig beslissingen nemen. Agentic AI overbrugt dus precies de kloof die eerdere technologieën achterlieten. Gartner (2025) noemt dit “de volgende grote stap in AI-automatisering”, met het potentieel om bedrijfsprocessen volledig te herstructureren en nieuwe toepassingen te realiseren die eerder onhaalbaar waren.

    Praktijkervaring van Capgemini bevestigt deze ontwikkeling. Wereldwijd experimenteren organisaties met autonome AI-oplossingen in verschillende domeinen, zoals operationele processen, klantenservice en softwaretesten. Deze organisaties melden dat ze in relatief korte tijd aanzienlijke verbeteringen zien in flexibiliteit en aanzienlijke reducties in de noodzaak tot menselijke interventie. Uit onderzoek blijkt zelfs dat maar liefst 82% van de organisaties van plan is om binnen één tot drie jaar autonome AI-agenten breed uit te rollen (Capgemini, 2024c).

    Concrete voorbeelden: Waar maakt Agentic AI het verschil?

    De autonome aard van Agentic AI opent deuren naar toepassingen die eerder onmogelijk waren. Enkele sprekende voorbeelden zijn:

    • Operationele coördinatie: In ziekenhuizen kan Agentic AI zelfstandig patiëntstromen analyseren, personeel inplannen en realtime inspelen op noodsituaties, waardoor administratieve lasten afnemen en zorg efficiënter wordt (Capgemini, 2024a).
    • Softwareontwikkeling: Devin, een AI-agent voor softwareontwikkeling, genereert zelfstandig code, detecteert fouten en voert automatische tests uit. Dit versnelt het ontwikkelproces aanzienlijk en verbetert softwarekwaliteit (Cognition Labs, 2025).
    • Geavanceerde data-analyse: Financiële instellingen gebruiken Agentic AI voor realtime risicoanalyses, voorspellingen van marktdynamiek en strategische aanbevelingen, waarmee zij proactief kunnen reageren op veranderingen in de markt (Capgemini, 2025f).

    Uitdagingen en aandachtspunten

    Ondanks deze indrukwekkende mogelijkheden is de autonome aard van Agentic AI niet zonder risico’s. Onvoorspelbaarheid, ethische vragen, compliance en de complexiteit van implementatie zijn belangrijke aandachtspunten. Bedrijven moeten daarom investeren in goede AI-governance structuren en hybride samenwerking tussen mens en AI-systemen implementeren om verantwoorde toepassingen te garanderen (Booz Allen Hamilton, 2025; Capgemini, 2024e).

    Conclusie

    Agentic AI markeert een fundamentele verschuiving in de wereld van automatisering: van systemen die puur uitvoeren wat hen opgedragen wordt naar autonome agenten die zelfstandig opereren en beslissingen nemen. De technologische innovatie is significant, maar ook de organisatorische en strategische implicaties zijn groot. In het volgende artikel van deze reeks zullen we dieper ingaan op de specifieke voordelen van Agentic AI ten opzichte van eerdere automatiseringsmethoden, en bespreken hoe bedrijven deze technologie effectief kunnen implementeren.


    Literatuurlijst

    • Booz Allen Hamilton. (2025). Autonomous Agents and the Future of AI.
    • Capgemini. (2024a). AI agents and agentic workflows.
    • Capgemini. (2024c). Generative AI Strategy & Solutions for Business Growth.
    • Capgemini. (2024e). Designing human-centric AI in the enterprise.
    • Capgemini. (2025f). Multi-agent AI – 21st century automation revolution.
    • Cognition Labs. (2025). Devin 2.0: Autonomous Software Development.
    • Gartner. (2025). Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2025.
    • HfS Research. (2024). The HfS Intelligent Automation Continuum.
    • OpenAI. (2024). ChatGPT Operator and Autonomous Agents.
    • UiPath. (2024). Agentic AI: The Next Evolution of Automation..

    Maak kennis met de auteur

    Tim van de Koppel

    Capgemini Invent
    Tim is consultant binnen het Intelligent Process & Performance team van Capgemini Invent. Hij combineert kennis van AI-strategie, procesoptimalisatie en digitale transformatie. Vanuit zijn ervaring op het snijvlak van business en technologie helpt hij organisaties nieuwe groeimogelijkheden te ontsluiten. Naast zijn adviesrol is hij actief als thought leader binnen Capgemini op het gebied van AI strategie.

      De digitale werkplek van de toekomst

      Joao Schilder
      May 8, 2025

      Er wordt steeds meer waarde gehecht aan de informatiehuishouding van de overheid, de beschikbaarheid van deze informatie voor de burger en het interne belang van de overheid bij het bewaren van deze informatie.  De overheid beheert miljoenen documenten en dossiers; die moeten altijd volledig toegankelijk gemaakt kunnen worden, zonder dat daarbij de bescherming van gegevens in het gedrang komt. De informatiehuishouding van onze overheid moet flink op de schop om aan alle bestaande en nieuwe eisen en wetgeving te voldoen. En dat gebeurt ook, bijvoorbeeld in het programma Open Op Orde.

      Als Capgemini dragen wij actief bij aan het op orde brengen van de informatiehuishouding bij onze klanten. We richten ons op het centraliseren en opslaan van informatie en data in een beperkt aantal applicaties. Ons streven is het beheer van informatieobjecten te borgen binnen een dedicated systeem.

      Dit vindt z’n doorvertaling in de digitale werkplek van de toekomst. Daarmee zijn organisaties beter in staat om invulling te geven aan de eisen en wetgeving. En het mooie is: die toekomst is dichterbij dan je denkt.

      Naadloos

      Hoe ziet die werkplek er dan uit? In onze visie: een volledig digitale werkplek met alles wat je als medewerker nodig hebt binnen (digitaal) handbereik. Met systemen en applicaties die naadloos met elkaar en met jou samenwerken, zodat je optimaal invulling kunt geven aan je rol. Systemen die je bovendien in staat stellen beter en effectiever samen te werken met collega’s binnen en buiten jouw organisatie. Waarin gegevensbronnen met elkaar zijn gekoppeld, zonder dubbelingen, en met effectief versiebeheer en heldere, veilige autorisatieprocessen. Met, uiteraard, daarboven een GenAI-applicatie die op jouw prompt – of uit zichzelf – de juiste informatie serveert, combineert en transformeert.Kortom: een werkplek die een solide basis biedt van waaruit de Overheid zijn taken kan uitvoeren, op het gebied van informatie en de ontsluiting en beveiliging daarvan.

      Besef

      Voor veel organisaties klinkt dat inderdaad als toekomstmuziek. De realiteit is vaak anders: een wirwar aan Document- en Dossiermanagementsystemen en processystemen. Uitsluitend lokale opslag, en lokale implementaties. Data die verspreid staat opgeslagen. Ontbrekende koppelingen, bijvoorbeeld tussen BPM- en ERP-systemen. Beperkte mogelijkheden voor (online) samenwerken met je collega’s, en een gebrek aan transparante autorisatie.

      Met zo’n werkomgeving wordt het heel lastig voor de overheid om te voldoen aan de steeds strengere eisen. De Wet Open Overheid (Woo), bijvoorbeeld, verplicht overheden om de juiste informatie te kunnen verschaffen aan iedereen die een verzoek indient. En de overheid heeft de plicht om informatie zoals convenanten of jaarplannen actief te openbaren.

      Het besef dat het anders moet is er ook. Wij mogen inmiddels een aantal ministeries, overheidsorganisaties en vitale organisaties tot onze klanten rekenen. En we komen steeds dichter in de buurt van die ideale werkplek van de toekomst. Vooral de afgelopen paar jaar gaat het – sinds de opkomst van GenAI – hard.

      OpenText

      In de ongeveer 20+ jaar dat we ons met Enterprise Content Management (ECM) bezighouden, hebben we veel ervaring opgedaan met de producten van OpenText. Onze ervaring met OpenText kent zijn oorsprong in het documentbeheer, workflow en inputmanagement, maar in de laatste 8 jaar richten we ons steeds meer op procesmanagement en zaakgericht werken.

      Sinds 2018 zijn wij als Capgemini betrokken bij verschillende implementaties van – zoals OpenText het noemt – ‘The Digital Government’, of kortweg het ‘DigiGov’-platform. OpenText vervangt daarbij niet zozeer het al aanwezige IT-landschap. Het platform verzorgt de vereiste koppelingen en integraties – ook bijvoorbeeld met SAP, of met Microsoft Sharepoint, Teams en Office. Je hoeft dus bijvoorbeeld niet meer te switchen tussen verschillende applicaties, om verschillende bronnen te benaderen; alles gaat via het DMS OpenText Content Management en de basisinrichting binnen de folderstructuur van OpenText.

      De belofte van Agentic AI

      OpenText is continu in ontwikkeling. En ook de AI-trend gaat uiteraard niet aan OpenText voorbij. Het platform kent in OpenText Aviator z’n eigen AI-applicatie. Aviator kan documenten samenvatten, vragen beantwoorden over documenten en specifieke acties uitvoeren op documenten. OpenText ontwikkelt in dit product momenteel zijn eigen AI Agent. Straks kan die agent taken oppakken zoals de automatisering van het life cycle management, of het toepassen van specifieke regels op basis van de selectielijsten en bewaartermijnen. De agent kan ook een rol spelen in procesmanagement; ervoor zorgen dat een documentproces de juiste stappen doorloopt, of dat de juiste mensen om goedkeuring of een handtekening wordt gevraagd. En meer: de agent kan voorstellen doen voor andere stappen in autorisatie, of andere potentiële betrokkenen.

      Maatwerk

      De ontwikkelingen gaan nog steeds razendsnel, maar zeker binnen de overheid is het van belang om een specifieke en op maat gemaakte oplossing te creëren voor de opslag van de dossiers en documenten. OpenText biedt deze oplossing, bijvoorbeeld door te voorzien in koppelingen die verder gaan dan standaard-koppelingen tussen standaard-applicaties. En door vrijheid te bieden als het gaat om opslag op de juiste locaties. Waar sommige concurrenten zich volledig richten op de cloud, blijft on premise bij OpenText ook mogelijk. Dat kan gezien de vaak grote gevoeligheid van overheidsinformatie van groot belang zijn, en al helemaal in de huidige, onzekere geopolitieke omstandigheden.

      AI gaat ons enorm helpen, bij het efficiënter en effectiever maken van werkprocessen en besluitvorming. Het is daarmee een belangrijke driver van de digitale transformatie die wij voor ogen hebben. Maar wat ons betreft geldt altijd: technologie is belangrijk, maar is niet zaligmakend. Zeker binnen de overheid is een behoedzame strategie gepast, met oog voor de mogelijke keerzijdes van moderne technologie.

      De digitale werkplek van de toekomst is daarmee bij uitstek een plek waar de superslimme samenleving zoals wij die voor ons zien tot uiting komt. Effectiever en efficiënter dan ooit, maar altijd vanuit de menselijke maat.

      Maak kennis met de auteur

      Joao Schilder

      Joao is a tech-savvy professional who’s all about results. With extensive experience across the governmental industry. He has a proven track record of not just designing, but implementing Enterprise Content Management applications and projects. By using ECM-OpenText solutions for his clients he crafts impactful strategies and driving business growth to leveraging large data-sets for actionable insights, he thrives on turning complex challenges into high-impact solutions. Joao has been instrumental in guiding impactful projects, building high-performing teams, and providing training and mentoring in the field of Content Management.

        Trends in 2025 for Smart Cities

        Capgemini
        Hans Teuben, Luc Baardman, Ravi Shankar Arunachalam & Ambika Chinnappa
        Apr 15, 2025

        Technologie verandert onze stedelijke leefomgeving. De snelle verstedelijking in de afgelopen eeuw heeft steden veranderd in bruisende centra van groei en innovatie. Deze vooruitgang brengt echter ook uitdagingen met zich mee, zoals het beheer van hulpbronnen, klimaatbestendigheid en efficiënt bestuur. In 2025 zullen nieuwe technologieën een cruciale rol spelen bij het opnieuw invullen van de manier waarop steden functioneren.

        Ruim de helft van de wereldbevolking woont momenteel in de stad, waardoor stedelijke gebieden enorm onder druk staan om zich aan te passen aan de groeiende bevolking en milieuproblemen. Het antwoord op deze uitdaging zijn Smart Cities. Smart Cities integreren geavanceerde technologieën om hun infrastructuur en publieke diensten te verbeteren en duurzaam wonen te bevorderen. Deze aanpak bevordert ook de inclusiviteit en verbetert de kwaliteit van leven van stadsbewoners.

        Hieronder zetten we de belangrijkste trends die de toekomst van onze steden vormgeven uiteen. Ze laten zien dat er een nieuw hoofdstuk aanbreekt op het gebied van stedelijk wonen.

        Nu steden steeds slimmer worden, geven moderne digitale diensten, zoals slimme netwerken, on-demand vervoer en slim waterbeheer, een nieuwe invulling aan de modellen en processen van overheidsdiensten. Tegelijkertijd veroorzaken ze een ongekende aanwas van datageneratie en datastromen. Stedelijke dataplatforms dienen als de essentiële infrastructuur om al deze stadsdata effectief in te zetten om de operationele efficiëntie te verbeteren en ‘smart city’-initiatieven op te schalen. Deze dataplatforms verbinden, analyseren en visualiseren alle data afkomstig uit systemen van verschillende domeinen in het stedelijke weefsel. Vervolgens kunnen de gegevens worden gedeeld met andere stedelijke diensten of externe private partijen en gebruikt worden in innovatieve bedrijfsmodellen.

        Als onderdeel van het RUGGEDISED-project, ontwikkelden Rotterdam, Umeå en Glasgow stedelijke dataplatforms om hun respectievelijke stadsspecifieke uitdagingen het hoofd te bieden. Het Digital City Platform in Rotterdam publiceert en visualiseert het actuele energieverbruik of het verbruik gedurende een bepaalde periode van individuele gebouwen (maar ook van de hele wijk). Aan het platform is een 3D-model van Rotterdam verbonden, dat samen met realtime data een driedimensionale digitale tweeling van de stad vormt. Deze driedimensionale digitale tweeling ondersteunt Rotterdam bij het beheer van mensenmassa’s en de openbare ruimte, slimme mobiliteit, planologische en operationele optimalisatie van het stroom- en warmtenet, en energievriendelijke afvalinzameling en -verwerking met gebruik van zo min mogelijk hulpbronnen. Daarnaast maken steden steeds vaker gebruik van federatieve modellen voor dataruimten. Deze modellen maken soevereine en beveiligde manier van gegevensuitwisseling mogelijk tussen verschillende gemeentelijk domeinen, maar ook tussen steden en landsgrenzen. Door de EU gefinancierde initiatieven, zoals de Europese dataruimte voor slimme en duurzame steden en gemeenschappen (DS4SSCC), hebben een blauwdruk ontwikkeld voor data governance waarbij meerdere stakeholders zijn betrokken. Dit initiatief voorziet in een sectoroverstijgende, interoperabele dataruimte voor overheden en hun toeleveranciers om de dienstverlening aan burgers te verbeteren. Verder lopen er meerdere pilots, zoals UrbanMind en Traffic Flow Data Space, als onderdeel van het DS4SSCC-programma, waarin een aantal steden samenwerkt om gezamenlijk waarde te creëren.

        Digitale tweelingen en IoT-technologieën optimaliseren operationele processen in de stad met de aangeleverde data uit stedelijke dataplatforms. Door virtuele modellen van steden te creëren, kunnen planologen de impact van nieuwe ontwikkelingen nabootsen en testen. Zo kunnen ze potentiële problemen signaleren, stadsdiensten optimaliseren en proactief beleidsregels opstellen om toekomstige problemen te vermijden. Door middel van simulaties, monitoring en optimalisatie van uiteenlopende stedelijke aspecten helpen digitale tweelingen steden het juiste evenwicht te vinden tussen economische groei, efficiënte bedrijfsvoering en milieubescherming.

        Afhankelijk van de mate van volwassenheid stappen steden over op oplossingen die gebruikmaken van digitale tweelingen. Deze oplossingen variëren van beschrijvende analyses en voorspellende intelligentie tot het simuleren van verschillende scenario’s.
        Virtual Singapore is een digitale tweeling van de stadstaat Singapore. Dit platform biedt een dynamisch 3D-model waarmee gebruikers uit verschillende sectoren geavanceerde tools en applicaties kunnen ontwikkelen voor het testen van concepten en diensten. Het platform biedt ook ondersteuning bij stedenbouwkundige planningen, besluitvorming en onderzoek naar innovatieve technologieën om nieuwe en complexe uitdagingen aan te pakken.
        De stad Shanghai heeft een uitgebreide digitale tweeling ontwikkeld voor het monitoren en beheren van stedelijke processen, zoals verkeersstromen, energieverbruik en milieuomstandigheden. Deze digitale weergave helpt om de stedenbouw te optimaliseren en overheidsdiensten te verbeteren.
        De volgende stap in deze ontwikkeling is dat digitale tweelingen een extra laag krijgen met immersieve technologieën, zoals augmented reality (AR), virtual reality (VR) en mixed reality (MR), die aanvullende context verschaffen over de stedelijke componenten.Het Global Initiative on Metaverse for Cities (Citiverse) van de International Telecommunication Union (ITU), het United Nations International Computing Centre (UNICC) en Digital Dubai is gelanceerd om als normerende leidraad en kader te dienen voor oplossingen met deze virtuele versies van steden.
        Digitale tweelingen en citiverse-initiatieven veranderen de manier waarop steden functioneren door stedelijke omgevingen efficiënter, veerkrachtiger en burgervriendelijker te maken.

        Nu we steeds vaker te maken hebben met extreme weersomstandigheden, moeten steden zich hierop voorbereiden en investeren in de veerkracht van hun infrastructuur. Van IoT-systemen die waarschuwen voor overstromingen tot voorspellende analyses voor rampenbestrijding: stedelijke gebieden richten zich op het beschermen van zowel hun burgers als hun hulpbronnen. Bijvoorbeeld met slimme watersystemen die schaarste tegengaan door middel van innovatieve recycling- en distributiemethoden. Fysieke systemen, zoals watersystemen, zijn niet aangelegd met het digitale tijdperk in gedachten. Maar gezien de enorme kosten om deze (tijdelijk) te vervangen, is de aanleg van nieuwe systemen vaak geen optie. In dat geval kan retrofitten van deze fysieke middelen een tussenweg zijn. Daarbij worden ze met sensoren en op afstand bedienbare digitale componenten omgevormd tot digitale infrastructuren. Een goed voorbeeld daarvan zien we in Frankrijk, bij Voies Navigables de France, het Franse overheidsbedrijf dat verantwoordelijk is voor het binnenlandse netwerk van waterwegen.
        Een ander aansprekend voorbeeld van klimaatadaptatiestrategieën is het tegengaan van stedelijke hitte-eilanden. Zo heeft Parijs aanzienlijke maatregelen getroffen om minder warmte vast te houden, zoals het planten van bomen, het vernieuwen van de iconische zinken daken en het aanleggen van verkoelende publieke infrastructuren. Iets vergelijkbaars deed Sevilla. De stad paste eeuwenoude Perzische technieken aan en vernieuwde de oude ondergrondse waterkanalen (‘qanats’) met hernieuwbare energie om gebouwen te koelen door middel van watercirculatie in de muren. Dergelijke initiatieven laten zien dat Europese steden al proactief actie ondernemen om de gevolgen van stedelijke hitte-eilanden tegen te gaan. En hoewel het fysieke oplossingen zijn, hebben de steden zich gebaseerd op uitgebreide modellering in digitale tweelingen.

        Overheden over de hele wereld beperken zich niet langer tot het alleen maar stéllen van ambitieuze klimaatdoelen, ze zetten deze toezeggingen actief om in concrete resultaten. Van alle initiatieven is de Europese Green Deal het vlaggenschip. De Green Deal moet van de EU in 2050 het eerste klimaatneutrale continent maken. Binnen dit kader bereikte het REPowerEU-programma, dat in mei 2022 werd gelanceerd, enkele belangrijke mijlpalen. Voor het eerst werd er meer stroom opgewekt met wind- en zonne-energie dan met gas en nam het gasverbruik in slechts twee jaar met 18% af.
        Overheden realiseren zich dat ze het goede voorbeeld moeten geven. De 18 partners van het wereldwijde Net-Zero Government Initiative (NZGI) hebben strenge doelstellingen gesteld om de bedrijfsvoering van overheden in 2050 klimaatneutraal te laten zijn. Strategische maatregelen van dit initiatief zijn koolstofvrije elektriciteit, klimaatneutrale gebouwen en installaties, uitstootvrije voertuigen, klimaatbestendige infrastructuren en systemen, en een circulaire economie. De resultaten spreken voor zich: Australië slaagde erin om zijn uitstoot van broeikasgassen in 2022 met 50% te verminderen ten opzichte van het jaar ervoor.
        ICLEI – Local Governments for Sustainability is een wereldwijd netwerk van meer dan 2.500 lokale en regionale overheden die zich inzetten voor duurzame stedelijke ontwikkeling. Dit netwerk, dat actief is in ruim 125 landen, oefent invloed uit op het duurzaamheidsbeleid en stimuleert lokale maatregelen voor emissievrije, natuurlijke, evenwichtige, veerkrachtige en circulaire stedelijke ontwikkeling. Gemeentelijke instellingen gaan steeds meer uit van het principe van een circulaire economie: ze veranderen afval in grondstoffen en stimuleren innovatieve bedrijfsmodellen. Koploper in duurzame en circulaire stadsontwikkeling is Amsterdam. De stad richt zich op drie waardeketens: voedsel en organische afvalstromen, consumptiegoederen en de gebouwde omgeving. Via een monitor voor de circulaire economie houdt de stad de voortgang continu in de gaten.
        Ondanks alle vooruitgang worden overheden geconfronteerd met belemmeringen, zoals budgettaire beperkingen, versnipperde institutionele kaders, culturele weerstand tegen verandering en de complexiteit van het meten en rapporteren van de voortgang. Deze obstakels het hoofd bieden vereist een combinatie van politieke betrokkenheid, samenwerking tussen instanties, investeringen in innovatie en intensieve publiek-private samenwerkingen. Het uitwisselen van best practices is cruciaal voor het aanscherpen van duurzaamheidsstrategieën en het behalen van doelstellingen op de lange termijn.

        Technologieën voor een gezonde leefomgeving krijgen een centrale rol binnen stedelijke ontwikkeling. Steden zijn tenslotte bedoeld om mensen goed te laten gedijen. Er zal gebruik worden gemaakt van sensoren om de luchtkwaliteit, geluidshinder en andere factoren die van invloed zijn op het welzijn van mensen in de gaten te houden. Voorspellende analysetools op het gebied van gezondheid zullen leidend zijn bij het ontwikkelen van leefomgevingen die een gezonde levensstijl bevorderen. Uit een eerder onderzoek bleek al het snelle rendement van deze tools, met door EIT Urban Mobility vermelde kostenbesparingen van 485 tot 700 euro per inwoner. Er tekent zich echter ook een scherpe demografische breuklijn af die stedelijke centra in twee verschillende kampen verdeelt: jonge en oude inwoners.
        Vergrijzende steden, met name in rijke landen en sommige delen van ontwikkelingslanden, kampen met een gespannen demografische situatie. Het openbaar vervoer, de voetgangersinfrastructuur en zelfs woningen: alles vereist kostbare aanpassingen om de vergrijzing op te vangen. Op economisch vlak worstelen deze steden met een krimpende arbeidsmarkt die het gewicht moet dragen van pensioensystemen en de vraag naar gezondheidszorg. Als oplossing voor dit probleem ontwikkelt Japan nu AI-gestuurde robots, zoals AIREC, die kunnen helpen met taken als het verplaatsen van patiënten, koken en de was opvouwen. In jongere steden is de situatie juist precies andersom. Daar wemelt het op de arbeidsmarkt van de kansen, doordat de politiek er voorrang geeft aan onderwijs, werkgelegenheid en ondernemerschap. Al kennen deze steden ook groeipijnen. Vervuiling, verkeersopstoppingen en stedelijke spanningen liggen op de loer, net als een toename van het aantal luchtwegaandoeningen en mentale gezondheidsproblemen bij jonge, gevoelige bevolkingsgroepen. Een creatieve oplossing voor de congestieproblemen is het goedkope en flexibele gondellift-achtige netwerk, zoals nu in Nieuw-Zeeland wordt getest. Dit kabelbaansysteem zal vooral jongere inwoners aanspreken die zich met een snel en duurzaam vervoermiddel door de stad willen verplaatsen.

        De weg vooruit: kansen en uitdagingen

        De toekomst van stedelijke leefomgevingen is afhankelijk van hoe effectief steden deze technologische innovaties integreren en toepassen. En hoewel deze innovaties enorme voordelen met zich mee kunnen brengen (slimmer beheer van hulpbronnen, minder milieu-impact en meer aandacht voor burgers), hangt het succes af van politieke betrokkenheid, maatschappelijk draagvlak en ethisch gebruik van technologie. In 2025 zullen Smart Cities zich niet alleen richten op innovatie, maar ook op het creëren van inclusieve, veerkrachtige en duurzame gemeenschappen. Door de inzet van technologieën die de stedelijke transformatie van vandaag de dag vormgeven, kunnen we goed functionerende steden opbouwen in harmonie met de mens en de planeet.

        Authors

        Luc Baardman

        Expert in Transformation

        Hans Teuben

        Expert in Digital Customer Experience, Digital Transformation

          De volgende industriële revolutie – Multi-agent systemen en kleine Gen AI modellen transformeren fabrieken

          Jonathan Kirk, Data Scientist, I&D Insight Generation, Capgemini’s Insights & Data
          Jonathan Aston
          Apr 9, 2025

          Fabrieken transformeren en worden slimmer door de introductie van krachtige multi-agent AI-systemen.

          In deze blog bekijken we hoe deze revolutionaire AI-systemen de fabrieken van morgen kunnen helpen aansturen. 

          Een les uit de geschiedenis 

          De industriële revoluties van het verleden kunnen op twee manieren worden beschreven: ten eerste als de opkomst van nieuwe soorten energie. De overgang van het gebruik van mensen en dieren naar het gebruik van stoomkracht in de 18e eeuw was een belangrijke revolutie die enorme productiviteitswinsten mogelijk maakte, evenals transportinnovaties en verstedelijking. Ten tweede markeerden de industriële revoluties de opkomst van specialisatie: het opsplitsen van werk in kleinere taken, met toegewijde mensen of machines voor elk deel van het proces. Dit maakte standaardisatie en massaproductie mogelijk. 

          Tegelijkertijd werden opleiding en kennis ook gespecialiseerd – mensen werden alleen getraind op hun individuele deel van een proces. Uiteindelijk introduceerde de innovatie van machines geautomatiseerde reactiviteit in fabrieksprocessen. Machines konden nu op condities gebaseerde “als dit, dan dat”-acties gebruiken om een ​​taak te voltooien. 

          In de fabrieken van vandaag zien we de opkomst van innovatieve multi-agent AI-systemen, die de bovenstaande thema’s op veel manieren weerspiegelen, maar ook enkele verschillen vertonen. In deze blog gaan we dieper in op enkele van deze nieuwe ontwikkelingen. 

          Antieke foto van het Britse Rijk: katoenfabriek in Lancashire

          Wat zijn multi-agent AI-systemen? 

          Multi-agent AI-systemen bestaan ​​uit autonome agenten of bots die zijn uitgerust met AI-mogelijkheden die samenwerken om een ​​gewenst resultaat te bereiken. Een agent kan in deze context worden gedefinieerd als “een entiteit die namens een andere entiteit handelt.” In deze multi-agent-systemen werken AI-agenten samen om de doelen te bereiken van mensen die eigenaar zijn van bepaalde processen en taken. 

          Systemen met meerdere agenten kunnen worden beschouwd als systemen met vijf dimensies in termen van complexiteit, vergeleken met systemen met één agent: 

          1. Van enkel naar multi – meer agenten toevoegen. 
          2. Van homogeen tot gedifferentieerd – met fundamenteel verschillende rollen tussen agenten. 
          3. Van centraal naar decentraal – waardoor er geen behoefte meer is aan een centraal orkestratiepunt. 
          4. Van algemeen tot gespecialiseerd – verschillende achtergronden en kennis worden toegevoegd om verschillende deskundige agenten te creëren. 
          5. Reactief tot proactief – agenten die onafhankelijk kunnen reageren op veranderingen in de omgeving, zonder dat ze daartoe aangezet hoeven te worden. 

          Zijn er parallellen met eerdere industriële revoluties die erop wijzen dat agenten de volgende revolutie zouden kunnen versnellen? 

          Laten we de principes van multi-agent AI-systemen toepassen op een slimme fabriek.  

          • Elke machine kan zijn eigen AI-agent hebben, terwijl meerdere machines of soorten werk door supervisor-agents kunnen worden beheerd.  
          • De meeste industriële taken vereisen dat meerdere machines samenwerken, hetzij in een gestroomlijnde, one-piece flow of in batches. Zelfs machines die in “eilanden” werken, moeten worden gecoördineerd om het werk in uitvoering te controleren, zonder inactieve tijd. Dit vereist dat er veel verschillende rollen moeten worden toegewezen aan verschillende agenten.   
          • Het toevoegen van een gedecentraliseerde AI-beheerlaag kan erg voordelig zijn voor een fabriek. Er zijn veel voordelen aan het hebben van subteams van agenten die onafhankelijk van elkaar kunnen handelen en verschillende delen van een fabriek kunnen runnen om doelstellingen te behalen.  
          • Elke machine werkt op een andere manier en elk gebied van een fabriek vereist gespecialiseerde kennis. Daarom heeft elke agent zijn eigen relevante informatie nodig om effectief te kunnen handelen. Hogere niveaus van agentspecialisatie zouden zeer waardevol zijn voor een slimme fabriek. 
          • Agenten zouden er baat bij hebben om autonoom te bepalen wanneer en hoe ze moeten handelen, in plaats van te wachten op toestemming of te horen wanneer ze dat moeten doen. Als agenten verbonden waren met de markt, zouden ze onafhankelijk kunnen beslissen wat ze moeten doen. Een agent zou bijvoorbeeld de volgende redenering kunnen hanteren: “hoewel het plan zegt dat we deze mix moeten produceren, zal ik het veranderen omdat ik denk dat er een toename zal zijn in dat specifieke product vanwege X en Y.”  

          Multi-agent AI-systemen leveren duidelijke verbeteringen op voor fabrieksprocessen en -resultaten, waaronder minder downtime en verhoogde optimalisatie en efficiëntie. We hebben ook de mogelijkheid om AI-agenten toe te voegen aan gegevensverwerkingstaken, zoals beeld- en videoanalyse. Dit ontsluit het potentieel om invoergegevens te begrijpen op manieren die voorheen niet mogelijk waren.  

          Nieuwe manieren ontsluiten om data te begrijpen in slimme fabrieken 

          In-line procescontrole (IPC) is een aanpak die directe feedback en aanpassingen biedt op basis van realtime monitoring om de gewenste prestatie, kwaliteit of output te behouden. Als dit goed wordt gedaan, verbetert het de efficiëntie en vermindert het verspilling. De aanpak is echter moeilijk te implementeren, vooral in systemen die gebaseerd zijn op mensen. Er zijn veel gegevensbronnen die in realtime moeten worden beoordeeld en begrepen, en zeer ervaren personen zijn degenen die voor deze taak worden gebruikt. Deze ervaring is moeilijk te verkrijgen, mogelijk duur en is mogelijk nog steeds niet voldoende om de beste resultaten te behalen. Dit is daarom een ​​geweldig gebied van kansen voor multi-agent AI-systemen, die erg goed zijn in het opnemen van veel informatie, het begrijpen van de betekenis ervan en het maken van realtime aanpassingen.  

          Laten we eens kijken naar twee voorbeelden van hoe dit werkt. Laten we eerst zeggen dat je aardappelchips maakt en dat je moet begrijpen hoe de kooktijd van de chips verschilt afhankelijk van de grootte en de groeiomstandigheden van de aardappelen. Dit kan een complex probleem zijn met veel verschillende gegevensbronnen waar een multi-agent AI-systeem goed mee overweg kan. Het systeem kan ook helpen om de grondoorzaak van eventuele problemen te bepalen. 

          Een tweede voorbeeld: als u rubber verwerkt in een extrusielijn, beïnvloeden de samenstelling van de grondstoffen, hun huidige mechanische en thermische eigenschappen en de lijnparameters allemaal de kwaliteit en snelheid van de extrusie. Dit is een zeer complex probleem en in-line procescontrole uitgevoerd door een AI multi-agent systeem zou veel waarde kunnen toevoegen. 

          Een ander voordeel van deze toepassing is dat deze kan worden geïntegreerd in fabrieken met verschillende niveaus van infrastructuurkwaliteit. Sensoren zijn misschien niet perfect en informatie van buiten de fabriek kan problemen met de datakwaliteit hebben, maar het verwijderen van zelfs enkele van de problemen zal grote productiviteits- en kwaliteitsvoordelen opleveren. Dit kan met name het geval zijn als kostbare handmatige inspecties gestroomlijnd kunnen worden, naast de meer voor de hand liggende voordelen van minder afval.

          Zakenman die tablet-pc gebruikt in de industrie

          Multi-agent AI-systemen zijn revolutionair voor fabrieken 

          We zien parallellen tussen de industriële revoluties van het verleden en wat we vandaag de dag zien in multi-agent AI-systemen die in fabrieken worden geadopteerd. Het verschil is nu dat we geen energiebronnen van mensen of dieren overzetten naar stoom, of mensen vervangen in fysieke onderdelen van processen. In plaats daarvan laten we AI taken uitvoeren waar het nuttig is om dat te doen, en waar het de taak beter kan uitvoeren dan de mens. Het is ook de moeite waard om in gedachten te houden dat de echte wereld rommelig is, en multi-agent AI-systemen kunnen ons helpen veerkrachtiger en flexibeler te zijn.  

          Nieuwe innovaties zoals real-time AI-verwerking op edge kunnen de volgende AI-aangedreven industriële revolutie versnellen en vergelijkbare productiviteitsvoordelen opleveren als in de eerste. Het edge-component is cruciaal, omdat het responsiever is dan cloud, wat real-time controle mogelijk maakt. Het biedt ook hogere niveaus van gegevensbeveiliging, maakt offline-bewerkingen mogelijk (die cruciaal zijn voor fabrieken) en verlaagt de kosten van de bewerking aanzienlijk. 

          Maar AI zal waarschijnlijk niet alleen opereren. Ik denk dat we nog wel even hybride systemen van mens en AI zullen hebben, en dat is absoluut niet slecht. Het zal essentieel zijn dat mensen en AI effectief samenwerken – want om waarde te creëren, moeten AI-systemen mensen machtigen in plaats van vervangen.  

          Dit blogartikel is geschreven in samenwerking met Ramon Antelo (Capgemini Engineering)

          Over het Generative AI Lab 

          Wij zijn het Generative AI Lab, deskundige partners die u helpen om vol vertrouwen een betere, duurzame en vertrouwde AI-enabled toekomst te visualiseren en na te streven. We doen dit door opkomende trends en technologieën te begrijpen, te anticiperen en te benutten. Uiteindelijk maken we betrouwbare en betrouwbare AI mogelijk die uw verbeelding prikkelt, uw productiviteit verbetert en uw efficiëntie verhoogt. We ondersteunen u met de zakelijke uitdagingen waar u van weet en de opkomende uitdagingen die u moet kennen om in de toekomst succesvol te zijn.   We hebben drie belangrijke focusgebieden: multi-agent systemen, small language models (SLM) en hybride AI. We maken blogs, zoals deze, points of view (POV’s) en demo’s rond deze focusgebieden om een ​​gesprek te beginnen over hoe AI ons in de toekomst zal beïnvloeden. Voor meer informatie over het AI Lab en meer van het werk dat we hebben gedaan, bezoek deze pagina:  AI Lab . 

          Maak kennis met de auteur

          Ramon Antelo

          CTO Manufacturing and Industrial Operations, Capgemini Engineering

          Jonathan Aston

          Data Scientist, AI Lab, Capgemini Invent
          Jonathan Aston specialized in behavioral ecology before transitioning to a career in data science. He has been actively engaged in the fields of data science and artificial intelligence (AI) since the mid-2010s. Jonathan possesses extensive experience in both the public and private sectors, where he has successfully delivered solutions to address critical business challenges. His expertise encompasses a range of well-known and custom statistical, AI, and machine learning techniques.

            3 belangrijke resultaten van NRF 2025

            Capgemini
            Jan 16, 2025

            Een bliksembezoek aan de recente Retail’s Big Show van de National Retail Federation (NRF) maakte één ding duidelijk: 2025 wordt het jaar waarin sciencefiction bij het winkelen werkelijkheid wordt.

            Van uiterst gepersonaliseerde ervaringen door middel van AI tot de opkomst van responsieve advertenties via retailmedianetwerken en geavanceerde automatisering van de supply chain: de retailsector verandert op alle fronten.

            Maar terwijl retailers geconfronteerd worden met een ongekende ontwrichting wat betreft hun markten, digitale middelen en consumenten, moet niet vergeten worden dat deze enorme golf van verandering ook ongekende kansen met zich meebrengt. Hieronder geven we onze kijk op drie manieren waarop het retaillandschap verandert, bespreken we welke retailers met deze trends vooroplopen en vertellen we welke stappen bedrijven kunnen zetten om hun toekomstdromen waar te maken.

            Een glimp van NRF 2025:

            Blended retail: elke plek heeft commerciële potentie

            De dagen van een duidelijke scheidslijn tussen fysieke en digitale kanalen liggen ver achter ons. Retailers opereren tegenwoordig in een wereld van ‘mixed reality’, waarin elke plek, elke interactie en elk datapunt commerciële potentie heeft.

            Neem Gap bijvoorbeeld. In een sessie geleid door Bill Forbes, Senior Director of Mobile Software Engineering, vernamen we dat de Gapp-app van de retailer al meer dan 1,6 miljard keer is bezocht.Een van Forbes’ taken is uitzoeken hoe ze AI kunnen inzetten om deze bezoeken om te zetten in inzichten en te bepalen welke contactpunten voor hun shoppers het beste zijn: digitale, fysieke of iets daartussenin. De retailer experimenteert nu met een op mode gericht AI-systeem dat speciaal is ontworpen om shoppers bij verschillende taken te begeleiden, zoals het uitzoeken van geschenken, styling voor evenementen en het ontdekken van nieuwe merken. Daarbij besteedt de app ook aandacht aan belangrijke zaken als de juiste pasvorm, aanbevelingen voor outfits en relevante beoordelingen.

            Wat retailers hiervan kunnen leren, is dat in dit huidige landschap de klant het product is geworden. Retailers verkopen niet zozeer fysieke goederen, maar voorzien vooral in de behoeften van de klant. Met een ongelooflijke hoeveelheid gegevens tot hun beschikking, moeten bedrijven niet meer draaien om het product an sich, maar om dynamische, gepersonaliseerde ervaringen die kanalen overstijgen en contactpunten bijeenbrengen.

            Het nieuwe tijdperk van de verbonden en betrokken consument

            De klantreis is niet langer lineair. En ook niet meer gebaseerd op het idee van passieve consumptie. In plaats daarvan opereren retailers nu in een dynamische en verbonden omgeving; waar de reis niet bepaald wordt door de mogelijkheden van de retailer, maar door de behoeften van de consument.   

            Om dit nieuwe paradigma mogelijk te maken, zullen bedrijven hun systemen en processen dan ook drastisch moeten veranderen. Functies die voorheen alleen voor de backoffice waren, moeten worden uitgebreid met klantgerichte applicaties.

            In een keynotepresentatie van Burberry CEO Josh Schulman, vertelde de retail-topman over een nieuw framework dat het bedrijf had ontworpen om winkeliers, productontwikkelingsteams en bedrijfsleiders samen te brengen, als hulpmiddel om de klantbetrokkenheid te verhogen.Dit initiatief richt zich op het beoordelen van archetypes van producten, het signaleren van verbeterpunten en het op één lijn brengen van investerings-, merchandising- en distributiestrategieën om de groei te stimuleren.

            Het belangrijkste voor retailers is om het bedrijf zo dicht mogelijk bij de klant te brengen. Hun taak is niet meer alleen producten verkopen, maar op een authentieke manier deel worden van het leven van de consument.

            Weten wat de klant wil

            Alle succesverhalen die op de NRF naar voren kwamen hadden één ding gemeen: diepgaand inzicht en klantgerichtheid. Dat is ook wat er schuilgaat achter de hoge NPS-scores van Bath & Body Works, het succesvolle loyaliteitsprogramma van Foot Locker en de 40-jarige geschiedenis van Tommy Hilfiger als een van de bekendste wereldwijde merken.

            Aan de ene kant beschikken merken en retailers over enorme hoeveelheden data, waardoor ze betere beslissingen kunnen nemen. Maar waar het hen wellicht aan ontbreekt, is breder inzicht in hoe het gedrag en de voorkeuren van consumenten aan het veranderen zijn.

            Het dichten van deze kloof is de reden van ons jaarlijkse onderzoek door het Capgemini Research Institute, onder de titel What matters to today’s consumer.Dit rapport, gepubliceerd tijdens NRF 2025, bracht een aantal belangrijke bevindingen naar voren die retailers kunnen gebruiken als lens om hun data onder de loep nemen.

            Een kleine greep:

            • Meer dan de helft (58%) van de consumenten geeft de voorkeur aan generatieve AI-tools boven traditionele zoekmachines voor product- en serviceaanbevelingen, een toename van 86% ten opzichte van 2023.
            • Twee derde van de kopers zegt dat ze van retailer zouden veranderen, wanneer deze geen aandacht heeft voor duurzaamheid.
            • De afgelopen twaalf maanden beïnvloedden online advertenties bijna een derde van de online aankopen.

            Kom er bij lezen van deze punten ideeën in u op over waar u in uw eigen data naar kunt zoeken? Dienen ze al als uitgangspunt bij uw afwegingen over investeringen in nieuwe technologieën of mogelijkheden, zoals AI of retailmedianetwerken? Geven ze u stof tot nadenken over hoe u uw doelen, prioriteiten en aanpak voor 2025 kunt aanpassen of finetunen om klantgerichter te worden?

            Wij zijn ervan overtuigd dat ons rapport een handig hulpmiddel is voor retailers om meer inzicht te krijgen in het sentiment en het gedrag van consumenten. Ga naar onze pagina Wat is belangrijk voor de huidige consument: 2025 om een exemplaar van dit onderzoek te downloaden.

            Hoe verder? De volgende drie stappen voor retailers voor 2025 en daarna

            Hoewel elke retailer een ander pad zal volgen, hebben we drie belangrijke uitgangspunten vastgesteld die de basis vormen van een succesvolle toekomst. Ze wijzen bedrijven de weg bij het ontsluiten van groei, het aanpassen van hun activiteiten en het omarmen van een purpose.

            Groei begint bij de kanalen. Terwijl bedrijven zich bezinnen op hun toekomstige strategieën, moeten ze nagaan waar ze de grootste invloed en impact kunnen behalen. Eén veelbelovende kans die uit ons onderzoek naar voren kwam, is de opkomst van retailmedianetwerken. Deze RMN’s maken gebruik van bestaande elementen van digitale en fysieke infrastructuren om gepersonaliseerde digitale ervaringen te leveren aan klanten met een hoge koopintentie en nieuwe banden te smeden met merkpartners. De waarde van retailmedianetwerken is aanzienlijk: Volgens onze analyse behaalde Kroger in 2013 een bedrijfsresultaat van 1,3 miljard dollar uit activiteiten met een alternatieve omzet, waaronder Kroger Precision Marketing.

            Consumenten zijn tegenwoordig bereid om 9% bovenop de bestelwaarde te betalen bij levering binnen 2 uur en 10 minuten. 65% van de consumenten vindt levering binnen 2 uur een belangrijk criterium voor hun aankopen, wat aangeeft dat retailers moeten overwegen om dit in hun bedrijfsmodellen te integreren. Is uw supply chain klaar voor deze uitdaging? Voor supermarkten en grootwinkelbedrijven, waar snelle levering en productbeschikbaarheid cruciaal zijn, is het opnemen van lokale voorraadsystemen in de bestaande activiteiten van essentieel belang. In een buitengewoon concurrerend landschap zijn dat de verbeteringen die de efficiëntie kunnen verhogen en zorgen voor meer klanttevredenheid. De niet-lineaire, dynamische en multidirectionele aard van het huidige retaillandschap vereist een geavanceerde supply chain. Retailers moeten een holistische strategie formuleren waarmee ze niet alleen kosten besparen, maar ook tegemoetkomen aan de behoeften van de klant. 

            Duurzaamheid en producten met een purpose staan dan wel als laatste op onze lijst, het is beslist iets wat bij moderne shoppers vooropstaat. Sterker nog, ons onderzoek toonde aan dat consumenten willen dat retailers meer doen op dat gebied. Retailers moeten transparante en overtuigende informatie verschaffen over duurzame keuzes, begrijpelijke informatie bieden over de herkomst van producten, traceerbaarheid en voeding, en programma’s opzetten die alledaagse problemen zoals voedselverspilling tegengaan. Wanneer retailers plannen opstellen voor het komende jaar, kunnen ze er niet omheen om zich daarbij te laten leiden door een purpose dat ertoe doet.

            Winkelen anno 2025: van sciencefiction naar werkelijkheid met Capgemini

            Terwijl retailers op alle fronten overspoeld worden door disruptie, moeten leiders een ingrijpende keuze maken: dezelfde koers blijven volgen of de kans voor verandering niet voorbij laten varen. In het huidige dynamische landschap liggen er voor degenen die de kans aangrijpen om te transformeren niet alleen maar uitdagingen in het verschiet, maar ook kansen om de toekomst van sector opnieuw vorm te geven en innovatie, veerkracht en succes op de lange termijn te stimuleren.

            Hulp nodig om alle ideeën die u tijdens NRF heeft opgedaan om te zetten in actie? Ons team helpt u graag. Maak een afspraak met onze experts en ontdek hoe Capgemini uw organisatie kan helpen bij het realiseren van de toekomst die u wil.

            Maak kennis met onze experts

            Tim Bridges

            Expert in Digital Transformation, Leadership, Strategy & Transformation

            Lindsey Mazza

            Expert in Consumer Products and Retail, Supply Chain

            Owen McCabe

            Vice President, Digital Commerce – Global Consumer Goods & Retail, Capgemini
            Owen is Capgemini’s Global VP for eCommerce. He previously led the Digital Commerce Practice at Kantar and held senior marketing and sales roles at both Procter & Gamble and Nestle. He has domain expertise in eCommerce, digital marketing, brand marketing, route-to-market strategy, and category management. Owen’s passion for digital commerce came about after a private equity assignment in an online travel business.

            Kees Jacobs

            Consumer Products & Retail Global Insights & Data Lead, Capgemini
            Kees is Capgemini’s overall Global Consumer Products and Retail sector thought leader. He has more than 25 years’ experience in this industry, with a track record in a range of strategic digital and data-related B2C and B2B initiatives at leading retailers and manufacturers. Kees is also responsible for Capgemini’s strategic relationship with The Consumer Goods Forum and a co-author of many thought leadership reports, including Reducing Consumer Food Waste in the Digital Era.

              Expert perspectives

              Cybersecurity, Data and AI, Enterprise management, Intelligent industry

              De digitale werkplek van de toekomst

              Capgemini
              mei 8, 2025

              GSI Partner of the Year 2024

              Capgemini
              Mar 20, 2025

              Capgemini heeft de OpenText Global System Integrator Partner of the Year 2024 gewonnen. De Global System Integrator (GSI) Partner of the Year-award erkent uitmuntend werk dat digitale transformatie mogelijk heeft gemaakt met OpenText-technologieën.

              Capgemini is trots om de GSI Partner of the Year-award van OpenText in ontvangst te nemen.

              Capgemini heeft de OpenText Global System Integrator Partner of the Year 2024-award gewonnen. Deze prestigieuze erkenning wordt toegekend aan wereldwijde partners die een uitzonderlijke bijdrage hebben geleverd aan digitale transformatie met behulp van OpenText-technologieën.

              De Global System Integrator (GSI) Partner of the Year-award onderstreept Capgemini’s toewijding aan innovatie en de succesvolle implementatie van geavanceerde Information Management-oplossingen. Door strategische samenwerking en diepgaande expertise helpt Capgemini organisaties wereldwijd om hun digitale transformatie te versnellen en efficiënter te werken. OpenText eert zijn partners die uitblinken in het leveren van innovatieve en impactvolle oplossingen, en Capgemini is trots om deze prestigieuze prijs in ontvangst te nemen als erkenning voor zijn voortdurende inzet en prestaties op dit gebied.

              AI Literacy – Begrijp AI, voorkom risico’s

              Capgemini
              Mar 18, 2025

              De trein van de EU AI Act is op 2 februari 2025 het eerste perron gepasseerd: de inwerkingtreding van Artikel 4 en Artikel 5 is een feit. Artikel 4 legt de focus op AI Literacy (AI-geletterdheid) en verplicht organisaties om maatregelen te nemen die ervoor zorgen dat iedereen die betrokken is bij de werking en het gebruik van AI-systemen, beschikt over voldoende kennis en vaardigheden. Dit geldt niet alleen voor werknemers binnen een organisatie, maar ook voor externe betrokkenen zoals partners en gebruikers van AI-systemen.

              AI biedt enorme kansen, maar zonder de juiste kennis en vaardigheden kunnen de risico’s groot zijn. Denk hierbij aan uitdagingen zoals incorrecte voorspellingen, bias en het ontbreken van transparantie. In dit blog bespreken we wat Artikel 4 inhoudt, waarom AI Literacy essentieel is en hoe organisaties hieraan kunnen voldoen. Meer informatie over Artikel 5 over verboden AI-systemen kunt u vinden in dit blog.

              Artikel 4: De basis voor veilig en ethisch AI-gebruik

              Sinds 2 februari verplicht Artikel 4 van de EU AI-verordening organisaties om maatregelen te nemen die een voldoende niveau van AI Literacy waarborgen. Deze verplichting geldt niet alleen voor interne medewerkers, maar kan ook van toepassing zijn op andere betrokkenen die zich bezighouden met het gebruik en beheer van AI-systemen, zoals externe partijen en ingehuurde krachten. Hoewel deze groepen niet letterlijk worden genoemd in de wetgeving, kan op basis van Artikel 4(1) en Recital 20 van de EU AI Act worden geïnterpreteerd dat organisaties verantwoordelijkheid dragen voor iedereen die namens hen met AI-systemen werkt of deze gebruikt.

              De EU AI Act definieert AI Literacy als “vaardigheden, kennis en begrip die aanbieders, gebruiksverantwoordelijken en betrokken personen, rekening houdend met hun respectieve rechten en plichten in het kader van deze verordening, in staat stellen geïnformeerd AI-systemen in te zetten en zich bewuster te worden van de kansen en risico’s van AI en de mogelijke schade die zij kan veroorzaken”. 

              In de praktijk betekent dit dat AI Literacy organisaties en betrokkenen moet uitrusten met de volgende kennis en vaardigheden:

              1. Inzicht in de werking van AI-systemen en hoe beslissingen worden genomen: Dit omvat het begrijpen van de technische elementen en de data die worden gebruikt tijdens de ontwikkeling en toepassing van AI-systemen.
              2. Bewustzijn van risico’s en mogelijke schade: Denk hierbij aan risico’s zoals bias, incorrecte voorspellingen en de impact die deze kunnen hebben op fundamentele rechten en veiligheid.
              3. Kennis over de impact van AI-beslissingen op getroffen personen (“affected persons”): Personen moeten kunnen begrijpen hoe beslissingen, genomen met hulp van AI, hen beïnvloeden en welke rechten zij hebben.

              Deze verplichtingen variëren afhankelijk van de rol van de betrokkenen en de context waarin het AI-systeem wordt gebruikt. De EU AI Act beschrijft ook dat AI Literacy breder moet worden beschouwd dan enkel de vaardigheden van interne medewerkers.

              Risico’s en kansen: Het nut van AI Literacy

              De EU AI Act stelt duidelijke verplichtingen aan publieke en private organisaties. Organisaties moeten ervoor zorgen dat medewerkers en andere betrokkenen die met AI-systemen werken, voldoende kennis en vaardigheden hebben. EU AI Act benadrukt het belang van bewustwording en training om AI-systemen veilig, transparant en ethisch te gebruiken. Dit gaat verder dan alleen het verzorgen van trainingen; organisaties moeten ook zorgen voor het monitoren en documenteren van naleving. Hoewel er geen directe boetes zijn voor het niet waarborgen van AI Literacy, kan een gebrek hieraan wel gevolgen hebben bij de beoordeling van andere overtredingen door toezichthouders. Organisatorische maatregelen en de mate van verantwoordelijkheid wegen hierbij mee.

              Daarnaast kan non-compliance leiden tot reputatieschade en verlies van vertrouwen bij zowel medewerkers als klanten. AI-systemen die slecht worden beheerd of ondoordacht worden ingezet, vergroten het risico op schadelijke neveneffecten, zoals regelmatig in het nieuws te lezen is. Het vermijden van deze valkuilen vereist een gestructureerde aanpak die AI Literacy integreert in uw organisatie.

              Maak AI Literacy prioriteit

              AI Literacy is niet alleen een wettelijke verplichting; het is ook een strategische investering in de toekomst van uw organisatie. Door bewustwording en training te combineren met duidelijke beleidslijnen en documentatie, bouwt u niet alleen aan compliance, maar benut u ook kansen om innovatie te stimuleren en vertrouwen te versterken.

              Bij Capgemini Invent bieden we uitgebreide ondersteuning om aan de eisen van de EU AI Act te voldoen. We begrijpen dat AI Literacy contextafhankelijk is en passen onze oplossingen aan op de specifieke behoeften van uw organisatie. Onze jarenlange ervaring met data literacy in diverse sectoren vormt daarbij een stevig fundament. Via de Capgemini Academy bieden we op maat gemaakte trainingen aan om kennis en vaardigheden op het gebied van AI en datageletterdheid te vergroten.

              Met ons AI Act Readiness Assessment en Control Framework helpen wij uw organisatie niet alleen bij het ontwikkelen van trainingen, maar ook bij het opstellen en documenteren van beleid en processen om naleving aan te tonen. Ons team van experts staat klaar om uw vragen te beantwoorden en u te begeleiden bij het opzetten van een solide governance-structuur voor AI Literacy. Hiermee zorgen we niet alleen voor compliance, maar ook voor een duurzame en verantwoorde implementatie van AI binnen uw organisatie.

              Dit perron is slechts een tussenstop in de reis naar verantwoorde en betrouwbare AI. In onze volgende blogs gaan we dieper in op andere belangrijke artikelen, zoals Artikel 5 over verboden AI-systemen. Blijf onze publicaties volgen om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen rondom de AI Act. Heeft u vragen of behoefte aan ondersteuning? Neem gerust contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek.

              Auteur

              Nick Verschut

              Co-author
              Nick Verschut is a data expert with a background in marketing analytics and data science. As a co-author of this AI Act blog, he brings a strong analytical perspective to AI literacy, focusing on making complex AI regulations accessible and understandable for a broad audience.

              Maurits Hulsman

              Consultant Data Strategy & Factory
              Maurits works as a Consultant at Capgemini Invent in the Data Strategy & Factory team. Maurits advises clients on developing and implementing various aspects of data transformation, with a strong focus on data strategy.
              Jochem Dogger staat op de foto. Hij draagt een donkerblauw pak en kijkt recht in de camera met zijn armen over elkaar heen.

              Jochem Dogger

              Manager in the Data, Research & Evaluations team
              “The public sector is increasingly realizing the potential of the data it gathers to improve citizens’ lives. The challenge ahead is to keep using data in an ethical and responsible manner, while opening up vital data sources to citizens and entrepreneurs and facilitating interoperable data exchange between institutions. This will enable governments to realize the economic, societal, political and environmental benefits that data has to offer.”

              Robert Kreuger

              Senior Manager, Data Ethics & Regulations
              Robert is Senior Manager en Team lead Data Ethics & Regulations bij Capgemini Invent. Hij is gespecialiseerd in transformatieprogramma’s en strategisch risicomanagement op het gebied van privacy, datagerelateerde wet- en regelgeving, en digitale beveiliging, in zowel de publieke als private sector.

                Het sein op rood? Bepaalde AI-praktijken sinds 2 februari verboden 

                Capgemini
                Mar 18, 2025

                De trein van de EU AI Act heeft op 2 februari 2025 het eerste perron bereikt: de inwerkingtreding van Artikel 4 en Artikel 5 is een feit. AI biedt enorme kansen voor zowel publieke al private sector, maar de risico’s zijn ook aanzienlijk. De voorbeelden waar de inzet van AI geleid heeft tot het schenden van mensenrechten zijn inmiddels legio. In Artikel 5 van de AI Act wordt uiteengezet welke systemen sinds 2 februari niet meer mogen worden gebruikt, in gebruik gesteld of in de handel worden gebracht, omdat de inzet van deze AI-systemen gepaard gaat met onaanvaardbare risico’s. Het niet naleven van Artikel 5 van de AI Act kan resulteren in boetes tot 35 miljoen euro of tot 7% van de jaarlijkse omzet. Dit zijn de hoogste boetes uit de AI Act.

                Welke AI-praktijken zijn sinds 2 februari verboden?

                De AI Act onderscheidt acht AI-praktijken die sinds 2 februari verboden zijn.

                Zo snel mogelijk compliant worden met de AI Act

                De eerste stap richting compliancy is het inventariseren en classificeren van uw huidige AI-systemen en beoordelen of deze sinds februari nog steeds mogen worden gebruikt. Met ons AI Act Readiness Assessment en ons AI Act Control Framework helpen wij uw organisatie bij het maken van een inschatting van de huidige situatie, brengen we de risico’s in kaart en werken we met u samen om op tijd compliant te zijn met de AI Act. 

                Dit perron is inmiddels gepasseerd, maar de trein rijdt verder. De reis naar verantwoorde en betrouwbare AI stopt hier niet – organisaties moeten nu blijven werken aan naleving en verantwoord AI-gebruik. In onze volgende blogs gaan we dieper in op andere belangrijke artikelen, zoals Artikel 4 over AI literacy. Blijf onze publicaties volgen om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen rondom de AI Act. Heeft u vragen of behoefte aan ondersteuning? Neem gerust contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek.

                Auteur

                Nick Verschut

                Co-author
                Nick Verschut is a data expert with a background in marketing analytics and data science. As a co-author of this AI Act blog, he brings a strong analytical perspective to AI literacy, focusing on making complex AI regulations accessible and understandable for a broad audience.

                Maurits Hulsman

                Consultant Data Strategy & Factory
                Maurits works as a Consultant at Capgemini Invent in the Data Strategy & Factory team. Maurits advises clients on developing and implementing various aspects of data transformation, with a strong focus on data strategy.

                  Hoe AI de toekomst van duurzaamheid en innovatie vormgeeft  

                  Capgemini
                  Capgemini
                  21 Feb 2025

                  We bereiden ons voor op Google Cloud Next 2025. Dit is een goed moment om terug te blikken op de inzichten en discussies van het evenement van vorig jaar.

                  Het congres van 2024 bood inzichten in de opvallende convergentie van innovatie, duurzaamheid en kunstmatige intelligentie (AI), met thought leaders als Justin Keeble, Managing Director for Global Sustainability bij Google Cloud, en Erwan Menard, Cloud AI Product Management bij Google Cloud. In hun gesprekken met Dave Chapman en Rob Kernahan, de gastheren van onze podcast Cloud Realities, onderzochten zij hoe AI sectoren transformeert en duurzaamheidsinspanningen bevordert. 

                  De raakvlakken tussen AI en duurzaamheid 

                  De synergie tussen AI en duurzaamheid is nu al krachtig. Justin benadrukte hoe AI de afgelopen tien jaar in vele duurzaamheidsoplossingen centraal heeft gestaan. Google zelf is wat dat betreft een pionier geweest. Het bedrijf behaalde mijlpalen door bijvoorbeeld hun volledige wereldwijde stroomverbruik te koppelen aan hernieuwbare energie en door zich ertoe te verbinden om in 2030 volledig koolstofvrij te zijn. 

                  Klimaatrisico’s aanpakken met AI

                  Door de toenemende frequentie van extreme weersomstandigheden is klimaatrisicobeheer voor bedrijven een topprioriteit geworden. Justin besprak hoe bedrijven gebruikmaken van AI om deze risico’s beter te voorspellen en te beheren. Zo gebruikt Google’s Flood Hub bijvoorbeeld voorspellende analyses om miljoenen mensen over de hele wereld te waarschuwen voor overstromingen, wat laat zien hoe het potentieel van AI ons kan helpen beter voorbereid te zijn op klimaatgerelateerde uitdagingen.  

                  Verder heeft onze gezamenlijke oplossing met Google Cloud, Business for Planet Modelling (BfPM) voor financiële diensten, een cruciale rol gespeeld bij het helpen van bedrijven om fysieke klimaatrisico’s te beoordelen en beheren. Door geavanceerde AI-modellen te integreren met realtime data stelt BfPM bedrijven in staat om extreme weersomstandigheden te voorspellen en zich hiertegen te wapenen. Zo kunnen ze hun activiteiten, medewerkers en bedrijfsmiddelen beter beschermen. Deze samenwerking maakt gebruik van de kracht van AI voor bruikbare inzichten om opgewassen te zijn tegen de gevolgen van het klimaat.

                  Regeldruk en aanpassing van bedrijven 

                  Regelingen zoals de Europese richtlijn voor duurzaamheidsrapportages (de CSRD) en de recente uitspraken van de SEC in de Verenigde Staten dwingen bedrijven om hun impact op het klimaat beter te meten en openbaar te maken. Dit regelgevende landschap stimuleert bedrijven om voor het beheer van hun duurzaamheidsgegevens geavanceerdere tools en technologieën in te zetten. Justin bracht naar voren hoe bedrijven de overstap maken van spreadsheets naar robuustere oplossingen die overweg kunnen met de complexiteit van realtime duurzaamheidsrapportages. 

                  Processen optimaliseren en voetafdrukken verkleinen 

                  Behalve voor risicobeheer zetten bedrijven AI ook in om hun processen te optimaliseren. Door hun energieverbruik, watergebruik en afvalbeheer te analyseren met AI kunnen bedrijven aanzienlijke kostenbesparingen realiseren en tegelijkertijd hun CO₂-voetafdruk verkleinen. Het tweeledige voordeel van efficiëntie en duurzaamheid wordt dan ook steeds belangrijker nu bedrijven met zowel economische als ecologische druk moeten omgaan. 

                  Concrete voorbeelden, zoals Unilevers gebruik van Google Earth Engine voor het monitoren van ontbossing in hun supply chain, stellen bedrijven in staat om het grotere plaatje te zien en hun lat voor duurzaamheid hoger te leggen.Deze casestudy laat zien hoe bedrijven gebruik kunnen maken van AI om hun duurzaamheidsdoelstellingen te behalen en betekenisvolle verandering teweeg te brengen. 

                  Innovatie in actie: de rol van AI bij bedrijfstransformaties 

                  Erwan gaf ook overtuigende inzichten in de rol van AI bij het stimuleren van bedrijfsinnovatie. Hij besprak hoe AI voor kortere doorlooptijden en betere governance kan zorgen. De introductie van tools als Vertex AI en de Model Garden stelt bedrijven in staat om gebruik te maken van vooraf getrainde modellen en makkelijker AI-oplossingen op maat te bouwen. Deze democratisering van AI-technologie geeft veel meer ontwikkelaars en zakelijke gebruikers de middelen in handen om te innoveren en impactvolle oplossingen tot stand te brengen. 

                  Groeimogelijkheden in de koolstofarme economie 

                  Koolstofarme bedrijfsmodellen creëren nieuwe groeimogelijkheden. Van elektrische voertuigen en hernieuwbare energie tot verbonden technologieën voor in huis: bedrijven bedenken allerlei innovatieve manieren om meer omzet te realiseren, maar zonder een duurzame toekomst uit het oog te verliezen. De Carbon Sense Suite van Google Cloud is een voorbeeld van hoe bedrijven hun voetafdruk in de cloud kunnen meten en verkleinen door hun activiteiten af te stemmen op hun duurzaamheidsdoelen. Deze tool is ontworpen om de cloud minder complex te maken en administratieve rompslomp te verminderen, zodat bedrijven zich kunnen richten op innovatie. Onbenutte projecten kunnen dan apart worden gehouden of de uitstoot van een specifiek project kan worden ingeschat.

                  Op weg naar Google Cloud Next 2025

                  De conferentie van afgelopen jaar benadrukte het transformatieve potentieel van AI om zowel innovatie als duurzaamheid te bevorderen. Aangezien bedrijven niet om de complexiteit van klimaatverandering en regeldruk heen kunnen, biedt de integratie van AI een manier om deze uitdagingen het hoofd te bieden en nieuwe kansen te ontsluiten. De reis naar een duurzame toekomst is nog niet ten einde en met AI dat zich blijft ontwikkelen kunnen we nog meer vooruitgang verwachten.  

                  Vooruitblikkend op Google Cloud Next 2025 is het duidelijk dat de thema’s innovatie, duurzaamheid en AI dominerend blijven. 

                  Capgemini’s podcast Cloud Realities komt ook weer terug op Google Cloud Next, met een reeks interessante gasten en dagelijkse podcasts die we live opnemen.Verder bieden we inspirerende klantpresentaties en interactieve demo’s die laten zien hoe we AI binnen alle sectoren omarmen op Google Cloud.

                  Innovatie koppelen aan intelligentie.  

                  Ontdek de kracht van onze samenwerking met Google Cloud

                  Onze hosts van Cloud Realities

                  Dave Chapman

                  VP Cloud Evengelist bij Capgemini

                  Esmee van de Giessen

                  Strategic Partner Manager, Capgemini

                  Rob Kernahan

                  Brite hoofdarchitect voor cloud en een wereldwijd MKB op het gebied van cloudtechnologie, data en IT-bedrijfsmodellen