Stel je voor dat je een bedrijf hebt dat nog steeds een oud boekhoudsysteem uit de jaren 90 gebruikt, volledig functioneel maar onmogelijk aan te sluiten op moderne technologie. Stel je nu voor dat je dit systeem kunt laten communiceren met de meest geavanceerde kunstmatige intelligentie, zonder dat je 30 jaar aan gegevens en gevestigde procedures hoeft weg te gooien. Dit is precies wat er in 2025 gebeurt dankzij intelligente koppelingssystemen.

‍

Terwijl iedereen het heeft over ChatGPT en de nieuwste innovaties op het gebied van kunstmatige intelligentie, vindt de echte zakelijke revolutie achter de schermen plaats. Bedrijven ontdekken hoe ze AI in hun bestaande systemen kunnen integreren zonder hun IT-infrastructuur volledig om te gooien.

‍

Index

• Wat zijn intelligente verbindingssystemen
• Een sterk groeiende markt
• Digitale vertalers: een nieuw beroep
• Concrete voorbeelden van succes
• Onmiddellijke voordelen voor bedrijven
• Belangrijkste uitdagingen en hoe ze op te lossen
• Hoe te beginnen in uw bedrijf
• De toekomst van bedrijfssystemen
• Vragen en antwoorden

Wat zijn intelligente verbindingssystemen

Een intelligent koppelingssysteem is als een universele vertaler tussen de oude en de nieuwe technologische wereld. Denk aan wanneer je naar het buitenland reist en een vertaalapp gebruikt om te communiceren: het slimme koppelingssysteem doet hetzelfde, maar dan tussen je oude bedrijfssoftware en moderne technologieën op basis van kunstmatige intelligentie.

‍

Volgens Mira Patel, chief technology officer van Nexus Operations, "is de vraag niet langer 'Kunnen we kunstmatige intelligentie gebruiken?' maar eerder 'Hoe integreren we AI in onze dagelijkse activiteiten zonder het hele systeem overhoop te halen?'".

Hoe ze in de praktijk werken

Stel je deze concrete scenario's voor:

Voorbeeld 1: Het intelligente magazijnUwbedrijf heeft een magazijnbeheersysteem uit 2008. Het intelligente verbindingssysteem 'leert' de AI om te voorspellen wanneer de voorraad opraakt, simpelweg door het lezen van de gegevens die al bestaan. De magazijnmedewerker blijft gewoon werken, maar nu vertelt het systeem hem automatisch wanneer hij nieuwe producten moet bestellen.

‍

Voorbeeld 2: De BoekhoudassistentJefactureringssoftware uit 2010 is uitgebreid met AI die automatisch afwijkingen in facturen herkent. De AI 'leest' facturen zoals een boekhouder dat zou doen en markeert verdachte facturen.

‍

Voorbeeld 3: Verbeterde klantenserviceJeoude telefooncentrale is verbonden met een AI die de toon van de stem van de klant analyseert en aan je operator voorstelt hoe hij het gesprek het beste kan afhandelen, en dat allemaal in realtime.

‍

‍

Een sterk groeiende markt

De cijfers voor 2025 zijn indrukwekkend: de investeringen in intelligente verbindingssystemen zijn in één jaar tijd met 142% gestegen en overtreffen zelfs de investeringen in nieuwe toepassingen voor kunstmatige intelligentie.

Waarom deze groei?

De verklaring is simpel: 80% van de grote bedrijven gebruikt nog steeds 'oude' computersystemen die prima werken, maar niet kunnen communiceren met moderne technologie. Ze vervangen zou miljoenen euro's en maanden downtime kosten.

‍

Getallen die tellen:

• 5,4 miljard: marktwaarde in 2024
• 34,2 miljard: Prognose voor 2032
• 70% van de bedrijfssystemen: zal tegen 2028 zijn geüpgraded met AI

Dit betekent dat elke dag meer en meer bedrijven ervoor kiezen om hun bestaande systemen te 'moderniseren' in plaats van ze volledig te vervangen.

‍

Digitale vertalers: een nieuw beroep

Er is een nieuwe categorie experts ontstaan: vertalers van computersystemen. Dit zijn specialisten die weten hoe ze systemen uit verschillende tijdperken met elkaar kunnen laten praten.

De drie soorten specialisten

1. TaalconverteerdersBedrijvenals RetroAI zijn gespecialiseerd in het vertalen van oude programmeercodes (zoals COBOL uit de jaren 80) naar moderne talen die AI kan begrijpen.

Praktijkvoorbeeld: Het pensioensysteem van een overheidsinstantie dat in 1985 in COBOL is geschreven, wordt 'vertaald' naar moderne taal, waarbij alle functies behouden blijven maar het systeem compatibel wordt gemaakt met kunstmatige intelligentie.

‍

2. Communicatie OrchestratorsBedrijvenzoals Harmony Tech ontwikkelen oplossingen die de AI-verwerking in verschillende bedrijfssystemen coördineren, zodat alle geautomatiseerde beslissingen consistent zijn.

‍

Praktijkvoorbeeld: In een ziekenhuis communiceert de AI die afspraken beheert automatisch met de AI die de medicijnvoorraden beheert en met de AI die de personeelsdiensten plant.

‍

3. Guardians of ComplianceBedrijvenzoals GuardRail zorgen er automatisch voor dat alle verbindingen met de IA voldoen aan de industriële voorschriften.

‍

Praktijkvoorbeeld: In een bank controleert de AI bij elke beslissing over een lening automatisch of deze voldoet aan alle privacy- en antiwitwasregels.

‍

Concrete voorbeelden van succes

Casestudie 1: Productie-industrie - Westbrook Industries

De situatie: Westbrook had een 15 jaar oud magazijnbeheersysteem dat goed werkte, maar de problemen niet kon voorzien.

‍

De oplossing: Ze installeerden een intelligent koppelingssysteem dat de AI 'leerde' om de magazijngegevens te lezen.

‍

Het resultaat: In zes maanden tijd bespaarden ze 28 miljoen euro door weken van tevoren te anticiperen op verstoringen in de toeleveringsketen.

‍

"De beste AI-implementatie is er een waar je werknemers niets van merken", zegt James Chen, IT-manager bij Westbrook. "Onze magazijnmedewerkers gebruiken hetzelfde systeem als altijd, maar nu weten ze altijd wat ze moeten bestellen en wanneer."

‍

Casestudie 2: Bancaire diensten - Fidelity Financial

De situatie: Een betalingsverwerkingssysteem uit de jaren 2000 verwerkte duizenden transacties per dag, maar kon fraude niet automatisch herkennen.

De oplossing: Koppeling met AI gespecialiseerd in fraudeherkenning, zonder het bestaande systeem te veranderen.

Meetbare resultaten:

• Operators besteden 68% minder tijd aan het zoeken naar informatie
• 43% meer tijd in nuttige gesprekken met klanten
• Verbetering van de klant- en medewerkerstevredenheid

Sarah Williams, customer experience manager bij Fidelity, legt uit: "Onze operators kunnen nu meer tijd besteden aan het helpen van klanten in plaats van tijd te verspillen aan handmatig zoeken."

Casestudie 3: Openbaar bestuur

De situatie: Het US Personnel Office beheerde pensioenen met COBOL-systemen uit de jaren 80 - functioneel maar onmogelijk te moderniseren.

‍

De oplossing: AI gebruiken om miljoenen regels oude code te analyseren en geleidelijk te moderniseren.

‍

Het resultaat: Modernisering die normaal jaren zou hebben geduurd, werd teruggebracht tot maanden, zonder onderbreking van de pensioendienst.

‍

Onmiddellijke voordelen voor bedrijven

1. Snel en meetbaar rendement op investering

Bedrijven die AI koppelen aan bestaande systemen zien concrete resultaten:

• +18% productiviteit van werknemers
• 3 keer meer kans om de winstverwachtingen te overtreffen
• 80% minder tijd besteed aan handmatige optimalisatie

2. Meer tevreden werknemers, niet vervangen

In tegenstelling tot wat aanvankelijk werd gevreesd, heeft het koppelen van AI aan bestaande systemen werknemers gelukkiger gemaakt met hun werk. AI voert repetitieve en saaie taken uit, waardoor mensen zich kunnen bezighouden met interessantere en creatievere taken.

‍

Concreet voorbeeld: In een callcenter behandelt AI eenvoudige, repetitieve vragen, terwijl menselijke operators zich bezighouden met complexe zaken die empathie en creatieve probleemoplossing vereisen.

‍

3. Automatisch versterkte beveiliging

Moderne verbindingssystemen omvatten automatisch:

• Geavanceerde toegangscontrole (wie kan wat doen)
• Gegevensencryptie (informatiebeveiliging)
• Toezicht op naleving
• Automatische versterking van computerbeveiliging

4. Flexibele groei

De stapsgewijze aanpak maakt het mogelijk om

• AI-functies één voor één toevoegen
• Groeien naar behoefte zonder het werk te stoppen
• Kritieke systemen altijd operationeel houden

Belangrijkste uitdagingen en hoe ze op te lossen

Uitdaging 1: 'Oude systemen praten niet met AI'.

Het probleem: De systemen uit de jaren '90 zijn niet ontworpen om te communiceren met moderne kunstmatige intelligentie. Het is alsof je een telefooncel probeert aan te sluiten op het internet.

‍

De praktische oplossing: er worden 'slimme adapters' geïnstalleerd die automatisch berichten vertalen tussen het oude systeem en AI, net zoals een adapter het mogelijk maakt om een Italiaanse stekker aan te sluiten op een Amerikaans stopcontact.

‍

Voorbeeld: Een facturatiesysteem uit 1995 is uitgerust met een 'vertaler' die PDF-facturen omzet in gegevens die de AI kan analyseren op fouten of afwijkingen.

Uitdaging 2: "Onze gegevens zijn een ramp".

Het probleem: AI heeft geordende en schone gegevens nodig, maar oude systemen hebben vaak informatie die verspreid, onvolledig of in verouderde formaten is.

‍

De praktische oplossing: Je gebruikt 'gegevenszuigers' die automatisch:

• Ze verzamelen informatie uit verschillende systemen
• Ze maken ze schoon en organiseren ze
• Ze zetten ze om in een formaat dat de AI kan gebruiken

Voorbeeld: Een transportbedrijf had klantgegevens in 5 verschillende systemen. Het schoonmaaksysteem bracht ze samen, verwijderde duplicaten en corrigeerde fouten, waardoor er één database voor de AI ontstond.

Uitdaging 3: "Wat als ze onze gegevens stelen?".

Het probleem: Het verbinden van oude (vaak minder veilige) systemen met nieuwe technologieën kan kwetsbaarheden creëren.

‍

De praktische oplossing: De 'Zero Trust'-principes zijn van toepassing - elke communicatie wordt geverifieerd, elke toegang geautoriseerd, elk stukje data versleuteld.

‍

Voorbeeld: In een bank, zelfs als de AI transactiegegevens leest om fraude op te sporen, wordt elke toegang gemonitord en geregistreerd, en de gegevens zijn altijd versleuteld.

‍

Hoe te beginnen in uw bedrijf

Stap 1: Maak de woninginventarisatie

Allereerst moet je begrijpen wat je hebt:

Vragen om te stellen:

• Welke computersystemen gebruiken we dagelijks?
• Welke zijn het belangrijkst voor bedrijven?
• Waar zijn onze gegevens en in welk formaat?
• Welke processen vereisen de meeste handmatige tijd?

Praktische tip: Maak een eenvoudige plattegrond van je systemen, zoals je dat zou doen met de kamers in je huis voordat je gaat verbouwen.

‍

Stap 2: Kies het proefproject

Kenmerken van het ideale project:

• Niet te kritisch (als het fout gaat, houdt dat het bedrijf niet tegen)
• Met meetbare voordelen (tijd- of kostenbesparingen)
• Met redelijk schone en toegankelijke gegevens
• Met samenwerkende gebruikers

Perfect voorbeeld: automatiseer het inlezen van leveranciersfacturen. Als het fout gaat, kun je altijd terug naar de handmatige methode, maar als het goed gaat, bespaar je uren werk.

‍

Stap 3: De juiste partners kiezen

Soorten specialisten beschikbaar:

• Systeemvertalers (oude codes omzetten)
• Integrators (verschillende systemen verbinden)
• Beveiligingsspecialisten (gegevens beschermen)
• Brancheadviseurs (zij kennen de specifieke kenmerken van uw bedrijf)

Stap 4: Klein beginnen

De winnende aanpak:

1. Een eenvoudig proces testen
2. Resultaten meten
3. Foutcorrectie
4. Geleidelijke uitbreiding naar andere processen

Analogie: Het is net als leren fietsen - je begint met zijwieltjes en haalt ze eraf als je er vertrouwen in hebt.

‍

De toekomst van bedrijfssystemen

Systemen die zichzelf verbeteren

De volgende grote stap zijn zelfverbeterende systemen die hun prestaties voortdurend optimaliseren door te observeren hoe ze worden gebruikt. Stel je een auto voor die je rijgewoonten leert en zichzelf automatisch aanpast om minder brandstof te verbruiken.

‍

Toekomstig voorbeeld: Een klantbeheersysteem dat merkt dat bepaalde soorten klachten vaak terugkomen en automatisch verbeteringen aan de service voorstelt.

Specialisatie per sector

We zien een toenemende specialisatie:

‍

Gezondheidszorg: Systemen die verschillende medische apparatuur koppelen voor een volledig beeld van de patiënt

‍

‍Finance: Oplossingen die automatisch voldoen aan alle bankvoorschriften

‍

Productie: AI die productielijnen optimaliseert en machinestoringen voorspelt

Integratie met opkomende technologieën

In de nabije toekomst zullen we zien:

‍

• Lokale verwerking: AI draait direct op bedrijfsapparaten om wachttijd te verkorten
• Virtual Reality: driedimensionale interfaces voor complexe systemen
• Enterprise spraakassistenten: systemen bedienen via spraakopdrachten

Conclusies

Intelligente verbindingssystemen zijn meer dan alleen een technische oplossing: het is een digitale evolutiestrategie waarmee bedrijven het tijdperk van kunstmatige intelligentie kunnen betreden zonder tientallen jaren aan investeringen en kennis overboord te gooien.

‍

Casestudies laten zien dat bedrijven die dit pad kiezen niet alleen nieuwe technologieën adopteren - ze transformeren de manier waarop ze werken radicaal, kleine verbeteringen per keer.

‍

De boodschap voor bedrijfsleiders is duidelijk: spectaculaire demonstraties van AI mogen dan de krantenkoppen halen, het echte concurrentievoordeel ligt in de intelligente en bijna onzichtbare integratie van kunstmatige intelligentie in bestaande dagelijkse activiteiten.

‍

Het mooie van deze aanpak is dat je geen technologie-expert hoeft te zijn om ervan te profiteren. Je hoeft alleen maar bereid te zijn om wat je al hebt verder te ontwikkelen, zoals je een huis renoveert met behoud van een solide fundering.

‍

Lees meer over hoe ons bedrijf u kan helpen kunstmatige intelligentie te integreren in uw bestaande systemen, neem contact met ons op.

‍

Vragen en antwoorden

Wat is een vertaler voor computersystemen precies?

Een vertaler voor computersystemen is een gespecialiseerde oplossing die fungeert als intelligente tussenpersoon tussen je oude software en moderne technologieën op het gebied van kunstmatige intelligentie. Het werkt als een tolk waarmee mensen in verschillende talen kunnen communiceren.

‍

Praktisch voorbeeld: als je magazijnsoftware uit 2005 hebt die alles in een specifiek formaat opslaat, dan 'leert' de vertaler de AI dat formaat te lezen en die gegevens te gebruiken om voorspellingen te doen of processen te automatiseren.

Hoeveel kost het om AI aan te sluiten op onze bestaande systemen?

De kosten variëren sterk afhankelijk van de complexiteit, maar doorgaans kosten projecten tussen EUR 1,3 en 5 miljoen voor grote bedrijven. Het gemiddelde rendement op investering is echter +18% productiviteit, waarbij de besparingen de initiële investering na verloop van tijd aanzienlijk overtreffen.

‍

Voor kleine en middelgrote bedrijven kun je beginnen met proefprojecten van een paar duizend euro om de aanpak te testen.

Hoe lang duurt het voordat je de eerste resultaten ziet?

Pilootprojecten tonen meestal resultaten in 6-12 weken, veel sneller dan de maanden of jaren die nodig zijn om systemen volledig te vervangen. Door de stapsgewijze aanpak zijn de voordelen direct zichtbaar en worden onderbrekingen tot een minimum beperkt.

‍

Voorbeeld: Een logistiek bedrijf automatiseerde het lezen van afleverbonnen in 2 maanden tijd, waardoor onmiddellijk 4 uur handmatig werk per dag werd bespaard.

Is het veilig om onze gevoelige gegevens aan AI te koppelen?

Ja, als het goed wordt gedaan. Moderne verbindingssystemen bevatten geavanceerde beveiligingen zoals automatische versleuteling, strenge toegangscontroles en voortdurende bewaking. Veel oplossingen zijn gecertificeerd voor streng gereguleerde sectoren zoals banken en ziekenhuizen.

‍

Voorbeeld: Bij banken geldt dat wanneer AI toegang heeft tot klantgegevens, de toegang wordt gelogd, geautoriseerd en de gegevens altijd versleuteld blijven, zelfs tijdens de verwerking.

‍

Welke oude systemen kunnen worden aangesloten op AI?

Vrijwel alle computersystemen kunnen profiteren van koppelingen met AI, waaronder:

• Boekhoudsoftware uit de jaren 1990
• Oude generatie database
• Verouderde magazijnbeheersystemen
• Zelf ontwikkelde software op maat
• Besturingssystemen voor industrie en machines

Het belangrijkste is dat het systeem bruikbare gegevens bevat, zelfs als deze in een verouderd formaat zijn.

Zal AI onze werknemers vervangen?

De praktijk wijst het tegenovergestelde uit. Werknemers worden tevredener omdat AI repetitieve en saaie taken afhandelt, waardoor ze zich kunnen concentreren op interessantere en creatievere taken die menselijk beoordelingsvermogen, creativiteit en interpersoonlijke relaties vereisen.

‍

Concreet voorbeeld: bij Fidelity Financial besteden werknemers 68% minder tijd aan handmatig onderzoek en 43% meer tijd aan nuttige activiteiten met klanten.

Kunnen we eerst een klein project proberen?

Absoluut, het is de meest aanbevolen aanpak. De meeste succesvolle implementaties beginnen met een niet-kritisch proces om te testen hoe de integratie werkt voordat ze worden uitgebreid naar belangrijkere applicaties.

‍

Tip: Begin met iets als het automatiseren van het lezen van facturen of het analyseren van klachten van klanten - belangrijke maar niet essentiële processen.

Wie zijn de belangrijkste leveranciers van deze oplossingen?

Marktleiders zijn onder andere:

• RetroAI: gespecialiseerd in de vertaling van legacysystemen
• Harmony Tech: Coördinatie tussen verschillende systemen
• GuardRail: Veiligheid en naleving
• OpenLegacy: Complete moderniseringsplatformen
• Grote cloudproviders (Amazon, Microsoft, Google) met specifieke oplossingen

Hoe bereiden we ons voor op de implementatie?

Voorbereidende stappen zijn onder andere:

1. Systeeminventaris: maak een lijst van alle software die u dagelijks gebruikt
2. Gegevensevaluatie: Begrijpen welke gegevens je hebt en waar ze zijn
3. Doelstellingen definiëren: Bepaal wat je wilt verbeteren
4. Het team samenstellen: vaststellen wie de leiding krijgt over het project
5. Zoeken naar leveranciers: specialisten vinden voor uw sector

Wat gebeurt er als het project niet werkt?

De stapsgewijze aanpak minimaliseert risico's. Als een proefproject niet werkt, kun je gewoon teruggaan naar de vorige methode zonder kritieke systemen in gevaar te brengen. Het is alsof je een nieuw recept uitprobeert: als het niet goed blijkt te werken, heb je altijd nog de ingrediënten om het oude recept te maken.

‍

Bovendien bieden de meeste serieuze leveranciers garanties op resultaten en ondersteuning tijdens het hele implementatieproces.

‍

Bronnen en referenties:

• Integrass: AI integreren in oudere apps 2025
• Robin Waite: Legacy-systemen moderniseren met AI
• ItSoli: AI implementeren in oudere systemen
• Netguru: Gids voor AI in oudere systemen
• OpenLegacy: AI-gestuurde legacymodernisering
• Mind Inventory: AI in de modernisering van legacysystemen
• TechSur: AI-gestuurde federale IT-modernisering