Zes risico’s van AI in de logistiek

Leestijd: 2 minuten

AI biedt volop kansen om logistieke processen te verbeteren, maar brengt ook risico’s met zich mee. Hieronder vind je zes aandachtspunten voor het verantwoord gebruik van kunstmatige intelligentie.

AI kan helpen bij het analyseren van voorraadgegevens, controleren van documenten en opstellen van rapportages. De snelheid waarmee AI een antwoord produceert, kan echter de indruk wekken dat de uitkomst automatisch betrouwbaar is. Dat is niet altijd het geval. We geven een overzicht van de risico’s en enkele actuele voorbeelden.

1. Hallucinaties en onbetrouwbare antwoorden

Een AI-systeem kan informatie verzinnen en deze overtuigend presenteren. Zo kan het een niet-bestaande transportregel noemen, een ontbrekend tarief aanvullen of een vermoedelijke leverdatum als feit weergeven. Op 2 maart 2026 zorgde een AI-tool bij Amazon, die verouderde interne documentatie verkeerd interpreteerde, voor veel websitefouten en duizenden verloren bestellingen.

2. Verkeerde conclusies door slechte data

AI is afhankelijk van de kwaliteit van de ingevoerde gegevens. Dubbele orderregels, verschillende schrijfwijzen van leveranciers en bedragen met en zonder toeslagen kunnen een analyse vertekenen. Uit onderzoek van evofenedex blijkt dat slechts 7 procent van de onderzochte bedrijven zegt dat de interne data goed gestructureerd en daarmee direct inzetbaar zijn voor AI. 33 procent geeft aan dat de datakwaliteit beperkt is, zo zijn de data versnipperd of onvoldoende gestructureerd.

3. Bias en scheve besluitvorming

Historische data bevatten de gevolgen van eerdere keuzes en werkwijzen. Wanneer AI uitsluitend van deze informatie uitgaat, kan het bestaande patronen en vooroordelen herhalen of versterken.

Concreet AI-advies om kansen te herkennen en AI-toepassingen succesvol in de praktijk te brengen binnen de logistieke processen van je bedrijf.

4. Privacy en vertrouwelijke informatie

Een medewerker kan tijdens een experiment ongemerkt klantgegevens, tarieven, contracten of andere bedrijfsgevoelige informatie invoeren in een openbare AI-tool. Die informatie verlaat mogelijk de beveiligde bedrijfsomgeving. Het lekken van data via een AI-tool kan ook dan ook een risico vormen, zoals onderzoekers onlangs aantoonde.

5. Cybersecurity

AI creëert ook nieuwe mogelijkheden voor cybercriminelen. Zij kunnen geloofwaardige phishingmails opstellen, medewerkers misleiden of proberen een AI-systeem vertrouwelijke informatie te laten prijsgeven. Andersom kunnen medewerkers onveilige codes, documenten of adviezen van AI overnemen.

6. Te veel vertrouwen en te weinig kennis

Een professioneel geformuleerd antwoord nodigt uit om snel op ‘kopiëren’ te drukken. Medewerkers moeten echter begrijpen dat AI geen garantie geeft op een juiste uitkomst. Een goede AI-gebruiker weet hoe hij een duidelijke opdracht formuleert, fouten herkent en de uitkomst controleert. Training moet daarom niet alleen gaan over wat AI kan, maar ook over de beperkingen, interne afspraken en eigen verantwoordelijkheden daarvan.

Maak risico’s beheersbaar

Hoe groter de risico’s en mogelijke gevolgen, hoe zwaarder de menselijke controle moet zijn. Bij een eerste concepttekst kan een snelle controle voldoende zijn. Bij een transportinstructie, contractanalyse of veiligheidsadvies is de beoordeling door een deskundige noodzakelijk.

Wil je praktisch leren hoe je AI verantwoord inzet voor logistieke data en processen? Tijdens de populaire Praktijktraining AI in de logistiek van evofenedex ga je met herkenbare toepassingen, kansen en risico’s aan de slag.

Anneloes en haar collega's helpen je graag verder