Doorbraken in AI-platformen herschrijven de besluitvorming in de FMCG-sector.

Als er één thema is dat AI in 2025 definieert, dan is het versnelling. Sterker nog, het tempo van de vooruitgang is niet alleen toegenomen, maar exponentieel gegroeid. Dit jaar zag de industrie taken mogelijk worden die met de vorige generatie modellen simpelweg niet uitvoerbaar waren, zoals LLM's die de grenzen van wiskundig redeneren verleggen, werkende software-interfaces genereren op basis van tekstuele aanwijzingen en lange video's produceren op basis van één enkele aanwijzing. Wat ooit een fantasie was, is nu werkelijkheid.

Deze doorbraken hebben niet alleen de lat hoger gelegd voor AI-prestaties. Ze hebben ook de verwachtingen binnen het hele software-ecosysteem verhoogd, met name voor sectoren zoals de consumentengoederenindustrie (CPG), waar datafragmentatie, losgekoppelde systemen en handmatige workflows de besluitvorming al lange tijd vertragen. De adoptie van AI is in de CPG-sector al hoog, met 89% van merken Het regelmatig gebruiken.

In 2025 veranderde alles. De traditionele tools die ooit prima voldeden, konden de hoeveelheid en snelheid van de beslissingen van vandaag de dag niet meer bijbenen. Teams hebben intelligente platforms nodig die data uit verschillende bronnen kunnen analyseren, autonoom inzichten kunnen genereren en planningscycli kunnen ondersteunen. Deze noodzaak definieerde een nieuwe norm: elke tool moet nu AI-native zijn.

Het tijdperk van platformverwachtingen: waarom elke tool voor de FMCG-sector nu AI-native moet zijn.

Een van de meest verrassende trends dit jaar was hoe snel de verwachtingen van klanten de technologische vooruitgang inhaalden. Het was geen geleidelijke verandering zoals verwacht; het gebeurde direct.

Klanten verwachten tegenwoordig dat bedrijven meer producten uitbrengen, sneller uitbrengen en hun producten integreren in verbonden, gebruiksvriendelijke workflows. Voor FMCG-merken betekent dit de overstap van losstaande tools voor handel, prijsstelling en vraagbeheer naar AI-platformen waar promotieplanning, prijsstelling, kortingsbeheer en analyses na afloop van evenementen op één plek plaatsvinden, in plaats van in losgekoppelde systemen.

In de FMCG-sector hebben operators al ervaren hoe AI de mensen achter hun workflows versterkt. Moderne systemen kunnen een volledige spreadsheet analyseren en binnen enkele seconden inzichten leveren, gestructureerde verkooppresentaties voor klanten opstellen die voldoen aan de merkrichtlijnen en automatisch dashboards bouwen die direct aansluiten op bestaande verkoop- en financiële tools, allemaal binnen één interface.

Recent kopersonderzoek toont aan meer dan 90% Tegenwoordig geven teams de voorkeur aan software met geïntegreerde AI, een trend die zich snel ontwikkelt in de FMCG-sector. Ze willen uniforme workflows, inzichtelijke analyses, geautomatiseerde planningsondersteuning en minder tools om te beheren. AI is in feite geen extra functie meer, maar het besturingssysteem voor operationele besluitvorming.

Waarom 2026 het jaar zal zijn waarin AI eindelijk data-analyse beheerst.

Als 2025 ging over... multimodale doorbraken2026 zal draaien om iets stillers maar met meer impact: wiskunde en gestructureerd redeneren.

Ondanks alle vooruitgang zijn de huidige modellen nog steeds onbetrouwbaar Als het gaat om berekeningen in meerdere stappen, statistisch redeneren en nauwkeurige data-interpretatie, dan is er gelukkig wel een uitdaging. Er wordt momenteel onderzoek gedaan om modellen beter te maken in wiskunde en analyse. Zodra dat lukt, zullen er nieuwe toepassingsmogelijkheden ontstaan ​​waar we al lang op wachten.

CPG's zullen dit toegepast zien door:

• Geautomatiseerde voorspellingen waarop ze kunnen vertrouwen – systemen die wekelijkse en promotionele volumeprognoses genereren voor elke SKU-retailercombinatie, met duidelijke betrouwbaarheidsmarges en de mogelijkheid om precies te achterhalen welke factoren het aantal hebben beïnvloed.
• Realtime margescenario-modellering – tools waarmee de afdelingen omzet, verkoop en financiën direct kunnen zien hoe veranderingen in prijs, kortingspercentage of bestedingen per retailer de brutomarge en het rendement op investeringen beïnvloeden, nog voordat een plan wordt goedgekeurd.
• Inzichten in promotie-elasticiteit uitgelegd in begrijpelijke taal. – uitleg zoals "een 10% hogere korting bij deze winkel leidt waarschijnlijk tot een volumetoename van 6-8%, maar slechts tot een winstmargetoename van 2-3%", in plaats van ondoorzichtige coëfficiënten.
• Optimalisatie voor handelsplannen, leveringsbeperkingen en variabiliteit bij detailhandelaren. – aanbevelingen die rekening houden met overlappende acties, schapindeling, beperkte voorraad en de regels van elke retailer, zodat teams het best haalbare plan zien, en niet alleen het theoretische.
• Voorschrijvende aanbevelingen die daadwerkelijk betrouwbaar zijn – een ranglijst van de ‘op één na beste’ promotiekalenders, prijsaanpassingen en investeringsverschuivingen die teams kunnen accepteren, aanpassen of afwijzen, met een transparante onderbouwing van elke suggestie.

Deze doorbraak zal niet alleen AI verbeteren; het zal organisaties ook helpen om cruciale bedrijfsbeslissingen opnieuw vorm te geven door complexe financiële en promotionele afwegingen inzichtelijk, testbaar en herhaalbaar te maken in één enkele planningsomgeving.

AI-operations wordt mainstream: elke afdeling is nu een AI-afdeling.

Jarenlang was 'AI Ops' meer een modewoord dan een gangbare praktijk. In 2025 is het de norm geworden, niet omdat bedrijven plotseling de afkorting belangrijk vonden, maar omdat de tools zo enorm verbeterd waren dat elke afdeling er sterke toepassingsmogelijkheden in vond.

De meeste organisaties hebben tegenwoordig volwaardige AI-toepassingen in gebruik in alle sectoren van hun personeelsbestand.

Klantensuccesteams gebruiken AI om oplossingen voor tickets aan te dragen. Marketingprofessionals gebruiken AI voor concurrentieanalyses en het opstellen van eerste teksten. Verkoopteams gebruiken AI om uitgaande berichten te genereren en onderzoek te doen.

Bedrijven die generatieve AI opschalen zullen Verhoog de productiviteit voor alle disciplines.AI zal deze kerntaken niet vervangen, maar juist verbeteren.

Wat dit betekent voor handelsplanning: Mensen + AI, niet Mensen versus AI.

Een van de duidelijkste toepassingen van deze doorbraken is de handelsplanning in de FMCG-sector, een sector die van oudsher beperkt werd door zijn eigen complexiteit.

Teams beschikken over veel specialistische kennis over hun vakgebied, maar ze hebben vaak geen tijd en geen uniforme data. Daarom is investeren in AI-gestuurde platforms voor handelsbevordering (Trade Promotion Management, TPM) of handelsbevorderingsoptimalisatie (Trade Promotion Optimization, TPO) die gefragmenteerde data kunnen analyseren, automatisch opties genereren en begrijpelijke aanbevelingen kunnen integreren, nu een absolute voorwaarde voor een concurrerende handelsplanning.

Automatisering moet opties genereren, waarna mensen de uiteindelijke beslissingen moeten nemen. In de praktijk betekent dit het gebruik van AI-gestuurde tools voor handelsplanning om:

• Voer binnen enkele minuten duizenden promotie- en margescenario's uit.
• De elasticiteit van oppervlaktepromotie en de aanbodbeperkingen in begrijpelijke taal, en
• Lever concrete planaanbevelingen aan die de teams voor omzet, verkoop en financiën samen kunnen beoordelen en verfijnen.

Ongeacht de omvang van een bedrijf, bestaat er geen eenduidige wiskundige of statistische formule voor het opstellen van de beste promotieplannen. Duizenden factoren kunnen namelijk de uitkomst van een promotie beïnvloeden, van de hoogte en timing van kortingen tot de regels van retailers, concurrentie en leveringsbeperkingen. AI vult deze leemte op om aan elke unieke promotie te voldoen. Toch moeten mensen de doelstellingen bepalen, relaties onderhouden en de aannames van AI valideren, omdat alleen zij de bedrijfslogica kunnen leveren die AI niet kan. Voor de meeste FMCG-bedrijven is de volgende concrete stap om af te stappen van verouderde spreadsheets en losse oplossingen en de handelsplanning te standaardiseren met een AI-native TPM/TPO-systeem dat kan worden gekoppeld aan bestaande databronnen en workflows.

Dit proces maakt van handelsplanning een gezamenlijke inspanning, niet door oordeelsvorming te vervangen door automatisering, maar door de mogelijkheden van automatisering uit te breiden. De organisaties die vooroplopen, zijn degenen die AI-gestuurde handelsplanning als kerninfrastructuur beschouwen, en niet als een experiment: een AI-platform ter beschikking stellen aan elke accountmanager en revenue growth manager, en menselijke beoordeling, correctie en leerprocessen standaard onderdeel maken van de planningscyclus.

Vertrouwen opbouwen in AI-beslissingen: uitlegbaarheid is alles.

De grootste uitdaging bij het inzetten van AI voor beslissingen met grote gevolgen, of het nu om handel gaat of niet, is vertrouwen. Niet blind vertrouwen, maar gerechtvaardigd vertrouwen.

Bij het ontwerpen van AI-functies moeten ontwikkelaars gebruikers rechtstreeks vragen welke voorwaarden er moeten zijn om de output van de AI te kunnen vertrouwen. Antwoorden kunnen variëren van betrouwbaarheidsscores en trendoverzichten tot redeneerstappen en expliciete modelbeperkingen.

Goede AI-producten verbergen hun redenering niet voor gebruikers. Ze maken die juist zichtbaar.

Verklaarbaarheid zal bepalend zijn voor de winnaars in het volgende tijdperk van AI in het bedrijfsleven, want zonder verklaarbaarheid zal geen enkele organisatie inzichten kunnen omzetten in actie.

De leiderschapsmentaliteit die nodig is voor 2026: eerst verkennen, dan pas dicteren.

Een top-down benadering van AI zal het komende jaar essentieel zijn. Leiders kunnen geen praktische AI-tools inzetten zonder ze zelf te gebruiken en te begrijpen hoe ze werken. Als de leider de tools niet begrijpt of zelf niet gebruikt, is het onmogelijk om de acceptatie ervan te bevorderen.

Ook een cultuur van experimenteren is essentieel voor het succes van AI. Probeer verschillende toepassingen van de programma's uit en deel de beste voorbeelden met teams. Deel video's over hoe je deze tools op innovatieve manieren kunt gebruiken, zodat anderen ervan kunnen leren en worden aangemoedigd om hetzelfde te doen.

Het is cruciaal om de directe waarde van AI-functionaliteiten voor interne dagelijkse processen aan te tonen. Teams zullen de tools niet verkennen als ze niet weten wat ze ermee kunnen doen. Het is veel gemakkelijker om op dezelfde manier door te gaan als ze de voordelen niet inzien.

Wat staat ons te wachten: AI-native platforms zullen de manier waarop FMCG-bedrijven opereren herdefiniëren.

Vooruitkijkend zijn er in 2026 veel ontwikkelingen die de activiteiten van de FMCG-sector zullen hervormen, waaronder platformverbeteringen op het gebied van wiskunde en probleemoplossing, versnelde platformconsolidatie en verklaarbaarheid en vertrouwen als kern van AI-integraties.

De belangrijkste transformatie is echter conceptueel. Intelligentie zal niet langer iets zijn dat software bezit; het zal de essentie van software zijn. En de merken die succesvol zullen zijn, zijn niet de merken die menselijk oordeel vervangen door automatisering, maar de merken die AI gebruiken om het te versterken. De toekomst van besluitvorming in de FMCG-sector draait niet om AI óf om mensen, maar om een ​​combinatie van beide, die synchroon samenwerken.