Jan Arendtsz, Oprichter en CEO van Celigo – Interviewreeks

Jan Arendtsz is de oprichter en CEO van Celigo en een veteran in de software-industrie met meer dan 25 jaar ervaring in productontwikkeling, business development, verkoop, klantensucces en marketing. Hij richtte Celigo op met als doel het integreren, automatiseren en optimaliseren van bedrijfsprocessen binnen het bedrijf te vereenvoudigen. Hij is verantwoordelijk voor het toezicht op alle bedrijfsactiviteiten.

Voor Celigo was Jan directeur bij NetSuite, het toonaangevende cloudgebaseerde ERP-platform, waar hij hun integratieplatform lanceerde. Daarvoor werkte Jan voor Cambridge Technology Partners, waar hij complexe bedrijfsoplossingen implementeerde voor klanten variërend van internetstartups tot Fortune 500-bedrijven.

Celigo is een cloudgebaseerd intelligent automatiserings- en integratieplatform (iPaaS) ontworpen om organisaties te helpen applicaties te verbinden, bedrijfsprocessen te automatiseren en gegevens gesynchroniseerd te houden over hun technologie-stack zonder zware aangepaste ontwikkeling. Het platform combineert vooraf ingestelde connectors, herbruikbare integratietemplates en AI-geassisteerde tools, zodat zowel technische als niet-technische teams integraties op grote schaal kunnen ontwerpen, implementeren en beheren. Celigo wordt vaak gebruikt om workflows te stroomlijnen in gebieden zoals e-commerce, financiën, operaties en IT, om handmatig werk te verminderen, gegevensnauwkeurigheid te verbeteren en snellere, veerkrachtigere bedrijfsprocessen mogelijk te maken.

Wat motiveerde je oorspronkelijk om Celigo op te richten, en hoe heeft je ervaring met het leiden van integratiediensten en productinitiatieven bij softwarebedrijven zoals NetSuite de kloof in enterprise-integratie beïnvloed die je destijds zag?

Die vroege SaaS-ervaring liet me zien dat, hoewel de cloud een softwareleveringsprobleem oploste, het ook een enorm gegevensconnectiviteitsprobleem creëerde. We verkochten de visie van een geïntegreerd bedrijf, maar de realiteit was gefragmenteerde gegevenssilos. Ik begon Celigo om die uitdagingen aan te pakken.

Vandaag zie ik de geschiedenis zich herhalen met AI. We gaan van een “connectiviteitskloof” naar een “operationele kloof”. Net zoals bedrijven twintig jaar geleden worstelden met het operationaliseren van SaaS, worstelen ze nu met het operationaliseren van AI. Bedrijven worstelen met het verplaatsen van AI van experimenten naar betrouwbare bedrijfsresultaten. Dit creëert de volgende golf van uitdagingen waarmee Celigo uniek is gepositioneerd om IT-leiders te helpen: hoe een platform te bieden dat niet alleen systemen verbindt, maar ook het gebruik van AI over hun ondernemingen op grote schaal mogelijk maakt.

Celigo is geëvolueerd van traditionele integratie naar AI-gedreven workflows. Welke signalen gaven aan dat het platform in die richting moest bewegen?

Het grootste signaal was de verschuiving van de bottleneck. Tien jaar geleden was de bottleneck connectiviteit: gewoon systeem A laten praten met systeem B. We losten dat op met iPaaS. Maar toen we integratie democratiseerden en bedrijfsgebruikers in staat stelden om hun eigen workflows te bouwen, werd de nieuwe bottleneck beheer, governance en exception handling.

We keken naar onze gegevens en zagen dat, hoewel het bouwen van automatiseringsworkflows gemakkelijker was geworden, het onderhouden ervan op grote schaal nog steeds menselijk intensief was. Gebruikers besteedden uren aan het opsporen van gegevensfouten of het bijwerken van mappings.

We reageerden door AI in het hart van ons platform in te bedden, om foutclassificatie en herstel te automatiseren en de operationele last van het onderhouden van integraties op grote schaal te verwijderen. Die platformintelligentie zet nu de toon voor klantgerichte AI-gepowered workflows die met grotere autonomie en context kunnen werken.

Veel organisaties investeren zwaar in AI, maar zien beperkte resultaten. Waarom blijven veel initiatieven steken op het niveau van gegevens en integratie?

We hebben allemaal de enquêtes gezien die laten zien dat, hoewel de meeste bedrijven experimenteren met AI, weinig een meetbaar rendement behalen. De reden is niet de technologie. Het is de aanpak. Te vaak behandelen organisaties AI-adoptie als het doel, in plaats van te beginnen met de bedrijfsprocessen die het bedrijf runnen.

Successvolle initiatieven beginnen met het identificeren van de processen waar verbetering de grootste impact op het bedrijf heeft, in plaats van AI toe te passen op geïsoleerde taken. Van daaruit moet AI worden verbonden met de systemen waar het werk daadwerkelijk gebeurt, met beveiligingsmaatregelen die gegevenskwaliteit en beleidsuitoefening garanderen. Zonder deze beheerde connectiviteit blijft AI losgekoppeld van de uitvoering.

Vanuit uw perspectief, welke architectonische fouten komen het meest voor als bedrijven proberen AI bovenop gefragmenteerde systemen te leggen?

Een groeiend probleem op dit moment is AI-sprawl. We zien vaak dat bedrijven meerdere verschillende SaaS-uitbreidingen kopen: verkooptools met AI, klantenservicetools met AI, marketingtools met AI, enz. Dit zijn allemaal alleen maar wrappers rond dezelfde onderliggende LLM’s.

Architectonisch kan dit aanzienlijke kosten- en governanceproblemen creëren. IT-leiders ontdekken dat ze een integratieplatform nodig hebben om alle gegevens en inzichten over tools te consolideren. Het gebruik van een geünificeerd platform kan de kennis die over het bedrijf is verspreid, samenbrengen en de context bieden die nodig is voor AI-modellen om te schalen en waarde te leveren.

Naarmate AI meer autonoom wordt, hoe veranderen intelligente workflows de manier waarop applicaties, gegevens en mensen binnen een organisatie interactie hebben?

Naarmate AI meer autonoom wordt, veranderen intelligente workflows de manier waarop applicaties, gegevens en mensen interactie hebben, door de automatisering van taakuitvoering naar beslissingsorkestratie te verschuiven. Applicaties zijn niet langer alleen verbonden om gegevens uit te wisselen. Ze worden gecoördineerde deelnemers in een workflow waarin AI context over systemen interpreteert en de volgende beste actie bepaalt.

Dit brengt veranderingen in het management naar voren. U kunt het beste model ter wereld hebben, maar als teams het niet vertrouwen, zullen ze het niet gebruiken. Een succesvolle operationalisatie van AI vereist zichtbaarheid in waarom een AI-agent een specifiek besluit nam en vertrouwen dat het binnen een beheerd kader werkt.

Naarmate workflows evolueren van taakuitvoering naar resultaatbeoordeling, veranderen mensen van operators in toezichthouders. Gebruikers kunnen kiezen voor het niveau van autonomie dat ze toevertrouwen aan AI, met menselijke controle in de lus die beheer, verantwoording en aanpasbaarheid biedt naarmate agenten in de loop van de tijd verbeteren. Het resultaat is een dynamische, hybride omgeving waarin applicaties handelen, AI beslissingen neemt en mensen leiden.

Celigo dient zowel grote ondernemingen als snelgroeiende merken. Hoe verschillen integratie-, gegevenskwaliteits- en orkestratie-uitdagingen over deze schaalniveaus?

Voor snelgroeiende merken is het doel vaak snelheid naar waarde. Ze adopteren tools zo snel dat ze het risico lopen een gefragmenteerde stack te bouwen die over een jaar of twee zal breken. Voor hen biedt Celigo de mogelijkheid om snel te operationaliseren zonder technische schuld te creëren.

Voor grote ondernemingen zijn de uitdagingen context en governance. Ze hebben waardevolle gegevensopslag, maar die kunnen mogelijk niet klaar zijn voor AI-gedreven workflows. Ze moeten de toegang en waarde van gegevens over complexe omgevingen vergroten. Ze moeten ervoor zorgen dat, naarmate ze AI over hun organisaties operationaliseren, ze geen PII of hallucinaties in hun klantinteracties lekken. We dienen als een belangrijke beheer- en controllaag.

Celigo bevindt zich op het snijvlak van iPaaS, workfloworkestratie en AI. Hoe moeten organisaties hun integratielaag ontwerpen zodat deze een actief onderdeel van de AI-stack wordt in plaats van passieve infrastructuur?
Organisaties gaan verder dan integratie als eenvoudige gegevensverplaatsing naar intelligente automatisering als een gecontroleerde connectiviteitslaag voor bedrijfsprocessen. Automatisering bestaat op een spectrum van voorspelbare, op regels gebaseerde uitvoering tot meer autonome gedragingen, met de grootste ondernemingswaarde die wordt gecreëerd in het midden.

Een intelligent automatiseringsplatform verbindt AI met de juiste ondernemingsgegevens met ingebouwd beheer, zichtbaarheid en menselijke toezicht. Het orkestreert connectiviteit over systemen, past intelligentie selectief toe en voert resultaten rechtstreeks uit in operationele applicaties waar het werk daadwerkelijk gebeurt. In plaats van gegevens passief tussen systemen te verplaatsen, wordt de integratielaag actief door real-time, beheerde connectiviteit en controle te behouden. Dit zorgt ervoor dat intelligente automatisering betrouwbaar, controleerbaar en afgestemd blijft met hoe het bedrijf is ontworpen om te draaien.

Met de opkomst van agente AI, welke rol zien jullie integratieplatformen spelen bij het mogelijk maken van AI-systemen om veilig en betrouwbaar over bedrijfsapplicaties te handelen?

Agente AI heeft beveiligingsmaatregelen nodig. Celigo bouwt aan een toekomst waarin integraties zichzelf steeds vaker zullen beheren door schema wijzigingen te detecteren, fouten te voorspellen en zelf te herstellen voordat een mens zelfs maar weet dat er iets mis is.

De rol van ons platform is niet alleen om gebruikers over het hele bedrijf in staat te stellen om workflows snel en efficiënt te bouwen en uit te voeren, maar ook om centrale IT in staat te stellen om die beveiligingsmaatregelen te bieden. Als een agent een record wilt bijwerken, zal het platform ervoor zorgen dat die actie eerst wordt geverifieerd tegen bedrijfsregels. We stellen agenten in staat om actie te ondernemen door een deterministische omgeving te bieden waarin niet-deterministische AI veilig kan werken.

Als we vooruitkijken naar 2026, wat zien jullie als de werkelijke gevolgen voor organisaties die er niet in slagen om hun gegevens specifiek voor AI te stroomlijnen?

De consequentie zal een divergentie in ROI zijn. Bedrijven die er niet in slagen om AI in hun operaties te integreren, zullen beperkt zijn tot het meten van “uren bespaard” op ad-hoc taken, terwijl hun concurrenten “omzetgroei” zullen meten vanuit volledig geautomatiseerde bedrijfslijnen.

Zonder nu stappen te nemen om hun gegevens en applicaties te verbinden, zullen organisaties tegen een muur aanlopen waar AI-modellen hallucineren omdat ze geen context hebben, of waar kosten uit de hand lopen omdat ze voor de gesiloerde output van AI-sprawl betalen zonder een geünificeerde strategie. Bedrijven kunnen effectief uitgeprijsd worden voor flexibiliteit.

Voor technologieleiders die hun stacks vandaag moderniseren, welke kernfunctionaliteiten moeten ze prioriteren in een iPaaS om ervoor te zorgen dat hun AI-initiatieven kunnen schalen en echte resultaten opleveren?

Zoek naar een modern iPaaS dat is gebouwd voor een wereld waarin alles moet worden verbonden met alles. Dat betekent: een universeel platform dat het volledige spectrum van automatisering kan afhandelen: van gegevens- en applicatie-integratie, tot B2B-supply chain flows, API-beheer en autonome agenten. Dat zet een organisatie op voor minder complexiteit, minder overhead, meer empowerment van gebruikers en uiteindelijk de mogelijkheid voor IT om AI strategisch en veilig te incorporeren en alles over het hele bedrijf te operationaliseren.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen Celigo bezoeken.