Volgens MIT-onderzoek uit 2025 haalt 95% van de organisaties geen enkel rendement uit hun AI-pilots. Niet omdat de techniek tekortschiet, maar omdat de aanpak niet past bij hoe het werk echt loopt.
Bij SIG Benelux wordt sinds juni 2026 73% van de inkomende ordermails automatisch een concept-order in het ERP. Vier weken na de start draaide de oplossing op echte orders. Het volledige verhaal staat in de case van SIG Benelux. Dit artikel gaat over de vraag erachter: waarom lukte het hier wel?
We zien vier factoren. Geen van de vier gaat over technologie.
Even de context
SIG Benelux levert afbouw- en isolatiematerialen vanuit Waalwijk, Den Haag, Leiden, Nijkerk en Hasselt. Elke maand komen er duizenden orders binnen. Zelden als nette orderregel: meestal als omschrijving in een mail, een screenshot of een foto. Zo'n 3% van de bestellingen heeft een artikelnummer.
Al die orders werden overgetypt. Links de mail van de klant, rechts het ERP. Vijf tot zeven minuten per order, bij een samengestelde bestelling een kwartier.
Sinds 8 juni 2026 leest een automatisering de ordermail. Die matcht de vraag tegen de orderhistorie en de artikelnummers en zet een concept-order klaar in Dynamics 365. De verkoper controleert en drukt op akkoord. Gemeten in productie, over elf werkdagen in juli: 73% van de ordermails wordt vanzelf een concept-order. 88% van de orderregels is in één keer goed.
1. Het management zei niet alleen ja, het bouwde mee
De meeste AI-projecten krijgen een budget en een stuurgroep. Bij SIG kreeg het project iets anders: een MT dat zelf aan de knoppen zat.
Dat begon in de eerste twee weken van de AI Kickstart met een strategiesessie met het MT. Onderwerp: welk proces als eerste aan de beurt was en wat het moest opleveren. Daarna volgde de stap die het verschil maakte: een hackathon. Het MT en de AI leads bouwden in één dag, in vijf teams, elk een digitale "concurrent" van SIG. Zo voel je zelf hoe snel het gaat en waar het schuurt.
"Wat ik sterk vind, is dat dit niet alleen over techniek gaat. Door de hackathon en de AI leads bouwen we ook kennis op binnen de organisatie. En doordat de oplossing snel resultaat liet zien, ontstond er vertrouwen. Mensen gaan daardoor zelf nadenken over nieuwe toepassingen. Uiteindelijk moet die ontwikkeling uit de organisatie zelf komen."
Ditte Smit, Marketing Director SIG Benelux
Een MT dat zelf gebouwd heeft, stelt andere vragen. Niet "wanneer is het klaar?", maar "welk proces is de volgende?".
2. De data tegelijk aanpakken, niet erna
De grootste twijfel vooraf lag niet bij de techniek.
"Ik wist dat de techniek dit mogelijk maakte. Mijn grootste vraag zat in de kwaliteit van onze data. Het was positief verrassend om te zien dat de orderhistorie voldoende basis bood om zo snel resultaat te boeken."
Ditte Smit
Dat het zo snel ging, had een reden. Maarten Kaaij, aan SIG-kant het aanspreekpunt voor de data en de koppelingen, had de infrastructuur klaargezet voordat wij aan de eerste interviews begonnen. Een aparte mailbox voor de orders. Een pipeline met drieënhalve week aan maildata. Een export van de complete productcatalogus. Terwijl wij op de binnendienst zaten om het proces te begrijpen, lag de data al klaar.
De les: wacht niet tot na het bouwen met "de data op orde brengen". Doe het parallel, met iemand aan klantzijde die dat eigenaarschap voelt. De kennis van de binnendienst stond nergens opgeschreven. De orderhistorie bleek die kennis al te bevatten. Als een klant drie jaar lang "honderd meter plafond" bestelt en daar telkens dezelfde artikelen tegenover staan, is het vertaalwerk al gedaan.
3. AI leads die meebouwen, waardoor het project groter en sneller werd
Een oplossing die alleen de leverancier begrijpt, is een risico. SIG stelde vooraf één voorwaarde: de organisatie moet het straks zelf kunnen beheren.
Daarom hoort overdracht bij ons vanaf dag één bij de aanpak. Binnen SIG zijn vier AI leads aangewezen, ieder met een eigen praktijkproject. Twee IT-collega's beheren het platform waarop de orderflow draait. Zij zijn het eerste aanspreekpunt als er iets hapert, niet wij.
Het effect gaat verder dan continuïteit. Doordat SIG-collega's meebouwen, groeit de oplossing sneller dan wij alleen hadden gekund. De binnendienst past mails zelf aan zodat de flow ze oppakt. De vestigingen in Nijkerk en Den Haag vragen wanneer zij aan de beurt zijn. Een project dat als één mailbox begon, is een programma geworden.
4. Een organisatie die wil, en het laat zien
De vierde factor is de lastigste om te plannen, en de makkelijkste om te herkennen. Patrick Wijers, manager verkoop binnendienst, stapte er niet zonder scepsis in.
"Ik was zelf op onderzoek uit, want ik wist dat er mogelijkheden waren met AI en orders. Via LinkedIn kwam ik verschillende partijen tegen die zeiden dat ze dit konden. Met een aantal zijn we in gesprek geraakt, en dan haakten ze zelf af zodra ze zagen wat wij echt vroegen. Het waren cowboys. Dus ik stapte hier best sceptisch in."
Patrick Wijers, Manager Verkoop Binnendienst SIG Benelux
Wat kantelde, waren de eerste mails die de flow zelf verwerkte. Het systeem herkende de klant, haalde de leverdatum eruit en matchte de eerste artikelen. Op dat moment weet je dat je verder kunt.
Ook op de werkvloer ging het anders dan verwacht.
"Ik had verwacht dat de hakken in het zand zouden gaan. De werkdruk op de afdeling was zo hoog dat elke verbetering direct met open armen werd ontvangen."
Patrick Wijers
Dat is de can-do-houding waar het om gaat. Mensen die een probleem voelen en een oplossing willen proberen. Bij SIG was de druk hoog genoeg om te willen veranderen, en de organisatie open genoeg om het toe te laten. De les voor jouw organisatie: begin bij het proces waar de druk het hoogst is. Daar hoef je de wil om te veranderen niet te organiseren, die is er al.
Wat dit niet is
Eerlijk is eerlijk. De automatisering ziet nu één kanaal: de centrale ordermailbox, goed voor ongeveer 15% van alle orders. Wijzigingen, annuleringen en bijzondere ordertypes gaan nog naar de binnendienst. En 95% automatisch verwerkt is de ambitie voor december, geen resultaat.
Ook het werk zelf verandert. Van maken naar controleren, en dat is voor niet iedereen even makkelijk. Een deel van het team komt naar het werk voor het administratieve werk. Een ander deel pakt de vrijgekomen tijd om dichter bij de klant te gaan staan. Dat verschil moet je als manager begeleiden, niet wegwimpelen.
Veelgestelde vragen
Hoe lang duurt het voordat een AI-oplossing echte orders verwerkt?
Bij SIG vier weken. De AI Kickstart liep van 11 mei tot 8 juni 2026. Twee weken op de werkvloer om het proces te begrijpen, twee weken bouwen en schaduwdraaien. Bij de eindpresentatie kwam ongeveer 40% van de orders verwerkbaar door de flow. Nu is dat 73%.
Moet onze data eerst perfect zijn?
Nee. Bij SIG was de orderhistorie de sleutel. Een opgeschoond datamodel was er niet. Wat wel nodig is: iemand aan jouw kant die de data en de koppelingen parallel aan het bouwen oppakt.
Moeten we ons ERP aanpassen?
Bij SIG niet. De oplossing staat naast Dynamics 365: het ERP blijft de administratieve basis, de AI leest de order en zet hem klaar. Maatwerk in het ERP was duurder en gaf minder ruimte om het proces in te richten zoals SIG het wilde.
Wat als we geen grote IT-afdeling hebben?
Dan is de vraag wie het straks beheert nog belangrijker. Bij SIG zijn dat twee IT-collega's en vier AI leads uit de business. Dat model werkt ook bij een kleine IT-afdeling, zolang er mensen zijn die willen bouwen.
Begin bij één proces
De vier factoren hebben één ding gemeen: ze gaan over mensen en keuzes, niet over modellen. Een MT dat meebouwt, iemand die de data trekt, collega's die het overnemen en een organisatie die het wil. Zonder die vier blijft de beste techniek een pilot.
Wil je weten hoe zo'n eerste proces er bij jou uitziet? Bekijk hoe een AI Kickstart in vier weken van idee naar productie gaat, of lees eerst de volledige case van SIG Benelux.
