De transformatie van retail: 10 vragen over hoe AI medewerkers ondersteunt, klanten beter bedient en duurzaamheid bevordert
Deze zomer is het tien jaar geleden dat Ahold Delhaize ontstond door de fusie van het Nederlandse Ahold N.V. en de Belgische Delhaize Group. Daarmee werden landsgrenzen overschreden en ontstond een sterke, klantgerichte retailer die vandaag actief is in negen landen, met zeventien sterke lokale merken. Om deze mijlpaal te vieren, worden collega's uit de hele organisatie gevraagd om hun visie te delen op tien onderwerpen waarmee zij nauw betrokken zijn. Zo ook in dit interview met Sjoerd Holleman, lid van de directie van Albert Heijn, verantwoordelijk voor Product, AI en Specialty Brands en leider van het team dat de wereldwijde AI-speerpunten binnen de groep aanstuurt, en Noortje van Genugten, VP Product Operations bij Albert Heijn.
Kunstmatige intelligentie (AI) heeft een steeds grotere invloed op veel aspecten van ons dagelijks leven, waaronder de retail. Dat geldt zowel voor toepassingen die klanten direct ervaren als voor processen die achter de schermen plaatsvinden. Albert Heijn zet deze technologie in om de klantervaring te verbeteren, medewerkers te ondersteunen en voedselverspilling tegen te gaan. Sjoerd en Noortje gaan dieper in op de vraag hoe AI de manier waarop we werken nu al verandert en wat de toekomst van AI in de retail zal brengen.
1. Hoe zorg je ervoor dat AI-projecten succesvol worden ontwikkeld en opgeschaald?
Sjoerd: "Het belangrijkste is om klein te beginnen, maar daarbij wel het einddoel voor ogen te houden. Als je vanaf het begin de juiste randvoorwaarden creëert, kun je gericht naar dat einddoel toewerken. We starten pilots in één of twee winkels. Zodra die succesvol blijken, bouwen we daarop voort en onderzoeken we hoe we de toepassing verder kunnen opschalen.
We willen liever snel ontdekken dat iets niet werkt, maar succesvolle toepassingen ook snel kunnen opschalen. Een van de dingen die we bij Albert Heijn hebben opgebouwd en die enorm heeft geholpen om bedrijfsbehoeften te vertalen naar succesvolle projecten, is onze Productorganisatie. Deze organisatie vormt de schakel tussen technologie en de business. Ze fungeert als een soort architect tussen de behoeften van het bedrijf en de getalenteerde engineers die de oplossingen daadwerkelijk ontwikkelen."
Noortje: "We willen altijd oplossingen ontwikkelen die waarde toevoegen aan ons bedrijfsresultaat, bijdragen aan onze duurzaamheidsdoelstellingen of de ervaring van klanten en medewerkers verbeteren. Onze Productorganisatie helpt ons om zoveel mogelijk waarde te halen uit onze technologische middelen en budgetten. Dat gebeurt door zakelijke behoeften en uitdagingen te vertalen naar technische toepassingen die daadwerkelijk gebouwd kunnen worden. Vervolgens begeleidt de organisatie de uitvoering door de technologieteams, zodat wat zij ontwikkelen ook echt aansluit bij de behoeften van onze collega's en klanten."
2. Hoe bepaal je of AI de juiste oplossing is voor een probleem?
Sjoerd: “De eerste stap bij ieder project is bepalen of het probleem daadwerkelijk met AI moet worden opgelost. Het team kiest bewust voor de eenvoudigste technologie die nodig is om een probleem op te lossen, in plaats van automatisch naar AI te grijpen. De aanpak is dus niet: we hebben een oplossing en zoeken daar een probleem bij, maar juist: we hebben een probleem en zoeken daarvoor de beste oplossing. Het is essentieel om zeker te weten dat de oplossing daadwerkelijk aansluit bij de behoeften van medewerkers of klanten. Pas daarna begint het testen en opschalen.”
3. Hoe hebben jullie de AI-assistent voor winkelmedewerkers ontwikkeld?
Noortje: "Voordat we iets bouwen, willen we begrijpen waar medewerkers behoefte aan hebben en welke problemen zij moeten oplossen. Daarom introduceerden we, voordat we de AI-assistent ontwikkelden, eerst een testapplicatie waarbij achter de schermen mensen de vragen beantwoordden in plaats van AI. Medewerkers konden vragen stellen en ons team probeerde die zo snel mogelijk te beantwoorden. We ontdekten dat de meeste vragen over producten gingen: waar liggen ze in de winkel, hoeveel voorraad is er, wat is de prijs en welke aanbiedingen gelden er? Daarom hebben we ons op die toepassing gericht. Al snel ontvingen we 250.000 vragen per maand!
De sleutel tot succes is dat je echt begrijpt hoe het werk van medewerkers eruitziet en dat je geen aannames doet. Daar heb ik een paar grappige voorbeelden van. Hoewel we de AI-assistent vóór de introductie uitgebreid hadden getraind, hadden we niet voorzien hoe de jongste generatie collega's, een groot deel van onze winkelmedewerkers, communiceert met berichten van slechts één woord. Dat leverde uitdagingen op. Het Nederlandse woord 'ui' werd door de AI bijvoorbeeld geïnterpreteerd als 'user interface'! En je kunt je voorstellen wat er gebeurde wanneer medewerkers simpelweg 'Dubai' intikten, in plaats van ‘Waar kan ik Dubai-chocolade vinden?’ We dachten bovendien dat medewerkers liever een spraakgestuurde app zouden gebruiken dan dat ze hun vragen moesten typen. Maar onze jonge collega's vonden dat juist ontzettend ongemakkelijk. Gelukkig hadden we het hun gevraagd voordat we die functionaliteit gingen bouwen!"
het originele artikel.
4. Heeft de AI-assistent al aantoonbare voordelen opgeleverd?
Sjoerd: "Ja, tot nu toe zien we positieve effecten. Medewerkers voelen zich beter toegerust, omdat ze vragen nu zelfstandig kunnen beantwoorden. Klanten zijn tevredener omdat ze sneller geholpen worden. En managers krijgen meer tijd om zich op andere onderdelen van hun werk te richten. Het is dus echt een win-winsituatie voor alle drie!"
5. Hoe werken de verschillende merken van Ahold Delhaize samen op het gebied van AI?
Sjoerd: "Wanneer we binnen de groep samenwerken, is onze eerste prioriteit om de juiste mensen bij elkaar te brengen en kennis te delen, zodat we niet telkens opnieuw het wiel hoeven uit te vinden. Hoewel onze merken sterk van elkaar verschillen, hebben ze ook veel gemeen. We werken allemaal met winkels, producten en mensen. Daarom is het waardevol om ervaringen uit te wisselen over hoe ieder merk de meeste waarde heeft gecreëerd of de meeste tijd en kosten heeft bespaard. De volgende stap is om waar mogelijk infrastructuur en platforms te delen, omdat dit geen invloed heeft op de lokale klantervaring. Als we een platform hebben dat goed werkt, waarom zouden we dat dan niet breder inzetten? Daarom bouwen we aan een flexibel platform dat onafhankelijk is van een specifiek large language model (LLM). Op dit platform kunnen ontwikkelaars binnen heel Ahold Delhaize gezamenlijk AI-toepassingen ontwikkelen en uitvoeren. Dit platform behoort tot de voorlopers in de sector en zou ons een concurrentievoordeel moeten opleveren.
Onze volgende stap is het ontwikkelen van toekomstvisies per bedrijfsdomein. We kijken bijvoorbeeld naar hoe categorymanagement en merchandising er in de toekomst uit zullen zien. Welke rol speelt AI daarin? Wat is onze visie daarop? En hoe werken we naar die toekomst toe? Vervolgens delen we die visies met elkaar."
6. Welke minder zichtbare AI-toepassingen maken een groot verschil?
Sjoerd: "We praten vaak over onze AI-assistenten voor medewerkers en klanten, waar we erg trots op zijn. Maar er zijn ook toepassingen die achter de schermen werken en een enorme impact hebben. Een mooi voorbeeld komt voort uit onze jaarlijkse hackathon bij Albert Heijn. Daar komen al onze technologiemedewerkers samen — product owners, datawetenschappers, analisten en software-engineers. Ze brengen 24 uur samen door op kantoor, waar ze werken en zelfs slapen, volledig gericht op het oplossen van complexe uitdagingen. Daar komen regelmatig ideeën uit voort die we daadwerkelijk implementeren.
Twee jaar geleden ontwikkelde een team tijdens zo'n hackathon een AI-laag die tussen onze systemen en de klantenapp kan worden geplaatst. Deze technologie kan automatisch alle inhoud van de app naar een andere taal vertalen. Met 1,2 miljoen inwoners in Nederland die het Nederlands niet als moedertaal hebben, is dat bijzonder waardevol. Het handmatig laten vertalen van al die informatie had miljoenen euro's kunnen kosten. Maar onze teams ontwikkelden de AI-oplossing binnen 24 uur en konden die tegen vrijwel geen extra kosten implementeren. Daardoor bieden we onze app nu aan in talen zoals Turks, Pools, Frans en Engels. We blijven nieuwe talen toevoegen. Zo maken we onze dienstverlening inclusiever en kunnen we veel meer klanten helpen. Dit heeft mijn ogen echt geopend voor de manier waarop AI ons kan helpen om buiten de gebaande paden te denken."
7. Hoe gebruikt Albert Heijn AI om de vraag naar producten te voorspellen?
Voor retailers kan het vermogen om de vraag nauwkeurig te voorspellen het verschil maken tussen succes en mislukking. De merken van Ahold Delhaize gebruiken technologie om dit zo goed mogelijk te doen. Bij Albert Heijn worden bijvoorbeeld jaren aan historische verkoopgegevens gecombineerd met informatie over seizoensinvloeden, feestdagen en promoties. Ook wordt rekening gehouden met de vraag of een aanbieding de verkoop van andere producten stimuleert of juist vermindert. Denk bijvoorbeeld aan een aanbieding voor hamburgers, waardoor klanten meer hamburgerbroodjes kopen, maar mogelijk minder worstjes. Al deze gegevens worden ingevoerd in algoritmen die voorspellen hoeveel komkommers of broden een specifieke winkel op een bepaalde dag zal verkopen. De modellen maken dagelijks voorspellingen voor ieder product, in iedere winkel. Dat betekent: 17.000 producten, 1.200 winkels, 50 dagen vooruit. Samen levert dat meer dan één miljard voorspellingen per dag op.
Noortje: "We begonnen in 2003 met onze eerste eenvoudige voorspellingen. Daarna zijn we overgestapt op automatische bevoorrading, waardoor we verspilling hebben verminderd en de beschikbaarheid van producten hebben verbeterd. Een belangrijke les die we hebben geleerd, is dat je minstens zoveel aandacht moet besteden aan communicatie als aan de ontwikkeling van de technologie.
Mensen moeten begrijpen welke voordelen een toepassing biedt en bereid zijn die daadwerkelijk te gebruiken. Zo hebben we onlangs een app geïntroduceerd op onze broodafdelingen. Deze app vertelt medewerkers precies welk brood ze tijdens welke bakronde moeten afbakken. Onze ervaren medewerkers waren gewend om dit zelf te bepalen. Daarom wisten we dat we goed moesten uitleggen hoe deze technologie hen zou helpen efficiënter te werken en verspilling te verminderen. Om de voordelen duidelijk te maken, organiseerden we informatieavonden in iedere winkel. Daarnaast gebruikten we andere communicatiemiddelen, zoals video's. Het implementatieprogramma was uiteindelijk bijna groter dan het project om de app zelf te ontwikkelen.
We moesten ook zorgen voor een sterke terugkoppeling vanuit de winkels. We luisterden naar wat medewerkers ons vertelden en verbeterden de toepassing op basis van hun behoeften. Het duurde enkele weken, maar uiteindelijk werd het een succes en zijn medewerkers er tevreden mee."
Een van de manieren waarop de bakkerijapp helpt, is door slimmer om te gaan met veiligheidsvoorraden. Dat is de extra hoeveelheid producten die een winkel beschikbaar houdt boven op de verwachte verkoop, om lege schappen te voorkomen. De oude technologie hield voor ieder afzonderlijk product een veiligheidsvoorraad aan. Maar onze AI-modellen hebben aangetoond dat klanten bepaalde producten binnen een productgroep als vrijwel gelijkwaardig beschouwen. We hoeven bijvoorbeeld niet van vijftien soorten witbrood afzonderlijk extra voorraad aan te houden. We moeten er vooral voor zorgen dat de juiste soorten beschikbaar zijn. Door dit inzicht kunnen we voedselverspilling in de winkel verminderen.
8. Op welke andere manieren helpt AI om voedselverspilling tegen te gaan?
Noortje: "Op heel veel manieren! De eerste stap bij het voorkomen van voedselverspilling is ervoor zorgen dat winkels zo nauwkeurig mogelijk worden bevoorraad met wat klanten daadwerkelijk willen kopen. AI helpt ons daarbij. We rollen momenteel nieuwe algoritmen uit die AI gebruiken voor assortimentsplanning. Daarmee bepalen we per winkel en per assortimentsgroep wat de juiste productmix is.
Ten tweede gebruiken we AI om de klantvraag te voorspellen. Met algoritmen bepalen we vervolgens hoeveel van een bepaald product we op welk moment aan een winkel moeten leveren. Een voorbeeld daarvan is het productiealgoritme dat we gebruiken in de bakkerijapp. Omdat we de vraag nooit volledig nauwkeurig kunnen voorspellen, gebruiken we AI ook om producten die bijna over de houdbaarheidsdatum zijn automatisch dynamisch af te prijzen. Deze dynamische prijzen worden automatisch doorgestuurd naar de Albert Heijn-app en de elektronische schaplabels. Het systeem beoordeelt de prijzen iedere vijftien minuten opnieuw en past ze waar nodig aan."
9. Hoe ziet de toekomst van AI bij het verminderen van voedselverspilling eruit?
Noortje: "Mijn droom is dat onze voorspellingen op een dag zo nauwkeurig zijn dat we precies verkopen wat we naar de winkel brengen. Als je erover nadenkt, ontstaat voedselverspilling doordat we niet over alle inzichten beschikken die nodig zijn om de slimste beslissingen te nemen. AI zal ons steeds beter helpen om die beslissingen te nemen. Een enorm voordeel van AI is dat we simulatieomgevingen kunnen bouwen. Daarin kunnen we onze bevoorradingsalgoritmen onder verschillende omstandigheden testen. Dat gaat veel sneller en is veel goedkoper dan wanneer we die experimenten daadwerkelijk in winkels zouden uitvoeren. Klanten willen geen lege schappen zien. Daarom blijft er altijd een afweging bestaan tussen productbeschikbaarheid en verspilling. Maar dankzij AI kunnen we die beslissingen veel gemakkelijker nemen dan vroeger, omdat we beschikken over de juiste gegevens om onze keuzes te onderbouwen.
AI zal ook in de rest van de retailsector steeds meer mogelijkheden creëren om voedselverspilling te verminderen. Hoewel Albert Heijn nu al vooroploopt in het gebruik van technologie om voedselverspilling te voorkomen, zal generatieve AI deze hulpmiddelen voor veel meer retailers toegankelijk maken."
10. Hoe wordt AI ingezet in de logistieke keten en welke rol zullen AI-agenten in de toekomst spelen?
Noortje: "Ja, dat is een van mijn favoriete onderwerpen! Onze logistieke keten is het bedrijfsdomein waarin AI het meest intensief wordt toegepast, omdat vrijwel alles draait op optimalisatiealgoritmen. Ik zie het als een grote Tetris-puzzel. We weten welke producten naar een winkel moeten worden gebracht. Vervolgens gebruiken we optimalisatiealgoritmen om die producten zo efficiënt mogelijk op een ladingdrager in het distributiecentrum te plaatsen, net als bij een spelletje Tetris. We gebruiken ook optimalisatiealgoritmen om de ideale looproutes voor medewerkers in onze distributiecentra te bepalen. Daarnaast zorgen we ervoor dat vrachtwagens zo efficiënt mogelijk worden geladen, met zo min mogelijk ongebruikte ruimte.
Dit soort 'onzichtbare' innovaties stelt ons in staat miljoenen euro's te besparen. En dan hebben we het nog niet eens over de positieve impact op het milieu doordat we efficiënter werken."
Sjoerd: "Ik denk dat vooral de ontwikkeling van AI-agenten veel gaat veranderen. Dat geldt zowel voor consumenten als voor de manier waarop organisaties functioneren. Wij zijn de laatste generatie leidinggevenden die uitsluitend mensen zullen hebben aangestuurd. Toekomstige generaties leidinggevenden zullen zowel mensen als AI-agenten aansturen. AI-agenten zullen een personeelsnummer krijgen en gezamenlijk, dag en nacht, taken uitvoeren. Ik geloof dat hierdoor tijd vrijkomt voor mensen om zich bezig te houden met werkzaamheden die echt waarde toevoegen. Mensen zullen steeds meer de regisseurs worden van deze AI-agenten, in plaats van al het werk zelf uit te voeren. Dat wordt bijzonder interessant."
Noortje: "We onderzoeken nu al hoe bedrijfsprocessen eruit zullen zien wanneer AI-agenten daarin een rol spelen. Op dit moment besteden supermarktmanagers nog veel tijd achter hun computer en aan e-mail. Ze verwerken informatie en resultaten en vertalen die vervolgens naar concrete taken voor hun medewerkers. Daardoor zijn ze minder aanwezig op de winkelvloer, waar van alles gebeurt, en hebben ze minder tijd voor klanten en hun feedback. Wij geloven dat we supermarktmanagers kunnen helpen door al die informatie automatisch te verwerken en op te splitsen in concrete taken. Die taken kunnen vervolgens worden verdeeld onder medewerkers, mogelijk zelfs volledig automatisch. Zo krijgt de supermarktmanager meer tijd om medewerkers te begeleiden en persoonlijk contact te hebben met klanten."
Over deze artikelenreeks
Dit artikel maakt deel uit van een reeks van tien artikelen ter gelegenheid van het tienjarig bestaan van Ahold Delhaize. Al tien jaar zijn de merken van Ahold Delhaize vertrouwde partners in het dagelijks leven van miljoenen klanten en spelen ze een belangrijke rol binnen lokale gemeenschappen. In die tien jaar is een sterke basis gelegd, maar dit is nog maar het begin. In deze reeks wordt teruggekeken op waar Ahold Delhaize vandaan komt en vooruit naar de toekomst, door de ogen van de mensen die deze ontwikkeling mogelijk maken.
Bron: Ahold Delhaize Newsroom, 4 september 2026. Nederlandse vertaling met ai gemaakt op basis van