Alisina NawabiNOVA verwerkt in Unilevers elf pilotmarkten tot 95 procent van de orders zonder menselijke tussenkomst; de eerste orderstap daalt van 15 tot 20 minuten naar circa 90 seconden, meldt Microsoft.
De handmatige invoer verschuift naar uitzondering en controle. Voor Nederlandse distributeurs en groothandels betekent deze toepassing dat winst afhankelijk wordt van hoeveel orderdata de agent betrouwbaar kan uitlezen en of medewerkers afwijkingen tijdig beoordelen. De uiteindelijke tijdwinst hangt dus ook af van hoe snel afwijkende orders bij een medewerker terechtkomen.
Vijf agents verdelen de orderstroom
Unilever verwerkt jaarlijks ongeveer 20 miljoen orders voor circa 300.000 directe klanten, van supermarktketens tot distributeurs en webwinkels. De meeste orders gaan al rechtstreeks tussen computersystemen. Volgens Francis Castro, hoofd technologie voor klantoperaties, komen ongeveer twee miljoen nog binnen als e-mail, pdf, spreadsheet of foto van een formulier. Teams in Unilevers servicecentra zetten die orders nu handmatig over.
NOVA bestaat uit vijf AI-agents. Vier lezen de e-mail, bepalen de context en halen de ordergegevens eruit. Een vijfde agent controleert het resultaat. NOVA is gebouwd op Microsoft Foundry. Ontbrekende velden en uitzonderingen gaan naar een medewerker.
Ook voor claims controleert NOVA dossiers. Microsoft-medewerkers bouwden en testten die workflow samen met Unilever in minder dan acht weken. De case meldt duizenden orders in productie. Unilever wil de toepassing uitbreiden naar meer dan vijftig markten, maar noemt geen uitroldatum.
NOVA bouwt voort op Unilevers eerdere AI
De Microsoft-case is gedateerd 26 oktober; Microsoft demonstreerde NOVA op 21 oktober tijdens de Frontier Tour in Londen. Eerdere berichtgeving over NOVA verscheen in september. Consumer Goods Technology meldde toen dat Nova e-mailorders naar Unilevers SAP bracht en orderclaims controleerde. Dat artikel zei ook dat Unilever wereldwijd acht agents had uitgerold en Nova verder opschaalde. De bronnen tellen op verschillende niveaus: vijf agents in één orderworkflow tegenover acht agents wereldwijd. Het septemberartikel legt niet uit of die vijf deel uitmaken van de acht.
Unilever gebruikte al eerder AI in de gezamenlijke voorraadplanning met Walmart. In 2024 meldde het bedrijf dat zijn AI-model voor Walmart Mexico realtime verkoopdata met prognoses verbond en de schapbeschikbaarheid boven 98 procent bracht. De pilot groeide volgens het bedrijf in minder dan een jaar met 12 procent. Dat systeem richtte zich op voorraadplanning en aanvulling. NOVA pakt een andere stap aan: klantorders en claims die nog niet vanzelf uit een gestructureerde koppeling komen.
De 95 procent hoort bij een pilot
Het Microsoft-verhaal koppelt de verkorte orderstap expliciet aan elf pilotmarkten. De NOVA-afbeelding koppelt de claim “tot 95 procent” aan elf actieve markten. Daarmee slaat de claim op de lopende pilot, niet op alle twintig miljoen orders wereldwijd.
De cijfers komen van Castro, een Unilever-manager, en zijn dus door Unilever gerapporteerd. De pagina is een Microsoft-klantcase over NOVA op Microsoft Foundry. De bron noemt geen meetperiode of aantal orders waarop het percentage is berekend. Ook de definitie van “touchless” en onafhankelijke controle ontbreken.
De bron noemt ook dat claims twee keer sneller worden verwerkt en dat de onboardingtijd voor nieuwe klanten met 90 procent is teruggebracht. Verder staat er dat orders acht keer sneller gaan. Dat is een andere maat dan de eerste orderstap: 15 tot 20 minuten terugbrengen naar 90 seconden komt rekenkundig neer op ongeveer tien tot dertien keer sneller. De publicatie zegt niet welke procesgrens of nulmeting achter de factor acht zit. Ook de schaalcijfers lopen uiteen: Microsoft noemt circa twintig miljoen orders en 300.000 directe klanten, terwijl Consumer Goods Technology in september 23 miljoen orders en meer dan 200.000 klanten noemde. Mogelijk gebruiken de bronnen andere periodes of definities; ze geven daar geen uitleg over.
L’Oréal automatiseert orderstatus na aankoop
Een verwante toepassing staat bij L’Oréal. Salesforce beschrijft een orderstatus-agent voor YSL Beauty en Kiehl’s die 24 uur per dag vragen afhandelt, met 60 procent als beoogd oplossingspercentage. De agent haalt na identiteitscontrole orderinformatie op via bestaande koppelingen en draagt vragen buiten zijn bereik over aan een medewerker. Dat is een andere plek in de klantreis dan NOVA: L’Oréal beantwoordt vragen na de aankoop, Unilever automatiseert de instroom en controle van orders.
Voor een Nederlandse groothandel ligt het praktische verschil bij de overdracht naar het ERP. Een AI-orderflow die klant, artikel, prijs en voorraad controleert voordat een medewerker de exacte order goedkeurt vraagt om dezelfde combinatie van vaste regels en uitzonderingsbehandeling. De zes operationele metingen voor productie-agents, van uitzonderingsratio tot ERP-teruglezing laten zien waarom één percentage orders zonder menselijke tussenkomst onvoldoende is om een proces te beoordelen.
De gemelde 95 procent is daardoor geen norm die een andere organisatie kan overnemen. Zonder definitie van “touchless”, meetperiode en uitzonderingspercentage toont het cijfer niet hoeveel controle elders nodig is. Wat wel uit de opzet volgt, is de procesgrens: standaardgegevens door de agent, ontbrekende of afwijkende orders naar medewerkers. Unilever wil NOVA naar meer dan vijftig markten brengen; die uitrol moet laten zien of de gemelde verhouding daar overeind blijft.
Veelgestelde vragen
Van orderstroom naar agent
Ik denk mee over de hele orderflow, ontwerp waar een agent werk kan overnemen en bouw de koppelingen en uitzonderingsroute tot het proces live draait. Waar het kan, lever ik het self-hosted op.
Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.
