Waarover ik adviseer
Microsoft levert AI in Dynamics 365 op release-wave-tempo: Copilot in de apps, en agents zoals de Scheduling Operations Agent in D365 Field Service. Een deel is klaar voor de dagelijkse operatie, een deel is preview die onder uw voeten verandert. De adviesvraag is nooit óf AI komt; het is wat nu uw aandacht verdient, wat een wave kan wachten, en wat uw data werkelijk aankan.
- Een readiness-assessment van AI- en Copilot-mogelijkheden voor uw D365-omgeving
- Pilotontwerp: sandbox, uw eigen data, meetbare criteria, uw meest sceptische gebruikers
- Een helder go, wacht of nee per mogelijkheid, met de preview-versus-productie-status benoemd
- Data-gereedheid: een agent kan maar zo goed zijn als wat het systeem weet
Pilots, geen beloftes
De duurste AI-fout die ik zie is architectuur bouwen op een preview-feature alsof hij af is. De op een na duurste is de richting volledig negeren. De weg daartussen is een afgebakende pilot: een sandbox, een echte week van uw eigen werk, en criteria die vooraf vaststaan. Mijn actuele visie op scheduling-agents staat in Do you still need RSO? (Engels), precies het soort beoordeling dat deze dienst voor uw situatie oplevert.
Waarom een onafhankelijke stem helpt
Elke leveranciersdemo toont het beste geval. Iemand die dagelijks Dynamics 365 implementeert, kent het verschil tussen wat goed demo't en wat goed draait, en heeft geen licentie-omzet die van uw antwoord afhangt. Is partnerselectie onderdeel van dezelfde beslissing, dan is dat een eigen dienst.
Vragen over AI in Dynamics 365
Welke AI-mogelijkheden in Dynamics 365 zijn vandaag productierijp?
Dat antwoord verandert per release wave, en precies daarom bestaat het assessment. Als vuistregel in 2026: diverse Copilot-mogelijkheden in de apps zijn algemeen beschikbaar, terwijl agent-mogelijkheden zoals de Scheduling Operations Agent in D365 Field Service nog preview zijn. Ik houd de status per mogelijkheid actueel en benoem hem expliciet in het advies.
Hoe ziet een pilot eruit?
Een sandbox-omgeving, een echte doorsnede van uw eigen data en werk, vooraf afgesproken meetbare criteria, en uw meest sceptische gebruikers aan de knoppen. Aan het einde heeft u bewijs in plaats van een demo-indruk.
Is onze data klaar voor AI?
Dat is meestal de echte vraag. Agents en optimizers lezen wat het systeem weet: skills, assets, voorkeuren, historie. Leeft dat in spreadsheets naast het systeem, dan legt de pilot dat snel bloot, en wordt het herstellen van de datastroom stap één van de roadmap.