Van Exact Online-export naar stuurinformatie, in drie dagen met Claude

Proof of concept. Dit is een verkenning van wat er kan, geen product. Gepubliceerd met toestemming van de klant.

Een groothandel in schoonmaak- en hygiëneartikelen. Ruim duizend klanten, een paar honderd leveranciers, duizenden artikelen. De hele administratie draait op Exact Online. Er is geen IT-afdeling en geen Power BI.

De gegevens zijn er dus allemaal. Alleen: niemand gebruikt ze om op te sturen.

Het probleem

Drie dingen kwamen steeds terug:

• Excel-werk. De standaardrapportages van Exact Online geven weinig inzicht per artikel. Overzichten worden met de hand in Excel gemaakt uit losse exports. Naar schatting tien uur per week.
• De vraag die niemand kan beantwoorden. Welke klanten bestellen bepaalde artikelen minder, en welke artikelen lopen terug? Daarvoor moet je perioden met elkaar vergelijken. Met losse exports gaat dat niet.
• Geen voorraadsignalering. De voorraad wordt bepaald door een rondje door het magazijn. Is iets op tijdens het verwerken van een order, dan volgt een gesplitste levering en een nalevering. Dubbel werk.

De gebruikelijke route is een BI-traject: een consultancypartij, licenties, een implementatie van een paar maanden. Voor een bedrijf van deze omvang is dat al snel te groot en te duur.

Wat ik heb gebouwd

Met Claude Code als programmeerpartner stond er na drie dagen een werkende proof of concept:

1. Een koppeling met Exact Online via de officiële API. Elke dag worden de gegevens automatisch opgehaald en in een lokale database gezet.
2. Inzichten. Artikelen, klanten en leveranciers met filters, een indeling in hardlopers en langzaamlopers, en een vergelijking tussen perioden die laat zien waar de omzet terugloopt.
3. Minimale voorraad. Per artikel een onderbouwd minimum op basis van afzet en levertijd, met een dagelijkse signalering als de voorraad eronder zakt.
4. Een opschoonrapport. Welke artikelen al jaren niet verkocht zijn, waar geld in voorraad stilstaat en welke klanten niet meer bestellen. Alleen lezen, er wordt niets in Exact veranderd.

Geen licenties, geen aparte BI-server. Een klein script, een gratis database en een eenvoudige webpagina.

De proof of concept is ook het startpunt voor een stagiair, die het in een afstudeeropdracht verder uitwerkt en onderbouwt.

Wat de data liet zien

Het interessantste kwam niet uit de software, maar uit de eerste analyse:

• Het grootste deel van het artikelbestand is dood. Ruim de helft van de artikelen is in bijna drie jaar niet één keer verkocht.
• De omzet is extreem geconcentreerd. Geen 80/20, eerder 80/8: een paar procent van de artikelen levert het overgrote deel van de omzet.
• Hardlopers zijn geen vaste eigenschap. Van de vijftig grootste artikelen in het ene jaar stond maar iets meer dan de helft het jaar erna nog in de top vijftig. Elke indeling moet dus regelmatig opnieuw worden berekend.
• Er staan dingen tussen de artikelen die geen artikel zijn. Bonusregelingen, servicetarieven en emballage. Eén bonuspost was zelfs de grootste "omzet" van het hele bestand. Zonder die eruit te filteren is elke ranglijst onbruikbaar.

Dat soort inzichten verandert de vraag. Barcodes of voorraadniveaus gaan dan niet meer over duizenden artikelen, maar over een paar honderd.

Wat AI hier wel en niet deed

Claude heeft hier niet "de analyse gedaan". Claude was het gereedschap waarmee ik sneller kon bouwen: de koppeling met Exact Online, de verwerking van de data en de webpagina's.

De valkuilen moest je nog steeds zelf kennen. Een paar voorbeelden:

• Exact Online werkt met refresh tokens die maar één keer bruikbaar zijn. Sla je het nieuwe token niet direct en veilig op, dan ligt de koppeling er 's nachts uit.
• Er geldt een limiet op het aantal API-aanroepen per minuut en per dag.
• De standaardexport levert geen factuurregels. Een koppeling via de API is dus geen luxe, maar noodzaak.

Daar zit het verschil tussen een handige prompt en iets dat werkt. AI versnelt het bouwen enorm, maar je moet nog steeds weten wat je bouwt.

Ik heb bewust geen kant-en-klare AI-koppeling gebruikt die Exact Online direct aan een chatbot hangt. Die zijn er wel, maar dan loopt de volledige administratie via een derde partij. Dat vraagt een verwerkersovereenkomst en een AVG-afweging, en je bent afhankelijk van een abonnement. AI als bouwgereedschap is iets anders dan AI als onderdeel van de oplossing.

Wat dit betekent voor het mkb

Voor veel mkb-bedrijven zit er een schat aan informatie in hun boekhoudpakket die nooit wordt gebruikt, omdat een BI-traject te groot en te duur voelt. Met AI als gereedschap verschuift die grens flink. Een proof of concept die vroeger weken kostte, staat er nu in een paar dagen.

Je hebt daar wel iemand voor nodig die de techniek begrijpt. Prompts zijn maar een klein deel van het verhaal.