Al meer dan tien jaar staat de gFM-Business-software voor iets bijzonders in de Duitse ERP-markt: het is niet gebaseerd op een omslachtig, moeilijk te onderhouden systeem, maar op het lichtgewicht, aanpasbare en visueel gemodelleerde FileMaker-platform. Dit heeft veel voordelen: gFM-Business kan individueel worden uitgebreid, draait op Windows, macOS en iOS en kan worden aangepast door zowel ontwikkelaars als ambitieuze power users.
Met de komst van kunstmatige intelligentie (AI) - met name door zogenaamde taalmodellen zoals ChatGPT - ontstaan er nu nieuwe mogelijkheden die veel verder gaan dan traditionele automatisering. gFM-Business bereidt zich actief voor op deze toekomst: met als doel niet alleen gegevens te beheren, maar ook kennis te ontsluiten.
Van ERP tot intelligent assistentiesysteem
Traditionele ERP-systemen slaan klantgegevens, facturen, voorraadniveaus of projecten op. Ze kunnen veel berekenen, structureren en beheren. Maar ze "begrijpen" niet echt wat ze doen.
Een intelligent ERP-systeem moet precies dat kunnen: begrijpen wat de gebruiker wil doen, waarom er informatie ontbreekt of hoe een proces kan worden verbeterd. En moderne AI-tools helpen daarbij. Taalmodellen zoals GPT-4 of Mistral kunnen natuurlijke taal begrijpen en verwerken. Dit betekent dat een gebruiker kan vragen: "Welke klanten hebben het afgelopen kwartaal meer besteld dan het jaar daarvoor?" - en de assistent komt niet alleen met een lijst, maar legt ook uit hoe hij daaraan is gekomen.
De rol van lokale intelligentie: Waarom niet alleen de cloud?
Veel moderne AI-systemen draaien in de cloud - dit betekent dat je gegevens via het internet naar servers worden gestuurd, daar worden verwerkt en het resultaat wordt teruggestuurd. Dit heeft voordelen (rekenkracht, actualiteit), maar ook nadelen:
- GegevensbeschermingPersoonsgegevens in de cloud liggen bijzonder gevoelig in Europa.
- AfhankelijkheidAls de provider failliet gaat of de prijzen verhoogt, komt het systeem tot stilstand.
- Vertraging en controleDe reactietijd is langer, de controle is minder.
Daarom kiest gFM-Business voor een andere aanpak: AI moet plaatsvinden waar de gegevens zijn. Lokaal, op de computer van de gebruiker of in het bedrijfsnetwerk. Om dit te bereiken worden taalmodellen lokaal install gemaakt en zo voorbereid dat ze de structuren van gFM-Business aankunnen. Dit is technisch veeleisend, maar uiterst effectief: de AI herkent dan niet alleen "taal", maar ook "inhoud".
Het kent de namen van je klanten, hoe je facturen zijn opgebouwd en welke velden beschikbaar zijn. gFM-Business zal daarom zowel de bekende cloudsystemen zoals ChatGPT of Claude ondersteunen, als lokale taalmodellen, die met een muisklik direct vanuit gFM-Business gestart kunnen worden.
De gFM AI-assistent: meer dan alleen een chatbot
Wat betekent dit specifiek voor gFM-Business? We werken aan een intelligente assistent die direct wordt geïntegreerd in de gebruikersinterface. Deze assistent zal het bestaande helpsysteem in gFM-Business vervangen en:
- Antwoorden op vragen voor gebruik ("Hoe maak ik een nieuwe klant aan?")
- Legt functies uit ("Wat betekent dit veld?")
- Gegevens analyseren ("Toon me de klanten met het hoogste aanmaningsniveau".)
- geeft aanbevelingen voor actie ("Wat kan ik doen als een klant niet betaalt?")
- documentatie kan doorzoeken ("Is er een handleiding voor seriefacturen?")
En het mooiste is: hoe langer het systeem wordt gebruikt, hoe meer het leert, want we koppelen ook een Qdrant vectorgegevensbank als een centraal geheugen. Het onthoudt wat belangrijk is, waar zich problemen voordoen en wat succesvol was. Dit "geheugen" is geen verzameling gegevens à la Google, maar een lokaal opgeslagen kennisstructuur die jij beheert.
Kennisgrafiek in plaats van Excel: Hoe AI structuren begrijpt
Een centrale term voor deze ontwikkeling is de "Kennisgrafiek". In plaats van individuele velden ("Klantnaam", "Bedrag") afzonderlijk te zien, koppelt de grafiek deze informatie aan elkaar:
- Een klant heeft Facturen
- Een factuur aangeduid als een aanbod
- Een aanbod werd gecreëerd van een werknemer
- Een werknemer werkt in een afdeling
Een kennisgrafiek kan dergelijke relaties weergeven en een AI-systeem kan er doorheen navigeren. Dit maakt vragen mogelijk zoals:
- "Welke projecten werden beheerd door werknemers die niet langer bij het bedrijf werken?"
- "Welke klanten hebben binnen 30 dagen na een klacht opnieuw besteld?"
Vragen die voorheen alleen beantwoord konden worden met veel SQL of Excel scripting, kunnen nu in natuurlijke taal gesteld worden - en nauwkeurige, begrijpelijke antwoorden krijgen.
[su_posts template="templates/default-loop.php" post_type="docs" taxonomy=10 posts_per_page="4″]
Wat is mogelijk met gFM-Business, knowledge graph en lokale AI?
Door gFM-Business te koppelen aan een lokaal taalmodel en een op grafieken gebaseerd kennisnetwerk (bijvoorbeeld via Neo4j), ontstaan in de praktijk tal van nieuwe gebruikssituaties:
- Contextgebaseerd klantenadvies en verkoopondersteuning
"Welke klanten hebben niet besteld sinds de laatste nieuwsbrief?"
"Welke van mijn klanten zouden geïnteresseerd kunnen zijn in product X, op basis van eerdere aankopen?"
"Wie was de laatste persoon die negatief reageerde op een prijsverhoging en met wie moet je geen contact meer opnemen?" - Geautomatiseerde ondersteunings- en kennisdatabase-query's
Werknemers kunnen vragen stellen in natuurlijke taal: "Hoe maak ik een mailmerge?", "Welke exportformaten ondersteunt module X?" of "Hoe stel ik een bankimport in?" De AI heeft toegang tot bestaande documentatie, FAQ's, video tutorials en interne procesbeschrijvingen en biedt gerichte hulp op het juiste moment. - Verkoopbeheer en procesoptimalisatie
"Welke aanbiedingen zijn gemaakt maar niet binnen 30 dagen opgevolgd?"
"Zijn er klanten die regelmatig te maken hebben met vertragingen in de levering?"
"Welke verkoopprocessen lopen op bepaalde punten opvallend vaak vast?" - Intelligent aanmaningssysteem
De AI kan risicopatronen herkennen: "Welke klanten laten regelmatig aanmaningen lopen tot het 3e niveau, maar betalen vervolgens kort voordat ze worden overgedragen aan incasso?". Op basis hiervan kunnen aanmaningsniveaus of betaaldoelen gericht worden aangepast. - Personeel en projectmanagement
"Welke projecten veroorzaakten veel overwerk, ook al werd het budget gerespecteerd?"
"Wie heeft de afgelopen 6 maanden bijzonder goede beoordelingen gekregen in de feedback van klanten?"
"Zijn er medewerkers die betrokken zijn geweest bij meerdere succesvolle projecten?" - Historische analyses met contextuele intelligentie
"Hoe hebben de ordervolumes zich ontwikkeld sinds de prijsverhoging in februari 2023?"
"Welke campagnes (kortingen, nieuwsbrieven, evenementen) resulteerden in meetbare veranderingen in de verkoop?" - Reactiesuggesties en automatische aanbevelingen
"Klant XYZ heeft 3 aanmaningen ontvangen en heeft niet gereageerd. Wilt u een sjabloon genereren voor een incassobrief?"
"Je hebt zojuist een offerte gemaakt voor een klant met een hoog klachtenpercentage. Wilt u een checklist voor de levering activeren?"
Dergelijke use cases zouden moeilijk of onmogelijk te realiseren zijn met traditionele ERP-systemen. De combinatie van FileMaker flexibiliteit, op grafieken gebaseerde contexten (Neo4j) en een lokaal taalmodel creëert een nieuwe dimensie van procesintelligentie.
Wat betekent dit concreet voor bedrijven?
Voor kleine en middelgrote ondernemingen betekent deze ontwikkeling
- Meer onafhankelijkheidJe hebt minder ondersteuning nodig omdat de assistent helpt.
- Sneller vertrouwd rakenNieuwe werknemers vinden sneller hun weg.
- Betere beslissingenAnalyses en aanbevelingen zijn onmiddellijk beschikbaar.
- Gegevensbescherming en -controleAlles blijft intern, geen cloudverplichting.
- Toekomstige veiligheidDe software ontwikkelt zich met het bedrijf mee.
En dat alles zonder dat er een enorm IT-apparaat nodig is. Dit is een echt concurrentievoordeel, vooral voor kleinere bedrijven.
Risico's en uitdagingen
Hoe groot het potentieel ook is, er zijn ook struikelblokken:
- Technische focusLokale AI heeft goede hardware nodig (RAM, CPU, mogelijk GPU)
- GegevenskwaliteitAls je onzuivere gegevens bijhoudt, krijg je ook slechte antwoorden
- AcceptatieWerknemers moeten het systeem vertrouwen, anders wordt het genegeerd
- OnderhoudModellen moeten worden bijgewerkt, opgeslagen en getest
Deze risico's kunnen echter worden geminimaliseerd met een goed doordacht concept - zoals het concept dat momenteel wordt nagestreefd door gFM-Business. Het doel is niet een overweldigende supercomputer, maar een slimme assistent die mensen dient, niet vervangt.
gFM-Business 9 in uitvoering, nieuwe verkoopstructuur vanaf oktober
Er wordt momenteel intensief gewerkt aan aankomende versie 9 van gFM-Business. Deze nieuwe grote versie zal veel van de beschreven AI- en automatiseringsfuncties voor het eerst volledig integreren - in het bijzonder de verbinding met lokale taalmodellen en de ontwikkeling van dynamische, grafiekgebaseerde bedrijfskennis met Neo4j. De release wordt begin 2026 verwacht.
Iedereen die zich nu aansluit, verzekert zich niet alleen van aantrekkelijke voorwaarden, maar ook van een doorlopend upgradepad naar de volgende generatie - en daarmee van vroege toegang tot misschien wel de meest flexibele, op AI gebaseerde ERP-oplossing in de Duitstalige wereld.
Vooruitblik: ERP wordt menselijker, niet technischer
Als we deze ontwikkeling tot het einde doordenken, kunnen we zeggen dat ERP-software menselijker wordt. Het reageert op taal, denkt contextueel, legt relaties uit, leert en ondersteunt beslissingen. En FileMaker als platform is hier bij uitstek geschikt voor: dankzij de visuele structuur, open architectuur, sterke community en de mogelijkheid om data, lay-outs en logica te koppelen in één omgeving.
Als je vandaag aan de slag wilt, heb je de kans om vanaf het begin mee te denken: gegevens goed bijhouden, processen documenteren, structuren benoemen, vragen formuleren. Want uiteindelijk zal het ERP-systeem van morgen niet langer alleen maar een programma zijn. Het wordt een partner - met oren, verstand en geheugen. En gFM-Business is goed op weg om deze verandering te leiden.
Veelgestelde vragen
- Wat is gFM-Business precies en waarin verschilt het van andere ERP-systemen?
gFM-Business is een modulaire ERP-software gebaseerd op het FileMaker-platform. In tegenstelling tot traditionele ERP-systemen is het volledig aanpasbaar, draait het op verschillende platformen (macOS, Windows, iOS) en kan het ook worden gebruikt door kleinere bedrijven zonder grote IT-afdeling. Dankzij de visuele ontwikkeling met FileMaker kan het bijzonder snel worden uitgebreid - en staat het nu ook open voor moderne AI-integratie. - Waarom is FileMaker een geschikt platform voor AI en ERP?
FileMaker combineert database, gebruikersinterface en bedrijfslogica in één ontwikkelomgeving. Dit maakt het mogelijk om AI-functies direct te integreren in formulieren, evaluaties en dialogen zonder externe interfaces of extra tools te hoeven gebruiken. Deze nauwe integratie is een groot voordeel voor het gebruik van AI. - Wat is een taalmodel en waarom moet het lokaal worden uitgevoerd?
Een taalmodel zoals GPT-4 is een AI die natuurlijke taal begrijpt en verwerkt. Als zo'n model lokaal draait, d.w.z. direct op de computer of server van het bedrijf, blijven alle gegevens binnenshuis. Dit is een doorslaggevend voordeel op het gebied van gegevensbescherming, onafhankelijkheid en prestaties - vooral voor bedrijven die niet afhankelijk willen zijn van externe cloudservices. - Wat is een "kennisgrafiek" en waar is die goed voor?
Een kennisgrafiek koppelt gegevens niet lineair (zoals een tabel), maar als een netwerk van betekenissen en relaties. In gFM-Business maakt dit het bijvoorbeeld mogelijk om te zien welke klanten zijn gekoppeld aan welke projecten, medewerkers, documenten of producten. AI kan veel preciezere antwoorden geven omdat het relaties begrijpt en niet alleen individuele velden. - Welke specifieke voordelen heb ik met de nieuwe AI-integratie in gFM-Business?
Je kunt in natuurlijke taal met het systeem communiceren, contextgerelateerde hulp, intelligente analyses, automatische aanbevelingen en adaptieve assistenten ontvangen. De software denkt voor zichzelf - gebaseerd op uw echte bedrijfsgegevens, niet op algemene internetkennis. - Moet ik bang zijn dat mijn gegevens worden "gelekt" door AI?
Nee. De AI-integratie van gFM-Business is gebaseerd op een lokale aanpak. Dit betekent dat het taalmodel op je eigen computer of server draait. Er is geen automatische cloudtoegang, geen gegevensoverdracht naar derden en geen verborgen upload - alles blijft in het systeem en onder jouw controle. - Welke technische vereisten heb ik nodig om lokale AI te gebruiken?
Een moderne computer met minstens 16 GB RAM is voldoende voor eenvoudige AI-functies. Voor meer geavanceerde taalmodellen of complexe kennisgrafieken kan extra rekenkracht (bijvoorbeeld een goede GPU) nuttig zijn. We werken er echter aan om solide prestaties mogelijk te maken, zelfs op gemiddelde hardware. - Wordt de AI automatisch geïntegreerd in bestaande gFM-Business-systemen?
Nee. De AI-integratie maakt deel uit van de aankomende versie 9, die gepland staat voor begin 2026. Iedereen die nu met een bestaande versie werkt, kan echter uitkijken naar een soepel migratietraject. Vroege kopers profiteren ook van gunstigere voorwaarden en verdere ontwikkeling. - Hoe "leert" de AI eigenlijk als hij lokaal draait?
De AI analyseert welke gegevensstructuren, processen en patronen vaak voorkomen in je bedrijf. Deze kennis wordt lokaal opgeslagen als een zogenaamde "kennisgrafiek". Zo ontstaat een intern model van je bedrijf dat in de loop van de tijd steeds beter wordt - zonder dat gegevens naar buiten hoeven te worden gestuurd. - Kunnen kleinere bedrijven ook goed gebruik maken van deze AI-functies?
Ja, vooral dat! Vooral kleine teams hebben vaak geen tijd voor training, analyses of documentatie. Een slimme assistent die bijvoorbeeld laat zien hoe je op de juiste manier een offerte maakt of een aanmaning start, bespaart enorm veel tijd - en voorkomt typische fouten. Met FileMaker is de instapdrempel aangenaam laag. - Wat is de huidige prijs van gFM-Business en hoe lang blijft de oude prijs geldig?
Tot 30 september 2025 kan gFM-Business nog worden gekocht in de bestaande gofilemaker online shop tegen de bekende prijzen. Vanaf 1 oktober 2025 wordt de software aangeboden via een nieuwe verkoopstructuur met herziene voorwaarden. Wie nu koopt, profiteert van de bestaande klantvoorwaarden. - Is het mogelijk om je eigen prompts of commando's voor de AI te definiëren?
Ja, in de geplande versie 9 moet het mogelijk zijn om je eigen query's, workflows en spraakopdrachten op te slaan - zowel als tekstprompt als via visuele ondersteuningsfuncties. Dit betekent dat elk bedrijf de AI kan aanpassen zonder te programmeren. - Welke rol speelt Neo4j in dit systeem?
Neo4j is een professionele grafiekdatabase die perfect is voor het in kaart brengen van complexe relaties tussen datasets. In gFM-Business wordt het gebruikt als kennisbank voor AI: Klanten, orders, producten, communicatie, service cases - dit alles wordt vastgelegd in een dynamisch netwerk van relaties waar de AI gebruik van kan maken. - Is er een testoptie of demoversie van de nieuwe AI-functies?
Versie 9 met AI-functies is momenteel (vanaf september 2025) nog in ontwikkeling. Er komt echter een open testfase en mogelijk een bijbehorende webinarserie vanaf begin 2026. Geïnteresseerden kunnen zich vroegtijdig aanmelden via de gofilemaker nieuwsbrief door een proefversie te downloaden of via de website om toegang te krijgen.