In 2027 beëindigt SAP het reguliere onderhoud op ECC. Toch draait een aanzienlijk deel van de Nederlandse enterprises nog altijd op het oude platform. Niet in de laatste plaats omdat die einddatum al meermaals is uitgesteld. Maar rekenen op nog meer vertraging kan niet meer. Een technische migratie naar S/4HANA vergt bij enige complexiteit al snel achttien tot vierentwintig maanden, gevolgd door een stabilisatieperiode. Wie vandaag start met een klassieke aanpak, haalt de deadline dus vermoedelijk niet meer.

De gevolgen van te laat migreren zijn bekend. SAP rekent voor verlengd onderhoud een veelvoud van de standaardkosten. Het alternatief is dat je dit kritieke systeem laat draaien zonder leverancierssupport, beveiligingspatches of compliance-updates. Weinig bestuurders zullen daar vrijwillig voor tekenen. Maar hoe kort de tijd ook is, een migratie forceren om de deadline te halen brengt eigen risico’s mee. Fouten kunnen je later duurder komen te staan dan het uitstel zelf. Wat veel organisaties nog niet weten, is dat een SAP-migratie met AI sterk te versnellen valt.

Migraties lopen structureel uit

S/4HANA-migraties lopen zelden op schema. Een uitloop van dertig procent is in de praktijk eerder regel dan uitzondering. Maatwerkcode wordt handmatig beoordeeld, een klus die bij een omvangrijke ABAP-omgeving een jaar of langer in beslag neemt. Integraties worden één voor één getest, waardoor afhankelijkheden tussen systemen pas op productieniveau zichtbaar worden. En problemen met datakwaliteit komen pas boven water tijdens de acceptatietest, het moment waarop herstel het duurst is.

Een AI-gestuurde analyse leest de volledige maatwerkomgeving in en levert binnen dagen een geprioriteerde herstellijst op. Anders dan handwerk levert die aanpak bovendien een volledig controleerbaar spoor op voor audits. Het complete integratielandschap valt parallel te testen, zodat fouten aan het licht komen die bij sequentieel testen onzichtbaar blijven tot de livegang. En de cutover zelf, het daadwerkelijke omzetmoment, is vooraf te simuleren op live productiedata. Dat laat zien welke stappen uitlopen, welke interfaces falen en welke dataobjecten niet mee willen.

Kortere en goedkopere migratie

Zo’n aanpak bestaat al. Platforms die de volledige maatwerkomgeving in één keer inlezen en analyseren, zoals Palantir Foundry met AIP, maken dit vandaag mogelijk. In onze eigen praktijk zien we dat het technische deel van een migratie daarmee tot zeventig procent korter en goedkoper wordt. Dat klinkt fors, maar de winst zit vooral in het gelijktijdig beoordelen van alle workflows. Risico’s zijn vanaf dag één zichtbaar en problemen worden opgelost zolang ze nog goedkoop te verhelpen zijn.

Een kanttekening is op zijn plaats. AI versnelt de analyse, het testen en de simulatie, maar de besluitvorming blijft mensenwerk. Welk maatwerk verdwijnt, welke processen op de schop gaan en hoe de organisatie meebeweegt, zijn vragen waar een algoritme simpelweg geen antwoord op heeft. De technologie koopt vooral tijd. Met de 2027-deadline in zicht is dat een schaars goed.

Geen reden tot paniek

Dat een groot deel van de Nederlandse enterprises nog op ECC draait, is dus geen reden tot paniek. Het is wel een reden om de eigen aanpak kritisch te bekijken. Een klassieke migratie past voor veel organisaties simpelweg niet meer binnen de resterende tijd.

Wat AI daaraan verandert is concreet. Minder tijd kwijt aan het blootleggen van risico’s die er toch al waren, en meer tijd om ze daadwerkelijk op te lossen. De grote keuzes blijven mensenwerk. Maar het scheelt maanden waarin die keuzes gemaakt kunnen worden, in plaats van maanden waarin alleen nog maar duidelijk wordt hoe laat het al is.