Baan brugte en del af sit oplæg på en skarp kritik af Microsoft. Han henviste til en sag, hvor den hollandske stat trods en verserende retssag alligevel indgik en ny kontrakt til 500 millioner med Microsoft – simpelthen fordi man ikke kunne komme ud af afhængigheden. Ifølge Baan har uafhængige undersøgelser desuden vist, at Microsoft har haft problemer med at overholde EU’s GDPR-regler.

Han beskrev, hvordan Microsoft angiveligt indbyggede AI-funktionalitet i en Windows-opdatering, der viste sig at sænke produktiviteten markant, og at systemet i en periode tog skærmbilleder med korte mellemrum, som blev delt bredt internt hos virksomheden – noget Baan kaldte “big brother watching you” og et udtryk for manglende kunderespekt. Han citerede desuden den nu afdøde Harvard-professor Clayton Christensen for at have peget på, at Microsofts arkitektur er blevet for kompleks og ikke tilstrækkeligt objektorienteret. Som eksempel på konsekvenserne nævnte Baan, at omkring 450 millioner pc’er er blevet gjort forældede, og at flere organisationer – han nævnte Tyskland som eksempel – i stigende grad vender sig mod Linux for at opnå mere stabilitet, lavere omkostninger og større åbenhed.

Et gennemgående princip i Jan Baans tilgang er det, han kalder et “decoupling point” – et skarpt skel mellem den generiske, standardiserede kerne (det gamle ERP-fundament) og de specifikke, forretningskritiske processer, hvor virksomheden reelt differentierer sig fra konkurrenterne. Det er her, i workflowet tættest på kunden – “der hvor gummiet møder vejen” – at værdien og indtjeningen faktisk skabes, mens selve ERP-systemet ifølge Baan i højere grad forbruger end skaber overskud.

Han advarede samtidig kraftigt mod såkaldt “vibe coding” og lavkode-løsninger, som han sammenlignede med spaghetti-kode: hurtige at bruge, men uigennemskuelige og uegnede til virksomhedskritiske systemer i stor skala.

Ifølge Baan er fremtidens konkurrenceparameter ikke traditionelle SQL-databaser, men det han kalder en semantisk datasø – hvor data fra det gamle ERP-fundament omsættes til et format, AI reelt kan forstå og arbejde meningsfuldt med på tværs af hele virksomheden. Det er, forklarede han, en afgørende forskel fra den “tabel-til-tabel”-tankegang, de fleste ERP-systemer stadig er bygget på i dag.

Med sin nuværende virksomhed arbejder Baan efter et princip, han kalder “build, think and own it”: AI hjælper med at generere reel, læsbar kode (ikke uigennemskuelig vibe-kode), mennesket validerer og har altid det sidste ord, og kunden ejer selv resultatet – i stedet for at blive låst fast i endnu et abonnement.

Som eksempel på tilgangens hastighed nævnte Baan et projekt for den franske industrikoncern Valeo, hvor et system, der traditionelt ville tage år at bygge i et klassisk ERP-setup, blev udviklet på få måneder – og implementeret på en enkelt uge. Han pegede desuden på en bredere forretningsmulighed, han kalder “servicization”: at producenter i stedet for blot at sælge et produkt (fx en scanner eller en maskine) begynder at sælge løbende værdi gennem prædiktivt vedligehold og forbrugsbaseret betaling gennem hele produktets levetid.

Baan trak en direkte sammenligning til det amerikanske dataanalysefirma Palantir, der ifølge ham gik fra at være værdiløst til en markedsværdi på 400 milliarder dollar, faldt tilbage til omkring 100 milliarder og siden er steget igen. Palantirs model er ifølge Baan at sende egne ingeniører ud til kunderne for at arbejde direkte med deres værktøjer – til en pris på omkring 1.000 dollar i timen. Baan positionerede sin egen tilgang som et billigere alternativ til den model: I stedet for dyre tekniske specialister vil han bruge forretningsanalytikere til at bygge “blueprints” sammen med kunderne, til en betydeligt lavere timepris – han nævnte selv et niveau omkring 200 dollar i timen som “godt nok”, sat op mod branchens vante 800 dollar.

Budskabet til deltagerne var klart: Virksomheder bør ikke rive deres eksisterende systemer ned og starte forfra (“rip and replace”), men i stedet respektere det, der allerede fungerer, adskille det generiske fra det unikke – og lade AI styrke medarbejdernes produktivitet, uden nogensinde at give slip på den menneskelige kontrol. “AI skal aldrig være mere end min butler,” gentog Jan Baan mod slutningen – nyttig, men aldrig i førersædet.