5 mobiliteitstrends voor 2026

Nu de economie balanceert tussen druk en kansen, belooft 2026 een kanteljaar te worden voor technologie en transport. Volgens Ralf Urlings van telematicaspecialist Geotab is nu wel al duidelijk dat bedrijven die investeren in automatisering en betrouwbare data het verschil zullen maken. Intussen ziet hij een verschuiving van kunstmatige intelligentie van een ondersteunende rol naar het hart van bedrijfsprocessen, terwijl autonome voertuigen sneller doorbreken dan verwacht. Hieronder gaat hij dieper in op de vijf voornaamste mobiliteitstrends voor 2026.

De economie bloeit en sputtert tegelijkertijd, maar vrachtvervoer blijft centraal staan

De sector van het vrachtvervoer bevindt zich in een ambigue situatie. Enerzijds zetten economische en (geo)politieke onrust de marges onder druk en hinderen ze investeringsplannen. Gelukkig zijn er voor wagenparken momenteel tools beschikbaar die enorm sterke kostenbesparingsmogelijkheden bieden. Anderzijds blijven logistiek en transport essentieel voor de wereldwijde economie. Dit creëert een dubbele realiteit: een sector onder druk, maar vol kansen voor bedrijven die kiezen voor modernisering. Wagenparken die inzetten op data, automatisering en AI-gestuurde inzichten zullen de woelige waters van de internationale handel met meer precisie kunnen navigeren.

Autonoom rijden zal sneller opschalen dan verwacht – voorbereiding is geboden

Autonome rijtechnologie nadert hetzelfde kantelpunt dat AI dit jaar bereikte: jaren van experimenteren gevolgd door een plotse en snelle verschuiving naar mainstream gebruik. Zodra de economische voordelen duidelijk worden – van lagere operationele kosten tot voorspelbare prestaties – zal adoptie snel plaatsvinden op langeafstandsroutes en drukke corridors. De beheerders van wagenparken zullen op korte tijd hun voertuigen moeten upgraden, onderhoud opnieuw bekijken en nieuwe normen voor monitoring en veiligheid opstellen. Alleen organisaties die nu starten te plannen, zullen klaar zijn wanneer autonoom rijden van een trage opbouw naar een snelle uitrol gaat.

Bedrijven die rijk zijn aan data worden de essentiële infrastructuur achter enterprise AI

De waarde van AI zal steeds meer afhangen van de diepte, integriteit en context van de onderliggende data. Bedrijven die beschikken over grote, schone, real-world datasets zullen een nieuwe klasse van infrastructuurspelers vormen. Hun data wordt de brandstof waarop AI-systemen vertrouwen om de fysieke wereld te begrijpen, nauwkeurige voorspellingen te doen en betrouwbare acties uit te voeren. Voor bedrijven zoals Geotab, die deze intelligentie kunnen vastleggen, contextualiseren en leveren, biedt dit interessante opportuniteiten in 2026.

Nieuwe regelgeving zorgt voor extra werk, maar ook voor extra data

Sinds 1 januari is de Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) van toepassing op zowat alle grote ondernemingen in België en Nederland (m.a.w.: bedrijven met meer dan 250 medewerkers en een jaarlijkse omzet van vijftig miljoen euro). De CSRD is een Europese richtlijn die bedrijven verplicht om uitgebreid te rapporteren over hun impact op mens en milieu. In veel bedrijven wordt dit als een zoveelste bijkomende administratieve last gezien. Dat is het natuurlijk ook wel, maar men kan de gegevens die men hiervoor moet verzamelen ook zelf actief gaan gebruiken om duurzamer en vaak ook efficiënter te gaan werken. Dat geldt ook voor de zogenaamde Smart Tacho 2 (ook wel SMT2 of G2V2 genoemd), de nieuwste generatie van de "slimme" digitale tachograaf. Die is sinds midden 2025 al verplicht voor vrachtwagens die ingezet worden voor internationaal transport, maar dat geldt vanaf 1 juli dit jaar ook alle bestelwagens boven de 2.500 kg.

Sectorspecifieke mobiliteitsoplossingen zijn in opmars

De evolutie richting gespecialiseerde oplossingen begon vorig jaar al, maar door AI wordt het belang hiervan nog stukken groter. Wagenparken in verschillende sectoren – van openbare veiligheid en bouw tot last mile en lange afstand – zullen software en dataconfiguraties eisen die zijn afgestemd op de realiteit van hun vakgebied. De juiste mix van data en sensoren in combinatie met AI levert bijzonder efficiënte oplossingen op.