Data als fundament voor AI: technologie wordt pas waardevol met de juiste basis

Waarom AI niet zonder data kan

Elke organisatie beschikt over data – van klantinformatie tot HR-processen en verkoopcijfers. Maar data op zichzelf is niet genoeg. Het moet bruikbaar, actueel en betrouwbaar zijn. Zonder die kwaliteit lopen AI-projecten vast: doorlooptijden nemen toe, resultaten zijn onbetrouwbaar en verwachtingen worden niet waargemaakt. AI is waardevol, maar alleen als de basis klopt.

De AI-hype is begrijpelijk: de mogelijkheden zijn indrukwekkend. Toch is een organisatie niet van de ene op de andere dag ‘AI-ready’. Signalen van volwassenheid zijn onder andere centrale opslag van data, eigenaarschap over datasets en een basisniveau van governance. Perfectie is niet nodig om te kunnen starten, maar een zekere structuur wel. Zonder dat is de kans groot dat AI-projecten stranden in teleurstelling.

Het op orde brengen van die basis en het starten met AI kunnen prima hand in hand gaan. Je hoeft dus niet te wachten tot alles perfect geregeld is. Door nu al te beginnen, leer je sneller, bouw je ervaring op en voorkom je dat je achterloopt op de concurrentie

Het fundament: een goed ingericht data platform

De basis begint niet bij technologie, maar bij eigenaarschap en een duidelijk doel. Voordat je naar oplossingen kijkt, moet je weten waarom je data wilt inzetten en wie verantwoordelijk is voor kwaliteit en governance. Vanuit deze basis bouw je de architectuur en principes die richting geven. Technologie volgt daarna als middel, niet als doel op zich.

Een data platform brengt data uit verschillende systemen samen, reinigt en verrijkt deze, en maakt haar klaar voor analyse en AI-toepassingen. Het is geen one-size-fits-all oplossing: de architectuur moet aansluiten op de specifieke behoeften van jouw organisatie. Denk aan schaalbaarheid, flexibiliteit en validatieprocessen die ervoor zorgen dat elke nieuwe datapunt gecontroleerd wordt.

Een goed platform werkt als een wasstraat: elke datapunt wordt automatisch opgeschoond voordat het verder wordt gebruikt. Begin met de datasets die cruciaal zijn voor besluitvorming en breid daarna uit. Zo bouw je stap voor stap een omgeving die niet alleen data verzamelt, maar ook grip geeft op kwaliteit.

Meer dan technologie: eigenaarschap en governance

Technologie alleen is niet genoeg. Zonder duidelijke verantwoordelijkheid verslechtert datakwaliteit. Dubbele klantnummers, verouderde adressen of onduidelijke definities zijn veelvoorkomende problemen. Heldere afspraken en processen – ondersteund door data governance – zorgen voor grip. Governance gaat verder dan toegangsbeheer: het draait om definities, transparantie en kwaliteitscontroles.

Daarnaast is inzicht in datakwaliteit cruciaal. Wanneer is data voor het laatst vernieuwd? Hoeveel ontbrekende waarden zijn er? Is het formaat consistent? Door deze vragen te beantwoorden en inzichtelijk te maken, ontstaat vertrouwen in de informatie waarop beslissingen worden gebaseerd.

AI en data: een symbiotische relatie

AI-modellen zijn zo goed als de data die ze gebruiken. “Trash in, trash out” geldt hier letterlijk. Een technisch perfect model levert waardeloze of zelfs schadelijke uitkomsten als de inputdata niet klopt. Denk aan bias in historische datasets, zoals een cv-checker die alleen mannelijke kandidaten doorlaat. Daarom is aandacht voor in datakwaliteit, transparantie en ethiek net zo belangrijk als investeren in AI-technologie.

Hoe weet je of je fundament werkt?

De effectiviteit van een data platform meet je op twee sporen: datakwaliteit en platformprestaties. Zijn klantnummers uniek? Is data actueel? Hoe snel worden businessvragen beantwoord? Worden rapportages gebruikt? Een platform is pas succesvol als het beslissingen ondersteunt en breed wordt geadopteerd.

Daarnaast is doorlooptijd een belangrijke indicator: hoe lang duurt het van een vraag tot een uitgewerkte use-case, bijvoorbeeld een bruikbaar rapport, dashboard, model of dataset. Als dat weken of maanden duurt, is er werk aan de winkel.

Organisaties hebben vaak ideeën genoeg, maar missen focus. Een AI-chatbot is geen doel op zich. Maak de impact concreet: bespaart het tijd, geld of verhoogt het klanttevredenheid? Toets aannames en durf bij te sturen. Zo voorkom je kostbare mislukkingen.

Een sterke business case koppelt technologie aan waarde. Bijvoorbeeld: als het zoeken naar documentatie 10% sneller kan, en dat bespaart duizenden uren per jaar, dan is de business case snel gemaakt. Het draait om het concreet maken van impact – in euro’s, tijd of klanttevredenheid.

Tot slot: twee lessen

1. Weet waarom je iets doet. Investeer niet in AI omdat het moet, maar omdat het past bij je strategie.
2. Doe dingen in de juiste volgorde. Begin met data governance, kwaliteit en eigenaarschap. Bouw daarbovenop, zodat AI zijn échte waarde kan bewijzen.