AI en data: waarom betrouwbare data de basis is voor succesvolle AI

Waarom betrouwbare data de basis is voor succesvolle AI

Steeds meer organisaties werken al met AI. Een chatbot voor de klantenservice, een voorspel-model voor de planning, een AI-agent die facturen controleert. Er kan al veel en de verwachtingen voor de toekomst zijn hoog. Maar regelmatig horen wij deze geluiden:

“Waarom geeft de AI hier zo’n vreemd antwoord op?”

“Klopt deze voorspelling wel?”

“Kunnen we deze uitkomst wel gebruiken richting de klant?”

“Hoe komt het model eigenlijk aan dit advies?”

Herkenbaar? Dan ligt het probleem meestal niet bij het AI-model zelf. En ook niet bij de leverancier van de tool. De oorzaak zit vaak dieper: de data waarop de AI draait, is niet op orde.

Dat is een lastige boodschap, want AI wordt vaak verkocht als iets dat op zichzelf staat. Een tool die je aanschaft, aanzet en die vervolgens waarde oplevert. In de praktijk werkt het anders. AI leert van patronen in data en handelt op basis van de informatie die het krijgt. Is die informatie onvolledig, verouderd of tegenstrijdig, dan wordt die onzekerheid meegenomen in elk antwoord, elke voorspelling en elke actie die de AI uitvoert.

In dit artikel leggen we uit wat de relatie is tussen AI en data, waarom datakwaliteit bepalend is voor het succes van AI en hoe je zelf kunt beoordelen of jouw organisatie een betrouwbare databasis heeft.

Wat is de relatie tussen kunstmatige intelligentie en data?

“AI is zo goed als de data waarop het wordt getraind en toegepast.”

Dat klinkt simpel, maar de implicatie is groot. Een AI-model heeft geen eigen kennis van de werkelijkheid. Het herkent patronen in de data die het te zien krijgt en genereert op basis daarvan tekst, voorspellingen of acties.

Dat geldt voor een eenvoudig voorspelmodel, voor een taalmodel dat vragen beantwoordt, en zeker voor een AI-agent die zelfstandig stappen zet binnen een proces. Hoe verder AI opschuift van adviseren naar handelen, hoe belangrijker het wordt dat de onderliggende data klopt.

Zijn de gegevens waarmee een model is getraind of waarmee het op dit moment werkt onjuist, incompleet of tegenstrijdig, dan neemt het model dat gewoon over. Niet omdat het model slecht functioneert, maar omdat het doet waarvoor het gebouwd is: patronen herkennen in wat het krijgt aangeboden.

Waarom is datakwaliteit belangrijk voor AI?

Veel organisaties investeren fors in AI-tools, modellen en platformen. Logisch, want de mogelijkheden zijn groot en data is daarbij essentieel voor digitale transformatie en concurrentievoordeel. Toch blijkt uit onderzoek van Gartner dat een groot deel van de AI-projecten de verwachte waarde niet haalt, en dat datakwaliteit daarin een hoofdrol speelt.

Gartner voorspelt dat 60% van de AI-projecten zonder AI-klare data tot en met 2026 wordt gestaakt. Van de onderzochte organisaties gaf 63% aan geen of onvoldoende zekerheid te hebben over de datamanagementpraktijken die nodig zijn voor AI (Gartner, 2025).

Het gevolg?

Een AI-pilot die veelbelovend begint, maar in de praktijk andere resultaten oplevert dan verwacht. Een chatbot die klanten verkeerd informeert. Een voorspelmodel waarvan niemand meer durft te vertrouwen op de uitkomst.

Dat kost niet alleen tijd en budget. Het ondermijnt vooral het vertrouwen in AI binnen de organisatie, nog voordat de technologie een kans heeft gekregen.

Organisaties die eerst hun databasis op orde brengen, ervaren het tegenovergestelde. Zij zien AI-pilots wél doorgroeien naar structurele toepassingen, omdat de uitkomsten kloppen en medewerkers erop durven te vertrouwen, terwijl een datagedreven focus ook concurrentievoordeel kan opleveren.

Hoe herken je dat je data niet AI-klaar is?

Of data geschikt is voor AI, laat zich niet alleen aflezen aan technische kenmerken. Vaak herken je het aan signalen in de dagelijkse praktijk.

1. AI geeft verschillende antwoorden op dezelfde vraag

Vraag een AI-tool twee keer naar dezelfde klant of hetzelfde cijfer, via een net iets andere weg, en het antwoord wijkt af.

Dat gebeurt zodra een model put uit meerdere bronnen die onderling niet gelijk lopen.

2. Niemand kan uitleggen waar een uitkomst op is gebaseerd

Een AI-agent adviseert een actie of neemt een beslissing.

Kun je herleiden welke gegevens daaraan ten grondslag lagen?

Zonder lineage blijft die vraag onbeantwoord, precies op het moment dat je het antwoord het hardst nodig hebt.

3. De onderliggende data is verouderd of incompleet

Een model dat rekent met een studieschuld die al lang is afgelost, of met een polis die inmiddels is aangepast, trekt de verkeerde conclusie.

Niet omdat het model fout redeneert, maar omdat de invoer niet meer actueel is.

4. Medewerkers controleren AI-uitkomsten stiekem toch handmatig

Wanneer een team elke uitkomst van een AI-tool nog eens narekent voordat het die durft te gebruiken, is er in de praktijk nog geen vertrouwen. En zonder vertrouwen levert AI geen tijdwinst op.

5. Een AI-pilot presteert anders dan in de test

In een afgebakende testomgeving werkte het model goed. Zodra het de dagelijkse praktijk raakt, met alle uitzonderingen en afwijkingen die daarbij horen, vallen de resultaten tegen.

Dat is vaak een teken dat de testdata niet representatief was voor de werkelijkheid.

De zes kenmerken van AI-klare data en data engineering

Datakwaliteit is geen abstract begrip. Het valt uiteen in een aantal concrete kenmerken die samen bepalen of data geschikt is om AI op te bouwen.

1. Juistheid

Klopt het gegeven met de werkelijkheid? Foutieve waarden of verkeerd gelabelde gegevens leiden direct tot verkeerde patronen.

2. Volledigheid

Dekt de data alle situaties die het model moet herkennen, inclusief uitzonderingen en minder voorkomende gevallen? Data die alleen de standaardsituatie bevat, laat een model blind voor de rest.

3. Consistentie

Wordt hetzelfde gegeven overal op dezelfde manier vastgelegd en verwerkt? Zodra definities per systeem of afdeling verschillen, ontstaan tegenstrijdige uitkomsten.

4. Actualiteit

Sluit de data aan bij de huidige situatie? Verouderde gegevens leiden tot verouderde, en dus onjuiste, uitkomsten.

5. Herleidbaarheid

Is te achterhalen waar een gegeven vandaan komt en welke bewerkingen erop zijn toegepast? Zonder deze lineage is een vreemde uitkomst nauwelijks te verklaren, laat staan te herstellen.

6. Relevantie

Draagt het gegeven daadwerkelijk bij aan de vraag die het model moet beantwoorden? Overtollige of irrelevante data maakt een model niet slimmer, alleen maar trager en minder scherp.

Hoe datavolwassen is jouw organisatie op deze kenmerken?

Wat heb je nodig om AI op een betrouwbare databasis te bouwen?

Een betrouwbare databasis voor AI ontstaat niet door één tool aan te schaffen. De ervaring van HippoLine laat zien dat vier bouwstenen bepalend zijn.

1. Eén betrouwbare bron per gegeven

Zorg dat databronnen zijn geïntegreerd tot één samenhangend geheel, bijvoorbeeld via een Data Intelligence Platform. Zolang klantgegevens, cijfers en definities op meerdere plekken naast elkaar bestaan, loopt AI het risico om de verkeerde versie te gebruiken. Daarvoor is data engineering nodig: een Data Engineer bouwt infrastructuren voor data-analyse die dit fundament mogelijk maken. In sommige omgevingen verwerken zulke infrastructuren miljoenen datapunten per seconde.

2. Heldere definities en eigenaarschap

Leg vast wat kernbegrippen precies betekenen en wie daarvoor verantwoordelijk is. Een AI-model weet niet automatisch of “omzet” bruto of netto is, of een bepaalde productlijn wel of niet meetelt. Die betekenis moet zijn vastgelegd, bijvoorbeeld in een business glossary.

3. Lineage en monitoring

Zorg dat herkomst en bewerkingen van data herleidbaar zijn, en dat datakwaliteit doorlopend wordt gemeten in plaats van incidenteel gecontroleerd. Zo ontdek je afwijkingen voordat ze een AI-uitkomst beïnvloeden.

4. Datageletterde medewerkers

Betrouwbare data alleen is niet voldoende. Medewerkers moeten begrijpen waar een AI-uitkomst op is gebaseerd, weten wanneer ze die kunnen vertrouwen en durven ingrijpen wanneer iets niet klopt. Dat vraagt om opleiding, technische kennis en een cultuur waarin vragen over data en AI normaal zijn.

Pas wanneer deze vier bouwstenen samenkomen, ontstaat een databasis waarop AI daadwerkelijk waarde kan toevoegen, terwijl Data Science inzichten levert uit geanalyseerde data en een data scientist op die basis analyses kan uitvoeren.

Welke rol speelt datakwaliteit bij de volgende stap in AI en machine learning?

Veel organisaties kijken inmiddels verder dan chatbots en voorspelmodellen, die anticiperen op toekomstige trends en klantgedrag, naar Agentic AI: AI-agents die zelfstandig stappen zetten binnen een proces, zonder dat een medewerker elke actie controleert.

Dat maakt datakwaliteit belangrijker, niet minder belangrijk. Een AI-agent die op basis van onjuiste of tegenstrijdige data een schadeclaim afwijst of een hypotheekaanvraag beoordeelt, zet die verkeerde conclusie namelijk ook daadwerkelijk om in een actie. Waar een fout cijfer vroeger tot een verkeerde discussie leidde, leidt het bij een AI-agent tot een verkeerde beslissing. Technologieën veranderen, maar menselijke reacties op fouten, risico en vertrouwen blijven vaak constant.

Daar komt regelgeving bij. De EU AI Act wordt al in 2025 van kracht als juridisch kader, terwijl latere verplichtingen gefaseerd ingaan. Sinds 2 augustus 2026 gelden nieuwe eisen voor de implementatie in organisaties: AI-systemen moeten zich kenbaar maken als AI, aanbieders van AI-modellen moeten meer documenteren over de gebruikte data, en organisaties moeten zorgen voor voldoende AI-geletterdheid bij medewerkers. De zwaarste eisen voor hoogrisico-AI zijn uitgesteld naar eind 2027, maar de richting is duidelijk: wie nu de databasis, governance en management rond deze uitdagingen op orde brengt, hoeft daar later niet gehaast op terug te komen. Overtredingen van de EU AI Act kunnen leiden tot hoge boetes.

Organisaties die vandaag investeren in betrouwbare data, leggen daarmee tegelijk de basis voor de volgende stap in AI. Niet omdat AI dat vereist, maar omdat het de enige manier is om AI veilig en effectief te blijven inzetten naarmate het meer taken zelfstandig uitvoert.

Veelgestelde vragen over AI, data en ai geletterdheid

Conclusie

AI en data zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. Niet als twee losse onderwerpen, maar als één geheel waarin de kwaliteit van het een direct bepaalt wat het ander waard is.

Organisaties die eerst investeren in betrouwbare, herleidbare en goed gedefinieerde data, leggen daarmee het fundament waarop AI daadwerkelijk waarde kan toevoegen. Zo kan AI vanuit een sterke databasis gebruikerservaringen personaliseren en miljoenen datapunten in een fractie van een seconde doorzoeken, maar dat is alleen waardevol als die basis betrouwbaar is. Vandaag én bij elke volgende stap die AI binnen de organisatie zet, is dat essentieel.

Wil je weten of jouw databasis klaar is voor AI? Doe de QuickScan Datavolwassenheid. Binnen enkele minuten krijg je inzicht in waar jouw organisatie staat, welke risico’s er zijn voordat je met AI aan de slag gaat, en welke verbeteringen de meeste impact opleveren.

Disclaimer

De informatie in deze kennisbank is bedoeld om te informeren en te inspireren en is algemeen van aard. Wat hier werkt, hoeft in jouw organisatie niet direct te werken. We doen ons best om alles actueel en correct te houden, maar onvolledigheden of verouderde inzichten zijn mogelijk. Wil je zeker weten wat in jouw situatie werkt? Neem contact op. Dan kijken we er samen naar.