AI en data

Waarom betrouwbare data de basis is voor succesvolle AI

Steeds meer organisaties zetten een eerste stap met AI. Een chatbot voor de klantenservice, een voorspelmodel voor de planning, een AI-agent die facturen controleert. De verwachtingen zijn hoog. Maar na een paar weken volgen vaak dezelfde geluiden.

Dit artikel is bedoeld voor organisaties en professionals die AI, oftewel artificial intelligence, willen inzetten en begrijpen waarom betrouwbare data essentieel is.

“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 AI en data?

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

Kunstmatige intelligentie speelt een cruciale rol in data-analyse en databeheer; binnen Artificial Intelligence (AI) draait dat om het slim toepassen van data in systemen en processen.

Dat klinkt simpel, maar de implicatie is groot. Een systeem met kunstmatige intelligentie heeft geen eigen kennis van de werkelijkheid. AI leert van patronen in data en kan patronen in grote datasets sneller herkennen dan mensen; bovendien kan het grote hoeveelheden data verwerken en interpreteren om op basis daarvan tekst, voorspellingen of acties te genereren.

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, mits je vooraf scherp kunt definiëren welke data en welk vraagstuk centraal staan.

Waarom is datakwaliteit belangrijk voor AI?

Veel organisaties doen forse investeringen in AI-tools, modellen en platformen. Logisch, want de mogelijkheden zijn groot. Toch blijkt uit onderzoek van Gartner dat een groot deel van de AI-projecten de verwachte waarde niet haalt, terwijl kunstmatige intelligentie en data analyse bedrijven juist inzicht kunnen geven in markten en klanten.

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. Met analytics halen zij bijna realtime inzichten uit grote datasets, waardoor organisaties met AI-analytics sneller en beter onderbouwde beslissingen nemen. AI automatiseert bovendien repetitieve taken, wat de efficiëntie verder verhoogt. Dat creëert ook ruimte voor innovatie. Zij zien AI-pilots wél doorgroeien naar structurele toepassingen, omdat de uitkomsten kloppen en medewerkers erop durven te vertrouwen.

Hoe herken je dat je ongestructureerde 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. Daardoor is AI nog geen vast onderdeel van het dagelijkse werk en levert het ook geen tijdwinst op.

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

In een afgebakende testomgeving werkte het model goed. Dat gaat vooral mis in complexe situaties of wanneer het model ongestructureerde data uit verschillende bronnen moet verwerken, zoals e-mails en andere documenten. 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 voor machine learning

Datakwaliteit is geen abstract begrip. Door eerst het analysevraagstuk en het onderwerp scherp te definiëren, bepaal je welke concrete kenmerken samen aangeven 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. AI kan hier ook helpen door fouten en dubbele gegevens automatisch te herkennen en data op te schonen.

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. Datavisualisatie en duidelijke visualisaties helpen bovendien om sneller te beoordelen of data echt bruikbaar is voor het vraagstuk. AI kan bovendien automatisch labels en categorieën genereren, ongestructureerde data zoals documenten transformeren en met Natural Language Processing tekstdata analyseren.

Hoe datavolwassen is jouw organisatie op deze kenmerken?

Doe de QuickScan

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

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. Zolang klantgegevens, cijfers en definities op meerdere plekken naast elkaar bestaan, loopt AI het risico om de verkeerde versie te gebruiken. Daarvoor is een solide basis in de technologie-architectuur nodig, met schaalbaarheid, flexibiliteit en veiligheid, omdat die architectuur direct de prestaties van AI-systemen beïnvloedt.

2. Heldere definities en eigenaarschap voor een effectieve AI-strategie

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, om doelen en uitgangspunten goed te definiëren.

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. Zonder goede implementatie en een sterke architectuur lopen organisaties bovendien vaak tegen hogere kosten aan.

4. Datageletterde medewerkers

Betrouwbare data alleen is niet voldoende. Medewerkers moeten begrijpen waar een AI-uitkomst op is gebaseerd en weten wanneer ze die kunnen vertrouwen. AI-geletterdheid is daarbij nodig en is ook een eis van de EU AI Act. Datawetenschappers helpen om vraagstukken te definiëren en op analyses voort te bouwen. Dat vraagt om gerichte data- en analytics-opleidingstrajecten, integratie van technologie, mensen en processen, en een cultuur waarin vragen over data en AI normaal zijn. AI-analytics kan datavoorbereiding en analyseprocessen automatiseren, terwijl machine learning modellen zelfstandig leren van historische data. Voor organisaties die specifiek met Qlik werken, kan een ondersteunend Qlik-gebruikersnetwerk helpen om deze BI- en AI-oplossingen goed toe te passen.

Pas wanneer deze vier bouwstenen samenkomen, ontstaat een databasis waarop AI daadwerkelijk waarde kan toevoegen. Goede data en datageletterde teams zijn nodig om AI te realiseren en mensen helpen betere beslissingen te nemen.

Welke rol speelt datakwaliteit bij de volgende stap in AI?

Veel organisaties kijken inmiddels verder dan chatbots en voorspelmodellen, naar Agentic AI: AI-agents die zelfstandig stappen zetten binnen een proces, zonder dat een medewerker elke actie controleert. Daarbij spelen technieken als deep learning en Computer Vision een belangrijke rol bij het analyseren van enorme hoeveelheden data, zoals beelden en video’s voor kwaliteitscontroles.

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. AI kan historische data analyseren voor voorspellende analyse en in realtime afwijkingen signaleren die op fraude wijzen. Waar een fout cijfer vroeger tot een verkeerde discussie leidde, leidt het bij een AI-agent tot een verkeerde beslissing.

Daar komt regelgeving bij. Met de EU AI Act, die in 2025 van kracht wordt, moeten organisaties transparantie en controleerbaarheid van AI-systemen aantonen, en overtredingen kunnen leiden tot hoge boetes. AI-geletterdheid is daarbij ook een eis van de EU AI Act. De zwaarste eisen voor hoogrisico-AI zijn uitgesteld naar eind 2027, maar de richting is duidelijk: wie nu de databasis, het beleid en de governance op orde brengt, hoeft daar later niet gehaast op terug te komen. Daarvoor is samenwerking tussen data, beleid en uitvoering nodig.

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, de uitdagingen groeien en de nieuwste ontwikkelingen elkaar snel opvolgen. AI kan bovendien automatisch rapportages en samenvattingen genereren, maar dat werkt alleen betrouwbaar bij goede data.

Veelgestelde vragen over AI en data

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.

Vertrouwen dat een AI-uitkomst klopt.

Vertrouwen dat een model beslist op basis van actuele, volledige informatie.

Vertrouwen dat medewerkers AI durven gebruiken, omdat ze weten waar die op is gebaseerd.

Organisaties die eerst investeren in betrouwbare, herleidbare en goed gedefinieerde data, leggen daarmee het fundament waarop AI daadwerkelijk waarde kan toevoegen. Vandaag én bij elke volgende stap die AI binnen de organisatie zet.

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.

Doe de QuickScan

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.