Stel je voor: je zit in een vergadering over AI-implementatie en iemand zegt:
“Onze data is nog niet goed genoeg. We kunnen pas met AI beginnen als ons hele datalandschap opgeschoond is.” De rest knikt instemmend. Het project schuift door. Maanden gaan voorbij. En ondertussen zetten concurrenten al AI in om sneller, slimmer en efficiënter te werken.
Deze denkwijze houdt je organisatie tegen, het wordt dus tijd voor een andere aanpak.
Laten we eerlijk zijn: perfecte data bestaat niet. En zelfs als het zou bestaan, ben je waarschijnlijk failliet tegen de tijd dat je zover bent. De organisaties die wél succesvol zijn met AI, hebben één ding gemeen: ze zijn gewoon begonnen. Niet met de ideale dataset, maar met de data die op dat moment beschikbaar was.
Het idee dat je eerst alles moet opschonen is een dure illusie. Terwijl jij data-audits doet, verbeteren concurrenten al hun klantinteracties en processen met AI.
De kracht van AI is dat het juist helpt ontdekken wat je écht nodig hebt. Begin met een concrete use case en je ziet vanzelf:
Dit inzicht krijg je nooit uit een theoretisch data-auditproject. Juist door praktijkervaring leer je wat werkt en wat niet.
AI kan je datakwaliteit vandaag al versterken. Hier zijn twee manieren voor:
Laat AI meekijken op het moment dat data wordt ingevoerd. Bijvoorbeeld:
Denk aan een CRM-systeem dat automatisch een klantnamen en productnamen corrigeert, of een financieel systeem dat waarschuwt bij afwijkende transacties.
Voor bestaande datasets kan AI continu kwaliteit bewaken door:
Wil je morgen beginnen? Volg dan deze aanpak:
Week 1-2: Kies één concrete use case
Geen megaproject, maar iets tastbaars: klantvragen automatisch beantwoorden, voorspellend onderhoud, of slimme rapportages.
Week 3-4: Data-inventarisatie on-the-go
Kijk alleen naar de data die relevant is voor je gekozen case. Wat heb je? Wat mis je? Hoe betrouwbaar is het?
Week 5-8: Bouw met ingebouwde dataverbetering
Implementeer validaties, anomalie-detectie en feedback loops al vanaf de eerste dag.
Maand 3 en verder: Iteratief verbeteren
Nu zie je precies waar de pijnpunten zitten. Pak die stapsgewijs aan. Elke verbetering maakt je AI krachtiger en legt weer nieuwe kansen bloot.
Data en AI versterken elkaar. Betere data leidt tot betere AI, wat leidt tot meer inzicht in je data en dat weer tot gerichte verbeteringen. Zo ontstaat een opwaartse spiraal.
De vraag is niet of je organisatie klaar is voor AI. De vraag is: ben je bereid om te starten met leren?
Want perfecte data krijg je niet door te wachten. Je krijgt het door te doen.