Hoe datakwaliteit het verschil maakt in succesvolle AI-toepassingen

Ontdek het potentieel van AI door datakwaliteit te beheersen: benut de kracht van AI met kwalitatieve inzichten.

In het kort:

• Datakwaliteit, vertrouwen en beveiliging zijn cruciaal voor betrouwbare AI-resultaten.
  
  
• De meeste organisaties missen de cruciale data-infrastructuur die nodig is om Agentic AI effectief te implementeren.
  
  
• Zonder een betrouwbare datafundering lopen Agentic AI initiatieven het risico op mislukking, vooringenomenheid en reputatieschade.

Bijna geen enkele organisatie heeft haar data op ondernemingsniveau écht op orde. Uit ons recente onderzoek blijkt dat 36% van de CIO’s aangeeft dat hun data platform-infrastructuur onvoldoende voorbereid is. Volgens Databricks heeft slechts 22% van de organisaties hun data-infrastructuur voldoende ingericht om AI effectief te kunnen implementeren.

We leven in een tijd waarin data in ongekende hoeveelheden wordt gegenereerd, elke seconde komen er miljarden bytes bij via allerlei platformen en apparaten. Deze explosie van informatie biedt enorme kansen, maar brengt ook flinke uitdagingen met zich mee voor zowel bedrijven als individuen.
AI belooft verbeterde automatisering, hogere productiviteit en lagere kosten. Maar tegelijkertijd zorgt de groeiende hoeveelheid, snelheid en diversiteit van data voor nieuwe obstakels. Daarbij legt regelgeving zoals de EU AI Act extra druk op organisaties om hun databeheer goed op orde te hebben. Daarom is een solide dataplatform essentieel. Maar hoe combineer je interne data met relevante externe informatie van het internet? Waar haalt een AI-agent zijn data vandaan, en op basis van welke criteria neemt hij beslissingen? De uitkomst van de ene agent beïnvloedt de acties van de volgende: een keten van acties die zorgvuldig moet worden beheerd om betrouwbare resultaten te garanderen.

Zonder goede datakwaliteit en infrastructuur wordt het lastig om AI effectief in te zetten, zeker als je AI-agenten zelfstandig beslissingen wilt laten nemen. De uitdaging zit in het bouwen van dataproducten en agents die hun taak goed uitvoeren, voldoen aan regelgeving en risico’s zoals fouten, hallucinaties en bias minimaliseren.

Data: de brandstof voor AI-succes

In de digitale wereld is AI een hot topic dat bedrijven uit allerlei sectoren aantrekt. De belofte van AI om processen te automatiseren, kosten te verlagen en inzichten te genereren, zorgt voor een groeiende interesse in deze technologie. Maar de sleutel tot succesvolle AI-implementatie ligt niet alleen in de technologie zelf: het draait vooral om de kwaliteit van de data die deze systemen gevoed krijgen. Simpel gezegd: garbage in is garbage out.In ons onderzoek verkennen we de cruciale rol van data in de AI-revolutie en bieden we inzichten voor organisaties die willen profiteren van deze technologie. EY vroeg 500 CIO’s wat hun grootste zorg is bij het adopteren van AI, en 36% van hen gaf aan dat het ontbreekt aan voldoende data en infrastructuurplatforms.

Een fundamentele uitdaging

Deze inzichten benadrukken een kritieke zakelijke uitdaging: hoe benut je data effectief in de praktijk? Zoals Gartner opmerkt, zit het echte onderscheidend vermogen vandaag de dag niet in de verschillende large language models (LLMs) of AI-modellen die je kunt bouwen, maar in de kwaliteit en compleetheid van je data.

Wat CIO’s aangeven:

• 21% van organisaties heeft moeite om aan regelgeving te voldoen of loopt verhoogde ethische en juridische risico’s.
• 36% beschikt niet over de juiste data- en infrastructuurplatforms om generatieve AI te implementeren.
• 31% maakt zich zorgen over toenemende cyber- en dataprivacyrisico’s (zoals datalekken, datapoisoning, enz).
• 5% loopt risico op reputatieschade door onnauwkeurige data.
• 4% mist de juiste vaardigheden en capaciteiten; medewerkers maken zich zorgen over baanzekerheid.
• 2% weet het niet, omdat het rendement op investering onbekend is.

Wat kan er misgaan?

De praktijk laat zien dat het flink mis kan lopen. De krantenkoppen spreken voor zich:
Een luchtvaartmaatschappij werd aansprakelijk gesteld omdat een chatbot passagiers verkeerd advies gaf. Zillow’s mislukte AI-project toont hoe lastig het is om vastgoed te waarderen met AI.

De gemeente New York verdedigde een AI-chatbot die ondernemers adviseerde om wetten te overtreden. Een groot zorgalgoritme bleek raciale vooroordelen te bevatten. Amazon schrapte een geheime AI-recruitmenttool die vrouwen benadeelde.

Het draait om vertrouwen, betrouwbaarheid en veiligheid

Data, en hoe we ons ermee onderscheiden, is de kern. Maar met volwassenheid en schaalgrootte brengt AI ook uitdagingen met zich mee op het gebied van datamanagement, beveiliging, data-infrastructuur en governance/MLOps.Om AI te kunnen vertrouwen bij het nemen van beslissingen, is het essentieel om het te voeden met nauwkeurige en betrouwbare informatie.

Kwantiteit versus kwaliteit: het datadilemma

Organisaties moeten zichzelf een cruciale vraag stellen: hebben we toegang tot alle benodigde data om met AI of andere AI-initiatieven optimale resultaten te behalen? Veel modellen zijn al getraind op publiek beschikbare data, maar de echte kans ligt in het effectief combineren van deze externe data met je eigen interne bedrijfsdata. Juist die integratie maakt het verschil en bepaalt of je als organisatie vooroploopt. Om AI te kunnen vertrouwen bij besluitvorming, moet je het voeden met nauwkeurige en betrouwbare informatie. De kwaliteit van je data is daarbij essentieel: volledig, accuraat en vrij van fouten. Maar ook beveiliging speelt een steeds grotere rol. Naarmate AI breder wordt ingezet, groeit het risico dat kwaadwillenden misbruik maken van foutieve of gemanipuleerde data. Daarom moeten organisaties niet alleen inzetten op het combineren van interne en externe databronnen, maar ook op het beveiligen ervan. Alleen dan kun je AI inzetten op een manier die betrouwbaar, verantwoord en onderscheidend is.
AI is net zo goed als de kwaliteit van de data die je erin stopt.

Organisaties moeten ervoor zorgen dat hun datainfrastructuur sterk en klaar is om krachtige AI-initiatieven te ondersteunen. Met onze AI Data Platform Readiness Assessment-service helpen we organisaties om hun datacapaciteiten en gereedheid voor AI-toepassingen te beoordelen. Dit stelt hen in staat om impactvolle en betrouwbare resultaten te behalen.

De toekomst van AI: data als fundament

De kernboodschap is helder: AI draait om vertrouwen. Organisaties die niet investeren in een solide datainfrastructuur, lopen het risico achter te blijven. Voorbereiden op de AI-revolutie betekent: je data optimaliseren en zorgen voor betrouwbare en veilige informatie. Dit is geen luxe, maar een noodzaak in een steeds competitievere markt. Wanneer een organisatie worstelt met datakwaliteit of infrastructuur, is het cruciaal om samen te bepalen wat er nodig is om de data toekomstbestendig te maken. Door te investeren in een sterke datastrategie en infrastructuur, leg je de basis voor succesvolle AI-initiatieven die je organisatie naar een hoger niveau tillen.

De integratie van AI in bedrijfsprocessen is onvermijdelijk, maar het succes ervan hangt volledig af van de kwaliteit van je data. Data speelt geen bijrol, het vormt het hart van je AI-strategie. Door te investeren in datakwaliteit, governance en infrastructuur, benut je niet alleen de voordelen van AI, maar versterk je ook je concurrentiepositie in een snel veranderende wereld.