Datakwaliteit als AI-fundament

Een veel voorkomende fout in MKB-AI-trajecten is starten met de AI-tool en pas op week vier ontdekken dat de onderliggende data niet op orde is. Tegen die tijd is het budget half op en is het vertrouwen ook half op.

Onze positie: datakwaliteit komt eerst. Daar is geen omweg voor. Hier zijn de vier checks die wij doen.

1. Vindbaarheid

Weet iemand waar de data staat? Niet "ergens in een SharePoint" of "in een Excel die Henk beheert". Concreet: welke tabel, welk veld, welke versie. Als dit niet duidelijk is, gaat AI dezelfde fout maken die nu al gemaakt wordt: werken met de verkeerde gegevens.

2. Schoonheid

Hoe veel fouten zitten erin, en hoe consistent zijn de velden? Dubbele klantnamen, ontbrekende productcodes, vrije tekst waar gestructureerde data zou moeten staan. Een AI-functie gaat daar over heen werken, met overtuigend foute resultaten.

3. Eigendom

Wie is verantwoordelijk als de data verandert? Bij twijfel: AVG-grondslag wordt onhelder en de output is niet auditeerbaar. Dat is geen detail in de scope-fase, dat is een blokkade.

4. Toegankelijkheid

Kan het systeem dat de AI gaat aanroepen, bij de data komen op het moment dat het moet? API's, autorisatie, rate-limits. Veel mooie AI-functies sneuvelen op een access-issue dat op dag één had moeten worden geïdentificeerd.

Wat te doen voordat AI begint

Een korte data-discovery vooraf is bijna altijd waardevol. Wij combineren dit standaard met de [AI-readiness scan](/scan/ai-readiness). Voor organisaties onder NIS2 raakt dit aan de basis-inventarisatie ([NIS2-scan](/scan/nis2)).

Geen AI zonder fundament. Dat klinkt boring, maar het bespaart maanden.

Bredere aanpak: [AI-hub](/ai).