AI als lakmoesproef voor datavolwassenheid
In veel organisaties wordt hard gewerkt aan AI-strategieën, experimenten en implementaties. Er worden tools geselecteerd, use cases gedefinieerd en pilots uitgevoerd. Maar wanneer deze initiatieven verder moeten opschalen of structureel waarde moeten leveren, blijkt dat de basis vaak nog niet stevig genoeg is.
Onderzoek van Gartner laat zien dat organisaties naar verwachting een groot deel van hun AI-projecten zullen stopzetten wanneer de data niet “AI-ready” is. Andere studies laten zien dat een aanzienlijk deel van AI-initiatieven niet verder komt dan de experimentele fase, vaak met data als belangrijkste oorzaak van de stagnatie.
AI versterkt wat er al is
AI-systemen doen precies wat ze moeten doen: ze leren van data en schalen patronen op. Dat betekent ook dat ze bestaande problemen niet oplossen, maar juist vergroten.
Wanneer data onnauwkeurig, incompleet of inconsistent is, zal AI dat niet corrigeren. Het zal het reproduceren – en op grotere schaal toepassen. Daarmee verschuift datakwaliteit van een operationeel aandachtspunt naar een strategische succesfactor.
[....]
