Je AI-project is in de eerste plaats een dataprobleem

Het patroon dat we overal zien

Veel bedrijven beslissen op een bepaald moment om “iets met AI te doen.” Er wordt een pilot opgezet, een tool gedemonstreerd, en enkele maanden later volgt dezelfde conclusie: de antwoorden zijn onbetrouwbaar en het team haakt af.

In de meeste gevallen ligt de oorzaak niet bij de AI, maar bij de data. Operationele data zit verspreid over ERP-systemen, Excel-bestanden, SharePoint, PIM-platformen en persoonlijke notities. Dezelfde klant, product of order bestaat in meerdere versies, zonder duidelijke bron van waarheid.

AI die hierop gebouwd wordt, lost de verwarring niet op. Ze vergroot ze.

Eén bron van waarheid

De reflex is vaak om alles in één systeem te willen onderbrengen. In de praktijk is dat zelden haalbaar. Zelfs sterk ERP-gedreven organisaties werken met meerdere systemen, en volledige consolidatie is een traject van jaren.

Een werkbaarder alternatief is één bron van waarheid per datatype. Elke dataset heeft één systeem en één eigenaar. Klantdata hoort in het CRM, voorraad in het ERP, productinformatie in een PIM. Andere systemen verwijzen naar deze bronnen in plaats van ze te kopiëren.

Dit is in de eerste plaats een organisatorische keuze. Het definiëren gaat snel, maar de discipline om het te volgen creëert de echte waarde.

Leg een laag bovenop je systemen

AI-ready worden betekent niet dat alle data moet worden samengebracht in een datawarehouse. Voor veel kmo’s is dat onnodig complex.

Een betere aanpak is het bouwen van een gecontroleerde datalaag bovenop bestaande systemen. Deze laag vertaalt ruwe data naar bruikbare informatie, stuurt vragen naar de juiste bron en beheert toegangsrechten. De data zelf blijft waar ze is.

Dit biedt flexibiliteit. AI-toepassingen werken met de laag in plaats van met individuele systemen, waardoor achterliggende systemen kunnen veranderen zonder impact op de toepassingen. Dataverbetering en AI-ontwikkeling kunnen tegelijk gebeuren.

Wat dit betekent voor je aanpak

Als AI-projecten blijven vastlopen, ligt de oplossing zelden in betere technologie. Stel eerst de juiste vragen:

• Wie is eigenaar van elk datatype en welk systeem is de bron van waarheid?

• Waar wordt data vandaag manueel gekopieerd tussen systemen?

• Op welke cijfers worden beslissingen genomen zonder volledig vertrouwen?

Met duidelijke antwoorden en een gecontroleerde datalaag worden AI-toepassingen plots betrouwbaar en schaalbaar.

De juiste volgorde

De volgorde is cruciaal. Eerst betrouwbare data, daarna AI. Minder spectaculair in het begin, maar veel krachtiger op langere termijn.