AI-tools beloven veel, maar zonder een solide datafundament leveren ze zelden wat ze beloven. Veel bedrijven stappen in AI zonder eerst te controleren of hun data schoon, compleet en toegankelijk is. Het resultaat: dure miskopen, teleurstellende resultaten en frustratie.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek en analyses op Marketingfacts blijkt dat een groeiend aantal bedrijven investeert in AI-toepassingen, maar dat een groot deel van die investeringen niet rendeert. De oorzaak is bijna altijd hetzelfde: het datafundament is niet op orde. Data zit verspreid over losse systemen, is niet gestandaardiseerd of bevat fouten. AI-modellen trainen op slechte data leveren onbetrouwbare uitkomsten. Dit probleem speelt in alle sectoren, maar raakt het mkb extra hard omdat zij minder capaciteit hebben om data achteraf te herstellen.

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat de aanschaf van een AI-tool geen shortcut is naar betere resultaten. Of je nu een chatbot voor klantenservice wilt inzetten, een voorspellend model voor voorraadbeheer of een tool voor gepersonaliseerde marketing: de kwaliteit van je data bepaalt het succes. Een vuistregel is dat je data minimaal 80 procent compleet en consistent moet zijn voordat een AI-model er iets zinnigs mee kan doen. Als jouw data versnipperd is over Excel-bestanden, een CRM-systeem en een aparte facturatieomgeving, dan werkt geen enkele AI-tool zoals gehoopt.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI wilt gebruiken voor productaanbevelingen, begin dan met het opschonen van je productdata. Controleer of elk product een unieke code heeft, of de prijzen kloppen en of de voorraadstanden actueel zijn. Zet deze data in één systeem, bijvoorbeeld je e-commerceplatform, voordat je een AI-tool aansluit. Een mogelijke aanpak is om eerst een data-audit te doen: loop alle velden na die de AI nodig heeft en markeer wat ontbreekt of fout is.

Als je een team aanstuurt en AI wilt inzetten voor planning of rapportages, zorg dan dat je medewerkersdata op orde is. Denk aan contracturen, beschikbaarheid, vaardigheden en voorkeuren. Als deze gegevens niet centraal en actueel zijn, genereert een AI-planningsmodule alleen maar foute roosters. Overweeg om één bron van waarheid in te richten, bijvoorbeeld een gedeeld dashboard, voordat je een AI-tool aanschaft.

Als je in de marketing werkt en AI wilt gebruiken voor klantsegmentatie, controleer dan eerst of je klantdata compleet is. Heb je van elke klant het e-mailadres, de aankoopgeschiedenis en de interacties? Zijn dubbele profielen samengevoegd? Een praktische stap is om een export te maken van je CRM en handmatig te controleren of de data consistent is. Pas als dat klopt, kun je een AI-tool laten leren van die data.

Als je een dienstverlener bent en AI wilt inzetten voor offertes of contracten, zorg dan dat je templates en standaardvoorwaarden centraal staan. Als elke medewerker zijn eigen versie van een offerte maakt, leert een AI-model nooit de juiste structuur. Een optie is om eerst een gestandaardiseerd offerteproces in te richten, met vaste velden en sjablonen, voordat je AI toevoegt.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de rode draad is: begin met data, niet met AI. Investeer tijd in het opschonen en centraliseren van je data voordat je een AI-tool aanschaft. Dat bespaart je niet alleen geld, maar ook frustratie.

Bron: Marketingfacts