Het antwoord Voordat je een AI-tool aanschaft, moet je datafundament op orde zijn. Zonder schone, gestructureerde en toegankelijke data leveren AI-investeringen zelden het gewenste resultaat op. Het controleren en verbeteren van je datafundament is de eerste en belangrijkste stap.

Wat er aan de hand is Volgens een analyse op Marketingfacts investeren veel bedrijven flink in AI, maar vergeten ze hun datafundament. Het gevolg: AI-projecten mislukken of leveren teleurstellende resultaten op. Het probleem is niet nieuw. Al jaren waarschuwen experts dat data de brandstof is voor AI. Zonder goede brandstof werkt de motor niet. Het verschil met eerdere technologiegolven is dat AI geen genoegen neemt met ‘ongeveer goede’ data. Een AI-model traint op fouten, ruis en inconsistenties. Het resultaat is niet een beetje minder accuraat, maar structureel onbetrouwbaar. Dit raakt niet alleen grote corporates, maar ook het MKB dat steeds vaker AI-tools omarmt voor marketing, klantenservice of voorraadbeheer.

Wat dit betekent Voor ondernemers en professionals in het MKB betekent dit dat de drempel voor AI niet alleen financieel is, maar vooral organisatorisch. Een AI-tool aanschaffen is eenvoudig. De data die erin gaat, is het probleem. Als je klantgegevens verspreid staan over een CRM, een losse Excel-lijst en e-mailarchieven, dan kan geen AI daar een betrouwbaar klantprofiel van maken. Hetzelfde geldt voor productdata, financiële cijfers of marketingstatistieken. De impact is concreet: je betaalt voor een tool die niet kan doen waarvoor je hem hebt aangeschaft. Dat is niet alleen zonde van het budget, maar ook van de tijd die je erin steekt. Bovendien loop je het risico dat je op basis van foute AI-uitkomsten verkeerde beslissingen neemt.

Hoe je dit kunt toepassen Als je een webshop runt en AI wilt inzetten voor productaanbevelingen, begin dan met het controleren van je productdata. Zijn alle producten voorzien van dezelfde categorieën, maten en kleuren? Ontbreken er beschrijvingen of specificaties? Een mogelijke aanpak is om eerst een data-audit uit te voeren. Je zou kunnen beginnen met het exporteren van je productlijst naar een spreadsheet en controleren of elk veld consistent is ingevuld. Overweeg om een vaste medewerker een dag per maand te laten besteden aan het opschonen van deze data, voordat je een AI-tool activeert.

Als je een team aanstuurt en AI wilt gebruiken voor rapportages, kijk dan eerst naar de bronnen van je cijfers. Komen verkoopcijfers uit je CRM, je facturatiesysteem en je marketingtool allemaal overeen? Een optie is om een vaste procedure in te stellen: elke maand vergelijk je de totalen uit deze systemen. Als er verschillen zijn, los je die eerst op. Je zou kunnen overwegen om een eenvoudige dashboardtool te gebruiken die data uit meerdere bronnen haalt en controleert op consistentie. Pas als die basis klopt, heeft het zin om een AI-tool te laten voorspellen wat de omzet volgende maand wordt.

Als je in de zorg werkt en AI wilt inzetten voor planning, controleer dan of je personeelsgegevens, roosters en patiëntdata op één plek samenkomen. Vaak staan deze gegevens in verschillende systemen die niet met elkaar praten. Een mogelijkheid is om een data-integratietool te gebruiken die deze systemen verbindt. Overweeg om eerst een proefperiode van een maand in te stellen waarin je handmatig controleert of de gecombineerde data klopt. Investeer pas daarna in een AI-planningsmodule.

Als je een marketingteam leidt en AI wilt gebruiken voor contentcreatie, zorg dan dat je merkrichtlijnen, tone-of-voice documenten en historische content op een vaste plek staan. Een AI die getraind is op vage instructies produceert vage content. Je zou kunnen beginnen met het aanmaken van een gedeelde map waarin alle merkdocumenten staan, voorzien van duidelijke bestandsnamen. Overweeg om een korte stijlgids te schrijven van maximaal één A4’tje, die je aan de AI-tool kunt voeren. Pas als die basis er is, kun je verwachten dat de output consistent is.

Bron: Marketingfacts