Veel bedrijven investeren in AI, maar vergeten hun datafundament. Zonder schone, gestructureerde en toegankelijke data levert AI weinig op. Het is alsof je een raceauto koopt zonder te controleren of de weg er wel ligt.

Wat er aan de hand is

Uit een analyse van Marketingfacts blijkt dat een aanzienlijk deel van de bedrijven die AI implementeren, de basis over het hoofd ziet: de kwaliteit en organisatie van hun eigen data. Ze kopen dure AI-tools, maar ontdekken pas later dat hun data versnipperd, verouderd of onvolledig is. Dit leidt tot teleurstellende resultaten, hoge kosten en frustratie. Het nieuws onderstreept een bredere trend: de hype rond AI overschaduwt de noodzaak van een solide datafundament.

Wat dit betekent

Voor jou als ondernemer betekent dit dat een AI-investering zonder datafundament geldverspilling is. AI-modellen zijn afhankelijk van data. Als die data rommelig is, krijg je rommelige output. Dit raakt niet alleen de effectiviteit, maar ook de betrouwbaarheid. Een foutieve voorspelling of een klantenservice-chatbot die verkeerde antwoorden geeft, kan reputatieschade opleveren. Vooral in sectoren zoals e-commerce, logistiek en dienstverlening, waar data de basis vormt van klantinzichten en operationele processen, is een goed datafundament cruciaal.

Hoe je dit kunt toepassen

Je kunt vandaag nog beginnen met het controleren en verbeteren van je datafundament. Het is geen groots IT-project, maar een kwestie van systematisch aanpakken. Hier zijn concrete scenario’s.

Als je een webshop runt en AI wilt inzetten voor productaanbevelingen. Controleer eerst of je productdata compleet en up-to-date is. Denk aan categorieën, prijzen, voorraadstanden en beschrijvingen. Als die data versnipperd staat in verschillende systemen, zoals je webshop, je voorraadbeheer en je CRM, dan werkt de AI niet goed. Overweeg om een eenvoudige data-audit te doen: exporteer een steekproef van je producten en check of alle velden correct zijn ingevuld. Een mogelijke aanpak is om een vaste dag per maand in te plannen voor dataschoning.

Als je een team aanstuurt en AI wilt gebruiken voor rapportages of planning. Zorg dat je data uit verschillende afdelingen op één plek samenkomt. Vaak gebruiken teams aparte Excel-bestanden of losse tools. Een optie is om een gedeelde database of een cloudopslag met duidelijke mappenstructuur in te richten. Stel regels op voor hoe data wordt ingevoerd, bijvoorbeeld vaste formaten voor datums en namen. Dit klinkt simpel, maar het is de basis voor elke AI-toepassing die met teamdata werkt.

Als je in de zorg of dienstverlening werkt en AI wilt gebruiken voor klantinzichten. Controleer of je klantdata voldoet aan privacywetgeving en of deze gestructureerd is. Denk aan het opschonen van dubbele contacten, het standaardiseren van adresgegevens en het verwijderen van verouderde informatie. Een praktische stap is om een checklist te maken van de velden die je minimaal nodig hebt voor AI-analyse, zoals klantsegment, aankoopgeschiedenis en interactiedata. Overweeg om een dataverantwoordelijke aan te wijzen die periodiek de kwaliteit controleert.

Als je een productiebedrijf bent en AI wilt gebruiken voor voorspellend onderhoud. Zorg dat je machinegegevens, zoals temperatuur, trillingen en draaiuren, consistent worden vastgelegd. Vaak gebeurt dit handmatig of met verschillende sensoren die niet zijn gekalibreerd. Een mogelijkheid is om een standaard logformaat in te voeren en te controleren of alle meetpunten dezelfde eenheden gebruiken. Dit voorkomt dat de AI straks verkeerde conclusies trekt uit onvergelijkbare data.

Als je een marketingbureau runt en AI wilt inzetten voor contentcreatie of campagnes. Controleer of je historische campagnedata, zoals klikfrequenties, conversies en doelgroepen, goed zijn vastgelegd. Als die data in verschillende tools staat, zoals een CRM, een e-mailplatform en een social media manager, kun je overwegen om een centrale datahub te gebruiken. Een eerste stap is het exporteren van de belangrijkste datasets en controleren of ze consistent zijn. Dit helpt om de AI straks te trainen op betrouwbare patronen.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar het principe is overal hetzelfde: begin met een data-audit voordat je ook maar één AI-tool aanschaft. Het bespaart je tijd, geld en frustratie.

Bron: Marketingfacts