Veel bedrijven investeren in AI, maar vergeten hun datafundament. Dat is het probleem: zonder schone, gestructureerde en toegankelijke data levert AI weinig op. Je kunt de beste tool kopen, maar als je data rommelig is, krijg je rommelige uitkomsten.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek en analyses op Marketingfacts blijkt dat een aanzienlijk deel van de bedrijven AI-oplossingen aanschaft zonder eerst de onderliggende data op orde te hebben. Dit leidt tot teleurstellende resultaten, hoge kosten en frustratie. Het datafundament – de manier waarop data wordt verzameld, opgeslagen, schoongemaakt en ontsloten – is de basis waarop AI-modellen draaien. Als die basis wankel is, staat het hele AI-huis op instorten. Het nieuws signaleert een bredere verschuiving: van ‘AI kopen en hopen’ naar ‘eerst de boel op orde, dan pas AI’.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals in het MKB betekent dit concreet dat een AI-investering zonder datafundament geldverspilling is. Denk aan een webshop die een AI-chatbot wil inzetten, maar geen schone productdata of klantgeschiedenis heeft. Of een administratiekantoor dat AI wil gebruiken voor factuurverwerking, maar waar facturen nog handmatig worden ingescand en niet gestandaardiseerd zijn. De impact is voelbaar in elke sector waar data een rol speelt – en dat is tegenwoordig bijna overal. Het goede nieuws: je hoeft geen data-expert te zijn om je fundament te verbeteren.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI wilt gebruiken voor personalisatie of klantenservice, begin dan met het opschonen van je productdata. Controleer of elk product een unieke ID, een correcte categorie, een prijs en een voorraadstatus heeft. Zonder deze basis kan een AI-systeem geen goede aanbevelingen doen of vragen beantwoorden. Een eenvoudige stap is om een export van je producten te maken en te controleren op ontbrekende velden. Overweeg om een vaste medewerker of een stagiair een dag per week te laten werken aan het standaardiseren van deze data.

Als je een team aanstuurt en AI wilt inzetten voor rapportages of dashboards, zorg dan dat je data uit verschillende bronnen (CRM, boekhouding, marketingtools) op een vaste plek samenkomt. Dit hoeft niet meteen een duur datawarehouse te zijn. Een optie is om een eenvoudige Google Sheet of Excel-bestand te gebruiken waarin je elke week de belangrijkste cijfers uit elke bron zet. Het doel is consistentie: dezelfde definities, dezelfde eenheden, dezelfde periodes. Zodra dat klopt, kun je een AI-tool vragen om patronen te herkennen.

Als je in de zorg of dienstverlening werkt en AI wilt gebruiken voor planning of triage, focus dan op het standaardiseren van je intakeformulieren en klantdossiers. Zorg dat elk dossier dezelfde velden heeft: naam, contactgegevens, klacht/probleem, prioriteit, datum. Als deze velden inconsistent zijn, kan een AI-systeem geen betrouwbare prioritering maken. Een mogelijkheid is om een checklist te maken voor medewerkers die dossiers aanmaken, en deze een maand lang te controleren. Kleine aanpassingen in de invoer hebben grote gevolgen voor de kwaliteit van AI-uitkomsten.

Als je een productiebedrijf hebt en AI wilt gebruiken voor voorraadbeheer of kwaliteitscontrole, begin dan met het digitaliseren van je logboeken en inspectierapporten. Zolang die nog op papier staan of in losse Excel-bestanden zonder vaste structuur, kan AI er niets mee. Overweeg om een simpele database aan te leggen waarin elke batch een uniek nummer, een productiedatum, een kwaliteitsscore en een locatie krijgt. Dit is vaak een klus van een paar weken, maar het is de enige manier om AI zinvol in te zetten voor voorspellingen.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de rode draad is: begin met de data, niet met de tool. Investeer tijd in het schoonmaken en structureren van wat je al hebt. Dat is de beste voorbereiding op elke AI-stap die je daarna zet.

Bron: Marketingfacts