{"id":14447,"date":"2026-05-11T15:42:33","date_gmt":"2026-05-11T13:42:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.improven.nl\/?p=14447"},"modified":"2026-05-11T15:47:22","modified_gmt":"2026-05-11T13:47:22","slug":"ai-faalt-zelden-door-technologie-maar-bijna-altijd-door-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.improven.nl\/en\/nieuws\/ai-faalt-zelden-door-technologie-maar-bijna-altijd-door-data\/","title":{"rendered":"AI rarely fails because of technology - but almost always because of data"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\n

\u201cVolgens Gartner mislukt 85% van alle AI\u2011modellen en -projecten door slechte datakwaliteit of een gebrek aan relevante data. Veel bedrijven trainen hun (generatieve) AI\u2011modellen op onvolledige, ongeorganiseerde of verouderde datasets, met ondermaatse resultaten als gevolg.\u201d<\/em><\/strong><\/p>\n

Die constatering is confronterend, maar voor veel CIO\u2019s en CDO\u2019s vooral herkenbaar. De ambities zijn groot, de tools indrukwekkend \u2013 en toch blijft echte impact vaak uit. Niet omdat AI niet werkt, maar omdat de basis ontbreekt.<\/p>\n

AI versnelt wat er al is. Als data rommelig is, versnelt AI vooral de rommel.<\/p>\n\t\t\t<\/div>\n\t\n

<\/div>\n\t
\n\t\t\n

Waarom AI-projecten vastlopen<\/strong><\/h2>\n

In de praktijk ziet Improven hetzelfde patroon steeds terugkeren:<\/p>\n

    \n
  • AI wordt gestart als technologisch experiment<\/strong>, los van strategie en processen<\/li>\n
  • Datakwaliteit en definities zijn onvoldoende op orde<\/li>\n
  • Eigenaarschap over data is diffuus<\/li>\n
  • De organisatie is niet meegenomen in het gebruik en de verandering<\/li>\n<\/ul>\n

    Het gevolg: pilots die niet opschalen, modellen die niet worden vertrouwd en medewerkers die afhaken. AI blijft hangen in belofte, niet in resultaat.<\/p>\n

    Improven\u2019s overtuiging: eerst data, dan AI<\/strong><\/h3>\n

    Improven kiest bewust voor een andere volgorde. Succesvolle AI begint niet bij het model, maar bij de data.<\/strong> Onze Data en AI\u2011propositie richt zich daarom op het fundament onder AI en datagedreven werken:<\/p>\n

      \n
    1. Datakwaliteit als randvoorwaarde<\/strong> We brengen datastromen, definities en kwaliteit inzichtelijk en verbeteren die aantoonbaar. Geen AI op vervuilde of versnipperde data, maar werken vanuit \u00e9\u00e9n duidelijke waarheid.<\/li>\n
    2. Datastrategie en governance v\u00f3\u00f3r tooling<\/strong> Samen bepalen we welke rol data en AI spelen in de organisatiedoelen. Met heldere governance: wie is eigenaar, welke regels gelden, hoe borgen we privacy, compliance en kwaliteit? Governance is daarbij geen rem, maar een versneller.<\/li>\n
    3. Structuur en eigenaarschap<\/strong> Data krijgt pas waarde als duidelijk is wat het betekent en wie ervoor verantwoordelijk is. Improven helpt organisaties dat eigenaarschap expliciet te maken \u2013 over afdelingen heen.<\/li>\n<\/ol>\n

      Datamanagement als ontbrekende schakel onder AI<\/strong><\/h3>\n

      De vaak vergeten factor in AI-succes is een sterk datamanagement.<\/strong> Bedrijven willen wel \u2018iets met AI\u2019, maar beseffen niet dat je eerst grip moet krijgen op je data. Datamanagement is m\u00e9\u00e9r dan databases beheren; het is een totaalplaatje van visie, organisatie en discipline<\/strong> rondom data. En laat dat nu net de schakel zijn die innovatie duurzaam maakt.<\/p>\n

      Bouwstenen van datamanagement:<\/strong><\/h4>\n
        \n
      • Datastrategie (richting)<\/strong> \u2013 Zorg dat er een plan is voor de inzet van data<\/strong> in de organisatie, gekoppeld aan businessdoelen. Welke data is \u00e9cht belangrijk? Waar liggen kansen voor waardecreatie met data en AI? Een duidelijke datastrategie voorkomt dat AI-projecten een wilde gok<\/strong> worden.<\/li>\n
      • Data governance (afspraken)<\/strong> \u2013 Definieer wie<\/strong> waarvoor verantwoordelijk is en how<\/strong> beslissingen over data worden genomen. Stel bijvoorbeeld een data-eigenaar aan per domein en maak afspraken over privacy en compliance. Heldere governance<\/strong> betekent dat er toezicht en sturing is, zodat iedereen weet wat kan en mag met data. Improven zorgt ervoor dat governance werkbaar<\/strong> en \u201cmet de voeten in de klei<\/strong>\u201d wordt ingericht \u2013 geen dikke handboeken in de kast, maar concrete afspraken waar mensen dagelijks mee uit de voeten kunnen.<\/li>\n
      • Datakwaliteit & definities (basis op orde)<\/strong> \u2013 AI is zo slim als de kwaliteit van de input. Datamanagement omvat het schoonhouden, verrijken en bewaken van data<\/strong>. Belangrijk hierbij is dat kernbegrippen eenduidig zijn: als het begrip \u201cklant\u201d<\/em> in het CRM iets anders betekent dan in het facturatiesysteem, dan heb je ruis. \u00c9\u00e9n bron van waarheid<\/strong> is het doel, met duidelijke definities en metadata, zodat iedereen over dezelfde data praat en AI-modellen de juiste patronen leren.<\/li>\n
      • Continu proces (cultuur)<\/strong> \u2013 Goed datamanagement is geen eenmalig project<\/strong>, maar een doorlopend traject. Bedrijfsstrategie\u00ebn veranderen, marktgegevens evolueren, nieuwe databronnen komen erbij. Daarom helpt Improven organisaties om datamanagement te verankeren als permanente proces<\/strong> \u2013 bijvoorbeeld via data-stewards, periodieke datakwaliteit-checks en training van medewerkers. Het gaat om het cultiveren van een cultuur waarin data als strategische asset wordt beheerd en verbeterd<\/li>\n<\/ul>\n

        Waarom goed datamanagement h\u00e9t verschil maakt<\/strong><\/h3>\n

        Wie zijn datamanagement serieus neemt, bouwt een voorsprong op. De beloning is dat AI niet blijft steken als proefballon, maar uitgroeit tot een structurele waardecreator<\/strong>. In tegenstelling tot organisaties die verzanden in losse experimenten, zijn bedrijven met hun data op orde in staat om AI breder uit te rollen en blijvend resultaat te boeken<\/strong>.<\/p>\n

        Met Improven\u2019s integrale aanpak \u2013 business, data en IT verbinden<\/strong> \u2013 zorgen we ervoor dat AI-initiatieven niet stranden op datakwaliteit of weerstand, maar juist gedragen worden door een helder datacompas. Zo helpen we organisaties de stap te maken van \u2018we willen iets met AI\u2019<\/em> to \u2018AI die w\u00e9rkt\u2019<\/strong> \u2013 van hype naar duurzaam voordeel door gefundeerd datamanagement.<\/p>\n

        Generatieve AI: nuchter, doelgericht en beheerst<\/strong><\/h3>\n

        Improven is uitgesproken realistisch over generatieve AI. De technologie biedt kansen, maar is geen wondermiddel. Daarom hanteren we \u00e9\u00e9n simpel principe: doel v\u00f3\u00f3r tool<\/strong>.<\/p>\n

        We starten met concrete use\u2011cases waar generatieve AI echt tijd bespaart of kwaliteit verhoogt. Klein, beheersbaar en meetbaar. Tegelijkertijd onderkennen we de risico\u2019s: hallucinaties, bias, privacy en afhankelijkheid van brondata. Die adresseren we vooraf \u2013 niet achteraf.<\/p>\n

        AI werkt pas als mensen ermee werken<\/strong><\/h3>\n

        Techniek en data zijn slechts twee kanten van de medaille. De derde is de mens. Improven begeleidt organisaties bij adoptie, verandering en inbedding in processen<\/strong>. Training, duidelijke afspraken en integratie in het dagelijks werk zorgen ervoor dat AI geen los experiment blijft, maar onderdeel wordt van hoe de organisatie werkt en beslist.<\/p>\n

        Van AI\u2011ambitie naar AI die werkt<\/strong><\/h3>\n

        De Gartner\u2011cijfers maken \u00e9\u00e9n ding duidelijk: wie AI serieus wil inzetten, moet serieus investeren in data. Grip op data, processen en mensen bepaalt het succes van AI.<\/strong><\/p>\n

        Improven helpt organisaties precies daar. Niet door AI te verkopen, maar door het datafundament, de governance en de organisatie<\/strong> op orde te brengen. Zo groeit AI van hype naar hulpmiddel \u2013 en van experiment naar structurele waarde.<\/p>\n

        Improven helpt organisaties de stap te maken van \u2018we willen iets met AI\u2019 naar \u2018AI werkt voor ons\u2019.<\/strong><\/p>\n\t\t\t<\/div>\n\t\n\n\t

        \n\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\n\t\t<\/div>\n\n\t\t\n\n\t\t
        \n\t\t\t\n\n
        \n\n\n\t
        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\n\t\t\t\n\n\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t
        \n\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n