Vrijwel iedere organisatie wil vandaag de dag “iets met AI”. Microsoft Copilot, AI-agents en andere slimme assistenten beloven sneller informatie te vinden, documenten samen te vatten en processen te automatiseren. Dat klinkt aantrekkelijk, zeker in een tijd waarin efficiëntie en snelheid steeds belangrijker worden. Veel organisaties starten daarom enthousiast met pilots of experimenten om te ontdekken wat AI voor hen kan betekenen. Maar al snel blijkt dat de praktijk weerbarstiger is dan verwacht. Veel organisaties lopen namelijk tegen hetzelfde probleem aan.
AI is zo slim als de informatie die je geeft
AI verzint geen kennis. Het gebruikt de informatie die beschikbaar is of vult ontbrekende informatie soms zelf aan met aannames. En precies daar gaat het vaak mis. In veel organisaties staat informatie verspreid over verschillende systemen zoals SharePoint, Teams, netwerkschijven, e-mail, ERP en persoonlijke mappen. Daardoor ontstaat versnippering.
Daarnaast bestaan er vaak meerdere versies van hetzelfde document. Medewerkers slaan bestanden lokaal op, sturen ze rond via e-mail of werken tegelijk in verschillende kopieën. Metadata ontbreekt regelmatig of is niet volledig ingevuld. Hierdoor wordt het lastig om documenten goed te vinden, te filteren of te beoordelen op actualiteit. In de praktijk weet niemand meer met zekerheid welke versie de juiste is.
Het gevolg? AI geeft een antwoord dat overtuigend klinkt, maar gebaseerd kan zijn op verouderde, onvolledige of zelfs tegenstrijdige informatie. Dat maakt AI niet per definitie onbetrouwbaar, maar wel sterk afhankelijk van de kwaliteit en structuur van jouw informatie.
Zoals het bekende gezegde luidt: "Garbage in, garbage out."
De belangrijkste vraag is niet: "Welke AI kiezen we?"
Veel organisaties beginnen met de keuze voor een AI-oplossing. Misschien is een betere eerste vraag: “Is onze informatie eigenlijk wel klaar voor AI?”
Denk bijvoorbeeld aan vragen als:
Juist hier liggen vaak de grootste kansen om AI nuttig en gericht in te zetten.
Een sterke informatiebasis maakt AI pas echt waardevol
Een goed ingericht documentmanagementsysteem, duidelijke metadata, versiebeheer en slimme workflows zorgen ervoor dat informatie betrouwbaar, actueel en bruikbaar blijft. Dat levert vandaag al voordelen op voor medewerkers. En zodra AI wordt ingezet, profiteert die direct van dezelfde kwalitatieve informatie.
Met andere woorden:
De beste AI begint niet met een slimme chatbot, maar met een goede informatiehuishouding.
Onderzoek laat zien dat de kwaliteit van data en goede data governance één van de belangrijkste succesfactoren zijn voor AI-projecten. Organisaties die hun informatie niet op orde hebben, halen vaak veel minder rendement uit hun AI-investeringen. Zo blijkt uit onderzoek van IBM dat slechte datakwaliteit bedrijven jaarlijks miljarden kost en dat AI-projecten zonder duidelijke datastandaarden vaker mislukken of vertraging oplopen. Ook Gartner geeft aan dat organisaties die investeren in datakwaliteit en governance tot wel 20% betere resultaten behalen met hun AI-initiatieven. Dit komt doordat betrouwbare, goed gestructureerde data ervoor zorgt dat AI sneller leert, nauwkeuriger werkt en beter aansluit op de dagelijkse praktijk van medewerkers.
Wij geven je 5 praktische tips als je succesvol wilt starten met AI
Wij zijn benieuwd:
Is jouw organisatie al bezig met AI? Of ligt de grootste uitdaging eigenlijk nog bij de kwaliteit van de informatie?