Skip to content
Blog

De 3 belangrijkste vereisten voor succesvolle AI-implementatie

Laatste update: 31 januari 2025

AI heeft de potentie om processen te automatiseren, productiviteit te verhogen en bedrijven competitiever te maken. Maar om AI daadwerkelijk effectief in te zetten, zijn er drie kritische voorwaarden die op orde moeten zijn: Data Maturity, Data Quality en Data Governance. Zonder deze pijlers is de kans groot dat AI-projecten falen, inefficiënties creëren of zelfs leiden tot risicovolle situaties.

1. Data Maturity: Het fundament voor succesvolle AI
Data Maturity verwijst naar de mate waarin data in een organisatie is voorbereid om gebruikt te worden voor AI-toepassingen. Volgens Floris Berends is het essentieel om te zorgen dat je dataomgeving goed georganiseerd is. "Data moet goed gestructureerd, toegankelijk en beschikbaar zijn op een manier die AI begrijpt," legt Floris uit. Een veelvoorkomende fout is dat bedrijven proberen AI in te zetten op ongeorganiseerde of versnipperde data. Dit leidt onvermijdelijk tot onnauwkeurige analyses en verkeerde voorspellingen.

Om een hoog niveau van data maturity te bereiken, moeten organisaties zorgen voor:
  • Een volwassen datamodel: Een goed datamodel verhoogt de efficiëntie waarmee jouw organisatie data-projecten kan uitvoeren. Door data uit verschillende bronnen te integreren in een relationeel model is deze klaar voor gebruik voor rapportage-doeleinden maar ook voor AI-oplossingen. 
  • Platformen voor Datamanagement: Een goed dataplatform biedt de infrastructuur die nodig is om grote hoeveelheden data te verwerken, te beheren en toegankelijk te maken voor AI-oplossingen. Je wilt een stevig dataplatform dat schaalbaar is en voldoet aan de hoogste standaarden voor datakwaliteit.
  • Documentbeheer en SharePoint Libraries: Om AI toegang te geven tot bedrijfsinformatie moeten documenten correct worden beheerd. De inrichting van SharePoint document libraries is dan ook een aandachtspunt. Dit vormt de basis voor een betrouwbare AI-omgeving.
2. Data Quality: Betrouwbare data voor betrouwbare AI

Een ander cruciaal aspect voor AI-succes is datakwaliteit. AI is slechts zo goed als de data die het gebruikt. Data met fouten, gaten of inconsistenties leidt tot slechte resultaten, of erger nog, kan leiden tot foutieve bedrijfsbeslissingen.

Floris benadrukt dat datakwaliteit een actieve verantwoordelijkheid is: "Je kunt AI niet vertrouwen als je je data niet kunt vertrouwen." Dit betekent dat data voortdurend moet worden geanalyseerd en onderhouden om ervoor te zorgen dat deze vrij is van fouten. Hier zijn enkele belangrijke aandachtspunten:

  • Datamonitoring: Organisaties moeten data voortdurend monitoren op fouten, gaten en inconsistenties. Dit vereist het gebruik van geavanceerde tools en platformen waar data automatisch kan worden gevalideerd. Hierdoor ontstaat een betrouwbare basis voor AI-modellen om op te werken.
  • Dataverbetering: Data cleansing en validatie zijn noodzakelijke stappen om ervoor te zorgen dat AI-modellen alleen werken met hoogwaardige, schone data. AI kan hierbij helpen door ongestructureerde data (zoals klantgesprekken, e-mails of handgeschreven documenten) om te zetten in bruikbare gestructureerde data.
3. Data Governance: Het beheer van data en toegang
Een vaak over het hoofd geziene, maar uiterst belangrijke factor voor AI-succes is data Governance. Dit omvat alle processen en regels die ervoor zorgen dat data op de juiste manier wordt beheerd en toegankelijk is binnen de organisatie. Floris benadrukt dat zonder een sterk governance framework, AI-implementaties gemakkelijk kunnen leiden tot chaos of beveiligingsrisico’s. "Zonder goede data governance heb je te maken met meerdere versies van hetzelfde document, onvoldoende toegangscontrole en een gebrek aan overzicht," waarschuwt Floris. Data governance moet worden gezien als een strategische pijler die ervoor zorgt dat data altijd up-to-date, beschikbaar en goed beveiligd is. Hier zijn enkele sleutelprincipes van een sterke data governance:
  • Overzicht: Zorg ervoor dat er overzicht is van alle data- producten die gebruikt worden in de organisatie. Door gebruik te maken van Microsoft Purview zorg je ervoor dat de data die in jouw organisatie gebruikt wordt op een makkelijke manier te doorzoeken is. 
  • Versiebeheer en retentiebeleid: Data en documenten moeten centraal beheerd worden met duidelijke versiebeheer- en retentieprocessen. Dit voorkomt dat AI gebruikmaakt van verouderde of onjuiste informatie.  
  • Veiligheid en compliance: AI-toepassingen moeten voldoen aan strikte wet- en regelgeving, zoals de AVG. Zorg dus dat jouw data governance framework voldoet aan de vereisten en dat gegevens altijd veilig worden verwerkt. 

Praktijkvoorbeeld: Een grote retailketen werkte samen met InSpark om hun dataplatform te verbeteren. Door gebruik te maken van Managed Oxygen, konden ze hun data beter organiseren en toegankelijk maken. Dit leidde tot verbeterde klantinzichten en een stijging van 20% in de klanttevredenheid. 

 

Niet elke AI-oplossing past bij de behoeften van jouw organisatie. Identificeer de processen waar AI de grootste impact kan hebben, of het nu gaat om operationele processen, klantrelaties of innovatie. 

Wat zijn belangrijke vragen? 

  • Welke processen binnen je organisatie kunnen geautomatiseerd of geoptimaliseerd worden met AI
  • Kan strategische en operationele besluitvorming gestuurd worden door data?
  • Kunnen AI-oplossingen zoals Microsoft Copilot de productiviteit van je medewerkers verbeteren?
  • Zijn er kansen om ongestructureerde data (zoals klantgesprekken of rapportages) om te zetten in bruikbare inzichten met AI? 

Floris wijst erop dat het belangrijk is om klein te beginnen: "Test AI op een afgebakend gebied en schaal het op wanneer je goede resultaten ziet." 

Hoe InSpark organisaties helpt met AI-implementatie

Bij InSpark weten we dat AI-implementatie niet stopt bij technologie alleen. Het gaat om een integrale aanpak waarbij datakwaliteit, -beheer en -beveiliging centraal staan. Onze diensten zoals Managed Cloud, Managed Oxygen, Connect 365 en Cloud Security Center helpen organisaties een stevig fundament te leggen voor succesvolle AI-implementaties. 

Door samen te werken met InSpark, kunnen organisaties de drie belangrijkste vereisten voor succesvolle AI-implementatie realiseren en met vertrouwen de toekomst van AI omarmen. Of je nu aan het begin staat van je AI-reis of al geavanceerde AI-projecten hebt lopen, wij zorgen ervoor dat je altijd werkt met betrouwbare, veilige en goed beheerde data.