De verborgen reden waarom je AI niet zo slim is als je dacht

Kunstmatige intelligentie (AI) lijkt het wondermiddel van deze tijd. Elke organisatie wil slimmer, sneller en efficiënter worden met algoritmes, machinaal leren en automatisering. Denk aan zelfrijdende auto’s die verkeer analyseren, chatbots zoals ChatGPT die klantvragen afhandelen, of generatieve modellen die advertenties schrijven. Maar na de eerste euforie volgt vaak de realiteit: de beloofde waarde blijft uit.

Volgens verschillende experts in artificial intelligence faalt 85% van de AI-projecten in de pilotfase (Gartner). Niet door gebrek aan rekenkracht of software, maar door data. De chatbot die niet leert van interacties.

Veel organisaties stappen enthousiast in de wereld van AI, gedreven door de belofte van slimme systemen die net zo goed zouden kunnen denken als mensen. Maar de realiteit is anders: AI is geen magisch wondermiddel. Het is een hulpmiddel die processen soepeler kan laten verlopen, werk kan versnellen en inzichten sneller zichtbaar kan maken. Maar alleen als de basis klopt.

In deze blog lees je waarom AI vaak niet levert wat men ervan verwacht, welke rol datakwaliteit hierin speelt, en hoe je AI wél effectief inzet: als een betrouwbaar hulpmiddel dat jouw processen versterkt en niet alleen als een denkende machine die al het werk overneemt.

Slechts 15% van je data vertelt het verhaal

Gemiddeld is maar 5–15% van bedrijfsdata echt toegankelijk voor analyse of AI-toepassingen (IDC, Deloitte). De rest zit verstopt in legacy-systemen, Excel-spreadsheets, e-mails of afdelingsspecifieke software. Dat betekent: jouw AI-systeem ziet maar een fractie van de werkelijkheid. Een taalmodel zoals ChatGPT kan overtuigend tekst genereren, maar zonder volledige data mist het verbanden, intentie en context. Een algoritme dat enkel verkoopcijfers analyseert, herkent patronen in omzet maar mist voorraad, klantgedrag of servicefeedback.

Het resultaat? Beslissingen die logisch lijken, maar gebaseerd zijn op halve waarheden. Dit is het bekende misverstand: AI is geen algemene intelligentie (AGI). Het is kunstmatige intelligentie gespecialiseerd in herkennen van patronen, niet in redeneren zoals het menselijk brein.

Datasilo’s: het onzichtbare obstakel voor AI

Elke afdeling optimaliseert haar eigen processen. Sales werkt met een CRM (bijv. Salesforce). Operations met een ERP (bijv. Oracle). Finance met boekhoudsoftware (bijv. Exact). Marketing met een analytics-platform (bijv. Google Analytics of Adobe). Allemaal waardevolle bronnen maar elk met een ander perspectief, een ander format en vaak een ander verhaal. Dit creëert datasilo’s: geïsoleerde data-eilanden die niet communiceren.

En dat zorgt voor wrijving:

• Wie heeft de juiste cijfers? Finance rapporteert omzet op accrual-basis, sales op cash-basis – een discrepantie die AI-modellen verwart.
• Waarom lopen rapportages niet synchroon? Real-time data uit IoT-sensoren vs. batch-updates uit maandelijkse exports.

En waarom trekken AI-modellen verschillende conclusies afhankelijk van de dataset? Een ML-model getraind op sales-data voorspelt groei; hetzelfde model op operations-data signaleert bottlenecks.
Het antwoord is pijnlijk eenvoudig: je data is gefragmenteerd. Dit is geen nieuw probleem; het dateert uit de jaren ’80 met de opkomst van departementale systemen.

Vandaag versterkt het de “data debt”, een term van Harvard Business Review die verwijst naar de accumulerende kosten van ongeïntegreerde data, geschat op miljarden dollars per jaar voor grote organisaties.

AI die maar de helft ziet, levert maar de helft van de waarde

Elke afdeling gebruikt en optimaliseert zijn eigen processen:

• Sales: CRM (software zoals Salesforce)
• Operations: ERP (Oracle)
• Finance: boekhoudsoftware
• Marketing: analytics-platform

Allemaal waardevolle data maar in verschillende formaten, met andere definities. Dit creëert datasilo’s: geïsoleerde eilanden waar AI niet bij kan. Waarom AI dan verschillende conclusies trekt? Omdat een machinebrein slechts een deel van het verhaal te zien krijgt en zonder voldoende data de volledige context niet kan begrijpen, blijft kunstmatige algemene intelligentie voorlopig sciencefiction.

De werkelijke bottleneck is niet technologie, maar fundament

Veel organisaties investeren wel in AI-tools, maar niet in de noodzakelijke infrastructuur. De heersende mindset is: “We hebben data, dus we kunnen beginnen.”
Maar ruwe data is net ruwe olie, waardeloos zonder verwerking (ETL) en goede koppelingen.

De basis voor écht intelligente AI bestaat uit:

• Datastromen die soepel tussen afdelingen lopen (via API’s, Kafka)
• Eén betrouwbaar golden record (MDM)
• Context via knowledge graphs

Pas wanneer deze fundamenten op orde zijn, kan AI verbanden leggen, patronen voorspellen en processen verbeteren.

AI vraagt om datakwaliteit, geen magie

AI is geen magie, het is datamanagement op steroïden. Zonder een goed fundament blijf je investeren in tools die slimmer lijken dan ze zijn – denk aan de AI-hypecyclus van Gartner, waar we nu in de “Trough of Disillusionment” zitten.

De toekomst van AI in organisaties draait niet om meer technologie (meer GPU’s of grotere modellen), maar om betere datahygiëne:

• Heldere definities van wat ‘goede data’ is – FAIR-principes (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).
• Verbonden systemen met zero-copy integration om latency te minimaliseren.
• Governance en eigenaarschap over data – data stewards, compliance met GDPR/CCPA, en tools voor lineage tracking.

Dit alles klinkt minder sexy dan “AI-transformatie”, maar het is precies wat het verschil maakt tussen een experiment  of een doorbraak.

Conclusie

De echte reden dat je AI niet zo slim is als je dacht, is niet omdat de technologie tekortschiet maar omdat je organisatie datadoorstroming mist. Fragmentatie leidt tot bias, inefficiëntie en gemiste opportunities. Volgens Forrester kan goede data-integratie de AI-waarde met 5-10x vermenigvuldigen. De vraag is dus niet: “Hoe maken we onze AI slimmer?”. Maar: “Hoe zorgen we dat onze AI het volledige verhaal kan zien?”

Houd onze kennisbank in de gaten of schrijf je in voor de kennisnieuwsbrief (via het formulier hieronder) om niets te missen.

In de volgende blog gaan we dieper in op een hardnekkige onderstroom: de datasilo. We bespreken waarom deze zo moeilijk te doorbreken is (denk aan legacy-systemen en organisatorische inertie), hoe hij historisch is ontstaan (van mainframes tot cloudmigraties) en welke verborgen kosten hij vandaag veroorzaakt (rework, misgelopen omzet en compliance-risico’s).