AI Readiness, is jouw organisatie voorbereid op AI?
Zonder goede voorbereiding lopen AI-initiatieven vast of leveren ze geen waarde op.
AI Readiness - Index
Wat is AI Readiness en waarom is het essentieel?
De beloften en valkuilen van AI
AI is trending, en dat is logisch: automatisering, slimmere marketing, betere besluiten, de belofte is groot. Bedrijven investeren er dan ook massaal in. Toch noemt maar 1% van de leiders hun organisatie écht AI-volwassen, volgens McKinsey. Daar zit AI dus volledig in de processen en levert het resultaat op. Bij de rest niet.
Veel AI-projecten blijven steken. Gartner stelde dat 85% mislukt. Oorzaak? Slechte data en te weinig begrip van wat er écht nodig is. De focus ligt vaak op de tool, niet op de context. Ook McKinsey waarschuwt: 70% van digitale transformaties faalt. AI is geen plug-and-play oplossing. Zonder goede voorbereiding geef je zo miljoenen uit aan een model dat niets oplost.
Een veelvoorkomend scenario: het management is enthousiast na een succesvolle pilot of demo. Maar het échte werk, de datakwaliteit, integratie, oude systemen, wordt vergeten. Gevolg: gedoe bij implementatie, tegenvallende resultaten, en een AI-model dat nooit verder komt dan de pilotfase.
AI werkt alleen zo goed als de data waarop het is gebouwd
Veel AI-projecten falen om één simpele reden: slechte data. AI is zo goed als de input die je erin stopt. “Garbage in, garbage out” dus. Slechte of onjuiste data leidt onvermijdelijk tot onbetrouwbare uitkomsten. MIT Sloan Management Review waarschuwde er al voor: gebrekkige data ondermijnt besluitvorming en trekt generatieve AI-projecten onderuit.
Zonder goede datakwaliteit presteert geen enkel AI-model. Machine learning-algoritmes leren van historische data. Zit daar bias of ruis in? Dan neemt het model dat gewoon over. Niet gek dus dat slechte data vaak genoemd wordt als oorzaak van falende AI-trajecten.
McKinsey zag dat bedrijven met succesvolle AI eerst hun data op orde hebben. Data moet vindbaar, begrijpelijk, beschikbaar, doelgericht en veilig zijn. Gartner voegt toe: ook ethisch, accuraat, verrijkt en vrij van bias.
Kortom: begin niet met AI, begin met je data. AI Readiness draait om de juiste basis. Je moet de data, technologie, mensen en processen klaar hebben staan. Alleen dan kun je AI laten werken. In de volgende sectie zoomen we in op het meest onderschatte onderdeel: data. Onmisbaar, maar vaak vergeten.
De rol van data in AI Readiness
AI leert van data. Hoe meer relevante en schone data, hoe beter de output. Bedrijven die vooroplopen verzamelen enorme hoeveelheden informatie, van klantgedrag tot supply chain data. “In machine learning and AI, there’s never enough data,” aldus een expert. Veel AI-projecten mislukken omdat de modellen niet genoeg kwalitatieve input krijgen.
Data moet dus in zowel kwantiteit als kwaliteit op orde zijn. Zie het als brandstof: zuivere benzine laat een motor draaien, vervuilde zorgt voor problemen. Zo werkt het ook met AI. 84% van de data-experts besteedt dagelijks tijd aan het opschonen van data. Ruwe data moet eerst gefilterd worden voordat AI kan presteren. Investeer daarom in goede datafundamenten: platforms, integraties, kwaliteitstools. Hoe beter je data op orde is, hoe sneller je AI van pilot naar praktijk brengt.
Dagelijks analyseren we grote hoeveelheden data. Door algoritmes en uitgebreide processen worden onze faillissementsscores en Paydex berekend. In een kredietrapport vindt je meerdere scores. We lopen ze één voor één langs.
Waarom je bestaande (klant)data cruciaal is
In een wereld met strengere privacyregels en verdwijnende cookies wordt de data waar je organisatie al over beschikt steeds waardevoller, zeker voor AI. Denk aan gegevens uit je eigen systemen, processen en klantcontacten.
AI werkt het best met dit soort data. Omdat het gedrag en processen weerspiegelt die écht van jou zijn. Zo kun je persoonlijke aanbevelingen doen op basis van klantgedrag, of je voorraad optimaliseren met data uit je eigen keten.
Je houdt bovendien zelf de controle. Je bent niet afhankelijk van externe partijen en bouwt AI-modellen op basis van informatie die je al in huis hebt. Dat levert betere segmentaties, voorspellende inzichten en scherpere besluiten op.
Kortom: zie je eigen data als het fundament van AI. Zorg dat die basis sterk is: houd de kwaliteit hoog, vul aan waar nodig, en benut wat je al hebt.
CRM, ERP en andere databronnen
Organisaties hebben vaak veel data die bruikbaar is voor AI, van klantinformatie in CRM tot operationele cijfers in ERP. Ook webanalytics en externe bronnen kunnen waardevol zijn. Maar al die data zit verspreid over systemen en afdelingen die nauwelijks met elkaar praten.
Marketing werkt in een CRM, finance in een ERP, IT met logbestanden, Webteams met analytics. Het gevolg? Data-eilandjes. En zonder verbinding daartussen blijft AI beperkt. Je mist het totaalbeeld dat nodig is om écht slimme voorspellingen of inzichten te genereren.
AI presteert pas goed als het een compleet plaatje krijgt: alle relevante data, gecombineerd en op elkaar afgestemd. Daarom is data-integratie essentieel voor AI-readiness. Volgens MIT Technology Review is dit dé prioriteit voor organisaties die AI serieus willen inzetten.
Maar hoe meer databronnen je gebruikt, hoe meer verantwoordelijkheid je hebt. Wie is eigenaar van welke data? Wat is de kwaliteit? En wie mag erbij? AI kan pas echt van waarde zijn als je deze basis op orde hebt. We noemen dit ook wel data governance.
In de volgende sectie duiken we dieper in dataknelpunten die AI-projecten vaak onderuit halen.
Veelvoorkomende data-uitdagingen bij AI projecten en hoe je hiermee omgaat
Zoals je tot nu toe hebt kunnen lezen, is data het essentiële onderdeel voor AI Readiness. Maar zoals ook al eerder besproken, komt data met uitdagingen die bijna overal terugkomen. We bespreken de drie meest voorkomende uitdagingen en hoe je deze oplost.
- Gebrekkige datakwaliteit
Veel organisaties denken hun data op orde te hebben, totdat ze ermee willen modelleren. Dan blijken velden leeg, inconsistent of verouderd. Bijvoorbeeld klantrecords zonder branche-indeling, leveranciers zonder up-to-date adresgegevens, of dubbele accounts. - Silo’s en inconsistente formaten
Data zit vaak verspreid over verschillende systemen. In het ene systeem staat “Nederland”, in het andere “NL”. Zonder standaardisatie kun je die gegevens niet combineren of analyseren, laat staan automatiseren. - Onvolledige context
Zelfs als je interne data klopt, ontbreekt vaak waardevolle externe context. Bijvoorbeeld de kredietwaardigheid van een klant of het moederbedrijf van een leverancier. Zonder die extra lagen blijft je AI-model beperkt in z’n inzichten. - Veroudering van data
Data verandert continu: bedrijven verhuizen, wijzigen van juridische structuur, gaan failliet of worden overgenomen. Zonder regelmatige updates werk je met een achterhaalde werkelijkheid.
Hoe bedrijven hun datakwaliteit kunnen verbeteren
Nu de pijnpunten duidelijk zijn, is de vraag: hoe los je ze op? Hieronder bespreken we concrete stappen om je datakwaliteit te verbeteren, en daarmee de basis te leggen voor succesvolle AI-projecten.
- Datakwaliteit verhogen met audits, opschoning en standaardisatie
De eerste stap is weten waar je staat. Met een data-audit breng je in kaart:
- Welke databronnen gebruik je?
- Hoe compleet zijn je velden?
- Waar zitten fouten of hiaten?
Tools voor data profiling helpen hierbij door bijvoorbeeld lege velden, outliers of onlogische waarden te signaleren. Op basis daarvan stel je een opschoningstraject op, met acties zoals:
- Dubbele data verwijderen: Detecteer dubbele records (op bedrijfsnaam, e-mail of KvK) en voeg ze samen.
- Verouderde data verwijderen: Archiveer of verwijder records die niet meer geldig zijn, zoals bedrijven die niet meer bestaan.
- Ontbrekende waarden aanvullen: Vul kritieke velden aan via interne bronnen of externe data (zie ook verrijking hieronder).
- Standaardisatie toepassen: Hanteer eenduidige formats, zoals +31 voor telefoonnummers of vaste schrijfwijzen voor landen en adressen.
Tip: organiseer een periodieke CRM Cleanup Day of gebruik tools die continu datavalidaties uitvoeren.
Zonder standaardisatie krijg je appels met peren – funest voor AI. Door data te harmoniseren voordat je gaat modelleren, voorkom je het scenario “model trainen, fout ontdekken, opnieuw beginnen”.
Een bijkomend voordeel: schonere data verbetert niet alleen je AI-readiness, maar ook je dagelijkse processen. Denk aan minder mislukte mailings, correctere rapportages, en betere klantinteracties.
- Externe dataverrijking als turbo op je bestaande data
Zelfs na een grondige opschoning mist vaak nog de context die nodig is om écht waardevolle AI-modellen te bouwen. Hier komt dataverrijking in beeld: het aanvullen van je interne data met externe bronnen.
Een datapartij (zoals Altares) beschikt over wereldwijde bedrijfsdata en kan een simpel gegeven (zoals een KvK-nummer) koppelen aan tientallen aanvullende velden, zoals:
- Branchecodes (SBI/SIC)
- Omzetcategorie
- Aantal medewerkers
- Juridische structuur
- Moeder- en dochterbedrijven
- Kredietrisico’s
- Bestuursleden en contactpersonen
Voorbeeld: Je CRM vermeldt “Acme BV” met een factuuradres. Via verrijking leer je dat Acme onderdeel is van een groter concern, 250 medewerkers heeft, een bepaalde kredietscore heeft én een nieuwe directeur.
Met externe oplossingen zoals bijvoorbeeld dataxess verrijk je automatisch je CRM-records. Resultaat: rijkere klantprofielen, direct beschikbaar voor sales, marketing én risk.
De voordelen voor AI:
- Meer features = beter model
Hoe meer relevante kenmerken je toevoegt, hoe krachtiger je AI-model. Denk aan betere segmentatie, nauwkeurigere voorspellingen, slimmere scoring.
- Altijd actuele data
Altares onderhoudt continu haar databases. Door periodiek te synchroniseren profiteer jij automatisch van die miljoenen jaarlijkse updates. Zo blijft jouw dataset actueel – zonder extra werk.
Tip: kies verrijking bewust. Niet elk extra datapunt is relevant. Match externe data slim aan je KPI’s en zorg voor een goede technische koppeling (zoals via D-U-N-S® nummers).
De rol van Master Data Management in AI
Wie werk wil maken van betrouwbare, schaalbare AI, ontkomt niet aan een stevig data governance component. Master Data Management (MDM) is daarbij vaak een logische stap. In deze sectie leggen we uit wat MDM inhoudt, waarom het relevant is voor AI, en hoe het in de praktijk werkt, met een concreet voorbeeld.
Wat is Master Data Management?
Master Data Management is een manier om belangrijke bedrijfsdata, zoals klant-, leverancier- of productgegevens, centraal te beheren. Het doel is simpel: één versie van de waarheid creëren (Single Souce of Truth), waar alle systemen op terug kunnen vallen. Dat betekent bijvoorbeeld:
- Unieke identifiers gebruiken om data uit verschillende systemen te koppelen, zoals het gebruik van een D-U-N-S®-nummer om bedrijfsinformatie consistent te maken.
- Data samenvoegen en opschonen: dubbele of conflicterende gegevens worden samengevoegd volgens vaste regels.
- Terugkoppeling naar systemen: de opgeschoonde, verrijkte data wordt weer gedeeld met lokale tools zoals je CRM of ERP.
Lees ook: Alles over Master Data Management
MDM pakt daarmee een veelvoorkomend probleem aan: datasilo’s. Organisaties werken vaak met meerdere databronnen waarin dezelfde entiteit nét anders is vastgelegd. Denk aan een klant die op drie plekken voorkomt met drie verschillende schrijfwijzen. Dat leidt tot fouten, dubbele communicatie of verkeerde analyses. Met MDM los je dat op door alles centraal te stroomlijnen.
Waarom MDM cruciaal is voor AI
Als je AI-modellen inzet die data uit meerdere systemen combineren, bijvoorbeeld klantinteracties en financiële data, dan is eenduidigheid essentieel. Modellen moeten kunnen vertrouwen op correcte, complete en actuele data. Zonder dat riskeer je verkeerde inzichten of gebrekkige voorspellingen.
MDM zorgt dat ‘Klant A’ in systeem 1 ook echt dezelfde is als ‘Klant A’ in systeem 2. Dat klinkt eenvoudig, maar is in de praktijk vaak een flinke uitdaging. Zeker bij oudere IT-landschappen of snelle groei.
Bovendien verlaagt goed databeheer de werkdruk bij data-analisten en AI-teams. Minder tijd kwijt aan controleren, corrigeren of dedupliceren betekent meer tijd voor waardevolle analyses.
Hoe werkt dit in de praktijk?
Een voorbeeld van hoe MDM eruit kan zien, is een toepassing zoals dataxess. Deze oplossing koppelt externe bedrijfsdata aan je eigen systemen (zoals CRM en ERP) en voert vier kernacties uit:
- Opschonen: dubbele of foutieve bedrijfsgegevens worden gecorrigeerd.
- Invoer verbeteren: nieuwe klanten of leveranciers worden via een zoekfunctie correct en volledig toegevoegd.
- Verrijken: je eigen klant- of leveranciersprofielen worden aangevuld met externe gegevens – zoals branche, kredietscore of bestuurders.
- Onderhoud: mutaties zoals overnames, faillissementen of adreswijzigingen worden automatisch verwerkt.
In feite breng je hiermee een vorm van MDM aan binnen een specifiek domein: klant- en leveranciersdata. Organisaties die dit doen, merken vaak dat databeheer ineens minder tijd kost én minder foutgevoelig is. En belangrijker nog: het verhoogt de betrouwbaarheid van analyses en AI-toepassingen.
Tot slot
MDM is geen doel op zich, maar een noodzakelijke randvoorwaarde voor datagedreven werken. Als je wil kunnen bouwen op je data, of het nu is voor rapportages, klantanalyses of AI, moet de basis kloppen. Een goede MDM-aanpak zorgt daarvoor: minder chaos, minder ruis, meer vertrouwen. Tools zoals dataxess zijn een manier om dit concreet te maken, maar het begint altijd met de keuze om je data serieus te organiseren.
De volgende stap: AI Data Consultancy
Zelfs als je datafundament staat en je de juiste tools en technologieën hebt, is AI implementatie zelden een rechtlijnig proces. De stap van ‘willen’ naar ‘doen’ blijkt voor veel organisaties uitdagend. Waar begin je? Wat is haalbaar? Hoe houd je grip op de kosten, risico’s en verwachtingen?
Juist hier komt AI Data Consultancy in beeld: begeleiding van buitenaf door experts die niet alleen technisch onderlegd zijn, maar ook snappen wat AI betekent voor je organisatie, je mensen en je processen.
Waarom organisaties externe begeleiding nodig hebben
AI raakt meerdere lagen tegelijk: technologie, data, strategie én cultuur. Veel organisaties weten dat ze “iets met AI moeten”, maar worstelen met vragen als:
- Welke use cases zijn relevant en haalbaar?
- Is onze data geschikt voor AI, of denken we dat alleen?
- Hoe zorgen we dat business en IT elkaar begrijpen?
- Hoe trainen we onze mensen en bouwen we draagvlak?
Zulke vragen beantwoord je niet door simpelweg een softwarepakket te installeren. Ze vragen om inzicht, planning en verandering.
Wat regelmatig misgaat, is dat het topmanagement denkt dat de organisatie al ‘AI ready’ is, terwijl de mensen op de werkvloer nog dagelijks kampen met gebrekkige data. Uit onderzoek blijkt dat bijna 90% van executives ervan overtuigd is dat hun data-ecosysteem klaar is voor AI op schaal, terwijl in dezelfde survey 84% van de IT- en datamedewerkers aangaf dagelijks uren kwijt te zijn aan het oplossen van data-issues. Die kloof tussen perceptie en realiteit zorgt voor vertraging en frustratie.
Een externe consultant brengt objectiviteit. Die voert een nulmeting uit, stelt kritische vragen, en maakt inzichtelijk wat er écht nodig is voor succesvolle AI-implementatie. Daarbij wordt de brug geslagen tussen strategie en uitvoering, tussen business en IT. Consultants creëren gedeeld begrip, zetten realistische verwachtingen neer en brengen structuur in het traject.
Waar externe partijen bij kunnen helpen
- Nulmeting en analyse
Consultants starten vaak met een assessment van je data-infrastructuur, -kwaliteit en governance. Daarbij kijken ze ook naar organisatorische aspecten: is er een duidelijke visie? Zijn de juiste rollen en verantwoordelijkheden belegd?
- Use case selectie en prioritering
Samen met stakeholders worden haalbare en waardevolle AI-toepassingen in kaart gebracht, afgestemd op strategische doelen en beschikbare data.
- Opschaling van pilots
AI-experimenten starten is één ding, structurele integratie in processen, IT-systemen en governance is een stuk lastiger. Hier komen verandermanagement, compliance en IT-architectuur om de hoek kijken.
- Best practices en valkuilen vermijden
Consultants hebben ervaring met uiteenlopende organisaties en sectoren. Ze weten welke aanpak werkt, en waar het vaak misgaat. Bijvoorbeeld: niet direct op de AI-hypetrein springen, maar gefaseerd en met meetmomenten werken.
- Begeleiding bij datagovernance en ethiek
In het kader van privacywetgeving (zoals GDPR) en ethisch verantwoord gebruik van AI is het belangrijk om de juiste richtlijnen en checks & balances in te bouwen. Een externe partij kan hierin adviseren en ondersteunen.
- Adoptie en draagvlak
Succesvolle AI is mensenwerk. Trainingen, workshops en communicatie helpen om draagvlak te creëren en medewerkers vertrouwd te maken met nieuwe werkwijzen of inzichten. Externe begeleiding kan hierbij een versneller zijn.
- Frisse blik
Interne teams zitten vaak diep in hun eigen processen en aannames. Een externe consultant ziet sneller blinde vlekken, zoals ontbrekende datasets of onbenutte databronnen, en helpt bij het vinden van oplossingen.
- Structuur en tempo
In drukke organisaties is het verleidelijk om AI “erbij” te doen. Maar zonder structuur en tempo verzanden projecten snel. Een consultant helpt om een roadmap op te stellen, prioriteiten te stellen, voortgang te bewaken en bij te sturen waar nodig.
Conclusie
AI Data Consultancy betekent niet dat je het stuur uit handen geeft. Integendeel, het is een samenwerking. Jij kent je business, de consultant kent data, technologie en verandertrajecten. Samen werk je aan een realistisch plan waarin de juiste stappen worden gezet: eerst de fundering (datakwaliteit en governance), dan de AI-modellen. Met externe begeleiding verklein je risico’s, verhoog je de kans op resultaat en zorg je dat AI niet strandt in goede bedoelingen.
Checklist: Is jouw organisatie AI-ready?
Tot dusver hebben we de componenten van AI Readiness besproken, vooral op het gebied van data. Hieronder volgt een korte checklist met vragen die je jezelf als organisatie (C-level, data team, marketeer, voor iedereen relevant) kunt stellen om te peilen hoe AI-ready je bent. Beantwoord je een aantal van deze vragen met “nee”, dan weet je waar je actie moet ondernemen:
- Hebben we een duidelijke AI-strategie en businesscase? Met andere woorden, weten we waarom en waar we AI willen inzetten, afgestemd op onze bedrijfsdoelen? Zonder gerichte visie kan AI verzanden in losse experimenten.
- Is onze data-kwaliteit op orde? Zijn onze kerngegevens (bijv. klant- en leveranciersdata) accuraat, volledig en up-to-date? Zijn dubbele records en fouten minimaal, en hebben we processen om data schoon te houden (AI en datakwaliteit moeten hand in hand gaan).
- Beschikken we over voldoende 1st party data voor AI? Hebben we de nodige hoeveelheid relevante eigen data om AI-modellen te voeden, en kunnen we deze zo nodig verrijken met externe bronnen (zoals dataverrijking via Altares) voor extra context?
- Zijn onze datasilo’s doorbroken en systemen geïntegreerd? Vloeit data vrij tussen afdelingen (CRM, ERP, marketing, etc.), of zitten we nog met eilandjes? AI kan pas optimaal presteren met toegang tot geïntegreerde, gestandaardiseerde datasets.
- Hebben we de juiste infrastructuur en tools? Denk aan voldoende IT-infrastructuur (cloud, databases) om AI aan te kunnen, maar ook tools als MDM (master data management) voor een single source of truth, en eventuele ML-platforms. Simpel gesteld: is onze “tech stack” klaar voor AI-implementatie?
- Is onze organisatie (mensen & cultuur) klaar voor AI? Zijn er voldoende skills in huis (of via partners) om met AI te werken, van data scientists tot change managers? Staan medewerkers open voor data-gedreven werken, en is er leadership buy-in om AI-projecten te steunen?
- Hebben we governance en ethiek geborgd? Zijn er richtlijnen voor data privacy, security en ethisch AI-gebruik? AI Readiness betekent ook dat je verantwoord met data en AI omgaat, compliant aan wet- en regelgeving en maatschappelijk verantwoord.
Gebruik deze checklist als startpunt. Een écht AI-ready organisatie kan op de meeste vragen volmondig “ja” antwoorden. Zo niet, dan heb je nu inzicht in waar je kunt verbeteren, en kun je gericht maatregelen nemen (of experts inschakelen) om die aspecten op niveau te brengen.
