Inzichten van TechSolv

Is jouw data klaar voor AI?
7 simpele checks om dure fouten te voorkomen

Gepubliceerd op: 12 december 2025

Steeds meer organisaties investeren fors in AI, het grootste deel haalt nooit echte businesswaarde.

Maar 15% van de AI projecten worden succesvol geïntegreerd.

Wij helpen je vóór een dure investering bepalen of jouw AI‑plannen werkelijk kans van slagen hebben en hoe je succesvol wordt.

Iedereen wil “iets met AI”, maar bijna niemand begint bij de basis: de data. Terwijl dat precies is waar het misgaat. Slechte data betekent slechte AI, hoe mooi de tool of leverancier het ook verkoopt.

Waarom data de nummer 1 faalfactor is

In veel organisaties is data verspreid over losse systemen, Excel‑overzichten en oude oplossingen waar niemand meer eigenaar van is. Vervolgens wordt daar een AI laag bovenop gelegd, in de hoop dat alles slimmer en sneller wordt. In werkelijkheid versterk je dan vooral de rommel die al in je processen zit.

Onderzoek en praktijk laten hetzelfde beeld zien: AI‑projecten lopen stuk op datakwaliteit, onduidelijke definities en ontbrekende of verouderde data. Dat is zonde, want je verbrandt budget terwijl de fundering niet op orde is.

De 7 praktische data‑checks

Gebruik deze simpele vragen als snelle reality check:

Weet je welke databronnen je gebruikt?
Denk aan CRM, ERP, ticketing, documenten, e‑mail, sensordata. Zonder compleet overzicht is het onmogelijk om te weten wat je AI laat “zien”.
Is de data compleet en actueel?
Veel velden zijn leeg, dubbel of niet meer relevant. AI gaat daar vrolijk mee aan de slag en trekt conclusies op basis van half beeld.
Maak je onderscheid tussen klantdata, bedrijfsdata en persoonsgegevens?
Dit is nodig om te bepalen welke data je überhaupt in AI mag gebruiken en welke extra bescherming nodig heeft.
Heb je je “kroonjuwelen” benoemd?
Kroonjuwelen zijn de datasets die je bedrijf uniek maken: prijsmodellen, specialistische kennis, klantsegmentaties. Je wilt goed nadenken of en hoe je die inzet in AI.
Is duidelijk wie eigenaar is van welke data?
Zonder eigenaarschap is niemand verantwoordelijk voor kwaliteit, beheer en toegang. Dan blijft alles “van iedereen” en in de praktijk “van niemand”.
Zijn minimaal de AVG‑basisregels geborgd?
Weet je welke data onder privacywetgeving valt, welke grondslag je hebt, hoe lang je bewaart en hoe je inzage/verwijderverzoeken afhandelt.
Wordt er actief opgeruimd en verbeterd?
Data veroudert. Zonder regelmatige opschoning, deduplicatie en controles wordt elke AI‑toepassing langzaam minder betrouwbaar.

Hoe meer “nee” je hier nog moet antwoorden, hoe groter de kans dat een AI‑project je vooral confronteert met je dataproblemen in plaats van waarde toevoegt.

Wat kun je nu al doen zonder groot project?

Je hoeft geen miljoenenprogramma te starten om beter met data om te gaan. Begin klein:

Kies één proces (bijvoorbeeld sales of klantservice) en maak dáár de data op orde.
Spreek met het team af welke velden altijd goed gevuld moeten zijn en welke je voorlopig negeert.
Plan elk kwartaal een korte “data check” waarin je dubbele, lege of foutieve records corrigeert.

Dat klinkt simpel, maar het verschil in AI resultaten is enorm als je hier serieus mee begint.

Twijfel je of jouw data een basis is voor succes of een risico voor je AI‑plannen?
Plan een AI Reality Check. In een doorlooptijd van maximaal 10 werkdagen krijg je een eerlijk Go / No‑Go advies op jouw AI idee, inclusief beoordeling van je datakwaliteit, risico’s en concrete verbeterpunten voordat je budget in een mislukt project verdwijnt.
Neem contact op of plan boek een call via onze website.

Over ons

Op deze pagina vind je artikelen van Jasper Thijssen, oprichter van TechSolv en strateeg in AI en cybersecurity met meer dan 20 jaar ervaring. Vanuit zijn achtergrond in incident response en complexe IT‑omgevingen schrijft Jasper nuchtere stukken over AI: eerlijk over kansen, helder over risico’s en met veel aandacht voor mensen, processen en data.

De onderwerpen sluiten direct aan op onze dienstverlening: de AI Reality Check voor een verantwoord Go/No-Go besluit, gerichte AI‑workshops voor directie en teams, en pragmatische AI‑roadmaps die helpen om stap voor stap waarde te realiseren.

Je krijgt praktische vragen om intern te stellen, voorbeelden uit de praktijk en inzichten die je direct kunt gebruiken in jouw organisatie.

Wil je een artikel doortrekken naar jouw situatie of sparren over een AI‑vraagstuk?