AI-agents maken indruk, maar zonder goede data wordt het niks

In de showroom werkt alles altijd perfect. De AI-agent reageert snel, geeft zinnige antwoorden en lijkt precies te weten wat je nodig hebt. Maar in jouw organisatie? Dan krijg je meldingen als “bron niet beschikbaar” of “onvoldoende gegevens gevonden”. Waarom? Omdat een demo draait op perfect voorbereide data. In het echt is je datalandschap een stuk weerbarstiger.

In deze blog leggen we uit wat AI-agents zijn en waarom juist datakwaliteit en een goede datastructuur hét verschil maken tussen experiment en impact.

Wat zijn AI-agents precies?

AI-agents zijn autonome, digitale assistenten die zelfstandig kunnen waarnemen, beslissen en handelen binnen een afgebakend domein. Ze gaan een stap verder dan klassieke AI-tools zoals chatbots of machine learning-modellen. Waar veel AI-oplossingen passief reageren op input, zijn AI-agents proactief en taakgericht. In plaats van een losse vraag (“schrijf dit mailtje”), geef je een opdracht als: “Bereid een klantpresentatie voor met de laatste KPI’s.” De AI-agent bepaalt dan zelf welke data nodig is, verwerkt de informatie en levert het resultaat op zonder dat jij elke stap moet aangeven.

AI-agents versus traditionele AI

Klassieke AI werkt als een slimme rekenmachine. Je voert data in, en het systeem geeft output. Maar het blijft reactief. AI-agents zijn proactief. Ze begrijpen je doel, plannen acties, leren van eerdere resultaten en sturen zichzelf bij. Dat maakt ze krachtig en tegelijk kwetsbaar. Want hun kracht is volledig afhankelijk van wat ze gevoed krijgen.

Datagedreven besluitvorming: waarom de basis vaak ontbreekt

AI is hot. Bestuurders zien het als dé sleutel tot slimmere bedrijfsvoering en concurrentievoordeel. Logisch. Maar veel organisaties slaan een cruciale stap over: de datakant van het verhaal. Volgens Gartner zal bijna een derde van alle generatieve AI-projecten stranden vóór eind 2025. De hoofdoorzaak? Slechte datakwaliteit en gebrek aan een solide data-infrastructuur.

Data inzetten voor bedrijfsgroei: de échte bottleneck

Data inzetten voor bedrijfsgroei begint met een heldere strategie. AI werkt alleen goed als de onderliggende data klopt. In veel organisaties komt die data vaak nog uit allerlei losse bronnen: een ERP-systeem hier, wat Excel-bestanden daar, en een BI-tool ergens in de cloud. Zonder een solide datafundament is er geen samenhang, geen grip – en dus ook geen waardevolle inzichten.

Waarom is datakwaliteit essentieel voor AI?

• Accurate beslissingen: AI-modellen baseren hun voorspellingen en acties op patronen in data. Als deze data onnauwkeurig of incompleet is, kunnen de resultaten misleidend zijn, wat leidt tot slechte besluitvorming.
• Voorkomen van bias: Slechte data kan bestaande vooroordelen versterken, wat ethische en praktische problemen veroorzaakt. Het corrigeren van bias in datasets is essentieel om eerlijke en betrouwbare AI-uitkomsten te garanderen.
• Efficiëntie en betrouwbaarheid: Hoogwaardige data vermindert de noodzaak voor handmatige correcties en verhoogt de consistentie van AI-prestaties, wat cruciaal is in sectoren zoals gezondheidszorg en financiën.

Gevolgen van slechte datakwaliteit.

Wanneer AI-systemen worden gevoed met gebrekkige data, kunnen ze:

• Fouten maken in voorspellingen, zoals verkeerde aanbevelingen of onjuiste diagnoses
• Vertrouwen verliezen bij gebruikers door inconsistente of onbetrouwbare resultaten
• Meer tijd en middelen vereisen voor datacorrecties, wat de operationele kosten verhoogt

Daarbij komt dat veel data handmatig is bewerkt, slecht gestructureerd of simpelweg verouderd. Je kunt dan wel een AI-oplossing implementeren, maar die zal alleen bestaande chaos versnellen.

Samengevat: zonder betrouwbare, geïntegreerde data is AI een investering zonder rendement.

Databronnen koppelen: de grootste uitdaging voor groeiende organisaties

De technologie is zelden het probleem. De uitdaging zit in het verbinden van systemen, het schoonmaken van data en – minstens zo belangrijk – het meekrijgen van de organisatie.

Organisaties overschatten wat ze morgen kunnen bereiken, maar onderschatten wat ze over zes maanden hadden kunnen doen als ze vandaag waren begonnen. Daarbij komt dat termen als “data lakes”, “Fabric”, “governance” en “semantic layers” vooral verwarring zaaien buiten de IT-afdeling.

Datagedreven besluitvorming vraagt om meer dan alleen technologie. Het vraagt om een cultuurverandering waarbij data centraal staat in alle processen.

Vaak gebeurt er dan niets. Het voelt overweldigend, alsof het te complex is om aan te pakken. Dus wordt er gewacht. Op helderheid. Op richting. Maar zonder beweging komt die zelden vanzelf.

Begin met een PoC: de vliegende start voor je datastrategie

Groot denken begint bij klein doen. Een Proof of Concept (PoC) is dé manier om snel beweging te creëren en om de waarde van AI-agents zichtbaar te maken rond één concreet en behapbaar vraagstuk. Zonder direct alles overhoop te moeten halen.

Stel je een virtuele HR-assistent voor die CAO-documentatie en het medewerkershandboek doorzoekbaar maakt. Medewerkers krijgen direct antwoord op hun vragen over arbeidsvoorwaarden en verlofregelingen, terwijl nieuwe collega’s naadloos door het onboarding proces worden begeleid.

Binnen 3 weken zie je al resultaat::

• Tot 40% minder routinevragen aan je HR-team
  → Minder onderbrekingen en meer ruimte voor strategisch HR-werk.
• 24/7 toegankelijke HR-informatie voor al je medewerkers
  → Geen wachttijden meer voor simpele vragen over verlof, salaris of procedures.
• Tot 50% snellere onboarding van nieuwe collega’s
  → Dankzij directe toegang tot relevante documenten, uitleg en workflows via de AI-helpdesk.
• Investering terugverdiend binnen 3–4 maanden
  → Door lagere werkdruk, efficiëntere processen en minder afhankelijkheid van handmatige afhandeling.

Data-implementaties bij organisaties die met een gerichte Proof of Concept starten bereiken al binnen 3-4 maanden organisatiebrede acceptatie.

Een behapbare aanpak laat snel zien wat werkt, waar de gaten zitten én wat het kan opleveren. Zonder risico’s. Maar mét draagvlak.

Van PoC naar structuur: bouwen aan blijvende impact

Na een goede PoC heb je iets tastbaars in handen. Een werkend voorbeeld, waarmee je intern kunt overtuigen, draagvlak creëren en besluiten nemen.

Vanaf dit moment ontstaat er momentum. Je weet wat er technisch nodig is, je hebt inzicht in de datakwaliteit én je weet wat de volgende stap moet zijn: opschalen, verdiepen of integreren in bestaande processen.

Dit is precies waar veel bedrijven de slag missen. Ze willen in één keer perfect gaan. Maar groei komt stapsgewijs, niet in sprongen.

Implementatie & adoptie: de vergeten succesfactoren

Technische implementatie is één ding, maar échte adoptie is waar duurzaam succes ontstaat. Wij zorgen we ervoor dat jouw data-oplossingen niet alleen technisch werken, maar ook volledig worden omarmd door je organisatie. Betrokkenheid op alle niveaus in de organisatie zorgt voor een succesvolle AI-implementatie met de juiste balans tussen technologie, processen én mensen. Belangrijke factoren voor succes in onze aanpak zijn:

• Transparantie creëren – We bouwen vertrouwen door inzichtelijk te maken hoe AI tot conclusies komt. Duidelijke documentatie zorgt dat gebruikers begrijpen wat er ‘onder de motorkap’ gebeurt
• Persoonlijke begeleiding – We zorgen voor hands-on ondersteuning bij de eerste stappen, zodat gebruikers zich snel vertrouwd voelen met de nieuwe mogelijkheden en direct resultaat ervaren.
• Eigenaarschap stimuleren – We helpen betrokken teamleden te vinden die het voortouw nemen, actief bijdragen aan de cultuurverandering en collega’s enthousiasmeren voor data-innovatie.

Wij denken niet in producten, maar in impact. Onze kracht zit ook in de begeleiding; als gids die het landschap kent én als (data)versneller die je tempo helpt houden.

Je krijgt geen eindeloos traject, maar een bewezen aanpak die snel waarde laat zien en je klaarstoomt voor een volgende stap.

Durf klein te starten, denk groot, en werk samen met een partner die je begrijpt.