Waarom AI faalt zonder een goed dataplatform

AI is het gesprek van de dag

Je kunt er niet meer omheen. Het nieuws staat vol met verhalen over banen die straks vervangen worden door AI.  In vergaderingen of bij het koffieautomaat hoor je dan ook steeds vaker opmerkingen als: “Dat kan toch ook met AI?”

Volgens de Universiteit van Amsterdam blijft in 2030 nog maar een derde van al het werk écht mensenwerk. En de rest? Dat wordt grotendeels door AI overgenomen (UVA, 2025).

En eerlijk is eerlijk: tools als ChatGPT, Copilot en Midjourney zijn niet meer weg te denken uit ons dagelijkse werk. Ze laten zien wat er allemaal mogelijk is. Maar er is ook een andere kant. Veel organisaties willen wel met AI aan de slag, maar lopen vast zodra ze verder kijken dan een losse tool. Want zonder betrouwbare data als fundament is AI niet haalbaar in de praktijk.

‍

Het probleem van starten met AI

AI lijkt dus overal. Krantenkoppen voorspellen een toekomst waarin machines ons werk grotendeels overnemen. Je hoort collega’s enthousiast over AI praten. Maar zodra organisaties het zelf willen toepassen, blijkt de realiteit vaak weerbarstig.

Want stel je voor: je wilt een AI-agent laten voorspellen welke klanten risico lopen om weg te gaan. Of je wilt een slim algoritme inzetten dat automatisch planningen maakt. Dan moet die AI wel kunnen rekenen op betrouwbare, complete en actuele data. En juist daar wringt het vaak.

De meeste bedrijven hebben hun data verspreid over Excel-bestanden, losse tools en systemen die niet goed met elkaar gekoppeld zijn. De belofte van AI klinkt groot, maar de praktijk is dat de onderliggende data vaak rommelig, onvolledig of simpelweg onjuist is.

En dát is het echte probleem: zonder een stevig dataplatform blijven al die AI-toepassingen slechts ideeën. Inspirerend in een gesprek, maar onmogelijk om breed en schaalbaar te gebruiken in de dagelijkse operatie.

‍

Datacentralisatie als basis

Terwijl AI razendsnel vooruitgaat, met nieuwe tools, slimme agents en indrukwekkende toepassingen, blijven veel organisaties achter. Niet omdat ze geen interesse hebben, maar omdat de basis ontbreekt.

Je ziet overal voorbeelden van wat AI kan: automatisch documenten uitlezen, planningen herberekenen, risico’s voorspellen. Maar zodra je dit naar je eigen organisatie vertaalt, loop je vast. Je data is versnipperd, onvolledig of niet betrouwbaar genoeg om zo’n toepassing echt te voeden.

Het gevolg? Je bent omringd door mogelijkheden, maar je kunt ze niet benutten. De rest van de wereld lijkt vooruit te lopen, terwijl jij nog bezig bent om overzicht te krijgen in je eigen cijfers.

‍

Waarom data zo belangrijk is

Elke AI-toepassing draait op data. En niet een beetje data, maar betrouwbare, actuele en gekoppelde data. Misschien heb je al concrete AI-toepassingen in je hoofd:

• Een agent die automatisch facturen valideert en offertes opstelt.
• Een slimme planningstool die rekening houdt met ziekte, voorraad en leveringen.
• Een chatbot die huurdersvragen of klantverzoeken direct afhandelt.

Allemaal voorbeelden die al kunnen, maar pas werken met data. Dus als je facturen verspreid staan over drie systemen, of planningsdata in Excel achterloopt op de werkelijkheid, dan kan zo’n AI-oplossing nooit goed functioneren.

En precies hier komt het dataplatform in beeld.

‍

Wat is een dataplatform?

Het dataplatform is de laag die al die losse systemen verbindt en data opschoont. Het zorgt dat je informatie compleet is, dat fouten eruit gefilterd worden en dat alles beschikbaar komt voor zowel BI-dashboards als AI-agents.

Met een dataplatform wordt AI een schaalbare oplossing die echt impact heeft op je bedrijfsvoering. Het is de fundering waarop al die mooie toepassingen die je in je hoofd hebt, wél werkelijkheid worden.

‍

Van datafundament naar aanpak

Veel leveranciers kunnen je een “dataplatform” verkopen. Vaak betekent dat: een plek waar data wordt verzameld en netjes opgeslagen. Maar daar houdt het op. Je hebt wel cijfers, maar nog geen verbetering van je processen.

Bij Flawless Workflow zien we dat anders. Een dataplatform is pas waardevol als het actiegericht is. Wanneer dat niet zo is, dan heb je te maken met een datawarehouse. Dat betekent dus dat ons dataplatform niet alleen data centraliseert, maar ook direct processen aanstuurt:

• facturen blokkeren die niet kloppen,
• planningen automatisch herberekenen,
• afwijkingen signaleren en acties uitzetten.

Zo blijft data niet in dashboards hangen, maar wordt het de brandstof voor automatiseringen.

Stappenplan richting een dataplatform

Om bij een actiegericht dataplatform te komen, werken wij altijd met een helder en eenvoudig traject:

1. Analyse: we brengen processen, applicaties en datastromen in kaart.
2. Businesslogica: we vertalen je proces- en data-eisen naar concrete spelregels.
3. Architectuur: we ontwerpen de oplossingen die passen binnen je bestaande IT-landschap.
4. Realisatie: we bouwen en implementeren het dataplatform stap voor stap.
5. Go-live: we zorgen voor adoptie, changemanagement en goede nazorg.

Pas wanneer je een dataplatform hebt met betrouwbare data, ben je écht klaar om BI en AI schaalbaar en duurzaam in te zetten.

Wil jij ontdekken hoe een dataplatform jouw organisatie vooruit kan helpen? Plan een kennismaking met ons team en zet de eerste stap naar een toekomst waarin data niet alleen inzicht geeft, maar ook direct actie mogelijk maakt.