Data governance als basis voor succesvolle AI
AI staat bij vrijwel elke organisatie hoog op de agenda. Van voorspellende modellen tot generatieve toepassingen: de belofte is groot, de investeringen volgen snel. Maar achter die snelheid schuilt een patroon dat steeds zichtbaarder wordt: organisaties die AI omarmen zonder hun datafundament op orde te hebben, lopen vroeg of laat vast. Niet op de technologie zelf, maar op de kwaliteit, consistentie en uitlegbaarheid van hun data. Want hoe krachtig AI ook is, de uitkomsten zijn slechts zo betrouwbaar als de data waarop deze is gebaseerd. Shannon Els, data governance leadconsultant van Axians, ziet dit dagelijks terug in de praktijk: “Wat je ziet is dat de ambitie groot is. Organisaties willen snel met AI aan de slag. Maar AI wordt vaak gestart als innovatieproject, zonder dat het datafundament echt goed is ingericht.”
Waar het in AI-projecten vaak misgaat
Veel AI-initiatieven starten als innovatieproject. Vaak met veel ambitie, maar zonder scherpe afspraken over datakwaliteit, eigenaarschap en definities. Dat leidt tot herkenbare situaties. Rapportages die elkaar tegenspreken, modellen die ogenschijnlijk logisch zijn, maar verkeerde conclusies trekken en beslissingen die steeds moeilijker uit te leggen worden
In sectoren waar transparantie en verantwoording essentieel zijn, wordt dat al snel een bestuurlijk risico. AI versnelt besluitvorming, maar vergroot tegelijk de impact van verkeerde aannames wanneer datagovernance niet goed is ingericht. Zoals Shannon Els het verwoordt: “Het probleem zit niet in AI, maar in de data eronder. Als definities niet kloppen, bouw je modellen op verschillende waarheden tegelijk. Dan lijkt het slim, maar klopt het niet.”
Data governance als versneller
Data governance heeft lang de reputatie gehad van vertrager: complex, bureaucratisch en vooral noodzakelijk. Die tijd is voorbij.
De organisaties die AI wél succesvol opschalen, doen precies het tegenovergestelde: zij maken governance leidend in hun datastrategie. Niet als controlemechanisme achteraf, maar als ontwerpbasis vooraf. Want alleen als definities eenduidig zijn, eigenaarschap helder is en datakwaliteit geborgd wordt, ontstaat iets essentieels: vertrouwen in data.
Een simpel voorbeeld: wanneer klantdata in verschillende systemen andere betekenissen heeft, combineert AI onbedoeld verschillende “waarheden”. Het resultaat is een model dat logisch lijkt, maar fout voorspelt. En precies dat vertrouwen is de voorwaarde om AI echt te laten werken.
Van experiment naar schaalbare AI
Organisaties die AI succesvol opschalen, hebben één ding gemeen: een stevig en betrouwbaar datafundament. Zij weten waar hun data vandaan komt, hoe deze wordt beheerd en wie verantwoordelijk is. Axians ziet in de praktijk dat juist deze organisaties sneller kunnen schakelen: van experiment naar productie, van losse use cases naar structurele waardecreatie. Dat maakt AI niet alleen iets om mee te experimenteren, maar een technologie die duurzaam wordt ingebed in processen en besluitvorming.
De volgende stap: beginnen bij de basis
De vraag is dus niet óf je met AI aan de slag gaat, maar hoe je ervoor zorgt dat je fundament klopt. Zonder sterke datagovernance blijft AI kwetsbaar. Met datagovernance wordt het juist een motor voor groei. AI readiness is voor 80% datagovernance readiness, aldus Shannon Els: “Datagovernance is geen rem op innovatie, maar de voorwaarde om AI echt te laten renderen.”
Meer over data
Over Witold Kepinski
