CTERA wil AI-pilots productierijp maken: dataregie wordt een directiekwestie

Tijdens de 70e editie van The IT Press Tour in Palo Alto lichtte CTERA-CEO Oded Nagel de aanpak toe. Volgens hem stranden AI-projecten niet alleen op de technologie, maar vooral op de kwaliteit, toegankelijkheid en beveiliging van bedrijfsdata. Een werkende demonstratie is immers nog geen betrouwbare bedrijfsapplicatie. Voor het management is de vraag dus niet alleen welk model te kiezen, maar wie verantwoordelijk is voor de data erachter.

Data ontsluiten zonder de controle te verliezen

CTERA wil organisaties hun bestaande bedrijfsdata laten benutten zonder deze eerst naar afzonderlijke AI-omgevingen te kopiëren. Het wereldwijde filesysteem van het bedrijf brengt bestanden uit hoofdkantoren, vestigingen, endpoints en cloudomgevingen samen binnen één namespace. Bestaande toegangsrechten en governance blijven daarbij behouden. Voor bestuurders is dat zwaarwegend, omdat gevoelige informatie zo beschikbaar komt voor AI zonder dat de controle verdwijnt.

Twee technologieën ondersteunen die strategie. InsightAI analyseert metadata, zoals bestandstypen, toegangsactiviteiten en opslaggroei, zonder de bestanden zelf te openen. CTERA Content Services verwerkt daarentegen de inhoud met onder meer OCR, transcriptie, classificatie en semantisch zoeken. De resultaten kunnen AI-agents en taalmodellen van verschillende aanbieders voeden, zodat organisaties niet aan één modelleverancier vastzitten.

Daarmee positioneert CTERA zijn opslagplatform nadrukkelijk als fundament voor AI-toepassingen. De toegevoegde waarde verschuift van het bewaren van bestanden naar het gecontroleerd beschikbaar maken van informatie voor bedrijfsprocessen.

Van pilot naar productie: wie neemt de regie?

Voor het management is vooral de implementatieaanpak interessant. CTERA zet engineers in om usecases te selecteren, data voor te bereiden, workflows te bouwen en toepassingen te valideren. Daarna moet het interne IT-team de oplossing zelfstandig kunnen uitbreiden. Directies moeten dus vooraf bepalen welke usecases bedrijfswaarde opleveren en welke kennis zij zelf opbouwen.

Dat vraagt om heldere afspraken: wie bewaakt toegangsrechten, datakwaliteit en de werking van AI-workflows zodra een toepassing live is? Externe partners kunnen die taken op abonnementsbasis overnemen, maar de eindverantwoordelijkheid blijft bij de organisatie.

Kennis en governance als bestuurlijke opgave

De ontwikkeling vraagt om meer dan traditionele storage- en cloudexpertise. Organisaties moeten begrijpen hoe databronnen, toegangsbeheer, AI-modellen en bedrijfsprocessen samenhangen. Ook moeten zij beoordelen of een AI-toepassing betrouwbaar genoeg is voor operationele processen. Dat is geen puur technische beslissing, maar een bestuurlijke.

Of CTERA met FDE de kloof tussen AI-experimenten en aantoonbare bedrijfswaarde daadwerkelijk verkleint, moet nog blijken. De boodschap voor het management is echter duidelijk: AI-succes hangt af van beheerste data, heldere governance en eigen kennis. Nu leveranciers steeds vaker zelf implementeren, loopt wie die basis niet legt het risico dat het bij pilots blijft.