De AI-revolutie is in volle gang. Steeds meer bedrijven willen vooroplopen en verwachten veel tijd te besparen met slimme AI-toepassingen. SAP introduceert voortdurend nieuwe Business AI-mogelijkheden die processen automatiseren en gebruikers ondersteunen. Maar er is één cruciale voorwaarde die vaak over het hoofd wordt gezien: de kwaliteit van je data. Want hoe geavanceerd je AI-systeem ook is, als je data niet klopt, krijg je onjuiste antwoorden, verkeerde voorspellingen en beslissingen die niet deugen. Garbage in, garbage out: dat principe geldt sterker dan ooit – en dat kan je duur komen te staan als je de kwaliteit van je data niet serieus genoeg neemt.
Van klachtenafhandeling tot slimme inzichten
Het is behoorlijk indrukwekkend wat er binnen SAP al allemaal mogelijk is op het gebied van AI. Zo kan een AI-agent bijvoorbeeld een klantklacht over een factuur vrijwel volledig geautomatiseerd afwikkelen. De agent checkt de achterliggende data, raadpleegt je bedrijfsbeleid over klachtenafhandeling, en presenteert jou als gebruiker verschillende opties die binnen je bedrijfsrichtlijnen vallen. Na jouw besluit wikkelt de AI-agent de klacht verder af.
Ook wordt het steeds makkelijker om inzichten uit je systeem te halen. In plaats van te zoeken naar het juiste rapport en de juiste selectiecriteria in te stellen, kun je straks gewoon vragen: “Geef me een overzicht van alle openstaande verkooporders boven de duizend euro.” AI begrijpt je vraag in gewone mensentaal en levert in no-time het antwoord. En de toekomst belooft nog meer: automatisch aanmaken van verkooporders bijvoorbeeld, het slim kiezen van de juiste leverancier, en AI-agents die steeds meer taken volledig autonoom uitvoeren.
Als AI-beslissingen op verkeerde data leunen
Maar hierin schuilt ook het risico. Stel je voor: je AI-agent krijgt een verkoopvraag binnen, ziet dat er voorraad is van het gevraagde artikel, en besluit over te gaan tot verkoop. Wat de AI echter niet weet, is dat het om incoherente of afgekeurde voorraad gaat die eigenlijk niet verkocht mag worden. Jij als mens weet dat wel, maar díe nuance staat niet in je data vastgelegd. Of de AI-agent ziet bijvoorbeeld oude klanten van 10 jaar geleden nog altijd als ‘actieve klanten’, terwijl jij allang weet dat het om verouderde records gaat.
De gevolgen kunnen erg vervelend zijn: verkeerde leveringen, gefrustreerde klanten, juridische problemen, en een AI-systeem dat je juist méér werk oplevert in plaats van minder.
Waarom datakwaliteit zo vaak tekortschiet
In de praktijk zien we dat de datakwaliteit bij veel organisaties te wensen overlaat. Het begint vaak bij gebrek aan bewustzijn; veel mensen beseffen nog niet hoe belangrijk accurate data zijn voor AI-toepassingen. Daarnaast ontbreekt het vaak aan duidelijke eigenaarschap: wie is nou eigenlijk verantwoordelijk voor actuele gegevens? Te vaak rommelen verschillende mensen in dezelfde data zonder heldere afspraken. Ook zien we vaak dat medewerkers wel weten hóe ze bepaalde velden moeten invullen, maar niet waaróm; instructies worden overgedragen zonder context over het belang ervan.
En eerlijk is eerlijk, datakwaliteit is voor veel mensen ook gewoon geen sexy onderwerp. We zien dat er vooral veel aandacht is voor datakwaliteit rondom systeem-implementaties, maar helaas verslapt die aandacht daarna vaak weer snel. Maar, als datakwaliteit onvoldoende aandacht krijgt, loop je het risico dat jouw AI-investeringen volledig waardeloos worden. Erger nog: je kunt schade ondervinden door verkeerde AI-beslissingen. Terwijl concurrenten die hun data wél op orde hebben, je voorbijstreven.
Van ‘get clean’ naar ‘keep clean’
De urgentie is groot. Elke dag dat je datakwaliteit niet op orde is, is een dag dat je AI-systemen niet hun volle potentie kunnen benutten. De oplossing vraagt om een systematische aanpak. Het begint met bewustzijn: iedereen moet begrijpen waarom datakwaliteit cruciaal is voor AI-succes. Vervolgens heb je een duidelijke data governance-structuur nodig, met heldere afspraken over eigenaarschap en verantwoordelijkheden. Prioriteiten stellen is cruciaal. Het op orde hebben van openstaande inkooporders is bijvoorbeeld belangrijker dan alle telefoonnummers van leveranciers controleren.
Tot slot gaat het om doorlopende monitoring: ‘get clean’ en ‘keep clean’. Get clean is de eenmalige inspanning om je data op te schonen; keep clean betekent dat je afspraken maakt om het zo te houden.
Investeren in datakwaliteit loont
Het goede nieuws is dat een investering in datakwaliteit zich terugbetaalt. Zelfs als je je huidige inspanning voor datamanagement verdrievoudigt, win je uiteindelijk veel meer tijd omdat AI dan de goede dingen voor je kan doen. En we staan nog maar aan het begin van wat AI mogelijk maakt. Maar wacht vooral niet te lang! Elke maand uitstel betekent dat concurrenten je verder voorbijstreven. Organisaties die nú investeren in een solide datakwaliteit, hebben straks een enorm voordeel.
Klaar voor de AI-toekomst? Begin bij je data.
SAP Business AI biedt enorme kansen om je organisatie slimmer en efficiënter te maken. Maar om die potentie optimaal te benutten, moet je eerst de basis op orde hebben: je datakwaliteit. Zonder betrouwbare data wordt een overstap naar SAP Cloud ERP bijzonder risicovol en inefficiënt. En zonder die overstap blijft de inzet van AI beperkt tot losse toepassingen in plaats van geïntegreerde intelligentie.
Datakwaliteit is dus niet alleen een randvoorwaarde voor AI, maar ook de sleutel tot een succesvolle digitale transformatie. Wil je weten hoe je datakwaliteit structureel kunt verbeteren binnen jouw organisatie? Onze SAP- en dataspecialisten komen graag met je in contact over de mogelijkheden!
