AI en imperfecte data: de laatste mijl naar kostenbesparing

Sophie Jansen · 2026-05-12

Joe Rose, president van strategische technologieleverancier JBS Dev, wil een hardnekkige mythe over generatieve en agentische AI-systemen ontkrachten. Volgens hem is het een veelvoorkomend misverstand dat je data perfect moet zijn voordat je met dit soort oplossingen aan de slag kunt. In werkelijkheid is de tooling beter dan ooit om met rommelige data om te gaan. LLM's kunnen zelfs met een half uitgewerkte prompt al verrassend goed overweg. ### De realiteit van imperfecte data Vendors en consultants beweren vaak dat je enorme datalakes en meerjarige transformatieprogramma's nodig hebt, maar de praktijk is anders. Rose geeft een voorbeeld uit de medische sector, waar een klant wilde migreren naar een nieuw facturatiesysteem. De dossiers waren een chaos: sommige in PDF, andere als afbeelding, en procedures stonden soms onder de verkeerde naam. Dankzij generatieve AI kon de schone data uit een simpele prompt worden gehaald, van OCR voor afbeeldingen tot tekstextractie voor PDF's. Daarna werden agentische benaderingen ingezet, zoals het vergelijken van klantgegevens met verzekeringscontracten om te controleren of het juiste tarief werd berekend. ### Menselijke controle blijft nodig Het is niet zo dat AI alles perfect doet; een mens in de loop blijft essentieel. Maar je kunt de automatisering stapsgewijs opbouwen: van 20% naar 40%, 60% en uiteindelijk 80%. Rose benadrukt dat je niet moet denken in termen van 'bouwen en vergeten', want deze systemen werken nu eenmaal anders. Ze vereisen continue monitoring en bijsturing. ### De toekomst: kosten en draagbaarheid Rose verwacht dat de focus verschuift van radicale sprongen in modelcapaciteit naar duurzamere kosten. Hij vraagt zich af hoe we kunnen voorkomen dat we in hetzelfde tempo datacenters blijven bouwen. De echte uitdaging is om deze modellen te laten draaien op een laptop of telefoon, in plaats van alleen in een datacenter. De modellen zijn immers al getraind op vrijwel het hele internet; er is niet oneindig veel nieuwe data die tot een doorbraak zal leiden. ### Zelf doen in plaats van SaaS Op de AI & Big Data Expo, waar JBS Dev aanwezig is, zal Rose een controversieel standpunt verkondigen: stop met het kopen van SaaS-oplossingen als je het zelf kunt bouwen. Hij beweert dat het makkelijker is dan het klinkt, omdat de meeste bedrijven al een cloudomgeving hebben. Met de tools van de grote drie cloudproviders kun je morgen al beginnen met agentische workloads, zonder nieuwe licenties of trainingen. Zodra die basis er is, staat JBS Dev klaar om de volgende stappen te begeleiden. Bekijk het volledige interview met Rose hieronder voor meer inzichten. - Begin klein: gebruik AI om rommelige data op te schonen. - Bouw automatisering stapsgewijs op, met menselijke controle. - Focus op kostenbesparing en draagbaarheid in plaats van alleen capaciteit. - Overweeg zelf te bouwen in de cloud in plaats van SaaS aan te schaffen.