AI-website bouwen: waarom een goede databasis onmisbaar is

Sophie Jansen · 2026-06-11

Als je organisatie AI-agenten wil inzetten om processen te versnellen, begin je bij de basis. En die basis is jouw data. Zonder schone, goed georganiseerde data kunnen die slimme agenten simpelweg niet presteren. Niels Zeilemaker, global CTO bij Xebia, legt uit waarom dat zo is. ### Waarom AI-agenten falen zonder de juiste data "Als je daar niet over nadenkt, kun je de beste agent bouwen, maar hij zal nooit de juiste data vinden. Misschien interpreteert hij de data verkeerd, of koppelt hij velden aan elkaar die nooit verbonden hadden mogen worden," zegt Zeilemaker. "En die fouten zijn niet per se de schuld van de agent. Het is de schuld van jouw fundament, dat niet klaar is voor AI-agenten." Het klinkt misschien logisch, maar in de praktijk gaat het vaak mis. Bedrijven investeren in geavanceerde AI-tools, maar vergeten dat de onderliggende data rommelig is. Denk aan dubbele entries, ontbrekende velden of tegenstrijdige informatie. Een AI-agent kan daar niets mee. ### Data catalogus: de sleutel tot succes Een belangrijk aandachtspunt is de data catalogus. Dat is niet nieuw, maar voor AI-agenten wordt het een gamechanger. "Als je een data catalogus opzet voor een organisatie met alleen mensen, is er altijd een vangnet," zegt Zeilemaker. "Als iets niet goed is gedocumenteerd, bel je een collega en vraag je: hoe moet ik met deze dataset werken?" "Agenten hebben dat vangnet niet. Ze moeten vertrouwen op wat er in de catalogus staat. Als de beschrijving fout is, zullen de agenten niet presteren." Dus: een goede catalogus is niet alleen handig, het is essentieel. Zorg dat elke dataset een heldere, foutloze beschrijving heeft. Anders bouw je een dure AI-agent die niets oplevert. ### Xebia's aanpak: Agentic Data Foundation Xebia helpt organisaties om AI-strategie om te zetten in productieklare oplossingen. Hun kernwaarden zijn mensgericht en kwaliteit zonder compromis, maar het belangrijkste is volgens Zeilemaker het delen van kennis. "Ik denk dat kennisdeling voor ons heel belangrijk is. Het stelt ons in staat om voorop te lopen en snel te schakelen bij nieuwe marktveranderingen. Iedereen is enthousiast om nieuwe dingen te ontdekken en te delen wat werkt en wat niet." Deze aanpak heeft geleid tot Xebia Axis: Agentic Data Foundation (ADF). Dit framework breidt het dataplatform uit om agenten te hosten, zowel voor klantgerichte toepassingen als interne processen. Het resultaat? Een versnelling van 12 tot 24 maanden naar een vaste prijs met mijlpalen. ### Versnelling door AI-native engineering Naast ADF heeft Xebia ook Xebia ACE: AI-Native Software Engineering. Dit framework integreert AI in de hele softwareontwikkelingscyclus. Het levert een versnelling van 40% op en verlaagt de kosten van legacy-transformatie met 70%. Vooral grote ondernemingen die vasthouden aan bestaande governance profiteren hiervan. "Na migraties op de ouderwetse manier te hebben gedaan en sommige te versnellen met LLM-codering, integreren we dit nu in het dataplatform. We gebruiken de extra context om migraties nog verder te versnellen," zegt Zeilemaker. ### Conclusie: begin bij de basis Wil je AI-agenten succesvol inzetten? Begin dan niet met de technologie, maar met je data. Investeer in een goede data catalogus en zorg dat je fundament stevig is. Pas dan kun je de vruchten plukken van AI. Zoals Zeilemaker het zegt: "De fouten zijn niet de schuld van de agent, maar van het fundament." Dus: maak je data AI-ready. Dat is de enige manier om écht vooruit te komen.