Waarom praktische AI nu echt nodig is voor bedrijven

Sophie Jansen · 2026-02-03

Voordat je aan je AI-reis begint, moet je altijd eerst de staat van je data controleren. Want als er één ding is dat je schip kan laten zinken, dan is het wel de kwaliteit van je data. Dat klinkt misschien dramatisch, maar het is de harde realiteit waar veel organisaties mee te maken krijgen. ### De hoge prijs van slechte data Gartner schat dat slechte data kwaliteit organisaties gemiddeld $12,9 miljoen per jaar kost. Dat gaat om verspilde middelen en gemiste kansen. Het goede nieuws? Steeds meer bedrijven beginnen het belang van goede data te begrijpen. Ze vallen minder snel in deze valkuil, maar het blijft een uitdaging. Ronnie Sheth, CEO van SENEN Group, ziet dit dagelijks in haar werk. Haar bedrijf richt zich op AI-strategie, uitvoering en governance. "Ik ben al in de data- en AI-ruimte sinds ik een 'corporate baby' was," vertelt ze met een glimlach. Die ervaring betaalt zich uit - haar bedrijf heeft een klantherhaalpercentage van maar liefst 99,99%. ### Waarom bedrijven te snel springen "Als ik heel praktisch mag zijn, het enige wat ik merk is dat bedrijven te snel in AI duiken voordat ze er klaar voor zijn," zegt Sheth. Vaak komt er een opdracht van het hoger management: we moeten AI adopteren! Maar zonder een duidelijk plan of roadmap. Het resultaat? Indrukwekkende gebruikscijfers, maar zonder meetbare resultaten. Zelfs in 2024 zag Sheth nog organisaties worstelen omdat hun data "nog lang niet op orde was". Ze benadrukt: "Niet eens in de buurt." Gelukkig verandert het gesprek nu. Het wordt praktischer en strategischer. Bedrijven komen bij SENEN Group eerst voor hulp met hun data, niet meteen voor AI-implementatie. ### Eerst data, dan AI "Wanneer bedrijven bij ons komen, is de eerste stap altijd het fixen van hun data," legt Sheth uit. "Daarna pas komen we bij het AI-model. Zo bouwen ze een stevige basis voor elke AI-initiative die volgt." En dat is cruciaal. Want met goede data kun je zoveel AI-modellen bouwen als je wilt. Je krijgt accurate uitkomsten omdat je fundament sterk is. Sheth geeft een voorbeeld uit de praktijk: - Eén klant kwam voor een data governance initiatief - Wat ze echt nodig hadden was een data strategie - Eerst het 'waarom' en 'hoe', dan pas governance - Nu gaan ze van ruwe data naar beschrijvende analytics - En binnenkort naar voorspellende analytics met een AI-strategie ### Het juiste moment voor praktische AI Deze praktische aanpak staat centraal in Sheth's visie. "Nu is het moment om praktisch te worden met AI, vooral bij enterprise AI-adoptie," benadrukt ze. "Niet denken: we gaan innoveren, we doen pilots, we experimenteren. Nee, nu is niet de tijd daarvoor. Nu is de tijd om AI naar waarde te brengen. Dit is het jaar om dat in de enterprise te doen." Het draait allemaal om die sterke basis. Zonder goede data is elke AI-investering gedoemd te mislukken. Maar met de juiste fundamenten kun je bergen verzetten. Sheth's advies is duidelijk: begin bij het begin. Maak je data op orde, bouw van daaruit verder. Dan wordt AI geen dure experiment, maar een waardevolle investering die echt iets oplevert voor je bedrijf. Want laten we eerlijk zijn - iedereen praat over AI. Maar weinig organisaties doen het echt goed. Het verschil? Die praktische aanpak. Die focus op wat er écht toe doet. En dat begint altijd bij de kwaliteit van je data. Daar kun je niet omheen, hoe spannend die nieuwe AI-tools ook lijken.