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 je data checken. Want als er één ding is dat je schip kan laten zinken, is het wel de kwaliteit van je data. Dat klinkt misschien dramatisch, maar het is de harde realiteit waar veel organisaties mee worstelen. Gartner schat dat slechte data kwaliteit bedrijven gemiddeld $12,9 miljoen per jaar kost. Dat zijn verspilde middelen en gemiste kansen. Het goede nieuws? Steeds meer bedrijven snappen hoe belangrijk hun data kwaliteit is - en vallen minder snel in deze valkuil. ### De stem van ervaring Ronnie Sheth, CEO van SENEN Group, ziet dit dagelijks in haar werk. Haar bedrijf richt zich op AI-strategie, uitvoering en governance. Ze werkt al jaren in de data- en AI-ruimte, zoals ze zelf zegt: 'sinds ik een corporate baby was'. Die ervaring betaalt zich uit - haar bedrijf heeft een klantherhaalpercentage van 99,99%. "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," vertelt Sheth. Vaak komt er een directiebesluit om AI te omarmen, maar zonder blauwdruk of routekaart. Het resultaat? Indrukwekkende gebruikersaantallen, maar zonder meetbare uitkomsten.  ### De data-realitycheck Zelfs in 2024 zag Sheth nog organisaties worstelen omdat hun data 'nergens in de buurt kwam van waar het moest zijn'. "Niet eens in de buurt," voegt ze toe. Maar nu verandert het gesprek. Het wordt praktischer en strategischer. Bedrijven realiseren zich dat ze eerst hun data op orde moeten hebben. "Wanneer zulke bedrijven naar ons komen, is de eerste stap echt het fixen van hun data," legt Sheth uit. "De volgende stap is het bouwen van hun AI-model. Zo leggen ze een sterke basis voor elke AI-initiative die daarna komt." Ze maakt het concreet: "Zodra ze hun data gefixt hebben, kunnen ze zoveel AI-modellen bouwen als ze willen. Ze kunnen zoveel AI-oplossingen implementeren als nodig, en ze krijgen accurate outputs omdat ze nu een sterke fundering hebben." ### Van data naar waarde SENEN Group helpt organisaties hun koers te corrigeren. Sheth noemt een voorbeeld van een klant die bij hen kwam voor een data governance initiatief. Wat ze echt nodig hadden, bleek een data strategie te zijn - het waarom en hoe, de gewenste uitkomsten - voordat governance en een roadmap voor een operating model toegevoegd werden. "Ze zijn gegaan van ruwe data naar beschrijvende analyses, naar voorspellende analyses, en nu stellen we een AI-strategie voor ze op," zegt Sheth. ### Het praktische moment Deze houding - de focus op praktische initiatieven - staat centraal in Sheth's benadering. "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 praktisch te worden, om AI naar waarde te brengen. Dit is het jaar om dat in de enterprise te doen." Wat betekent dat concreet voor jouw organisatie? Hier zijn drie praktische stappen om te beginnen: - Start met een eerlijke data-audit - weet wat je hebt en wat je mist - Definieer duidelijke business outcomes voordat je aan AI begint - Bouw eerst je data-fundering, dan pas je AI-modellen Sheth's boodschap is duidelijk: de AI-hype is voorbij. Het gaat nu om praktische implementatie die écht waarde toevoegt. En dat begint altijd bij je data. Want zoals ze zelf zegt: "Je kunt het mooiste huis ter wereld willen bouwen, maar als de fundering niet deugt, stort alles in." Die metafoor blijft hangen. Want dat is precies waar het om draait bij AI in de enterprise. Niet om de mooiste technologie of de nieuwste hype, maar om een solide basis waarop je kunt bouwen. En die basis? Die bestaat uit schone, betrouwbare data. Dus voordat je aan je volgende AI-project begint, stel jezelf deze vraag: is mijn data-fundering sterk genoeg? Zo niet, dan weet je waar je moet beginnen.