Waarom AI faalt zonder schone data
AI is overal. Van marketingcampagnes tot salesvoorspellingen en klantenservice: organisaties investeren massaal in generatieve AI en slimme agents. Toch zien we in de praktijk dat veel van die initiatieven teleurstellen. Niet omdat de technologie tekortschiet, maar omdat de basis ontbreekt: schone, betrouwbare data.
AI is geen toverspreuk die automatisch waarde creëert. AI is krachtig, maar ook gevoelig. Zelfs de meest geavanceerde modellen kunnen falen wanneer ze gevoed worden met vervuild, onvolledig of inconsistente data. Onderzoek van Forrester stelt dat data quality momenteel de primaire limiterende factor is voor adoptie van generatieve AI in B2B-context: het klassieke “garbage in, garbage out” geldt nu meer dan ooit.
De keiharde impact van slechte datakwaliteit
De financiële tol van slechte data
Uit onderzoek van MIT Sloan/Redman blijkt dat organisaties jaarlijks tussen de 15% en 25% van hun omzet verliezen door slechte datakwaliteit. Denk aan dubbele records, ontbrekende velden en inconsistente gegevens. Het gevolg? Fouten, inefficiënties en eindeloos correctiewerk. Voor een bedrijf met €10 miljoen omzet betekent dit dat er zomaar €1,5 tot €2,5 miljoen in rook opgaat.
Daarom is datakwaliteit geen luxeproject, maar een absolute noodzaak. Zonder een stevig datafundament zijn AI-toepassingen gedoemd te falen en leveren ze eerder frustratie dan waarde.
Recent onderzoek laat bovendien zien dat de echte doorbraak pas komt wanneer organisaties proactief datakwaliteit borgen: niet alleen achteraf opschonen, maar fouten bij de bron voorkomen en processen structureel verbeteren.
Want één ding is zeker: zonder schone data geeft AI misleidende outputs, ondermijnt het vertrouwen en kan het zelfs leiden tot verkeerde strategische beslissingen.
Governance ontbreekt.
En dat is dodelijk
Governance is geen luxe. Het is de zuurstof van AI
Toch blijft governance vaak een ondergeschoven kindje. Iedereen voelt zich betrokken bij data, maar niemand is verantwoordelijk. Dat leidt tot versnipperde initiatieven en eindeloze discussies over wie eigenaar is van “het juiste klantrecord”.
De waarheid is simpel: zonder accountability geen datakwaliteit en zonder datakwaliteit geen AI-succes. Dit leidt tot:
- Versnipperde initiatieven: teams werken langs elkaar heen zonder duidelijke richting of coördinatie.
- Geen enkele “golden record”: meerdere, tegenstrijdige versies van dezelfde klant- of contactgegevens.
- Gebrek aan prioriteit: governance wordt gezien als een ‘nice to have’, in plaats van een cruciale randvoorwaarde.
Zonder heldere eigenaarschap ontstaat een vacuüm: beslissingen over datakwaliteit blijven onuitgevoerd. En in een tijd waarin AI vertrouwen nodig heeft, is dat fataal.
De ROI van kleine AI-agents:
nú al tastbaar
Wat kleine AI-toepassingen nú al opleveren.
Het idee dat AI pas waarde toevoegt bij grote, complexe implementaties is een misvatting. Juist kleine, gerichte AI-agents kunnen al forse besparingen opleveren, mits je datafundament op orde is.
-
Prospecting: door 50% van repetitieve prospecting-taken te automatiseren, bespaar je gemiddeld €40.000 per BDR per jaar.
-
Klantenservice: wanneer 25% van de tickets automatisch wordt afgehandeld via slimme ticket deflection, levert dat €45.000 besparing per service-medewerker per jaar op.
Dit zijn geen theoretische berekeningen, maar praktijkresultaten die we bij organisaties al zien terugkomen. De sleutel? Betrouwbare, consistente en gestructureerde data.
Pas wanneer AI-agents op een stevig datafundament draaien, kun je ze cross-functioneel uitrollen. Dan verschuif je van marginale verbeteringen per losse use case naar schaalbaar rendement dat door de hele organisatie voelbaar is.
Wat leiders zich moeten afvragen
De kernvraag is niet óf je AI gaat inzetten, maar of je organisatie er klaar voor is. En dat begint bij confronterende vragen:
13 vragen die elke leider zich moeten afvragen
| Onderwerp | Vraag |
|---|---|
| Data Discipline | Hoe zorgen we voor uniformiteit zonder gebruikers te frustreren? |
| Verplichte velden | Welke velden zijn écht verplicht, en hoe creëren we draagvlak? |
| Eigenaarschap | Bij wie moet eigenaarschap voor datakwaliteit liggen – persoon (marketing manager) of functie (sales operations)? |
| Product Owner | Als HubSpot een bedrijfsplatform is, wat kan een Product Owner concreet bijdragen aan adoptie en datakwaliteit? |
| Superadmins | Wat hoort bij de rol van superadmins en wat moet juist in de business belegd zijn? |
| KPI’s | Welke signalen of KPI’s gebruiken we om datakwaliteit structureel te monitoren? |
| Proceswijzigingen | Welke goedkeuringsstructuur is nodig voordat impactvolle wijzigingen worden doorgevoerd? |
| Onboarding | Hoe zorgen we dat nieuwe medewerkers vanaf dag één de juiste CRM-habits aanleren? |
| AI & Data | Waar helpt AI écht, en waar moeten eerst de basisstructuren goed staan? |
| Adoptie vs. Data | Hoe zorgen we voor zowel brede adoptie als betrouwbare datakwaliteit? |
| Single Source of Truth | Hoe reëel is dit voor ons en hoe gaan we om met ERP of externe data? |
| Dashboards | Hoe balanceren we vrijheid voor gebruikers met één betrouwbare set stuurinformatie? |
| Continu verbeteren | Hoe voorkomen we wildgroei en zorgen we toch voor doorontwikkeling? |
Rollen en mechanismen die werken
Succesvolle organisaties beleggen datakwaliteit expliciet. Met een Executive Sponsor die de strategische visie draagt, een Product Owner die prioriteert, Data Stewards die datakwaliteit borgen en IT die systeemintegriteit garandeert.
Het gaat niet om titels, maar om het mechanisme: wie is accountable, wie beslist, en wie borgt? Enkele sleutelrollen zijn:
- Executive Sponsor: bewaakt de strategische koers, verbindt stakeholders en zorgt voor bestuurlijke en politieke steun.
- Product Owner: vertaalt de visie naar concrete backlog-items, stelt prioriteiten en vertegenwoordigt de belangen van gebruikers en stakeholders.
- Process Owners: monitoren of processen juist worden gevolgd, handhaven afspraken en verzamelen feedback voor verbetering.
- Data Stewards: zijn verantwoordelijk voor datakwaliteit en dataroutines, voeren controles en audits uit en borgen consistentie.
- IT / Admin: garanderen systeemintegriteit, regelen toegang en autorisaties en zorgen voor technische compliance.
Wanneer deze rollen niet scherp zijn belegd of elkaar overlappen, ontstaan er hiaten. Het gevolg: besluitvorming vertraagt, datakwaliteit verslechtert en governance levert niet de impact die nodig is.
Praktische takeaways
& succesfactoren
De succesfactoren van data governance in HubSpot.
Op basis van praktijkervaring en best practices zijn dit de factoren die het verschil maken:
- Je hoeft niet iedereen superadmin te maken: beperk administratieve privileges bewust.
- Benoem één dedicated én accountable Data Owner.
- Vaak is minder data = betere kwaliteit. Focussen op essentiële velden is beter dan alles proberen vast te leggen.
- Leadership-steun is cruciaal: zonder top-down commitment blijft governance een “nice to have.”
- Product Owners kunnen het enthousiasme en draagvlak geven om governance echt te laten landen.
Daarnaast:
- Change Management: werk met een strakke structuur voor voorstel, test, communicatie en uitrol van wijzigingen.
- Training & Enablement: structurele onboarding én herhalingstrainingen.
- Monitoring & Auditing: vaak, periodiek, transparant — zie of regels gevolgd worden.
- Risk & Compliance integratie: privacy, GDPR en beveiliging mogen nooit onderschat worden.
De strategische keuze voor groei
Je kunt AI niet zien als een extra functionaliteit, het is een strategisch pad. En zoals Forrester opmerkt, operationele datakwaliteit is de primaire beperkende factor voor adoptie van genAI in revenue- en groeifuncties.
Zonder goede data governance:
- zijn AI-uitkomsten foutgevoelig,
- blijft adoptie achter,
- en stagneert groei.
Met een stevig governance-fundament daarentegen kun je:
- 8–25% extra omzet realiseren via efficiëntere processen,
- sneller en veiliger opschalen,
- en AI breed inzetten, van marketing tot service.
Verdere bronnen om je op weg te helpen
Gebruik deze als springplank, maar laat het echte werk in je organisatie beginnen.
Conclusie
AI zal de komende jaren bepalen welke organisaties winnen en welke achterblijven. Niet omdat het de nieuwste hype is, maar omdat het in staat is bedrijfsvoering fundamenteel te veranderen.
De vraag is alleen: is jouw data schoon genoeg om AI zijn belofte waar te laten maken? Als Elite HubSpot Partner helpen wij organisaties AI écht schaalbaar te maken.
Wil jij het maximale uit HubSpot halen? Abonneer je op onze nieuwsbrief, volg ons op LinkedIn of neem deel aan onze HubSpot User Days!
Ontdek HubSpot User DaysShare this
CRM-systeem kiezen: Wanneer heb je het nodig en welk systeem past bij jouw organisatie?
Customer Data Platform (CDP): van 'nice-to-have' naar 'need-to-have'
