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.
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.
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:
Zonder heldere eigenaarschap ontstaat een vacuüm: beslissingen over datakwaliteit blijven onuitgevoerd. En in een tijd waarin AI vertrouwen nodig heeft, is dat fataal.
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.
De kernvraag is niet óf je AI gaat inzetten, maar of je organisatie er klaar voor is. En dat begint bij confronterende vragen:
| 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? |
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:
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.
Op basis van praktijkervaring en best practices zijn dit de factoren die het verschil maken:
Daarnaast:
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:
Met een stevig governance-fundament daarentegen kun je:
Gebruik deze als springplank, maar laat het echte werk in je organisatie beginnen.
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.