Waarom 70% van AI-projecten faalt (en hoe je dit voorkomt)
Je hebt het vast wel eens gehoord: "70% van AI-projecten faalt." Dit cijfer van Gartner wordt vaak aangehaald, maar wat betekent het eigenlijk? En belangrijker: hoe zorg je ervoor dat jouw AI-project niet bij die 70% hoort?
De echte oorzaak: het gaat niet om de AI
Laten we eerlijk zijn: de meeste AI-projecten falen niet omdat de AI-technologie niet werkt. Machine learning algoritmes zijn tegenwoordig ongelooflijk krachtig. Het probleem zit vrijwel altijd ergens anders: de data.
De drie meest voorkomende data-problemen
1. Data in silo's
In veel organisaties is data verspreid over tientallen systemen. CRM, ERP, marketing automation, Excel sheets, en ga zo maar door. Elke afdeling heeft zijn eigen "waarheid", en niemand heeft het complete plaatje.
2. Kwaliteitsproblemen
Duplicaten, verouderde gegevens, incomplete records, inconsistente formats. Als je AI traint op slechte data, krijg je slechte resultaten. Garbage in, garbage out.
3. Geen governance
Wie is verantwoordelijk voor welke data? Wat zijn de definities? Hoe wordt data bijgehouden? Zonder duidelijke governance blijft data een chaos.
De oplossing: eerst het fundament
Succesvolle AI-implementaties beginnen niet met het kiezen van een AI-model. Ze beginnen met het op orde brengen van de data. Dit betekent:
- Inventariseren - Breng in kaart welke data je hebt en waar die zit
- Kwaliteit meten - Beoordeel de kwaliteit objectief met duidelijke metrics
- Opschonen - Los de belangrijkste kwaliteitsproblemen op
- Integreren - Creëer één bron van waarheid
- Governance - Zorg voor processen die de kwaliteit borgen
Praktisch voorbeeld
Een scale-up in de e-commerce sector wilde AI inzetten voor gepersonaliseerde productaanbevelingen. Ze hadden een mooi model geselecteerd en een team klaarstaan. Maar toen ze begonnen, bleek:
- Klantdata zat in 5 verschillende systemen
- 30% van de klantprofielen waren duplicaten
- Productcategorieën waren inconsistent gelabeld
- Er was geen koppeling tussen online en offline aankopen
Het AI-project werd gepauzeerd. Eerst moesten de data-problemen opgelost worden. Na 8 weken data-opschoning en integratie kon het AI-project starten - en was het binnen 6 weken succesvol live.
Conclusie
Wil je AI succesvol inzetten? Begin niet bij de AI. Begin bij je data. Investeer in een solide data-fundament, en de AI-implementatie wordt een stuk eenvoudiger.
Bij Data Dock helpen we organisaties met precies dit: eerst de data op orde, dan pas AI. Benieuwd waar jouw organisatie staat? Plan een vrijblijvend gesprek.