AI-agents brengen je een stap verder AI-agents zijn zo goed als hun data

Dat klinkt veelbelovend. Maar hoe zelfstandiger AI wordt, hoe belangrijker één vraag is: kan de agent vertrouwen op de data waarmee hij werkt?

Van antwoord naar actie

Een traditionele chatbot geeft een antwoord. Als dat antwoord niet helemaal klopt, kan een gebruiker het controleren voordat hij er iets mee doet. Een AI-agent gaat een stap verder. De agent kan op basis van zijn informatie ook daadwerkelijk een actie uitvoeren.

Een voorbeeld: een AI-agent kan een verkoopmedewerker helpen door klantinformatie te verzamelen, een offerte voor te bereiden en een vervolgactie in een CRM-systeem klaar te zetten. Als de klantgegevens verouderd of onvolledig zijn, kan de agent een verkeerde conclusie trekken. De snelheid waarmee AI werkt, maakt een fout dan niet kleiner maar juist groter. Daardoor verandert de vraag van: ”wat kan AI?” steeds meer naar “op welke informatie mag AI vertrouwen?”

[ Lees ook: wat is er nodig voor een succesvolle implementatie met gebruik van AI? ]

Goede data is meer dan correcte data

Voor AI-agents is datakwaliteit natuurlijk belangrijk. Maar, alleen correcte data is niet voldoende. Een agent moet ook begrijpen wat de data betekent, waar deze vandaan komt en hoe actueel de informatie is.

Een omzetcijfer zonder context zegt bijvoorbeeld weinig. Gaat het om omzet inclusief of exclusief btw? Over welke periode? Is het voorlopige of definitieve informatie? En komt het cijfer uit het financiële systeem of uit een handmatig bijgehouden spreadsheet?

Voor mensen zijn zulke verschillen soms vanzelfsprekend. Voor een AI-agent niet. Juist daarom worden zaken als duidelijke definities, data lineage en goede metadata steeds belangrijker. Niet alleen omdat iedere organisatie een technisch dataproject nodig heeft, maar ook omdat AI alleen betrouwbare beslissingen kan ondersteunen wanneer duidelijk is wat de gebruikte informatie betekent.

Data Governance krijgt een nieuwe dimensie

Deze ommekeer vraagt om een andere kijk op Data Governance. Governance gaat niet alleen meer over wie toegang heeft tot welke data. Het gaat ook over de vraag welke informatie een AI-agent mag gebruiken en voor welk doel.

Een organisatie moet bijvoorbeeld kunnen bepalen welke bronnen leidend zijn, welke gegevens gevoelig zijn en welke acties een agent zelfstandig mag uitvoeren. Daarbij hoort inzicht in de herkomst van informatie. Als een AI-agent advies geeft, wil je kunnen achterhalen op welke gegevens dat advies is gebaseerd.

Dat maakt het moderne dataplatform steeds belangrijker. Het dataplatform vormt de verbinding tussen verschillende databronnen en zorgt ervoor dat informatie beschikbaar, betrouwbaar en begrijpelijk wordt. Voor AI-agents is dat geen luxe, maar een voorwaarde om daadwerkelijk waarde te kunnen leveren.

Eerst vertrouwen, dan autonomie

AI-agents beloven veel. Ze kunnen organisaties helpen om sneller te werken, processen te automatiseren en medewerkers te ondersteunen bij complexe beslissingen. Meer autonomie betekent tegelijkertijd ook meer verantwoordelijkheid.

Wie AI zelfstandig laat handelen, moet daarom eerst zorgen dat de informatie waarop die AI vertrouwt op orde is. Een betrouwbaar en modern dataplatform is daarvoor een voorwaarde.
De toekomst van AI begint dan ook niet alleen bij betere modellen. Ze begint bij data die je kunt vertrouwen.

Wil jij meer weten over de implementatie van een modern dataplatform als betrouwbaar fundament voor de datavoorziening en het gebruik van AI-agents? Of over de governance van de data en het opzetten van data management? Maak dan gebruik van onze jarenlange ervaring met dataplatformen en AI.