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 cijfers achter het falen
Het Gartner-onderzoek toont aan dat slechts 30% van de AI-projecten de pilotfase overleeft en daadwerkelijk in productie gaat. Van de projecten die wel live gaan, levert meer dan de helft niet de verwachte ROI. Waarom gaat het zo vaak mis?
De oorzaken zijn zelden technisch. AI-algoritmes zijn anno 2025 bijzonder krachtig en toegankelijk. Het probleem zit vrijwel altijd in de voorbereiding: de data, de organisatie en de verwachtingen.
De drie hoofdoorzaken van falende AI-projecten
1. Data in silo's (45% van de gevallen)
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.
Gevolgen voor AI:
- Het AI-model krijgt een incompleet beeld
- Training duurt langer door data-verzameling
- Resultaten zijn onbetrouwbaar door inconsistente data
- Onderhoud wordt een nachtmerrie
Oplossing: Investeer eerst in data integratie. Creëer één bron van waarheid voordat je aan AI begint.
2. Datakwaliteitsproblemen (35% van de gevallen)
"Garbage in, garbage out" is het meest onderschatte principe in AI. Veelvoorkomende kwaliteitsproblemen:
- Duplicaten: Dezelfde klant staat 3x in het systeem
- Verouderde data: E-mailadressen van 5 jaar oud
- Incomplete records: Cruciale velden zijn leeg
- Inconsistente formats: Datums in 10 verschillende notaties
- Foutieve data: Typefouten, verkeerde categorieën
Impact op AI:
- Een churn-model dat klanten verkeerd classificeert
- Aanbevelingen die nergens op slaan
- Voorspellingen met een foutmarge van 40%
Oplossing: Voer een data audit uit. Meet de kwaliteit objectief en los de kritieke problemen op.
3. Geen data governance (20% van de gevallen)
Wie is eigenaar van welke data? Wat zijn de definities? Hoe wordt datakwaliteit geborgd? Zonder governance krijg je:
- Niemand voelt zich verantwoordelijk
- Definities verschillen per afdeling
- Kwaliteit verslechtert over tijd
- Compliance-risico's
Oplossing: Implementeer basic data governance: eigenaarschap, definities en processen.
Het data-fundament: wat heb je nodig voor AI?
Stap 1: Inventarisatie
Breng in kaart welke data je hebt en waar die zit. Dit klinkt simpel, maar de gemiddelde organisatie onderschat het aantal databronnen.
Checklist:
- Alle systemen met klantdata
- Alle systemen met productdata
- Alle systemen met transactiedata
- Excel sheets en Access databases
- Cloud services (Mailchimp, HubSpot, etc.)
Stap 2: Kwaliteitsmeting
Beoordeel de kwaliteit objectief met metrics:
| Metric | Definitie | Target | |--------|-----------|--------| | Completeness | % velden gevuld | >95% | | Accuracy | % correcte waarden | >98% | | Consistency | % consistente records | >99% | | Timeliness | % actuele data | >90% | | Uniqueness | % unieke records | >99% |
Stap 3: Opschoning
Los de kritieke problemen op:
- Verwijder duplicaten
- Standaardiseer formats
- Vul missende waarden aan
- Corrigeer foutieve data
- Archiveer verouderde data
Stap 4: Integratie
Creëer één bron van waarheid:
- Kies je "golden record" per entiteit
- Implementeer master data management
- Zet synchronisatie op
- Configureer data quality monitoring
Stap 5: Governance
Borg de kwaliteit:
- Wijs data owners aan
- Documenteer definities
- Implementeer validatieregels
- Stel KPI's vast
- Review periodiek
Praktijkvoorbeeld: van 70% faalkans naar succes
Een scale-up in de e-commerce sector wilde AI inzetten voor gepersonaliseerde productaanbevelingen. Ze hadden al een team geselecteerd en budget gealloceerd. Maar toen ze startten:
Wat ze aantroffen:
- Klantdata verspreid over 5 systemen
- 30% van de klantprofielen waren duplicaten
- Productcategorieën inconsistent gelabeld
- Geen koppeling tussen online en offline aankopen
Wat ze deden: Het AI-project werd gepauzeerd. Eerst werden de data-problemen aangepakt:
- Week 1-2: Data audit en inventarisatie
- Week 3-4: Deduplicatie en standaardisatie
- Week 5-6: Systeem integratie
- Week 7-8: Governance setup
Resultaat: Na 8 weken kon het AI-project starten - en was het binnen 6 weken succesvol live. De aanbevelingen-engine verhoogde de conversie met 23%.
De quick wins: waar begin je?
Als je data nog niet AI-ready is, focus dan eerst op deze quick wins:
Quick Win 1: Data inventarisatie (1 week)
Maak een simpele lijst van alle databronnen. Dit alleen al geeft inzicht.
Quick Win 2: Duplicatencheck (1-2 weken)
Identificeer duplicaten in je belangrijkste systemen. Dit is vaak low-hanging fruit met grote impact.
Quick Win 3: Key metrics (2 weken)
Definieer en meet 5 key datakwaliteits-metrics. Dit creëert urgentie en een baseline.
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.
De organisaties die succesvol zijn met AI hebben één ding gemeen: ze hebben hun data op orde gebracht voordat ze aan AI begonnen.
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 en we bespreken je data-readiness.