AI-systemen leren van de input die ze krijgen. Of het nu gaat om het voorspellen van klantgedrag, het optimaliseren van gespreksstromen of het herkennen van patronen, de kwaliteit van de data bepaalt het succes. Goede data zorgt voor betrouwbare uitkomsten; slechte data leidt tot fouten of gemiste kansen.
AI draait om data, het is de basis waarop systemen leren en presteren. Maar niet alle data is even bruikbaar. Geordende, schone data leidt tot waardevolle inzichten; rommelige data resulteert in chaos. In deze blog wordt uitgelegd welke data je nodig hebt voor AI, waarom ordening essentieel is, en hoe je omgaat met gevoelige versus niet-gevoelige informatie. Want zoals het gezegde luidt: "shit in = shit out".
Waarom data de kern is van AI
Het belang van geordende data
“Shit in = shit out” vat het perfect samen. Als AI wordt gevoed met ongeorganiseerde, incomplete of inconsistente data, zijn de resultaten onbetrouwbaar. Stel je voor: een AI moet klantvragen categoriseren, maar de dataset bevat spelfouten, dubbele entries en ontbrekende velden. Dan kan het systeem het verschil niet zien tussen “factuur” en “facturatie”, met verkeerde antwoorden als gevolg.
Om dit te voorkomen, moet data geordend worden:
- Schoonmaken: Duplicaten verwijderen, ontbrekende gegevens aanvullen, fouten corrigeren.
- Structureren: Een logische indeling aanbrengen, zoals kolommen voor “klantnaam”, “datum” en “vraagtype”.
- Uniformiteit: Zorgen dat termen consistent zijn – “Ja” mag niet ook als “yes” of “J” voorkomen.
Een goed gestructureerde dataset helpt AI bijvoorbeeld patronen te herkennen in verkoopcijfers of klantinteracties, wat leidt tot nauwkeurige voorspellingen.
Welke data gebruik je?
Niet alle data is geschikt voor AI. Dit zijn veelgebruikte typen:
- Operationele data: Gesprekslogs, ticketnummers, responstijden – feitelijk en meetbaar.
- Klantdata: Aankoopgeschiedenis, voorkeurskanalen, eerdere interacties – nuttig voor personalisatie.
- Feedbackdata: Enquêtescores, gespreksnotities – biedt inzicht in klanttevredenheid.
Irrelevante of onsamenhangende data, zoals willekeurige notities, moet worden weggefilterd. Het draait om relevantie en nauwkeurigheid.
Gevoelige vs. niet-gevoelige informatie
Niet elke dataset kan zomaar worden gebruikt, privacy en wetgeving spelen een rol. Dit is het verschil:
- Gevoelige data: Persoonlijke informatie zoals namen, adressen, telefoonnummers, e-mails of bankgegevens. Dit valt onder privacywetten zoals de AVG (GDPR) en vereist anonimisering (bijv. “Klant123” in plaats van “Jan Jansen”) of expliciete toestemming en beveiliging.
- Niet-gevoelige data: Algemene statistieken zoals gespreksduur, aantal oproepen per dag of anonieme feedbackscores. Dit kan vrijer worden gebruikt, zolang het niet naar een individu te herleiden is.
Denk aan klantinteracties: persoonlijke details moeten beschermd worden, terwijl geaggregeerde trends zonder risico gedeeld kunnen worden.
Waarom dit cruciaal is
Een AI is zo goed als de data die het krijgt. Geordende, relevante input levert betrouwbare output op – zoals een systeem dat piekdrukte voorspelt. Ongeorganiseerde data leidt tot onzin. En met gevoelige informatie zijn voorzichtigheid en privacybescherming een must – een misstap kan vertrouwen en reputaties schaden.
Hoe begin je?
Begin klein en gericht. Kies een specifieke dataset, zoals verkoopcijfers of klantfeedback, en maak die eerst bruikbaar: verwijder onnodige rommel, vul hiaten, en breng een heldere structuur aan. Test je AI met deze schone data en kijk of de resultaten kloppen. Breid daarna uit naar andere datasets, maar blijf controleren op consistentie en kwaliteit. Dit proces vraagt tijd en aandacht, maar legt een stevige basis voor succesvolle AI-toepassingen. Heb je vragen of wil je meer weten over hoe je jouw data AI-klaar maakt? Bij ons kun je terecht voor advies en praktische ondersteuning.