Bedrijven willen AI, maar hun data is er nog niet klaar voor

maandag, 09 maart 2026 om 11:40

Steeds meer organisaties investeren in kunstmatige intelligentie, maar de meeste bedrijven blijken nog niet klaar om AI op grote schaal te gebruiken. Dat blijkt uit nieuw wereldwijd onderzoek van Cloudera, uitgevoerd in samenwerking met Harvard Business Review Analytic Services.

Volgens het rapport Taming the Complexity of AI Data Readiness erkennen bedrijven het enorme potentieel van AI, maar vormen problemen met data nog steeds een grote blokkade. Zo geeft 73% van de organisaties aan dat het voorbereiden van data voor AI een grote uitdaging is.

Slechts 7% heeft data klaar voor AI

Voor het onderzoek werden meer dan 230 managers ondervraagd die verantwoordelijk zijn voor data- en AI-beslissingen binnen hun organisatie. De resultaten laten een duidelijke kloof zien tussen AI-ambities en de technische realiteit.

Hoewel veel bedrijven experimenteren met AI, zegt slechts 7% dat hun data daadwerkelijk klaar is voor AI-implementatie. Tegelijkertijd geeft 27% aan dat hun data nauwelijks of helemaal niet geschikt is voor AI-projecten.

Volgens de onderzoekers betekent dit dat veel organisaties wel investeren in AI-tools, maar dat de onderliggende data-infrastructuur nog onvoldoende ontwikkeld is.

Datakwaliteit en integratie grootste obstakel

Bedrijven lopen tegen verschillende problemen aan bij het voorbereiden van data voor AI. De belangrijkste uitdagingen zijn:

Gescheiden databronnen en integratieproblemen (56%)
Gebrek aan een duidelijke datastrategie (44%)
Datakwaliteit en mogelijke bias in data (41%)
Regelgeving die datagebruik beperkt (34%)

Veel organisaties beschikken over grote hoeveelheden data, maar die zijn verspreid over verschillende systemen, clouds en databronnen. Daardoor is het lastig om die data te combineren en bruikbaar te maken voor AI-modellen.

Bedrijven werken nog aan hun datastrategie

Managers beginnen steeds vaker te erkennen dat AI geen experiment meer is, maar een essentieel onderdeel van de bedrijfsstrategie.

Toch heeft momenteel slechts 23% van de organisaties een duidelijke datastrategie voor AI. Meer dan de helft van de bedrijven (53%) zegt wel actief bezig te zijn met het ontwikkelen van zo’n strategie.

De belangrijkste onderdelen van een succesvolle datastrategie zijn volgens respondenten:

bescherming van gevoelige data en privacy (59%)
datakwaliteit (46%)
databeheer en governance (41%)

AI-agents veranderen de verwachtingen

Opvallend is dat veel bedrijven verwachten dat AI de komende jaren een grotere rol gaat spelen in hun dagelijkse processen. Bijna 65% van de respondenten denkt dat een groot deel van de bedrijfsprocessen binnen twee jaar wordt ondersteund of vervangen door AI-agents.

Daarnaast denkt 47% dat AI-agents kunnen helpen om problemen met datakwaliteit op te lossen.

Volgens Sergio Gago hangt het succes van AI uiteindelijk volledig af van de data erachter. “AI is slechts zo krachtig als de data die erachter zit. Organisaties moeten veilige toegang hebben tot al hun data, waar die zich ook bevindt,” zegt Gago.

Volgens hem verschuift de focus daarom van experimenteren met AI naar het bouwen van schaalbare data-architecturen die werken in hybride omgevingen, zoals cloud, datacenters en edge-systemen.

De boodschap uit het onderzoek is duidelijk: de grootste uitdaging voor AI ligt voorlopig niet bij de algoritmes, maar bij de data waarop ze draaien.

Lees ook

Wessel Simons

Wessel Simons is redacteur en mede-architect achter AIwereld.nl. Hij schrijft over kunstmatige intelligentie, digitale soevereiniteit, geopolitiek en de machtsverschuivingen die ontstaan door de opkomst van AI-systemen.