AI-assistenten zijn pas zo slim als je informatie dat is
Iedereen praat over AI, of het nu Microsoft Copilot, ChatGPT of andere slimme assistenten zijn. Veel organisaties willen “iets met AI”, maar lopen al snel tegen een probleem aan: AI kan alleen goed werken met de juiste informatie en duidelijk omschreven doelstellingen.
Het resultaat? Tools leveren nauwelijks bruikbare output, oude versies worden opgepikt, privacygevoelige data komt onbedoeld boven, en waardevolle kennis blijft opgesloten in silo’s.
AI is geen op zichzelf staande oplossing; de waarde van AI ontstaat als de technologie, de structuur en de cultuur (mens) op elkaar afgestemd zijn.
De grenzen van werken met mappen
Veel AI-pilots komen niet van de grond, niet door een gebrek aan technologie of rekenkracht, maar door problemen met de datahuishouding. Zonder een goed georganiseerde en toegankelijke databasis kan AI geen betrouwbare resultaten leveren.
In de meeste organisaties is data versnipperd aanwezig:
verstopt in legacy-systemen, hiërarchische mappenstructuren, e-mails of specifieke softwarepakketten. Daardoor is niet alle informatie beschikbaar voor AI-analyse. Het is daarom essentieel om te weten waar je data zich bevindt (applicatielandschap), waar mogelijk te centraliseren, en duplicatie van data te vermijden (één versie, één locatie).
Veel bedrijven werken nog met klassieke mappenstructuren:
- documenten verspreid over afdelingen,
- versies met “definitief_v3_final_final.docx”,
- en kennis die in silo’s blijft hangen.
Voor een mens is dat al verwarrend.
Voor een AI-assistent is het gewoon ruis.
Gevolg:
- Ai-assistenten levert nauwelijks relevante resultaten,
- AI kan geen onderscheid maken tussen versies of context,
- privacygevoelige data kan onbedoeld gedeeld worden,
- en waardevolle kennis blijft opgesloten.
Waarom AI alleen werkt met gestructureerde informatie
AI haalt zijn kracht uit de informatie die jouw organisatie al bezit. Maar zonder duidelijke structuur, metadata en indexering vindt AI zelden relevante resultaten.
In veel organisaties ontstaan datasilo’s: elke afdeling werkt met eigen tools, mappen en processen. Daardoor raakt data versnipperd en kunnen systemen niet met elkaar communiceren. Door geïntegreerde datastromen (via API’s) te gebruiken, voorkom je dat informatie los van elkaar blijft bestaan.
Data moet vindbaar, toegankelijk, interoperabel en herbruikbaar zijn. Een duidelijke, begrijpelijke Data Governance helpt medewerkers dit consequent toe te passen en hoort idealiter bij de onboarding.
Typische problemen die AI hinderen:
- Documenten verspreid over persoonlijke schijven of oude mappenstructuren
- SharePoint-bibliotheken zonder metadata of duidelijke taxonomie
- Onvoldoende rechtenbeheer of context waardoor AI geen onderscheid kan maken tussen versies
Zonder deze basis kan AI technisch wel documenten bereiken, maar in de praktijk levert het weinig bruikbare output op.
De sleutel: AI-ready informatiebeheer
De echte waarde van AI ligt niet in de tool zelf, maar in hoe je organisatie met informatie omgaat. Organisaties die vandaag investeren in AI-ready informatiebeheer plukken morgen de vruchten van hun AI-initiatieven.
Belangrijke stappen zijn:
1.Structureren van informatie
Documentbibliotheken opzetten met metadata en duidelijke taxonomieën zodat AI weet wat waar staat.
2.Afsprakenkaders en governance
Helder beleid rond naamgeving, opslag, versiebeheer en rechten, volledig AI-compatibel.
3.Bewustmaking en opleiding van teams
Medewerkers leren hoe ze documenten correct opslaan, benoemen en delen, zodat AI optimaal kan werken.
Organisaties die bovenstaande stappen volgen:
- Hebben informatie gestructureerd en toegankelijk
- Hebben governance en afspraken AI-compatibel gemaakt
- Zorgt dat teams begrijpen hoe ze “AI-ready” moeten werken
- Kunnen AI-tools optimaal laten presteren
Kortom: AI is pas zo slim als de informatie waar het op werkt.
Wil je dat AI écht waarde toevoegt voor jouw organisatie?
Begin bij de basis: een gestructureerd, toegankelijk en goed beheerd informatiebeheer.
Onze informatiebeheerdiensten kunnen je helpen om een stevige basis vast te leggen voor slimme AI-toepassingen én duurzaam kennisbeheer.
