De oorzaak zit vrijwel altijd in het fundament eronder: data die niet klopt, systemen die niet met elkaar praten, feiten verspreid over spreadsheets, mailboxen en tools die nooit zijn ontworpen om samen te werken.
Uit het State of Data and Analytics rapport van Salesforce, gebaseerd op meer dan 7.600 data- en IT-leiders wereldwijd, blijkt dat 84 procent zegt dat hun datastrategie een grondige aanpak nodig heeft voordat hun AI-ambities kunnen slagen. Toch heeft de grote meerderheid van de organisaties nog steeds geen uniforme datastrategie. In dat gat stranden AI-experimenten.
Het fundament is waar dit artikel over gaat. Want voordat een AI-agent een zinvolle actie kan uitvoeren, moet hij eerst één vraag beantwoorden: wat is hier eigenlijk waar? Als het antwoord onduidelijk is, gokt de agent, vraagt hij door, of stopt hij. Geen van die uitkomsten is wat je voor ogen had.
Het dataprobleem is geen technisch probleem
Elk systeem dat je gebruikt, laat data achter. Een CRM voor klantcontacten, een financieel systeem voor facturen en omzet, projecttools voor planning en uitvoering, spreadsheets voor alles wat er verder niet in past. Elk systeem wordt bijgehouden door andere mensen met andere definities. Zonder datastrategie groeit die verzameling door zonder dat iemand bepaalt welke bron leidend is.
Wie is de eigenaar van een klant? De accountmanager in het CRM of het contract in het financiële systeem? En wat betekent 'projectmarge' precies: de marge op het moment van offreren, bij afsluiting van het project, of het cijfer na correcties? In de meeste organisaties die in de loop der jaren zijn gegroeid, is dit dagelijkse kost.
AI maakt die onduidelijkheid juist groter. Geeft de onderliggende data drie verschillende antwoorden op dezelfde vraag, dan produceert de agent drie verschillende uitkomsten, afhankelijk van hoe hij is ingericht en welke bron hij op dat moment raadpleegt. Daar heeft niemand iets aan.
Eén centrale bron van de waarheid
De organisaties waar AI echt resultaat levert, hebben één ding gemeen: één plek waar alle relevante bedrijfsdata samenkomt en consistent blijft.
Bij CBEE Remarkable werken we daar elke dag aan: het lead-to-cash proces op het Salesforce platform. Van eerste contact tot en met factuur draait alles op hetzelfde platform, met dezelfde data en dezelfde definities. Elke stap in het proces gebruikt dezelfde bron.
Lukt dat niet, of kiest een organisatie bewust voor een ander landschap? Dan brengen we de losse bronnen samen tot een compleet klantbeeld, met unified data in Salesforce Data 360. Het doel blijft hetzelfde. Eén plek met de waarheid waarop systemen en mensen kunnen vertrouwen.
Dat fundament ontstaat door het geduldige werk om data samen te brengen in één systeem, met consistente definities, toegankelijk voor iedereen die het nodig heeft. Al het AI-werk dat daarna komt, is op dat fundament gebouwd.
Wat grounding eigenlijk betekent
In de taal van AI heet dit grounding. Het betekent dat een AI-agent opereert vanuit jouw data: jouw klanten, jouw projecten, jouw afspraken, jouw marges.
Grounding zorgt ervoor dat een generieke assistent jouw organisatie begrijpt. Een antwoord dat overal zou kunnen kloppen, wordt een antwoord dat klopt voor jouw specifieke situatie. Dat verschil bepaalt of je in de dagelijkse praktijk iets aan AI hebt.
Salesforce Data 360 is gebouwd op precies dit principe. Het verbindt de silo's die er al zijn en maakt ze beschikbaar voor AI in één consistente vorm. Dat geeft de agent een technische basis om niet meer te hoeven raden welke bron klopt. Welke definitie leidend is, blijft mensenwerk: dat leggen we samen met de organisatie vast in het datamodel.
Wat dit voor jouw organisatie betekent
Als je je voorbereidt op AI, is de belangrijkste vraag hoe jouw data er vandaag voor staat. Zijn je klantgegevens volledig en consistent? Spreken je financiële en operationele systemen dezelfde taal? Is er één gezaghebbende bron voor de cijfers die ertoe doen?
Is het antwoord op een van deze vragen geen volmondig ja, dan ligt daar je startpunt: datawerk is de voorwaarde waar AI op draait. Data op orde zetten is de eerste stap. Daarna volgt de vraag hoe AI leert wat die data in jouw context betekent.
Wil je weten hoe ver jouw datafundament is? Op 9 en 10 september vind je ons op Data Expo in de Jaarbeurs Utrecht. Loop binnen bij de stand, dan neem ik het samen met het team van CBEE Remarkable met je door.
Deze blogpost is een bijdrage van CBEE Remarkable, implementatiepartner gespecialiseerd in Salesforce en Certinia. CBEE helpt organisaties in professional services, IT en Health & Life Sciences hun commerciële en financiële processen te digitaliseren en te verbinden, van lead tot cash. Meer inspiratie vind je op www.cbeeremarkable.nl of bezoek CBEE Remarkable tijdens Data Expo.
Auteur: Thomas Klopstra
