AI belooft een slimmere, snellere en efficiëntere toekomst, maar onder dat optimisme schuilt een stil probleem dat steeds erger wordt: de data zelf. We praten veel over algoritmen, maar niet genoeg over de infrastructuur die ze voedt. De waarheid is dat innovatie de kwaliteit van de input niet kan overtreffen, en op dit moment vertonen die inputs tekenen van spanning. Wanneer de fundering begint te barsten, zullen zelfs de meest geavanceerde systemen wankelen.
Tien jaar geleden konden schaal en nauwkeurigheid hand in hand gaan. Maar vandaag de dag werken deze doelen vaak in tegengestelde richtingen. Privacyregelgeving, aanmeldingen voor apparaten en nieuwe platformbeperkingen hebben het moeilijker dan ooit gemaakt om gegevens van hoge kwaliteit te verzamelen. Om deze leemte op te vullen heeft de markt zichzelf overspoeld met gerecyclede, vervalste of afgeleide signalen die er legitiem uitzien, maar dat niet zijn.
Het resultaat is een vreemde nieuwe realiteit waarin een winkelcentrum dat twee jaar geleden werd gesloten nog steeds ‘voetverkeer’ vertoont, of een autodealer om middernacht druk lijkt te zijn. Deze anomalieën lijken misschien onschuldige problemen, maar zijn in werkelijkheid het resultaat van een data-ecosysteem dat kwantiteit belangrijker vindt dan geloofwaardigheid.
Wanneer volume ruis wordt
Jarenlang geloofde de industrie dat meer data betere inzichten betekende. Volume gaf sterkte aan. Meer input betekende meer intelligentie. Maar overvloed staat nu gelijk aan afleidend lawaai. Om de schaalgrootte te behouden hebben sommige leveranciers hun toevlucht genomen tot aanvullende gegevens of valse signalen die ervoor zorgen dat dashboards er gezond uitzien en tegelijkertijd hun betrouwbaarheid en authenticiteit eroderen.
Zodra slechte gegevens het systeem binnenkomen, is het bijna onmogelijk om ze te scheiden. Het is alsof je een paar verlopen Cheerios in een nieuwe doos mengt; je kunt niet zien welke stukken oud zijn, maar je kunt het verschil proeven. En op grote schaal wordt dat verschil exponentieel groter.
De AI-paradox
Ironisch genoeg is AI zowel een deel van het probleem als een deel van de oplossing. Elk model is afhankelijk van trainingsgegevens, en als die basis gebrekkig is, zullen de inzichten die het oplevert dat ook zijn. Geef het rommel, en het zal vol vertrouwen de verkeerde conclusies trekken.
Iedereen die ChatGPT heeft gebruikt, heeft deze frustratie waarschijnlijk uit de eerste hand gevoeld. Hoewel het een ongelooflijk nuttig hulpmiddel is, zijn er momenten waarop het je nog steeds een onnauwkeurig antwoord of een hallucinatie geeft. U stelt een vraag en deze levert onmiddellijk en met absoluut vertrouwen een gedetailleerd antwoord op. . . behalve dat het allemaal verkeerd is. Even klinkt het overtuigend genoeg om te geloven. Maar zodra je de fout ontdekt, komt er een klein zaadje van twijfel. Doe het nog een paar keer en de twijfel neemt het over. Dat is wat er gebeurt als de datakwaliteit achteruitgaat: het verhaal lijkt nog steeds compleet, maar je weet niet zeker wat echt is.
Tegelijkertijd geeft AI ons nieuwe tools om de rommel die het erft op te ruimen door inconsistenties te signaleren. Een restaurant dat op zondag bezoekers laat zien als het gesloten is? Een winkelcentrum met luiken dat plotseling weer ‘bruisend’ is? Dat zijn de patronen die AI kan opvangen als hij goed wordt getraind.
Toch kan geen enkel bedrijf dit alleen oplossen. Data-integriteit is afhankelijk van elke schakel in de keten, van verzamelaars en aggregators tot analisten en eindgebruikers, die verantwoordelijkheid nemen voor wat zij bijdragen. Vooruitgang zal niet voortkomen uit meer data, maar uit meer transparantie over de data die we al hebben.
Kwaliteit boven kwantiteit
We kunnen er niet langer van uitgaan dat meer data automatisch betere data betekent, en dat is oké.
De focus moet verschuiven van het verzamelen van alles naar het beheren van wat telt, en het opbouwen van betrouwbare datastromen die kunnen worden geverifieerd. Slimmere datasets die op betrouwbare signalen zijn gebouwd, leveren consequent duidelijkere, beter verdedigbare inzichten op dan bergen twijfelachtige informatie.
Veel organisaties stellen omvang nog steeds gelijk aan geloofwaardigheid. Maar de echte vraag is niet hoeveel gegevens je hebt, maar hoe WAAR het is.
Het menselijke element
Het veranderen van de manier waarop mensen over data denken is moeilijker dan het veranderen van de technologie zelf. Teams verzetten zich tegen nieuwe workflows. Partners zijn bang dat ‘minder’ betekent dat ze de zichtbaarheid of controle verliezen. Maar kleinere, slimmere datasets onthullen vaak meer dan enorme datasets ooit zouden kunnen, omdat de signalen die ze bevatten reëel zijn.
Maar zodra het vertrouwen verloren is, verliezen inzichten hun waarde. Het opnieuw opbouwen van dat geloof door middel van transparantie, validatie en samenwerking is net zo cruciaal geworden als de algoritmen zelf.
AI zal het dataprobleem niet uitwissen; het zal het vergroten. We moeten gedisciplineerd genoeg zijn om signalen van ruis te scheiden en zelfverzekerd genoeg om toe te geven dat meer niet altijd beter is.
Omdat het echte voordeel niet het hebben van eindeloze gegevens is. Het is weten wat je achter moet laten.
