Ontdek waarom een succesvolle AI-integratie altijd als dataproject begint

Recent onderzoek toont aan dat maar liefst 77% van de beslissingsbevoegde managers bang is dat hun bedrijf de voordelen van generatieve AI misloopt. Uit angst om achter te blijven, kiezen veel organisaties ervoor om volop in te zetten op AI. Ze hopen zo te profiteren van de vele voordelen van kunstmatige intelligentie waar je zoveel over hoort, zoals snellere besluitvorming, efficiëntere bedrijfsvoering en hogere klanttevredenheid. Maar negeren zij daarbij niet de belangrijkste stap: het voorbereiden van hun data? 

AI implementeren zonder dat je organisatie daar 100% op is voorbereid, brengt risico’s met zich mee. Uit nieuw onderzoek blijkt dat een goede voorbereiding van je data (datakwaliteit) de allerbelangrijkste stap is als je serieus met generatieve AI aan de slag wilt gaan. Dit is logisch: als je je AI-modellen traint met te weinig of onvolledige data, weet je zeker dat de output te wensen overlaat.

Hoe dit precies werkt, laten de drie hypothetische use cases hieronder zien. Duik met ons in deze fictieve bedrijven en ontdek wat het effect is van effectieve en ineffectieve data op AI.

Wat is de invloed van voorbereide data op AI-output? Ontdek het aan de hand van drie use cases

1. Meer efficiëntie met AI

We beginnen bij het salesteam van een denkbeeldig techbedrijf, Futurix Dynamics. Daar hebben ze alle data in hun CRM-systeem opgeschoond en gestandaardiseerd. Dit betekent dat de klantprofielen kloppen en de salesinteracties goed gedocumenteerd zijn. 

Sinds ze AI-functionaliteit aan hun CRM hebben gekoppeld, analyseert AI die data om potentiële leads en up-selling kansen in kaart te brengen. Daarnaast genereert AI e-mails voor de salesmedewerkers en maakt het automatisch een samenvatting van de telefoongesprekken die ze met hun klanten voeren. Hierdoor hoeven zij minder te schrijven en hebben ze meer tijd voor de verkoop. De salesafdeling functioneert hierdoor veel efficiënter.

Bij concurrent HumanisTek Inc. heeft het management besloten om zo snel mogelijk AI te implementeren in hun systeem. Om tijd te winnen, hebben ze de voorbereidende stap overgeslagen. Zo zitten er in hun CRM nog verlopen contracten, en ook de salesdata zijn niet altijd consistent. Hierdoor komt het AI-platform geregeld met niet-relevante leads, gebaseerd op verouderde klantinformatie. Dit leidt tot gemiste kansen en gefrustreerde salesmedewerkers die steeds allerlei data moeten corrigeren. Ze besteden ook veel te veel tijd aan het verbeteren van de e-mails die AI genereert. Die zijn vaak onjuist vanwege verouderde data. Van de grotere efficiëntie die AI zou moeten opleveren, is hier dus geen sprake.

2. Minder fouten met AI

Bij callcenter HelpDeskers hebben ze de data zo voorbereid dat hun AI-systeem de vragen van klanten begrijpt en deze direct in de juiste categorie weet onder te brengen. De medewerkers handelen zo hun cases sneller af en leveren een uiterst persoonlijke service. Bovendien herkent het AI-systeem een aantal specifieke problemen op het moment dat die zich voordoen, bijvoorbeeld door een enorme piek in het aantal telefoontjes. Dit is alleen mogelijk als de databronnen compleet zijn en regelmatig worden bijgewerkt. Het systeem geeft het team dan alle benodigde informatie om het probleem proactief aan te pakken en de algehele klanttevredenheid te verhogen. 

AI genereert ook rapportages, zodat het management weet over welke onderwerpen het meest wordt gebeld. Op basis van die informatie kunnen ze de juiste beslissingen nemen over de bezetting en de verdere medewerkerstraining.

Bij callcenter QuickFixing gelden er andere prioriteiten dan opgeschoonde data. De calls worden niet met de juiste codering in het systeem ingevoerd. Ook houden ze niet bij op welke datum en tijd er over een bepaald onderwerp wordt gebeld. 

Doordat de data niet compleet zijn en soms ook onjuist, kan AI de klachten van de bellers niet in de juiste context plaatsen. De klantenservicemedewerkers krijgen geen informatie over trends in de gemelde problemen en kunnen deze dus ook niet proactief aanpakken. Dit leidt niet alleen tot gefrustreerde klanten, maar kan op de lange termijn ook leiden tot een verkeerde bedrijfsstrategie. Het management heeft geen duidelijk beeld van wat er zich afspeelt, waardoor ze hun beslissingen baseren op onjuiste informatie.

3. Meer inzicht met AI

Marktonderzoeksbureau Trendists heeft een data-analist in dienst die ervoor zorgt dat het AI-systeem alleen van actuele en gedetailleerde data wordt voorzien. Daardoor genereert het systeem dynamische rapportages die een goed beeld geven van de veranderingen in de markt en het gedrag van klanten. Op basis van deze rapportages kan de data-analist het management strategische tips geven, zodat het bedrijf de marketingtrends een stap voor blijft.

Bij marktonderzoeksbureau Static Analytics, Ltd. is de informatie die het systeem ingaat niet altijd up-to-date. Hun data-analist moet het daardoor doen met een AI-systeem dat geen correcte prognoses en relevante aanbevelingen kan genereren. En dat betekent dat het management geen gefundeerde beslissingen kan nemen, omdat de benodigde realtime inzichten ontbreken. Daardoor loopt het bedrijf steeds achter de feiten aan.

Data zijn je allerbelangrijkste strategische asset en vormen de basis voor een goed functionerend AI-systeem. Maar je kunt je data alleen optimaal benutten – en de vruchten plukken van je keuze voor AI – als je er een data-first mindset op na houdt en eerst je data goed voorbereidt.