Organisaties: van betrouwbare data naar betrouwbare AI en agents

Samenvatting

Betrouwbare data vormt de basis voor AI en agents, maar organisaties lopen achter op de eisen van agentic AI.

Betrouwbare data als basis voor AI en agents

dbt beschrijft AI-volwassenheid niet als een kwestie van steeds geavanceerdere modellen. De doorslag ligt bij de data en organisatorische afspraken die AI betrouwbaar moeten ondersteunen. Dat wordt lastiger zodra agents niet alleen mensen helpen, maar zelfstandig binnen workflows handelen, meerdere bronnen combineren en bedrijfscontext interpreteren.

Uit de 2026 Agentic AI Readiness Index van Fivetran blijkt dat 41% van de organisaties agentic AI al in productie gebruikt. Slechts 15% zegt volledig voorbereid te zijn met de huidige datafundering. De enquête omvatte 400 dataprofessionals.

Betrouwbare AI begint volgens dbt met data die organisatiebreed dezelfde betekenis heeft. Daarvoor zijn gedeelde standaarden nodig rond transformatie, testen, documentatie en beheer. Die basis vormt het startpunt, niet het einddoel.

Governance voor agentic AI

Naarmate AI meer workflows en teams raakt, volstaan lokale of informele controles niet meer. Beleid en standaarden moeten overal hetzelfde werken. Ook eigenaarschap moet duidelijk blijven voor data, definities, workflows en AI-uitkomsten die over team- en systeemgrenzen heen lopen.

De organisatie moet daarnaast kunnen vaststellen wie problemen oplost, wijzigingen beheert en controleert of beleid blijft gelden. dbt koppelt grotere autonomie daarom aan auditability, accountability en toezicht. Die controle hoort in de basis te zitten, niet pas nadat AI zich door de organisatie heeft verspreid.

De volgende stap is context. Betrouwbare data laat zien wat er gebeurde; context helpt een AI-systeem begrijpen wat die informatie voor het bedrijf betekent.

Concrete takeaway voor BI-professionals

Breng voor elke AI- of agenttoepassing niet alleen de gebruikte bronnen in kaart, maar ook definities, transformaties, tests, eigenaar, bedrijfscontext en verantwoordelijke voor de uitkomst. Controleer daarna of dezelfde regels over teams en workflows heen gelden. Ontbreekt één van die onderdelen, dan ligt de beperking niet bij het model, maar bij de datafundering en governance.