AI-gebaseerde dataplatforms

Reality check: AI-geschikt, maar zonder echte toegevoegde waarde

Uit het huidige onderzoek "AI-ready Data Platforms 2026" blijkt dat meer dan 70% van de bedrijven hun platforms al omschrijven als AI-geschikt. Maar slechts een fractie van hen behaalt een meetbaar bedrijfsvoordeel^.1 Deze tegenstrijdigheid wijst op een structureel probleem: de uitdaging is niet de invoering van AI, maar de operationalisering ervan.

Bedrijven noemen efficiëntieverhoging (55%), kostenverlaging (49%) en verbeterde gegevenstoegang (48%) als hun belangrijkste doelen. Maar de verwachte ROI blijft vaak uit omdat de implementatie in IT en in de verschillende bedrijfsonderdelen gefragmenteerd is^.1

Conclusie: AI-volwassenheid wordt niet aangetoond door tools of pilotprojecten, maar door het vermogen om gegevens te integreren, use cases op te schalen en AI te integreren in de belangrijkste bedrijfsprocessen.

Zijn gegevens nog steeds het grootste obstakel voor succesvolle AI-projecten?

Bedrijven hebben veel vertrouwen in hun AI-strategieën, maar worden geconfronteerd met grote uitdagingen op het gebied van gegevens. Uit het onderzoek komen slechte gegevenskwaliteit (30 procent), gefragmenteerde gegevenslandschappen (28 procent) en trage IT-processen (25 procent) naar voren als de grootste obstakels^.1

Dit komt overeen met waarnemingen op de markt: AI-systemen zijn slechts zo goed als het datafundament waarop ze zijn gebaseerd. Wat nog veelzeggender is, is dat slechts ongeveer een kwart van de bedrijven onbeperkte toegang heeft tot alle gegevens die relevant zijn voor AI-use cases^.1

Dit leidt tot een discrepantie tussen de verwachtingen van het managementniveau en de realiteit van het operationele bedrijf. De bedrijfsonderdelen worstelen met beperkte toegangsmogelijkheden, terwijl IT de AI-readiness overschat. Dit creëert een onbalans die de transformatie vertraagt.

Van datachaos naar echte toegevoegde waarde door AI: wat bedrijven echt nodig hebben

Analist of wetenschapper met een computer en een dashboard die informatie uit complexe gegevenssets analyseert.

Om AI op grote schaal te gebruiken, moeten bedrijven overstappen van individuele initiatieven naar een holistische aanpak. Hiervoor hebben ze nodig:

Een robuust datafundament met solide governance, integratie en toegankelijkheid
Opschaalbare AI-platforms die real-time verwerking en complexe analyses ondersteunen
Operationele randvoorwaarden voor de overgang van test- naar live-omgeving
Coördinatie tussen bedrijfs-, IT- en datateams

Met het holistische AI- en dataportfolio van T-Systems, dat consulting, AI, professionele dataservices en operations combineert in een allesomvattende end-to-end-oplossing, kunnen bedrijven deze uitdaging het hoofd bieden. De aanpak heeft een modulaire structuur - van workshops voor een snelle start tot complexe AI-implementaties op bedrijfsschaal. Hierdoor kunnen in elke fase meetbare resultaten worden behaald.

T-Systems dicht een belangrijke kloof

T-Systems combineert branche-know-how met een uitgebreide AI- en datastack die advies, datafundamenten, AI-services en infrastructuur omvat.

De belangrijkste sterke punten:

Data Foundation Services: data consulting, ontwikkeling van gestandaardiseerde, gereguleerde en AI-geschikte data-ecosystemen
Expertise op het gebied van soevereine AI: waarborgen van compliance, beveiliging en gegevenssoevereiniteit in overeenstemming met de Europese vereisten
AI Foundation Services: opschaalbare levering van LLM's, RAG-architectuur en AI-agenten
Holistische voorziening: van strategieontwikkeling tot implementatie en werking
Meetbare resultaten: productiviteitsstijgingen, kostenbesparingen en snellere besluitvorming in alle sectoren

Het portfolio is ontwikkeld om de gaten te dichten die in het onderzoek zijn geïdentificeerd en om gefragmenteerde dataomgevingen te transformeren in opschaalbare, AI-gestuurde bedrijfsplatforms.

Van pilotproject tot livegang: de kritieke overgang

Het onderzoek bevestigt een herkenbare trend: bedrijven verschuiven hun investeringen van AI-experimenten naar echte AI-automatisering en modernisering van IT-architecturen.
T-Systems ondersteunt bedrijven bij het voorbereiden van gegevens voor hun AI-toepassingen - met behulp van een gestructureerde, stapsgewijze aanpak die we de "Data Journey Roadmap" noemen.

Stap 1: Data Journey Initialization (S) - Start - (~4 dagen)

Krijg een duidelijk overzicht van je huidige gegevenslandschap, inclusief gegevensbeheer, governance en gegevensgebruik. Deze stap laat zien wat er al goed werkt, waar er uitdagingen zijn en waar er potentieel is voor optimalisatie.

Stap 2: Data Consulting (M) (~2 weken)

Identificeer hoe gegevens bedrijfswaarde kunnen creëren en welke vaardigheden daarvoor nodig zijn. Op basis hiervan ontwikkelen we een duidelijke roadmap met prioriteiten, initiatieven en concrete volgende stappen.

Stap 3: Governance en architectuur (L) (~6 maanden)

Breng je strategie in de praktijk: door een gestructureerde gegevensorganisatie, duidelijk gedefinieerde rollen en richtlijnen en de ontwikkeling van een opschaalbare gegevensarchitectuur. Dit creëert een stabiele basis voor geavanceerde AI-gebruiksgevallen.

Het resultaat: waarde creëren uit gegevens met behulp van AI

Met een solide datafundament kunnen bedrijven datasilo's elimineren, de toegang tot informatie verbeteren en snellere, datagestuurde beslissingen nemen. De uitgebreide AI- en data-expertise van T-Systems helpt bedrijven om verder te gaan dan pilotprojecten, AI in de hele organisatie op te schalen en meetbare resultaten op de lange termijn te behalen.