De afgelopen jaren hebben organisaties veel geïnvesteerd in het AI-ready maken van hun data. Data lakes zijn ingericht, databronnen opgeschoond, governance is aangescherpt en datakwaliteit is verbeterd. Daarmee is een belangrijke basis gelegd voor AI-toepassingen die data analyseren, patronen herkennen en aanbevelingen doen.
Maar Agentic AI legt de lat hoger. Een AI-agent moet informatie niet alleen begrijpen, maar er ook zelfstandig naar kunnen handelen. Dat vraagt om meer dan goede data alleen.
In dit blog laten we aan de hand van een klantvraag over een vertraagde bestelling zien waar het verschil zit tussen AI-ready en agent-ready data, welke vier bouwstenen daarvoor nodig zijn én hoe je de eerste stappen richting agent-ready data zet.
Wat is het verschil tussen AI-ready en agent-ready data?
Neem een klant die een e-mail stuurt met de vraag waar een vertraagde bestelling blijft.
| Met AI-ready data | Met agent-ready data |
| Het sentiment herkennen | De klantvraag begrijpen |
| Een antwoord voorstellen | De bestelstatus controleren |
| Een samenvatting maken voor een medewerker | Het CRM raadplegen |
| Transportinformatie ophalen | |
| Het dossier bijwerken | |
| Een update naar de klant sturen | |
| Escaleren wanneer nodig |
Met AI-ready data ondersteunt AI vooral bij analyse en advies. Een agent met agent-ready data kan daarnaast zelf informatie ophalen, systemen raadplegen en binnen afgesproken kaders acties uitvoeren.
Daarvoor heeft een agent niet alleen correcte data nodig, maar ook context, toegang tot systemen, bedrijfsregels en duidelijke goedkeuringsmomenten.
Vier bouwstenen voor agent-ready data
1. Semantisch rijke data
Een AI-agent moet niet alleen gegevens kunnen zien, maar ook begrijpen wat ze binnen de bedrijfscontext betekenen. Een risicoscore is bijvoorbeeld niet zomaar een getal. De agent moet weten op welke onderneming de score betrekking heeft, hoe deze moet worden geïnterpreteerd en welke vervolgstappen eraan gekoppeld zijn.
Consistente definities en betrouwbare identificatie van klanten, leveranciers en andere entiteiten zijn daarbij essentieel.
Lees ook: AI experiment laat zien waarom betrouwbare bedrijfsdata het verschil maakt
2. Realtime context
Agents handelen op basis van wat er nu gebeurt. Relevante statuswijzigingen, transacties, workflow-events en andere signalen moeten daarom tijdig beschikbaar zijn.
Een kredietbeslissing op basis van een verouderde betaalstatus kan direct tot een verkeerde uitkomst leiden. Agent-ready data moet dus niet alleen betrouwbaar, maar ook actueel zijn.
3. Actiegerichte architectuur
Informatie alleen is niet voldoende. Data moet ook verbonden zijn met de acties die erop volgen.
Verslechtert bijvoorbeeld het risicoprofiel van een klant, dan kan een agent aanvullende informatie ophalen, een herbeoordeling starten, een workflow activeren of een medewerker informeren. De stap van weten naar doen moet technisch mogelijk zijn.
Lees ook: Agentic AI: van hype naar praktische realiteit
4. Governance aan de bron
Hoe autonomer agents worden, hoe belangrijker duidelijke kaders worden. Welke systemen mag een agent benaderen, welke acties mag hij zelfstandig uitvoeren en wanneer is menselijke goedkeuring nodig?
Autorisaties, beleidsregels, compliance-eisen en logging moeten daarom direct onderdeel zijn van het proces. Governance is geen controle achteraf, maar een randvoorwaarde voor iedere actie.
Lees ook: Data provenance: vertrouwen in bedrijfsdata begint bij de bron
Hoe maak je data agent-ready?
De overgang naar agent-ready data vraagt meestal niet om een compleet nieuw platform. Veel organisaties hebben al een goede basis gelegd. De volgende stap is vooral om data, context en acties beter met elkaar te verbinden.
De volgende stappen leveren vaak de meeste waarde op:
- Harmoniseer definities tussen systemen.
- Zorg voor consistente identificatie van klanten, producten en transacties.
- Leg bedrijfsregels expliciet vast.
- Maak acties toegankelijk via API’s.
- Verrijk data met actuele gebeurtenissen.
- Breng toegangsrechten en governance dichter bij de bron.
Daarmee verschuift de vraag van kan AI onze data begrijpen? naar kan AI op basis van die data veilig, betrouwbaar en controleerbaar handelen?
Wil je weten hoe je jouw data kunt voorbereiden op AI-agents? Onze experts denken graag met je mee over hoe je betrouwbare bedrijfsdata inzet voor AI-toepassingen.
