Veel organisaties experimenteren met AI en bouwen nieuwe use cases op bestaande data platformen. Maar in de praktijk vallen de resultaten vaak tegen. Niet omdat het model niet goed genoeg is — maar omdat de onderliggende data niet klopt, niet begrepen wordt, of simpelweg niet geschikt is voor AI.

We hebben de afgelopen jaren sterke datafundamenten neergezet: data lakes, moderne platformen en dashboards. Maar deze zijn ontworpen voor rapportage — niet voor systemen die zelfstandig met data moeten werken.

In deze sessie verkennen we het concept AI-ready data — niet als dataset, maar als capability. Want wat gebeurt er als AI patronen probeert te herkennen in data zonder duidelijke betekenis, kwaliteit of herkomst? Dan schaal je niet alleen inzichten, maar ook fouten.

Aan de hand van een praktisch 4-lagenmodel — van data quality en semantiek tot governance en AI-usability — maken we dit concreet met herkenbare checks en vragen die direct toepasbaar zijn in je eigen praktijk. Denk aan vragen als: zijn quality checks onderdeel van je pipelines, is metadata machine-readable, en kan een AI-model deze data direct gebruiken zonder handmatige bewerking?

Daarnaast krijg je een pragmatische aanpak om te starten: hoe maak je niet je hele platform, maar één concrete use case AI-ready? We laten zien hoe je vanuit die eerste stap toewerkt naar een schaalbare data capability, ondersteund door active metadata, automatisering en data as a product.

Na deze sessie heb je niet alleen een helder beeld van wat AI-ready data betekent, maar ook concrete handvatten om er morgen mee aan de slag te gaan.