Waarom de meeste AI-projecten mislukken: hoe doe je het wél goed?
Investeringen in AI-tools, agents en automatisering vallen vaak tegen doordat de onderliggende data gefragmenteerd, verouderd of incompleet is. CM.com laat in deze keynote zien dat niet de technologie, maar datakwaliteit de echte bottleneck vormt voor succesvolle AI-implementaties. Aan de hand van herkenbare valkuilen en concrete praktijkcases ontdek je hoe je een solide datafundament bouwt dat nodig is om AI-toepassingen daadwerkelijk te laten presteren en waarde te laten toevoegen aan je organisatie.
Organisaties investeren massaal in AI-tools, agents en automatisering. Maar de meeste resultaten vallen tegen, niet omdat de technologie niet deugt, maar omdat de data waarop het draait incompleet, verouderd of gefragmenteerd is. AI zonder goede data is geen slimme assistent, het is een dure gok. In deze keynote laat CM.com zien waarom data de echte bottleneck is in elke AI-implementatie, welke valkuilen de meeste organisaties delen, en hoe je een fundament bouwt waarop AI wél doet wat je ervan verwacht. Met praktijkvoorbeelden van bedrijven die de stap al hebben gezet.
