Slechts 7% van de ondervraagde bedrijven heeft data klaar voor AI

Cloudera heeft de resul­taten bekend­ge­maakt van een wereld­wijd onderzoek, uitge­voerd door Harvard Business Review Analytic Services in samen­wer­king met Cloudera. Daaruit blijkt dat bedrijven het trans­for­ma­tieve poten­tieel van AI erkennen, maar dat de meeste nog niet klaar zijn om AI opera­ti­o­neel te gaan gebruiken vanwege aanhou­dende problemen met de gereed­heid van hun data.

Onderzoek naar adoptie van AI

Voor het rapport, ‘Taming the Complexity of AI Data Readiness’, zijn in oktober 2025 meer dan 230 leden van het publiek van Harvard Business Review onder­vraagd, die betrokken zijn bij de data-beslis­singen voor AI in hun orga­ni­satie. Het onderzoek onthult een onbalans in de voortgang van AI-adoptie binnen bedrijven. 

Hoewel orga­ni­sa­ties hun AI-initi­a­tieven versnellen, blijven de onder­lig­gende data-infra­struc­turen achter. Slechts 7% geeft aan dat hun data klaar is voor AI-imple­men­tatie en ruim een kwart (27%) meldt dat hun data niet of amper klaar is. Dit laat een groeiende kloof tussen AI-ambities en opera­ti­o­nele gereed­heid zien.

Uitdagingen datakwaliteit

Ondanks wijd­ver­spreide expe­ri­menten met AI blijven er funda­men­tele uitda­gingen met de data bestaan. Drie­ën­ze­ventig procent van de respon­denten geeft aan dat hun orga­ni­satie meer prio­ri­teit zou moeten geven aan de data­kwa­li­teit voor AI dan nu het geval is, en een even groot percen­tage meldt dat hun orga­ni­satie het verwerken en voor­be­reiden van data voor AI als een uitdaging ervaart.

De belang­rijkste uitda­gingen bij het voor­be­reiden van data voor AI zijn:

• Gescheiden data/​moeilijkheden met het inte­greren van data­bronnen (56%)
• Gebrek aan een duide­lijke data­stra­tegie (44%)
• Issues met de datakwaliteit/​vooroordelen (41%)
• Regel­ge­ving die het data­ge­bruik beperkt (34%)

Managers vragen naar datastrategie

Managers erkennen steeds vaker dat AI geen toekomst­pro­ject meer is, maar een opera­ti­o­nele noodzaak voor de huidige bedrijfs­voe­ring. Toch zijn de meeste orga­ni­sa­ties nog bezig met het forma­li­seren van de data­fun­da­menten die nodig zijn om AI op een verant­woorde en effec­tieve manier op te schalen.

Hoewel maar 23% aangeeft dat hun orga­ni­satie een data­stra­tegie heeft voor het gebruik van AI, is meer dan de helft (53%) er actief mee bezig. De bescher­ming van gevoelige gegevens en privacy (59%), data­kwa­li­teit (46%) en data­be­heer (41%) worden beschouwd als de meest cruciale onder­delen van deze strategieën.

Innovatie haalt snel de kran­ten­koppen, maar een duurzaam concur­ren­tie­voor­deel is afhan­ke­lijk van moderne, beheerde data-archi­tec­turen die kunnen func­ti­o­neren in multi-cloud‑, datacenter‑, edge- en hybride omge­vingen. Als orga­ni­sa­ties over­stappen van appli­ca­ties naar intel­li­gente agenten, worden schaal­bare data­pijp­lijnen, gover­nance en clou­d­er­va­ringen in verschil­lende omge­vingen belangrijker.

Ook de verwach­tingen ten aanzien van agen­ti­sche AI nemen toe, wat een verschui­ving weer­spie­gelt van expe­ri­men­teren naar opera­ti­o­nele inzet:

• Bijna tweederde (65%) van de respon­denten verwacht dat veel van de bedrijfs­pro­cessen van hun orga­ni­satie de komende twee jaar zullen worden aangevuld of vervangen door agen­ti­sche AI.
• 47% zegt te verwachten dat AI-agenten de uitda­gingen met de data­kwa­li­teit kunnen oplossen.

AI naar de data brengen

“AI is slechts zo krachtig als de data die erachter zit”, zegt Sergio Gago, Chief Tech­no­logy Officer bij Cloudera. “Om van pilots naar productie te gaan, hebben orga­ni­sa­ties veilige toegang nodig tot 100% van hun data, waar deze zich ook bevindt. AI naar de data brengen in plaats van data naar de AI verplaatsen, is wat expe­ri­men­teren onder­scheidt van impact op bedrijfs­ni­veau realiseren.”

Moderne orga­ni­sa­ties opereren in complexe, gedis­tri­bu­eerde dataom­ge­vingen die zich uitstrekken over clouds, data­cen­ters en edge-omge­vingen. Toch blijft kritische data vaak on-premise vanwege soeve­rei­ni­teit, bevei­li­ging, kosten en compli­ance-eisen. Om deze kloof te over­bruggen, zijn archi­tec­turen nodig die AI veilig kunnen inzetten in hybride omge­vingen zonder data­ver­plaat­sing of verlies van controle.

Cloudera pakt deze uitdaging aan door de publieke cloud en data­cen­ters van bedrijven samen te brengen om een uniforme clou­d­er­va­ring te bieden in hybride omge­vingen voor de gehele dataom­ge­ving. Gebouwd op een open-source platform, maakt het AI mogelijk voor ruim 25 exabytes aan bedrijfs­data wereldwijd.

Hier is het volledige rapport te lezen en te downloaden.