GenAI data readiness: uw data voorbereiden op Retrieval Augmented Generation en copiloten
Uit onderzoek onder Europese CDO’s noemt drieënveertig procent data readiness als belangrijkste blokkade voor generatieve AI. Niet de modellen zijn het probleem, de data eronder is het probleem.
Waarom generatieve AI andere eisen stelt
Klassieke BI werkt met gestructureerde, geaggregeerde data. Generatieve AI werkt met ongestructureerde documenten, kennisartikelen, mails, contracten, tickets, handleidingen. Die data stond tot voor kort niet op het radar van uw dataplatform. Tegelijk moet u controle houden op toegang, actualiteit en vertrouwelijkheid. Dat vraagt een andere inrichting, geen nieuw platform.
De zes bouwstenen van een GenAI proof data fundament
- Ongestructureerde bronnen ontsluiten. Connectoren naar SharePoint, Confluence, Teams, ticketsystemen, CRM bijlagen.
- Chunking en metadata. Documenten opknippen tot betekenisvolle blokken, verrijken met herkomst, datum, auteur en toegangsrechten.
- Vector opslag en governance. Een vectordatabase (of de native vectorfunctie van Snowflake of Databricks) met heldere eigenaarschap en lifecycle.
- Toegangsbeheer op documentniveau. Het model mag alleen antwoorden geven op basis van documenten die de vragende gebruiker mag zien.
- Evaluatie en feedback loop. Antwoorden vergelijken met referentiematerialen, signaleren van hallucinaties, correctie terug in het systeem.
- Monitoring en kosten. Logging van prompts, tokens, kosten per use case, en signalering van afwijkend gedrag.
Onze aanpak
Week 1 tot 2. Data readiness scan
Wij beoordelen uw bronnen, rechtenmodel, opslag en governance tegen de zes bouwstenen. Resultaat is een scorekaart per use case en een concreet actieplan.
Week 3 tot 8. Eerste use case live
Wij kiezen samen één use case met duidelijke waarde (bijvoorbeeld een supportcopilot, een contractassistent, een produktkennis zoekmachine) en zetten die end to end neer, inclusief evaluatieproces.
Maand 3 en verder. Opschaling
Met het fundament op orde worden nieuwe use cases een kwestie van weken, niet van kwartalen. Wij zetten een repeteerbaar model neer en dragen over aan uw eigen team.
Wat wij niet doen
Wij leveren geen eigen model en geen eigen zoekapplicatie. Wij zorgen dat uw data klaar is voor de modellen die u kiest, of het nu OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral of uw eigen stack is. Daardoor bent u niet afhankelijk van één leverancier en kunt u kiezen op basis van kwaliteit en kosten.
Klaar voor uw eerste volwassen GenAI use case?
Een data readiness scan van twee weken laat zien waar u staat en welke use case de grootste kans van slagen heeft. Zonder vendor lock in, zonder hype.