Steeds meer organisaties zetten large language models (LLM’s) in voor klantenservice, kennismanagement en beslissingsondersteuning. Maar wat als het model met overtuiging een antwoord geeft dat simpelweg niet klopt? Welkom in de wereld van LLM-hallucinaties — en de reden waarom data governance de sleutel is tot betrouwbare AI.

Wat zijn LLM-hallucinaties?

Een LLM-hallucinatie ontstaat wanneer een taalmodel informatie genereert die feitelijk onjuist is, maar er wel geloofwaardig uitziet. Het model ‘verzint’ antwoorden op basis van statistische patronen in plaats van geverifieerde feiten. In een bedrijfscontext kan dat betekenen: verkeerde productspecificaties aan klanten, onjuiste compliance-adviezen of financiële cijfers die nergens op gebaseerd zijn.

Volgens onderzoek van Gartner faalt 73% van de AI-projecten om waarde te leveren — en een groot deel daarvan is terug te voeren op onbetrouwbare of inconsistente data die het model voedt.

Waarom hallucinaties een bedrijfsrisico zijn

Voor CDO’s en CIO’s is dit geen technisch curiosum maar een concreet bedrijfsrisico. Wanneer een AI-gestuurde chatbot foutieve informatie verstrekt aan klanten, raakt dat direct aan reputatie en aansprakelijkheid. Wanneer interne beslissingen worden genomen op basis van door AI gegenereerde analyses die niet kloppen, leidt dat tot verkeerde strategische keuzes.

Met de komst van de EU AI Act worden de consequenties nog tastbaarder. Organisaties die AI-systemen inzetten voor besluitvorming moeten kunnen aantonen dat hun modellen betrouwbaar, transparant en uitlegbaar zijn. Hallucinaties ondermijnen elk van deze vereisten.

De oorzaak: data zonder governance

De meeste hallucinatieproblemen zijn in essentie dataproblemen. Wanneer een LLM — of het nu gaat om een Retrieval Augmented Generation (RAG) architectuur of fine-tuning — wordt gevoed met data die onvolledig, verouderd, inconsistent of niet-geclassificeerd is, dan is het resultaat voorspelbaar onbetrouwbaar.

Specifiek gaat het om vier veelvoorkomende oorzaken:

• Geen datakwaliteitscontrole: dubbele, verouderde of tegenstrijdige records in de brondata
• Ontbrekende data lineage: het model heeft geen context over waar data vandaan komt en hoe betrouwbaar die is
• Geen dataclassificatie: gevoelige en niet-gevoelige data worden door elkaar gebruikt, zonder onderscheid in betrouwbaarheidsniveau
• Afwezigheid van een datakwaliteitsframework: er zijn geen regels die definiëren wat ‘goede’ data is voor het specifieke AI-gebruik

De oplossing: governed RAG en datakwaliteit

De meest effectieve manier om hallucinaties te reduceren is niet het model zelf verbeteren, maar de data die het model gebruikt beheersen. Een governed RAG-architectuur combineert de kracht van LLM’s met gecontroleerde, geverifieerde databronnen.

In de praktijk betekent dit:

• Data profiling en cleansing voordat data beschikbaar wordt gesteld aan het AI-systeem — zodat alleen schone, gevalideerde informatie als input dient
• Data lineage tracking met tooling zoals erwin Data Intelligence, waardoor voor elk AI-antwoord traceerbaar is welke brondata is gebruikt
• Kwaliteitsregels en monitoring die continu bewaken of de data binnen gedefinieerde normen blijft
• Classificatie en toegangsbeheer zodat het model alleen toegang heeft tot data die geschikt en goedgekeurd is voor het betreffende gebruik

Van datakwaliteit naar AI-betrouwbaarheid

Organisaties die investeren in data governance zien direct resultaat in hun AI-implementaties. Wanneer brondata schoon, geclassificeerd en getraceerd is, dalen hallucinaties drastisch en stijgt het vertrouwen in AI-gestuurde processen.

Bovendien vereenvoudigt goede data governance de compliance met de EU AI Act. De vereisten rond traceerbaarheid, uitlegbaarheid en risicobeoordeling worden aanzienlijk eenvoudiger wanneer de onderliggende data al beheerst is binnen een governance-framework.

Eerste stappen voor uw organisatie

Begin niet met het model, begin met de data. Een pragmatische aanpak:

1. Inventariseer welke databronnen uw AI-systemen voeden en beoordeel de kwaliteit
2. Implementeer data profiling om de actuele staat van uw data te meten
3. Definieer kwaliteitsregels specifiek voor AI-gebruik
4. Richt data lineage in zodat elk AI-antwoord traceerbaar is naar de bron
5. Monitor continu en stel alerts in wanneer datakwaliteit onder de norm zakt