Veel operationele teams zitten vast in dezelfde paradox: ze willende transformatieve voordelen van kunstmatige intelligentie (AI) benutten, maar ze zijn ervan overtuigd dat ze eerst ongerepte, uitgebreide datasets nodig hebben. Deze misvatting heeft een kostbare impasse gecreëerd waarin organisaties eindeloos wachten op "perfecte" gegevens die er misschien nooit zullen komen, terwijl concurrenten al waarde creëren met AI die juist leert van imperfecte gegevens.
De waarheid is dat u geen perfecte gegevens nodig heeft om uw AI-traject te beginnen. U heeft slimme AI nodig die meegroeit met uw verbeteringen in gegevenskwaliteit.
De gegevensbarrière: meer perceptie dan werkelijkheid
De cijfers vertellen een duidelijk verhaal over wat organisaties ervan weerhoudt om AI te gaan gebruiken. Volgens het meest recente Maintenance Trendrapport van Ultimo, waarin meer dan 200 onderhoudsprofessionals uit verschillende branches werden ondervraagd, noemt 34% van de organisaties een "gebrek aan gegevens" als een belangrijk obstakel voor het implementeren van opkomende technologieën. Nog vaker worden "investeringen/kosten" (63%) en "gebrek aan expertise" (49%) genoemd.
Deze statistieken onthullen een fundamenteel misverstand over AI-vereisten. De aanname dat AI enorme, schone datasets vereist voordat het geïmplementeerd kan worden, heeft een vicieuze cirkel gecreëerd. Terwijl teams hun data perfectioneren, lopen ze tastbare voordelen mis.
Deze aarzeling is bijzonder kostbaar gezien de snelle toename van de belangstelling voor AI in de hele sector. Hetzelfde trendrapport laat zien dat de interesse in contextuele intelligentie sinds 2023 met maar liefst 750% is gestegen, van slechts 8% naar 68% van de respondenten. Bedrijven erkennen het potentieel van AI, maar veel organisaties blijven bij de startlijn steken vanwege zorgen over de kwaliteit van de gegevens.
Bekijk de bredere context: slechts 5% van de asset managers gelooft dat hun organisatie fase 4 of 5 van Enterprise Asset Management-volwassenheid (EAM) heeft bereikt, terwijl 66% op een "gecontroleerde aanpak"-niveau werkt. Dit suggereert dat de meeste bedrijven over voldoende gegevensinfrastructuur beschikken om met de implementatie van AI te beginnen en dat ze de vereiste perfectie overschatten.
De mythe van de perfecte gegevens weerleggen
De overtuiging dat AI vanaf de eerste dag foutloze gegevens vereist, is niet alleen verkeerd, maar ook contraproductief. Moderne industriële AI is juist ontworpen om te leren van onvolledige, inconsistente en gesiloëde informatie. De meest effectieve AI-oplossingen zijn ontworpen om de gegevenskwaliteit en -beschikbaarheid te verbeteren, terwijl ze direct operationele waarde leveren.
Dit betekent een fundamentele verschuiving in hoe we denken over de relatie tussen gegevens en AI. In plaats van datakwaliteit te zien als een voorwaarde voor de implementatie van AI, zien vooruitstrevende organisaties het als een parallel verbeteringsproces. AI gebruikt niet alleen gegevens, maar verrijkt ze actief.
Ons rapport versterkt deze benadering door vast te stellen dat voor deze pionierorganisaties hun AI-functies "doelbewust ontworpen zijn om de gegevens te verbeteren terwijl ze werken." Dit creëert een opwaartse spiraal waarbij AI onmiddellijke voordelen oplevert en tegelijkertijd de problemen met de gegevenskwaliteit aanpakt die aanvankelijk een barrière leken te vormen.
Ultimo's Data-Smart AI-filosofie
Ultimo's benadering van AI in EAM illustreert hoe moderne oplossingen met imperfecte gegevens kunnen werken en deze tegelijkertijd beter kunnen maken. In plaats van vooraf uitgebreide, schone datasets te vereisen, is de AI van Ultimo ontworpen om de datakwaliteit tijdens normale werkzaamheden te verbeteren.
De AI van Ultimo vraagt technici bijvoorbeeld om sensorische waarnemingen vast te leggen en uitgebreidere details te geven in jobmeldingen. Zo worden routinematige onderhoudsactiviteiten omgezet in mogelijkheden om gegevens te verbeteren. Computervisiefuncties zorgen voor nauwkeurige aflezingen, ongeacht inconsistenties in historische gegevens, terwijl zoeken op basis van vectoren informatie over storingen uit het verleden kan terugvinden, ongeacht taal of formaat.
Onze agent voor gezondheid, veiligheid en milieu (HSE) demonstreert deze filosofie in actie door automatisch werkorderverzoeken en wachtverslagen te scannen op tekenen van veiligheidsincidenten en deze op de juiste manier vast te leggen. Dit pakt een kritieke blinde vlek in het traditionele veiligheidsbeheer aan - onderrapportage - en bouwt tegelijkertijd een uitgebreidere veiligheidsdatabase op voor toekomstig AI-leren.
Zoals het trendrapport uitlegt: "Betere gegevens verbeteren niet alleen de AI-output. Ze versnellen de volwassenheid van uw EAM-strategie, waardoor een verschuiving van reactief onderhoud naar voorspellende betrouwbaarheid mogelijk wordt."
Deze aanpak richt zich direct op een van de meest urgente uitdagingen voor operationele teams. Nu 50% van de organisaties het werven van ervaren personeel als hun grootste verstorende factor aanhaalt, wordt AI die institutionele kennis vastlegt en systematiseert van onschatbare waarde. In plaats van te wachten op perfecte gegevensomstandigheden, kunnen bedrijven nu al cruciale knowhow behouden voordat deze verloren gaat met vertrekkende experts.
Een praktisch pad voorwaarts
Voor organisaties die de dataparadox achter zich willen laten, is er voor de weg naar agentic AI geen grote uitrol nodig. Begin klein, integreer één agent in een bestaande workflow, laat deze de waarde bewijzen en breid van daaruit uit.
Met deze stapsgewijze aanpak kunnen organisaties direct beginnen met het realiseren van AI-voordelen, terwijl ze vertrouwen opbouwen in zowel de technologie als hun datamogelijkheden. Elke succesvolle implementatie bouwt vertrouwen op, verbetert gegevens en ontsluit meer potentieel voor autonome optimalisatie.
Het belangrijkste is dat u zich concentreert op gebieden waar AI een onmiddellijke impact kan hebben en tegelijkertijd de gegevenskwaliteit kan verbeteren. Naleving van veiligheidsvoorschriften, voorspellend onderhoud en voorraadoptimalisatie zijn ideale startpunten omdat ze meetbare waarde bieden, zelfs met imperfecte initiële gegevenssets.
Organisaties moeten ook rekening houden met de bredere transformatietijdlijn. Digitale transformatie is niet langer aspirationeel, het is operationeel, met AI-gestuurde mogelijkheden die geen interne modeltraining of dure investeringen in infrastructuur meer vereisen. Deze toegankelijkheid betekent dat de kosten van het wachten op perfecte gegevens vaak hoger zijn dan de investering die nodig is om met de implementatie van AI te beginnen.
De competitieve realiteit
Terwijl sommige bedrijven wachten op perfecte gegevens, benutten anderen de kracht van slimme AI nu al. De verschuiving van reactieve naar proactieve onderhoudsstrategieën, een betere naleving van de veiligheidsvoorschriften en een betere toewijzing van middelen vindt nu plaats - niet in een toekomstige staat waarin gegevenssystemen theoretische perfectie bereiken.
Moderne AI dient als een "digitale medewerker" die bekwamer wordt naarmate de gegevenskwaliteit verbetert, in plaats van een systeem dat perfectie vereist voordat het geactiveerd kan worden. Bedrijven die dat omarmen, realiseren vandaag al operationele winst én bouwen tegelijk aan strategische waarde voor de toekomst.
De boodschap is duidelijk: het beste moment om uw AI-reis te beginnen was gisteren, met de gegevens die u toen had. Het op één na beste moment is vandaag met de gegevens die u nu heeft. Perfecte gegevens zijn geen voorwaarde voor AI-succes; het is een bijproduct van een slimme AI-strategie.
Klaar om de dataparadox te doorbreken? Ontdek hoe Ultimo’s AI-ondersteunde EAM-oplossingen uw onderhoudsprocessen verbeteren én de kwaliteit van uw data versterken. Ga naar ultimo.com/ai voor meer informatie over ons intelligente asset managementplatform. Wilt u meer weten? Download het gratis Maintenance Trendrapport op ultimo.com/report.