De term beschrijft geen wettelijke norm of formele certificeringsstatus. Het kan beter worden begrepen als een praktische aanpak om databeheer vorm te geven, zodat data beter begrepen, beheerd, beschermd en gecontroleerd kan worden wanneer deze wordt gebruikt voor AI-toepassingen.
Goed databeheer vormt daarom een belangrijke basis voor betrouwbaardere AI-toepassingen. Het garandeert echter niet de kwaliteit, veiligheid of naleving van de regelgeving van een AI-systeem. Aanvullende AI-governance-, risico- en controlemechanismen blijven nodig.
AI-gereed databeheer betekent niet het creëren van een volledig nieuwe governance-structuur naast het bestaande databeheer. Het betekent in plaats daarvan het aanpassen van bestaande principes, verantwoordelijkheden en controles aan de specifieke eisen van AI-toepassingen.
Bij traditioneel datagebruik is het vaak vrij duidelijk welke systemen bepaalde data gebruiken, hoe die data worden verwerkt en voor welk zakelijk doel ze worden gebruikt. AI-toepassingen kunnen extra complexiteit met zich meebrengen, omdat data in nieuwe contexten hergebruikt kunnen worden, gecombineerd met andere informatiebronnen of gebruikt kunnen worden als context voor geautomatiseerde outputs en beslissingen.
AI-ready data governance is erop gericht deze vragen te beantwoorden voordat een AI-toepassing in productie wordt genomen.
Het doel is niet om alle organisatiedata universeel “AI-ready” te maken. Het gaat erom of de data geschikt zijn voor een specifieke toepassing. Een dataset kan perfect geschikt zijn voor een eenvoudige interne analyse, maar ongeschikt voor een gevoelige of sterk geautomatiseerde AI-toepassing.
AI-gereed databeheer moet daarom niet worden gezien als een eenmalige status, maar als een combinatie van verantwoordelijkheid, data-inzicht, kwaliteit, toegestaan gebruik, traceerbaarheid en continue controle.
Om data verantwoord te gebruiken in AI-toepassingen, moeten verschillende governance-elementen samenwerken. Geen enkel element is op zichzelf voldoende. Het gaat om de combinatie van duidelijke verantwoordelijkheden, data-inzicht, kwaliteit, toegangsregels en controles.
Data-eigenaren en data-stewards spelen een belangrijke rol bij het waarborgen dat data niet alleen technisch beschikbaar zijn, maar ook begrepen, beheerd en op de juiste manier gebruikt worden.
Dit is met name belangrijk voor AI-toepassingen, omdat data vaak buiten hun oorspronkelijke context worden hergebruikt. Zonder duidelijke verantwoordelijkheden kan het snel onduidelijk worden wie bevoegd is om te beslissen of een dataset geschikt is, hoe deze mag worden gebruikt of welke beperkingen van toepassing zijn.
Wie is verantwoordelijk voor het bepalen of een dataset geschikt is voor de specifieke AI-toepassing?
Een AI-systeem kan data verwerken zonder de zakelijke betekenis ervan in de organisatiecontext te begrijpen.
Daarom is voldoende gedocumenteerde metadata zo belangrijk. Voorbeelden hiervan zijn definities, herkomst, zakelijke betekenis, datacategorieën, verantwoordelijkheden en toegestane gebruikswijzen.
Datavelden met dezelfde naam kunnen zeer verschillende concepten vertegenwoordigen. Wat het ene systeem bijvoorbeeld definieert als een “actieve klant”, kan in een ander systeem gebaseerd zijn op geheel andere criteria.
AI-ready data governance zorgt daarom voor transparantie over de betekenis van data en de context waarin deze gebruikt mogen worden.
Er is geen universele drempelwaarde waarop data automatisch “goed genoeg” is voor AI.