In een tijd waarin kunstmatige intelligentie diep doordringt in beleid, bedrijfsvoering en publieke diensten, vormt datakwaliteit de ruggengraat van betrouwbare en rechtmatige digitale besluitvorming. AI-systemen leren, redeneren en voorspellen op basis van data — maar wanneer die data onvolledig, verouderd of bevooroordeeld is, komen niet alleen de uitkomsten in het geding, maar ook de rechtmatigheid en ethische integriteit van de technologie. Fouten in datasets kunnen leiden tot discriminerende algoritmes, verkeerde analyses en reputatieschade, met grote maatschappelijke en juridische gevolgen.

In dit dossier ‘Datakwaliteit & Compliance’ onderzoeken we hoe organisaties datakwaliteit structureel kunnen waarborgen in een tijdperk van AI-regulering, digitalisering en toenemende publieke controle.

We behandelen onder meer:

• De kernprincipes van datakwaliteit: nauwkeurigheid, volledigheid, actualiteit, consistentie en herleidbaarheid.

• De relatie tussen datakwaliteit, bias, uitlegbaarheid en de betrouwbaarheid van AI-systemen.

• Governance, validatie en auditing als instrumenten om datakwaliteit in de AI‑levenscyclus te borgen.

• De juridische kaders en verantwoordelijkheden onder de AVG, de aankomende AI Act en sectorale normen voor dataverantwoordelijkheid.

• De rol van data controllers, datastewards en compliance officers bij het toezicht op datastromen en risicobeheer.

• Praktische lessen uit incidenten waarin organisaties geconfronteerd werden met juridische of ethische gevolgen van slechte datakwaliteit.

Daarnaast focust dit dossier op actuele vraagstukken zoals het gebruik van synthetische en gegenereerde data, de integriteit van trainingssets, en de groeiende afhankelijkheid van externe dataleveranciers. Zo brengen we de verbinding tussen technologie, governance en vertrouwen scherp in beeld.