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, handhavingsrisico’s onder de AVG en AI‑verordening, en aanzienlijke reputatieschade.

In dit dossier ‘Datakwaliteit & Compliance’ staat de vraag centraal hoe organisaties datakwaliteit structureel kunnen borgen in een tijdperk van aangescherpte AI‑regulering, digitalisering en toenemende publieke en toezichthoudende controle. Daarbij gaat het nadrukkelijk om de wisselwerking tussen juridische normen, technische keuzes en organisatorische governance rond data en algoritmes.

Aan bod komen onder meer:

• De kernprincipes van datakwaliteit: nauwkeurigheid, volledigheid, actualiteit, consistentie en herleidbaarheid van data binnen complexe datastromen.
• De relatie tussen datakwaliteit, bias, uitlegbaarheid en de betrouwbaarheid van AI‑systemen in zowel publieke als private domeinen.
• Governance, validatie, dataschoonmaak en auditing als instrumenten om datakwaliteit in de gehele AI‑levenscyclus – van ontwerp en training tot uitrol en monitoring – te borgen.
• De juridische kaders en verantwoordelijkheden onder de AVG, de inmiddels in werking getreden AI‑verordening en relevante sectorale normen en richtsnoeren rond dataverantwoordelijkheid en algoritmetoezicht.
• De rol van data controllers, datastewards, CDO’s en compliance officers bij het inrichten van toezicht op datastromen, risicobeheer en rapportage richting bestuur en toezichthouders.
• Praktische lessen uit incidenten waarin organisaties geconfronteerd werden met juridische, maatschappelijke of ethische gevolgen van gebrekkige datakwaliteit.

Daarnaast richt het dossier zich op actuele vraagstukken zoals het gebruik van synthetische en gegenereerde data, het valideren en documenteren van trainingsdata, de integriteit van data bij inzet van foundation en GPAI‑modellen, en de groeiende afhankelijkheid van externe dataleveranciers en data‑ecosystemen. Zo wordt scherp in beeld gebracht hoe technologie, governance en vertrouwen onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn in een volwassen datakwaliteits- en compliance‑strategie.