In het tijdperk van kunstmatige intelligentie is data de brandstof waarop algoritmes draaien. Maar hoe krachtig de technologie ook is – de uitkomsten van AI-systemen zijn slechts zo betrouwbaar als de data die eraan ten grondslag ligt. Data van slechte kwaliteit leidt niet alleen tot onjuiste analyses en vertekeningen, maar kan ook juridische en ethische risico’s met zich meebrengen. In dit themadossier ‘Data kwaliteit & compliance’ verkennen we waarom hoogwaardige data cruciaal is voor betrouwbare, transparante en rechtmatige AI-toepassingen.

We behandelen onder andere:

•Wat verstaan wordt onder datakwaliteit: nauwkeurigheid, volledigheid, actualiteit, consistentie en herkomst.

•De samenhang tussen datakwaliteit, bias en uitlegbaarheid van algoritmes.

•Het belang van dataschoonmaak, governance en auditing bij AI-projecten.

•Relevante wet- en regelgeving, waaronder de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de AI Act (in opkomst).

•De verantwoordelijkheden van data controllers, datastewards en compliance officers bij het borgen van datakwaliteit.

•Praktijkvoorbeelden van organisaties die tegen juridische of reputatierisico’s aanliepen door gebrekkige datakwaliteit.

Ook besteden we aandacht aan actuele discussies, zoals het gebruik van synthetische data, het valideren van trainingsdata en de rol van externe datapartijen.