Cloud-native als dé voorwaarde voor succes met AI

Tegelijkertijd zie je in de praktijk dat discussies over AI vooral tractie krijgen bij organisaties die hun digitale basis al hebben gemoderniseerd. En dat is precies waarom het onderwerp bij veel andere organisaties blijft hangen: zonder modern fundament blijft AI moeilijk toe te passen en op te schalen.

Legacy als stille rem

Veel organisaties draaien al jaren op dezelfde kernapplicaties. Dat werkt vaak prima. Processen lopen, salarissen worden uitbetaald en rapportages worden uitgedraaid. Waarom zou je het huidige systeem veranderen als het nog werkt? Een logische vraag. Legacysystemen voelen voorspelbaar. Er zit jaren aan maatwerk en investeringen in en een overstap voelt als een groot risico als er een kans bestaat dat het de operatie raakt.

Achter die schijnbare stabiliteit van legacysystemen schuilt echter vaak een langzame achteruitgang. Wanneer oudere versies in gebruik blijven, wordt het voor systemen steeds lastiger om goed samen te werken. Data raken versnipperd en gebruikers moeten steeds vaker handmatig herstellen, controleren en opnieuw invoeren. Dit merk je vaak niet, maar dit ontwikkelt zich door middel van steeds meer kleine fricties: vertragingen in processen, meer uitzonderingen, minder overzicht en uiteindelijk frustratie bij gebruikers.

Daarnaast zijn verouderde systemen extra kwetsbaar voor beveiligingslekken. Succesvolle cyberaanvallen kunnen organisaties op hoge kosten jagen. Beveiligingsupdates bijhouden en patches toepassen wordt een steeds intensievere race tegen de klok, terwijl kwetsbaarheden zich blijven opstapelen. De organisatie lijkt nog ‘in control’, maar ondertussen nemen de beheerlijsten toe, groeit de afhankelijkheid van specialistische kennis en wordt het lastiger om snel te reageren als er écht iets misgaat.

Zonder samenhangende data geen AI

En dan komt AI in beeld. AI-toepassingen zijn alleen zo goed als de data die ze tot hun beschikking hebben. Wie met AI wil werken, heeft betrouwbare, samenhangende informatie nodig uit finance, HR, projectmanagement en andere kernprocessen. Niet alleen om modellen te trainen, maar vooral om output te krijgen waar je beslissingen op durft te baseren.

Zolang die data verspreid zitten over systemen die moeilijk met elkaar communiceren, blijft AI een verzameling losse experimenten. Het resultaat: veel energie, beperkte doorontwikkeling en het risico dat je technische achterstand juist toeneemt.

Een cloud-native basis is geen wenselijke toevoeging, maar een must-have. Zonder modern fundament blijven data versnipperd en blijft AI vooral een verzameling losse experimenten. Wie die basis vanaf het begin goed neerzet, maakt van AI een strategische volgende stap. Met meer structuur en een grotere kans van slagen.