Toegepaste AI EN
← Alle vakken
Jaar 2 · April

Kwaliteit van Data en Besturing voor en met AI

Vertrouwen in AI begint bij vertrouwen in data: kwaliteit meten, verbeteren en blijvend besturen.

Waarom dit vak

Waarom dit ertoe doet

Garbage in, garbage out — en AI versterkt dat effect. Slechte data leidt niet tot een half fout antwoord, maar tot een overtuigend gebracht fout antwoord.

Kwaliteit is geen project maar een besturingsvraag: wie is eigenaar van welke data, wie beslist, en hoe borg je dat het goed blíjft? En andersom helpt AI juist bij het bewaken van kwaliteit.

Wat AI verandert

Hoe dit vak zelf verandert

Slechte data was een rapportagerisico: een verkeerd getal in een dashboard, dat iemand er vroeg of laat uithaalde. Voer dezelfde data aan een model en je krijgt geen zichtbaar foutje, maar een vloeiend geformuleerd, overtuigend fout antwoord — duizend keer per dag.

Tegelijk verbreedt het speelveld. Modellen putten uit documenten, mails en notulen: materiaal dat nooit onder datagovernance viel en waarvan niemand eigenaar is. Kwaliteitszorg strekt zich plotseling uit tot alles wat de organisatie ooit heeft opgeschreven.

Inhoud

Dit ga je leren

Toepassing

Direct in jouw praktijk

Je maakt een kwaliteits- en besturingsplan voor een kerndataset van je eigen organisatie.

Kwaliteitsdashboard

Een data steward maakt klantdatakwaliteit zichtbaar in een dashboard — en agendeert het bij het management.

Stewardship beleggen

Een informatiemanager richt eigenaarschap en stewardship in voor de vijf belangrijkste datasets.

AI als bewaker

Een analist traint een signaalfunctie die afwijkende invoer herkent vóór die het datawarehouse in stroomt.

Zo werk je

Leren naast je baan

Je volgt dit vak zoals de hele opleiding: om de week les op vrijdag en zaterdag, met een studielast van 15–20 uur per week, waarvan 10–15 uur zelfstudie. Het onderwijs is een mix van klassikale lessen, praktijkleren, blended learning en werkgroepen of leerteams — gegeven door docenten die het vak zelf dagelijks uitoefenen.

Elk thema sluit je af met een beroepsproduct of een technische oplossing over een reële situatie binnen jouw eigen werk, waarover je een assessment voert met de docent. Zo groeit je portfolio met echt werk — en profiteert je werkgever direct mee.

De vorm is niet nieuw: de onderwijsvisie en de AI-modules draaien al drie jaar in het AI Proeflokaal — met het bedrijfsleven, met de overheid, en in deeltijdmodules en minoren. Wat je hier in de les krijgt, is elders al versleten.

Na dit vak ligt er een kwaliteits- en besturingsplan voor een kerndataset — meetbaar en belegd.

Vragen over dit vak?

Wil je weten of dit bij je past?

Mail of bel de opleiding — we denken graag met je mee.

onepager studenten (pdf) · onepager werkgevers (pdf)