In ons vorige artikel introduceerden we RAG AI. In deze blog gaan we dieper in op waarom kennismanagement de onmisbare basis vormt
Steeds meer organisaties zetten AI in om klantcontact en interne ondersteuning te verbeteren. Snellere antwoorden, minder druk op medewerkers en een consistente dienstverlening lijken daarmee binnen handbereik. In de praktijk blijkt AI echter vaak niet de beloofde versneller te zijn, maar juist een bron van nieuwe problemen. De oorzaak ligt zelden bij de technologie zelf. Wat ontbreekt, is een solide fundament van kennismanagement.
AI werkt niet met begrip of waarheid, maar met patronen in de informatie die beschikbaar wordt gesteld. Wanneer interne kennis verspreid is over verschillende documenten, systemen en afdelingen, of wanneer informatie verouderd, onvolledig of tegenstrijdig is, neemt AI deze ruis ongewijzigd over. Het resultaat is geen intelligente ondersteuning, maar een geautomatiseerde vermenigvuldiging van bestaande fouten. Wat eerder incidenteel misging, gebeurt nu structureel en op grotere schaal.
De gevolgen worden het meest zichtbaar in het klantcontact. Medewerkers krijgen uiteenlopende antwoorden op dezelfde vraag, afhankelijk van welke bron de AI op dat moment raadpleegt. Klanten ontvangen informatie die niet aansluit op eerdere communicatie of simpelweg onjuist is. Dit leidt tot extra vervolgvragen, escalaties en herstelwerk. Het vertrouwen in de AI-toepassing neemt af, waardoor medewerkers terugvallen op handmatige controles. De beloofde tijdswinst verdampt en de klantbeleving verslechtert, terwijl de inzet van AI juist hogere verwachtingen creëert.
De kern van het probleem is een fundamentele denkfout. Veel organisaties veronderstellen dat AI het ordenen, interpreteren en valideren van kennis kan overnemen. In werkelijkheid werkt het precies andersom. AI functioneert alleen betrouwbaar wanneer de onderliggende kennis al gestructureerd, eenduidig en gevalideerd is. Zonder deze basis ontstaat geen versnelling, maar een versterking van onzekerheid en interpretatieverschillen.
Zonder goed kennismanagement raken organisaties al snel verstrikt in symptoombestrijding. AI-output moet voortdurend worden gecorrigeerd, prompts worden herschreven, koppelingen uitgebreid en externe consultants ingevlogen om het systeem beter af te stellen. De kosten lopen op, maar structurele verbetering blijft uit. Het probleem wordt technisch benaderd, terwijl de oorzaak organisatorisch is: onduidelijkheid over welke kennis leidend is, wie verantwoordelijk is en hoe informatie actueel wordt gehouden.
Kennismanagement wordt daarbij vaak gereduceerd tot het opslaan van documenten of het inrichten van een kennisbank. In werkelijkheid gaat het om het expliciet maken van wat een organisatie weet, het structureren van die kennis rond praktijksituaties en het vastleggen van eigenaarschap. Het betekent dat informatie niet alleen vindbaar is, maar ook betrouwbaar, actueel en toepasbaar blijft. Pas wanneer deze kennislaag stabiel is ingericht, kan AI daar betekenisvol en voorspelbaar op voortbouwen.
Organisaties die AI inzetten zonder eerst hun kennismanagement op orde te brengen, blijven afhankelijk van externe expertise, krijgen geen consistente output en zien hun klantcontact niet structureel verbeteren. Niet omdat AI tekortschiet, maar omdat de fundering ontbreekt. AI zonder kennismanagement levert geen intelligentie op, maar de automatisering van twijfel. Wie daadwerkelijk vooruitgang wil boeken in efficiëntie en klantbeleving, zal eerst orde moeten aanbrengen voordat versnelling zinvol wordt.
Founder Qsource
