Data-analyse met A.I. en de valkuilen

De toekomst van data-analyse?
Met kunstmatige intelligentie (AI) biedt enorme mogelijkheden: we kunnen voorspellingen doen, trends ontdekken en zelfs complexe beslissingen automatiseren. AI-modellen kunnen ons helpen de toekomst te begrijpen door enorme hoeveelheden data te verwerken en patronen te herkennen. Toch zijn er valkuilen. Ondanks de kracht van deze technologie, kunnen onvoorziene omstandigheden, zoals plotselinge veranderingen in de wereld, de nauwkeurigheid van de voorspellingen verstoren. In dit artikel onderzoeken we hoe data-analyse de toekomst kan voorspellen, en welke valkuilen er schuilen achter deze indrukwekkende technologie.

Hoe kan data-analyse de toekomst voorspellen?

Data-analyse gebruikt verschillende data types (zoals descriptive, diagnostic, predictive en prescriptive analysis) om niet alleen het verleden te begrijpen, maar ook om voorspellingen te doen over de toekomst.

• Descriptive Analysis kijkt naar wat er in het verleden is gebeurd. Denk aan het verzamelen van verkoopcijfers of verkeersdata van de afgelopen jaren.

• Diagnostic Analysis zoekt uit waarom iets gebeurde. Bijvoorbeeld: waarom daalden de verkopen? Ligt het aan het weer, een reclamecampagne of iets anders?

• Predictive Analysis gebruikt die gegevens om te voorspellen wat er kan gebeuren. Als we weten dat de verkoop elke december stijgt, kan het model dat ook voor dit jaar voorspellen.

• Prescriptive Analysis geeft advies over wat je het beste kunt doen. Als er bijvoorbeeld meer vraag aankomt, kan het systeem aanraden om de voorraad op tijd aan te vullen.

Welke valkuilen zijn er precies?

Soms lijkt een analyse sterk en goed onderbouwd, maar gaat het toch mis – niet door de data zelf, maar door de aannames die vooraf zijn gemaakt.

Bij veel onderzoeken is er onbewust al een idee van het gewenste antwoord. In plaats van open naar de vraag te kijken, gaat de analyse dan gericht op zoek naar bewijs dat die aanname ondersteunt. De echte vraag raakt op de achtergrond.

Dat is gevaarlijk. Want wanneer conclusies gebaseerd zijn op een verkeerde insteek, kunnen er beslissingen worden genomen die niet kloppen of zelfs schadelijk zijn. En het vervelende is: dit gebeurt niet alleen bij kleine analyses, maar ook in grote, invloedrijke onderzoeken.

Nieuwe of onverwachte data zijn dus niet de enige valkuil. Ook hoe je een onderzoek begint en welke aannames je meeneemt, kunnen grote invloed hebben op het eindresultaat.

Voorbeeld 1 : Veranderend consumentengedrag door onverwachte gebeurtenissen

Een supermarkt gebruikt een AI-model om te voorspellen hoeveel voorraad nodig is voor de feestdagen, gebaseerd op verkoopdata van voorgaande jaren. Het model bestelt extra gourmetsets en feesthapjes. Maar in dat jaar komt er ineens een nieuwe lockdown en mogen mensen geen groepen ontvangen. Het gevolg: de schappen liggen vol, maar niemand koopt iets.

Valkuil: Het model hield geen rekening met plotselinge beleidsveranderingen of sociale beperkingen, omdat deze niet in de historische data voorkwamen.

Stijgende energieprijzen veranderen het verbruiksgedrag

Een meer recenter voorbeeld is bijv. de stijging van energie prijzen. Een AI-model wordt gebruikt om het elektriciteitsverbruik te voorspellen in de winter, op basis van data van de afgelopen tien jaar. Het model verwacht een stijging in verbruik tijdens koude maanden, zoals elk jaar. Maar plotseling stijgen de energieprijzen flink door geopolitieke spanningen. Veel mensen zetten de verwarming lager of zoeken goedkopere alternatieven. Het model voorspelt een piek in verbruik, maar die blijft uit.

Valkuil: Het model houdt geen rekening met onverwachte externe invloeden zoals prijsstijgingen, waardoor de voorspellingen niet meer kloppen.

Conclusie

De kracht van data zit niet alleen in wat je eruit haalt, maar vooral in hoe je ermee omgaat. Als je analyses laat sturen door een verwacht antwoord, loop je het risico op vervormde resultaten.

Daarom is het belangrijk om bij elk vraagstuk eerst te bepalen welke aanpak het best past, en pas daarna gericht data te verzamelen. Zo vergroot je de kans op waardevolle inzichten die écht iets zeggen over de situatie. Data-analyse werkt alleen goed als je open en kritisch blijft kijken — ook naar je eigen aannames.