Waarom AI niet het belang van (goede) dashboards vervangt

AI is hot. Elk platform, elk consultancybedrijf en elk nieuw softwarepakket schreeuwt het van de daken. En eerlijk is eerlijk: de belofte is groot. Naar mijn mening vaak té groot.

Sommige visionairs in de BI-wereld gaan zelfs zo ver om te beweren dat AI dashboards op termijn compleet overbodig maakt. “Je stelt gewoon een vraag aan de AI en krijgt het antwoord meteen.”

Klinkt aantrekkelijk, maar het is een gevaarlijke simplificatie. Ook Microsoft werkt hieraan mee met claims dat hun Copilot binnen Power BI complete dashboards kan genereren.

In dit blog lees je waarom goede dashboards relevanter zijn dan ooit – juist in een tijd van slimme algoritmes.

Wat maakt een dashboard goed?

Een écht goed dashboard doet meer dan cijfers bij elkaar optellen. Het geeft snel en helder inzicht. Je ziet in één oogopslag hoe je bedrijf ervoor staat, waar de kansen liggen, wat er beter kan.

Een dashboard brengt overzicht, visualiseert complexe gegevens en, misschien wel het belangrijkste, biedt context. Iedereen weet waar die naar kijkt én iedereen kijkt naar hetzelfde. Dit gedeelde beeld is essentieel om met elkaar de juiste gesprekken te voeren en knopen door te hakken. Data zonder context is slechts ruis. Een goed dashboard maakt van ruwe data waardevolle informatie.

Juist in deze tijd is het belang van consistente en betrouwbare informatie belangrijk. Een tijd waarin we overspoeld worden met AI-gegenereerde teksten, afbeeldingen en een overvloed aan informatie.

De beperkingen van AI in de praktijk

AI is indrukwekkend. Ik gebruik het ook regelmatig om analyses uit te voeren. Onder andere OpenAI integreert steeds betere support voor Excelbestanden en andere databronnen.

Maar daar zit wat mij betreft ook meteen het probleem. Een AI-chatbot geeft jou een antwoord, op basis van de vraag die jij stelt.

Maar vraagt je collega net wat anders, dan krijg je ook een ander antwoord. Iedereen zijn eigen interpretatie, iedereen zijn eigen aannames. Een gedeeld beeld ontbreekt.

Daarnaast moet je als gebruiker bij elk AI-antwoord alert zijn: kloppen de aannames? Is de context goed begrepen? En nog veel belangrijker: welke aannames maakt het taalmodel?

Je moet blijven controleren en interpreteren. Bovendien: de achterliggende logica, de bron van de data en de weg naar het antwoord zijn zelden transparant bij AI. Onverwachte fouten, aannames of zelfs het ontbreken van cruciale informatie zie je vaak gebeuren bij AI-modellen.

Het belang van menselijke interpretatie

Goede dashboards helpen je niet alleen bij het vinden van antwoorden. Ze helpen vooral bij het stellen van de juiste vragen. Ze maken zichtbaar wat belangrijk is, en laten trends of afwijkingen zien die je zelf kunt interpreteren. AI mist deze nuance.

Klantcase: dashboard als gamechanger voor de verkoopafdeling

Laat ik het concreet maken. Onlangs hielpen we een verkoopafdeling die elke week hun targets en kansen besprak.

Hoe ging dat tot dan toe? Een televisiescherm met het CRM open. Daarnaast een whiteboard met losse notities. Het overleg was versnipperd, discussies gingen vaak over “wie bedoelt nou wat” en "waar staat nu wat". Het overzicht ontbrak.

Samen ontwikkelden we een centraal dashboard dat realtime data uit het CRM haalde. In één overzicht zagen ze nu direct de belangrijkste saleskansen, de resultaten van de afgelopen week én kregen ze automatisch een analyse van waar het beter kon.

Het verschil? Iedereen kijkt naar hetzelfde, het gesprek gaat direct over acties in plaats van over interpretaties, en het team kan veel sneller schakelen. Geen AI die dat op deze manier faciliteert.

Samenwerking tussen AI en dashboards

Tegelijkertijd zijn er ook grote kansen. AI en dashboards kunnen elkaar versterken, maar de vraag is vaak: waar integreer je de output van AI? Idealiter kan het direct in je bestaande softwaresystemen, bijvoorbeeld een klantanalyse die automatisch in je CRM verschijnt. Maar voor veel AI-analyses is zo'n vaste plek er niet. Het gevaar is dat je de output dan vooral ad-hoc gebruikt en dat inzichten verloren gaan.

Een dashboard biedt hiervoor dé oplossing: het is de plek om AI proactief te integreren in je organisatie. Hier kun je AI-analyses en inzichten centraal tonen en visualiseren, zodat het niet iets tijdelijks blijft, maar onderdeel wordt van je dagelijkse besluitvorming. Denk aan automatische inzichten, waarschuwingen of zelfs voorspellingen die direct in je dashboard verschijnen.

Praktische tips voor organisaties

Wil je als organisatie data écht benutten? Investeer dan in begrijpelijke dashboards die iedereen snapt. Gebruik AI vooral als hulpmiddel, bijvoorbeeld om sneller inzichten te krijgen, of handmatig werk te automatiseren – maar niet als vervanging van je centrale informatievoorziening.

En misschien wel het allerbelangrijkst: betrek de eindgebruikers bij het ontwerp. Een dashboard werkt alleen als het aansluit bij de praktijk en het gesprek faciliteert.

De kracht van mens, data én AI.

AI gaat niet ten koste van het belang van een goed dashboard, maar het is wel een mooie aanvulling. Maar laat je niet gek maken door de hype. Uiteindelijk draait het om het vinden van een goede balans tussen technologie en inzicht.

Want hoe slim AI ook wordt: de echte waarde zit in mijn inziens in de mensen die samen naar dezelfde informatie kijken, en daar samen betere beslissingen mee nemen.