Quest Lanceert AI Trusted Data Platform voor Betrouwbare AI-Innovatie

maart 24, 2026

Quest Software speelt in op de groeiende vraag naar betrouwbare AI met de introductie van het Quest AI Trusted Data Platform. In een tijdperk waarin bedrijven massaal investeren in kunstmatige intelligentie, vormt de kwaliteit van data de meest kritieke succesfactor. Het 'garbage in, garbage out'-principe is hierbij onverbiddelijk: zonder een fundament van accurate, goed beheerde en beveiligde data, falen AI-initiatieven of leveren ze onbetrouwbare resultaten op. Dit nieuwe platform van Quest is ontworpen om dit probleem frontaal aan te pakken door een geïntegreerde oplossing te bieden voor datagovernance, -bescherming en -beheer. Het doel is om organisaties de controle en het vertrouwen te geven die nodig zijn om AI-toepassingen te bouwen die niet alleen innovatief, maar ook veilig, compliant en consistent accuraat zijn.

Luister naar dit artikel:

De kracht van het Quest AI Trusted Data Platform rust op de naadloze integratie van drie kernpijlers. Ten eerste, datagovernance, die met tools als erwin Data Intelligence zorgt voor het ontdekken, catalogiseren en begrijpen van dataherkomst (lineage). Dit creëert essentiële transparantie over welke data geschikt is voor AI-training. De tweede pijler, databescherming, focust op het beveiligen van data-assets, met name in complexe Active Directory-omgevingen, om datalekken te voorkomen en te voldoen aan regelgeving zoals de AVG. De derde pijler, databeheer en -operaties, waarborgt dat de gevalideerde data efficiënt en met hoge performance beschikbaar is voor AI-modellen. Samen vormen deze elementen een holistisch ecosysteem dat de gehele data-levenscyclus voor AI ondersteunt en beveiligt.

De opkomst van generatieve AI en Large Language Models (LLMs) maakt de noodzaak van een betrouwbaar datafundament urgenter dan ooit. Zonder strikte controle op de input kunnen deze modellen last krijgen van 'hallucinaties' (feitelijk onjuiste informatie) of vooroordelen uit de trainingsdata overnemen, wat kan leiden tot onethische resultaten en reputatieschade. Het platform van Quest is ontworpen om deze risico's proactief te mitigeren. Door de datakwaliteit, -context en -herkomst te valideren voordat de data de AI-pijplijn ingaat, kunnen bedrijven de kans op ongewenste AI-uitkomsten aanzienlijk verkleinen. Het waarborgen van data-integriteit is hiermee geen technische luxe meer, maar een strategische noodzaak om de betrouwbaarheid en waarde van AI-investeringen op lange termijn veilig te stellen.

advertenties

De implementatie van een geïntegreerd dataplatform levert concrete voordelen op die verder gaan dan modelnauwkeurigheid. Het doorbreekt datasilo's, verbetert de samenwerking en versnelt de ontwikkelingscyclus van AI-projecten. Vanuit een FinOps-perspectief is de impact eveneens significant. Door de datakwaliteit te garanderen, wordt kostbare cloud-rekenkracht niet verspild aan het trainen van modellen met foute data. Duidelijke datalineage, een kernonderdeel van de governance-pijler, maakt bovendien nauwkeurige cost allocation (showback/chargeback) voor data- en AI-gerelateerde uitgaven mogelijk. Organisaties krijgen hierdoor niet alleen betere AI-resultaten, maar ook een efficiënter en financieel transparanter cloudgebruik, wat essentieel is voor het schalen van AI-initiatieven binnen budget en het maximaliseren van de ROI.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

Cynomi Breidt NIS2 en AI-Governance voor MSP’s in Europa Uit: Een Diepgaande Analyse