Een door Parseur uitgevoerde enquête onder 500 Amerikaanse professionals die werken met document-intensieve workflows onthult een opvallende tegenstrijdigheid: 88% van de managers zegt veel of enig vertrouwen te hebben in de nauwkeurigheid van data die hun analyses en AI-systemen aansturen — en diezelfde 88% meldt geregeld fouten te ontdekken in deze data uit documenten. Deze “vertrouwensillusie” wijst op wijdverspreide kwaliteitsrisico’s die analyses, prognoses en AI-uitkomsten voortdurend ondermijnen.
Belangrijkste bevindingen:
- Vertrouwen versus realiteit: 88% geeft aan vertrouwen te hebben in hun data, terwijl 88% ook aangeeft ten minste soms fouten te vinden in data afkomstig uit documenten.
- Frequentie: Bijna 69% van de respondenten geeft aan soms, vaak of heel vaak fouten te tegenkomen.
- Meest risicovolle documenten: Facturen (31,8%), Inkooporders (29,4%), Bonnetjes/Kostenrapporten (24,2%).
- Scope: 500 Amerikaanse respondenten in operationele, financiële, IT-, klantenservice- en aanverwante functies (vooral managers, directeuren en C-level).
Verder dan de cijfers: De AI Data Paradox
In 2026, nu organisaties AI massaal implementeren, is de vraag niet langer óf je AI inzet, maar hóe betrouwbaar die AI is. Bedrijven trainen Large Language Models (LLM’s), voeren Retrieval-Augmented Generation (RAG) in en automatiseren analytische ketens, vaak op basis van interne documenten als voornaamste databron.
Maar onder deze snelle innovatie schuilt een fundamentele tegenstrijdigheid.
Uit een nieuwe Parseur-enquête onder 500 Amerikaanse professionals in document-intensieve omgevingen, blijkt dat organisaties veel vertrouwen zeggen te hebben in hun data, terwijl ze tegelijkertijd regelmatig fouten daarin tegenkomen.
Deze mismatch noemen we de Document Data Vertrouwenskloven: de groeiende afstand tussen het vertrouwen in de kwaliteit van data en de werkelijke staat ervan.
Het kerncijfer? Maar liefst 88% van de professionals meldt fouten in documentdata die AI- en automatiseringsprocessen ondersteunen.
In dit artikel analyseren we de onderzoeksresultaten van 2026: wat veroorzaakt deze vertrouwenskloven in documentdata, wat zijn de reële zakelijke kosten van onbetrouwbare gegevens, en hoe halen voorlopers meer waarde uit AI met daadwerkelijk betrouwbare data?
Waarom dit ertoe doet: Zakelijke impact en schaal
Foutieve data belemmert organisaties niet alleen operationeel; het heeft directe financiële, operationele en strategische gevolgen. Een kleine fout in een veelvoorkomend document kan zich razendsnel verspreiden door systemen — met onnauwkeurige rapportages, misleidende prognoses en slechte zakelijke beslissingen als gevolg.
Naast geld kosten datafouten ook tijd en energie: vertragingen in de supply chain, compliance-risico’s, klantontevredenheid en extra herstelwerk zijn allemaal directe gevolgen van gebrekkige documentinput.
Uit het Parseur-onderzoek van 2026 blijkt hoe nijpend deze omvang is. In vrijwel alle sectoren identificeren professionals facturen (31,8%), inkooporders (29,4%) en bonnetjes/kostenrapporten (24,2%) als de belangrijkste “gevaarlijke zones” voor dataverlies en fouten bij invoer. Zulke fouten blijven niet beperkt tot één systeem, maar doorsijpelen naar analytische dashboards, AI-modellen en operationele processen, wat de kosten extra verhoogt.
Enkele kwantitatieve inzichten uit het onderzoek:
- 6+ uur per week: Een aanzienlijk deel van de teams besteedt meer dan zes uur per week aan het corrigeren of valideren van data uit documenten, waardoor automatiseringsvoordeel deels verloren gaat.
- 28,6% van de respondenten ervaart datafouten vaak of heel vaak, wat aantoont dat het een structureel probleem is — geen uitzondering.
- 48,7% van de professionals blijft “zeer zeker” van hun documentdata, ondanks regelmatige fouten — dit maakt de vertrouwenskloven pijnlijk zichtbaar.
- Gerapporteerde operationele impact: verkeerde prognoses, financiële rapportagefouten, conflicten met klanten/leveranciers, compliance-issues, omzetverlies en verhoogd frauderisico.
Ieder ongecontroleerd document vormt een risico op systematische fouten en inefficiëntie. Door de schaal en gevolgen van slechte documentdata te begrijpen, kunnen organisaties nauwkeurigheid bij de bron centraal stellen, validatieworkflows opzetten en human-in-the-loop-processen implementeren om AI-uitvoer en bedrijfsresultaten te beschermen.
Waarom voerde Parseur deze enquête uit?
Dagelijks ondersteunt Parseur teams die documentworkflows automatiseren binnen finance, operations, IT en klantenservice. Hoewel AI-extractietools enorme vooruitgang boeken, zien we continu hetzelfde patroon: het vertrouwen verdwijnt zodra er downstream in analytics, AI, forecasting of compliance fouten opduiken.
Met deze enquête wilden we dat probleem kwantificeren, de herkomst van fouten blootleggen en inzicht geven hoe organisaties daarmee omgaan. Zo bieden we zakelijke leiders concrete inzichten in één van de meest onderschatte AI-risico’s: onnauwkeurige documentdata.
De 88% Realiteitscheck: Fouten zijn standaard
Om de omvang van het data vertrouwenskloven-probleem te begrijpen, vroegen we aan respondenten:
“In hoeverre ervaar je fouten bij het extraheren, valideren of controleren van data uit documenten?”
De antwoorden zijn veelzeggend.
- 88% van de respondenten signaleert ten minste af en toe fouten.
- Slechts 12% meldt volledige foutloze documentdatapijplijnen.
Dit onderbouwt: ondanks de wijdverbreide inzet van OCR, AI-parsers en automatisering, blijft documentvariatie de nauwkeurigheid ondermijnen. Verschillen in lay-out, formaat, handgeschreven cijfers, ongestructureerde velden of vage begrippen zijn veelvoorkomende bronnen van fouten. Zelfs eenvoudige fouten (een verkeerd gelezen factuurbedrag, foutief ordernummer of onjuiste klantlabel) spoelen door naar AI-modellen, dashboards en managementprocessen.
Dit laat zien dat automatisering alleen geen wondermiddel is. Zonder continue monitoring, validatie en menselijke controle, vergroot AI vaak de kans op fouten in plaats van ze te verkleinen. Actieve opsporing en correctie zijn daarom cruciaal voor een betrouwbare en efficiënte bedrijfsvoering.
Welke documenten zijn het meest risicovol?
Niet elk document biedt een even groot risico. In onze enquête vroegen we naar de typen documenten die het vaakst fouten introduceren in AI- en analytics-processen.
Het antwoord is duidelijk:
- Facturen: 31,8%
- Inkooporders: 29,4%
- Bonnetjes/kostenrapporten: 24,2%
Deze documenttypen zijn uitermate foutgevoelig omdat ze:
- In hoge volumes worden verwerkt: Duizenden tot miljoenen documenten per jaar, waardoor zelfs een kleine foutmarge leidt tot groot risico.
- Complex gestructureerd zijn: Combinaties van gestructureerde velden en vrije tekst maken automatische extractie lastig.
- Direct gevolg hebben voor bedrijfsvoering: Deze documenten sturen financiële processen, omzetherkenning, de supply chain en klantrelaties. Fouten kunnen zo direct leiden tot overbetalingen, leveringsproblemen, compliance-issues of reputatieschade.
Kortom, juist deze documenten zijn de “kritische knelpunten” in AI-gedreven automatisering. Onnauwkeurigheid op dit punt vergroot de kans op fouten stroomafwaarts — van dashboards tot strategische beslissingen.
Operationele gevolgen (kwalitatief)
Respondenten verbinden fouten in documentdata aan: verkeerde prognoses, gebrekkige financiële rapportage, conflicten met klanten/leveranciers, compliance-/audit-issues, vertragingen, omzetverlies en verhoogde kans op fraude. Velen beoordelen de gevolgen als matig tot ernstig.
De verborgen kosten: Uren verloren aan correctiewerk
Een opvallend aspect zijn de menselijke kosten van deze fouten. We vroegen aan teams: "Hoeveel uur per week besteedt jouw team aan het corrigeren van data?"
Automatisering haalt de mens niet uit de workflow, maar verandert zijn rol van “data-invoer” naar “corrigeerder” — vaak nog frustrerender.
- Uitkomsten: Een groot deel besteedt 6+ uur per week aan zuiveren en corrigeren van foute data.
- Impact: Deze “correctielast” vermindert het automatiseringsrendement — dure professionals (C-level, IT, datamanagers) fungeren als spellingscontrole.
Als automatisering vooral “correctiewerk” oplevert
Automatisering is bedoeld om handwerk te beperken, maar de realiteit is vaak anders.
Op de vraag hoeveel tijd teams kwijt zijn aan het nakijken of repareren van data:
- 38,1% gebruikt hier 1–3 uur per week aan.
- 26,8% besteedt er 4–6 uur aan.
- Een groot deel zelfs 6+ uur per week.
Respondenten omschrijven dit als een “correctielast”: gekwalificeerde medewerkers verschuiven van strategisch werk naar het controleren van AI-output.
Hierdoor veranderen directies, IT’ers en financiële teams feitelijk in dure data-auditors, wat de ROI van automatisering ernstig vermindert.
Waar ontstaan de fouten: Documenteigenschappen die bijdragen
Niet alle documenten zijn even risicovol. De grootste problemen ontstaan bij documenten die:
- In grote volumes circuleren
- Zowel gestructureerde als vrije-tekstinformatie bevatten
- Direct financiële of operationele impact hebben bij fouten
Fouten in dit soort documenten leiden razendsnel tot overbetalingen, klantgeschillen, omzetverlies, compliance-issues en procesvertragingen.
Hoe ontstaat de vertrouwenskloof?
We vroegen de deelnemers: "Hoeveel vertrouwen heb jij in de nauwkeurigheid van data uit documenten?" Ondanks de ervaringscijfers meldt bijna de helft (48,7%) “zeer veel vertrouwen” te hebben in de data die hun AI en analytics voedt. Dat illustreert de Vertrouwenskloof: het verschil tussen verwachtte AI-precisie en de werkelijkheid van onvolkomen output.
Meerdere factoren dragen hieraan bij:
1. Statistische vs. zakelijke nauwkeurigheid
99% nauwkeurigheid klinkt goed, maar één fout op honderd records kan in finance, compliance of rapportages forse schade aanrichten. De zakelijke impact wordt vaak onderschat als beslissers enkel op AI-nauwkeurigheid letten.
2. Overmatig vertrouwen in generieke AI-tools
Algemene LLM-extractietools kunnen relevante gegevens negeren of verkeerd interpreteren, vooral bij complexe/ongestructureerde documenten, en missen vaak referentiechecks of validatieregels. Deze fouten dringen door in analytics, AI-output en operationele prestaties.
3. “Black box”-effect
Gebruikers zijn zich vaak niet bewust van waar of waarom fouten ontstaan, wat het vertrouwen in het eigen systeem aantast.
4. Rol-specifiek risicobesef
Risicobeluste functies als IT, data-professionals en C-level signaleren eerder het belang van sluitende data; zij zien vaker de impact van fouten op kritieke processen.
Strategische gevolgen geconcretiseerd
Gevolgen liggen veel verder dan een beetje ongemak. Zo werden genoemd:
- Financiële schade: Te veel betalen of omzetkansen mislopen door foutieve facturen
- Compliance-risico: Onjuiste rapportage in streng gereguleerde sectoren
- Operationele stagnaties: Supply chains die vastlopen door foute orderreferenties
Het begrijpen van deze risico’s helpt om slimmere workflows, validatieregels en human-in-the-loop-processen te ontwerpen — zodat de vertrouwenskloof echt wordt verkleind en AI-uitvoer betrouwbaar blijft.
De impact voor bedrijven: Meer dan ongemak
Respondenten koppelen fouten in documentdata aan direct aantoonbare bedrijfsimpact, waaronder:
- Financiële verliezen en overbetalingen
- Verkeerde voorspellingen en rapportages
- Compliance- en audit-problemen
- Onenigheid met klanten en leveranciers
- Operationele vertragingen en omzetverlies
- Verhoogde kans op fraude
Dit zijn geen theoretische scenario’s; het zijn dagelijkse hindernissen die in het AI-tijdperk alleen maar grotere gevolgen gaan hebben.
Hoe de vertrouwenskloof te overbruggen: De kracht van menselijke controle
Het onderzoek laat duidelijk zien: AI zonder menselijke betrokkenheid is onvoldoende.
Organisaties die vertrouwenskloven aanpakken, combineren AI-snelheid met menselijke validatie en controle via Human-in-the-Loop (HITL)-workflows:
- Betrouwbare extractie: Gebruik AI-oplossingen die werken met referentiedata (zoals Parseur), niet alleen generieke LLM’s zonder contextcontrole.
- Validatieregels: Stel verplichte controles in (“totaal = optelsom regels”).
- Slimme controle: Laat het systeem bij twijfel automatisch markeren voor menselijke review — zo wordt een potentiële fout een gecorrigeerd datapunt.
Zo maak je van menselijke controle geen bottleneck, maar een waarborg voor precisie — en krijgt je AI-team echt grip op data waarop zij kunnen bouwen.
Methode
De Parseur 2026 Document Data Survey werd eind 2025 uitgevoerd via QuestionPro en bevatte antwoorden van 500 professionals in documentintensieve functies in de VS, van managers tot en met C-suite executives.
Onderzochte sectoren: Technologie, Finance, Retail, Zorg, Logistiek. Bevraagd zijn onderwerpen als documentnauwkeurigheid, datavertrouwen, AI-toepassingen en de impact van datafouten op bedrijfsvoering.
Vooruitblik: Stop slechte data aan je AI te voeren
AI-systemen worden niet beter dan de data die eraan ten grondslag ligt. Naarmate AI-gebruik toeneemt, lopen bedrijven zonder aandacht voor documentdatakwaliteit kans dat fouten zich exponentieel vermenigvuldigen.
De oplossing is niet minder maar betere AI: investeer in betrouwbare datastromen.
Parseur helpt bedrijven de documentdata vertrouwenskloven te dichten door slimme documentverwerking, duidelijke validatielagen en menselijke precisie te combineren — zodat AI draait op zekerheden, niet aannames.
Klaar om weer op je data te vertrouwen?
Voer je AI niet langer met onbetrouwbare data. Ontdek documentautomatisering waarop je daadwerkelijk kunt bouwen.
Extra inzichten uit het 2026-onderzoek
- Fouten blijven hardnekkig: 39,4% van de deelnemers ziet soms nog fouten in documentdata (197 van 500). Nog eens 28,6% loopt vaak of heel vaak tegen fouten aan — wat het structurele karakter van het probleem onderstreept.
- Tech en finance prominent: 43,4% van de respondenten werkt in Technologie, 23,2% in Finance — twee sectoren waar data van hoge kwaliteit cruciaal is voor besluitvorming en compliance.
- AI-adoptie is breed: 37,9% gebruikt AI op grote schaal, nog eens 31,4% zet het in voor specifieke processen. Juist hierdoor is de urgentie om fouten in documentdata vóór te zijn groter dan ooit.
Laatst bijgewerkt op
