Wat is GIGO?

GIGO (Garbage In, Garbage Out) is een fundamenteel principe in computing, automatisering en kunstmatige intelligentie. Het houdt in dat de kwaliteit van de output altijd bepaald wordt door de kwaliteit van de input.

Belangrijkste inzichten:

• GIGO betekent: slechte data leidt altijd tot slechte resultaten, ongeacht het systeem.
• Onbetrouwbare data verlaagt de ROI van automatisering door fouten, risico’s en schade aan je reputatie.
• Parseur waarborgt betrouwbare automatisering met accurate parsing en Human-in-the-Loop (HITL) controles.

Volgens Shelf, verliezen bedrijven gemiddeld $12–15 miljoen per jaar door slechte datakwaliteit. Sommige grote organisaties rapporteren zelfs een verlies van $406 miljoen per jaar. Achter mooie ROI-ambities schuilt vaak een verborgen valkuil: slechte data. Onbetrouwbare data raakt gemiddeld 12% van de omzet en bedrijven missen tot 45% van potentiële leads door issues als dubbels, foutieve formaten of verouderde gegevens. Slechte data die een geautomatiseerde workflow binnenkomen, blijven niet verborgen; ze verspreiden zich en veroorzaken steeds grotere en duurdere problemen verderop in het proces.

Als bedrijven automatiseren op basis van gebrekkige data, komt tot 87% van de projecten nooit tot productie vanwege datakwaliteitsproblemen, aldus VentureBeat. Dergelijke knelpunten stoppen niet alleen projecten, maar tasten ook het vertrouwen in AI aan. Huble stelt zelfs dat 69% van de bedrijven slechte data als hoofdreden ziet waarom AI-besluiten onbetrouwbaar zijn. Hiermee toont het principe Garbage In, Garbage Out (GIGO) haar impact: als automatisering start met slechte data, zijn de resultaten per definitie onbetrouwbaar, ongeacht de kwaliteit van het platform of de AI.

In de wereld van automatisering en AI is GIGO inmiddels een keiharde realiteit. Zonder bewaking van datakwaliteit loopt automatisering het risico fouten te versterken in plaats van ze te voorkomen. Organisaties die investeren in robuuste datakwaliteit kunnen daarom veel meer waarde halen uit hun automatiseringsprojecten.

Wat is Garbage In, Garbage Out (GIGO)?

De term Garbage In, Garbage Out (GIGO) vindt zijn oorsprong in de vroege informatica. Het beschrijft dat systemen die slechte, onvolledige of foutieve data krijgen, ook een slechte output opleveren. Slechts 15% onnauwkeurigheid in trainingsdata kan al desastreuze gevolgen hebben en zelfs levens in gevaar brengen, zoals Sama aangeeft. Kortom: slechte input = slechte output.

Waarom is GIGO actueler dan ooit?

Nu alles draait om AI en automatisering, zijn de gevolgen van slechte data veel groter. Waar een fout vroeger misschien alleen een verkeerd rapport opleverde, zorgt het in moderne workflows voor grootschalige problemen. Voorbeelden zijn onder andere:

• Een verkeerd uitgelezen factuurdatum veroorzaakt duizenden vertraagde betalingen.
• Bevooroordeelde AI-training leidt tot structureel onjuiste voorspellingen.
• Een inconsistente klant-ID verspreidt fouten over alle bedrijfsplatformen zoals ERP, CRM en support.

GIGO vroeger vs. nu

• Vroeger: Slechte data in een traditioneel programma leverde een fout op die beperkt bleef tot dat systeem.
• Nu: Fouten in geautomatiseerde systemen en AI verspreiden zich razendsnel door hele workflows en besluitvormingsketens, met grotere compliance- en bedrijfsrisico’s tot gevolg.

De Kosten Van Slechte Data In Automatisering

Slechte data zijn niet alleen lastige ruis, maar vormen een direct gevaar voor de ROI van automatisering. Gartner becijfert dat bedrijven gemiddeld $12,9 miljoen per jaar verliezen aan slechte data. In geautomatiseerde workflows zonder menselijke tussenkomst verdwijnen fouten niet, zij nemen juist toe en zorgen voor hogere kosten en risico’s.

Belangrijkste risico’s voor bedrijven

• Verkeerde facturen → financieel verlies

  Eén verkeerd uitgelezen of dubbele factuur kan leiden tot overbetaling, vertraagde incasso’s of fouten in de administratie.

• Foute logistieke data → leveringsproblemen

  Verkeerde adressen, missende landcodes of onvolledige velden zorgen voor leveringsvertragingen en schade aan het klantvertrouwen.

• Foute patiëntdata → compliance en veiligheidsrisico’s

  In de zorg leiden fouten tot mogelijke schendingen van regelgeving en, nog erger, gevaar voor de patiënt.

Zo ondermijnen slechte data de ROI van automatisering

1. Weggegooid budget – Kosten voor automatisering leveren geen waarde als de input onbetrouwbaar is.
2. Dubbel werk – Medewerkers besteden tot 80% van hun tijd aan data opschonen in plaats van processen optimaliseren.
3. Compliance-boetes – Eén datakwaliteitsfout kan leiden tot boetes, juridische procedures of mislukte audits.
4. Verlies van vertrouwen – Systemen die structureel fouten produceren ondermijnen het vertrouwen bij klanten, medewerkers en toezichthouders.

Belangrijk inzicht: Wordt datakwaliteit niet aangepakt, dan versnelt automatisering vooral de verspreiding van fouten en kosten in plaats van efficiëntie.

Waar Komt Slechte Data Vandaag De Dag Vandaan?

Slechte data zijn een grote bedreiging voor automatisering. Je zou denken dat fouten zeldzaam zijn, maar Zipdo laat zien dat bijna 70% van alle bedrijfsdata onbetrouwbaar is. Dat is genoeg om automatiseringsprocessen te laten ontsporen.

De meest voorkomende oorzaken van slechte data in automatisering:

1. Handmatige invoerfouten

   Typfouten, ontbrekende velden of verkeerd gezette decimalen leiden tot fouten in financiën, naleving of volgprocessen.

2. Slechte OCR-resultaten

   Onleesbare scans, onduidelijk handschrift of slecht geformatteerde PDF’s geven verkeerde tekens door, met valse facturen of medische fouten tot gevolg.

3. Duplicaten & inconsistente formats

   Een klant die in het ene systeem “Acme Corp” heet en in het andere “Acme Inc.” leidt tot dubbele profielen of foutieve analyses.

4. Geen validatie aan de poort

   Zonder regels om bijvoorbeeld datumnotaties (JJJJ-MM-DD) of landcodes af te dwingen, komen ongeldige records binnen die downstream workflows verstoren.

Lees meer in onze gids over Datakwaliteit in Automatisering.

Waarom Automatisering Slechte Data Niet Oplost (Maar Ze Vermenigvuldigt)

Een veelgestelde misvatting bij digitale transformatie is dat automatisering “rommelige data wel opschoont”. In werkelijkheid versnelt automatisering het verwerken van data, ongeacht de kwaliteit. Uit onderzoek van Precisely blijkt dat 64% van de organisaties datakwaliteit als hun grootste uitdaging voor dataintegriteit aanwijst; 77% beoordeelt hun eigen datakwaliteit als matig tot slecht. Automatisering vergroot dus vaak het bestaande probleem.

• Financieel voorbeeld: Een verkeerde OCR-herkenning van een factuurtotaal betekent sneller foute betalingen, niet dat de fout wordt opgemerkt.
• Logistiek voorbeeld: Een fout adres wordt snel gekopieerd naar duizenden zendingen en veroorzaakt breed probleem.
• AI voorbeeld: LLM’s genereren antwoorden gebaseerd op training. Zijn trainingsdata onvolledig of bevooroordeeld, dan worden deze fouten versterkt.

Dat is de essentie van Garbage-in, Garbage-out automatisering: kleine inputfouten worden grote problemen die steeds opnieuw terugkeren in je geautomatiseerde processen.

GIGO In AI: Huidige Uitdagingen

Binnen AI-gedreven automatisering is GIGO nog risicovoller. In tegenstelling tot standaard systemen zijn AI-modellen vaak black boxes: ze geven output zonder transparantie over hun beslisproces. De kwaliteit van input- en trainingsdata is daarom essentieel.

Waarom GIGO in AI extra gevaarlijk is:

• Gebrek aan transparantie (black box) – Fouten zijn nauwelijks terug te herleiden tot de bron.
• Databias – Bevooroordeelde, onvolledige data resulteren in structurele fouten, bijvoorbeeld in kredietbeoordeling of recruitment.
• Compliance risico’s – In sectoren als zorg en finance kunnen AI-systemen gevoelige data verkeerd verwerken, wat tot boetes en reputatieschade leidt.
• Verlies van vertrouwen – Onbetrouwbare of bevooroordeelde AI-output schaadt het vertrouwen van klanten en partners.

De oplossing: Human-in-the-Loop (HITL)

Human-in-the-Loop (HITL) voegt een onmisbare menselijke controlelaag toe aan geautomatiseerde workflows. Door mensen uitzonderingen, onduidelijke extracties of gevoelige data te laten beoordelen, worden fouten tijdig onderschept voordat ze uitgroeien tot grote problemen.

Dit hybride model – automatisering met HITL – waarborgt betrouwbaarheid, transparantie en compliant werken, zelfs bij grootschalige AI-projecten.

GIGO Voorkomen: Best Practices

Het goede nieuws is: GIGO in automatisering is te voorkomen. Door gebruik te maken van gestructureerde modellen, validatiestandaarden en controlemechanismen verzeker je dat automatisering werkt met schone, betrouwbare data.

1. Volg het VACUU Model

Het VACUU model (Valid, Accurate, Consistent, Uniform, Unify, Model) biedt een praktische checklist voor datasets van hoge kwaliteit. Al deze aspecten samen verhogen de betrouwbaarheid van je automatisering.

2. Pas ECCMA-standaarden toe

De Electronic Commerce Code Management Association (ECCMA) introduceert internationale standaarden waarmee je interoperabiliteit, duidelijke metadata en compliance af kunt dwingen. Door ECCMA best practices te volgen maak je data bruikbaar voor zowel mensen als machines.

3. Geautomatiseerde validatie & foutafhandeling

Zorg voor automatische validatielagen zodra data binnenkomt. Denk aan controles zoals het vergelijken van factuurtotalen met bestellingen of het afdwingen van datumformaten. Richt daarnaast directe foutafhandeling in zodat dataproblemen niet stiekem kunnen doorsluipen.

4. Implementeer Human-in-the-Loop (HITL) Controle

Bij processen met grote impact – zoals financiële transacties, medische dossiers of aangiftes – zijn HITL-controles onmisbaar. Zo worden randgevallen en gevoelige data altijd door mensen gecontroleerd voordat ze foutief geautomatiseerd worden.

Hoe Parseur Helpt GIGO Te Voorkomen

Hoewel Garbage-in, Garbage-out (GIGO) duidelijk de gevaren van slechte data aantoont, is het belangrijk te weten hoe je het voorkomt in de praktijk. Dat is waar Parseur een verschil maakt.

1. Nauwkeurige Extractie met AI OCR & Machine Learning

Parseur gebruikt geavanceerde OCR- en machine learning-modellen om data uit bijvoorbeeld facturen, e-mails, bonnen, transport- of medische formulieren uiterst accuraat te extraheren. Getraind op branchespecifieke datasets, beperkt Parseur veelvoorkomende fouten zoals verkeerde karakters of verschoven data.

2. Ingebouwde Validatie en Formatting

Parseur voert naast extractie ook valideringen en formatcontroles uit – zoals:

• Controleren of datums als JJJJ-MM-DD genoteerd staan
• Valuta uniformeren naar een standaard (bijv. “USD” in plaats van “US Dollars” of “$”)
• Signalering van facturen waarvan het totaal niet klopt met onderliggende regels

Hierdoor blijven data consistent en uniform, ongeacht de workflow.

3. Naadloze Integratie met Systemen

Parseur koppelt direct met ERP-, CRM- en boekhoudsystemen, en normaliseert data automatisch naar onder andere CSV, Excel, JSON of API. Zo garandeer je dat data elke stap en elk systeem foutloos doorloopt, downstream en upstream.

Automatisering Bouwen Waar Je Op Kunt Vertrouwen

Garbage In, Garbage Out (GIGO) is geen loze kreet – het bepaalt het succes of falen van je automatisering. Hoe geavanceerd je AI, RPA of workflow platform ook is, het eindresultaat is altijd zo goed als de kwaliteit van de input. Slechte data verspreidt zich door het hele proces, met hoge kosten, nalevingsrisico’s en verlies van vertrouwen tot gevolg.

Organisaties die datakwaliteit onderwaarderen, creëren meer problemen dan oplossingen. Maar bedrijven die investeren in schone en controleerbare data, benutten wél het potentieel van automatisering: snelheid, precisie en schaalbaarheid zonder concessies.

Met Parseur is het niet langer nodig te kiezen tussen efficiëntie en betrouwbaarheid. Parseur’s slimme extractie, ingebouwde validaties en optionele human-in-the-loop geven je workflows gegarandeerd betrouwbare data, zodat automatisering werkelijk bijdraagt aan je ROI, groei en reputatie.

Veelgestelde Vragen

Ook al is GIGO een simpel principe, veel bedrijven onderschatten nog steeds de impact ervan op de ROI van automatisering. Deze snelle antwoorden gaan in op een paar van de meest voorkomende vragen.

Wat betekent Garbage In, Garbage Out (GIGO) bij automatisering?

Het betekent dat data van lage kwaliteit altijd leidt tot onbetrouwbare resultaten, hoe geavanceerd of duur het systeem ook is. Automatisering corrigeert geen fouten; het vergroot ze juist.

Waarom is GIGO gevaarlijker binnen AI-workflows?

Omdat AI en machine learning fouten razendsnel opschalen. Bij black-box modellen kan gebrekkige of bevooroordeelde trainingsdata leiden tot wijdverspreide fouten, vertekende inzichten of zelfs compliance-problemen, en dit alles zonder duidelijke waarschuwingen.

Hoe beïnvloeden slechte data de ROI van automatisering?

Data van slechte kwaliteit kost grondstoffen en veroorzaakt dure fouten. Uit onderzoek blijkt dat bedrijven jaarlijks 15–25% van hun omzet verliezen door data problemen, terwijl automatiseringsprojecten soms tot 80% van hun tijd kwijt zijn aan het schoonmaken van data in plaats van daadwerkelijk waarde te leveren.

Kun je GIGO voorkomen?

Ja. Organisaties kunnen betrouwbare datastromen bouwen door gestructureerde modellen zoals VACUUM toe te passen, wereldwijde standaarden zoals ECCMA te volgen, geautomatiseerde validatiecontroles te implementeren en menselijke checks aan (HITL) toe te voegen voor randgevallen.

Hoe helpt Parseur voorkomen dat je last krijgt van GIGO?

Parseur combineert AI-gestuurde parsing, ingebouwde validatie, en HITL-controle om ervoor te zorgen dat alleen schone, gestandaardiseerde en betrouwbare data in jouw automatiseringsstack terechtkomt. Zo verandert automatisering van een mogelijk risico in een veilige, betrouwbare motor voor groei.

Laatst bijgewerkt op 17 oktober 2025