AI doorbreekt de datastack. De meeste bedrijven hebben het afgelopen decennium geïnvesteerd in het bouwen van geavanceerde datastacks. ETL-pijplijnen verplaatsen gegevens naar datacentra. Transformatielaag maakt gegevens schoon voor analyses. BI-tools brengen inzichten naar gebruikers. Deze architectuur werkte voor traditionele analyses. Maar AI vraagt om iets anders. Het heeft continue feedbackloops nodig. Het vereist real-time embeddings en contextretrieval. Stel je een klant voor bij een ATM die zakgeld opneemt. De AI-agent op hun mobiele app moet binnen enkele seconden op de hoogte zijn van die $40-transactie. Gegevensnauwkeurigheid en snelheid zijn geen optie. Netflix heeft hun hele aanbevelingsinfrastructuur opnieuw opgebouwd om real-time modelupdates te ondersteunen. Stripe heeft uniforme pijplijnen gecreëerd waar betalingsgegevens binnen milliseconden in fraudemodellen stromen. De moderne AI-stack vereist een fundamenteel andere architectuur. Gegevens stromen van diverse systemen naar vectordatabases, waar embeddings en hoog-dimensionale gegevens naast traditionele gestructureerde gegevens leven. Contextdatabases slaan de institutionele kennis op die AI-beslissingen informeert. AI-systemen consumeren deze gegevens en gaan dan de experimentatielussen in. GEPA en DSPy maken evolutionaire optimalisatie mogelijk over meerdere kwaliteitsdimensies. Evaluaties meten prestaties. Versterkend leren traint agenten om complexe bedrijfsomgevingen te navigeren. Onder alles ligt een observatielaag. Het hele systeem heeft nauwkeurige gegevens en snelheid nodig. Daarom zal gegevensobservabiliteit ook samensmelten met AI-observabiliteit om data-engineers en AI-engineers een end-to-end begrip te bieden van de gezondheid van hun pijplijnen. Gegevens- en AI-infrastructuur convergeren niet. Ze zijn al samengesmolten. Referenties Netflix Technology Blog. (2025, augustus). “Van Feiten & Statistieken naar Media Machine Learning: De Evolutie van de Data Engineering Functie bij Netflix.” ↩︎ Stripe. (2025). “Hoe We Het Hebben Gebouwd: Stripe Radar.” ↩︎