Hoe AI de Martech Stack eindelijk laat werken

Hierdoor trappen veel organisaties in dezelfde valkuil: ze springen direct in de AI-laag. Ze bouwen agents, maar vergeten de datakwaliteit en governance. Zonder context en structuur leidt dit onvermijdelijk tot een onbeheersbaar ‘datamoeras’ met onnauwkeurige output en risicovolle beslissingen. Slechts 7% van de organisaties geeft aan dat hun data volledig klaar is voor AI (Cloudera/HBR, 2026). Dat betekent dat de overgrote meerderheid AI-initiatieven bouwt op een gebrekkig datafundament… .

Terug naar de essentie: Drie core services

Dit biedt echter een unieke kans om de basis écht goed neer te zetten, want de onderliggende structuur van de martech-stack staat aan de vooravond van een noodzakelijke transformatie. Waar voorheen losse applicaties via API-koppelingen werden verbonden, verschuift de markt volgens Scott Brinkers visie naar een composable canvas: een modulaire architectuur waarin applicaties direct opereren op één universele datalaag.

Met de huidige explosie van applicaties, gespecialiseerde tools en AI-agents wordt standaardisatie in de werkwijze en het datafundament noodzakelijk. Waar leveranciers voorheen probeerden het hele ecosysteem binnen één platform op te lossen, dwingt de wildgroei aan systemen organisaties terug naar de essentie. Sla je datamanagement plat, dan hebben marketeers behoefte aan drie core services (RealStoryGroup):

1. Core data center: hierin worden datakwaliteit en governance centraal geborgd.
2. Data Orchestration: de laag die datastromen coördineert en onder andere AI-agents aanstuurt.
3. Inzicht en analytics: het meetbaar maken van resultaten en effectiviteit, waaronder attributie.

De verschuivende rol van het CDP

In de traditionele martech-architectuur functioneerde het CDP als een waardevolle, gecentraliseerde database die specifiek was ingericht om klantdata te verzamelen, te herleiden tot unieke profielen en te distribueren naar activatiekanalen. Dit model heeft organisaties geholpen om de eerste stappen te zetten richting een integraal klantbeeld.

In de vernieuwde, modulaire architectuur evolueert het CDP naar de Data Orchestration servicelaag, die rechtstreeks op centrale cloud-dataplatforms (zoals Snowflake of BigQuery) werkt. Waar het traditionele CDP zich primair richtte op marketing- en klandata, heeft de moderne, modulaire variant direct toegang tot organisatiebrede data, zoals voorraadinformatie, logistieke processen en productstatus. Dit stelt AI-modellen in staat om beslissingen te nemen op basis van het volledige bedrijfsperspectief. Dit sluit aan bij Scott Brinkers model, waarin data naar buiten toe beweegt: van centrale data (opslag en beheer), via beslissingen (decisioning), naar de uiteindelijke klantervaring (delivery).

Het belang van semantiek en context

De integratie van AI vereist een transitie van platte dataverzameling naar semantiek (wat betekent het) en context. AI-modellen hebben betekenis en onderlinge relaties tussen datapunten nodig om logisch te kunnen redeneren. Als productdata, service notities en klantprofielen binnen dezelfde laag leven en er duiding op wordt aangebracht, begrijpt het systeem de context. Een AI-toepassing ziet bij een klantinteractie dan direct de link tussen een aankoop en een actuele logistieke vertraging, wat leidt tot nauwkeurigere interacties. Het bouwen van een semantische laag en het toevoegen van context aan het datafundament is dan ook de belangrijkste randvoorwaarde om AI-toepassingen effectief en schaalbaar te laten functioneren.

De paradox van AI-Personalisatie

Wanneer het datafundament staat, verandert de dynamiek rondom personalisatie. Analist Apoorv Durga omschrijft dit als een paradox: AI maakt personalisatie operationeel eenvoudiger, maar strategisch en kwalitatief complexer.

• Generatieve AI minimaliseert de operationele druk. Waar marketingteams voorheen handmatig segmenten en honderden contentvarianten moesten bouwen, genereert AI nu in real-time unieke uitingen per individu. De schaalbaarheid van personalisatie is hiermee technisch opgelost.
• Juist omdat unieke content laagdrempelig te genereren is, ontstaat er een overvloed aan uitingen. De content is weliswaar uniek, maar mist vaak relevantie. Echte personalisatie vereist namelijk dat de AI-output consistent aansluit bij de actuele bedrijfsdoelstellingen, de klantbehoeftes en de merkidentiteit. Zonder deze verbinding blijft communicatie oppervlakkig en verliest de organisatie het vertrouwen van de consument.

De uitdaging verschuift hiermee definitief van de techniek (hoe we personaliseren) naar de inhoud (wat we communiceren). Succes wordt niet langer bepaald door het volume aan gegenereerde varianten, maar door de mate waarin de AI wordt gevoed met de juiste, organisatiebrede context.

Conclusie

De vernieuwde, modulaire martech-stack biedt organisaties de kans om efficiënter en slimmer om te gaan met data en applicaties. Door de focus te verleggen naar een centrale database met sterke semantische standaarden, wordt de integratie tussen data en activatie gestroomlijnd en beheersbaar. De werkelijke waarde van de huidige AI-transformatie zit dan ook niet alleen in de losse tools die we aanschaffen, maar in het feit dat AI ons dwingt om onze stack opnieuw in te richten en beter te gebruiken. Alleen door te investeren in dit stevige, betekenisvolle fundament, laat je AI de martech-stack eindelijk écht voor je werken.

Deze visie deelde auteur Guus Rutten onlangs ook tijdens de DDMA Meetup Data, Decision & Engagement bij Google Nederland. Daar benadrukte hij dat AI pas succesvol kan zijn wanneer organisaties eerst investeren in hun datafundament. Niet de AI-tool zelf, maar de kwaliteit, beschikbaarheid en samenhang van data bepalen uiteindelijk de waarde die AI kan leveren. Bekijk de volledige DDMA eventagenda hier.

Guus Rutten

Managing Director Data Services at Happy Horizon