De kosten van AI-tools kunnen zo snel oplopen dat sommige bedrijven hun hele jaar budget er in een paar maanden doorheen jagen. Vooral marketingteams merken dat, omdat zij vaak de grootste gebruikers zijn. De oplossing zit niet in stoppen met AI, maar in slimmer kiezen: open-source alternatieven, kleinere modellen voor specifieke taken en duidelijke afspraken met je team over wanneer de kosten moeten stoppen.

Wat er aan de hand is

Uit berichten van Axios en The Wall Street Journal blijkt dat grote ondernemingen hun AI-uitgaven zien verdubbelen of verdrievoudigen, vaak zonder dat ze het zagen aankomen. Sommige bedrijven hebben hun volledige jaarlijkse AI-budget in slechts enkele maanden verbruikt. Dit komt doordat veel marketingteams standaard de duurste AI-modellen gebruiken voor elke taak, van het schrijven van een simpele e-mail tot het genereren van complexe beelden. De trend is dat bedrijven nu actief AI gaan rantsoeneren: ze beperken wie wat mag gebruiken en stellen harde limieten in.

Wat dit betekent

Voor het MKB is dit een waarschuwing. Waar grote bedrijven nog kunnen onderhandelen over kortingen of eigen modellen kunnen trainen, ben jij als kleine ondernemer afhankelijk van de standaardprijzen van aanbieders als OpenAI, Google of Anthropic. Een team dat onbeperkt ChatGPT of Midjourney gebruikt, kan ongemerkt honderden euro’s per maand extra kosten. De kernvraag is niet of je AI moet gebruiken, maar hoe je het inzet zonder dat de kosten de opbrengsten overstijgen. Dit raakt direct je marges, vooral als AI een vast onderdeel is geworden van je dagelijkse marketingprocessen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor productbeschrijvingen en klantberichten, overweeg om niet voor elk bericht het duurste model in te schakelen. Een eenvoudige productomschrijving heeft vaak genoeg aan een kleiner, goedkoper model zoals GPT-4o mini of Claude Haiku. Je zou kunnen experimenteren met het splitsen van taken: gebruik het goedkope model voor bulkwerk en alleen het dure model voor complexe teksten zoals landingspagina’s of nieuwsbrieven. Dit kan je maandelijkse kosten met de helft verminderen zonder dat de kwaliteit van je webshop zichtbaar achteruitgaat.

Als je een marketingteam aanstuurt van twee tot vijf mensen, is het verstandig om duidelijke stop-loss afspraken te maken. Spreek bijvoorbeeld af dat het team een vast maandbudget heeft voor AI-tools, en dat zodra dat budget op is, er geen nieuwe AI-aanvragen meer worden gedaan tot de volgende maand. Een optie is om per medewerker een limiet in te stellen in de tool zelf, bijvoorbeeld via de ‘usage limits’ in ChatGPT Team of de API-instellingen. Zo voorkom je dat één persoon onbedoeld het hele budget verbruikt voor een experiment dat niet werkt.

Als je in de creatieve sector werkt en AI gebruikt voor beeldgeneratie, kun je besparen door open-source alternatieven te proberen. Stable Diffusion draait lokaal op een redelijke computer en kost alleen stroom, geen abonnementsgeld. Voor tekstuele content zijn er open-source LLM’s zoals Llama of Mistral die je via platforms als Ollama of LM Studio kunt draaien. De kwaliteit is vaak vergelijkbaar met betaalde diensten voor standaard taken, en je betaalt geen per-request kosten. Een mogelijkheid is om een aparte computer of server in te zetten die alleen dit soort taken draait, zodat je de vaste kosten laag houdt.

Als je AI gebruikt voor data-analyse of rapportages, kijk dan of je een taakspecifiek model kunt gebruiken in plaats van een algemene chatbot. Tools zoals Perplexity of speciale API’s voor data-extractie zijn vaak goedkoper dan een volledig GPT-4 abonnement. Je zou kunnen overwegen om een eigen kleine database op te zetten met veelgestelde vragen en antwoorden, zodat je minder vaak een duur model hoeft te raadplegen. Dit vraagt wat eenmalige inrichting, maar bespaart structureel op de maandelijkse kosten.

Bron: Marketing AI Institute