AI-kosten stijgen zo snel dat sommige bedrijven hun hele jaar budget in een paar maanden hebben opgebruikt. Vooral marketingteams merken dat de rekeningen verdubbelen of verdrievoudigen zonder duidelijke waarschuwing. De oplossing ligt niet in bezuinigen, maar in slimmer prioriteren en het verkennen van open-source alternatieven.

Wat er aan de hand is

Volgens berichten van Axios en The Wall Street Journal begint Corporate America AI te rantsoeneren. Sommige ondernemingen hebben hun volledige jaarbudget voor AI in enkele maanden verbrand. Andere zagen hun AI-uitgaven zonder waarschuwing verdubbelen of verdrievoudigen. De oorzaak is een combinatie van factoren: de vraag naar AI-tools groeit sneller dan verwacht, terwijl de kosten per API-call of per token bij grote aanbieders niet dalen. Dit raakt niet alleen grote bedrijven, maar ook MKB’ers die afhankelijk zijn van betaalde AI-diensten voor marketing, klantenservice of data-analyse.

Wat dit betekent

Voor MKB’ers betekent deze trend dat de rekening voor AI-gebruik onvoorspelbaar kan worden. Waar je eerder een vast bedrag per maand betaalde voor een tool, kunnen de kosten nu meegroeien met het gebruik. Vooral als je AI inzet voor taken die veel verwerkingskracht vragen, zoals het genereren van afbeeldingen, lange teksten of realtime analyses, kan de factuur snel oplopen. Dit dwingt je om kritisch te kijken naar welke AI-toepassingen echt waarde toevoegen en welke je kunt vervangen door goedkopere of open-source alternatieven. Het is niet langer een kwestie van ‘AI gebruiken of niet’, maar van ‘waar zet ik AI in en waar niet’.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor productbeschrijvingen. Je zou kunnen beginnen met het categoriseren van je AI-gebruik. Welke taken leveren direct omzet op, zoals het genereren van productteksten die leiden tot meer conversie? En welke taken zijn minder kritisch, zoals het maken van social media posts? Overweeg om voor die laatste categorie een open-source model te gebruiken, zoals Llama of Mistral, die je lokaal kunt draaien zonder per-gebruik kosten. Dit verlaagt je afhankelijkheid van dure API’s.

Als je een team aanstuurt dat AI gebruikt voor rapportages en analyses. Een mogelijkheid is om een wekelijks of maandelijks AI-budget in te stellen per teamlid of per afdeling. Zo voorkom je dat één persoon ongemerkt het hele budget opsoupeert. Je zou ook kunnen overwegen om een interne AI-tool te bouwen op basis van een open-source model, specifiek voor de taken die jullie het vaakst doen. Dit vergt eenmalige investering in tijd, maar bespaart op de lange termijn.

Als je in de dienstverlening werkt en AI gebruikt voor het opstellen van offertes of contracten. Overweeg om te prioriteren op basis van return on investment. Welke AI-toepassingen leveren de meeste tijdwinst of omzet op? Zet die bovenaan de lijst. Voor taken die minder impact hebben, kun je zoeken naar gratis of goedkopere alternatieven, zoals het gebruik van een kleiner model dat specifiek is getraind voor jouw vakgebied. Dit vraagt wat onderzoek, maar kan je maandelijkse kosten aanzienlijk drukken.

Als je een marketingbureau runt en AI inzet voor meerdere klanten. Een optie is om per klant een apart AI-budget te hanteren, zodat je niet voor verrassingen komt te staan. Je zou ook kunnen overwegen om een deel van het werk te outsourcen naar een open-source model dat je zelf host. Dit geeft je meer controle over de kosten en voorkomt dat je afhankelijk bent van prijswijzigingen van grote aanbieders. Begin met een pilot voor één klant om te zien of de kwaliteit voldoet.

Bron: Marketing AI Institute