De stijgende kosten van AI-toepassingen dwingen ondernemers om bewuster te kiezen welk model ze voor welke taak inzetten. Door taakprioritering en modelselectie kun je de kosten beheersen zonder in te leveren op resultaat.

Wat er aan de hand is

Volgens berichten van Axios en The Wall Street Journal hebben sommige grote bedrijven hun volledige jaarlijkse AI-budget in slechts enkele maanden verbruikt. Andere organisaties zagen hun AI-uitgaven zonder waarschuwing verdubbelen of verdrievoudigen. De oorzaak is vaak onbedoeld: teams gebruiken dure, geavanceerde modellen voor eenvoudige taken, zoals het genereren van een korte productbeschrijving of het samenvatten van een e-mail. Het Marketing AI Institute signaleert dat deze trend ook marketingteams raakt, die nu moeten nadenken over strategische keuzes om de kosten beheersbaar te houden.

Wat dit betekent

Voor het MKB is de impact direct voelbaar. Waar grote ondernemingen onderhandelen over kortingen of eigen modellen trainen, hebben kleinere bedrijven minder marge. Een onbedoelde kostenpost van een paar honderd euro per maand kan al snel het verschil maken tussen winst en verlies. Het goede nieuws is dat de oplossing niet ligt in het stoppen met AI, maar in slimmer gebruik. Door taken te prioriteren en per taak het goedkoopste model te kiezen dat nog steeds het gewenste resultaat levert, kun je de rekening drukken zonder dat de kwaliteit van je uitvoer eronder lijdt.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en dagelijks productbeschrijvingen genereert. Je gebruikt waarschijnlijk een groot, duur model voor elke beschrijving. Overweeg om een lichter model in te zetten voor standaardbeschrijvingen en alleen het dure model te gebruiken voor complexe of unieke producten. Een mogelijke aanpak is om een lijst te maken van taken die je AI laat doen en per taak het minimale model te kiezen dat nog voldoet. Je zou kunnen beginnen met het testen van een goedkoper model voor een week en de kwaliteit vergelijken.

Als je een team aanstuurt dat AI gebruikt voor uiteenlopende taken. Denk aan het schrijven van e-mails, het maken van social media posts en het analyseren van klantfeedback. Niet elke taak heeft dezelfde complexiteit. Een optie is om per taak een budget vast te stellen: eenvoudige taken krijgen een lichter model, complexe taken een zwaarder model. Je zou kunnen overwegen om een eenvoudige regel in te voeren: voor taken die korter zijn dan 100 woorden of die geen creatieve variatie vereisen, gebruik je het goedkoopste model dat beschikbaar is.

Als je in de marketing werkt en AI inzet voor contentcreatie. Je kunt de kosten beheersen door te prioriteren welke content echt de kracht van een duur model nodig heeft. Een whitepaper of een strategische blogpost vraagt om een geavanceerd model, maar een social media update of een korte nieuwsbrief kan met een lichter model. Een suggestie is om een wekelijkse review in te bouwen waarin je controleert of de inzet van dure modellen nog in verhouding staat tot de resultaten die het oplevert.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is eenvoudig: kies per taak het goedkoopste model dat nog werkt, en prioriteer taken zodat dure modellen alleen worden ingezet waar ze echt meerwaarde bieden.

Bron: Marketing AI Institute (https://www.marketingaiinstitute.com/blog/podcast-rising-ai-costs)