De kosten van AI-tools kunnen snel uit de hand lopen, vooral als je kiest voor een alles-in-één oplossing. Voor MKB-ondernemers is het slimmer om te kijken naar open-source alternatieven of taakspecifieke tools, die vaak voorspelbaarder en goedkoper zijn.

Wat er aan de hand is

Volgens berichten in Axios en The Wall Street Journal zien grote Amerikaanse bedrijven dat hun AI-uitgaven exploderen. Sommige ondernemingen hebben hun volledige jaarlijkse AI-budget in slechts een paar maanden opgebruikt. Anderen zien hun AI-kosten verdubbelen of verdrievoudigen zonder dat ze daar vooraf op gerekend hadden. Dit fenomeen, dat door het Marketing AI Institute wordt aangehaald in een podcast over stijgende AI-kosten, raakt nu ook marketingteams. De kern van het probleem: veel bedrijven kiezen voor dure, allesomvattende AI-platforms die voor elke taak evenveel rekenkracht vragen, ook voor simpele handelingen.

Wat dit betekent

Voor het MKB is dit een belangrijk signaal. Waar grote bedrijven nog kunnen onderhandelen over kortingen of eigen AI-infrastructuur kunnen bouwen, zijn kleinere ondernemingen vaak overgeleverd aan de standaardprijzen van aanbieders. Een abonnement op een alles-in-één AI-tool lijkt overzichtelijk, maar als je team het intensief gaat gebruiken, kunnen de kosten snel oplopen. Vooral bij tools die per API-call of per verwerkingseenheid rekenen, is het risico op een onverwachte kostenpost groot. Dit betekent dat je als ondernemer niet alleen naar de functionaliteit moet kijken, maar ook naar het prijsmodel en de voorspelbaarheid van de kosten.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor productbeschrijvingen en klantenservice, kun je overwegen om voor eenvoudige taken een open-source taalmodel in te zetten in plaats van een duur abonnement. Modellen zoals Llama of Mistral draaien op eigen hardware of een goedkope cloudomgeving en zijn voor herhalende taken vaak net zo effectief. Je zou kunnen beginnen met één specifieke taak, zoals het genereren van productteksten, en de kosten vergelijken met je huidige tool.

Als je een marketingteam aanstuurt dat AI inzet voor contentcreatie en analyses, is een mogelijke aanpak om te differentiëren in toolgebruik. Gebruik een betaalde alleskunner alleen voor complexe taken, zoals het opstellen van een contentstrategie of het analyseren van markttrends. Voor eenvoudigere taken, zoals het schrijven van social media posts of het samenvatten van artikelen, kun je een goedkopere, taakspecifieke tool of een open-source alternatief inzetten. Een optie is om een budgetplafond in te stellen per tool en maandelijks te evalueren of de kosten in verhouding staan tot de opbrengst.

Als je in de zorg werkt en AI gebruikt voor het verwerken van patiëntendossiers of het genereren van rapportages, is het verstandig om te kiezen voor een open-source model dat je lokaal kunt draaien. Dit bespaart niet alleen kosten, maar biedt ook meer controle over privacygevoelige gegevens. Je zou kunnen overwegen om samen met een ICT-partner een proof of concept te draaien met een lokaal model, en de prestaties en kosten te vergelijken met een cloudgebaseerde oplossing.

Als je een klein adviesbureau runt en AI gebruikt voor het opstellen van offertes en rapporten, kun je overwegen om te werken met een combinatie van een goedkope API van een aanbieder als Groq of Together AI voor simpele taken, en een duurdere tool alleen voor eindredactie of complexe analyses. Een mogelijkheid is om een maand lang bij te houden welke AI-taken je uitvoert en te kijken of je ze kunt onderverdelen in ‘simpel’ en ‘complex’. Vervolgens kun je per categorie de goedkoopste passende tool kiezen.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de rode draad is: kijk kritisch naar wat je écht nodig hebt en vermijd de verleiding van een dure alleskunner als een simpele, goedkope tool ook voldoet.

Bron: Marketing AI Institute