Het antwoord op de vraag of je een AI-agent moet bouwen of kopen hangt af van drie factoren: de grootte van je bedrijf, het specifieke gebruikersdoel en je strategische prioriteiten. Voor de meeste MKB-ondernemers is een kant-en-klare oplossing de snelste en goedkoopste route, terwijl maatwerk pas interessant wordt wanneer je een uniek proces hebt dat standaardtools niet kunnen vangen.

Wat er aan de hand is

Volgens een analyse van AI Business verschuift de AI-wereld van generatieve AI naar zogenaamde ‘agentic AI’: systemen die niet alleen tekst genereren, maar zelfstandig taken uitvoeren. Deze verschuiving maakt de keuze tussen bouwen en kopen complexer dan ooit. Waar je vroeger eenvoudig een chatbot kon integreren, moet je nu beslissen of je een complete AI-agent inkoopt die je processen automatiseert, of dat je er zelf één ontwikkelt. De analyse stelt dat deze beslissing afhangt van bedrijfsgrootte, use cases en strategische prioriteiten. Voor een kleine onderneming met beperkte IT-capaciteit ligt een standaardoplossing voor de hand, terwijl een groter bedrijf met unieke workflows meer baat kan hebben bij een eigen ontwikkeling.

Wat dit betekent

Deze keuze heeft concrete gevolgen voor je operationele kosten en je concurrentiepositie. Een kant-en-klare AI-agent, zoals een geautomatiseerde klantenservice of een tool die offertes opstelt, is relatief goedkoop en snel in te zetten. Je betaalt een vast bedrag per maand en bent binnen een dag operationeel. Maar je bent ook afhankelijk van de functionaliteiten die de leverancier aanbiedt. Maatwerk daarentegen vraagt een aanzienlijke investering in ontwikkeltijd en kennis, maar levert een oplossing op die precies past bij jouw bedrijfsprocessen. Voor een administratiekantoor dat wekelijks duizenden facturen verwerkt, kan een eigen AI-agent die automatisch controleert en boekt een enorme efficiëntieslag opleveren. Voor een webshop met een standaardassortiment is een bestaande oplossing vaak meer dan voldoende.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met een standaardassortiment, dan is een kant-en-klare AI-agent voor klantenservice een logische eerste stap. Je zou kunnen overwegen om een tool te integreren die veelgestelde vragen over verzending en retouren automatisch beantwoordt. Dit bespaart je medewerkers tijd en zorgt dat klanten sneller geholpen worden. Een mogelijkheid is om te starten met een beperkte implementatie, bijvoorbeeld alleen voor orderstatusvragen, en dit later uit te breiden.

Als je een administratiekantoor of boekhouder bent, dan is maatwerk wellicht interessanter. Je zou kunnen overwegen om een AI-agent te laten ontwikkelen die specifiek jouw factuurverwerkingsproces automatiseert. Een optie is om eerst een proof-of-concept te bouwen met een klein deel van je data, zodat je kunt zien of de investering zich terugverdient. Overweeg om een externe ontwikkelaar in te huren die ervaring heeft met agentic AI, in plaats van zelf te bouwen.

Als je een team aanstuurt in de logistiek of productie, dan kun je denken aan een hybride aanpak. Je zou kunnen starten met een kant-en-klare oplossing voor planning en voorraadbeheer, terwijl je tegelijkertijd onderzoekt welke unieke processen maatwerk vereisen. Een mogelijkheid is om je leverancier te vragen naar de mogelijkheden voor maatwerk binnen hun bestaande platform, zodat je niet vanaf nul hoeft te beginnen.

Als je in de zorg of een andere gereguleerde sector werkt, dan is voorzichtigheid geboden. Je zou kunnen overwegen om alleen AI-agenten in te zetten voor administratieve taken die geen medische beslissingen vereisen. Een optie is om een bestaande oplossing te kiezen die voldoet aan de geldende privacywetgeving, en maatwerk alleen te overwegen als je een externe partij vindt die aantoonbaar ervaring heeft met jouw sector. Overweeg om een juridische check te laten doen voordat je een definitieve keuze maakt.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is duidelijk: begin klein, meet de resultaten en schaal alleen op als de businesscase klopt.

Bron: AI Business