Het antwoord is dat een veelvoorkomende fout in het gebruik van AI bedrijven honderden miljoenen per maand kan kosten. Het gaat om het onbedoeld genereren van enorme hoeveelheden data of het maken van dure API-aanroepen, zonder dat iemand het doorheeft. Dit probleem, ook wel ‘AI-sprawl’ of ‘runaway costs’ genoemd, treft niet alleen grote techbedrijven, maar ook het MKB dat AI-tools inzet voor klantenservice, marketing of data-analyse.

Wat er aan de hand is

Volgens Bright kunnen bedrijven door een specifieke AI-fout maandelijks honderden miljoenen euro’s verliezen. De fout ontstaat wanneer AI-systemen onbedoeld blijven draaien, bijvoorbeeld omdat een chatbot oneindig veel vragen genereert of een data-analyse-tool continu nieuwe verzoeken naar een API stuurt. Dit leidt tot torenhoge rekeningen voor clouddiensten of API-gebruik, zonder dat er waardevolle output tegenover staat. Het probleem wordt groter naarmate meer bedrijven AI integreren in hun dagelijkse processen, vaak zonder goed toezicht op de kosten.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals in het MKB betekent dit dat de rekening van AI-gebruik snel kan oplopen, zonder dat je het merkt. Denk aan een marketingteam dat een AI-tool gebruikt om duizenden productbeschrijvingen te genereren, maar vergeet een limiet in te stellen op het aantal verzoeken. Of een klantenservice die een chatbot inzet die eindeloos blijft proberen een antwoord te vinden, wat leidt tot dure API-aanroepen. De impact is niet alleen financieel: het kan ook leiden tot vertraging in processen en een lagere productiviteit, omdat medewerkers tijd kwijt zijn aan het oplossen van de problemen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor het genereren van productbeschrijvingen of klantberichten, overweeg dan om een maximum aantal API-aanroepen per dag in te stellen. Je zou een waarschuwing kunnen laten afgaan zodra het aantal verzoeken een bepaalde drempel overschrijdt, zodat je niet voor verrassingen komt te staan op de factuur.

Als je een team aanstuurt dat AI-tools gebruikt voor data-analyse of rapportages, is het een optie om een maandelijks budget in te stellen voor elk project. Je zou kunnen afspreken dat medewerkers alleen geautomatiseerde taken uitvoeren binnen een vooraf goedgekeurd kader, en dat ze bij twijfel over de kosten eerst overleggen. Een mogelijkheid is ook om een eenvoudige dashboard te maken dat real-time inzicht geeft in het gebruik.

Als je in de zorg werkt en AI inzet voor het analyseren van patiëntgegevens of het genereren van rapporten, overweeg dan om een ‘stop-loss’ mechanisme in te bouwen. Dit betekent dat het systeem automatisch stopt met het verwerken van nieuwe verzoeken zodra een bepaalde kostengrens is bereikt. Je zou dit kunnen combineren met een wekelijkse controle van de logs, zodat je snel kunt ingrijpen als er onverwachte pieken zijn.

Als je een marketingbureau runt dat AI gebruikt voor het maken van content of het optimaliseren van campagnes, is het verstandig om een checklist te maken voor elk project. Denk aan het controleren van de API-limieten, het instellen van een maximum aantal gegenereerde varianten, en het regelmatig evalueren van de kosten versus de opbrengst. Een optie is om een medewerker verantwoordelijk te maken voor het monitoren van de AI-kosten, zodat het niet onopgemerkt blijft.

Als je een klein team hebt en net begint met AI, overweeg dan om te starten met een proefperiode waarin je handmatig elke aanroep controleert. Je zou kunnen experimenteren met een eenvoudige spreadsheet waarin je bijhoudt hoeveel verzoeken er worden gedaan en wat de kosten zijn. Dit geeft je inzicht voordat je de tools op grotere schaal inzet.

Bron: Bright