De huidige AI-hype is voor veel bedrijven niet betaalbaar op de lange termijn. De grootste spelers, zoals OpenAI en Anthropic, staan onder enorme druk om winstgevend te worden na investeringen van honderden miljarden dollars. Dit betekent dat ze onverwachts diensten kunnen stopzetten of hun prijzen kunnen verhogen, waardoor je als ondernemer plotseling zonder een cruciale tool kunt komen te zitten. Het is tijd om je afhankelijkheid van één leverancier kritisch te bekijken en een plan B te hebben.

Wat er aan de hand is

Volgens een analyse in The Verge bevindt de AI-industrie zich op een “monetization cliff” – een punt waarop de winst moet gaan binnenkomen, anders klapt de zeepbel. Bedrijven als Anthropic en OpenAI zijn gebouwd op kapitaalinvesteringen van honderden miljarden en moeten nu bewijzen dat ze rendabele bedrijven kunnen worden. De afgelopen weken markeren een belangrijk kantelpunt, waarbij deze bedrijven reageren op de realiteit van het naar de beurs gaan en geld moeten verdienen. Een belangrijke katalysator is de opkomst van AI-agents, zoals Claude Code en OpenAI’s Codex. Deze agents zijn waardevol voor klanten maar verbruiken extreem veel rekenkracht (“compute”), veel meer dan de bedrijven hadden voorzien. Dit leidt tot moeilijke keuzes over welke producten ze wel of niet kunnen ondersteunen. Het meest duidelijke voorbeeld was vorige maand, toen OpenAI abrupt zijn video-generatie-app Sora stopzette en daarbij een licentieovereenkomst van 1 miljard dollar met Disney liet vallen. De reden? Het kostte te veel om te draaien, en OpenAI had de rekenkracht nodig voor Codex.

Wat dit betekent

Dit betekent een fundamentele onzekerheid voor bedrijven die op AI-tools zijn gaan leunen. De spelregels kunnen snel veranderen. De grootste risico’s zijn onverwachte kostenstijgingen en het plotseling verdwijnen van diensten waar je mogelijk processen op hebt gebouwd. Vooral voor het MKB, dat vaak minder financiële slagkracht heeft om plotselinge prijsverhogingen op te vangen of over te stappen op een duurdere alternatieve leverancier, is dit een reëel bedrijfsrisico. Het betekent ook dat de focus van de grote AI-bedrijven zal verschuiven naar producten die op korte termijn het meeste geld opleveren, mogelijk ten koste van innovatieve maar dure niche-diensten die voor jouw sector waardevol zijn.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie. Als je AI-tools gebruikt in je bedrijfsvoering, is het verstandig om je afhankelijkheid te evalueren en je weerbaarheid te vergroten.

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor het genereren van productbeschrijvingen… Je bent mogelijk afhankelijk van één specifieke API of tool. Een mogelijkheid is om te onderzoeken of er open-source alternatieven zijn die je lokaal kunt draaien, of om een deel van het werk terug te brengen naar menselijke copywriters. Dit vermindert het risico dat je van de ene op de andere dag zonder functionaliteit komt te zitten.

Als je een team aanstuurt dat afhankelijk is van een AI-agent voor coderen of data-analyse… Overweeg om de kritieke kennis niet alleen in de tool te laten zitten. Zorg dat teamleden de door de AI gegenereerde code grondig reviewen en begrijpen. Je zou ook kunnen beginnen met het documenteren van de belangrijkste workflows, zodat je bij een overstap niet helemaal opnieuw hoeft te beginnen.

Als je in de zorg of een andere gereguleerde sector werkt en AI gebruikt voor administratie… De plotselinge stopzetting van een dienst kan hier grote compliance-problemen veroorzaken. Een optie is om in contracten met leveranciers clausules op te nemen over een redelijke overgangsperiode bij beëindiging. Daarnaast is het verstandig om altijd een exportfunctie te gebruiken voor je data, zodat je deze kunt meenemen naar een ander systeem.

Als je als freelancer of kleine dienstverlener AI-tools gebruikt voor creatief werk… Je bent extra kwetsbaar voor prijsveranderingen. Je zou kunnen overwegen om niet te investeren in jaarabonnementen, maar maandelijks te betalen, zodat je flexibel blijft. Daarnaast is het slim om meerdere tools te testen voor dezelfde taak, zodat je bekend bent met alternatieven.

De kern is anticiperen. Vraag je niet af óf de markt verandert, maar wannéér. Door nu de afhankelijkheid van één leverancier te verminderen en een exit-strategie te bedenken, bescherm je de continuïteit van je bedrijf tegen onverwachte schokken in de snel evoluerende AI-markt.

Bron: The Verge