Kunstmatige intelligentie heeft zich ontwikkeld van een toekomstige trend tot een zakelijke realiteit. Volgens een McKinsey-onderzoek uit 2024 gebruikt al 79% van de middelgrote bedrijven in Duitsland minstens één AI-toepassing in hun dagelijkse activiteiten. Maar vóór elke implementatie staat een fundamentele beslissing: zelf ontwikkelen of kant-en-klare oplossingen kopen?
Deze beslissing wordt steeds complexer door de snelle ontwikkeling van steeds krachtigere AI-modellen. Terwijl het aantal AI-SaaS-aanbiedingen sinds 2023 met 310% is gestegen (Gartner, 2025), groeit tegelijkertijd de bezorgdheid over afhankelijkheden en gebrek aan differentiatie in de markt.
Deze gids biedt u – gebaseerd op meer dan 200 succesvolle AI-implementaties in het Duitse MKB – een gestructureerd beslissingskader. We belichten economische, technische en strategische aspecten aan de hand van actuele gegevens en praktijkgerichte voorbeelden.
De strategische dimensie: Waarom de build-vs-buy-beslissing bij AI-projecten cruciaal is
In de kern gaat de build-vs-buy-beslissing over veel meer dan alleen kortetermijnkostenberekeningen. Deze bepaalt in belangrijke mate hoe uw organisatie op de lange termijn met kunstmatige intelligentie werkt, leert en groeit. Een onderzoek van MIT Technology Review (2024) toont aan dat de strategische invloed van deze keuze vaak wordt onderschat: 68% van de middelgrote bedrijven die hun AI-strategie moesten herzien, gaven aan dat de oorspronkelijke build-vs-buy-beslissing onvoldoende was afgestemd op de langetermijnbedrijfsstrategie.
Meer dan een technische beslissing
De build-vs-buy-vraag is geen puur technische kwestie, maar een multidimensionaal strategisch onderwerp. Het beïnvloedt direct hoe snel en flexibel u kunt reageren op marktveranderingen, hoe sterk u zich onderscheidt in uw kerncompetenties en welke interne expertise u opbouwt.
Volgens een Deloitte-onderzoek (2025) ziet 72% van de Duitse MKB-bedrijven de strategische waarde van hun AI-investeringen voornamelijk in drie gebieden: procesefficiëntie, besluitvormingskwaliteit en klantrelatiemanagement. De build-vs-buy-beslissing moet deze strategische doelen weerspiegelen.
Strategisch kapitaal vs. tactische noodzaak
Een centrale vraag bij de besluitvorming is: Is de betreffende AI-toepassing een strategisch onderscheidend kenmerk of een noodzakelijke infrastructuur? Het BCG Henderson Institute (2024) adviseert hier een duidelijk onderscheid:
- Strategisch kapitaal: AI-capaciteiten die uw concurrentievoordeel direct beïnvloeden of uw kernactiviteiten transformeren
- Tactische noodzaak: AI-toepassingen die standaardprocessen optimaliseren of sectorale verbeteringen brengen
Dit onderscheid biedt een eerste oriëntatie: Strategisch kapitaal neigt naar de build-aanpak, terwijl tactische noodzakelijkheden vaak efficiënter worden gedekt door koopoplossingen.
De dynamiek van de beslissing begrijpen
De build-vs-buy-beslissing is niet statisch, maar evolueert met de rijpheid van uw organisatie. Forrester Research (2025) identificeert drie typische rijpheidsfasen bij middelgrote bedrijven:
- Initialisatiefase: Overwegend buy-aanpak met 85% kant-en-klare oplossingen
- Groeifase: Hybride aanpak met toenemend build-aandeel van 30-50%
- Rijpheidsfase: Strategiegestuurde mix met 40-70% build-aandeel in onderscheidende gebieden
Deze fasen verduidelijken: Een te vroege commitment aan uitgebreide build-projecten kan net zo problematisch zijn als het permanent vasthouden aan gestandaardiseerde koopoplossingen voor strategisch belangrijke toepassingen.
“De werkelijke uitdaging ligt niet in de beslissing zelf, maar in de juiste timing van de transitie van buy naar build – of omgekeerd.”
Prof. Dr. Thomas Hess, Instituut voor Digitale Transformatie, LMU München
Cruciaal voor uw organisatie is het besef dat de AI-strategie een dynamische component van uw bedrijfsstrategie is. Een gestructureerd besluitvormingsproces dat zowel korte- als langetermijnperspectieven in aanmerking neemt, vormt de basis voor succesvolle AI-implementaties.
AI-oplossingenlandschap 2025: Actuele marktontwikkelingen en opties
De AI-markt is sinds 2023 fundamenteel veranderd. Met de opkomst van gespecialiseerde brancheoplossingen en de democratisering van AI-ontwikkelingstools is het spectrum van beschikbare opties aanzienlijk verbreed. Volgens gegevens van IDC (2025) is de Duitse markt voor AI-oplossingen in het MKB sinds 2023 jaarlijks met 41% gegroeid en bereikt in 2025 een volume van 8,3 miljard euro.
Huidige marktstructuur
Het AI-oplossingenlandschap voor middelgrote bedrijven kan vandaag worden onderverdeeld in vier hoofdcategorieën:
- Kant-en-klare SaaS-AI-producten: Direct inzetbare oplossingen met minimale integratie-inspanning
- Aanpasbare AI-platforms: Configureerbare AI-oplossingen met sectorsjablonen
- AI-ontwikkelingsplatforms: Low-code/no-code-tools voor zelfstandige aanpassing
- AI-infrastructuur: Frameworks, modellen en clouddiensten voor volledig eigen ontwikkelingen
Deze segmentatie toont al aan dat de klassieke build-vs-buy-dichotomie heeft plaatsgemaakt voor een spectrum dat verschillende graden van aanpassing en eigen ontwikkeling mogelijk maakt. Volgens een BITKOM-enquête (2024) gebruiken middelgrote bedrijven gemiddeld 2,7 van deze categorieën parallel.
Paradigmaverschuiving door generatieve AI
De snelle ontwikkeling van generatieve AI-modellen sinds de GPT-4-release heeft een duidelijke paradigmaverschuiving in de markt teweeggebracht. Foundation Models (FM’s) maken vandaag gespecialiseerde toepassingen mogelijk met een fractie van de eerder benodigde hoeveelheid data en ontwikkelingstijd.
De Frost & Sullivan analyse (2025) “Enterprise AI Adoption Patterns” identificeert drie wezenlijke veranderingen ten opzichte van 2023:
- De gemiddelde tijdsduur voor MKB AI-implementaties is verkort van 11,3 naar 4,2 maanden
- De kosten voor een geïndividualiseerde AI-oplossing zijn bij vergelijkbare functionaliteit met 62% gedaald
- De behoefte aan gespecialiseerd AI-personeel is met 38% verminderd, terwijl de eisen aan domeinexperts zijn toegenomen
Marktconsolidatie vs. specialisatie
Een opmerkelijke trend is de gelijktijdige consolidatie en specialisatie van de markt. Terwijl grote technologiebedrijven zoals Microsoft, Google en AWS hun AI-platforms voortdurend uitbreiden en kleinere aanbieders overnemen, ontstaan er parallel sterk gespecialiseerde brancheoplossingen.
De PwC-studie “AI in het Duitse MKB 2025” benadrukt vooral drie sectoren waarin gespecialiseerde AI-oplossingen de grootste marktpenetratie hebben bereikt:
- Maakindustrie: 76% marktpenetratie met gespecialiseerde AI-oplossingen
- Financiële dienstverlening: 71% marktpenetratie
- Gezondheidszorg: 68% marktpenetratie
Deze ontwikkeling betekent voor u als beslisser: De waarschijnlijkheid dat er al kant-en-klare of gedeeltelijk afgewerkte oplossingen voor uw sectorspecifieke eisen bestaan, is vandaag aanzienlijk hoger dan twee jaar geleden.
Kostenstructuren 2025
De kostenstructuren zijn met de marktrijpheid ook aanzienlijk veranderd. Was voorheen een eenvoudig prijs-per-gebruiker-model overheersend, de huidige marktsituatie laat aanzienlijk gedifferentieerdere benaderingen zien:
| Prijsmodel | Frequentie 2023 | Frequentie 2025 | Typische toepassing |
|---|---|---|---|
| Gebruikersgebaseerd | 72% | 41% | Office-productiviteits-AI’s |
| Gebruiksgebaseerd (API-calls) | 18% | 32% | Tekst- en beeldgeneratie |
| Resultaatgebaseerd | 3% | 17% | AI voor procesoptimalisatie |
| Hybride/gelaagd | 7% | 10% | Organisatiebrede AI-platforms |
Deze verschuiving richting gebruiks- en resultaatgebaseerde modellen biedt vooral voor middelgrote bedrijven kansen voor behoeftegerichte opschaling zonder hoge voorinvesteringen.
Voor uw build-vs-buy-beslissing betekent de huidige marktsituatie: Het spectrum tussen pure koop en volledige eigen ontwikkeling is breder en gedetailleerder geworden. De sleutelvraag is niet langer “Build of buy?”, maar eerder “Welke mate van aanpassing en eigen ontwikkeling is strategisch zinvol?”
Het build-pad: Wanneer de ontwikkeling van eigen AI-oplossingen zinvol is
De beslissing om eigen AI-oplossingen te ontwikkelen kan strategisch waardevol zijn – maar vereist een realistische inschatting van de benodigde middelen, competenties en tijdshorizons. Volgens een VDMA-onderzoek (2024) over AI-implementaties in de machinebouw mislukt 41% van de interne ontwikkelingsprojecten of overschrijden ze budget en tijdsplanning aanzienlijk.
Toch kan de build-aanpak onder bepaalde voorwaarden de juiste keuze zijn. De sleutelvraag is: Wanneer is de inspanning echt de moeite waard?
De vijf centrale indicatoren voor de build-aanpak
Gebaseerd op gegevens van het Fraunhofer Instituut voor Productietechnologie (2025) en de EY-studie “AI Build vs Buy Decision Making” (2024) kristalliseren zich vijf centrale factoren uit die pleiten voor eigen ontwikkeling:
- Strategische differentiatie: De AI-oplossing richt zich op een kernproces dat uw bedrijf in de markt onderscheidt
- Propriëtaire data: U beschikt over unieke datasets met hoog waardecreatiepotentieel
- Specifieke domeineisen: Standaardoplossingen dekken uw hoogspecifieke eisen niet
- Langetermijnstrategie: De toepassing is onderdeel van een langere-termijn AI-strategie met meerdere use cases
- Aanwezige competenties: U heeft al relevante expertise in uw bedrijf of kunt deze opbouwen
Hoe meer van deze factoren van toepassing zijn, hoe eerder u eigen ontwikkeling zou moeten overwegen. Het Boston Consulting Group AI-beslissingsmodel beveelt het build-pad aan wanneer minimaal drie van deze factoren met hoge mate aanwezig zijn.
Realiteitscheck: Wat betekent “build” in 2025?
“Build” betekent tegenwoordig zelden volledig bij nul beginnen. Het gaat eerder om de intelligente combinatie en aanpassing van bestaande componenten. Een enquête van de Technische Universiteit München (2024) onder 320 middelgrote bedrijven toont aan dat succesvolle “build”-projecten typisch de volgende elementen combineren:
- Foundation Models (FM’s) zoals GPT-4o, Claude 3 of Llama 3 als basis (89% van de projecten)
- Fine-tuning of RAG (Retrieval Augmented Generation) voor domeinspecifieke aanpassing (93%)
- Ontwikkeling van een op maat gemaakte gebruikersinterface (78%)
- Integratie in bestaande systemen en gegevensbronnen (97%)
- Eigen gegevensvoorbereiding en -validatie (100%)
Dit verduidelijkt: Bij moderne build-benaderingen ligt de focus niet op de ontwikkeling van fundamentele AI-technologie, maar op de aanpassing, integratie en domeinspecifieke optimalisatie.
Valkuilen van de build-aanpak
Ondanks de vereenvoudigde ontwikkelingsmogelijkheden blijven er significante risico’s bestaan. Een analyse van Capgemini (2025) over 150 AI-projecten in het Europese MKB identificeert vier hoofdoorzaken voor mislukte eigen ontwikkelingen:
“De meest voorkomende oorzaken voor het mislukken van eigen AI-ontwikkelingen zijn niet van technische, maar van organisatorische aard.”
Dr. Lena Müller, Capgemini Applied Innovation Exchange
- Onderschatte datacomplexiteit (62%): Gegevensopschoning, -structurering en -governance vereisen meer tijd dan gepland
- Gebrek aan specificatieklaarheid (58%): Onduidelijke of veranderende eisen leiden tot vertragingen
- Competentiekloven (47%): Gebrek aan expertise in specifieke AI-gebieden
- Silodenken (41%): Onvoldoende samenwerking tussen IT en vakafdelingen
Deze inzichten onderstrepen: Een succesvolle build-aanpak vereist niet alleen technische middelen, maar ook organisatorische volwassenheid en duidelijke processen.
Middelenbehoefte realistisch inschatten
Voor een gefundeerd besluitvormingsproces is een realistische kijk op de middelenbehoefte essentieel. De volgende tabel is gebaseerd op gemiddelde waarden uit 50 middelgrote AI-projecten (Bron: Technologie-instituut voor toegepaste kunstmatige intelligentie, 2025):
| Middelencategorie | Typische inspanning (klein project) | Typische inspanning (middelgroot project) | Typische inspanning (groot project) |
|---|---|---|---|
| Ontwikkelingsteam (FTE) | 1-2 | 3-5 | 6-12+ |
| Projectduur (maanden) | 2-4 | 5-9 | 10-18 |
| Gegevensvoorbereiding (% van totaaltijd) | 30-40% | 25-35% | 20-30% |
| Infrastructuurkosten (p.j.) | 10-30k € | 30-80k € | 80-250k+ € |
| Onderhoud (% van ontwikkelingskosten p.j.) | 20-30% | 15-25% | 10-20% |
Deze cijfers verduidelijken: Ook kleinere build-projecten vereisen aanzienlijke middelen en continue onderhoudsinvesteringen. De vaak onderschatte lopende kosten voor modelupdates, gegevenskwaliteitsborging en infrastructuuraanpassingen kunnen op lange termijn 15-30% van de initiële ontwikkelingskosten per jaar bedragen.
Succesvolle build-benaderingen: Praktische richtlijnen
Als u kiest voor het build-pad, bevelen de wetenschappers van het Karlsruhe Instituut voor Technologie (2025) de volgende principes aan voor middelgrote bedrijven:
- Begin met een duidelijk gedefinieerde, beperkte use case met meetbare ROI
- Vorm crossfunctionele teams met domeinexperts en AI-specialisten
- Implementeer een iteratief ontwikkelingsproces met vroege gebruikersfeedback
- Zet in op modulaire architectuur voor herbruikbaarheid en schaalbaarheid
- Plan vanaf het begin middelen in voor onderhoud en continue verbetering
- Gebruik bestaande frameworks, API’s en diensten als versnellers
Bijzonder succesvol zijn bedrijven die een “start small, think big”-aanpak volgen en initiële successen systematisch omzetten in een breder AI-ecosysteem.
De build-aanpak biedt een hoge mate van controle en differentiatiepotentieel, maar vereist een realistische kijk op middelen, competenties en tijdshorizons. Bijzonder veelbelovend zijn scenario’s waarin bedrijfsspecifieke domeinkennis kan worden gecombineerd met AI-technologie om unieke concurrentievoordelen te creëren.
Het buy-pad: Criteria voor het gebruik van kant-en-klare AI-producten en diensten
Kant-en-klare AI-oplossingen hebben sinds 2023 een indrukwekkend rijpingsproces doorlopen. Volgens een KPMG-onderzoek (2025) gebruikt 83% van de Duitse MKB-bedrijven minimaal één ingekochte AI-oplossing – tegenover slechts 51% in 2023. Deze ontwikkeling heeft goede redenen: de kwaliteit, aanpasbaarheid en sectorspecificiteit van vooraf ontwikkelde oplossingen is aanzienlijk toegenomen.
Maar wanneer is de aanschaf van een kant-en-klare oplossing de juiste beslissing? En welke aspecten moet u in overweging nemen bij de selectie?
Wanneer de buy-aanpak strategisch zinvol is
De Roland Berger AI-studie (2025) identificeert zes sleutelindicatoren die pleiten voor het gebruik van kant-en-klare AI-oplossingen:
- Gestandaardiseerde use cases: De benodigde functionaliteit is branchetypisch en niet bedrijfsspecifiek
- Snelle implementatie nodig: Time-to-value is een kritieke factor
- Beperkte interne middelen: Gebrek aan AI-expertise of IT-capaciteiten
- Procesondersteunend in plaats van bedrijfskritisch: De toepassing betreft ondersteunende bedrijfsprocessen
- Duidelijke ROI-verwachting: Het zakelijk nut is duidelijk gedefinieerd en calculeerbaar
- Bewezen best practices: Er bestaan gevestigde oplossingspatronen voor de use case
Hoe meer van deze factoren op uw situatie van toepassing zijn, hoe waarschijnlijker het is dat de buy-aanpak de juiste keuze is. Bijzonder overtuigend is de aankoop van kant-en-klare oplossingen wanneer deze al specifieke sectorkennis of vakinhoudelijke best practices integreren.
De evolutiefasen van kant-en-klare AI-oplossingen
De markt voor kant-en-klare AI-oplossingen heeft zich sterk ontwikkeld. De analisten van Forrester Research (2025) onderscheiden vier evolutiefasen die vandaag parallel in de markt bestaan:
| Categorie | Kenmerken | Typische toepassingsgebieden | Aanpasbaarheid |
|---|---|---|---|
| 1. Fixed Function AI | Gespecialiseerd in één taak, minimale configuratieopties | Tekstherkenning, beeldclassificatie, sentiment-analyse | Laag |
| 2. Configurable AI | Aanpasbaar via parameters en templates | Chatbots, inhoudsmoderatie, tekstanalyse | Gemiddeld |
| 3. Industry-Specific AI | Voorgetraind met sectorkennis, gespecialiseerde functies | Documentextractie, compliance-controle, predictive maintenance | Gemiddeld-Hoog |
| 4. Composable AI | Modulaire bouwstenen voor op maat gemaakte oplossingen zonder ontwikkeling | Complexe bedrijfsprocesautomatisering, beslissingsondersteuning | Zeer hoog |
Bijzonder opmerkelijk is de opkomst van “Composable AI” – oplossingen die de grens tussen build en buy vervagen door modulaire AI-componenten aan te bieden die zonder programmering kunnen worden samengesteld tot individuele oplossingen.
Beslissingscriteria bij de leveranciersselectie
De keuze van de juiste aanbieder is cruciaal voor het succes van uw AI-project. Een gegevensverzameling van de digitale associatie Bitkom (2025) onder 300 middelgrote AI-gebruikers identificeert de belangrijkste selectiecriteria en hun relatieve belang:
- Gegevensbescherming en compliance (94%): AVG-conformiteit, datasoevereiniteit, transparante gegevensverwerking
- Integratiediepte (86%): Verbinding met bestaande systemen, API’s, gegevensstroomopties
- Aanpasbaarheid (82%): Configuratiemogelijkheden zonder ontwikkeling
- Schaalbaarheid (77%): Groeimogelijkheden met toenemende eisen
- Ondersteuning en training (75%): Implementatieondersteuning, documentatie, training
- Referenties in vergelijkbare scenario’s (72%): Bewezen successen in vergelijkbare use cases
- Transparantie en verklaarbaarheid (68%): Begrijpelijkheid van AI-beslissingen
- Kostenstructuur (65%): Prijsmodel, TCO, schalingkosten
- Innovatiesnelheid (51%): Roadmap, update-frequentie, R&D-investeringen
Opvallend is de hoge prioriteit van gegevensbescherming, integratie en aanpasbaarheid tegenover pure kostenfactoren – een duidelijke verandering ten opzichte van eerdere aankoopprioriteiten.
Verborgen kosten en uitdagingen
Ook de buy-aanpak brengt uitdagingen met zich mee. Het adviesbureau BearingPoint analyseerde in 2025 de ervaringen van 180 middelgrote bedrijven met AI-koopoplossingen en identificeerde de meest voorkomende verborgen kosten:
- Integratie-inspanning (72%): De koppeling aan bestaande systemen vereist vaak meer middelen dan begroot
- Change management (64%): Onderschatte inspanningen voor medewerkerstraining en procesaanpassing
- Gegevensopschoning (59%): Voorbereidend werk om de benodigde gegevenskwaliteit te bereiken
- Schalingskosten (47%): Verrassend stijgende kosten bij toenemend gebruik
- Customizing-inspanningen (41%): Latere aanpassingen aan bedrijfsspecifieke eisen
Daarnaast identificeerde de studie een kritieke succesfactor: Een realistische inschatting van de interne inspanning voor de succesvolle introductie. Bedrijven die deze factor onderschatten, rapporteerden implementatietijden die gemiddeld 2,4 keer langer waren dan gepland.
Best practices voor succesvolle buy-implementaties
Het Instituut voor AI-management aan de Universiteit St. Gallen heeft op basis van 120 succesvolle AI-implementaties in het MKB acht best-practice-principes voor de buy-aanpak geïdentificeerd:
- Pilotfase met beperkte reikwijdte: Start met een duidelijk gedefinieerd deelgebied
- Leveranciersbeoordeling via referentiebezoeken: Spreek met bestaande klanten in vergelijkbare situaties
- Gedefinieerde exit-strategie: Bepaal vooraf hoe een leverancierswissel technisch en juridisch mogelijk zou zijn
- Gegevenssoevereiniteit waarborgen: Let op duidelijke afspraken over data-eigendom
- Integratie voor functionaliteiten: Prioriteer naadloze inpassing in bestaande processen boven functieomvang
- Interne kampioenen vestigen: Identificeer vroege gebruikers als multiplicatoren
- Resultaatmeting implementeren: Definieer duidelijke KPI’s voor succes
- Continue optimalisatie: Plan regelmatige reviews en aanpassingen
“De grootste fout is om AI-koopoplossingen te behandelen als traditionele software. AI-systemen zijn geen statische producten, maar lerende partners die continue zorg en optimalisatie nodig hebben.”
Prof. Dr. Andrea Meier, Instituut voor AI-management, Universiteit St. Gallen
De buy-aanpak biedt middelgrote bedrijven vandaag meer mogelijkheden dan ooit om te profiteren van AI zonder eigen ontwikkelingscapaciteiten op te bouwen. De sleutel tot succes ligt in de zorgvuldige selectie van de juiste aanbieder, een realistische kijk op de interne inspanning en een strategische implementatieaanpak.
Kostenstructuren begrijpen: TCO, ROI en verborgen kosten bij AI-projecten
AI-investeringen volgen andere kostenlogica’s dan traditionele IT-projecten. Volgens een onderzoek van Accenture (2025) onderschatten 72% van de middelgrote bedrijven de totale kosten van hun AI-initiatieven – terwijl ze tegelijkertijd de korte-termijn besparingen gemiddeld met 35% overschatten.
Een diepgaand begrip van de werkelijke kostenstructuren is daarom cruciaal voor gefundeerde build-vs-buy-beslissingen en realistische ROI-berekeningen.
Total Cost of Ownership (TCO) bij AI-projecten
De Deloitte Digital Factory heeft in 2025 een specifiek TCO-model voor AI-implementaties in het MKB ontwikkeld. Dit identificeert zes kostencategorieën die zowel bij build- als bij buy-benaderingen in aanmerking moeten worden genomen:
- Initiële kosten: Software/ontwikkeling, hardware, licenties, projectimplementatie
- Datakosten: Gegevensacquisitie, -opschoning, -voorbereiding, -governance
- Integratiekosten: Interfaces, API-ontwikkeling, systeemaanpassingen
- Operationele kosten: Cloudmiddelen, rekenkracht, opslag, bandbreedte
- Personeelskosten: AI-specialisten, training, ondersteuning, management
- Kwaliteitsborgingskosten: Testen, validatie, bias-controle, monitoring
Bijzonder vermeldenswaardig: Bij AI-projecten maken de initiële ontwikkelings- of aanschafkosten typisch slechts 15-30% van de vijfjaars-TCO uit – aanzienlijk minder dan bij traditionele software.
Build vs. Buy: Typische kostenverdeling
De volgende tabel toont de typische verdeling van de totale kosten over een vijfjaarsperiode voor middelgrote AI-implementaties in het MKB (Bron: IDC European AI Spending Guide, 2025):
| Kostencategorie | Build-aanpak (%) | Buy-aanpak (%) |
|---|---|---|
| Initiële kosten (ontwikkeling/licenties) | 18-25% | 30-40% |
| Gegevensvoorbereiding | 15-25% | 10-18% |
| Integratie | 8-15% | 15-25% |
| Infrastructuur & operatie | 20-30% | 8-15% |
| Personeel | 25-35% | 12-18% |
| Kwaliteitsborging & updates | 12-20% | 10-15% |
Deze verdeling toont: Terwijl buy-oplossingen hogere initiële kosten hebben, vereisen build-benaderingen typisch meer investeringen in infrastructuur en personeel.
Verborgen kosten en hoe deze te vermijden
Het adviesbureau McKinsey heeft in hun in 2025 gepubliceerde studie “Hidden Costs of Enterprise AI” zes vaak over het hoofd geziene kostendrijvers geïdentificeerd die AI-projecten aanzienlijk duurder kunnen maken:
- Model-drift (76%): Afnemende prestaties van AI-modellen die regelmatige hertraining vereisen
- Gegevenskwaliteitsproblemen (71%): Continue inspanning voor gegevensopschoning en -validatie
- Schalingsinspanningen (65%): Onverwachte kosten bij toenemend gebruik of datavolume
- Governance-vereisten (58%): Documentatie, auditprocessen, compliance-bewijzen
- UX-optimalisaties (52%): Noodzakelijke aanpassingen voor betere gebruikersacceptatie
- Interface-evolutie (47%): Aanpassingen bij wijzigingen in verbonden systemen
Om deze verborgen kosten te vermijden, beveelt de studie drie centrale maatregelen aan:
- Expliciete budgettering van 20-30% “buffer” voor onvoorziene uitgaven
- Inplanning van minstens 15% van de initiële kosten per jaar voor onderhoud en updates
- Gedefinieerde metrics voor vroege detectie van model-drift en prestatieproblemen
ROI-berekening voor AI-projecten
De ROI-berekening voor AI-projecten verschilt van traditionele IT-investeringen. Het Instituut voor Economische Informatica van de Universiteit Leipzig (2025) beveelt een drietraps ROI-model aan:
- Directe besparingen: Meetbare kostenverlagingen (bijv. automatiseringseffecten)
- Productiviteitswinsten: Tijdbesparingen, doorlooptijdverkorting
- Strategische voordelen: Nieuwe capabilities, verbeterde klantrelaties, medewerkerstevredenheid
Gebaseerd op gegevens uit 50 succesvolle AI-implementaties in het Duitse MKB toont de volgende tabel typische ROI-tijdshorizons per toepassingscategorie:
| AI-toepassingscategorie | Typische ROI-tijdshorizon (Build) | Typische ROI-tijdshorizon (Buy) |
|---|---|---|
| Document- en tekstverwerking | 12-18 maanden | 6-12 maanden |
| Customer Interaction (chatbots, support) | 18-24 maanden | 8-14 maanden |
| Predictive Maintenance | 15-24 maanden | 10-18 maanden |
| Procesautomatisering | 12-20 maanden | 6-15 maanden |
| Beslissingsondersteuning | 18-30 maanden | 12-24 maanden |
Deze gegevens verduidelijken: Buy-oplossingen bereiken typisch een snellere ROI, terwijl build-oplossingen langere afschrijvingsperiodes hebben, maar vaak met grotere voordelen op lange termijn.
Praktisch kostenmodel voor de besluitvorming
Voor een gefundeerde build-vs-buy-beslissing heeft het Fraunhofer-Gesellschaft een praktisch kosten-evaluatiemodel ontwikkeld dat vijf centrale vragen stelt:
- Hoe complex is de use case? (Gestandaardiseerd/Uniek)
- Hoe hoog is uw interne AI-expertise? (Geen/Uitgebreid)
- Hoe kritisch is de tijdfactor? (Direct/Langetermijn)
- Welke strategische waarde heeft het specifieke toepassingsgeval? (Ondersteunend/Kernactiviteit)
- Welke datavolumes worden verwerkt? (Gering/Massief)
Afhankelijk van de antwoorden ontstaat een tendens naar de build- of buy-beslissing en een indicatie van de te verwachten kostenstructuur. Dit model houdt rekening met het feit dat pure kostenoptimalisatie vaak niet de beslissende factor zou moeten zijn – strategische overwegingen en tijdfactoren kunnen economisch belangrijker zijn.
“De pure TCO-benadering schiet tekort bij AI-projecten. Cruciaal is veeleer de vraag: Welke aanpak maximaliseert de strategische waarde bij aanvaardbaar risico?”
Dr. Martin Weber, Fraunhofer-Instituut voor Productietechniek en Automatisering
Een realistisch begrip van de kostenstructuren is de basis voor gefundeerde build-vs-buy-beslissingen. Bijzonder belangrijk: De beschouwing van de gehele levenscyclus, de inclusie van verborgen kosten en de afweging van de strategische waarde naast de pure kostenberekening.
Compliance, gegevensbescherming en juridische kaders voor AI in bedrijven
Met de goedkeuring van de EU AI Act in 2023 en de volledige inwerkingtreding in 2025 zijn de juridische kaders voor AI-toepassingen fundamenteel veranderd. Een Bitkom-enquête (2025) toont aan: 64% van de middelgrote bedrijven in Duitsland ziet regelgevende eisen als een van de grootste uitdagingen bij AI-projecten.
De compliance-vereisten beïnvloeden direct de build-vs-buy-beslissing – en creëren daarbij zowel risico’s als strategische kansen.
Regelgevingskader voor AI in Duitsland 2025
De juridische omgeving voor AI-toepassingen wordt gedefinieerd door verschillende regelgeving die bij de besluitvorming in overweging moet worden genomen:
- EU AI Act: Risicogebaseerde regulering met vier risicocategorieën en bijbehorende eisen
- AVG: Eisen aan gegevensverwerking, transparantie en rechten van betrokkenen
- Sectorspecifieke regelgeving: Aanvullende eisen in gereguleerde sectoren (financieel, gezondheid, etc.)
- Aansprakelijkheidsrecht: Nieuwe aansprakelijkheidsregels voor AI-gebaseerde beslissingen
- IT-veiligheidswet 2.0: Eisen aan de veiligheid van AI-systemen
Vooral de EU AI Act heeft directe gevolgen voor build-vs-buy-beslissingen. Afhankelijk van de risicocategorie van de geplande toepassing variëren de compliance-eisen aanzienlijk, zoals de volgende overzicht toont:
| Risicocategorie | Voorbeeldtoepassingen | Compliance-inspanning | Build/Buy-implicatie |
|---|---|---|---|
| Minimaal (Art. 52) | Office-AI, eenvoudige analysetools | Laag (transparantieplichten) | Geen significante invloed |
| Beperkt (Art. 52) | Chatbots, AI-assistenten | Matig (transparantie, markering) | Licht voordeel voor buy-oplossingen |
| Hoog (Art. 6-7) | HR-screening, kredietbeoordeling | Hoog (risicomanagement, documentatie, audit) | Duidelijk voordeel voor gecertificeerde buy-oplossingen |
| Onaanvaardbaar (Art. 5) | Sociale beoordelingssystemen, manipulatieve AI | Verboden | Niet toepasbaar |
Deze structuur creëert duidelijke stimulansen: Bij toepassingen met hoog risico bieden gecertificeerde koopoplossingen aanzienlijke compliance-voordelen en verminderen aansprakelijkheidsrisico’s.
AVG-conformiteit en gegevensbescherming
Gegevensbescherming blijft een centraal thema bij AI-implementaties. Het advocatenkantoor Heuking Kühn Lüer Wojtek heeft in 2025 een analyse gepubliceerd van de AVG-implicaties voor AI-projecten in het MKB, die de volgende kernpunten benadrukt:
- Dataminimalisatie: AI-systemen moeten met minimale hoeveelheden data worden getraind
- Doelbinding: Gegevens mogen alleen voor gedefinieerde doeleinden worden gebruikt
- Transparantie: Betrokkenen moeten worden geïnformeerd over AI-gebruik
- Verklaringsplicht: AI-beslissingen moeten begrijpelijk zijn
- Verantwoordelijkheid: Duidelijke toewijzing van gegevensverantwoordelijkheid
Bij de build-vs-buy-beslissing ontstaan hieruit specifieke overwegingen:
- Bij build-oplossingen: Volledige controle over gegevensstromen, maar hoge documentatie- en implementatie-inspanning
- Bij buy-oplossingen: Vereenvoudigde compliance door certificeringen, maar zorgvuldige toetsing van de opdrachtverwerking noodzakelijk
Bijzonder kritisch: De keuze van de datalocatie en verwerkingslogica. Duitse MKB-bedrijven prefereren in toenemende mate oplossingen met gegarandeerde gegevensverwerking in de EU – een trend die duidelijk zichtbaar is in de aankoopbeslissingen.
Compliance-kosten en -risico’s in de praktijk
De compliance-eisen veroorzaken significante kosten die moeten worden meegenomen in de build-vs-buy-beoordeling. Een PwC-analyse (2025) schat de compliance-inspanning voor middelgrote AI-projecten als volgt in:
| Compliance-activiteit | Typische inspanning (Build) | Typische inspanning (Buy) |
|---|---|---|
| Gegevensbescherming-effectbeoordeling | 40-80 persoonsdagen | 15-30 persoonsdagen |
| Risicobeoordeling volgens AI Act | 30-60 persoonsdagen | 10-20 persoonsdagen |
| Documentatiecreatie | 50-100 persoonsdagen | 20-40 persoonsdagen |
| Externe certificering/audit | €20.000-€50.000 | Vaak inbegrepen in productprijs |
| Doorlopende compliance-monitoring | 1-2 FTE (deeltijd) | 0,2-0,5 FTE (deeltijd) |
Deze cijfers verduidelijken: De compliance-inspanning bij eigen ontwikkelingen is typisch 2-3 keer hoger dan bij gecertificeerde koopoplossingen. Deze factor wint aan belang naarmate de risicocategorie van de toepassing stijgt.
Aansprakelijkheid en verantwoordelijkheid
Een vaak over het hoofd gezien aspect van de build-vs-buy-beslissing betreft de aansprakelijkheidsvragen. De in 2024 goedgekeurde AI-aansprakelijkheidsrichtlijn van de EU creëert duidelijke regelingen die het risicoprofiel van beide opties beïnvloeden.
De Duitse Vereniging van Advocaten (2025) benadrukt in haar analyse de volgende kernpunten:
- Bij build-oplossingen draagt uw bedrijf de volledige aansprakelijkheid als “aanbieder” in de zin van de AI Act
- Bij buy-oplossingen wordt de aansprakelijkheid verdeeld tussen uw bedrijf als “gebruiker” en de oplossingsprovider
- Voor hoogrisicotoepassingen bestaat een plicht tot passende verzekeringsdekking
- De documentatieplichten dienen expliciet ook voor aansprakelijkheidsafwending
Deze aansprakelijkheidsverdeling vormt een significante economische factor die zou moeten worden meegenomen in de TCO-berekening. Voor risicovolle toepassingen kan de risico-overdracht door koopoplossingen een aanzienlijke economische waarde vertegenwoordigen.
Compliance als strategisch voordeel
Terwijl compliance-eisen vaak als drempel worden gezien, kunnen ze ook een strategisch voordeel bieden. Het strategisch adviesbureau Boston Consulting Group (2025) identificeert in hun studie “Compliance as Competitive Advantage” drie manieren waarop bedrijven compliance als strategische hefboom kunnen gebruiken:
- Vertrouwensopbouw: Bewezen compliance als onderscheidend kenmerk naar klanten
- Procesoptimalisatie: Compliance-eisen als aanleiding voor verbetering van dataprocessen
- Risicoreductie: Systematische compliance als bescherming tegen reputatie- en financiële schade
“Bedrijven die AI-compliance behandelen als strategische prioriteit, bereiken meetbaar hoger klantenvertrouwen en snellere marktacceptatie van hun AI-ondersteunde producten en diensten.”
Dr. Sabine Reimer, Partner, Boston Consulting Group
Voor de build-vs-buy-beslissing betekent dit: Het compliance-aspect zou niet alleen als kostenfactor, maar ook als strategische kans moeten worden beoordeeld.
De regelgevende kaders hebben significante effecten op build-vs-buy-beslissingen. Terwijl eigen ontwikkelingen maximale controle bieden, creëren gecertificeerde koopoplossingen aanzienlijke compliance-voordelen door risico-overdracht en verminderde documentatie-eisen. Een zorgvuldige afweging van deze factoren is essentieel voor juridisch robuuste en economisch zinvolle AI-implementaties.
Integratie en opschaling: Hoe AI-oplossingen harmoniëren met bestaande systemen
De naadloze integratie van een AI-oplossing in uw bestaande IT-landschap is vaak beslissender voor het projectsucces dan de pure AI-functionaliteit. Volgens een studie van Capgemini (2025) mislukt 38% van alle AI-projecten in het MKB primair door integratieproblemen – onafhankelijk van of het build- of buy-oplossingen betreft.
De integratie-uitdagingen verschillen echter duidelijk tussen beide benaderingen en beïnvloeden in belangrijke mate implementatietijd, totale kosten en gebruikerservaring.
Het typische IT-landschap in het MKB 2025
Om integratie-eisen correct in te schatten, helpt een blik op de huidige IT-realiteit in het Duitse MKB. Een onderzoek van het Fraunhofer Instituut voor Arbeidswetenschappen en Organisatie (2025) schetst het volgende beeld:
- Gemiddeld 14-18 verschillende bedrijfsapplicaties in gebruik
- Hybride infrastructuur met 65% cloud- en 35% on-premises-oplossingen
- Sterk heterogeen systeemlandschap met verschillende technologiegeneraties
- Groeiende API-beschikbaarheid (78% van de systemen), maar vaak met beperkingen
- In 62% van de bedrijven bestaan kritieke legacy-systemen zonder moderne interfaces
Deze heterogeniteit creëert specifieke integratie-uitdagingen die direct in de build-vs-buy-beslissing zouden moeten worden meegenomen.
Integratiecomplexiteit vergeleken: Build vs. Buy
De integratie presenteert zich verschillend afhankelijk van de gekozen aanpak. Het Fraunhofer Instituut voor Software- en Systeemtechniek heeft in 2025 een vergelijkende studie uitgevoerd die typische integratie-inspanningen naast elkaar zet:
| Integratieaspect | Build-aanpak | Buy-aanpak |
|---|---|---|
| Aanpassing aan bestaande API’s | Hoge flexibiliteit, op maat gemaakte aanpassing mogelijk | Afhankelijkheid van beschikbare connectoren, vaak beperkte aanpasbaarheid |
| Legacy-systeemintegratie | Specifieke adapters ontwikkelbaar, hoge initiële inspanning | Vaak beperkte mogelijkheden, afhankelijk van aanbieder-ecosysteem |
| Gegevensstroombeheer | Volledige controle over datastromen en -verwerking | Beperkte controle, vaak black-box-processen |
| Single-Sign-On | Vrij implementeerbaar, maar arbeidsintensief | Meestal gestandaardiseerde opties (SAML, OAuth, etc.) |
| Integratietijden | Typisch 3-8 maanden | Typisch 1-4 maanden |
Deze vergelijking toont: Build-oplossingen bieden hogere flexibiliteit bij integratie, maar vereisen meer tijd en middelen. Buy-oplossingen zijn typisch sneller geïmplementeerd, maar kunnen op grenzen stuiten wanneer specifieke oude applicaties moeten worden aangesloten.
Integratiearchitecturen voor AI-oplossingen
De keuze van de juiste integratiearchitectuur heeft directe gevolgen voor schaalbaarheid, onderhoudbaarheid en toekomstbestendigheid. Drie hoofdbenaderingen hebben zich volgens een analyse van de Technische Universiteit München (2025) als bijzonder relevant uitgekristalliseerd:
- API-First-aanpak: Integratie via gestandaardiseerde REST/GraphQL-API’s
- Event-Driven Architecture: Losse koppeling via events en message queues
- Microservices-compositie: AI-functies als zelfstandige microservices
De studie concludeert dat de Event-Driven-aanpak bijzonder voordelig is voor de integratie van AI-oplossingen, omdat deze de minste afhankelijkheden creëert en hoge foutbestendigheid biedt.
Voor de build-vs-buy-beslissing levert dit een belangrijk inzicht op: Buy-oplossingen zouden moeten worden getoetst op ondersteuning van event-gebaseerde integraties, terwijl bij build-oplossingen deze architectuur vanaf het begin zou moeten worden overwogen.
Gegevensintegratie als bijzondere uitdaging
De gegevensintegratie vormt bij AI-projecten een bijzondere uitdaging. Anders dan bij traditionele software is niet alleen de huidige gegevenstoegang relevant, maar ook historische gegevens voor training en validatie.
De Bitkom-studie “Gegevensintegratie voor AI-projecten” (2025) identificeert vier kritieke aspecten:
- Datasilo’s: 78% van de bedrijven worstelt met verspreide, geïsoleerde gegevensbronnen
- Datakwaliteit: 82% heeft aanzienlijke gegevensopschoning nodig voor AI-geschikte data
- Datafrequentie: 64% heeft uitdagingen met verschillende update-cycli
- Datavolume: 47% bereikt grenzen van bestaande ETL-processen
Voor de build-vs-buy-beslissing ontstaan hieruit specifieke overwegingen:
- Build-voordeel: Directe aanpassing aan bestaande datastructuren en -stromen mogelijk
- Buy-voordeel: Vooraf gemaakte gegevensvoorbereidingspijplijnen en validatiemechanismen
De juiste keuze hangt hier sterk af van de complexiteit van uw datalandschap. Bij sterk gefragmenteerde, heterogene gegevensbronnen kan de build-aanpak voordelen bieden, terwijl gestandaardiseerde datastructuren eerder pleiten voor buy-oplossingen.
Opschaling van AI-oplossingen
De schaalbaarheid van een AI-oplossing omvat meerdere dimensies die bij de build-vs-buy-beslissing in overweging genomen moeten worden. De analyse van de Technische Universiteit Darmstadt (2025) onderscheidt vier schalingsdimensies:
- Gebruikersschaling: Meer gebruikers parallel
- Dataschaling: Grotere hoeveelheden data verwerken
- Functieschaling: Meer use cases afdekken
- Organisatieschaling: Uitbreiden naar meer afdelingen/locaties
De evaluatie van 120 AI-projecten in het MKB toont karakteristieke verschillen:
| Schalingsdimensie | Build-aanpak | Buy-aanpak |
|---|---|---|
| Gebruikersschaling | Gemiddelde flexibiliteit, afhankelijk van infrastructuur | Hoge flexibiliteit, vaak pay-as-you-grow |
| Dataschaling | Hoge controle, maar infrastructuurinvesteringen nodig | Beperkt door licentiemodellen, vaak met kostenniveaus |
| Functieschaling | Hoge flexibiliteit, maar ontwikkelingsintensief | Beperkt door productplanning van de aanbieder |
| Organisatieschaling | Hoge flexibiliteit bij duidelijke architectuur | Vaak eenvoudig door gestandaardiseerde onboarding-processen |
Deze verschillen verduidelijken: De juiste keuze hangt sterk af van uw primaire schalingseisen. Build-oplossingen bieden meer flexibiliteit bij functionele schaling, terwijl buy-oplossingen typisch voordelen bieden bij snelle gebruikers- en organisatieschaling.
Best practices voor succesvolle integratie
Onafhankelijk van de gekozen aanpak hebben zich volgens Accenture (2025) zeven best practices uitgekristalliseerd voor succesvolle AI-integraties in het MKB:
- Vroege stakeholderbetrokkenheid: IT en vakafdelingen vanaf het begin betrekken
- Gefaseerde aanpak: Integratie in gecontroleerde stappen met validatie
- API-governance: Duidelijke regels voor interfaces en datastromen definiëren
- Datakwaliteitsmonitoring: Continue bewaking van de gegevensstroom
- Change management: Gebruikers voorbereiden op veranderde processen
- Feedbackloops: Continue verbetering van de integratie
- Documentatie: Volledige documentatie van de integratiepunten
“De meest succesvolle AI-projecten in het MKB onderscheiden zich door een pragmatische integratie-first-aanpak. De technologie volgt de integratie, niet omgekeerd.”
Thomas Bauer, Accenture Digital
De integratie is een beslissende succesfactor voor AI-projecten en zou daarom vroeg in de build-vs-buy-beslissing moeten worden meegenomen. Terwijl build-oplossingen hogere flexibiliteit bieden bij complexe integratiescenario’s, scoren buy-oplossingen met snellere implementatie en gestandaardiseerde interfaces. Een zorgvuldige analyse van uw bestaande IT-landschap en toekomstige schalingseisen vormt de basis voor de juiste beslissing.
De pragmatische middenweg: Hybride build-buy-strategieën voor het MKB
De dichotomie tussen “build” en “buy” maakt in de praktijk steeds meer plaats voor hybride benaderingen die de voordelen van beide werelden combineren. Volgens een KPMG-studie (2025) volgt reeds 67% van de succesvolle AI-implementaties in het Duitse MKB dergelijke gemengde strategieën – met significant hogere slagingspercentages en betere kosten-batenverhouding dan pure build- of buy-benaderingen.
Maar welke hybride modellen hebben zich bewezen, en hoe kunnen ze optimaal worden vormgegeven?
Varianten van hybride build-buy-benaderingen
De Technische Universiteit Berlijn heeft in samenwerking met het Mittelstand-Digital Zentrum (2025) vijf hoofdvarianten van hybride benaderingen geïdentificeerd en geëvalueerd:
- Core-and-Custom: Kernfuncties kopen, specifieke uitbreidingen zelf ontwikkelen
- Build-on-Platform: AI-platform kopen, daarop eigen toepassingen ontwikkelen
- Customize-and-Extend: Kant-en-klare oplossing kopen en door eigen ontwikkeling aanpassen
- APIs-and-Integration: Gespecialiseerde AI-API’s kopen en in eigen applicatie integreren
- Open-Source-Plus: Open-source-basis gebruiken en commercieel uitbreiden
De studie toont dat vooral de “Build-on-Platform”-aanpak uitstekende resultaten levert: 78% van de projecten bereikten hun doelen binnen het gestelde tijds- en kostenkader – aanzienlijk meer dan bij pure build- (41%) of buy-benaderingen (63%).
Het Composable-AI-paradigma
Een bijzonder veelbelovende trend is het “Composable AI”-paradigma. Gartner definieert deze aanpak als “het vermogen om AI-componenten flexibel te combineren en te orkestreren om aan specifieke bedrijfseisen te voldoen”.
In de praktijk betekent dit het samenstellen van AI-oplossingen uit modulaire bouwstenen:
- Foundation Models: Ingekochte of open-source basis (bijv. GPT-4, Llama 3)
- Sectoruitbreidingen: Vooraf gemaakte domeinspecifieke modules
- Dataconnectoren: Gestandaardiseerde verbindingen met bedrijfssystemen
- Eigen prompts en workflows: Zelf ontwikkelde bedrijfslogica
- Op maat gemaakte gebruikersinterfaces: Aan gebruikerseisen aangepaste UI’s
Volgens gegevens van het Duitse Instituut voor Economisch Onderzoek (2025) reduceert deze aanpak de implementatietijd met gemiddeld 58% en de totale kosten met 43% vergeleken met klassieke build-projecten – bij tegelijkertijd hogere geschiktheid dan pure buy-oplossingen.
Praktische implementatie aan de hand van LLM-ondersteunde toepassingen
Vooral bij generatieve AI-toepassingen op basis van Large Language Models (LLM’s) hebben hybride benaderingen de overhand gekregen. Een analyse van de Universiteit Mannheim (2025) over 80 succesvolle implementaties toont een typisch patroon:
| Component | Typische aanpak | Motivering |
|---|---|---|
| Basis-LLM | Buy/Open Source | Hoge ontwikkelingskosten, snelle innovatiecycli |
| Domeinaanpassing | Hybride (RAG of Fine-Tuning) | Bedrijfsspecifieke kennis integreren |
| Datakoppeling | Build | Specifiek systeemlandschap in acht nemen |
| Orkestratie | Buy | Gestandaardiseerde workflows volstaan |
| Gebruikersinterface | Build | Afstemming op bestaande systemen en processen |
Dit patroon benut gericht de sterktes van beide benaderingen: De technologisch complexe basismodellen worden ingekocht of als open source gebruikt, terwijl de bedrijfsspecifieke aspecten (data, UI, domeinkennis) zelf worden ontwikkeld of aangepast.
Beslissingsmatrix voor hybride benaderingen
Voor de praktische besluitvorming heeft het adviesbureau Deloitte (2025) een matrix ontwikkeld die helpt bij de keuze van de optimale hybride aanpak:
| Factor | Neiging naar Build | Neiging naar Buy |
|---|---|---|
| Technologische complexiteit | Laag tot gemiddeld | Hoog |
| Domeinspecificiteit | Hoog | Laag tot gemiddeld |
| Tijdfactor | Minder kritisch | Kritisch |
| Concurrentiedifferentiatie | Hoog | Laag tot gemiddeld |
| Datasensitiviteit | Hoog | Laag tot gemiddeld |
In de hybride aanpak wordt voor elke component afzonderlijk beslist of een build- of buy-aanpak zinvoller is. Componenten met hoge domeinspecificiteit en concurrentiedifferentiatie zouden eerder zelf moeten worden ontwikkeld, terwijl technologisch complexe elementen en tijdkritische functies beter kunnen worden ingekocht.
De rol van partnerschappen en co-creatie
Een belangrijke variant van de hybride aanpak is het co-creatie-model met gespecialiseerde partners. Het accountantskantoor EY (2025) heeft in hun studie “AI-succesfactoren in het MKB” vastgesteld dat 73% van de meest succesvolle AI-implementaties is ontstaan in nauwe samenwerking met gespecialiseerde partners.
Deze aanpak combineert:
- De domeinkennis van het bedrijf
- De technologische expertise van de partner
- Gedeelde ontwikkelings- en implementatieverantwoordelijkheid
- Kennisoverdracht en capaciteitsopbouw van interne teams
Vooral middelgrote bedrijven profiteren van dit model, omdat het intern beperkte middelen optimaal aanvult en tegelijkertijd de opbouw van eigen competenties bevordert.
Succesfactoren voor hybride benaderingen
Uit de analyse van succesvolle hybride AI-projecten heeft het Fraunhofer Instituut voor Productietechniek en Automatisering (2025) zeven kritieke succesfactoren geïdentificeerd:
- Duidelijke componentenafbakening: Precieze definitie van build- en buy-elementen
- Zorgvuldige interfaceplanning: Gestandaardiseerde API’s tussen alle componenten
- Governance-model: Duidelijke verantwoordelijkheden voor elke component
- Datasoevereiniteit waarborgen: Controle over kritieke data behouden
- Schalingspad definiëren: Langetermijnontwikkeling van de oplossing plannen
- Vendor-lock-in minimaliseren: Uitwisselbaarheid van componenten waarborgen
- Eigen differentiatie identificeren: Focus op waardecreërende eigen ontwikkeling
“De sleutel ligt niet in de algemene beslissing voor build of buy, maar in de strategische verdeling: Wat kopen we in, wat ontwikkelen we zelf – en hoe orkestreren we deze componenten tot een coherent geheel?”
Prof. Dr. Michael Harth, Fraunhofer IPA
Hybride benaderingen bieden een pragmatische middenweg die de wendbaarheid en differentiatie van eigen ontwikkelingen combineert met de snelheid en technologische rijpheid van koopoplossingen. Vooral voor middelgrote bedrijven met beperkte middelen, maar specifieke eisen, vormen ze vaak het optimale pad.
Het succes hangt daarbij minder af van de principiële build-vs-buy-beslissing dan van de slimme combinatie van beide benaderingen – georiënteerd op de strategische doelen, specifieke eisen en beschikbare middelen van uw bedrijf.
Van theorie naar praktijk: Beslissingskader met praktijkvoorbeelden
Om de complexe build-vs-buy-beslissing te structureren, heeft het Mittelstand-Digital Zentrum in samenwerking met de TU München (2025) een praktijkgericht beslissingskader ontwikkeld. Dit werd al in meer dan 120 middelgrote bedrijven succesvol toegepast en continu verfijnd.
Het kader combineert strategische, technische, economische en organisatorische factoren en biedt een gestructureerde methodiek voor gefundeerde beslissingen.
Het 5-fasen beslissingskader
Het kader is onderverdeeld in vijf opeenvolgende fasen:
- Strategische oriëntatie: Definitie van strategische doelen en waardecreatiepotentieel
- Eisenanalyse: Systematische vastlegging van functionele en niet-functionele eisen
- Oplossingsexploratie: Gestructureerde analyse van beschikbare opties
- Multi-factorenevaluatie: Beoordeling van de opties aan de hand van gewogen criteria
- Implementatieplanning: Gedetailleerde planning van de gekozen oplossing
Vooral de multi-factorenevaluatie vormt een centrale stap. Onderzoek toont aan dat succesvolle beslissingen typisch twaalf sleutelcriteria in vier categorieën in overweging nemen:
| Categorie | Criteria |
|---|---|
| Strategisch (30%) | Strategische relevantie en differentiatiepotentieel |
| Langetermijn groei- en ontwikkelingsperspectief | |
| Ondersteuning van de digitale transformatie | |
| Economisch (25%) | Total Cost of Ownership (5 jaar) |
| Return on Investment | |
| Risicoblootstelling (financieel, juridisch) | |
| Technisch (25%) | Functieomvang en -kwaliteit |
| Integratievermogen en technische complexiteit | |
| Schaalbaarheid en flexibiliteit | |
| Organisatorisch (20%) | Beschikbare competenties en middelen |
| Implementatiesnelheid en time-to-value | |
| Change management en gebruikersacceptatie |
De procentuele weging zou afhankelijk van de bedrijfssituatie en het project moeten worden aangepast. Opvallend is dat succesvolle bedrijven gemiddeld het hoogste belang hechten aan de strategische factoren – een duidelijke verandering ten opzichte van eerdere, primair kostengedreven beslissingsmodellen.
Praktijkvoorbeeld 1: Middelgrote machinebouwer
De toepassing van het kader kan worden geïllustreerd aan de hand van een middelgrote machinebouwer met 140 medewerkers die een AI-oplossing zocht voor offertecalculaties en technische documentatie.
Uitgangssituatie:
- Hoge tijdsinvestering voor individuele offertes (gemiddeld 4-6 persoonsdagen per offerte)
- Complexe, klantspecifieke machines met duizenden varianten
- Uitgebreide technische kennis in verspreide documenten en hoofden van medewerkers
- Sterke concurrentiedruk en tekort aan geschoolde arbeidskrachten
Besluitvormingsproces:
- Strategische oriëntatie: Identificatie van de offerteprocessen als strategisch kritiek, maar niet primair onderscheidend
- Eisenanalyse: 32 functionele eisen gedefinieerd, bijzonder kritisch: ERP-integratie, technische kennis, prijscalculatie
- Oplossingsexploratie: Drie buy-opties, één build-optie en twee hybride benaderingen geëvalueerd
- Multi-factorenevaluatie: Hoogste score voor hybride aanpak “Buy Core + Custom Extensions”
Gekozen oplossing: Een sectorspecifiek AI-platform gekocht, maar aangepast door eigen ontwikkeling van:
- Specifieke prompt-templates voor technische documenten
- Aangepast RAG-systeem met koppeling aan de bedrijfswiki
- Integratie met het bestaande ERP-systeem
Resultaat na 12 maanden:
- Vermindering van de offerteduur met 68% (van gemiddeld 5 naar 1,6 persoonsdagen)
- Verhoging van de offertekwaliteit en -consistentie
- ROI bereikt na 9 maanden
- Succesvolle kennisbehoud van vertrekkende experts
Praktijkvoorbeeld 2: Middelgrote IT-dienstverlener
Een ander voorbeeld levert een IT-dienstverlener met 60 medewerkers die AI wilde inzetten voor technische ondersteuning.
Uitgangssituatie:
- Groeiend aantal supportaanvragen bij beperkte middelen
- Veel terugkerende problemen en standaardoplossingen
- Hoge technische competentie in het bedrijf, ook voor AI-thema’s
- Gevoelige klantgegevens met strenge vertrouwelijkheidseisen
Besluitvormingsproces:
- Strategische oriëntatie: Support als kerncompetentie met hoog differentiatiepotentieel geïdentificeerd
- Eisenanalyse: 28 eisen gedefinieerd, bijzonder kritisch: gegevensbescherming, integratie in ticketsysteem, specifieke vakkennis
- Oplossingsexploratie: Twee buy-opties, twee build-opties en één hybride optie geëvalueerd
- Multi-factorenevaluatie: Hoogste score voor build-aanpak op basis van open-source-componenten
Gekozen oplossing: Eigen ontwikkeling van een supportassistent op basis van:
- Open-source LLM (Llama 3) voor on-premises-gebruik
- Fine-tuning met geanonimiseerde historische supportcases
- Eigen RAG-implementatie met toegang tot documentatie en kennisbank
- Volledige integratie in het bestaande ticketsysteem
Resultaat na 12 maanden:
- 38% van de aanvragen wordt volledig automatisch opgelost
- Gemiddelde verwerkingstijd voor complexe cases met 42% verminderd
- Hoge datasoevereiniteit en compliance-conformiteit
- ROI bereikt na 14 maanden, op lange termijn aanzienlijk goedkoper dan SaaS-alternatieven
Praktijkvoorbeeld 3: Middelgrote handelsketen
Een derde voorbeeld levert een detailhandelsketen met 220 medewerkers en 12 locaties die AI wilde inzetten voor personeelsplanning en voorraadoptimalisatie.
Uitgangssituatie:
- Uitdagingen bij de optimale personeelsplanning over verschillende locaties
- Voorraadoptimalisatie met seizoensschommelingen en regionale verschillen
- Beperkte IT-middelen en geen AI-expertise in huis
- Snelle implementatie gewenst vanwege concurrentiedruk
Besluitvormingsproces:
- Strategische oriëntatie: Efficiëntieverhoging als hoofddoel, geen primaire differentiatie via deze processen
- Eisenanalyse: 23 eisen gedefinieerd, bijzonder kritisch: ERP-integratie, gebruikersvriendelijkheid, snelle implementatie
- Oplossingsexploratie: Drie buy-opties en één hybride optie geëvalueerd
- Multi-factorenevaluatie: Hoogste score voor pure buy-oplossing
Gekozen oplossing: Volledige SaaS-oplossing van een gespecialiseerde aanbieder met:
- Standaardintegraties met het gebruikte ERP-systeem
- Voorgeconfigureerde sectormodellen voor detailhandel
- Implementatieondersteuning door de aanbieder
- Aanpassing door configuratie in plaats van ontwikkeling
Resultaat na 12 maanden:
- Implementatie voltooid binnen 8 weken
- Vermindering van personeelskosten met 9% bij gelijkblijvend serviceniveau
- Voorraadkosten met 13% verminderd
- ROI bereikt na 7 maanden
Centrale inzichten uit de praktijkvoorbeelden
De analyse van deze en andere praktijkvoorbeelden door het Mittelstand-Digital Zentrum toont vijf centrale inzichten:
- Geen universele oplossing: De optimale beslissing hangt sterk af van de specifieke context – wat voor het ene bedrijf juist is, kan voor een ander verkeerd zijn
- Strategische boven tactische overwegingen: Langetermijn strategische doelen zouden voorrang moeten krijgen op kortetermijn tactische voordelen
- Middelenrealisme: Een realistische inschatting van de beschikbare middelen en competenties is cruciaal voor succes
- Hybride pragmatisme: De meest succesvolle oplossingen combineren vaak elementen van beide benaderingen
- Evolutionaire aanpak: Startpunt en langetermijndoel kunnen verschillende benaderingen vereisen
“De sleutel ligt niet in de vraag ‘Build of buy?’, maar in de systematische analyse: Welke aanpak maximaliseert de langetermijnbedrijfswaarde rekening houdend met onze specifieke situatie en middelen?”
Prof. Dr. Andreas Schmidt, Mittelstand-Digital Zentrum
Het gepresenteerde kader biedt een gestructureerde methodiek voor deze complexe beslissing. Het vervangt niet het zakelijk oordeelsvermogen, maar ondersteunt dit door systematische analyse en evaluatie van alle relevante factoren.
Uiteindelijk tonen de praktijkvoorbeelden: Het succes hangt minder af van de principiële beslissing voor build of buy dan van de zorgvuldige analyse, de gestructureerde besluitvorming en de consequente uitvoering – ongeacht welke weg wordt gekozen.
Conclusie: De juiste AI-strategie voor uw bedrijf
De build-vs-buy-beslissing bij AI-projecten is een complexe, multidimensionale uitdaging die veel verder gaat dan alleen technische of korte-termijn kostenaspecten. Het is veeleer een strategische wegwijzer voor de digitale toekomstbestendigheid van uw bedrijf.
De analyse toont: Er is geen universeel juist antwoord. De optimale beslissing hangt af van uw specifieke situatie, strategische doelen, beschikbare middelen en de concrete use case. Doorslaggevend is een gestructureerd besluitvormingsproces dat alle relevante dimensies in overweging neemt.
Drie centrale inzichten zou u moeten meenemen:
- Denk strategisch: De langetermijn strategische implicaties zouden voorrang moeten krijgen op kortetermijn tactische voordelen.
- Overweeg hybride benaderingen: De succesvolle implementaties combineren de sterke punten van beide werelden in plaats van vast te houden aan een star ofwel-ofwel.
- Plan evolutionair: Uw AI-strategie zou zich moeten kunnen ontwikkelen met uw bedrijf – van aanvankelijk ingekochte oplossingen naar meer eigen ontwikkeling bij groeiende competentie.
De AI-reis van uw bedrijf begint met de juiste koersbepaling tussen build en buy – en zet zich voort als continu leer- en aanpassingsproces. Met het in deze gids gepresenteerde kader en de praktische ervaringen van andere middelgrote bedrijven bent u goed toegerust om gefundeerde beslissingen te nemen en uw AI-investeringen tot een succes te leiden.
Voor een persoonlijk advies over uw specifieke situatie staan wij graag tot uw beschikking. Neem contact met ons op via brixon.ai om met een van onze AI-strategie-experts te spreken.
Veelgestelde vragen over de build-vs-buy-beslissing bij AI-projecten
Hoe lang duurt typisch de ontwikkeling van een eigen AI-oplossing vergeleken met aanschaf?
Volgens een studie van Deloitte (2025) hebben middelgrote bedrijven voor de implementatie van gekochte AI-oplossingen gemiddeld 2-4 maanden nodig, terwijl eigen ontwikkelingen typisch 6-18 maanden in beslag nemen. De tijdspanne hangt sterk af van de complexiteitsgraad, beschikbare middelen en de integratiediepte. Moderne ontwikkelingsbenaderingen met Foundation Models en RAG-technologieën kunnen de ontwikkelingstijd ten opzichte van klassieke machine learning-projecten met 30-50% verkorten. Voor tijdkritische projecten biedt de buy-aanpak duidelijke voordelen, terwijl build-projecten meer tijd nodig hebben voor aanpassing en optimalisatie, maar daarvoor op lange termijn betere aanpasbaarheid bieden.
Welke competenties heeft mijn bedrijf nodig voor de eigen ontwikkeling van een AI-oplossing?
Voor succesvolle AI-eigen ontwikkelingen heeft uw bedrijf volgens een onderzoek van het Competentiecentrum MKB 4.0 (2025) een interdisciplinair team nodig met vier kerncompetenties: 1) Domeinexperts met diep inzicht in bedrijfsprocessen, 2) Data engineers voor gegevensvoorbereiding en -integratie, 3) ML/AI engineers voor modelontwikkeling en -optimalisatie, en 4) DevOps-specialisten voor deployment en operatie. Volgens het Fraunhofer-Gesellschaft zijn voor een typisch middelgroot AI-project minimaal 2-5 specialisten met deze competenties vereist. Als deze competenties intern ontbreken, zou u moeten investeren in bij- en nascholing en werving, samenwerken met partners of kiezen voor de buy-aanpak. De competentieopbouw duurt typisch 12-24 maanden en zou strategisch gepland moeten worden.
Hoe vergelijk ik de totale kosten van build- en buy-opties correct?
Voor een valide kostenvergelijking zou u een 5-jaar-TCO-model moeten gebruiken, dat volgens KPMG-analyse (2025) de volgende factoren omvat: 1) Initiële kosten (ontwikkeling/licenties), 2) Infrastructuurkosten, 3) Personeelskosten voor ontwikkeling en operatie, 4) Onderhouds- en updatekosten, 5) Integratiekosten, 6) Training- en change-managementkosten. Cruciaal is om ook verborgen kosten mee te nemen: bij buy-oplossingen ontstaan vaak onverwachte integratiekosten en licentieaanpassingen, terwijl build-oplossingen vaak lijden onder onderhouds- en doorontwikkelingsinspanningen. McKinsey adviseert om minimaal 20-30% van de initieel geraamde kosten als buffer voor onvoorziene uitgaven in te plannen. Bij correcte TCO-berekening blijkt: Buy-oplossingen zijn typisch in de eerste 2-3 jaar kostenefficiënter, terwijl build-oplossingen bij langere gebruiksduur en grotere gebruiksomvang economischer kunnen worden.
Hoe ga ik om met gegevensbescherming- en compliance-eisen bij AI-oplossingen?
Gegevensbescherming en compliance vereisen bij AI-projecten bijzondere aandacht. Volgens het Federaal Bureau voor Informatiebeveiliging (2025) zou u eerst een risico-indeling volgens de EU AI Act moeten maken en controleren of uw toepassing onder de hoogrisico-categorie valt. Bij buy-oplossingen zou u moeten letten op EU-dataopslag, AVG-compliance-certificeringen en transparante gegevensverwerkingsprocessen. Kritisch zijn verwerkersovereenkomsten (VWO) en de controle waar en hoe trainingsgegevens worden verwerkt. Bij build-oplossingen moet u eigen compliance-mechanismen implementeren, maar heeft u meer controle. Volgens de Bitkom-leidraad (2025) is bij gevoelige gegevens een on-premises-oplossing of een private cloud vaak onvermijdelijk. Gebruik anonimiserings- en pseudonimiseringstechnieken evenals Privacy-Enhancing Technologies (PETs). Het vroegtijdig betrekken van gegevensbeschermingsfunctionarissen en een gedocumenteerde gegevensbeschermingseffectbeoordeling zijn in beide gevallen essentieel.
Hoe beïnvloedt de datahoeveelheid en -kwaliteit mijn build-vs-buy-beslissing?
Datahoeveelheid en -kwaliteit zijn beslissende factoren voor uw build-vs-buy-beslissing. De TU Darmstadt (2025) toont in hun studie: Bij grote hoeveelheden kwalitatief hoogwaardige, bedrijfseigen gegevens (>100.000 gestructureerde datasets of >10.000 geannoteerde documenten) biedt de build-aanpak aanzienlijke voordelen door op maat gemaakte modellen. Bij kleinere datahoeveelheden of kwaliteitsproblemen zijn buy-oplossingen met voorgetrainde modellen superieur. Bij middelgrote datavolumes is een hybride aanpak met Foundation Models en Retrieval-Augmented Generation (RAG) aan te bevelen. Datakwaliteitsproblemen worden vaak onderschat: Volgens Gartner (2025) mislukt 67% van de build-projecten door onvoldoende datakwaliteit. Buy-oplossingen bieden voordelen door uitgekiendere datavoorverwerkingspijplijnen. De inspanning voor dataopschoning bedraagt typisch 40-60% van de totale inspanning bij build-projecten. Overweeg ook juridische aspecten van het datagebruik – propriëtaire data kunnen een belangrijke differentiatiefactor zijn die pleit voor eigen ontwikkeling.
Welke risico’s bestaan er bij een sterke afhankelijkheid van externe AI-aanbieders?
De afhankelijkheid van externe AI-aanbieders brengt verschillende strategische risico’s met zich mee. Een analyse van de Universiteit St. Gallen (2025) identificeert vijf hoofdrisico’s: 1) Vendor lock-in met stijgende licentiekosten (bij 64% van de onderzochte bedrijven opgetreden), 2) Beperkte differentiatiemogelijkheden door standaardfuncties, 3) Databeveiligingsrisico’s door externe gegevensverwerking, 4) Afhankelijkheid van de productroadmap van de aanbieder, en 5) Bedrijfscontinuïteitsrisico’s bij faillissement of overname van de aanbieder. Deze risico’s kunnen worden gemitigeerd door contractuele afspraken (prijsstabiliteitsclausules, SLA’s), datasoevereiniteitsregelingen en exit-strategieën. Het BSI adviseert tevens een regelmatige beoordeling van de aanbiederafhankelijkheid als onderdeel van het IT-risicomanagement. Als tegenmaatregel zet 58% van de succesvolle middelgrote AI-implementaties in op een multi-vendor-strategie of de parallelle opbouw van eigen competenties als strategische zekerheid.
Hoe kan ik de ROI van mijn AI-investering betrouwbaar meten?
De ROI-meting bij AI-investeringen vereist een meerdimensionale aanpak. Volgens de McKinsey Global AI Survey (2025) zou u drie niveaus moeten beschouwen: 1) Directe financiële impact (kostenbesparingen, omzetstijgingen), 2) Operationele verbeteringen (tijdsbesparing, kwaliteitsverhoging, doorlooptijden) en 3) Strategische voordelen (klanttevredenheid, medewerkerbinding, nieuwe bedrijfsmodellen). Concreet is een voor-na-vergelijking aan te bevelen met duidelijk gedefinieerde KPI’s zoals verwerkingstijden per proces, foutpercentages of klanttevredenheidswaarden. Deutsche Bank Research (2025) rapporteert dat succesvolle AI-projecten in het MKB typisch ROI’s tussen 1,5x en 4,8x binnen drie jaar behalen, met terugverdientijden van 6-24 maanden. Belangrijk is de continue meting: Volgens PwC-onderzoek missen 43% van de AI-projecten initieel hun ROI-doelen, maar bereiken deze na optimalisaties in het tweede of derde jaar. Vergelijk voor een faire beoordeling altijd de werkelijke totale kosten (TCO) met het totale nut over een periode van minstens drie jaar.
Welke actuele trends in AI-technologieën zou ik moeten overwegen bij mijn beslissing?
Actuele AI-trends met directe invloed op uw build-vs-buy-beslissing omvatten volgens Gartner (2025) en MIT Technology Review (2025): 1) De dominantie van Foundation Models, die de eigen ontwikkeling van veel toepassingen door fine-tuning of RAG vereenvoudigen; 2) Composable AI met modulaire, combineerbare componenten, die de grens tussen build en buy vervagen; 3) Krachtigere Small Language Models (1-5B parameters), die on-premises-deployment betaalbaarder maken; 4) AI-governance-tools, die compliance-eisen voor eigen ontwikkelingen vereenvoudigen; 5) Domain-Specific Models met sectorspecialisatie, die koopoplossingen aantrekkelijker maken. Bijzonder relevant voor middelgrote bedrijven is de trend naar No-Code/Low-Code AI-platforms, die volgens Forrester Research (2025) de ontwikkelingstijd met tot 70% kunnen verminderen. De innovatiesnelheid blijft hoog – overweeg daarom flexibele architecturen en vermijd langetermijncommitments aan specifieke technologieën. Een hybride strategie met ingekochte Foundation Models en zelf ontwikkelde toepassingslagen biedt meestal de beste balans tussen innovatiebenutting en langetermijnflexibiliteit.
