AI-leveranciers Due Diligence: Technische en organisatorische beoordelingscriteria voor middelgrote bedrijven

Waarom due diligence bij KI-leveranciers cruciaal is

De juiste KI-leverancier kiezen bepaalt het succes – of mislukken – van uw digitale transformatie. Terwijl gevestigde softwarebedrijven als Microsoft, SAP of Salesforce al decennialang betrouwbare oplossingen leveren, verschijnen er in het veld van KI dagelijks nieuwe aanbieders met grote beloften.

Maar niet elk start-up dat vandaag een revolutionair large-language-model promoot, bestaat over twee jaar nog. De gevolgen van een verkeerde keuze variëren van weggegooide investeringen tot privacy-inbreuken.

Thomas, directeur van een machinebouwer, moest dat pijnlijk ondervinden: een ogenschijnlijke goedkope KI-chatbotleverancier stopte na acht maanden met de dienst. Klantgegevens waren ineens niet meer beschikbaar.

Systematische due diligence beschermt u tegen zulke scenario’s. Zo ontdekt u niet alleen technische zwaktes, maar ook organisatorische risico’s die uw project kunnen bedreigen.

De drie pijlers van een succesvolle KI-leveranciersbeoordeling

Een grondige leveranciersbeoordeling steunt op drie fundamenten: technische competentie, organisatorische stabiliteit en contractuele zekerheid.

Technische competentie omvat de prestaties van de KI-modellen, hun schaalbaarheid en de integratiemogelijkheden in uw bestaande IT-omgeving.

Organisatorische stabiliteit betekent: Kan de leverancier op lange termijn support bieden? Beschikt hij over voldoende financiering en gekwalificeerde medewerkers?

Contractuele zekerheid legt onder andere Service Level Agreements (SLA’s), gegevensbescherming en exit-scenario’s bindend vast.

Technische beoordelingscriteria in detail

Modelprestaties en nauwkeurigheid

De kwaliteit van KI-modellen valt of staat met meetbare prestatie-indicatoren. Vraag altijd naar benchmarkresultaten op gestandaardiseerde datasets.

Grote aanbieders als OpenAI, Anthropic of Google publiceren regelmatig prestatievergelijkingen van hun modellen. Kleinere aanbieders moeten minimaal interne benchmarks transparant communiceren.

Let op: Laboratoriumwaarden wijken vaak sterk af van praktijkresultaten. Sta daarom altijd op een Proof of Concept met uw eigen data.

Anna, HR-manager van een SaaS-bedrijf, testte drie verschillende KI-tools voor sollicitatiepreselectie. Slechts één presteerde acceptabel bij Duitse cv’s.

Schaalbaarheid en integratie

Hoe presteert het systeem onder belasting? Moderne KI-toepassingen moeten honderden gelijktijdige verzoeken aankunnen zonder dat de responstijden uit de hand lopen.

Informeer naar de onderliggende infrastructuur. Draait het systeem op gevestigde cloud-platforms – zoals AWS, Azure of Google Cloud – of draait de aanbieder eigen servers met onduidelijke capaciteit?

De integratie met bestaande systemen is doorslaggevend voor de praktische waarde. API’s moeten voldoen aan de REST-standaard en grondig zijn gedocumenteerd.

Markus, IT-directeur bij een dienstenbedrijf, controleert standaard de compatibiliteit met Microsoft 365, SAP en zijn CRM-systeem. Zonder naadloze integratie zijn zelfs de beste KI-tools waardeloos.

Gegevensbeveiliging en compliance

Waar worden uw gegevens verwerkt en opgeslagen? Europese bedrijven moeten voldoen aan de AVG (GDPR) – vaak zijn Amerikaanse cloud-diensten verboden, tenzij er een adequacy decision of standaard contractclausules zijn.

Controleer de certificeringen van de aanbieder. ISO 27001, SOC 2 Type II of BSI IT-Grundschutz tonen aan dat informatiebeveiliging serieus wordt genomen.

Belangrijk is ook: Worden uw gegevens gebruikt voor het trainen van KI-modellen? Veel aanbieders behouden zich het recht voor klantgegevens te gebruiken voor modelverbetering. Dat kan bedrijfsgeheimen in gevaar brengen.

Bij Brixon werken wij uitsluitend met aanbieders die uitdrukkelijk garanderen dat klantdata niet gebruikt worden om modellen te trainen. Uw informatie blijft privé.

Organisatorische beoordelingsfactoren

Leveranciersstabiliteit en track record

Hoe lang bestaat de aanbieder al? Start-ups brengen innovatieve oplossingen, maar ook een hoger faalrisico.

Check de financieringshistorie. Heeft het bedrijf recentelijk een investeringsronde afgesloten? Of kampt het met liquiditeitsproblemen?

Kijk naar het managementteam. Hebben de oprichters relevante ervaring in KI-ontwikkeling of bedrijfsvoering? LinkedIn-profielen zeggen vaak meer dan persberichten.

Referentieklanten uit uw branche zijn goud waard. Heeft de leverancier al vergelijkbare projecten succesvol afgerond, dan daalt uw risico aanzienlijk.

Support en onderhoud

KI-systemen vragen continue begeleiding. Modellen moeten worden bijgewerkt, data nagedraind en fouten gerepareerd.

Welke supportniveaus biedt de aanbieder? Voor bedrijfskritische toepassingen is 24/7-support met gegarandeerde reactietijd < 4 uur essentieel.

Informeer naar het escalatieproces. Komt u bij ernstige problemen direct bij de ontwikkelaars terecht, of belandt u bij een anoniem callcenter?

Duitse bedrijven waarderen Duitstalige support. Controleer of uw contactpersonen de vaktermen van uw branche begrijpen.

Contractopzet en SLA’s

Service Level Agreements leggen meetbare kwaliteitscriteria vast. Beschikbaarheid van 99,9 procent betekent maximaal 43 minuten uitval per maand.

Maar wat gebeurt er bij SLA-breuken? Louter symbolische boetes helpen niet als uw bedrijfsvoering stilvalt. Vraag om passende compensatie.

Exit-clausules zijn essentieel. Kunt u uw gegevens bij contractafloop volledig exporteren? In welk formaat? Hoe lang krijgt u voor de migratie?

Let op verborgen kosten. Sommige aanbieders rekenen elke API-call apart. Bij toenemend gebruik kunnen de kosten snel exploderen.

Praktische checklist voor leveranciersselectie

Technische beoordeling

Beveiliging en compliance

• Gegevenslocatie: Verwerking & opslag binnen de EU/Duitsland
• Certificeringen: ISO 27001, SOC 2, BSI IT-Grundschutz
• Encryptie: End-to-end bij overdracht en opslag
• Toegangscontrole: Multi-factor-authenticatie, rolgebaseerde rechten
• Auditlogs: Volledige traceerbaarheid van alle acties
• Datagebruik: Geen gebruik voor modeltraining zonder expliciete toestemming

Organisatorische criteria

1. Bedrijfsleeftijd: Minimaal 18 maanden operationeel actief
2. Financiering: Voldoende liquiditeit voor 24 maanden aangetoond
3. Teamkwalificatie: Ervaren KI-ontwikkelaars en zakelijke deskundigen
4. Referenties: Minimaal drie succesvolle projecten van vergelijkbare omvang
5. Supporttijden: Reactie binnen 4 uur bij kritische issues
6. Roadmap: Openbare productontwikkelingsplannen voor 12 maanden

Contractuele zekerheid

Eis deze punten expliciet in het contract:

• SLA-beschikbaarheid van minimaal 99,5 procent
• Passende boetes bij SLA-schendingen
• Opzegtermijn korter dan 90 dagen
• Volledige data-export bij afloop contract
• Prijsbescherming voor 24 maanden
• Escalatiepad tot op C-level-niveau

Typische valkuilen en hoe u ze vermijdt

Het demo-effect

Indrukwekkende demo’s verbergen vaak praktische beperkingen. De leverancier toont perfect geselecteerde voorbeelden, maar zwijgt over problemen met echte bedrijfsdata.

Sta altijd op testen met uw eigen datasets. Alleen zo ontdekt u of het systeem bijvoorbeeld Duitse umlauten correct verwerkt of struikelt over uw vakjargon.

Leverancierslock-in door proprietaire formaten

Sommige aanbieders slaan uw data op in proprietaire formaten. Migratie naar een ander systeem wordt dan nagenoeg onmogelijk – of extreem duur.

Eis data-export in standaardformaten zoals JSON, CSV of SQL. Uw data blijven uw eigendom – niet dat van de leverancier.

Verborgen kosten bij opschaling

Wat kost het systeem als u twee keer zoveel gebruikers heeft? Veel aanbieders lokken met lage instaptarieven, maar rekenen disproportioneel meer bij groeiend gebruik.

Bereken verschillende groeiscenario’s door. De kosten moeten lineair of zelfs dalend stijgen – nooit exponentieel.

Onduidelijke afspraken over gegevensbescherming

Algemene voorwaarden bevatten vaak vage passages over het gebruik van data. “Geanonimiseerde data voor productverbetering” kan in de praktijk betekenen dat uw bedrijfsinformatie het bedrijf verlaat.

Sta op een afzonderlijke verwerkingsovereenkomst volgens AVG-norm. Daarin moeten alle aspecten rond gegevensbescherming gedetailleerd zijn geregeld.

Aanbevelingen voor uw KI-strategie

Begin met een gestructureerd selectieproces

Breng eerst uw eisen duidelijk in kaart. Welke concrete bedrijfsprocessen moeten door KI verbeteren? Welke integratie is vereist? Welk budget is beschikbaar?

Stel een longlist samen met 8-10 potentiële leveranciers. Gebruik vakbladen, analistenrapporten en aanbevelingen uit uw netwerk.

Beperk deze lijst via deskresearch tot 3-4 kandidaten. Pas dan investeert u tijd in gedetailleerde gesprekken en proof of concepts.

Ontwikkel een risicomanagementplan

Wat gebeurt er als uw voorkeursleverancier uitvalt? Voorzie vanaf het begin in back-upscenario’s.

Voorkom single points of failure. Kies voor leveranciers met multicloud-strategieën, of houd een reservepartij achter de hand.

Leg alle configuraties en aanpassingen goed vast. Zo kunt u bij nood sneller overstappen naar alternatieve oplossingen.

Investeer in interne competentie

De beste KI-oplossing heeft geen effect als uw medewerkers er niet goed mee kunnen werken. Reserveer voldoende budget voor trainingen en change management.

Wijs een interne KI-verantwoordelijke aan. Deze persoon vormt de schakel tussen uw organisatie en de leverancier.

Bij Brixon ondersteunen wij u niet alleen bij de leverancierskeuze, maar ook bij het opbouwen van interne KI-kennis. Onze workshops geven uw teams het benodigde inzicht voor een succesvolle inzet van KI.

Begin klein, denk groot

Start met een overzichtelijk pilotproject. Zo doet u ervaring op en beperkt u het risico bij de eerste KI-implementatie.

Kies een use case met meetbaar rendement. Automatische offertegeneratie of intelligente documentclassificatie leveren snel zichtbare resultaten.

Denk bij de pilot al na over opschaling. Welke aanvullende toepassingen zijn denkbaar? Hoe past het gekozen systeem binnen uw langetermijn IT-strategie?

Veelgestelde vragen