U staat voor een van de belangrijkste strategische beslissingen van de komende jaren: Welke AI-componenten ontwikkelt u zelf, welke schaft u aan?
Het antwoord bepaalt miljoenen euro’s, jaren aan ontwikkeltijd en uiteindelijk uw concurrentievoordeel. Toch nemen de meeste bedrijven deze beslissing op gevoel – een dure vergissing.
Wat opvalt: Bedrijven die systematisch afwegen tussen zelf bouwen en inkopen realiseren hun AI-projecten vaak sneller en met lagere totale kosten.
De afweging is complex, want AI is geen uniforme technologie. Een chatbot voor klantondersteuning stelt totaal andere eisen dan een machine learning-systeem voor productieoptimalisatie.
Dit artikel biedt u een gefundeerde basis voor uw beslissing – gestructureerd, praktijkgericht en zonder marketingpraat.
Wat betekent Make or Buy bij AI-componenten?
Make or Buy betekent in de AI-context veel meer dan de klassieke vraag ‘zelf ontwikkelen of inkopen’.
Bij AI-systemen beslist u over verschillende architectuurlagen: het foundation model, de applicatielogica, de data-infrastructuur en de gebruikersinterface.
De vier beslissingsniveaus
Foundation Models: Hier is de keuze meestal duidelijk – u koopt deze in. Of het nu GPT-4, Claude of Gemini is: het trainen van eigen large language models kost miljoenen en is voor de meeste bedrijven niet rendabel.
Applicatielogica: Het kloppend hart van uw AI-oplossing. Hier wordt bepaald of uw systeem standaardprocessen ondersteunt of echt onderscheidend vermogen creëert.
Data-infrastructuur: Vector databases, ETL-pijplijnen, monitoringsystemen. Vaak onderschat, maar bepalend voor schaalbaarheid en prestaties.
User Interface: Chatinterfaces zijn er in overvloed. Specifieke invoermaskers voor uw workflow zijn daarentegen zeldzaam.
Hybride benaderingen als standaard
De praktijk wijst uit: Puur ‘Make’ of ‘Buy’ is zelden optimaal. Succesvolle bedrijven combineren slim.
Ze gebruiken externe API’s voor basis-AI-functies, maar ontwikkelen de specifieke applicatielogica zelf. Het resultaat: Snelle time-to-market bij volledige controle over differentiatie.
Let echter op het hybris-effect: Veel teams overschatten hun capaciteiten en onderschatten de complexiteit. Een ChatGPT-wrapper is nog geen AI-strategie.
Technische beslissingsfactoren in detail
Bestaande IT-infrastructuur
Uw bestaande infrastructuur is de grootste kostenpost – of kostenbesparing – bij AI-projecten.
On-premisesystemen vragen vaak om complexe integratie. Cloud-native bedrijven kunnen daarentegen snel opschalen. Toch geldt: Legacy-systemen sluiten eigen ontwikkeling niet automatisch uit.
De beslissende factor is de API-mogelijkheid van uw bestaande systemen. Moderne API’s bieden elegante integratie – verouderde koppelingen zorgen voor dure workarounds.
Eerlijk uw interne competenties beoordelen
Heeft u de juiste mensen? Die vraag bepaalt succes of mislukking.
AI-ontwikkeling vraagt meer dan alleen Python-kennis. U heeft data scientists, ML-engineers, DevOps-specialisten en domeinexperts nodig – een zeldzame combinatie.
| Competentie | Geschiktheid Make | Alternatief Buy |
|---|---|---|
| ML/AI Engineering | Hoog (indien aanwezig) | Externe ontwikkeling |
| Domeinexpertise | Zeer hoog | Moeilijk vervangbaar |
| Datamanagement | Middelmatig | Cloud-services |
| DevOps/MLOps | Laag | Managed services |
Reality check: Kunt u minimaal twee jaar een volledig AI-team financieren? Zo niet, dan pleit veel voor externe partners of kant-en-klare oplossingen.
Veiligheid en compliance
Databescherming is ononderhandelbaar – maar hoeft geen innovatierem te zijn.
De AVG en sectorspecifieke regels bieden duidelijke kaders. Cloudoplossingen voldoen vaak aan hogere beveiligingsstandaarden dan interne systemen – mits correct geconfigureerd.
Kern is de data-classificatie: Welke gegevens mogen externe systemen verwerken? Welke moeten intern blijven? Deze afbakening bepaalt uw architectuurkeuze.
Schaalbaarheid en prestaties
AI-workloads zijn onvoorspelbaar. Een virale chatbot kan uw infrastructuur in enkele uren overbelasten.
Cloudservices bieden elastische schaalbaarheid – tegen bijbehorende kosten. Eigen systemen geven u controle, maar vereisen doordachte capaciteitsplanning.
Vuistregel: Bij onverwachte piekbelastingen zijn cloud-API’s superieur. Bij constant hoge volumes zijn eigen systemen economisch vaak aantrekkelijker.
Economische beoordelingscriteria
Total Cost of Ownership juist berekenen
De echte kosten schuilen vaak in details die uw CFO pas later ontdekt.
Ontwikkelkosten zijn slechts het begin. Onderhoud, updates, compliance, monitoring en support verhogen de TCO aanzienlijk. Bij cloudservices betaalt u doorlopend, bij zelfbouw exploderen vaak de verborgen bijkomende kosten.
Een realistisch voorbeeld: Een interne chatbot kost 150.000 euro aan ontwikkeling, maar 80.000 euro per jaar aan operationele kosten en doorontwikkeling. Na drie jaar staat u op 390.000 euro – zonder garantie op updates of nieuwe features.
Return on Investment meetbaar maken
AI-ROI is meetbaar als u de juiste metrics kiest.
Vermijd zachte indicatoren zoals ‘verbeterde gebruikerservaring’. Focus op harde cijfers: bespaarde arbeidsuren, kortere verwerkingstijden, hogere conversieratio’s.
Een praktijkvoorbeeld uit de maakindustrie: geautomatiseerde offertegeneratie reduceert de benodigde tijd van 8 naar 2 uur per offerte. Bij 200 offertes per jaar is dat 1.200 uur bespaard – bij een inwendig uurtarief van 80 euro dus 96.000 euro besparing per jaar.
Risicospreiding tussen Make en Buy
Beide benaderingen brengen andere risico’s met zich mee – kent u uw risicotolerantie?
Make-risico’s: Technologische veroudering, uitval van personeel, budgetoverschrijdingen, beveiligingslekken. Daarentegen: volledige controle en onafhankelijkheid.
Buy-risico’s: Vendor lock-in, prijsverhogingen, uitval van service, dataprotectie-issues. Daarvoor: voorspelbare kosten en professionele support.
De slimme strategie: risico’s spreiden. Kritische kernfuncties zelf ontwikkelen, standaardprocessen uitbesteden.
Financieringsmodellen en budgetplanning
AI-projecten mislukken vaak door starre budgetplanning.
Eigen ontwikkeling vereist hoge initiële investeringen. Cloudservices werken als een abonnementsmodel. Hybride modellen combineren beide benaderingen.
Voor middelgrote bedrijven geldt vaak het “Start small, scale smart”-principe: Begin met cloudservices, doe ervaring op en bepaal daarna waar zelfbouw loont.
Sectorspecifieke bijzonderheden
Machinebouw en Industrie 4.0
In de industrie bepalen branchespecifieke eisen vaak de Make-or-Buy-beslissing.
Productieoptimalisatie vereist diepgaand procesinzicht. Standaard AI-tools begrijpen niet waarom uw CNC-machine bij bepaalde materialen anders reageert. Hier betaalt zelfbouw zich uit.
Documentautomatisering is daarentegen gestandaardiseerd. Offertes, specificaties en onderhoudsrapporten volgen vergelijkbare patronen – los van de fabrikant.
SaaS en digitale dienstverleners
SaaS-bedrijven hebben vaak de beste uitgangspositie voor AI zelfontwikkeling: cloud-native infrastructuur, agile teams en een data-gedreven cultuur.
Toch geldt: Uw kerncompetentie ligt bij het product – niet bij AI-onderzoek. Gebruik bestaande API’s voor standaardfeatures, ontwikkel alleen wat voor echte differentiatie zorgt.
Praktijktip: A/B-testen met verschillende AI-services helpen bij de keuze. Wat werkt beter – GPT-4 of Claude voor uw specifieke toepassing?
Traditionele dienstverleners
Consultants, advocatenkantoren en bureaus kennen specifieke uitdagingen: legacy-systemen, veel regelgeving en behoedzaam management.
Hier is een stapsgewijze aanpak vaak optimaal. Begin met veilige, afgebakende use cases. Een interne kennis-chatbot is minder risicovol dan geautomatiseerd klantadvies.
Praktijkscenario’s voor beslissingen
Scenario 1: Automatisering van klantenondersteuning
Thomas uit de machinebouw wil het supportproces voor reserveonderdelen automatiseren. Tachtig procent van de verzoeken zijn standaardvragen over levertijden en compatibiliteit.
Make-variant: Interne ontwikkeling met RAG-systeem en eigen onderdelen-database. Kosten: 200.000 euro, 8 maanden ontwikkeling.
Buy-variant: Chatbot-as-a-Service met API-integratie. Kosten: 1.500 euro per maand, 4 weken inrichting.
Aanbeveling: Start met Buy, maak voor geavanceerde functies. De chatbot verzamelt eerst data over veelgestelde vragen – deze inzichten verbeteren later de eigen ontwikkeling.
Scenario 2: Documentautomatisering
Anna uit de SaaS-sector wil onboarding-materialen automatisch personaliseren. Elke nieuwe klant ontvangt op maat gemaakte handleidingen.
Make-variant: Template-engine met LLM-integratie en eigen datapijplijn. Inspanning: 120.000 euro, 5 maanden.
Buy-variant: Document-generatie-API met custom templates. Kosten: 800 euro per maand per 1.000 documenten.
Aanbeveling: Hybride aanpak. Standaardtemplates via externe API’s, specifieke aanpassingen intern ontwikkelen.
Scenario 3: Predictive maintenance
Markus wil uitval in de IT-infrastructuur voorspellen. De uitdaging: 15 verschillende legacy-systemen met uiteenlopende dataformaten.
Make-variant: Eigen ML-systeem met maatwerk-integraties voor alle legacy-systemen. Inspanning: 350.000 euro, 12 maanden.
Buy-variant: Enterprise monitoring met AI-functies. Kosten: 3.000 euro per maand, 6 weken integratie.
Aanbeveling: Gefaseerde aanpak. Start met standaard monitoring, ontwikkel maatwerk-ML voor kritische systemen later.
Framework voor de juiste keuze
De Brixon-beslisboom
Systeematische keuzes vragen om gestructureerde frameworks. Deze checklist helpt bij een objectieve beoordeling:
- Strategisch belang: Is deze AI-functie kritisch voor uw kernactiviteiten of een commodity?
- Differentiatiewaarde: Levert zelfbouw een daadwerkelijk concurrentievoordeel op?
- Interne competenties: Beschikt u over de benodigde skills of kunt u ze snel opbouwen?
- Tijdsdruk: Hoe snel moet u leveren?
- Budgetflexibiliteit: Kunt u forse initiële investeringen aan?
- Data-eigenaarschap: Moeten gevoelige data intern blijven?
- Schaalbaarheidseisen: Zijn piekbelastingen voorspelbaar?
Beoordelingsmatrix gebruiken
Beoordeel elke factor van 1 tot 5. Boven de 25 punten pleit voor Make, onder de 15 voor Buy, daartussen voor een hybride benadering.
Let echter op voor schijnnauwkeurigheid: Dit framework geeft richting, niet de ultieme waarheid. Gevoel en ervaring blijven doorslaggevend.
Timing van de beslissing
Veel bedrijven besluiten te vroeg of te laat. Het optimale moment is na de proof-of-concept-fase.
Pas als u weet wat uw AI-toepassing echt moet presteren, kunt u onderbouwd kiezen tussen Make en Buy. Theoretische beoordelingen slaan vaak de plank mis.
Conclusie en aanbevelingen
De Make-or-Buy-afweging bij AI is complexer dan bij traditionele software – maar wel systematisch te stroomlijnen.
Succesvolle bedrijven denken in stappen: Ze starten met cloudservices, doen ervaring op en ontwikkelen dan strategisch belangrijke componenten zelf.
Deze aanpak minimaliseert risico’s en maximaliseert leereffecten. U voorkomt zowel vendor lock-in als overmoed bij zelfbouw.
Uw volgende stap: Identificeer een concreet use case en doorloop het beslisframework. Raadpleeg experts, maar neem uiteindelijk zelf de beslissing.
AI is te belangrijk voor uw business om de keuze aan het toeval over te laten.
Veelgestelde vragen
Wanneer moeten middelgrote bedrijven AI-componenten zelf ontwikkelen?
Zelfontwikkeling loont als drie factoren samenkomen: de AI-functie is bedrijfskritisch, u heeft de juiste competenties in huis en de toepassing levert daadwerkelijk concurrentievoordeel op. Voor standaardtoepassingen als chatbots of documentverwerking zijn cloudservices meestal efficiënter.
Hoe hoog zijn de verborgen kosten bij AI-zelfbouw?
Reken jaarlijks op 60-80 procent van de oorspronkelijke ontwikkelkosten aan onderhoud, updates en exploitatie. Een systeem van 150.000 euro aan ontwikkelkosten vraagt circa 90.000 tot 120.000 euro per jaar aan operationele kosten – exclusief grote feature-updates.
Welke AI-competenties heeft een bedrijf nodig voor zelfbouw?
Een volwaardig AI-team bestaat uit data scientists, ML-engineers, DevOps-specialisten en domeinexperts. Minstens vier FTE’s voor twee jaar – dat komt neer op zo’n 800.000 tot 1.200.000 euro personeelskosten. Kleinere teams kunnen losse componenten bouwen, maar geen volledig AI-systeem realiseren.
Zijn cloud-AI-services AVG-conform?
Ja, mits u deze diensten correct instelt. Let op EU-hosting, verwerkersovereenkomsten en expliciete AVG-compliance van aanbieders. Vele cloudservices voldoen aan hogere beveiligingsstandaarden dan interne systemen – cruciaal is de juiste implementatie.
Hoe beoordeel ik de ROI van AI-projecten objectief?
Focus op meetbare metrics: bespaarde manuren, kortere verwerkingstijden, hogere conversieratio’s. Vermijd zachte factoren zoals ‘verbeterde user experience’. Een realistische ROI-periode voor AI-projecten ligt tussen de 18 en 36 maanden.
Wat is de beste eerste stap met AI voor traditionele bedrijven?
Begin met een duidelijk afgebakende, risicoloze use case zoals een interne kennis-chatbot of geautomatiseerde documentaanmaak. Gebruik cloudservices voor de proof-of-concept en verzamel ervaring voordat u verder investeert.
