Eigen AI of gehuurde AI: wanneer loont het?

Het korte antwoord

Eigen AI of gehuurde AI: wanneer loont het?

Of eigen AI loont, hangt minder af van de prijs van het model dan van de tijd die mensen kwijt zijn aan nakijken en verbeteren. Die tijd bepaalt bijna altijd wat een goed resultaat kost.

Met eigen AI bedoel ik een model dat je zelf draait, op je eigen servers of bij een Europese partij. Soms train je het bij op je eigen voorbeelden. Gehuurde AI is een model als dienst, zoals ChatGPT, Copilot of Claude, betaald per abonnement of per gebruik.

De rekensom

Wat kost een goed resultaat echt?

Een goed resultaat kost de som van modelkosten, nakijken, verbeteren, gemiste fouten, bouwen en onderhoud, gedeeld door het aantal goede resultaten.

Bij GainWorks rekenen we per taak met die som. De prijs van het model is daarin meestal de kleinste post; het nakijken door een mens weegt zwaarder.

Ons rekenvoorbeeld bij GainWorks is verzonnen, maar laat zien hoe het uitpakt. Een installatiebedrijf met 60 mensen krijgt 1.500 klantmails per maand, en AI sorteert ze op soort, urgentie en wie ze oppakt. Met een gehuurd model, goede instructies en voorbeelden kost een goed gesorteerde mail ongeveer 88 cent. Met een eigen, bijgetraind model op een Europese server is dat 1,95 euro.

Het eigen model maakt minder fouten, maar de server, het bouwen en het onderhoud tellen zwaarder. In ons voorbeeld bij GainWorks wordt het eigen model pas goedkoper vanaf zo’n 20.000 tot 50.000 mails per maand.

De drempels

Wanneer loont eigen AI wel?

Eigen AI loont wanneer drie dingen samenkomen: grote aantallen van één vaste taak, een gehuurd model dat de lat niet haalt na eerlijk proberen, en fouten met een vast patroon.

Een vast patroon is bijvoorbeeld steeds dezelfde verwisseling, de verkeerde toon of het verkeerde format. Dat kun je een model aanleren.

Ontbrekende of veranderende kennis los je niet op met bijtrainen: die geef je mee uit je eigen documenten. Ovadia en collega’s vergeleken beide routes in een studie uit 2024, en het meegeven van documenten deed het steeds beter dan bijtrainen.

Een harde eis kan de afweging omdraaien. Mogen je gegevens het huis niet uit, moet het antwoord binnen een fractie van een seconde komen, of moet het systeem offline werken? Dan vergelijk je een eigen model met de taak helemaal niet doen, en reken je dat eerlijk door.

Mijn lezing

Wat zag ik in San Francisco?

In San Francisco zag ik dat een eigen, bijgetraind model veel bereikbaarder is geworden dan ik dacht. Voor grotere organisaties gaat het bij een bepaald volume van één taak echt lonen.

Coinbase beschreef begin oktober hoe het een klein open model van 9 miljard parameters bijtrainde op fraudegevallen. Op de eigen fraudetest scoorde dat model 9,6 procentpunt hoger dan het grote gehuurde model waarmee Coinbase begon, en het antwoordde sneller.

De trainingsrun kostte volgens Coinbase minder dan 100 dollar aan rekenkracht. Het voorbereiden van de data, het bouwen, het testen en het onderhoud zitten daar niet in.

Twee ontwikkelingen wegen tegen elkaar op. Volgens Epoch AI lopen de beste open modellen sinds januari 2026 gemiddeld maar vier maanden achter op de beste gesloten modellen. Tegelijk wordt gehuurde AI snel goedkoper: Epoch AI berekende dat de prijs voor hetzelfde niveau sinds 2023 zo’n dertien keer per jaar daalt.

Ik verwacht dat bijtrainen volgend jaar een groot deel wordt van wat we zien. OpenAI stopt intussen met nieuwe trainingen op het eigen platform, dus wie wil bijtrainen, kijkt eerder naar open modellen.

De praktijk

Wat betekent dit voor jouw bedrijf?

Begin bij één taak in plaats van bij de keuze voor een model: hoe vaak komt die langs, wat kost die nu, en wanneer is een resultaat goed genoeg?

• Tel de aantallen: hoe vaak per maand komt de taak langs, en hoeveel uur kost die nu?
• Laat de eigenaar de lat leggen: wie de taak bezit, bepaalt vooraf wanneer een resultaat goed genoeg is, niet de leverancier.
• Bouw eerst de gehuurde route goed: instructies, je eigen documenten, voorbeelden en een route naar een mens bij twijfel.
• Reken per goed resultaat: met nakijken, verbeteren, onderhoud en de fouten die erdoor glippen.

Haalt de gehuurde route de lat, dan ben je klaar. Zo niet, dan is een eerlijke vergelijking met een eigen model de volgende stap, en bij twijfel kiezen we bij GainWorks de eenvoudigste route.

In het artikel over de vijf niveaus van AI lees je waar die keuze thuishoort: de taak zit meestal op niveau 2 of 3, de keuze voor een model is een vraag van niveau 4. Waar AI in jouw bedrijf het meeste oplevert, zoeken we uit met de BORS.