Build versus Buy in het AI-tijdperk: Wanneer eigen tools verstandig zijn – strategische hulp bij de keuze tussen AI-toolontwikkeling en standaardoplossingen

De KI-tool Build vs Buy beslissing: Waarom deze in 2025 cruciaal is als nooit tevoren

Het KI-landschap is de afgelopen 12 maanden ingrijpend veranderd.

Wat vroeger een no-brainer was (bijna altijd “Buy”), is nu veel complexer geworden.

Wat er fundamenteel veranderde in het KI-landschap

Voorheen was het antwoord simpel: “Koop een standaardoplossing.”

Zelf KI-tools ontwikkelen was extreem duur, tijdsintensief en riskant.

Nu ligt dat anders.

Open source modellen als Llama 3.1 (Meta, 2024) of Mistral (Mistral AI, 2024) hebben de ontwikkelkosten drastisch verlaagd.

Cloud-infrastructuren zoals AWS Bedrock of Azure OpenAI Service maken het beheer eenvoudig.

No-code en low-code platforms stellen zelfs kleine teams in staat om maatwerkoplossingen te bouwen.

Tegelijkertijd zijn standaardoplossingen niet per se beter geworden.

Veel SaaS-aanbieders hebben simpelweg ChatGPT geïntegreerd en noemen het nu een KI-feature.

Dat is als een sticker op een oude auto plakken.

De nieuwe realiteit rondom KI-ontwikkelkosten

Laat me je concrete cijfers tonen:

Deze cijfers zijn gebaseerd op echte projecten uit mijn netwerk.

Je ziet het: Het verschil in kosten is spectaculair kleiner geworden.

Over een periode van 3 jaar zijn maatwerkoplossingen vaak zelfs voordeliger.

Waarom standaardoplossingen niet langer vanzelfsprekend de beste keuze zijn

Ik zie vaak dat bedrijven blind voor standaardoplossingen kiezen.

Dat was ooit terecht, maar dat is nu vaak een vergissing.

Dit zijn de meest voorkomende problemen met standaard KI-tools:

• Data lock-in: Jouw waardevolle trainingsdata komen in handen van de aanbieder
• Feature-afhankelijkheid: Je bent beperkt tot functionaliteiten die de software biedt
• Schaalkosten: Kosten stijgen hard mee met gebruik
• Compliance-risico’s: Vooral problematisch in gereguleerde sectoren
• Vendor lock-in: Overstappen wordt steeds moeilijker na verloop van tijd

Een klant van mij betaalt nu 12.000€ per maand voor een standaardoplossing.

Een eigen oplossing zou 200.000€ aan ontwikkelkosten en 2.000€ aan maandelijkse operationele kosten betekenen.

Na 18 maanden was de eigen ontwikkeling al goedkoper geweest.

En ze hadden volledige controle over hun data gehouden.

Eigen KI-tools ontwikkelen: De 5 doorslaggevende criteria

Ik heb een beslismatrix ontwikkeld die in ruim 90% van mijn adviezen tot de juiste keuze leidde.

Deze 5 criteria bepalen of je moet kiezen voor Build of Buy.

Criterium 1: Datavoorraad en compliance-eisen

Het allerbelangrijkste criterium.

Werk je in een gereguleerde sector of verwerk je gevoelige data, dan kom je bijna altijd uit op een eigen oplossing.

Build-indicatoren:

• AVG (GDPR)-kritische data (gezondheid, financiën, juridische zaken)
• Sectorspecifieke compliance-eisen
• Data mag het bedrijf niet verlaten
• Audit-eisen voor KI-beslissingen

Buy-indicatoren:

• Niet-kritische data (marketing, openbare informatie)
• Geen bijzondere compliance-eisen
• Cloud-first strategie in de organisatie

Een advocatenkantoor-klant van mij wilde aanvankelijk overstappen op een standaardoplossing.

Na de compliance-check was duidelijk: Cliëntdata mochten niet naar externe KI-aanbieders.

Maatwerk was de enige overgebleven optie.

Criterium 2: Specifieke vakspecialistische eisen

Hoe specifieker jouw eisen, hoe groter de kans dat je een eigen oplossing nodig hebt.

Standaard-tools zijn gemaakt voor de gemiddelde gebruiker.

Maar jij bent waarschijnlijk niet gemiddeld.

Build-indicatoren:

• Sterk gespecialiseerde vakdomeinen
• Unieke bedrijfsprocessen
• Propriëtaire datastructuren
• Integratie met complexe legacy-systemen
• Uitermate specifieke output-formaten vereist

Buy-indicatoren:

• Standaard use cases (chat, vertalen, tekstgeneratie)
• Gebruikelijke processen binnen de branche
• Eenvoudige datastructuren
• Standaard integraties voldoen

Ik had een klant in de machinebouw met 40 jaar aan ontwerpdata.

Die data waren zo specifiek dat geen enkele standaard-KI er goed mee overweg kon.

Build was de enige logische optie.

Criterium 3: Langetermijn-kostenoverwegingen

Hier gaan de meeste bedrijven de mist in.

Ze kijken alleen naar de initiële kosten.

Terwijl juist de doorlopende kosten over 3-5 jaar bepalend zijn.

Echte TCO-berekening (Total Cost of Ownership):

Vuistregels voor break-even:

• Bij SaaS-kosten boven 2.000€/maand: Overweeg Build
• Bij verwachte 5x opschaling in 3 jaar: Geef de voorkeur aan Build
• Bij ontwikkelkosten onder 18x maandlasten: Denk aan Build

Criterium 4: Time-to-market vs. de perfecte oplossing

Tijd is een veel onderschatte factor.

Soms is een 80%-oplossing nu beter dan een perfecte uitwerking over 6 maanden.

Build-indicatoren:

• Langetermijn-strategie
• 6+ maanden ontwikkeltijd beschikbaar
• Perfectie is belangrijker dan snelheid
• Concurrentievoordeel door unieke features

Buy-indicatoren:

• Snelle pilots nodig
• Tijdkritische businesskansen
• Proof-of-concept gewenst vóór de eindkeuze
• Good enough is voldoende

Pro-tip: Begin vaak met Buy voor de proof-of-concept.

Als dat werkt, kun je alsnog overstappen op Build.

Criterium 5: Interne resources en knowhow

Wordt het vaakst onderschat.

KI-ontwikkeling is meer dan alleen programmeren.

Je hebt een volledig ecosysteem nodig.

Nodige interne competenties:

• Technisch: ML-engineers, data scientists, DevOps
• Vakinhoudelijk: Domeinexperts voor datakwaliteit
• Organisatorisch: Projectmanagement voor KI-trajecten
• Strategisch: Langetermijn KI-roadmap

Alleen Build als je hebt:

• Minimaal 2-3 technische experts met KI-ervaring
• Budget voor externe ondersteuning (eerste 6-12 maanden)
• Commitment van het management voor minstens 2 jaar
• Bereidheid tot voortdurende bijscholing

Alternatief: Werk samen met een ervaren bureau.

Let op: Kies partners die ook op lange termijn beschikbaar blijven.

Een klant van mij bouwde met een tweemansbureau.

Dat ging na 8 maanden failliet.

De tool werkt nog steeds, maar updaten is onmogelijk.

KI-standaardoplossingen vs maatwerk: De praktijkvergelijking

Laat me zien hoe de keuze er in de praktijk uitziet.

Ik vergelijk echte situaties uit mijn advieswerk.

Wanneer standaardoplossingen de beste keuze zijn

Standaard KI-tools hebben zeker bestaansrecht.

Dit zijn de use cases waarbij Buy (bijna) altijd de juiste stap is:

1. Contentmarketing en SEO

Tools als Jasper AI of Copy.ai zijn onovertroffen voor blogposts en social media.

Zelf tekstgeneratie ontwikkelen heeft geen zin.

De algoritmes zijn volwassen en worden continu doorontwikkeld.

2. Standaardvertalingen

DeepL of Google Translate verslaan elke eigen oplossing.

Tenzij je extreem specialistische vaktaal hebt.

Dan wordt het pas interessant om te bouwen.

3. Basis-chatbots voor klantenservice

Intercom of Zendesk bieden prima standaardbots.

Voor 90% van de bedrijven meer dan voldoende.

Implementatie in enkele uren in plaats van maanden.

4. E-mailmarketing-optimalisatie

Mailchimp en Klaviyo hebben KI-features ingebouwd.

Betreff optimization, verzendingstijd, segmentatie.

Dat zelf bouwen is niet nodig.

5. Standaard data-analyse

Power BI met KI-functies of Tableau met analytics.

Voor normale business intelligence is dat ruim voldoende.

Alleen zeer specifieke analyse-eisen maken maatwerk relevant.

Maatwerk KI-oplossing: Deze use cases rechtvaardigen de investering

Dan de andere kant: Wanneer kies je juist voor Build.

1. Sterk gespecialiseerde documentanalyse

Een advocaat met 20.000 contracten uit verschillende decennia.

Standaardtools snappen de structuur niet.

Een Custom RAG-systeem met domeinspecifieke training.

Kosten: 180.000€ ontwikkeling, ROI na 14 maanden.

2. Geïntegreerde productieoptimalisatie

Machinebouwer met sensordata van 200 machines.

Predictive maintenance op basis van 15 jaar historische data.

Standaardtools kunnen het proprietary dataformaat niet verwerken.

Maatwerkoplossing met 300.000€ ontwikkeling, besparing van 150.000€/jaar.

3. Compliance-kritieke besluitvorming

Verzekeraar met complexe underwritting-regels.

KI-systeem voor risicobeoordeling dat aan alle regelgeving voldoet.

Volledige traceerbaarheid vereist.

Standaardtools zijn black boxes – niet bruikbaar voor audits.

4. Proprietary algoritmes als concurrentievoordeel

Fintech met unieke kredietscoring-methodiek.

20 jaar ervaring in een specifieke doelgroep.

Het algoritme is hun kern.

Standaardtools zouden het concurrentievoordeel wegvagen.

Hybride aanpak: Het beste van twee werelden

De slimste oplossing is vaak een mix.

Je hoeft niet alles of niets te kiezen.

Bewezen hybride strategieën:

1. Foundation + custom laag:

   Gebruik een standaardmodel (GPT-4, Claude) als basis.

   Ontwikkel aangepaste prompts en fine-tuning voor jouw domein.

   80% van de power, 20% van de kosten.

2. Buy voor commodity, build voor onderscheid:

   Standaardtools voor gewone functies.

   Maatwerk alleen voor unieke features.

   Voorbeeld: standaard chatbot + eigen productconfigurator.

3. Prototyping met Buy, opschalen met Build:

   Start met standaardoplossing als proof-of-concept.

   Als dat slaagt, bouw je een maatwerk-versie.

   Minimaal risico, maximaal leermoment.

4. Multi-vendor orchestration:

   Koppel verschillende standaard-API’s slim samen.

   OpenAI voor tekst, Anthropic voor redeneren, Stability AI voor afbeeldingen.

   Maatwerklogica voor orkestratie en business rules.

Mijn meest succesvolle project van het afgelopen jaar was precies zo’n hybride oplossing.

Standaard LLM voor basisfunctionaliteit.

Custom RAG-systeem voor bedrijfsdocumenten.

Proprietary business logic voor besluitvorming.

Ontwikkeltijd: 4 maanden in plaats van 12.

Kosten: 120.000€ versus 400.000€.

Performance: Beter dan uitsluitend standaard of uitsluitend maatwerk.

KI-toolontwikkeling: Realistische kosten en tijdsinspanning in 2025

Laten we het over geld hebben.

Concreet en zonder mooipraterij.

Hier zie je wat KI-ontwikkeling echt kost.

Wat kost een eigen KI-oplossing nu écht?

De kosten hangen sterk af van de complexiteit.

Mijn indeling op basis van 40+ projecten:

Categorie 1: Eenvoudige KI-integratie (15.000 – 50.000€)

• Bestaande API’s gebruiken (OpenAI, Anthropic)
• Aangepaste prompts en basis-UI
• Eenvoudige data-integratie
• Ontwikkeltijd: 4-8 weken
• Voorbeeld: Klantenservice-chatbot met bedrijfsinformatie

Categorie 2: RAG-systemen en documentanalyse (50.000 – 150.000€)

• Vector databases en embeddings
• Maatwerk selectie-logica
• Documentverwerking pipeline
• Ontwikkeltijd: 8-16 weken
• Voorbeeld: Intelligente contractanalyse voor advocatenkantoor

Categorie 3: Custom model training (150.000 – 500.000€)

• Fijn-afstemming op bedrijfsdata
• Aangepaste model-architectuur
• Uitgebreide data-preprocessing
• Ontwikkeltijd: 16-32 weken
• Voorbeeld: Branchespecifiek classificatiesysteem

Categorie 4: Complexe KI-systemen (500.000€+)

• Meerdere modellen integreren
• Realtime verwerking
• Hoge performance-eisen
• Ontwikkeltijd: 32+ weken
• Voorbeeld: Autonoom tradesysteem of productieoptimalisatie

Hidden costs: Hier gaan de meesten de fout in

De ontwikkelkosten zijn slechts het topje van de ijsberg.

Deze verborgen kosten maken of breken veel projecten:

1. Data-preparatie (30-50% van de totale kosten)

Iedereen vergeet het, maar dataverwerking is de grootste kostenpost.

Jouw data zijn waarschijnlijk niet KI-ready.

Opschonen, structureren, labelen – daar gaan maanden inzitten.

Werkelijke tijdsbesteding:

• Data-audit en analyse: 2-4 weken
• Cleaning pipeline: 4-8 weken
• Annotatie en labeling: 6-12 weken
• Kwaliteitsborging: 2-4 weken

2. Infrastructuur en DevOps (15-25% van de totale kosten)

KI-systemen vereisen speciale infrastructuur.

GPU’s, vector-databases, load balancing.

Monitoring en logging voor ML-pijplijnen.

Maandelijkse infrastructuurkosten:

3. Compliance en security (10-20% van de totale kosten)

AVG-compliance bij KI is complex.

Model governance, audittrails, right to explanation.

Security-audits voor ML-pijplijnen.

4. Change management en training (20-30% van de totale kosten)

Iedereen onderschat dit enorm.

Je medewerkers moeten het systeem begrijpen en gebruiken.

Training, documentatie, support.

5. Continue doorontwikkeling (15-25% van de ontwikkelkosten/jaar)

KI-systemen zijn nooit “af”.

Model drift detectie, performance bewaken, updates.

Nieuwe features, bugfixes, security updates.

ROI-berekening voor custom KI-tools

Dit is de formule die ik in alle projecten gebruik:

ROI = (Jaarlijkse besparing – jaarlijkse exploitatiekosten) / totale investering * 100

Typische besparingsbronnen:

• Procesautomatisering: 40-60% tijdswinst op repeterend werk
• Kwaliteitsverbetering: 20-40% minder fouten door KI-ondersteuning
• Schaalvoordelen: Gelijke kwaliteit met minder mensen
• Nieuwe bedrijfsmodellen: Services die zonder KI niet mogelijk waren

Praktijkvoorbeeld – Advocatenkantoor contractanalyse:

• Investering: 180.000€ ontwikkeling + 40.000€ jaarlijkse operationele kosten
• Besparing: 2 FTE’s à 70.000€ = 140.000€/jaar
• Kwaliteitswinst: 30% snellere afhandeling = 50.000€ extra omzet
• ROI jaar 1: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83%
• ROI jaar 2: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83% (totaal 166%)

Break-even na 14 maanden.

Dat is een gebruikelijke uitkomst bij goed voorbereide maatwerkprojecten.

Vuistregels voor ROI-check:

• ROI > 50% in jaar 1: Topproject
• ROI 25-50% in jaar 1: Stevig project
• ROI < 25% in jaar 1: Kritisch heroverwegen
• Break-even > 3 jaar: Waarschijnlijk te risicovol

Maar let op: Niet alle voordelen zijn te kwantificeren.

Concurrentievoordeel, klanttevredenheid, medewerkersmotivatie.

Deze “soft benefits” kunnen juist het verschil maken.

Stapsgewijs: Zo neem je de juiste Build vs Buy beslissing

Nu wordt het concreet.

Hier is mijn beproefde besluitvormingsproces.

Precies dit proces gebruik ik voor al mijn klanten.

Fase 1: Eisenanalyse en marktonderzoek

Stap 1: Business case bepalen

Bedenk eerst waarom je KI inzet, niet welke technologie je gebruikt.

• Welk concreet probleem los je met KI op?
• Hoe meet je succes? (Stel KPI’s op)
• Wat gebeurt er als je niets doet?
• Wie zijn de interne stakeholders?
• Wat is het realistische budget?

Schrijf een probleemomschrijving van maximaal 1 pagina.

Kun je dat niet helder formuleren, dan ben je nog niet klaar voor de technologiekeuze.

Stap 2: Marktonderzoek uitvoeren

Voordat je build overweegt, moet je weten wat er te koop is.

Systematische marktanalyse:

1. Keyword research: Zoek op “[Jouw probleem] AI” of “[Jouw probleem] automatisering”
2. Vendor-websites: Test gratis trials van 3-5 oplossingen
3. G2, Capterra, Gartner: Lees klantreviews en vergelijkingen
4. LinkedIn-onderzoek: Wat gebruiken vergelijkbare bedrijven?
5. Expertgesprekken: Praat met 2-3 vakexperts

Maak een shortlist van maximaal 3 standaardoplossingen.

Stap 3: Gap-analyse maken

Leg je eisen naast het marktaanbod.

Voldoet een standaardoplossing aan 80%+ van je kritieke eisen: kies Buy.

Zijn er meerdere grote tekortkomingen: onderzoek Build.

Fase 2: Haalbaarheidsanalyse en kostenraming

Stap 4: Technical feasibility check

Is een maatwerkoplossing technisch haalbaar?

Check deze punten:

• Datakwaliteit: Is je data KI-ready?
• Datavolume: Heb je genoeg trainingsdata?
• Technische complexiteit: Zijn er onoplosbare problemen?
• Regelgeving: Welke beperkingen zijn er?
• Performance-eisen: Zijn die realistisch?

Schakel hier externe expertise in.

Een dag advies van een KI-expert bespaart maanden verkeerde aannames.

Stap 5: Kostenraming maken

Gebruik de indeling uit het vorige hoofdstuk.

3-puntenschatting voor maatwerkontwikkeling:

• Best case: Alles verloopt optimaal (30% onder normaal)
• Realistisch: Normaal projectverloop
• Worst case: Problemen en vertraging (50% boven normaal)

Reken met het realistisch scenario, maar budgetteer met het worst case.

Vergelijk 5-jaar TCO:

In dit voorbeeld loont maatwerk alleen bij hoge groei of specifieke eisen.

Fase 3: Beslismatrix en eindafweging

Stap 6: Weighted decision matrix

Nu breng je alles samen.

Hier wint maatwerk nipt – vooral door de compliance-eisen.

Stap 7: Risicoanalyse

Beoordeel de risico’s van beide opties.

Risico’s standaardoplossing:

• Vendor lock-in
• Prijsstijgingen
• Features buiten jouw controle
• Leverancier verdwijnt
• Compliance-wijzigingen

Risico’s maatwerkontwikkeling:

• Budgetoverschrijding
• Vertragingen
• Technische problemen
• Team valt weg
• Onderschat onderhoud

Stap 8: Go/no-go beslissing

Laatste keuzecriteria:

Kies standaardoplossing als:

• Weighted score standaard > maatwerk
• Budgetbeperkingen doorslaggevend
• Snelle time-to-market cruciaal
• Weinig interne capaciteit
• Standaard voldoet aan 80%+ van de eisen

Kies maatwerk als:

• Weighted score maatwerk > standaard
• Kritische compliance-gaten bij standaard
• Strategisch belangrijk voor de lange termijn
• Verwachte sterke opschaling
• Voldoende interne resources of betrouwbare partners

Check hybride als:

• Scores vrijwel gelijk
• Verschillende eisen voor verschillende use cases
• Veel onzekerheid over de toekomst

Documenteer je keuze zorgvuldig.

Over 6-12 maanden wil je weten waarom je dit besluit hebt genomen.

Een goede documentatie helpt je te leren en aan bijsturing.

Praktijkvoorbeelden: Deze bedrijven maakten de juiste keuze

Theorie is mooi.

Maar ik laat je zien hoe het er werkelijk aan toeging.

Drie echte cases uit mijn adviespraktijk.

Case study: Waarom bedrijf X koos voor maatwerk

Branche: Juridisch advies / advocatenkantoor

Omvang: 50 medewerkers, 15 advocaten

Probleem: Contractanalyse kost 2-4 uur per document

De uitgangssituatie:

Het kantoor had 20 jaar ervaring in vastgoedrecht.

Dagelijks kwamen er 15-20 contracten ter toetsing binnen.

Elke overeenkomst moest langs 40+ standaardclausules worden gecontroleerd.

Dat kostte 3-4 uur per contract.

Met een uurtarief van 80€ kwam dat neer op 240-320€ per contract – alleen voor standaardchecks.

Marktanalyse-resultaten:

We testten 8 standaardtools:

• LegalTech SaaS-oplossingen (3 aanbieders)
• Algemene document-KI-tools (4 aanbieders)
• Enterprise legal suites (1 aanbieder)

Het probleem: Geen enkele oplossing snapte de clausules in vastgoedcontracten.

20 jaar firmaspecifieke clausulebibliotheek was hun unieke voorsprong.

Standaardtools herkenden slechts 40-60% van de relevante issues.

De maatwerkoplossing:

Ontwikkeling van een RAG-systeem (Retrieval-Augmented Generation) met:

• 20.000 historische contracten als trainingsdata
• Vector database met 2.500 specifieke clausules
• Maatwerkclassificatie voor 12 contracttypes
• Integratie met bestaande kantoorsoftware
• Compliance-dashboard met audit trails

Investering en resultaat:

Waarom dit het juiste besluit was:

1. Domeinexpertise: 20 jaar unieke kennis is niet te koop
2. Compliance: Volledige AVG-conformiteit en audittrails
3. ROI: Break-even na 16 maanden, daarna 180.000€ per jaar bespaard
4. Concurrentievoordeel: Snellere en nauwkeurigere analyse dan concurrenten
5. Schaalbaarheid: Systeem kan makkelijk 10x meer contracten verwerken

Het kantoor checkt contracten nu 85% sneller.

En ontdekt 30% meer kritische punten dan voorheen.

De tool is hun nieuwe verkooptroef geworden.

Case study: Waarom bedrijf Y voor de standaardoplossing koos

Branche: E-commerce / online retail

Omvang: 150 medewerkers, 50 mln€ omzet

Probleem: Overbelaste klantenservicemedewerkers door ticketoverschot

De uitgangssituatie:

Het bedrijf kreeg ruim 2.000 klantvragen per dag.

80% was standaard (retouren, verzending, maattabellen).

Het klantenteam kon het niet aan.

Reactietijd liep op tot boven de 24 uur.

Klanttevredenheid zakte van 4,2 naar 3,1 sterren.

Build vs Buy analyse:

Maatwerk zou bieden:

• Volledige integratie met eigen e-commercesysteem
• Product-specifieke antwoorden
• Meertaligheid (NL, EN, FR)
• Eigen logica voor complexe retourprocessen

Geschatte maatwerkkosten: 120.000€ ontwikkeling, 6 maanden doorlooptijd

Standaardoplossing: Intercom + Zendesk Answer Bot

• Implementatie binnen 2 weken
• Standaard KI voor FAQ’s
• Kosten: 500€/maand
• Direct te gebruiken

Het besluit: standaardoplossing

Doorslaggevende factoren:

1. Tijdskritisch: Feestdagenseizoen kwam eraan
2. 80/20-regel: Standaardbot lost 80% van de problemen direct op
3. Risicobeperking: Bewezen technologie, geen ontwikkelrisico
4. Gebrek aan resources: Geen intern KI-team
5. Testmogelijkheid: 30 dagen trial zonder verplichtingen

Resultaten na 12 maanden:

Waarom standaard hier de juiste keuze was:

1. Snel resultaat: Opgelost binnen 2 weken, geen maanden ontwikkeling
2. Laag risico: Bewezen software, geen ontwikkelproblemen
3. Kostenvoordeel: 6.000€ per jaar vs. 120.000+ ontwikkeling
4. Continue verbetering: Intercom voegt regelmatig nieuwe features toe
5. Focussen op core business: Team kon zich op groei richten

Het bedrijf maakte de juiste keuze.

Probleem snel en goedkoop opgelost.

De bespaarde middelen gingen naar marketing en productontwikkeling.

Lessons learned: De meest voorkomende beslissingsfouten

Uit 40+ adviestrajecten heb ik patronen herkend.

Deze fouten zie ik steeds weer terug:

Fout 1: Technology first in plaats van problem first

Veel bedrijven worden verliefd op de technologie.

“We willen perse een eigen KI ontwikkelen.”

Zonder te vragen: waarom eigenlijk?

Oplossing: Begin altijd met de business case, niet de technologie.

Fout 2: Perfection paralysis

Bedrijven willen de perfecte oplossing.

Analyseren 6 maanden en kiezen dan nog niet.

Ondertussen lost de concurrent het probleem al met 80% goed genoeg-oplossing.

Oplossing: Stel een beslisdeadline. Good enough is vaak goed genoeg.

Fout 3: Hidden costs negeren

Iedereen kijkt alleen naar ontwikkelkosten.

Data-preparatie, training, maintenance worden vergeten.

Het budget vliegt uit de bocht.

Oplossing: Reken met een 2x-factor voor alle kostenschattingen.

Fout 4: Resources worden overschat

“Onze developer doet het er wel even bij.”

KI-ontwikkeling is fulltime werk.

Bijprojecten falen in 95% van de gevallen.

Oplossing: Reserveer dedicated capaciteit of werk met externe partners.

Fout 5: Vendor lock-in wordt onderschat

Standaardtools blijken achteraf lastig te wisselen.

Na 2 jaar is alles op de tool ingericht.

Prijsverhogingen moet je slikken.

Oplossing: Bouw van begin af aan een exit-strategie in.

Fout 6: Change management vergeten

De beste KI is waardeloos als niemand het gebruikt.

Adoptie door medewerkers wordt zwaar onderschat.

Oplossing: Reken 25% van je budget voor training en change management.

Fout 7: One size fits all denken

Bedrijven denken in óf-óf.

Hybride oplossingen worden vergeten.

Terwijl die vaak het beste zijn.

Oplossing: Beoordeel altijd combinaties van Build en Buy.

Leer van andermans fouten.

De meeste Build vs Buy beslissingen mislukken door te voorkomen missers.

Met goede voorbereiding neem jij de juiste beslissing.

Conclusie: Build vs Buy in het KI-tijdperk

De Build vs Buy-keuze is in 2025 moeilijker dan ooit.

De makkelijke antwoorden van vroeger gelden niet meer.

Standaardoplossingen zijn niet automatisch goedkoper.

Maatwerk is niet automatisch beter.

Alles draait om jouw specifieke use case.

De belangrijkste lessen:

1. Begin bij de business case: Technologie volgt op het probleem, niet andersom
2. Reken realistisch: Verborgen kosten zijn vaak hoger dan ontwikkelkosten
3. Check hybride-aanpak: Vaak is dit het beste
4. Plan voor change management: Zonder adoptie is je KI waardeloos
5. Beslis snel: Perfection paralysis is je grootste vijand

Twijfel je? Start met een kleine pilot.

Buy voor je proof-of-concept.

Build voor de opschaling.

Dat minimaliseert risico en maximaliseert leermomenten.

Het KI-landschap verandert razendsnel.

Wat nu werkt, kan over 12 maanden achterhaald zijn.

Blijf flexibel en blijf leren.

Veelgestelde vragen

Hoelang duurt het ontwikkelen van een maatwerk KI-oplossing?

Dat hangt af van de complexiteit. Simpele KI-integratie duurt 4-8 weken, complexe RAG-systemen 8-16 weken, en custom model training 16-32 weken of meer.

Welke verborgen kosten zijn er bij KI-ontwikkeling?

De grootste verborgen kosten zitten in datavoorbereiding (30-50% van de totale kosten), infrastructuur en DevOps (15-25%), compliance en security (10-20%) en change management & training (20-30%).

Wanneer moet ik zeker voor een standaardoplossing kiezen?

Standaardoplossingen zijn ideaal bij standaard use cases, tijdsdruk, beperkte interne resources en als 80%+ van de kritieke eisen al gedekt is.

Wat zijn de belangrijkste criteria voor Build vs Buy?

De vijf doorslaggevende criteria zijn: databeheer en compliance, specifieke vakinhoudelijke eisen, langetermijn kosten, time-to-market versus perfectie en beschikbare interne resources.

Hoe bereken ik de ROI van een maatwerk KI-oplossing?

ROI = (jaarlijkse besparing – jaarlijkse exploitatiekosten) / totale investering * 100. Houd rekening met procesautomatisering, kwaliteitswinst, schaalvoordeel en nieuwe businesskansen.

Wat is een hybride aanpak met KI-tools?

Hybride aanpak combineert standaardoplossingen met maatwerk: bijvoorbeeld foundation modellen met eigen lagen, buy voor commodity-functies + build voor onderscheid, of prototypen met buy en opschalen met build.

Welke compliance-aspecten zijn belangrijk bij KI-tools?

Belangrijke compliance-punten zijn AVG-conformiteit, sectorspecifieke eisen, databeheer, audit trails voor KI-besluiten en right to explanation bij geautomatiseerde oordelen.

Hoe beperk ik het risico bij maatwerk KI-ontwikkeling?

Begin met een kleine pilot, kies ervaren partners, budgetteer met worst-case, voer regelmatige techniekanalyses uit en documenteer alle besluiten grondig.