Data Strategie

Bedrijven hebben geen grotere AI-modellen nodig, maar betere architectuur

RTInsights
Bedrijven hebben geen grotere AI-modellen nodig, maar betere architectuur

Samenvatting

AI-architectuur weegt zwaarder dan grotere modellen voor betrouwbare en betaalbare bedrijfsprocessen.

AI-architectuur verschuift de AI-strategie

De eerste enterprise-AI-golf draaide vooral om modelkeuze: welk model scoort het best, heeft het grootste contextvenster of redeneert het sterkst? Volgens het artikel verschuift het voordeel nu naar systeemontwerp. Bedrijven moeten bepalen wanneer een groot model nodig is, wanneer een kleiner domeinmodel volstaat, wanneer betrouwbare bedrijfsdata moet worden opgehaald en wanneer een deterministisch systeem de eindactie uitvoert.

Die keuze speelt binnen IT-operaties, financiële processen, klantenservice, compliance, cybersecurity, softwarelevering en automatisering met grote gevolgen. Een systeem moet daar niet alleen een goed antwoord geven, maar ook duizenden of miljoenen keren een betrouwbaar, bestuurbaar en kosteneffectief resultaat produceren.

Agentic AI maakt architectuurkeuzes duurder

De Stanford AI Index 2026 meldt dat AI-capaciteit en toepassing versnellen, terwijl metingen voor verantwoord gebruik, veiligheid en governance minder snel volgen. Het aantal geregistreerde incidenten steeg van 233 in 2024 naar 362 in 2025. Dat verschil laat zien waar enterprise-AI-strategieën onder druk komen te staan: mogelijkheden groeien sneller dan de systemen die ze controleren.

Ook lagere tokenprijzen lossen de kosten niet vanzelf op. Gartner meldt dat agentic modellen per taak 5 tot 30 keer meer tokens kunnen gebruiken dan een standaard-GenAI-chatbot, omdat ze plannen, data ophalen, tools aanroepen, controleren en opnieuw proberen. De totale inferentiekosten kunnen daardoor stijgen, zelfs als losse tokens goedkoper worden.

Concrete takeaway voor BI-professionals

Breng per AI-stap in kaart welk onderdeel nodig is: een groot model, een kleiner domeinmodel, retrieval van vertrouwde bedrijfsdata of een vaste regel. Meet daarbij niet alleen modelkwaliteit, maar ook tokengebruik, foutafhandeling, governance en de kosten van herhaalde acties. Zo wordt architectuur een expliciete ontwerpkeuze in plaats van elke workflow automatisch aan het grootste model te koppelen.

Lees het volledige artikel
Meer over Data Strategie →