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

Samenvatting

AI-architectuur weegt voor ondernemingen zwaarder dan alleen het kiezen van het grootste model.

AI-architectuur verschuift de focus

De eerste ondernemingsfase van AI draaide vooral om modelkeuze: welk model scoort het best, heeft het grootste contextvenster of redeneert het sterkst? Die vragen blijven relevant, maar volgens RTInsights bepaalt systeemontwerp steeds meer het resultaat.

Een enterprise-systeem moet weten wanneer een groot model nodig is, wanneer een kleiner domeinmodel volstaat, wanneer het betrouwbare bedrijfsdata moet ophalen en wanneer een deterministisch systeem de eindactie uitvoert. Die afweging speelt binnen IT-operaties, financiële processen, klantenservice, compliance, cybersecurity, softwareontwikkeling en andere bedrijfskritische workflows.

Waarom AI-architectuur kosten en controle raakt

De bron koppelt deze verschuiving aan concrete risico’s. De Stanford AI Index 2026 meldt dat het aantal geregistreerde AI-incidenten steeg van 233 in 2024 naar 362 in 2025. Tegelijk lopen metingen voor verantwoordelijke AI en veiligheid achter op metingen van modelcapaciteit.

Ook dalende tokenprijzen maken enterprise-AI niet automatisch goedkoper. 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. Wie elke classificatie, extractie, samenvatting of workflowbeslissing naar het grootste algemene model stuurt, vergroot daardoor het totale inferenceverbruik.

De concurrentie verschuift dus van uitsluitend modelselectie naar de inrichting van AI-systemen. Kleinere modellen, retrieval van vertrouwde bedrijfsdata en vaste uitvoersystemen vormen alternatieven voor één groot model in iedere stap.

Concrete takeaway voor AI-architectuur

Breng per workflow vier zaken in kaart: taak, databron, risiconiveau en latency-eis. Koppel daarna alleen de stappen die complexe redenering nodig hebben aan een groot model; laat classificatie, extractie en eindacties waar mogelijk door kleinere modellen of deterministische systemen uitvoeren. Meet naast modelkwaliteit ook tokenverbruik, incidenten en governance.