De meeste grote organisaties zijn van plan om meer gebruik te maken van open-weight AI-modellen om de kosten onder controle te houden, blijkt uit een nieuw rapport van het Capgemini Research Institute, waaruit blijkt dat bijna zes op de tien bedrijven aanzienlijk meer aan kunstmatige intelligentie hebben uitgegeven dan ze het afgelopen jaar hadden verwacht of begroot.
Uit het rapport, gebaseerd op een onderzoek uit september 2026 onder 500 senior executives in 10 landen en 13 sectoren, blijkt dat 59% van de organisaties aanzienlijk meer aan AI besteedt dan verwacht. Onder de getroffen organisaties waren de uitgaven gemiddeld 24% hoger dan verwacht, en 21% van de ondervraagde organisaties overschreed hun AI-budgetten met meer dan 30%. De centrale bevinding van het onderzoek – dat de meeste grote bedrijven een hoger open-weight AI-gebruik plannen om de rekeningen te beperken, zoals Reuters meldde – wijst erop dat AI-strategieën van ondernemingen een fase van kostendiscipline ingaan. De bevindingen komen terecht in een bredere dekking van de AI-industrie van bedrijven die heroverwegen hoe ze modellen kopen en inzetten.
Waar het geld naartoe gaat
Het rapport wijst op een hardnekkige kloof in de manier waarop bedrijven de totale kosten van de inzet van AI inschatten. Naast directe kosten zoals modelgebruik en tokens moeten organisaties rekening houden met indirecte kosten die gemakkelijk te onderschatten zijn: menselijk toezicht op AI-outputs, het corrigeren van door AI gegenereerde fouten en bestuurswerk.
De helft van de ondervraagde leidinggevenden zei dat AI-uitgaven waren goedgekeurd zonder voldoende inzicht in de volledige kosten ervan, en slechts 56% zei vertrouwen te hebben in hun vermogen om te voorspellen hoe de AI-kosten zouden veranderen naarmate de adoptie toeneemt. Met andere woorden: voor de meeste ondernemingen werden AI-budgetten vastgesteld voordat iemand volledig begreep wat het uitvoeren van AI op grote schaal feitelijk kost.
“Kostendiscipline alleen zal geen winstgevend AI-domein creëren, net zoals waardecreatie zonder kostenbeheersing niet duurzaam zal zijn”, zegt Volker Darius, CEO van Capgemini Invent, in een verklaring bij het rapport. "Organisaties moeten kosten, kwaliteit en bedrijfswaarde samen meten en voor elke taak het meest geschikte model gebruiken."
Van weddenschappen met één leverancier tot strategieën met meerdere modellen
De stijgende uitgaven zetten bedrijven ertoe aan hun AI-strategieën structureel te heroverwegen. Ruim drie op de vijf leidinggevenden verwachten dat hun organisaties de komende twaalf maanden een multi-modellenstrategie zullen hanteren, waarbij ze verschillende AI-modellen zullen selecteren op basis van kosten, prestaties, snelheid en zakelijke vereisten.
Dat markeert een verschuiving ten opzichte van het patroon van de afgelopen twee jaar, waarin veel bedrijven standaardiseerden op één of twee grensmodelaanbieders voor alles, van chatbots tot documentverwerking. Dankzij een multi-modellenaanpak kunnen bedrijven eenvoudige taken met een hoog volume naar goedkopere modellen routeren, terwijl ze dure grensmodellen reserveren voor werk dat ze echt nodig heeft.
Bijna drie op de vijf organisaties zijn ook van plan om hun gebruik van open-weight-modellen uit te breiden – modellen waarvan de parameters publiekelijk worden vrijgegeven en op de eigen infrastructuur van een bedrijf kunnen worden uitgevoerd – en kleinere, gespecialiseerde modellen die zijn afgestemd op specifieke taken, aldus het rapport.
Waarom modellen met een open gewicht een momentje hebben
Het segment met open gewichten is snel gegroeid als alternatief voor gepatenteerde modellen met alleen API's. Omdat open-weight-modellen door zichzelf kunnen worden gehost, kunnen organisaties met stabiele, voorspelbare werklasten facturering per token vermijden en een andere kostencurve onderhandelen: infrastructuur- en operationele kosten verhandelen voor voorspelbaarheid. Industrieanalyses hebben geschat dat tokens van open-weight-modellen een fractie kosten van vergelijkbare propriëtaire modellen, hoewel de totale economie afhangt van het gebruik en de interne technische mogelijkheden.
De bevindingen van Capgemini suggereren dat de analyse verder neigt naar open-weight en kleine modellen, omdat de AI-uitgaven sneller groeien dan de waarde die ze aantoonbaar creëren. Kostendruk is in dit kader geen afwijzing van AI – 59% van de bedrijven heeft te veel uitgegeven omdat ze meer AI gebruikten dan gepland, niet minder – maar een vraag naar precisie over waar elke modeldollar naartoe gaat.
Wat het betekent voor de AI-markt
De implicaties van het rapport gaan in meerdere richtingen tegelijk. Voor verkopers van propriëtaire modellen betekent dit dat zakelijke kopers in toenemende mate bereid zijn om te diversifiëren, weg van duurdere frontier-API's, waar een kleiner of open model voldoende is. Voor cloud- en infrastructuuraanbieders beloven multi-modelstrategieën meer heterogene workloads – en meer vraag naar de ondersteunende tools die het schakelen tussen modellen goedkoop maken.
Voor bedrijven zelf is de boodschap dat AI-kostenbeheer een discipline op zich aan het worden is, die dichter bij financiële planning staat dan bij experimenteren. De bevinding uit het rapport dat de helft van de AI-uitgaven werd goedgekeurd zonder volledig inzicht in de kosten, suggereert dat veel organisaties betere metingen nodig zullen hebben voordat ze kunnen optimaliseren.
Het rapport van het Capgemini Research Institute draagt bij aan een groeiend aantal onderzoeken waaruit blijkt dat de volgende fase van de zakelijke AI-markt niet zal worden bepaald door wie AI adopteert, maar door wie het op winstgevende wijze inzet – en dat de modellenmix binnen grote organisaties op het punt staat veel gevarieerder te worden.
---
Blijf AI een stap voorOntvang het laatste AI-nieuws, analyses en doorbraken – allemaal op één plek.
Lees meer AI-nieuws →
