Welk AI-model past bij jouw app? Een beslisboom voor ondernemers
Tech
Waarom deze keuze niet standaard is
"We willen AI in onze app" is een startpunt. Een chatfunctie voor klantenservice vraagt om iets anders dan een app die offline op de werkvloer werkt, en een app die met gevoelige bedrijfsdata werkt vraagt weer om een andere aanpak. De keuze voor een AI-model bepaalt rechtstreeks wat een functie gaat kosten, hoe snel hij aanvoelt voor de gebruiker, en of gevoelige data de app wel of niet verlaat. We beginnen daarom bij een paar simpele vragen.
Heeft de AI internet nodig?
Dat is de eerste vraag die we stellen.
Is het antwoord nee, en past het model op het apparaat zelf, dan kijken we naar on-device AI, ook wel edge AI genoemd. Het model draait lokaal op de telefoon of tablet van de gebruiker: geen cloudkosten, geen laadtijd omdat er niets over het internet hoeft, en gevoelige data die het toestel nooit verlaat. Het model is kleiner en kan minder complexe taken aan dan een cloud-variant.
Is het antwoord nee, maar past het model niet op het apparaat, dan gaat het naar een eigen model in de cloud, zonder tussenkomst van een externe aanbieder.
Als er wel internet nodig is: hoe belangrijk is privacy of maatwerk?
Is privacy of maatwerk cruciaal, dan komt een eigen gehost open-source model in beeld, vaak met RAG (retrieval augmented generation), waarbij het model kan putten uit jouw eigen bedrijfsdata. Dit is vooral relevant bij veel volume en wanneer je controle over je eigen data nodig hebt. Het geeft volledige controle en geen vendor lock-in, is duurder om te beheren en vraagt specifieke MLOps-kennis in huis of bij je ontwikkelpartner.
Is privacy of maatwerk niet doorslaggevend, dan is een API naar een bestaand model zoals GPT, Claude, Gemini of Mistral meestal de snelste weg naar een goed werkende functie. Je profiteert van de kwaliteit van een groot, continu verbeterd model met weinig onderhoud aan jouw kant, je betaalt per aanvraag, bent afhankelijk van een externe partij, en je data verlaat de app.
De meeste apps combineren dit
In de praktijk kiezen de meeste professionele apps voor een hybride aanpak: een combinatie, waarbij elk onderdeel van de app de aanpak krijgt die daar het beste bij past. Dat geeft de beste balans tussen snelheid, kosten en kwaliteit, tegen een iets complexere architectuur.
Overzicht
Situatie | Oplossing |
|---|---|
Geen internet nodig, model past op het apparaat | On-device AI |
Geen internet nodig, model past niet op het apparaat | Eigen model in de cloud |
Internet nodig, privacy/maatwerk cruciaal | Eigen gehost model met RAG |
Internet nodig, privacy/maatwerk niet cruciaal | API naar bestaand model |
De meeste professionele apps | Hybride combinatie |
Hoe wij deze beslisboom gebruiken
Dit is het afwegingskader dat we zelf hanteren bij elk project waar AI in beeld komt. We kijken naar wat de app moet doen en onder welke omstandigheden, en leiden daar de juiste technologie uit af.
Neem contact met ons op, of begin gewoon met een kop koffie, dan denken we mee over welk AI-model bij jouw app past.