Nieuwe AI-startup Pakt Complexe AI-Compliance en Kostenproblemen Aan

October 25, 2025

De adoptie van generatieve AI in de zakelijke wereld wordt gehinderd door twee fundamentele uitdagingen: onvoorspelbaarheid en onbetrouwbaarheid. Grote taalmodellen (LLM's) zijn indrukwekkend, maar hun neiging tot 'hallucineren' en het gebrek aan diepgaand redeneervermogen maken ze ongeschikt voor taken waar precisie en AI-compliance cruciaal zijn, zoals in de juridische of financiële sector. Tegelijkertijd zorgt het op tokens gebaseerde prijsmodel voor onvoorspelbare cloudkosten, wat een nachtmerrie is voor FinOps-teams en budgetbeheerders. Een nieuwe generatie AI-startups, zoals het met 200 miljoen dollar gefinancierde Imbue, richt zich nu specifiek op het oplossen van deze kernproblemen door AI te bouwen die kan redeneren en daardoor betrouwbaarder en kostenefficiënter is in te zetten voor complexe bedrijfsprocessen.

Luister naar dit artikel:

De kern van het probleem met de huidige LLM's is dat ze excelleren in patroonherkenning en taalproductie, maar niet in daadwerkelijk redeneren. Ze begrijpen de context niet op een dieper niveau, wat leidt tot fouten in complexe, meerstaps-processen. Voor omgevingen die strikte regelgeving en compliance vereisen, is dit onacceptabel. De oplossing ligt in de ontwikkeling van 'AI-agents'. Dit zijn systemen die niet alleen taal verwerken, maar ook complexe problemen kunnen opdelen in logische stappen, tools kunnen gebruiken en een doel kunnen nastreven. Deze verschuiving van een 'chatbot' naar een 'digitale medewerker' is essentieel om AI te kunnen vertrouwen met bedrijfskritische taken en om de belofte van geautomatiseerde, intelligente processen waar te maken binnen de grenzen van wet- en regelgeving.

Het traditionele prijsmodel voor AI, gebaseerd op het aantal verwerkte tokens, creëert een significant FinOps-probleem. De kosten zijn variabel, moeilijk te voorspellen en correleren niet altijd direct met de geleverde bedrijfswaarde. De opkomst van redenerende AI-agents maakt de weg vrij voor nieuwe, meer voorspelbare prijsmodellen. Denk aan vaste tarieven per agent, per uitgevoerde taak of per maand, vergelijkbaar met SaaS-licenties. Dit stelt organisaties in staat om AI-kosten nauwkeurig te budgetteren en te beheren. Voor FinOps-professionals betekent dit een strategische verschuiving: in plaats van enkel het verbruik van cloud resources te monitoren, kunnen zij zich richten op het meten van de ROI van specifieke AI-gedreven automatiseringen en het optimaliseren van de waarde die deze agents leveren.

advertenties

De volgende fase van AI-adoptie in het bedrijfsleven zal worden gedreven door betrouwbaarheid en specialisatie, niet door de omvang van het model alleen. Startups die zich focussen op AI-agents die kunnen redeneren, lossen een fundamenteel knelpunt op voor gereguleerde sectoren. Door AI te bouwen die van begin tot eind complexe taken kan uitvoeren met verifieerbare stappen, wordt voldaan aan de strenge eisen van AI-compliance. Dit opent de deur naar geavanceerde toepassingen in juridische analyse, geautomatiseerde audits en financieel risicobeheer. De investering in deze technologie is niet alleen een technische vooruitgang, maar ook een strategische zet die de financiële voorspelbaarheid en operationele betrouwbaarheid van AI-initiatieven binnen de enterprise drastisch zal verbeteren, waardoor FinOps en technologie-leiders eindelijk op één lijn komen.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

Analyse van de kritieke WatchGuard firewall kwetsbaarheid (CVE-2022-26318)