AI-consultancy voor KMO's.
Hoe kies je een partner die oplevert?
Een AI-consultancy helpt een bedrijf beslissen waar AI de moeite loont en zet het daarna aan het werk. Voor een KMO betekent dat meestal drie dingen: een korte doorlichting van je werkprocessen, één systeem gebouwd en getest op echte cases, en een overdracht zodat je team het zelf kan beheren. Dat koop je bij een klein bureau waar de oprichter zelf werkt, zoals innops, bij een groter bureau of IT-integrator, of je start bij een publiek programma. Ze passen bij verschillende noden. Deze pagina vergelijkt ze eerlijk, geeft zes vragen om aan elke AI-partner te stellen en toont onze eigen prijzen als referentiepunt.
Welke soort AI-partner past bij een KMO?
Geen enkele is in het algemeen beter. De juiste hangt af van de omvang van het werk en van wie het resultaat moet beheren.
Wie je spreekt, doet het werk
Wie: Eén senior engineer, soms met specialisten per project.
Best voor: Eén of twee werkprocessen die snel in productie moeten, aan een vaste prijs.
Let op: Beperkte capaciteit: één of twee projecten tegelijk. Niet gemaakt voor uitrol over veel teams.
Een team, een proces, een projectleider
Wie: Accountmanager, projectleider en engineers die tijdens het project kunnen wisselen.
Best voor: Grote uitrol, veel systemen, formele aankoopprocedures en lange supportcontracten.
Let op: Dagtarieven zonder einddatum, en verkenningsfases die zelf het resultaat worden.
Bewustwording, opleiding en eerste tests
Wie: Organisaties zoals VLAIO, hub.brussels, sectorfederaties en het netwerk van de Flanders AI EDIH.
Best voor: Leren wat AI kan, subsidies vinden en een idee testen voor je investeert.
Let op: Het aanbod verandert met de financieringsperiodes, en ze bouwen en beheren je systeem niet. Kijk wat er nu loopt.
Zes vragen voor elke AI-consultancy.
Goede antwoorden zijn kort en concreet. Vage antwoorden op deze zes betekenen meestal dat het project als pilot eindigt.
- 01
Wie doet het werk, en blijft die persoon op het project tot de overdracht?
- 02
Is de prijs vast per resultaat, of een open dagtarief?
- 03
Wat betekent "in productie"? Vraag de checklist.
- 04
Kan ik een systeem zien dat jullie bouwden en dat vandaag nog draait?
- 05
Op wiens naam staan de code, de accounts en de data?
- 06
Wat gebeurt er na de lancering, en kunnen we vertrekken zonder exitkosten?
Drie stappen, publieke prijzen.
innops is een klein AI-bureau in Antwerpen. De oprichter doet de audit, de engineering en de overdracht. Bewijs: de AI-assistent van een reisorganisatie en de site en assistent van een bouwbedrijf.
Workshop
Twee hands-on tracks. Foundations om voorbij de chatbox te raken, Cowork om een werkende AI-helper op jouw échte workflow te bouwen. €525 vast per track.
AI-audit
Operator-first. We zitten bij de mensen die het werk doen. Je gaat weg met een memo: bouwen, skippen, nu niet. Stoppen mag.
Build
Gebouwd, getest op je échte werkproces, gedocumenteerd voor de overdracht. Productieklaar vanaf dag één. Assistenten, automatisering, beeldherkenning, interne tools.
Lees verder: wat een AI-agent laten bouwen kost en AI implementeren in een KMO, met subsidies.
Wat KMO's vragen over AI-consultancy.
Wat kost een AI-consultant in België?
Dat hangt af van wat je koopt: advies, opleiding of een werkend systeem. Dagtarieven van zelfstandige AI-consultants en bureaus lopen sterk uiteen en worden zelden gepubliceerd, wat vergelijken moeilijk maakt. innops publiceert zijn prijzen: een hands-on workshop kost €525 per track, een AI-audit van je werkprocessen start vanaf €1.000 vast, en het bouwen van één werkproces kost doorgaans €5.000–15.000, vastgelegd voor het werk start. Optionele hosting en onderhoud via Operate start vanaf €60 per maand. Met wie je ook praat: vraag een vaste prijs per resultaat in plaats van een open dagtarief, en vraag wat er inbegrepen is — testen op echte data, documentatie, overdracht en opvolging na de lancering. Een laag dagtarief zonder einddatum kost vaak meer dan een vaste prijs met een duidelijke eindstreep.
Kan onze IT-leverancier dit niet doen?
Soms wel, en het loont om het te vragen. Je IT-leverancier kent je systemen, accounts en beveiliging, en dat telt bij elk AI-project. Het verschil zit meestal in het werk zelf. Een model aan een mailbox koppelen gaat snel; het betrouwbaar maken vraagt iets anders: een testset uit echte cases bouwen, meten hoe vaak de output fout is, ontwerpen waar een mens goedkeurt, en kosten en kwaliteit opvolgen na de lancering. Veel IT-leveranciers verkopen AI-licenties door of zetten een standaard assistent op, en dat is prima als dat is wat je nodig hebt. Vraagt je werkproces een agent op maat, getest op je eigen data, vraag de leverancier dan om er een te tonen die hij bouwde en nog draait. Een veelvoorkomende verdeling: de IT-leverancier beheert accounts en beveiliging, de AI-partner bouwt het werkproces en draagt het over.
Wat moet een AI-consultancy opleveren?
Iets wat je team op een gewone maandag gebruikt, geen strategiedeck. Bij een doorlichting is dat een korte, geschreven memo: welk werkproces je eerst automatiseert, wat je overslaat, wat het kost en wie het beheert. Bij een bouwtraject is het een werkend systeem in productie, plus wat het in leven houdt: tests op echte cases, monitoring met meldingen, een runbook dat iemand in je team kan volgen, en accounts en code op jouw naam. Vraag elke consultancy om "klaar" te definiëren voor je tekent, als checklist en niet als gevoel. innops gebruikt voor elk bouwtraject een productietoets van zes punten en publiceert die op de pagina over AI laten bouwen. Kan een leverancier niet zeggen wat er live staat en wie het beheert, dan eindigt het traject waarschijnlijk als pilot.