Zelf bouwen of kopen? Wat een ‘ AI ’-kennislaag een fabrikant van apparatuur daadwerkelijk kost

"We zouden dit zelf kunnen bouwen."

Dat is een terechte opmerking, en je zou die moeten maken voordat je ergens geld uitgeeft. Ook bij ons, wat het schrijven van dit bericht wel een beetje ongemakkelijk maakt. Hier zijn dus onze eigen cijfers, en de gevallen waarin je ons beter niet kunt bellen.

Je programmeur richt een LLM op een map met handleidingen en zorgt ervoor dat er tegen vrijdag iets werkt. Het beantwoordt vragen. Het citeert een document. In een demo ziet het er af uit.

Dus: waarom zou je een platform kopen voor iets waarvoor je binnen een week al een prototype hebt gemaakt?

Want het prototype is niet het eindresultaat. Het prototype geeft antwoord op vragen op basis van een stapel pdf’s. Het eindresultaat moet de juiste procedure voor de juiste productvariant opleveren, de bronpagina vermelden en ook over drie jaar nog kloppen – na twee productlanceringen, een overstap naar een ander koelmiddel en het vertrek van de ingenieur die het heeft ontwikkeld.

En hier komt het lastige deel. Je stelt deze vraag omdat je helpdesk onder druk staat: steeds weer dezelfde foutcodes, de escalaties die slechts twee mensen in het gebouw kunnen oplossen, de wachtrij van januari. Juist die druk maakt een kennislaag de moeite waard — en juist daarom heeft niemand tien maanden aan technische aandacht over om er een goed uit te werken.

Dat is waar het echt om draait. Niet of je team het zou kunnen.

Waarom dit voor een fabrikant moeilijker is dan voor een softwarebedrijf

In de meeste adviezen over de keuze tussen ‘zelf bouwen’ of ‘kopen’ wordt uitgegaan van een softwarebedrijf met een helpcentrum, één product en één taal. Jij bent een fabrikant van apparatuur. Er zijn vier verschillen, die allemaal van invloed zijn op de kosten.

Met één set documenten richt je je op drie doelgroepen: je eigen aftersales- en eerstelijnsondersteuningsteam, een netwerk van installateurs die niet bij je in dienst zijn, en eindklanten. Dezelfde handleidingen, drie kennisniveaus, drie verschillende tolerantieniveaus voor een fout antwoord. Dat is niet één medewerker met een lijst met veelgestelde vragen. Het is één kennisbank met drie zorgvuldig op elkaar afgestemde presentaties.

Het aantal installateurs is sneller gegroeid dan uw ondersteuningsteam. De verkoopcijfers van warmtepompen zijn in heel Europa gestegen, terwijl het personeel dat de installaties uitvoert nog maar net is opgeleid. Elke vraag waarop de handleiding geen duidelijk antwoord geeft, belandt in plaats daarvan op uw bureau. En dit zijn externe partijen: u kunt ze niet opleiden, u kunt alleen hun vragen beantwoorden. Dat weten we uit eigen ervaring. Chapter heeft drie jaar lang installateurs opgeleid voordat we software voor hen ontwikkelden, en zijn daarmee gestopt omdat het beantwoorden van vragen steeds omvangrijker wordt, terwijl opleiding dat niet doet.

Uw documentatie loopt altijd een beetje achter. Productlanceringen, aanpassingen aan de specificaties, wijzigingen in de F-gasverordening, de overstap naar R290. Elk van deze ontwikkelingen zorgt ervoor dat een handleiding niet meer aansluit bij een apparaat dat al bij iemand thuis is geïnstalleerd.

Je bent in meerdere landen actief en werkt op seizoensbasis. Een Duitse vraag wordt beantwoord aan de hand van een Spaanse handleiding, in het Nederlands, in januari, wanneer de wachtrij het langst is en je beste technicus op vakantie is.

Daar is niets exotisch aan. Het is gewoon een veel zwaardere omgeving dan “de documenten indexeren en een chatvenster toevoegen”.

Twee manieren om het zelf te bouwen

De tegenstelling tussen ‘zelf bouwen’ en ‘kopen’ verhult iets belangrijks: ‘zelf bouwen’ verwijst naar twee heel verschillende projecten.

Niet elk ‘zelf bouwen’-project is hetzelfde. De omvang verschilt al voordat de kosten dat doen.

Traject A — eenvoudige doe-het-zelfoplossing: houd je assistent aan, bouw de kennislaag op

Je maakt al gebruik van een assistent, of je CRM-leverancier levert er een mee. Die werkt prima voor de orderstatus, maar is onbetrouwbaar als het om productgegevens gaat, omdat hij zijn conclusies trekt op basis van ongestructureerde documenten.

Je bouwt dus alleen de onderliggende laag: je structureert honderden technische gegevenspunten, implementeert controles op het ophalen en de juistheid van gegevens, en houdt het systeem up-to-date naarmate de specificaties veranderen.

Een beperktere reikwijdte, een kortere tekst. Maar dit is juist het niveau waarop wordt bepaald of een antwoord over een specifieke variant correct is of slechts aannemelijk.

≈ 110.000 € bouwkosten · ≈ 45.000 € per jaar aan exploitatiekosten · ≈ 5 maanden te leven · eerste jaar ≈ 135.000 €

Track B — volledig zelf te realiseren: assistent en kennissysteem, van begin tot eind

Jullie team bouwt de assistent, de pijplijn en de interfaces, en is vanaf dat moment verantwoordelijk voor het geheel. Voor de nauwkeurigheid en het beheer zijn realistisch gezien 2–3 FTE nodig. Het risico met betrekking tot de oplevering blijft bij jullie liggen.

≈ 270.000 € bouwkosten · ≈ 130.000 € per jaar exploitatiekosten · ≈ 10 maanden tot stabilisatie · eerste jaar ≈ 290.000 €

Beide zijn gemiddelde waarden, berekend op basis van 2 FTE (licht) en 2,5 FTE (volledig) inclusief alle kosten, plus gereedschap en infrastructuur. Onze cijfers, onze aannames. Vul je eigen totale kosten per ingenieur in en de verhouding blijft hetzelfde.

Wat de ‘ demo ’ niet laat zien

Dit is het werk dat het midden houdt tussen een prototype en iets wat je aan je helpdesk, je netwerk van installateurs en je klanten zou voorleggen.

Structuur, niet alleen stukjes. Dit is wat mensen verbaast.

Het team van Claas Rühling bij Solvis stelde het na de eerste poging duidelijk vast: het samenvoegen van de documenten werkte niet. De kwaliteit van de antwoorden verbeterde pas toen de gegevens gestructureerd werden.

De reden hiervoor is specifiek voor uw bedrijf. Bij vrijwel identieke productvarianten schiet generieke zoekopdrachten tekort, omdat het verkeerde antwoord er precies hetzelfde uitziet als het juiste. Om dit goed te doen, is een gevalideerde grafiek nodig van begrippen, onderdeelnummers, relaties en meertalige synoniemen, waarbij elk knooppunt is voorzien van een betrouwbaarheidsscore en is goedgekeurd door iemand die de producten daadwerkelijk kent. Productiegrafieken kunnen tienduizenden knooppunten bevatten.

De curatietool die uw experts daadwerkelijk zullen gebruiken in plaats van een spreadsheet, is een product op zich.

Een opslagoplossing die je echte SharePoint aankan. Geen overzichtelijke map met PDF’s. Montagevideo’s, serviceberichten in Word, spreadsheets, foto’s, dezelfde handleiding die op drie sites is gedupliceerd, mappen die je volgens IT niet mag indexeren. En een verwijderingsfunctie die ook de afgeleide gegevens verwijdert, niet alleen het bestand zelf – wat precies is wat een verzoek tot verwijdering op grond van de AVG vereist.

Een controle die de vraagsteller ter plekke kan uitvoeren. Elk antwoord wordt onderverwezen naar een document en een pagina, zodat een technicus het kan controleren voordat hij er actie op onderneemt. Dat is wat een AI -antwoord verandert van een ‘black box’ in iets waar een ingenieur, een auditor of een garantieclaim zich op kan baseren.

Een manier om te achterhalen wat er mis is gegaan. Elk systeem geeft wel eens verkeerde antwoorden. De vraag is of jouw systeem deze antwoorden omzet in een bijgehouden wachtrij, met een verantwoordelijke en een telling van hoe vaak de vraag is gesteld.

Drie verschillende soorten fouten vragen om drie verschillende oplossingen: de kennis ontbrak, de kennis was wel aanwezig maar de medewerker ging er verkeerd mee om, of het bewijsmateriaal was te mager om daar conclusies uit te trekken. De meeste dashboards rapporteren het eerste geval, bestempelen het tweede ten onrechte als het eerste en presenteren het derde als een feit.

Een testreeks voor je antwoorden, niet alleen een beoordelingsknop. Duimpjes omhoog en omlaag zijn belangrijk. Een beoordeling, en vooral het commentaar dat iemand bij een duimpje omlaag achterlaat, is het snelste signaal dat er iets mis is, en dat wordt direct doorgegeven aan de wachtrij hierboven. Maar beoordelingen komen pas binnen nadat het antwoord al is gepubliceerd.

Er zit dus een tweede laag onder. Elk bestand dat je invoert, genereert een reeks voorbeeldvragen, en die reeks dient tegelijkertijd als evaluatieset voor dat document: bekende vragen, bekende bronpagina’s, verwachte antwoorden.

Deze worden uitgevoerd als ‘scored assertions’: is het antwoord gebaseerd op de pagina waarnaar wordt verwezen, wordt de juiste productvariant gekozen, en wordt er geen gok gedaan wanneer de documentatie daar daadwerkelijk niets over zegt? Elke uitvoering wordt bijgehouden als een experiment en vergeleken met de vorige.

Dat is wat je laat zien of een wijziging in de prompt , een modelupgrade of een andere chunking-strategie ervoor heeft gezorgd dat de antwoorden beter zijn geworden, in plaats van alleen maar anders. Het is ook het onderdeel dat bijna nooit voorkomt in een zelfgemaakte schatting, en zonder dit onderdeel is elke modelupgrade een gok waarvan je de uitkomst niet kunt meten.

Toegangsrechten voor drie doelgroepen: medewerkers, installateurs en eindklanten die allemaal uit één kennisbank putten, waarbij elk de informatie ziet die voor hem of haar bestemd is, zonder dat er drie kopieën moeten worden bijgehouden die stilletjes uit elkaar groeien.

Naleving. ISO 27001, AVG, voorbereiding op de EU-wet inzake de bescherming van de persoonlijke gegevens ( AI ), hosting binnen de EU. Als je het zelf opzet, wordt elk project jouw project, jouw audit en jouw verantwoordelijkheid.

Kostenberekening. De financiële afdeling zal uiteindelijk vragen wat een opgeloste kwestie kost.

Het patroon is bij al deze projecten hetzelfde: de laatste fase duurt langer dan alles wat eraan voorafgaat, en het grootste deel van de kosten van het systeem wordt gemaakt nadat het in gebruik is genomen, niet daarvoor.

De cijfers, naast elkaar

Traject A — lichte doe-het-zelf Traject B — volledigedoe-het-zelf Hoofdstuk ReikwijdteAlleen kennislaag Het hele systeem, van begin tot eind Aangesloten op je assistent, of het helesysteem Initiële opbouw €110.000 € 270.000€1.500 Doorlopend / jaar € 45.000 € 130.000 ≈€ 20.712 Levensduur ≈5maanden≈ 10 maanden ≈ 3weken Eerste jaar ≈ € 135.000 ≈ € 290.000 ≈ € 22.212

Dat is 6×–13× minder in het eerste jaar. En het doorlopende cijfer is een tariefschema in plaats van een personeelsplan. Het groeit niet stilletjes uit tot nog een FTE.

Het cijfer voor het eerste jaar heeft betrekking op het gebruik, niet op een licentie. Hierbij wordt uitgegaan van een ruim opgezette installatie: interne medewerkers, 50 nieuwe installateurs onboarding per jaar, ongeveer 200 actieve installateurs in het veld, 20% van de supportgesprekken afgeleid, en een anonieme adviseur op uw website. Ongeveer 2.950 antwoorden per maand, waarvan er 1.500 zijn inbegrepen en de rest wordt gefactureerd tegen het standaardtarief voor overschrijding. Hoe minder u gebruikt, hoe minder u betaalt. Bij verlenging hoeven er geen licenties te worden bijgewerkt.

Elke maand dat er wordt gebouwd, is een maand waarin je voor het probleem betaalt

Of je het nu zelf bouwt of koopt: zodra een kennislaag eenmaal in gebruik is, heeft deze voor jou dezelfde waarde. Het enige dat verandert, is de datum waarop het zich begint terug te betalen.

Uitgaande van hetzelfde prijsmodel als bij de ontwikkeling, is de kennislaag ongeveer € 53.000 per jaar waard zodra deze in gebruik is genomen. Dat betekent dat elke maand zonder deze laag ongeveer € 4.400 waard is.

Een bouwproject dat vijf tot tien maanden in beslag neemt, kost dus € 17.000–€ 39.000 aan waarde die simpelweg verloren gaat, bovenop de bouwkosten zelf. Niet uitgesteld. Gewoon weg.

Het komt ook niet als een aparte post in het projectbudget voor. Het komt wel voor in de vorm van personeelstijd, installatie onboarding en en supportescalaties waarvoor je blijft betalen terwijl het interne project nog loopt.

Waar het risico ligt

Bij service op locatie is een fout antwoord geen slechte klantervaring. Het is een veiligheidsprobleem en een risico voor de garantie — een technicus die in de winter een procedure voor de verkeerde variant uitvoert op iemands verwarmingsinstallatie.

Aankoopbeslissingen die uw team ontlasten. ISO 27001-gecertificeerd, GDPR-conform, klaar voor de EU- AI -wet, gehost in de EU, elk antwoord traceerbaar tot aan de bron en modelonafhankelijk, zodat uw kennis en intellectuele eigendom van u blijven en u niet gebonden bent aan één modelleverancier.

Als je het opzet, wordt het jouw verantwoordelijkheid om al die vier zaken elk jaar opnieuw vast te stellen, te documenteren en opnieuw vast te stellen.

Wanneer je moet bouwen

We zien liever dat je zelf iets bouwt dan dat je iets van slechte kwaliteit koopt. Dus, eerlijk gezegd, in de volgende gevallen is zelf bouwen de juiste keuze:

• Jullie werkterrein is inderdaad klein en stabiel. Eén productlijn, één taal, documentatie die nauwelijks verandert, en geen installatieprogramma’s van derden waarvoor jullie verantwoording moeten afleggen, alleen jullie eigen technici. Een zelfontwikkelde oplossing zou voor jullie wel eens goed kunnen werken.
• Je hebt AI ingenieurs met reservecapaciteit en de opdracht om hen hier drie jaar lang aan te laten werken. Niet één ingenieur, slechts één keer, voor een kwartaal.
• Je hebt een strikte eis waaraan geen enkel platform voldoet: een ‘air-gapped’ omgeving, of een interne grafiek die je verplicht moet uitbreiden.

Als geen van deze punten op jou van toepassing is, gaat het hier niet om de vraag of je team capabel is. Het gaat erom wat er volgend jaar met hen gaat gebeuren.

Vragen die je jezelf moet stellen voordat je een verbintenis aangaat

1. Wie onderhoudt dit als de ingenieur die het heeft gebouwd, vertrekt?
2. Hoe gaat het om met twee varianten waarvan de handleidingen slechts één alinea van elkaar verschillen?
3. Wie keurt goed dat een antwoord over een onderdeelnummer correct is, en in welke tool?
4. Wat gebeurt er met een vraag die we niet kunnen beantwoorden? Wie neemt die dan over?
5. Hoe weten we of een modelupgrade de antwoorden heeft verbeterd, in plaats van dat er stilletjes enkele antwoorden niet meer kloppen?
6. Hoe kunnen we medewerkers, installateurs en eindklanten vanuit één bron bedienen zonder dat we drie afzonderlijke bronnen hoeven te onderhouden?
7. Wie is verantwoordelijk voor ISO 27001, de naleving van de EU- AI wet en verzoeken tot gegevensverwijdering?
8. Wat zijn de totale kosten in het derde jaar, niet in het eerste jaar?
9. Wat zouden deze ingenieurs in plaats daarvan kunnen bouwen?

Als er meer dan drie daarvan geen eigenaar hebben, ben je bezig met het in kaart brengen van een product, niet van een project.

Hoe het aankoopproces er in de praktijk uitziet

Solvis, een Duitse fabrikant van verwarmingssystemen met 300 medewerkers, heeft nu 234 dossiers in Chapter. Dankzij die dossiers zijn duizenden technische vragen afgehandeld zonder dat ze bij een specialist terechtkwamen, waardoor honderden uren weer aan het veldwerk konden worden besteed. Zelf zijn ze van mening dat een afleiding van tot wel 50% realistisch wordt naarmate het systeem verder wordt ontwikkeld; dat is hun prognose en geen vaststaand resultaat, en we geven er de voorkeur aan het op die manier te vermelden.

Bij Qvantum, een fabrikant van warmtepompen die in acht landen actief is, maakt het vervangen van filters alleen al 38% uit van alle vragen die binnenkomen. Eén vraag, duizenden keren herhaald, en voor elk daarvan moest iemand vroeger een telefoontje aannemen.

Zie het niet zozeer als software, maar meer als een nieuw teamlid dat elke handleiding, elk servicebulletin en elke instructievideo heeft doorgenomen, daar in december nog niets van is vergeten en voor alles wat erin staat het paginanummer kan noemen.

Het moet ook zichtbaar zijn op de plek waar het werk plaatsvindt: in het CRM terwijl de klant nog aan de lijn is, op het installateursportaal, op uw openbare website.

"Wanneer onze installateurs in de praktijk vragen over de installatie of foutcodes tegenkomen, moeten ze direct toegang hebben tot nauwkeurige, Solvis-specifieke procedures, en niet tot algemeen advies over verwarming." — Claas Rühling, hoofd Technologie & Productie, Solvis

"Aangezien we twee systemen hebben (CRM en prestatiesysteem), is het geweldig dat Chapter AI één centrale informatiebron biedt." — Erik Schoenmakers, Manager After Sales, Qvantum

Uiteindelijk is het aan jou om te beslissen

Het opzetten van een kennislaag voor je producten is haalbaar. Er zijn tal van goede technische teams die dit zouden kunnen doen. De vraag is echter of het beheren van een opvraagpijplijn, een curatietool, een gap- workflow - en een compliance-aanpak de beste besteding is van je technische tijd voor de komende drie jaar.

Als dat niet het geval is, hoef je niet meteen groots te beginnen. Koppel één productlijn en de documentatie die je al in SharePoint hebt, en kijk in de eerste maand wat je installateurs daadwerkelijk vragen.

De vraag die je als eerste moet beantwoorden, welke kant je ook opgaat: wat werd er vorige maand het meest aan je helpdesk gevraagd, en voor hoeveel van die vragen was er echt een mens nodig?

We hebben het al gemaakt, dus dat hoef jij niet te doen.

Bekijk hoe het werkt aan de hand van je eigen documentatie →‍