Beste CFO’s: stop niet de medewerkers die het meeste AI-budget verbruiken

Veel bedrijven maken momenteel dezelfde fout. Zodra een medewerker ineens €1.000 of meer per maand aan AI-tokens verbruikt, ontstaat er direct discussie over kostenbeheersing. Finance kijkt naar dashboards, ziet oplopende usage en denkt: dit moet efficiënter. Maar precies daar gaat het mis. Want de medewerkers die het meeste AI-budget gebruiken, zijn vaak niet de mensen die verspillen. Het zijn juist de mensen die compleet nieuwe manieren van werken bouwen binnen je organisatie.

Dit zijn de medewerkers die multi-agent workflows laten draaien terwijl ze slapen. Mensen die meerdere AI-systemen tegelijkertijd inzetten om onderzoek te doen, rapportages te genereren, content te produceren, code te schrijven, klantanalyses uit te voeren en processen te automatiseren. Waar vroeger drie afdelingen nodig waren, ontstaat nu één AI-native operator die complete ketens aanstuurt vanuit prompts en slimme workflows.

Veel CFO’s kijken nog naar AI alsof het een traditionele softwarelicentie is. Een vaste kostenpost die zo laag mogelijk moet blijven. Maar AI werkt niet zoals SaaS werkte. AI is geen tool die je per stoel afrekent. AI is variabele output. Hoe meer een medewerker AI strategisch inzet, hoe groter de output die hij of zij kan genereren.

Dat betekent ook dat hoge tokenkosten niet automatisch slecht zijn. Sterker nog: vaak is het tegenovergestelde waar. De medewerker die €1.500 per maand aan AI uitgeeft maar daarmee het werk van vijf mensen versnelt, is waarschijnlijk niet je grootste kostenpost. Het is mogelijk juist je meest waardevolle werknemer.

Veel organisaties focussen nog te veel op kostenreductie in plaats van outputvergroting. Ze zien een AI-factuur stijgen met €500 en proberen direct limieten in te bouwen. Maar diezelfde €500 kan ondertussen verantwoordelijk zijn voor tienduizenden euro’s extra productiviteit, snellere executie, minder operationele vertraging en hogere marges.

Het gevaar is dat bedrijven hun meest innovatieve medewerkers gaan afremmen precies op het moment dat ze een voorsprong beginnen op te bouwen. Want de zwaarste AI-gebruikers zijn vaak de eerste mensen binnen een organisatie die begrijpen hoe werk fundamenteel verandert. Zij gebruiken AI niet als chatbot, maar als infrastructuur. Ze bouwen systemen waarin AI-agents samenwerken, taken automatisch worden verdeeld en output continu doorloopt zonder menselijke tussenkomst.

Daar ontstaat de nieuwe vorm van leverage binnen bedrijven. Niet meer alleen door headcount of managementlagen, maar door medewerkers die technologie gebruiken om hun capaciteit exponentieel te vergroten. Eén persoon kan tegenwoordig output leveren die voorheen een compleet team vereiste. Niet omdat die persoon harder werkt, maar omdat AI de productiecapaciteit fundamenteel vermenigvuldigt.

Daarom is het misschien tijd om anders naar AI-budgetten te kijken. Softwarebudgetten zijn waarschijnlijk niet het juiste model meer. AI lijkt veel meer op variabele productiecapaciteit. Hoe slimmer je de juiste mensen ondersteunt, hoe groter de output die uit je organisatie komt.

De vraag voor CFO’s moet daarom niet zijn: “Hoe krijgen we die tokenkosten omlaag?”

De echte vraag is: “Welke medewerkers creëren dankzij AI 10x meer waarde — en hoe zorgen we dat zij nog sneller kunnen bouwen?”

Zo maak je AI-investeringen meetbaar

Slim sturen op AI-budget vraagt om data, niet om de rem erop. We helpen CFO's en directies met AI Consultancy, met praktische rapportages via AI at Work, en met een AI-keynote die het bestuur op één lijn brengt.

// Over de auteur

Job van den Berg

Mede-oprichter, AI Keynote Spreker & Techondernemer

Tech-ondernemer (1989) met een achtergrond als socioloog (Research Master (MSc) in statistiek en sociologie) en een van de meest gevraagde keynote sprekers over AI en data in Nederland. Als mede-oprichter van Ai.nl, The Automation Group en Proxies leidt hij engineers die agentic AI van prototype naar productie brengen binnen enterprises. Op het podium vertaalt Job die hands-on praktijk naar concrete strategieën. Eerder was Job Chief Data bij o.a. DPG Media en Kantar. Hij is co-auteur van 5 boeken over AI waaronder 'AI Agents' en 'Handboek AI Strategie' en een veelgevraagd expert in de landelijke media.

LinkedIn