Kunstmatige intelligentie (AI) is snel een vertrouwd onderdeel geworden van ons leven en werk, en ondernemingen en particulieren gebruiken het nu dagelijks. Steeds meer bedrijven willen nu verder kijken dan bestaande AI-services en systemen ontwikkelen die zijn afgestemd op hun eigen activiteiten en services.

Houd rekening met de technische haalbaarheid, de activiteiten na de ontwikkeling, de kosten en de inkomsten genereren om AI-ontwikkeling in een zakelijke omgeving te laten slagen. Vooral AI-producten kunnen schommelende kosten voor de API (Application Programming Interface) en rekenkracht met zich meebrengen die gekoppeld zijn aan de activiteitsniveaus. Ontwerp dus een facturatiemodel dat aansluit bij de functies van de service.

In dit artikel leggen we de AI-ontwikkelingsmethoden en de belangrijkste factoren om in gedachten te houden uit, evenals manieren om efficiënt inkomsten te genereren met deze producten, waarbij we rekening houden met trends in de Japanse AI-markt.

Kernpunten

• Bouwen met AI verwijst naar het creëren van systemen en services die machine-learning, generatieve AI en andere technologieën toepassen om bedrijfsprocessen te automatiseren, gegevens te analyseren en content te genereren.
  
• AI-ontwikkeling verloopt in fasen, van het definiëren van de doelen en het rendement (ROI), via proof of concept (PoC)-validatie, tot de implementatie en de volledige ingebruikname.
  
• Let bij AI-ontwikkeling op nauwkeurigheid, gegevensbeheer, beveiliging, operationele kosten en Japanse wetten en richtlijnen.
  
• Om inkomsten te genereren met AI-producten, moet je een prijsstructuur bepalen op basis van de gebruiksfrequentie en de operationele kosten. Ook moet je een systeem opzetten dat eenvoudig beheer van facturatie en facturering mogelijk maakt naarmate je gebruikersbestand groeit.
  

Bouwen met AI-tools

Bouwen met AI betekent het gebruiken van technologieën zoals machine-learning, deep learning en generatieve AI om systemen en services te creëren die bedrijfsprocessen automatiseren, gegevens analyseren en tekst en afbeeldingen genereren. Het vakgebied omvat door AI aangedreven apps, maar ook systemen voor vraagvoorspelling, aanbevelingsfuncties, chatbots, AI-agenten en tools die interne processen ondersteunen.

Bij de term 'AI-ontwikkeling' denken sommige mensen aan het helemaal vanaf nul bouwen van een AI-model. Tegenwoordig bieden beschikbare modellen, API's, cloudservices en no code- of low-code-tools andere manieren om applicaties te bouwen. Hierdoor kunnen mensen met beperkte professionele ontwikkelingservaring AI-producten bouwen door kant-en-klare technologieën en platformen te combineren.

Het voltooien van een systeem is niet het einddoel bij AI-ontwikkeling. Om doorlopend gebruik te garanderen, moet je blijven verbeteren terwijl je de nauwkeurigheid, veiligheid, operationele kosten en activiteitsniveaus controleert. Als je van plan bent een AI-product commercieel aan te bieden, moet je ook vanaf de ontwikkelingsfase plannen hoe je inkomsten genereert en de facturatie regelt.

Het basisproces van AI-ontwikkeling

AI-ontwikkeling verloopt in fasen: conceptualisering, PoC, implementatie en uitvoering.

De conceptfase voor het bepalen van de richting van de AI-ontwikkeling

De eerste stap is het duidelijk definiëren van het beoogde resultaat. Overweeg de volgende punten voordat je beslist over het AI-model en de te gebruiken ontwikkeltools:

• Wie gaat het gebruiken?
  Identificeer de doelgebruikers van het AI-product, zoals particuliere of zakelijke gebruikers.
  
• Welke problemen worden hiermee opgelost?
  Identificeer de problemen waarmee gebruikers worden geconfronteerd en verduidelijk de waarde die het AI-product gaat bieden.
  
• Wat wordt ermee bereikt?
  Definieer de bedrijfsresultaten die je wilt bereiken, zoals het vergroten van het aantal gebruikers, het verbeteren van conversiepercentages of het stimuleren van voortgezet gebruik.
  

Stel bij het ontwikkelen van een klantgerichte AI-dienst bijvoorbeeld specifieke doelen, zoals gebruikers helpen taken sneller uit te voeren of functies aanbieden die langdurig gebruik stimuleren, in plaats van alleen te streven naar 'het bouwen van een dienst die AI gebruikt'.

Je moet ook de ROI beoordelen door ontwikkel- en operationele kosten af te wegen tegen de verwachte inkomsten of het verwachte gebruik van het product. Door de commerciële haalbaarheid in de planningsfase te evalueren, kun je bepalen of je verder wilt gaan met de PoC en volledige ontwikkeling.

De PoC-fase om de haalbaarheid te verifiëren

Zodra de doelstellingen en ideeën in de conceptfase zijn verduidelijkt, is de volgende stap het uitvoeren van een PoC. In deze fase helpt kleinschalige validatie om te bepalen of de beoogde AI-functies haalbaar zijn en voldoende precisie en effectiviteit bieden, voordat je overgaat tot volledige ontwikkeling.

Als je bijvoorbeeld AI ontwikkelt voor het voorspellen van de vraag, test dan hoe nauwkeurig deze de werkelijke vraag voorspelt op basis van historische gegevens. Als de AI is ontworpen om te reageren op vragen van klanten, controleer dan of deze passende antwoorden geeft op verwachte vragen en of deze de tijd vermindert die vertegenwoordigers besteden aan het beantwoorden van vragen.

Bekijk waar nodig de functies, gegevens en ontwikkelingsstrategie op basis van de PoC-bevindingen en bepaal of het project klaar is voor grootschalige implementatie.

De implementatiefase om een AI-product te bouwen

Zodra je hebt bevestigd wat de PoC kan bereiken, bouw je een AI-product dat in een productieomgeving kan draaien. In deze fase integreer je AI-modellen en API's terwijl je de functies ontwikkelt die nodig zijn voor echt gebruik, inclusief een gebruikersinterface, database, authenticatiefuncties en integratie met bestaande systemen.

Om een stabiele werking te garanderen naarmate het aantal gebruikers toeneemt, moet je rekening houden met verwerkingssnelheid, veiligheid, gegevensbeheer en operationele kosten. AI-API's en cloudplatforms kunnen duurder worden naarmate de activiteit toeneemt. Bouw het systeem daarom met daadwerkelijk gebruik in gedachten.

Test na de implementatie de reacties, voorspellingsresultaten, systeembruikbaarheid en algemene prestaties van de AI voordat deze wordt geïmplementeerd en in gebruik wordt genomen.

De operationele fase van continue verbetering

AI-producten vereisen voortdurende verbetering na de release door middel van monitoring van activiteitspatronen en uitvoerkwaliteit. Aan de hand van de gebruiksstatistieken en feedback van gebruikers controleer je de nauwkeurigheid van de reacties en de verwerkingssnelheid om de bruikbaarheid vanuit het perspectief van de gebruiker te verbeteren.

Bovendien kunnen de inhoud en nauwkeurigheid van de antwoorden voor dezelfde vraag veranderen wanneer de geïmplementeerde AI-modellen of externe diensten worden geüpdatet. Bevestig regelmatig dat het systeem ook na de lancering goed blijft werken en pas de instellingen of mogelijkheden indien nodig aan.

Technologieën en omgevingen die nodig zijn voor AI-ontwikkeling

De technologieën en omgevingen die nodig zijn voor AI-ontwikkeling verschillen afhankelijk van de schaal van het product en de functies die worden geïmplementeerd. Dit gedeelte behandelt de belangrijkste technische componenten en instellingen die worden gebruikt:

Programmeertalen

Bij AI-ontwikkeling bouwen programmeertalen AI-modellen en verwerken ze gegevens. Python wordt veel gebruikt voor dit werk vanwege de rijkdom aan bibliotheken voor machine-learning en gegevensanalyse.

Bij het end-to-end bouwen van een AI-product kun je afhankelijk van de applicatie andere talen gebruiken. Ter illustratie: JavaScript wordt gebruikt voor interfaces van webservices, terwijl C++ gebruikelijk is in systemen die verwerking met hoge snelheid vereisen.

Ontwikkelingsomgevingen en rekenkracht

AI-ontwikkeling kan plaatsvinden in lokale omgevingen, cloudinfrastructuur, dedicated servers en andere resources. Voor relatief kleinschalige ontwikkeling is een pc voldoende. Projecten met grote datasets of samenwerking met meerdere mensen hebben vaak baat bij een cloud-setup.

AI-training en gegevensverwerking vereisen ook rekenkracht zoals CPU's, GPU's, geheugen en opslag. Krachtige GPU's worden aanbevolen, vooral voor het trainen van aangepaste modellen en het verwerken van grote hoeveelheden gegevens. Bestaande AI-API's elimineren daarentegen de noodzaak om het model intern uit te voeren, wat de behoefte aan grootschalige rekenkracht kan verminderen.

Frameworks en bibliotheken

Frameworks en bibliotheken ondersteunen taken zoals modelbouw, training en gegevensverwerking bij AI-ontwikkeling. Veelgebruikte functies zijn al beschikbaar, dus het is niet nodig om programma's helemaal vanaf nul te schrijven.

Representatieve voorbeelden zijn PyTorch en TensorFlow voor machine-learning en deep learning, en Pandas en NumPy voor gegevensanalyse. Voor generatieve AI vertrouwen ontwikkelaars doorgaans op software development kits (SDK's) voor AI-API's, evenals frameworks die de ontwikkeling van AI-agenten ondersteunen, zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG) en LangChain, die externe bronnen ophalen en deze in antwoorden verwerken.

De groeiende AI-markt en de zakelijke adoptie ervan in Japan

De verwachting is dat Japanse ondernemingen blijven investeren in de ontwikkeling van AI-technologie.

Volgens het Whitepaper voor informatie en communicatie 2025 van het ministerie van Binnenlandse Zaken en Communicatie bereikte de binnenlandse markt voor AI-systemen in 2024 een omvang van 1,34 biljoen yen, een stijging van 56,5% ten opzichte van het jaar daarvoor. De markt zal naar verwachting blijven groeien tot naar schatting 4,19 biljoen yen in 2029.

Ondernemingen gebruiken in toenemende mate generatieve AI voor verschillende taken, waaronder programmeren, tekstsamenvatting, marketing en support. Hoewel veel initiatieven tot nu toe waren gericht op het aanpakken van het tekort aan arbeidskrachten en het verbeteren van de operationele efficiëntie, zouden nieuwe door AI aangestuurde diensten in het land aan populariteit kunnen winnen.

Aandachtspunten om in gedachten te houden voor AI-ontwikkeling

Let bij AI-ontwikkeling op de technische aspecten naast de gegevensverwerking, de systeemuitvoer en de Japanse regelgeving.

Bepalen of AI nodig is

Hoewel AI handig is, is het niet de perfecte oplossing voor elke uitdaging. Wanneer eenvoudige voorwaardelijke vertakkingen of bestaande systemen voldoende zijn, kan de introductie van AI de ontwikkeling en activiteiten complexer maken.

Bepaal, voordat je een ontwikkelingsbenadering kiest, of het product dat je bouwt nauwkeurigheid en flexibiliteit nodig heeft, of dat een conventioneel systeem volstaat.

Op gegevenskwaliteit en -beheer letten

De nauwkeurigheid van AI-voorspellingen en -analyses hangt sterk af van de kwaliteit van de trainingsgegevens. Als de trainingsset verouderde, onnauwkeurige of bevooroordeelde informatie bevat, kan dit de uitvoer en besluitvorming van de AI negatief beïnvloeden.

Beperk klantinformatie of interne gegevens bij de verwerking tot het absolute minimum dat nodig is en beslis vooraf over opslagmethoden en toegangsrechten. Stel vroeg in de ontwikkeling vast welke invoer aan de AI wordt geleverd en hoe deze wordt beheerd.

AI-antwoorden niet klakkeloos vertrouwen

AI is goed in het genereren van aannemelijk klinkende tekst, maar de content is niet altijd accuraat. De antwoorden kunnen onjuiste informatie bevatten of het antwoord kan variëren afhankelijk van hoe de vraag is geformuleerd.

Het is bijzonder riskant om beslissingen uitsluitend te baseren op door AI gegenereerde antwoorden in vakgebieden zoals contracten, financiën en gezondheidszorg, waar nauwkeurigheid een grote zorg is. Bepaal vooraf welke taken je aan AI overlaat en welke menselijke controle vereisen.

Japanse wet- en regelgeving en AI-gerelateerde richtlijnen controleren

Begin bij het ontwikkelen en aanbieden van AI in Japan met het verifiëren van de wet- en regelgeving die relevant is voor de betrokken gegevens en services, zoals de Wet op de bescherming van persoonsgegevens en de Auteurswet.

De AI-wet is in 2025 in werking getreden om AI-onderzoek, -ontwikkeling en -gebruik te bevorderen en tegelijkertijd de bijbehorende risico's aan te pakken. De Richtlijnen voor AI-ondernemers zijn ook gepubliceerd voor ondernemingen die AI gebruiken. Blijf bij het aanbieden van AI-services op de hoogte van deze Japanse regels en richtlijnen:

Inkomsten genereren met AI-producten

Houd rekening met de ontwikkeling, de prijsstelling en de inkomsten om een AI-product als bedrijf te behouden. Aangezien de API-kosten en AI-verwerkingskosten kunnen stijgen met het gebruik, kies je een prijsbenadering die bij je product past.

Abonnementen

Een abonnement is een facturatiemethode waarbij vaste kosten worden ingesteld, zoals een maandelijks of jaarlijks bedrag. Het werkt goed voor AI-schrijftools en zakelijke ondersteuningsservices die doorlopend worden gebruikt. Omdat het de resultaten gemakkelijker te voorspellen maakt, kun je lopende activiteiten effectiever plannen.

Zonder gebruikslimieten kunnen veelgebruikers echter hogere API-gerelateerde kosten maken en de winst onder druk zetten. Implementeer waar nodig maatregelen zoals gebruikslimieten of extra kosten boven een bepaalde drempel.

Facturatie naar gebruik

Facturatie naar gebruik is een methode waarbij je betaalt op basis van verbruik. De prijsstelling wordt bepaald door factoren zoals het aantal AI-API-verzoeken, tokens, gegenereerde afbeeldingen en de hoeveelheid verwerkte gegevens.

Voor producten waarbij de kosten voor AI-API's en rekenkracht stijgen met het gebruik, kan deze prijsbenadering helpen om de uitgaven beter te beheren. Een nadeel is dat maandelijkse betalingen voor gebruikers moeilijker te voorspellen zijn omdat de kosten schommelen.

Per gebruik betalen

Zoals de naam al doet vermoeden, is betalen per gebruik een betaalmethode waarbij je telkens betaalt als je de service gebruikt. Dit is ideaal voor services die met tussenpozen nodig zijn, zoals het maken van AI-rapporten, het genereren van afbeeldingen en het analyseren van gegevens. Voor producten die niet afhankelijk zijn van terugkerende facturatie, is het een eenvoudige prijsbenadering.

Hybride facturatie

Het hybride model combineert meerdere facturatiemethoden. Je kunt bijvoorbeeld maandelijkse kosten instellen als het basistarief en extra kosten in rekening brengen voor activiteit boven een bepaalde drempel.

Omdat het zorgt voor een stabiele maandelijkse inkomstenstroom terwijl de inkomsten kunnen groeien met toenemend gebruik, past deze facturatiemethode goed bij AI-producten.

Het juiste facturatiemodel kiezen voor jouw AI-product

De geschiktheid van de verschillende facturatiemethoden voor AI-producten is afhankelijk van de aard van de dienst, hoe de kosten worden gemaakt en de gebruikspatronen. Hier is een overzicht van de belangrijkste punten om te overwegen bij het kiezen van een facturatiemodel:

Afstemmen op de kostenstructuur van het product

Voor diensten met AI-API's en rekenkundige verwerking, waarbij de kosten stijgen naarmate het verbruik toeneemt, is facturatie op basis van gebruik of hybride facturatie geschikt. Voor diensten waarbij kostenschommelingen als gevolg van activiteit minimaal zijn, is een abonnement met een vast tarief geschikter.

Laten we eens kijken naar de kosten die gepaard gaan met het aanbieden van AI-producten:

Gemak van budgetbeheer voor klanten

Houd bij het kiezen van een facturatiemodel rekening met de bedrijfskosten en hoe duidelijk gebruikers de kosten kunnen begrijpen. Als ze niet goed begrijpen hoeveel de dienst gaat kosten, vermijden ze mogelijk het gebruik ervan of aarzelen ze om deze überhaupt te implementeren.

Vooral voor B2B-AI-producten maken duidelijke prijzen het gemakkelijker om interne financiering te beveiligen en wordt de drempel om tot aankoop over te gaan verlaagd.

Aangezien de betaalmethoden die voor gebruikers het gemakkelijkst zijn per persoon verschillen, is het aanbieden van meerdere prijsopties en gebruikers de keuze laten een belangrijke overweging.

Facturatie en facturen voor AI-producten vereenvoudigen

Naarmate AI-producten groeien, neemt ook de moeite toe die nodig is om tariefplannen te beheren, het gebruik bij te houden, de kosten te berekenen en facturen uit te schrijven. Vooral bij op gebruik gebaseerde en hybride facturatie kan handmatig beheer ingewikkeld worden, omdat de gefactureerde bedragen moeten worden berekend op basis van het verbruik.

Gespecialiseerde tools zoals Stripe Billing kunnen de administratieve werklast voor de facturatie aanzienlijk verminderen.

Hoe Stripe Billing je kan helpen

Met Stripe Billing kun je klanten factureren en beheren zoals jij dat wilt, van eenvoudige terugkerende facturatie tot facturatie naar gebruik en contracten die tijdens de verkoop zijn onderhandeld. Begin binnen enkele minuten met het ontvangen van terugkerende betalingen wereldwijd, zonder dat je daarvoor code nodig hebt, of bouw een aangepaste integratie met behulp van de API.

Stripe Billing kan je helpen met het volgende:

• Flexibele prijzen aanbieden: reageer sneller op de vraag van gebruikers met flexibele prijsmodellen, zoals op basis van gebruik, gelaagd, vast bedrag plus extra kosten, en meer. Ondersteuning voor kortingsbonnen, gratis proefversies, pro rata berekeningen en add-ons is ingebouwd.

• Wereldwijd uitbreiden: verhoog de conversie door de betaalmethoden aan te bieden die klanten het liefst gebruiken. Stripe ondersteunt meer dan 125 lokale betaalmethoden en meer dan 130 valuta's.

• Inkomsten verhogen en verloop verlagen: Verbeter het vastleggen van inkomsten en verlaag onvrijwillig verloop met Smart Retries en automatiseringen van de herstelworkflow. De hersteltools van Stripe hebben gebruikers geholpen om in 2025 meer dan $ 8,2 miljard aan inkomsten terug te vorderen.

• Je efficiëntie verhogen: gebruik de modulaire tools van Stripe voor belastingen, omzetrapportage en gegevens om meerdere omzetsystemen te consolideren tot één systeem. Eenvoudige integratie met software van derden.

Lees meer over Stripe Billing of ga vandaag nog aan de slag.

Veelgestelde vragen over AI-ontwikkeling