Het budget dat succes opblies

Ubers chief technology officer, Praveen Neppalli Naga, gaf The Information het getal dat elke ondernemer midden in zijn zin zou moeten stoppen: het bedrijf had zijn hele geplande AI-codeerbudget 2026 in vier maanden verbrand. Uber had de tool in december 2025 uitgerold naar zo'n 5.000 ingenieurs, en de adoptie steeg van 32 procent van de ingenieurs in februari naar 84 procent die in maart 2026 als zware agentische gebruikers golden. Tegen het voorjaar legde de berichtgeving de maandkosten per ingenieur gemiddeld tussen 150 en 250 dollar en tussen 500 en 2.000 dollar voor zware gebruikers. Er was niets misgegaan. De tool werkte, ingenieurs gebruikten hem, en hem gebruiken is wat het budget leegde.

Hetzelfde patroon dook op bij Microsoft. Meerdere berichten, aangevoerd door The Verge, beschrijven dat Microsoft de meeste interne toegang tot Claude Code in zijn divisie Experiences and Devices schrapt - de groep achter Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams en Surface - tegen 30 juni 2026, en ingenieurs verplaatst naar GitHub Copilot CLI. Het officiële kader is het samenvoegen van de toolketen, maar de berichten zijn helder over de oorzaak: bij verbruiksprijzen blaast zwaar gebruik van een agentische codeertool het jaarbudget op, want de tool wordt afgerekend per verbruikte tokens, niet per bezette plaats. Hoe beter hij werkt, hoe meer hij wordt gebruikt, en hoe meer hij wordt gebruikt, hoe hoger de rekening.

Waarom het ertoe doet: dit is een basiskansfout, geen toolprobleem

Waarom het ertoe doet: de fout is niet de verkeerde tool kiezen. Het is een nieuwe tool begroten op de oude basiskans. Bedrijven prijsden AI-codering alsof het goedkope autoaanvulling was - een kleine kost per plaats die nauwelijks meebeweegt met het gebruik. Agentische tools breken die aanname omdat ze doorlopende redeneercycli draaien, en ze zijn er ook op geprijsd: de kosten schalen mee met hoeveel werk de tool doet, dus met hoe succesvol de uitrol is. Wie de pilot begroot - een handvol nieuwsgierige ingenieurs met lichte queries - modelleert de verkeerde basiskans voor een tool waarvan de hele waardepropositie is dat iedereen hem constant zal gebruiken.

Ja, maar: dit is geen argument dat agentische AI te duur is om te gebruiken. Uber zet hem nog steeds in, en de productiviteit is echt - tegen het voorjaar kwam ongeveer 70 procent van Ubers vastgelegde code van AI-tools. Het punt is smaller: verbruiksprijzen maken van adoptie een kostencurve, en het succesgeval, niet de pilot, is wat betaalbaar moet zijn. Microsofts antwoord, overstappen op een andere tool, is één oplossing; meten en begrenzen per gebruiker vanaf de eerste dag is een andere, en meestal de goedkopere.

De kern: begroot het geval van volledige adoptie en meet vanaf de eerste dag

De kern: voordat je een AI-tool met verbruiksprijzen koopt, modelleer de kosten van het scenario waarin hij werkt. Neem de kosten per gebruiker van je zwaarst verwachte gebruiker, vermenigvuldig die met het aantal mensen naar wie je echt wilt uitrollen, en controleer of dat getal in het jaarbudget past. Past het niet, dan is de tool onbetaalbaar in het succesgeval, hoe goedkoop de pilot er ook uitzag, en de gedisciplineerde zet is per gebruiker begrenzen en meten vanaf de eerste dag in plaats van het plafond in de vierde maand te ontdekken zoals Uber deed.

Het bredere beslisprincipe reikt verder dan deze ene productcategorie. Wanneer een leverancier per eenheid precies het gedrag afrekent waarvan je de toename betaalt, betekent de pilotkost niets en is de succeskost alles. Modelleer de uitkomst waarop je hoopt, niet de proef die je draait, en kun je de perfect werkende tool niet betalen, koop dan niet de tool die je meer laat betalen voor werken.

Lees hierna: Halo doodt de engine die zijn studio opat  |  Microsoft-CEO: je betaalt twee keer voor AI