AI-project van €50.000: wat levert dat in 2026 op?

Kernpunten: €50.000 is voor een AI-project in het MKB geen klein bedrag, maar ook geen onbeperkt budget. Realistisch levert het dit op: een werkend prototype of MVP van één duidelijk afgebakende AI-toepassing, gebouwd in 8-14 weken, live in productie. Met subsidies (WBSO + MIT + SLIM) komt daar €17.500-€25.000 van terug, waardoor de nettokosten op €25.000-€32.000 uitkomen. Wat er niet in zit: een platformmigratie, drie verschillende AI-functies tegelijk, of een enterprise-architectuur.

De realistische scope van €50.000

Een goed gestructureerd AI-project van €50.000 levert een van deze opties op:

Optie A: voorspelmodel in productie

• Een ML-model dat één concreet ding voorspelt (klantenchurn, vraagvolumes, fraude, conversie)
• Gebouwd op de bestaande data (max 2 databronnen)
• Geïntegreerd in een bestaand dashboard of CRM
• 6-9 maanden onderhoudsadvies/monitoring inbegrepen

Optie B: AI-chatbot of agent op de eigen kennis

• LLM-gebaseerde chatbot getraind op de eigen documenten, FAQ en productdata
• Geïntegreerd in de website of een intern systeem
• Vectordatabase opgezet (Pinecone, Weaviate of zelfgehost)
• Veiligheidsfilters en monitoring

Optie C: geautomatiseerde workflow met AI-stap

• Documentclassificatie, factuurherkenning, e-mailrouting of vergelijkbaar
• Integratie met de bestaande software (ERP, CRM, mail)
• Foutafhandeling en een mens in de lus waar nodig
• Doorgaans in 6-12 maanden terugverdiend op tijdwinst

Optie D: dashboard verrijkt met AI

• Bestaand Power BI- of Tableau-dashboard verrijken met voorspellingen, anomaliedetectie en vragen in gewone taal
• Combinatie van klassieke BI en ML-functies
• Geschikt als vervolg op een bestaand dashboardproject

Wat €50.000 NIET dekt

Wees realistisch over wat buiten de scope valt:

• Een volledig datawarehouse opzetten (apart project, €40.000-€100.000)
• Meerdere AI-functies tegelijk (chatbot én forecasting én dashboard: €100.000 of meer)
• AI in productie zonder bestaande data-infrastructuur (eerst van Excel naar datafundament)
• Compliance + governance + AI als geïntegreerd traject (apart €15.000-€25.000 voor compliance met de AI Act)
• Doorlopend hertrainen voor 12+ maanden (aparte operationele kosten)

Budgetverdeling: waar gaat het geld heen?

Bij een typisch project van €50.000 verdelen de kosten zich zo:

Belangrijke nuance: in een traject met Stratalytic is de subsidieaanvraag inbegrepen, zonder aparte kosten. Wij rekenen alleen voor het project zelf.

Met subsidie: van €50.000 naar €25.000-€32.000 netto

Subsidies kunnen 35-50% van het projectbudget dekken. Voor een project van €50.000 ziet de stapeling er zo uit:

WBSO (36% korting op ontwikkeluren):

• Ontwikkeluren van Stratalytic op het project: ~€30.000
• WBSO-korting: 36% × €30.000 = €10.800 terug

MIT-haalbaarheid (35% van de projectkosten in de onderzoeksfase):

• Discovery + architectuur + R&D-onderzoek: €13.000
• MIT-haalbaarheid: 35% × €13.000 (ruim onder het maximum van €20.000) = €4.550 terug

SLIM (60% van de trainingskosten):

• Teamtraining: €5.000 (apart, of binnen de €4.000 uit het budget hierboven)
• SLIM-vergoeding: 60% × €5.000 = €3.000 terug

Totale subsidieopbrengst: €18.350 (37%).

Nettokosten: €31.650 voor een werkend AI-systeem in productie.

Tijdlijn: 12 weken van briefing tot productie

Een realistische tijdlijn voor een project van €50.000:

Parallelle werkzaamheden:

• Subsidieaanvragen in week 1-2 (de WBSO loopt het hele project mee)
• MIT-haalbaarheid: doorgaans ingediend bij de start van het project
• SLIM-aanvraag in voorbereiding voor de eerstvolgende ronde

Veelgemaakte fouten bij projecten van €50.000

1. Scope-creep. "Kunnen we ook nog X erbij?" Vermijd dat als het de kern verzwakt. Eén ding goed is beter dan drie dingen middelmatig.

2. Datakwaliteit vergeten. Geen ML zonder schone data. Reserveer minimaal 20% van het budget voor data-engineering. Hier verzanden veel projecten.

3. Geen changemanagement voor het team. Het model werkt, maar niemand gebruikt het. SLIM-training reserveren is geen luxe; het bepaalt of de investering rendement oplevert.

4. Onderschatte deploymentkosten. Een model trainen kost een week. Het in productie houden vraagt doorlopend aandacht. Reserveer daar budget voor.

5. Geen subsidiestrategie. Zonder WBSO/MIT/SLIM ligt de rekening 50% hoger dan nodig. Plan dit voor de start van het project, niet achteraf.

Praktijkvoorbeeld: Masparts

Voor Masparts bouwden we voor een vergelijkbare budgetschijf drie AI-modellen in de bestaande Laravel/Filament-backend: een cross-sell-engine op 1,2 miljoen productrelaties, offertescoring met 84% nauwkeurigheid op conversie en vroege waarschuwingssignalen bij klanten. Live in vier weken, direct in het systeem waarin sales al werkte. De ROI: meetbare prioritering van offertes vanaf dag één.

Niet elk project van €50.000 levert zoveel op, maar de aanpak is overdraagbaar: één duidelijk afgebakend probleem, gebouwd in een bestaand systeem, met de subsidies vooraf geregeld.

Past het idee binnen €50.000?

Plan een kennismakingsgesprek van 30 minuten. We bespreken de use-case, schatten de scope, en geven binnen 48 uur een indicatie van budget, doorlooptijd en welke subsidies passen.

Veelgestelde vragen

Is 50.000 euro genoeg voor een serieus AI-project? Voor een MVP of een afgebakende AI-toepassing: ja. Denk aan een voorspelmodel, een chatbot op de eigen data of een geautomatiseerde workflow. Voor platforms op enterpriseschaal is dit te beperkt; reken dan eerder op €150.000-€300.000.

Hoeveel daarvan is subsidieerbaar? Met een goede subsidiestrategie: 35-50%. Concreet: €17.500 + €4.550 + €3.000 = €25.050 dekking op een project van €50.000.

Hoe lang duurt een AI-project van 50k? Doorgaans 8-14 weken van begin tot eind: drie weken voor data-onderzoek en ontwerp, vier tot acht weken voor de bouw, twee weken voor livegang en training.