AI-tokenomics: meer AI is niet automatisch meer waarde

Generatieve AI is steeds makkelijker beschikbaar. Een prompt versturen, een document analyseren of een AI-agent een taak laten uitvoeren: voor de gebruiker lijkt het vaak één simpele actie. Achter de schermen kan echter een heel andere werkelijkheid schuilgaan. Meerdere model calls, controles, tool interactions en agents kunnen nodig zijn om tot één resultaat te komen. En iedere interactie verbruikt tokens. Dat maakt de vraag steeds relevanter: wanneer levert AI daadwerkelijk meer waarde op en wanneer zorgt het vooral voor meer kosten en complexiteit?

 

Wat is AI-tokenomics?

Tokens zijn de kleine eenheden waarin een AI-model informatie verwerkt. Zowel de input die het model ontvangt als de output die het genereert bestaat uit tokens. Hoe uitgebreider de context, hoe langer het antwoord en hoe vaker een model wordt aangeroepen, hoe groter het tokenverbruik. Dat vormt de basis voor wat we AI-tokenomics kunnen noemen: het economische model achter AI-gebruik, waarbij verbruik en kosten sterk met elkaar samenhangen.

Vergelijk het met een consultancyvraag. Je stelt één vraag, maar achter de schermen interpreteert een consultant de opdracht, verzamelt een collega informatie, stelt een specialist een antwoord op en controleert een reviewer vervolgens het resultaat. Misschien wordt het daarna nog een keer aangepast. Iedere stap kan nuttig zijn, maar iedere extra overdracht en controle kost ook tijd en geld.

Bij Agentic AI kan hetzelfde gebeuren. Wat voor een gebruiker één actie lijkt, kan bestaan uit meerdere modelinteracties, tool calls, validaties en gesprekken tussen verschillende agents.

 

Wanneer AI-gebruik en AI-waarde uit elkaar gaan lopen

Token-based pricing is op zichzelf goed te verklaren. AI-modellen vragen om aanzienlijke rekenkracht, infrastructuur en energie. Een pay-per-use-model maakt geavanceerde AI bovendien toegankelijk zonder dat organisaties zelf die volledige infrastructuur hoeven op te bouwen. Maar er ontstaat ook een interessant spanningsveld.

Een AI-provider verdient in een verbruiksmodel meer wanneer er meer tokens worden gebruikt. Voor de organisatie die AI inzet, ligt de waarde juist in het zo efficiënt mogelijk oplossen van een probleem. Dat verschil wordt belangrijker wanneer AI onderdeel wordt van bedrijfsprocessen.

Een geautomatiseerde handeling kan bijvoorbeeld meerdere AI-agents bevatten die informatie verzamelen, analyseren, elkaars resultaten beoordelen en uiteindelijk tot een beslissing komen. Iedere extra stap verhoogt het tokenverbruik. Maar verbetert die extra stap ook daadwerkelijk de uitkomst? Een groter model is niet per definitie beter. Een langer antwoord ook niet. En vijf samenwerkende agents leveren niet vanzelf meer waarde dan één goed afgebakende AI-taak.

 

Van tokenverbruik naar bedrijfswaarde: hoe Pega dit doet

Daarom verschuift de focus van hoeveel AI gebruiken we? naar hoe zetten we AI voorspelbaar en beheersbaar in? Pega speelt hierop in met Predictable AI. AI kan tijdens de ontwerp- en ontwikkelfase helpen om gestructureerde, deterministische workflows te creëren. Het proces hoeft daardoor niet bij iedere uitvoering opnieuw door AI te worden bepaald. De workflow bepaalt het procesverloop en zorgt voor herhaalbaarheid en voorspelbaarheid.

Een workflow kan wel bewust een AI-stap bevatten, bijvoorbeeld voor interpretatie of analyse. Die stap heeft dan een specifieke taak, terwijl de workflow de regie behoudt. Zo wordt voorkomen dat AI bij iedere uitvoering opnieuw het proces bepaalt, met wisselende procespaden, extra modelinteracties en onvoorspelbaar tokenverbruik als gevolg.

Ook in de prijsstelling van Pega Infinity 26 is deze gedachte zichtbaar: Pega kiest voor voorspelbare AI-kosten in plaats van afzonderlijk gemeten tokenkosten voor Pega-managed AI.

 

Conclusie AI-tokenomics: focus meer op resultaat, minder op kosten

AI-tokenomics gaat dus niet alleen over kosten, maar over de balans tussen AI-gebruik, complexiteit en bedrijfswaarde. Het doel is niet maximale AI, maar effectieve probleemoplossing. De beste oplossingen zetten AI alleen in waar het waarde toevoegt en blijven zo voorspelbaar mogelijk. Binnen Pega zie je dit bijvoorbeeld terug in de combinatie van AI met deterministische workflows en voorspelbare uitkomsten.

 

Wil je meer informatie over AI-tokenomics? Neem gerust contact op met Rio, Pega Senior System Architect bij BPM Company. Hij vertelt je graag meer!