Een paar tientjes per maand voor ChatGPT of een paar honderd euro per seat voor Harvey. Lange tijd leek de prijs van legal AI overzichtelijk, zeker afgezet tegen de tarieven die advocatenkantoren hun cliënten in rekening brengen. Maar nu AI zich ontwikkelt van een hulpmiddel dat vragen beantwoordt tot een technologie die zelfstandig complete werkprocessen uitvoert, blijkt die rekensom steeds minder vanzelfsprekend.
Hoeveel mag AI kosten? En wie betaalt uiteindelijk de rekening? Elgar Weijtmans, AI & Innovation Partner bij NautaDutilh, Mark Zijlstra, Head of Legal Technology bij ICTRecht, en Ilona van de Kooi, jurist digitalisering bij de provincie Zuid-Holland en onderzoeker aan de TU Delft, vinden alle drie dat juridische organisaties fundamenteel anders moeten gaan nadenken over hun investeringen in AI. Niet alleen om de kosten beheersbaar te houden, maar ook om hun onafhankelijkheid en winstgevendheid veilig te stellen.
Rendabel
Zijlstra was onlangs getuige van een casus die volgens hem veelzeggend is voor de ontwikkeling van de AI-markt. Bij een organisatie waar de juridische afdeling volop experimenteert met AI, was een medewerker teruggefloten omdat de kosten van zijn AI-agent te hoog waren opgelopen. “De agent was voor een specifiek werkproces ontwikkeld en draaide niet binnen een traditioneel abonnement, maar op basis van daadwerkelijk verbruikte tokens. Toen de rekening kwam, bleken de kosten van die agent veel hoger dan de besparing door de automatisering.”
| Wat is een ‘token’?
Tokens zijn kleine stukjes tekst die AI-systemen gebruiken om taal te verwerken. Een woord kan uit één of meerdere tokens bestaan. Zowel de ingevoerde opdracht als het gegenereerde antwoord kost tokens. AI-aanbieders berekenen hun kosten steeds vaker op basis van het aantal verwerkte tokens. Hoe intensiever en complexer het gebruik, hoe hoger de rekening. |
Het voorbeeld laat volgens Zijlstra zien dat AI langzaam maar zeker een bedrijfseconomisch vraagstuk wordt. Zolang een organisatie per medewerker een vast maandbedrag betaalt, blijft grotendeels verborgen hoeveel rekenkracht een bepaalde taak werkelijk kost. “Maar bij zelfgebouwde agents worden die kosten ineens zichtbaar”, zegt Zijlstra. “Dat hoeft geen reden te zijn om zulke toepassingen meteen uit te schakelen, maar organisaties moeten beter gaan nadenken over de verhouding tussen kosten en opbrengsten. Voor welke workflow gebruiken we welk model? Welke kosten horen daarbij? En hoe houden we het rendabel?”
Prijsmodellen
Dat de tarieven van AI-oplossingen onder druk staan, verbaast Weijtmans allerminst. Vrijwel alle grote AI-diensten rekenen een vast abonnementsbedrag per maand. Maar de eigenlijke kosten voor de leveranciers hangen grotendeels af van het daadwerkelijke gebruik. Vooral bij intensief gebruik kan het verschil tussen die twee aanzienlijk zijn. “De abonnementen zijn in feite gesubsidieerd: wie intensief gebruikt, krijgt via een abonnement al snel een veelvoud van de tokens die hij voor hetzelfde bedrag zou krijgen als hij per token betaalt”, zegt Weijtmans daarover.
“We zijn allemaal op het verkeerde been gezet met abonnementen van twintig, vijftig of honderd euro per maand”, vindt hij. Dat zulke tarieven niet blijvend kunnen zijn, stond volgens Weijtmans al langer vast. “AI-bedrijven investeren enorme bedragen in hun modellen en infrastructuur, terwijl ze tegelijkertijd proberen zoveel mogelijk klanten aan zich te binden met een laag pay-per-seat-tarief.”
Voor advocatenkantoren komt daar nog een extra complicatie bij: hun eigen cliënten stellen steeds vaker vragen over de tarieven voor juridisch werk dat met AI wordt uitgevoerd. “Kantoren worden daardoor aan twee kanten onder druk gezet”, constateert Weijtmans. “Aan de ene kant leveranciers bij wie het prijsmodel de werkelijke kosten niet meer dekt, aan de andere kant cliënten die verwachten minder te hoeven betalen.”
Streamingdiensten
Van de Kooi ziet achter de relatief lage abonnementsprijzen een weldoordachte, commerciële strategie. Volgens haar moeten gebruikers begrijpen dat achter de ogenschijnlijk eenvoudige interface van een chatbot een complexe en kostbare infrastructuur schuilgaat. “En die interface is niet neutraal. Gebruikers worden voortdurend gestimuleerd om meer vragen te stellen, meer functies uit te proberen en AI voor steeds meer werkzaamheden in te zetten. Je wordt dus aangemoedigd om het steeds meer te gebruiken, zodat je er steeds afhankelijker van wordt.”
Die afhankelijkheid moet er dan, zo redeneren de AI-leveranciers, toe leiden dat mensen straks ook bereid zijn meer geld te betalen. Van de Kooi vergelijkt die ontwikkeling met de opkomst van streamingdiensten. “Vroeger betaalde je maandelijks twee tientjes voor één televisieabonnement. Inmiddels vinden consumenten het heel normaal om tientallen euro’s per maand uit te geven aan meerdere streamingdiensten.”
Technologiebedrijven proberen een vergelijkbare vanzelfsprekendheid rond AI te creëren, schetst Van de Kooi. “Eerst wordt het gebruik gestimuleerd, vervolgens raakt de gebruiker eraan gewend en wordt overstappen steeds minder aantrekkelijk. Zo ontstaat een situatie waarin organisaties nauwelijks meer zonder hun AI-diensten kunnen, en juist op dát moment zullen de tarieven omhoog gaan.”
Agents
Een belangrijke oorzaak van het stijgende AI-verbruik is volgens Weijtmans de opkomst van agentic AI: systemen die zelfstandig meerdere stappen doorlopen om een opdracht uit te voeren. Waar een traditionele chatbot een vraag ontvangt en daarop antwoord geeft, kan een agent zelfstandig informatie verzamelen, documenten analyseren, berekeningen uitvoeren, resultaten controleren en nieuwe opdrachten aan zichzelf of andere agents geven. Dat gebeurt grotendeels zonder dat de gebruiker voortdurend nieuwe instructies hoeft te geven. “Maar al die handelingen kosten wel gewoon tokens, ook als je geen prompt ingeeft.”
Weijtmans werkt daar zelf intensief mee bij het ontwikkelen van software. Hij beschrijft hoe hij ’s avonds opdrachten voor agents klaarzet, die vervolgens zes tot acht uur zelfstandig aan het werk zijn terwijl hij slaapt. Zulke toepassingen kunnen enorme hoeveelheden werk verzetten, maar verbruiken ook veel meer rekenkracht dan een eenvoudige vraag aan een chatbot. “De informatica is doorgaans de beste voorspeller van wat er met de rest van het kenniswerk gebeurt. Wat ik in mijn vak als techneut zie, zie ik een paar maanden later terug in de juridische wereld.”
“Ik verwacht daarom dat bedrijven voor geavanceerd AI-gebruik uiteindelijk rekening moeten houden met bedragen van duizend tot tweeduizend euro per gebruiker per maand. Dat is geen voorspelling van een universeel abonnementstarief, maar een indicatie van wat intensief gebruik eenvoudigweg kan gaan kosten. Het idee dat zulke mogelijkheden blijvend beschikbaar blijven voor een paar tientjes per maand, is onrealistisch.”
Kwaliteit
Hogere kosten zijn overigens niet per definitie problematisch, benadrukt Zijlstra. “Zeker in de juridische sector kan het gerechtvaardigd zijn extra te betalen voor een kwalitatief beter resultaat.” Hij geeft het voorbeeld van AI-as-a-judge: sommige AI-systemen gebruiken een tweede model – de judge – om het antwoord van het eerste model te toetsen. “Die werkwijze kan de kwaliteit van de uitkomsten behoorlijk verbeteren, maar het levert wel extra rekenkosten op. Je zet immers een tweede agent aan het werk. De vraag is dan hoeveel die kwaliteitsverbetering waard is en of cliënten daarvoor willen betalen.”
De prijs en kwaliteit met elkaar in verhouding brengen, wordt voor advocatenkantoren een uitdaging, denkt Zijlstra. “Een goedkoop model dat belangrijke fouten maakt, kan uiteindelijk veel duurder uitpakken dan een kostbaar model dat betrouwbaar werk levert. Maar omgekeerd is het lang niet voor iedere taak noodzakelijk het krachtigste en duurste model te gebruiken.” Zijlstra vindt dat organisaties dan ook veel gerichter moeten bepalen welk kwaliteitsniveau een specifieke taak vereist. “Voor eenvoudige werkzaamheden kun je prima met een goedkoper model volstaan, terwijl complex juridisch onderzoek meer rekenkracht en aanvullende controle vraagt. Uiteindelijk draait het om de verhouding tussen kwaliteit, snelheid en kosten.”
Uurtarieven
Volgens Weijtmans is de hele keten nog op zoek naar de juiste verhoudingen. Hij onderscheidt vier partijen die ieder met een eigen prijsprobleem worstelen: de ontwikkelaars van de onderliggende AI-modellen, gespecialiseerde juridische AI-aanbieders, de advocatenkantoren die de technologie gebruiken en uiteindelijk hun cliënten. “De modelbouwers moeten hun enorme investeringen terugverdienen, de juridische AI-aanbieders moeten hun stijgende verbruikskosten opvangen en de kantoren moeten bepalen hoe zij die uitgaven verwerken in hun eigen tarieven.”
Aan het einde van die keten staat de cliënt. “En die vraagt zich steeds vaker af waarom juridisch werk nog evenveel moet kosten wanneer AI een aanzienlijk deel ervan kan uitvoeren. Dat vormt de andere kant van de financiële squeeze waarin advocatenkantoren nu terechtkomen. De kosten voor hun eigen technologie stijgen, terwijl de ruimte om die door te berekenen onder druk staat.”
Daarom verwacht hij dat het traditionele uurtarief als dominante basis voor juridische dienstverlening steeds problematischer wordt. “Kantoren zullen veel beter moeten kunnen uitleggen welke waarde zij leveren, los van het aantal uren dat een jurist daadwerkelijk aan een opdracht besteedt. Als je uren blijft verkopen, ga je eraan.”
Rendement
Ook Zijlstra vindt dat juridische organisaties hun bedrijfsmodel moeten aanpassen. AI eenvoudigweg buiten de deur houden, is geen realistische optie meer, zegt hij. Maar het omgekeerde, zoveel mogelijk werk automatiseren zonder de kosten en gevolgen goed te beoordelen, is ook onverstandig. “Kantoren moeten nauwkeurig vaststellen welke werkzaamheden geschikt zijn voor automatisering en waar menselijke controle noodzakelijk blijft. En dan moet je niet alleen licentie- en tokenkosten meerekenen, maar ook implementatie, opleiding, kwaliteitscontrole, beveiliging en de mogelijke schade die fouten kunnen veroorzaken.”
Voor de juridische sector betekent dat volgens Zijlstra dat er een nieuw evenwicht moet worden gevonden tussen snelheid, kwaliteit en kosten. “Een AI-toepassing die een advocaat uren werk bespaart, kan een uitstekende investering zijn, ook wanneer die toepassing relatief duur is in tokenverbruik. Maar als diezelfde toepassing veel controlewerk oplevert of onvoldoende betrouwbare resultaten produceert, verdwijnt de efficiëntiewinst al snel.”
Hij verwacht dan ook dat het verdienmodel van juridische dienstverlening steeds meer zal verschuiven naar de waarde en kwaliteit van het geleverde resultaat. Niet het aantal bestede uren of gebruikte tokens moet uiteindelijk centraal staan, maar wat de cliënt daadwerkelijk aan de dienstverlening heeft.
Zelfstandigheid
Volgens Van de Kooi is het verleidelijk om de oplossing voor stijgende AI-kosten vooral te zoeken in goedkopere modellen, slimmere contracten of eigen technologie. Maar ook het bouwen en beheren van eigen AI-infrastructuur kan buitengewoon kostbaar zijn. Ze kent voorbeelden van organisaties die meer digitale zelfstandigheid nastreven, maar ontdekken dat de benodigde investeringen aanzienlijk zijn en niet altijd opwegen tegen de voordelen.
“Ik maak me vooral zorgen over de positie van kleinere advocatenkantoren”, zegt ze daarover. “Grote kantoren hebben de middelen om te experimenteren, zelf AI-toepassingen te ontwikkelen en met leveranciers te onderhandelen. Kleinere kantoren hebben die ruimte vaak niet. Als AI steeds belangrijker wordt voor de juridische dienstverlening en de kosten blijven stijgen, dreigt een situatie waarin niet de kwaliteit van de jurist, maar de financiële slagkracht van het kantoor bepaalt welke technologie beschikbaar is. Daar moeten we oplossingen voor vinden, bijvoorbeeld door samenwerking of gezamenlijke voorzieningen.”
Uiteindelijk vindt Van de Kooi de manier waarop je als kantoor je AI-ondersteuning inricht vooral een strategische keuze: welke onderdelen van de juridische dienstverlening wil je zelf beheersen, welke kun je verantwoord uitbesteden en hoe behoud je de mogelijkheid om op eerdere beslissingen terug te komen? “Die vragen moet je niet pas stellen wanneer een AI-leverancier zijn tarieven verhoogt of prijsmodel omgooit. Als je je louter blindstaart op wat AI per maand kost, loop je het risico straks een veel hogere prijs te betalen: het verlies van de vrijheid om zelf te bepalen hoe je je juridische werk uitvoert.”
Dit is een verkorte versie van het interview met Van de Kooi, Weijtmans en Zijlstra dat in de nieuwe AI-special van Mr. staat, die later in november verschijnt.
