De meeste AI-leveranciers in Nederland rekenen per uur en houden het eindbedrag verborgen. Dit is een heldere benchmark van wat AI-projecten in 2026 werkelijk kosten — verankerd op de vaste prijzen die Crux Digits publiceert, zodat je kunt budgetteren voordat je met iemand praat.
Laatst bijgewerkt: 11 juni 2026
In Nederland valt een AI-project doorgaans in drie prijsklassen. Een gerichte AI-audit en strategie kost ongeveer €2.500. Een werkende proof of concept ligt rond €20.000. Een productieklare oplossing start vanaf €50.000. Crux Digits publiceert deze als vaste prijzen, dus je kent het bedrag vóór de kick-off, niet erna.
Een AI-project is niet één aankoop — het zijn drie beslissingen, elk met een eigen scope en prijs. Crux Digits publiceert voor elke stap een vaste prijs, zodat je klein kunt beginnen, waarde kunt aantonen en pas opschaalt als de resultaten op tafel liggen.
Dit zijn precies dezelfde bedragen die we elke klant offreren. Geen urenteller, geen "dat hangt ervan af", geen onverwachte factuur aan het eind van de maand.
| Fase | Wat je krijgt | Prijs |
|---|---|---|
| AI-audit & strategie | Een gestructureerde analyse van je data, processen en meest waardevolle AI-use-cases, plus een geprioriteerde routekaart die van jou is — of je nu met ons bouwt of niet. | €2.500 |
| Proof of concept | Eén use-case gebouwd als werkend prototype op je echte data, zodat je nauwkeurigheid, inspanning en ROI ziet vóór je naar productie gaat. | €20.000 |
| Productie-lancering | De gevalideerde use-case verhard, geïntegreerd en uitgerold in de dagelijkse praktijk, met monitoring, governance en afstemming op de EU AI Act. | vanaf €50.000 |
Binnen elke klasse bepaalt een handvol factoren waar je uitkomt. De audit is vast; de proof of concept en de productiefase bewegen mee met de scope. De grootste hefboom is bijna altijd hoe schoon en toegankelijk je data is.
De meeste AI- en dataconsultants in Nederland rekenen per dag. Dat model schuift alle risico stilletjes naar de koper: hoe langer het project duurt, hoe meer de leverancier verdient, en je weet het eindbedrag pas als het is uitgegeven. Scope creep is in dat model geen fout — het is het verdienmodel.
Een vaste prijs draait de prikkel om. Als het bedrag vooraf vaststaat, draagt de leverancier het risico van uitloop, dus zijn beide partijen gemotiveerd om de scope strak te definiëren en te leveren. Je kunt offertes vergelijken, intern budget laten goedkeuren en de oplevering aan een heldere lijn houden. Ondoorzichtigheid is geen neutrale standaard — het is een kostenpost, en het is waarom AI voor veel Nederlandse mkb'ers nog onbetaalbaar aanvoelt terwijl ze er juist baat bij zouden hebben.
Ter context volgt hier eerlijke, algemene indicatie van wat de bredere Nederlandse markt rekent — geen specifieke offertes, maar de bandbreedtes die kopers in 2026 vaak tegenkomen:
Het doel van vaste prijzen publiceren is een hard, vergelijkbaar getal naast deze vage bandbreedtes zetten — zodat je elke offerte die je krijgt kunt toetsen.
De duurste AI-fout is een grote, ambitieuze bouw die niemand eerst heeft gevalideerd. De gedisciplineerde route is het tegenovergestelde: begin klein, bewijs waarde op echte data, en schaal daarna alleen op wat werkt.
Budgetteer in die volgorde en je eerste AI-project is een reeks kleine, omkeerbare weddenschappen — geen grote sprong in het diepe.
De prijzen bovenaan deze pagina zijn reëel, maar een bedrag krijgt pas betekenis als je weet wat het beweegt. In de praktijk verklaren zes factoren vrijwel het hele verschil tussen een opdracht van €2.500 en een van €50.000.
In plaats van een open "het hangt ervan af", zo verhouden de fasen zich tot onze eigen vaste prijzen.
Een groot deel van de markt verkoopt AI op dagtarieven. Het probleem is simpel: een open dagtarief maakt begroten onmogelijk. Je kunt je directie niet vertellen wat een project kost, want het bedrag hangt af van hoelang iemand kiest te werken. De discovery loopt uit, de scope kruipt op, en de teller loopt door los van het resultaat.
Wij werken juist daarom met vaste prijzen. Een vaste prijs dwingt het lastige scopegesprek naar voren, verlegt het risico op uitloop naar ons in plaats van naar jou, en geeft je een bedrag dat je echt kunt goedkeuren. Bovendien is de code van jou — geen lock-in, geen huur. Zie onze prijzen voor de volledige opbouw.
De bouw is niet de hele kostprijs. Total cost of ownership omvat hosting en inference, monitoring op drift, iteratie als je processen veranderen, en af en toe hertraining. Een model is een levend systeem, en doen alsof dat niet zo is, is precies hoe projecten in jaar twee stilletjes over budget gaan.
Het rendement is reëel, maar zelden direct. Tijdwinst zie je binnen weken — kenniswerkers winnen volgens recent werkplekonderzoek mediaan zo'n 6,4 uur per week terug — maar de volledige ROI op een productiebouw duurt vaak twee tot vier jaar. Sommige goedgekozen projecten doen het veel beter: een studie uit 2025 vond dat AI-projecten met hoog rendement circa 150% opleveren in het eerste jaar via besparingen. De grootste productiviteitswinst zit in specifieke functies — software/IT en klantenservice rond 32%, inkoop rond 27% — en daarom telt het kiezen van het juiste proces zwaarder dan het kiezen van het meest indrukwekkende model.
Ook schaal beïnvloedt de kansen. In één onderzoek meldde 55% van het mkb productiviteitswinst tegenover 72% van de grote bedrijven — kleinere bedrijven winnen minder vaak, meestal omdat scope en datadiscipline verslappen. En specifiek in Nederland meldt het CBS dat 29,8% van het mkb inmiddels AI gebruikt, terwijl 74,6% van de niet-gebruikers gebrek aan ervaring noemt als reden om nog niet begonnen te zijn.
De kosten die het mkb onderschat zijn steeds dezelfde: dataopschoning vóórdat een model draait, de maandelijkse inferencerekening bij hoog volume, integratie in legacy-systemen, compliancedocumentatie, en het verandermanagement om mensen de tool echt te laten gebruiken. Niets daarvan zit in een demo; alles daarvan zit in productie.
De-risken doe je niet door meer uit te geven — maar door kleiner te beginnen. Kies één proces, zet er een vaste prijs op, en bewijs het rendement voordat je opschaalt. Een audit van €2.500 gevolgd door een proof of concept van €20.000 vertelt je bijna alles wat een bouw van €50.000 zou doen, tegen een fractie van het risico. Kan een subsidie een deel dekken, kijk dan of je in aanmerking komt voor AI-subsidie voor het mkb. Begin smal, meet eerlijk, en laat één bewezen resultaat de volgende betalen.
Het valt in drie prijsklassen. Een AI-audit en strategie kost ongeveer €2.500, een werkende proof of concept ongeveer €20.000, en een productie-lancering vanaf €50.000. Crux Digits publiceert deze als vaste prijzen, zodat het totaalbedrag bekend is voordat het project start.
De meeste Nederlandse AI-consultants rekenen per dag (doorgaans €900–€1.800), waardoor het totaal pas bekend is als het werk klaar is. Geen vaste prijs geven houdt het risico van scope creep bij de koper. Vaste prijzen publiceren draait dat om — je kunt vooraf budgetteren en vergelijken.
Een gestructureerde analyse van je data, processen en beste AI-use-cases, met als resultaat een geprioriteerde routekaart die van jou is — of je nu met ons bouwt of niet. Ontworpen om dure, verkeerd gerichte projecten te voorkomen voordat ze beginnen.
De belangrijkste factoren zijn datagereedheid (rommelige data vraagt extra engineering), het aantal en de complexiteit van use-cases, hoe diep de AI integreert met je bestaande systemen, en EU AI Act-compliance en governance bij use-cases met een hoger risico.
Nee. Het model is bewust gefaseerd: begin met de audit van €2.500, valideer één use-case met een proof of concept van €20.000, en ga pas naar een productiebouw van €50.000+ als de pilot ROI aantoont. Elke stap is een kleine, omkeerbare weddenschap.
Elke opdracht bij Crux Digits begint met een AI-audit tegen een vaste prijs van €2.500 — een geprioriteerde routekaart die je houdt, of je nu met ons bouwt of niet. Geen urenteller, geen onverwachte factuur.
Bekijk de volledige prijzenKies een onderwerp — of typ gewoon direct.