“Sorry, ChatGPT is not available right now”
Waarom je bedrijf niet afhankelijk moet zijn van één AI aanbieder
Vorige week woensdag lag ChatGPT er drie uur uit. Voor veel gebruikers was dit misschien niet meer dan een kleine irritatie, maar voor bedrijven die hun AI-toepassingen volledig op OpenAI hebben gebouwd, waren dit drie heel dure uren. De hele API lag plat: geen ChatGPT, geen automatische verwerking van documenten, geen AI-ondersteunde klantenservice. Niets.
Voor ons was dit geen verrassing. Sterker nog, het bevestigt precies waarom we bij AIStudio vanaf dag één hebben gekozen voor een model-agnostische aanpak in ons AIConnect platform. Hoe goed een AI-platform ook is, het kan én zal een keer uitvallen.
De werkelijke impact van AI-uitval
De realiteit van AI-uitval wordt pas echt zichtbaar als je kijkt naar de dagelijkse operatie van bedrijven die zwaar leunen op AI-automatisering. Een AI-assistent die normaal duizenden klantvragen afhandelt valt stil. De geautomatiseerde documentverwerking waar teams op rekenen ligt plat. Slimme data-analyses en automatische verslaglegging komen tot stilstand. Voor veel bedrijven betekent dit direct omzetverlies en gefrustreerde klanten.
Waarom ging OpenAI down?
Volgens OpenAI's eigen postmortem was de oorzaak een nieuwe telemetrie service die onbedoeld hun Kubernetes clusters overbelastte. Voor de niet-techneuten: een relatief kleine aanpassing in hun infrastructuur had onverwachte gevolgen die het hele platform platlegde.
Dit soort incidenten zijn niet uniek voor OpenAI. Alle grote technologiebedrijven hebben er weleens mee te maken. Het echte probleem is niet dát het gebeurt, maar wat de impact is als je er niet op voorbereid bent.
Spreiding van AI-kracht
De afhankelijkheid van één enkele AI-aanbieder is volledig onnodig. Er bestaan uitstekende alternatieven zoals Anthropic's Claude, beschikbaar via hun eigen API, Google Vertex én AWS Bedrock. De Gemini modellen van Google zijn tegenwoordig ook een prima alternatief. Zelfs voor bedrijven die specifiek alleen OpenAI's modellen willen gebruiken bestaat er een alternatief via Microsoft's Azure platform.
Het inbouwen van deze redundantie hoeft niet complex te zijn. De eerste focus ligt op de meest kritische AI-processen, daar waar uitval direct impact heeft op de bedrijfsvoering. Van daaruit kun je stap voor stap alternatieven inbouwen.
In ons AIConnect platform kunnen we deze redundantie automatisch aanzetten en de vervangende modellen ook automatisch vergelijken op de kwaliteit van hun output. Maar ook in je custom AI applicatie of automation is dit prima in te bouwen, als je er maar rekening mee houdt vanaf het begin.
De toekomst is multi-model
De basis voor een robuuste AI-strategie begint bij een grondige inventarisatie van bedrijfskritische processen die afhankelijk zijn van AI. Vervolgens is het zaak om concrete alternatieven te identificeren bij andere aanbieders. Door verschillende modellen in de praktijk te testen (op kwaliteit, consistentie, snelheid én kosten) wordt snel duidelijk welke het beste aansluiten bij specifieke use cases.
AI wordt met de dag belangrijker voor bedrijfsprocessen. Die toenemende afhankelijkheid maakt het des te belangrijker om voorbereid te zijn op mogelijke verstoringen. Met de juiste voorzorgsmaatregelen hoeft een storing bij één aanbieder niet je hele operatie stil te leggen.
We denken graag mee over een LLMOps strategie die past bij jouw bedrijf om AI-implementaties toekomstbestendig te maken. Want één ding is zeker: de vraag is niet óf er weer een grote AI-provider uitvalt, maar wanneer.
info@aistudio.nl
+31 55 750 7811
