De niet-lineaire AI-kostencurve: waarom uw budget nu al achterloopt

Comyn's centrale waarschuwing is dat AI-kosten niet langer voorspelbaar zijn. In de begindagen van AI in het bedrijfsleven kostten eenvoudige queries vrijwel niets, maar nu bedrijven modellen inzetten voor complexe, meerstaps redeneertaken — wat Comyn 'agentisch' werk noemt — schaalt het tokenverbruik op een niet-lineaire manier .

"In het begin wil je dat mensen de tools gaan gebruiken – en ze kostten niet veel [...] maar nu, door de manier waarop de modellen werken en de hoeveelheid context die je erin kunt stoppen, schalen je kosten niet lineair," legde Comyn uit . Dit creëert wat hij bestempelt als een 'essentieel nieuw managementprobleem': CFO's en CTO's zitten vast aan jaarlijkse budgetcycli die geen rekening kunnen houden met kostenverschillen per taak die kunnen variëren van 10x tot 50x, afhankelijk van de complexiteit .

Deze dynamiek is niet abstract. De overstap van GitHub op verbruiksgebaseerde facturering voor Copilot op 1 juni 2026 maakte het pijnlijk concreet. Voorheen dekte een vast abonnementsbedrag alle aanvragen; nu wordt elke token van invoer, uitvoer en gecachte context gemeten via GitHub AI Credits, waarbij één credit gelijk staat aan $0,01 . Zware gebruikers die agentische coderingssessies draaien, zien hun rekeningen direct exploderen; sommigen rapporteren verwachte stijgingen van 10x tot 50x . Een enkele complexe agentsessie tegen een toonaangevend model kan nu een volledig maandbudget aan credits in één keer opsouperen .

'Work slop' gedefinieerd: de verborgen kosten van waardeloze AI-uitvoer

Comyn's tweede belangrijke waarschuwing is kwalitatief. Hij gebruikte de term 'work slop' om de proliferatie te beschrijven van AI-gegenereerde tekst, code en analyses die er productief uitzien maar verwaarloosbare echte waarde toevoegen . Deze uitvoer helpt niet alleen niet, maar creëert actief verborgen kosten: elk stukje AI-inhoud dat een werkstroom binnenkomt, moet door menselijke medewerkers worden beoordeeld, gecontroleerd, bewerkt of weggegooid .

Dit is de zakelijke tegenhanger van het consumenteninternetfenomeen 'AI-slop' — spam in zoekmachines, formules in sociale media en automatisch gegenereerde vultekst. In een bedrijfsomgeving is het risico groter. 'Work slop' kan stilletjes de interne besluitvorming, compliance-documentatie en zelfs klantgerichte producten aantasten als het door onvoldoende kwaliteitscontroles komt . Hoe meer bedrijven AI inzetten in elke functie zonder rigoureuze validatie, hoe groter de stapel waardeloos werk die ze aan mensen moeten betalen om op te ruimen.

CBA's A$2,4 miljard technologische gok en de personeelsvergelijking

Comyn's waarschuwing is niet die van een onpartijdige waarnemer. CBA investeert jaarlijks ongeveer A$2,4 miljard in technologie, meer dan enige andere grote Australische bank met minstens $500 miljoen . Die uitgaven worden geframed als een strategische gok op AI-gedreven productiviteit, maar Comyn's opmerkingen erkennen dat deze budgetpost zelf is blootgesteld aan dezelfde onvoorspelbare inflatie waar hij anderen voor waarschuwt .

Tegelijkertijd toont CBA de impact van AI-productiviteitswinsten op het personeelsbestand in realtime. De bank schrapte begin 2026 ongeveer 300 banen, bovenop 90 functies in de ondersteunende dienstverlening die eerder door een AI-chatbot waren vervangen en nog eens 120 banen die in april werden geschrapt . Comyn is expliciet geweest: AI "zal banen kosten bij bedrijven in de hele economie" en bedrijven moeten hun personeel helpen zich voor te bereiden op die toekomst in plaats van het te ontkennen .

Toch heeft CBA ook A$90 miljoen over drie jaar toegezegd aan zijn Future Workforce Program, een aanzienlijk omscholingsinitiatief voor zijn meer dan 30.000 werknemers . Het programma omvat een nieuw intern carrièreplatform genaamd Grow Your Career, AI-gerichte training en vaardigheidsmapping die interne mobiliteit transparant moet maken . Deze dubbele houding — banen schrappen terwijl je omschoold — is een eerlijke weerspiegeling van Comyn's visie dat de ontwrichting er al is en dat bedrijven een strategie nodig hebben voor zowel de werknemers die blijven als voor degenen die vertrekken .

Strategische implicaties voor elke onderneming

De convergentie van Comyn's waarschuwing, CBA's eigen acties en de directe trigger van GitHub Copilot's factureringswijziging wijst op drie strategische imperatieven voor elke organisatie die AI in productie draait:

1. Budgettering moet dynamisch en gemeten worden. Het tijdperk van vaste jaarlijkse AI-budgetten is voorbij. Token-gebaseerde factureringsmodellen maken AI tot een variabele kostenpost, vergelijkbaar met cloud computing. Bedrijven hebben realtime kostenmonitoring, toewijzing van credits per team, gebruikslimieten en de mogelijkheid nodig om budgetten halverwege de cyclus aan te passen — disciplines die cloud-native bedrijven een decennium geleden hebben geleerd, maar die veel traditionele ondernemingen nog niet voor AI hebben overgenomen .

2. Kwaliteitscontrole is niet optioneel. 'Work slop' legt een direct verband tussen kwaliteitsfalen en kostenoverschrijdingen. Elke ongewentileerde AI-uitvoer die een werkstroom binnenkomt, vraagt om stroomafwaartse menselijke beoordeling. Ondernemingen moeten kwaliteitspoorten, mens-in-de-lus validatie en controle op uitvoer afdwingen. Zonder deze systemen zal de kostenlijn stijgen terwijl de waardelijn vlak blijft .

3. Personeelsstrategie moet plannen voor gelijktijdig schrappen en bijscholen. CBA's model is leerzaam: AI vermindert het personeelsbestand in sommige teams, terwijl de investering in omscholing nieuwe carrièrepaden creëert voor anderen. Het A$90 miljoen programma geeft aan dat het alternatief voor ontslag niet baangarantie is, maar baanverandering — en dat bedrijven de verantwoordelijkheid dragen om hun personeel door die transitie te begeleiden .

Comyn's kernboodschap is dat AI in het bedrijfsleven een veel moeilijkere fase is ingegaan. De gemakkelijke winsten zijn geoogst; wat overblijft is complex, duur en vraagt om een discipline die de meeste organisaties missen. De rekening voor dat gebrek aan discipline wordt nu gepresenteerd in de vorm van zowel onvoorspelbare tokengerelateerde kosten als een groeiende stapel 'work slop' die iemand moet opruimen .

De niet-lineaire AI-kostencurve: waarom uw budget nu al achterloopt

Comyn's centrale waarschuwing is dat AI-kosten niet langer voorspelbaar zijn. In de begindagen van AI in het bedrijfsleven kostten eenvoudige queries vrijwel niets, maar nu bedrijven modellen inzetten voor complexe, meerstaps redeneertaken — wat Comyn 'agentisch' werk noemt — schaalt het tokenverbruik op een niet-lineaire manier .

"In het begin wil je dat mensen de tools gaan gebruiken – en ze kostten niet veel [...] maar nu, door de manier waarop de modellen werken en de hoeveelheid context die je erin kunt stoppen, schalen je kosten niet lineair," legde Comyn uit . Dit creëert wat hij bestempelt als een 'essentieel nieuw managementprobleem': CFO's en CTO's zitten vast aan jaarlijkse budgetcycli die geen rekening kunnen houden met kostenverschillen per taak die kunnen variëren van 10x tot 50x, afhankelijk van de complexiteit .

Deze dynamiek is niet abstract. De overstap van GitHub op verbruiksgebaseerde facturering voor Copilot op 1 juni 2026 maakte het pijnlijk concreet. Voorheen dekte een vast abonnementsbedrag alle aanvragen; nu wordt elke token van invoer, uitvoer en gecachte context gemeten via GitHub AI Credits, waarbij één credit gelijk staat aan $0,01 . Zware gebruikers die agentische coderingssessies draaien, zien hun rekeningen direct exploderen; sommigen rapporteren verwachte stijgingen van 10x tot 50x . Een enkele complexe agentsessie tegen een toonaangevend model kan nu een volledig maandbudget aan credits in één keer opsouperen .

'Work slop' gedefinieerd: de verborgen kosten van waardeloze AI-uitvoer

Comyn's tweede belangrijke waarschuwing is kwalitatief. Hij gebruikte de term 'work slop' om de proliferatie te beschrijven van AI-gegenereerde tekst, code en analyses die er productief uitzien maar verwaarloosbare echte waarde toevoegen . Deze uitvoer helpt niet alleen niet, maar creëert actief verborgen kosten: elk stukje AI-inhoud dat een werkstroom binnenkomt, moet door menselijke medewerkers worden beoordeeld, gecontroleerd, bewerkt of weggegooid .

Dit is de zakelijke tegenhanger van het consumenteninternetfenomeen 'AI-slop' — spam in zoekmachines, formules in sociale media en automatisch gegenereerde vultekst. In een bedrijfsomgeving is het risico groter. 'Work slop' kan stilletjes de interne besluitvorming, compliance-documentatie en zelfs klantgerichte producten aantasten als het door onvoldoende kwaliteitscontroles komt . Hoe meer bedrijven AI inzetten in elke functie zonder rigoureuze validatie, hoe groter de stapel waardeloos werk die ze aan mensen moeten betalen om op te ruimen.

CBA's A$2,4 miljard technologische gok en de personeelsvergelijking

Comyn's waarschuwing is niet die van een onpartijdige waarnemer. CBA investeert jaarlijks ongeveer A$2,4 miljard in technologie, meer dan enige andere grote Australische bank met minstens $500 miljoen . Die uitgaven worden geframed als een strategische gok op AI-gedreven productiviteit, maar Comyn's opmerkingen erkennen dat deze budgetpost zelf is blootgesteld aan dezelfde onvoorspelbare inflatie waar hij anderen voor waarschuwt .

Tegelijkertijd toont CBA de impact van AI-productiviteitswinsten op het personeelsbestand in realtime. De bank schrapte begin 2026 ongeveer 300 banen, bovenop 90 functies in de ondersteunende dienstverlening die eerder door een AI-chatbot waren vervangen en nog eens 120 banen die in april werden geschrapt . Comyn is expliciet geweest: AI "zal banen kosten bij bedrijven in de hele economie" en bedrijven moeten hun personeel helpen zich voor te bereiden op die toekomst in plaats van het te ontkennen .

Toch heeft CBA ook A$90 miljoen over drie jaar toegezegd aan zijn Future Workforce Program, een aanzienlijk omscholingsinitiatief voor zijn meer dan 30.000 werknemers . Het programma omvat een nieuw intern carrièreplatform genaamd Grow Your Career, AI-gerichte training en vaardigheidsmapping die interne mobiliteit transparant moet maken . Deze dubbele houding — banen schrappen terwijl je omschoold — is een eerlijke weerspiegeling van Comyn's visie dat de ontwrichting er al is en dat bedrijven een strategie nodig hebben voor zowel de werknemers die blijven als voor degenen die vertrekken .

Strategische implicaties voor elke onderneming

De convergentie van Comyn's waarschuwing, CBA's eigen acties en de directe trigger van GitHub Copilot's factureringswijziging wijst op drie strategische imperatieven voor elke organisatie die AI in productie draait:

1. Budgettering moet dynamisch en gemeten worden. Het tijdperk van vaste jaarlijkse AI-budgetten is voorbij. Token-gebaseerde factureringsmodellen maken AI tot een variabele kostenpost, vergelijkbaar met cloud computing. Bedrijven hebben realtime kostenmonitoring, toewijzing van credits per team, gebruikslimieten en de mogelijkheid nodig om budgetten halverwege de cyclus aan te passen — disciplines die cloud-native bedrijven een decennium geleden hebben geleerd, maar die veel traditionele ondernemingen nog niet voor AI hebben overgenomen .

2. Kwaliteitscontrole is niet optioneel. 'Work slop' legt een direct verband tussen kwaliteitsfalen en kostenoverschrijdingen. Elke ongewentileerde AI-uitvoer die een werkstroom binnenkomt, vraagt om stroomafwaartse menselijke beoordeling. Ondernemingen moeten kwaliteitspoorten, mens-in-de-lus validatie en controle op uitvoer afdwingen. Zonder deze systemen zal de kostenlijn stijgen terwijl de waardelijn vlak blijft .

3. Personeelsstrategie moet plannen voor gelijktijdig schrappen en bijscholen. CBA's model is leerzaam: AI vermindert het personeelsbestand in sommige teams, terwijl de investering in omscholing nieuwe carrièrepaden creëert voor anderen. Het A$90 miljoen programma geeft aan dat het alternatief voor ontslag niet baangarantie is, maar baanverandering — en dat bedrijven de verantwoordelijkheid dragen om hun personeel door die transitie te begeleiden .

Comyn's kernboodschap is dat AI in het bedrijfsleven een veel moeilijkere fase is ingegaan. De gemakkelijke winsten zijn geoogst; wat overblijft is complex, duur en vraagt om een discipline die de meeste organisaties missen. De rekening voor dat gebrek aan discipline wordt nu gepresenteerd in de vorm van zowel onvoorspelbare tokengerelateerde kosten als een groeiende stapel 'work slop' die iemand moet opruimen .