Op 24 maart 2026 kondigde OpenAI aan dat Sora zou stoppen. De app ging op 26 april uit de lucht, de API volgde op 24 september – ondanks een deal van 1 miljard dollar met Disney die pas maanden eerder was gesloten (Wikipedia, CostGoat). Elk bedrijf dat een videoproductie op Sora had gebouwd, had zes maanden om die elders opnieuw op te bouwen.
Zo ziet lock-in bij AI eruit: geen sluipende prijsstijging over vijf jaar, maar een migratieproject dat je niet had gepland, in gang gezet door de strategievergadering van een ander. Dit artikel legt uit waarom AI-lock-in anders werkt dan klassieke SaaS-lock-in, welke lagen van een AI-systeem van jou moeten zijn, welke contractbepalingen eigendom echt maken – en een eenvoudige exittest die je laat zien of je echt kunt vertrekken, voordat het moet.
Waarom AI-lock-in anders is
Klassieke SaaS-lock-in draait vooral om datazwaartekracht en overstapkosten. AI voegt vier versnellers toe.
Modellen worden snel uitgefaseerd. De Veo-previewmodellen van Google in de Gemini API worden op zijn vroegst vanaf 22 oktober 2026 vervangen door nieuwere versies (CloudZero). Luma stuurt sinds september 2026 alle nieuwe gebruikers naar een ander product, Luma Agents (Wikipedia). Toen Udio een schikking trof met Universal Music, kregen gebruikers 48 uur om hun tracks te downloaden voordat de dienst een „walled garden” werd (Wikipedia).
Prijsmodellen veranderen onderweg. Bland AI stapte op 5 december 2025 over op abonnementen. Synthflow biedt nieuwe klanten alleen nog enterprisecontracten vanaf ongeveer 30.000 dollar per jaar (DevToolLab). HubSpot zette zijn Breeze-agents in april 2026 om naar betaling per resultaat (Resolve247). HeyGen schrapte zijn Team-abonnement in januari 2026. Geen van deze stappen is een schandaal – maar telkens moeten klanten opnieuw rekenen.
Toegang kan verdwijnen. OpenRouter sloot in juni 2026 een heel land af van de dienst (ProxyAPI). Leveranciers beperken regio’s, wijzigen gebruiksbeleid en blokkeren accounts met weinig waarschuwing.
Leveranciers gaan failliet. Builder.ai haalde honderden miljoenen op, onder meer van Microsoft, en ging in mei 2025 failliet nadat bleek dat veel „AI”-werk door mensen werd gedaan en de omzet was opgeblazen (Wikipedia). Gartner verwacht dat meer dan 40% van de agentische AI-projecten eind 2027 is stopgezet (Gartner) – en een deel daarvan stopt aan de kant van de leverancier, niet van de klant.
Europese kopers voelen dat aan. In door Deloitte gerapporteerde onderzoeken let 77% van de bedrijven op het land van herkomst van hun AI-leverancier en maakt 66% zich zorgen over afhankelijkheid van buitenlandse AI (DEV Community).
De zeven lagen die van jou moeten zijn
Een AI-systeem is niet één ding, maar een stapel – en lock-in kan zich in elke laag verstoppen.
| Laag | Wat van jou moet zijn | Symptoom van lock-in | Zo blijft het portabel |
|---|---|---|---|
| 1. Code en workflows | Broncode, automatiseringen, infrastructuurconfiguratie | „Het account van het bureau”, flows alleen in een leveranciersinterface | Repository in jouw organisatie; flows (bijv. n8n-JSON) exporteren naar git |
| 2. Prompts en agentconfiguratie | Systeemprompts, tooldefinities, routeringsregels | Prompts alleen te bewerken in het dashboard van de leverancier | Geversioneerd in je eigen repo, van daaruit uitgerold |
| 3. Evals | Testvragen, verwachte antwoorden, beoordelingsregels | „Kwaliteit merken we wel als klanten klagen” | Evalset in de repo, draait bij elke wijziging |
| 4. Data en indexen | Brondocumenten, kennisbank, gesprekslogs | Enige kopie van de kennis in de vectoropslag van de leverancier | Bron van waarheid daarbuiten; index opnieuw op te bouwen; regelmatige exports |
| 5. Accounts en sleutels | Model-API-accounts, cloud, facturatie | Sleutels en facturen op naam van het bureau | Accounts op naam van je bedrijf; bureau met beperkte toegang |
| 6. Kanalen en nummers | Telefoonnummers, WhatsApp Business-account, domeinen | Nummer gehuurd via de botleverancier | Nummers in je eigen telefonieaccount; eigen SIP-trunk |
| 7. Gegenereerde assets | Beelden, video, stemmen, 3D-bestanden en hun licenties | Output uit gratis abonnementen die van de leverancier is | Betaalde abonnementen met eigendomsregels; licentielog per asset |
Een paar marktdetails maken de tabel concreet. Bij Retell en Vapi koppel je je eigen SIP-trunk zonder platformkosten, en BYOC bij Twilio kost $ 0,004 per minuut (Vapi, Twilio) – je telefoonnummers hoeven dus niet van je voice-AI-leverancier te zijn. Bij gegenereerde assets lopen de licentievoorwaarden sterk uiteen: in het gratis abonnement van Recraft zijn de beelden van Recraft en is commercieel gebruik niet toegestaan, terwijl betaalde abonnementen volledig eigendom geven dat ook na opzegging blijft (Recraft); Meshy publiceert modellen uit het gratis abonnement onder CC BY 4.0, in betaalde abonnementen blijven assets privé en van de klant (Meshy).
Architectuurpatronen die je vrij houden
Een gateway tussen je code en de modellen. In plaats van overal de SDK van één leverancier aan te roepen, lopen alle modelaanroepen via één laag die leverancierskeuze, fallbacks, budgetten en logging regelt. Van model wisselen wordt een configuratiewijziging. Het ontwerp beschrijven we in LLM-gateway: modelroutering, kostenbeheersing en observability.
Open standaarden voor tools. Het Model Context Protocol (MCP) is de standaard geworden om agents aan systemen te koppelen. Het werd op 9 december 2025 ondergebracht bij de Agentic AI Foundation van de Linux Foundation, en er bestaan meer dan 10.000 publieke MCP-servers (MCP Blog, Digital Applied). Een CRM-connector als MCP-server werkt met elk model of agentframework dat MCP ondersteunt. Meer in MCP uitgelegd.
Een open-weight-fallback. Voor gevoelige gegevens of als nooduitgang neemt een in de EU gehost open-weight-model – Mistral is de gangbare Europese keuze (DEV Community) – de afhankelijkheid van één API weg. Ook hier tellen licenties: FLUX.2 [klein 4B] valt onder Apache 2.0, terwijl de [dev]-gewichten voor zelf hosten een commerciële licentie vragen (invideo). Zie private en on-premises LLM’s.
Evals als portabiliteitsverzekering. De echte reden dat teams opzien tegen een modelwissel is niet de code, maar onzekerheid over de vraag of het nieuwe model even goed is. Een evalset met een paar honderd echte vragen en verwachte antwoorden maakt van die angst een meting: draaien tegen het kandidaatmodel, kwaliteit, kosten en latency vergelijken, beslissen.
Host de verbindingslaag zelf waar dat zinvol is. De community-editie van n8n is gratis zelf te hosten (n8n); workflows, inloggegevens en uitvoeringsdata blijven dan op je eigen server – bijvoorbeeld in een Europees datacenter.
Wat portabiliteit kost – en wat het oplevert
Portabiliteit is niet gratis. Een gateway, een evalset en geversioneerde prompts vragen voorwerk in het eerste project, en iemand moet de exittest regelmatig uitvoeren. Daartegenover staat het alternatief: een ongeplande migratie onder een deadline die een leverancier bepaalt, zonder bewijs dat de nieuwe opzet even goed is als de oude. Ook kosten spelen mee. Gartner verwacht dat de uitgaven aan AI-platforms en -modellen in 2026 met 63% groeien, wat budgetten minder voorspelbaar maakt (Gartner); in de KPMG-pulse over het derde kwartaal van 2026 had 74% van de grote Amerikaanse bedrijven kostentoetsing ingebouwd in AI-goedkeuringen en werkte 43% met expliciete tokenbudgetten (KPMG). Een workload naar een goedkoper model kunnen verplaatsen wanneer de kwaliteit dat toelaat, is een van de weinige knoppen die je zelf in handen hebt.
Contractbepalingen die eigendom echt maken
Eigendom dat niet in het contract staat, bestaat niet. Bouwt een bureau of freelancer AI-systemen voor je, controleer dan deze punten:
| Bepaling | Waar je op staat |
|---|---|
| Overdracht van rechten | Code, prompts, configuraties, evals en documentatie zijn vanaf dag één van jou – niet pas maanden later na de laatste betaling |
| Accounts | Model-, cloud- en telefonieaccounts op naam van je bedrijf; opdrachtnemer werkt met beperkte toegang |
| Data | Alleen gebruikt om de dienst te leveren; geen training op jouw data; export in open formaten op verzoek en bij vertrek |
| Verwijdering | Schriftelijke bevestiging van verwijdering bij contracteinde, inclusief back-ups en subverwerkers |
| Wijzigingsmelding | Vooraankondiging van wisselingen van model, leverancier of prijsmodel die jou raken |
| Overdracht | Architectuuroverzicht, runbooks, lijst met toegangen, evalresultaten – het „busfactor”-pakket |
| Tokenkosten | Of je betaalt leveranciers direct, of doorbelasting met een transparante, vaste opslag |
| Exitondersteuning | Vastgelegde uren en tarieven voor migratiehulp |
Sterke studio’s werken al zo: sommige MVP-studio’s met vaste prijs dragen de code vanaf de eerste dag over en leggen scope, prijs en garantie vóór betaling schriftelijk vast (HouseofMVPs). Voor tokenkosten zijn er in de markt drie gangbare modellen: inprijzen met een buffer, doorbelasten met 15–25% opslag, of de klant betaalt direct (Digital Applied) – waar het om gaat, is dat je de echte kosten ziet.
Auteursrecht: misschien is minder van jou dan je denkt
Eigendom van AI-output is een juridische vraag, niet alleen een technische. In de VS is puur door AI gegenereerde content niet auteursrechtelijk beschermd: op 2 maart 2026 weigerde het Supreme Court Thaler v. Perlmutter in behandeling te nemen, waardoor de eis van menselijk auteurschap overeind blijft (Finnegan). Het US Copyright Office stelt dat prompts alleen niet volstaan, terwijl menselijke selectie, ordening en bewerking wel beschermd kunnen zijn (Copyright Office). In de praktijk: gebruik tools waarvan de voorwaarden jou rechten geven, leg de menselijke bijdrage bij belangrijke assets vast en regel je positie via contracten in plaats van op het auteursrecht te vertrouwen.
Kopen of bouwen is iets anders dan bezitten of huren
Niets hiervan pleit ervoor om alles zelf te bouwen. In 2025 werd 76% van de AI-toepassingen in bedrijven ingekocht in plaats van zelf gebouwd (Menlo Ventures), en volgens MIT NANDA slaagt inkoop bij gespecialiseerde leveranciers in ongeveer 67% van de gevallen, tegenover ongeveer een derde bij eigen ontwikkeling (Fortune). Inkopen is meestal de juiste keuze. De vraag is welke lagen je huurt en welke je houdt. Huur standaardcapaciteit – modellen, transcriptie, telefonietransport. Houd de lagen die jouw bedrijf vastleggen: prompts, evals, data, workflows en klantkanalen. Ons beslismodel voor kopen of bouwen gaat dieper.
Vijf signalen dat je al vastzit
- Niemand in je team kan zeggen welke modelversie vandaag je klanten antwoordt.
- De nieuwste prompts bestaan alleen in een leveranciersdashboard of in het hoofd van een externe partij.
- Je supportnummer of WhatsApp Business-account staat op naam van de botleverancier.
- Je kunt de gesprekken van vorige maand niet binnen een dag als bruikbaar bestand aanleveren.
- De maandelijkse AI-factuur komt van je bureau als één regel, zonder kosten per leverancier.
Herken je er twee of meer, begin dan met de goedkoopste verbeteringen: accounts op je eigen naam zetten, prompts en workflows naar een repository exporteren en een eerste evalset bouwen uit echte gesprekken.
De exittest: toets je vrijheid elk kwartaal
Neem eens per kwartaal een halve dag voor één vraag: kunnen we binnen twee weken van hoofdmodel of platform wisselen?
- Exporteren. Haal prompts, workflows, de kennisbank en de gespreksdata van de laatste 30 dagen op. Kwam alles in bruikbare formaten mee?
- Opnieuw opbouwen. Bouw de zoekindex in een testomgeving opnieuw op uit de brondocumenten.
- Wisselen. Zet de gateway op een alternatief model.
- Meten. Draai de evalset. Vergelijk kwaliteit, latency en kosten per gesprek.
- Vastleggen. Noteer de gaten en dicht de goedkoopste eerst.
De meeste teams ontdekken bij de eerste test iets – een workflow die alleen in een interface bestaat, een API-sleutel op de creditcard van een voormalige freelancer, een telefoonnummer dat op naam van de botleverancier staat. Liever in een test dan bij een stopzettingsmelding.
Veelgemaakte fouten
- Prompts alleen in een leveranciersdashboard. Je beste bedrijfslogica, zonder versiegeschiedenis en zonder export.
- Accounts op naam van het bureau. Stopt de samenwerking, dan stopt ook je toegang – en je gespreksgeschiedenis.
- Geen evalset. Elke modelwissel wordt een gok, dus niemand durft iets te veranderen.
- Vectoropslag als enige kopie van de kennis. Indexen zijn caches, geen archieven.
- Gratis abonnementen in productie. Licentievoorwaarden van gratis abonnementen weigeren vaak eigendom of commercieel gebruik.
- Alleen optimaliseren op de laagste tokenprijs. Een iets goedkoper model achter een gesloten orkestratielaag kan de duurste keuze zijn zodra je moet vertrekken.
Conclusie
Lock-in bij AI komt snel en uit richtingen die je niet beheerst: uitgefaseerde modellen, nieuwe prijsmodellen, regionale blokkades, failliete leveranciers. Het antwoord is niet om leveranciers te mijden, maar om de lagen te bezitten die ertoe doen – code, prompts, evals, data, accounts, kanalen en assets – vastgelegd in contractbepalingen en getoetst met een exittest per kwartaal. Portabiliteit kost aan het begin wat discipline en bespaart later een migratiecrisis.
Daar staat onze naam voor. Bij Lotus Libre staat alles wat we bouwen – AI-systemen en integraties en maatwerksoftware – in jouw accounts en repositories, inclusief evals en overdrachtspakket, zodat je van model of partner kunt wisselen wanneer dat zinvol is. Wil je weten hoe portabel je huidige AI-opzet is? Plan een gratis audit van 15 minuten.
Dit artikel is algemene informatie en geen juridisch advies. Licentievoorwaarden en auteursrecht verschillen per leverancier en land; laat belangrijke contracten beoordelen door een gekwalificeerde jurist.