"We moeten iets met AI." Die zin horen we vaak. Het probleem is zelden de ambitie, maar de vertaling naar de juiste persoon. AI-functietitels worden door elkaar gebruikt, en wie een AI engineer zoekt terwijl hij eigenlijk een consultant nodig heeft (of andersom), verliest maanden.
Deze keuzehulp helpt je in vijf vragen van je doel naar het juiste profiel.
1. Wat wil je bereiken?
Begin niet bij de techniek, maar bij het resultaat.
- Je wilt weten waar AI waarde oplevert. Je hebt ideeën of druk van bovenaf, maar geen helder beeld van de kansen, risico's en volgorde.
- Je wilt een concrete toepassing bouwen. Bijvoorbeeld een assistent op je eigen documenten, slimmere klantenservice of een AI-functie in je product.
- Je wilt eigen voorspellende modellen. Bijvoorbeeld vraagvoorspelling, prijsoptimalisatie of fraudedetectie op je eigen data.
- Je wilt AI verantwoord en veilig inzetten. Regels, risico's en de EU AI Act vragen om grip.
- Je wilt dat medewerkers AI echt gaan gebruiken. De tools zijn er, maar het werk verandert nog niet.
2. Welke expertise hoort daarbij?
Waar levert AI waarde op? Dan heb je iemand nodig die strategie en techniek verbindt: een AI consultant of, op directieniveau, een AI strategy consultant.
Een toepassing bouwen? Dan zoek je een AI engineer: iemand die bestaande modellen koppelt aan je data en systemen en de toepassing in productie brengt. Gaat het specifiek om generatieve AI, kijk dan ook naar een generative AI specialist.
Eigen modellen? Dan past een machine learning engineer, eventueel samen met een data scientist voor het onderzoekswerk.
Verantwoord en veilig? Dan is een AI governance specialist de juiste rol.
Adoptie door medewerkers? Dan zoek je iemand voor verandering en training, zoals een AI adoption specialist.
3. Is je data er klaar voor?
Dit is de vraag die het vaakst wordt overgeslagen. AI bouwt op data. Is je data verspreid over systemen, onbetrouwbaar of slecht bereikbaar, dan loopt iedere AI-specialist daar als eerste tegenaan.
In dat geval is een data engineer vaak de slimste eerste hire. Twijfel je hierover, lees dan Welke data specialist heb ik nodig?
4. Bouwen of adviseren?
Het belangrijkste onderscheid tussen AI-rollen:
- Adviseren: bepalen wat, waarom en in welke volgorde. Denk aan de AI consultant en de strategy consultant.
- Bouwen: het werkend maken en werkend houden. Denk aan de AI engineer, de ML engineer en de MLOps engineer.
Veel organisaties hebben beide nodig, maar niet tegelijk. Wie nog geen richting heeft, begint met advies. Wie een duidelijke use case heeft, begint met bouwen. Meer hierover in AI Engineer of AI Consultant nodig?
5. Vast, interim of freelance?
- Vast als AI een blijvend onderdeel wordt van je product of processen, en je de kennis in huis wilt houden.
- Interim of freelance voor een afgebakende opdracht: een verkenning, een pilot naar productie brengen, een eerste toepassing bouwen. Regel dan vooraf de overdracht, zodat de kennis niet vertrekt met de specialist.
Een veelgebruikte route: begin met een tijdelijke consultant of engineer om de eerste toepassing neer te zetten, en neem daarna vast iemand aan die het verder uitbouwt.
Snel overzicht
- Geen richting, wel ambitie: AI consultant of AI strategy consultant.
- Duidelijke use case, bestaande modellen: AI engineer.
- Generatieve AI in je product of processen: generative AI specialist of AI engineer.
- Eigen modellen op eigen data: machine learning engineer, eventueel met een data scientist.
- Modellen stabiel in productie: MLOps engineer.
- Regels, risico's en AI Act: AI governance specialist.
- Medewerkers laten meegaan: AI adoption specialist.
- Data nog niet op orde: eerst een data engineer.
Hoe Hyrion helpt
Twijfel je nog? Dan beginnen we met een eerste gesprek: we brengen je doel terug tot de expertise die je nodig hebt, en zeggen eerlijk hoe de markt voor dat profiel eruitziet. Pas daarna gaan we zoeken.
Geen groot netwerk. Een relevant netwerk. We werken alleen in finance, data, AI, business intelligence en marketing, en kennen de AI-professionals die echt iets in productie hebben gebracht.
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen een AI engineer en een AI consultant?
Een AI consultant helpt bepalen wát je met AI wilt en waar het waarde oplevert. Een AI engineer bouwt het en brengt het in productie.
Heb ik een data scientist nodig voor AI?
Niet altijd. Voor toepassingen op bestaande taalmodellen is een AI engineer meestal de juiste rol. Een data scientist past beter bij onderzoek en eigen voorspellende modellen.
Kan één persoon alles?
Zelden. Iemand die strategie, bouw, data en governance tegelijk moet doen, raakt snel overbelast. Beter is een duidelijke eerste rol, en een plan voor de volgende.
Wat is een prompt engineer?
Een rol gericht op het sturen van taalmodellen met goede instructies. In de praktijk is dit steeds vaker een onderdeel van het werk van een AI engineer of generative AI specialist, in plaats van een losse functie.
Waar begin ik als klein bedrijf?
Vaak met een tijdelijke AI consultant of engineer voor één concrete toepassing. Dan weet je sneller wat AI oplevert voordat je vast personeel aanneemt.