Microsoft Copilot of een eigen LLM-integratie?

Vragen over AI-tooling in het MKB beginnen bijna altijd met "moeten wij Copilot doen of iets anders". Het antwoord ligt zelden bij de tool, en bijna altijd bij de plek waar de use-case leeft.

Wanneer Microsoft Copilot past

Als de organisatie al volledig op Microsoft 365 draait, het werk dagelijks in Word, Excel, Outlook, Teams gebeurt, en de use-case is "ik wil sneller schrijven en samenvatten in deze tools": dan past Copilot. De integratie is er al, het governance-model staat al, en de adoptie-drempel is laag omdat de UI bekend is. Voor klanten die deze vraag aan ons stellen, beginnen we vaak met een Copilot-uitrol plus governance-inrichting.

Wanneer een eigen integratie past

Als de use-case buiten Office leeft (een eigen CRM, een klantportaal, een interne tool die geen Microsoft-stack is), dan loop je met Copilot tegen de muur op. Hier is een directe integratie met Claude of GPT via hun API logischer: je bouwt een functie precies waar de gebruiker is, je controleert prompt en context, je kunt latency en kosten sturen, en je bent niet afhankelijk van wat Microsoft besluit te bouwen.

Wanneer iets anders past

Soms is het antwoord helemaal geen LLM. Een rule-engine, een betere zoekfunctie, of een formulier-aanpassing kan een vermeend "AI-probleem" goedkoper oplossen. Dat is geen anti-AI-stelling, dat is gewoon de juiste tool voor de use-case kiezen.

Hoe wij de keuze maken

In de discovery-fase brengen we drie dingen in kaart: waar leeft het werk nu, welke systemen moeten kunnen meelezen, en welk integratie-risico accepteert de organisatie. Daar volgt de tool-keuze uit, niet andersom.

Voor onze volledige werkwijze rond AI-implementatie, zie de AI-hub. Voor de readiness-scan die de eerste week verkort: AI-readiness scan.