Zo weet je of je automatisering stilvalt als een AI-model verdwijnt

Je automatisering doet het, tot een leverancier iets uitzet

Een automatisering die werkt, vergeet je. Dat is precies de bedoeling: je hebt hem een half jaar geleden gebouwd, hij sorteert elke ochtend je mail of maakt van een aanvraag een concept-offerte. Sindsdien heb je er niet meer naar gekeken. Zo hoort het ook.

Het ongemakkelijke eraan is dat er onderin zo'n koppeling bijna altijd een naam staat die van iemand anders is: de naam van het AI-model dat het denkwerk doet. Die naam is geen eigendom van jou. Besluit de leverancier dat het model eruit gaat, dan gaat het eruit. Jouw automatisering stopt dan op een dag zonder dat iemand iets fout heeft gedaan.

Wat OpenAI op 14 oktober heeft aangekondigd

OpenAI heeft op 14 oktober ontwikkelaars laten weten dat vijf modellen uit de GPT-4-serie op 14 januari 2027 uit de API verdwijnen. Het gaat om twee versies van GPT-4o, om GPT-4o mini, om GPT-4.1 en om GPT-4.1 mini. Zelf bijgeleerde varianten van die modellen gaan op dezelfde dag mee. Als vervanger noemt OpenAI gpt-6-luna, dat met tien dollarcent per miljoen ingaande tokens goedkoper is dan wat die oude modellen kostten.

Twee dingen zijn hier opvallend. Het eerste is wie het raakt: dit gaat over de API, dus over koppelingen en automatiseringen. Wie ChatGPT gewoon in zijn browser gebruikt, merkt er niets van. Het tweede is de termijn. OpenAI schrijft in zijn eigen beleid dat het voor algemeen beschikbare modellen minstens zes maanden vooraf waarschuwt. Tussen 14 oktober en 14 januari zitten drie maanden. Je kunt er dus niet op rekenen dat zo'n aankondiging altijd ruim op tijd komt.

Het is ook geen uitzondering van één leverancier. Google zet zijn beeldmodel gemini-3.1-flash-image op 29 oktober uit. En bij Google's nieuwste topmodel Gemini 4 Argon loopt de introductieprijs op 1 december af, waarna de prijs per miljoen tokens verdubbelt. Drie leveranciers, drie data, allemaal in hetzelfde kwartaal.

Waarom dit het MKB harder raakt dan een groot bedrijf

Een groot bedrijf heeft iemand die dit soort berichten leest. Er is een ontwikkelteam, er staat een lijst met gebruikte diensten en er gaat een ticket open. Vervelend werk, maar het wordt opgepikt.

In een klein bedrijf is die lezer er niet. De aankondiging gaat naar het mailadres waarmee ooit het account is aangemaakt. Dat is soms het adres van een stagiair die vertrokken is of van een bureau dat je niet meer inhuurt. Daar komt bij dat niemand precies weet waar die modelnaam staat. Hij staat in een n8n-node, in een Zapier-stap, in een scriptje dat iemand voor je schreef, of in een veld van een tool waar je nooit in kijkt. Als je niet weet waar hij staat, kun je niet beoordelen of een aankondiging over jou gaat.

Het resultaat is voorspelbaar en stil. Je automatisering gaat op een donderdag in januari uit zonder dat er een alarm afgaat. Jij merkt het pas als een klant vraagt waarom hij geen bevestiging heeft gehad.

Zoek in een half uur uit waar een modelnaam staat

Dit is geen project. Het is een half uur met een kop koffie en een lijstje. Werk deze vier stappen af:

1. Schrijf op welke automatiseringen er draaien. Alles dat iets doet terwijl jij er niet bij zit: mail sorteren, offertes klaarzetten, formulieren verwerken, berichten samenvatten.
2. Open er een en zoek de stap waarin AI wordt aangeroepen. Daar staat een modelnaam. Schrijf hem letterlijk over, inclusief het stukje datum erachter als dat er staat.
3. Kijk of de naam vast is ingevuld of dat er iets als "latest" staat. Een vaste naam breekt op de dag dat dat model stopt. Een alias schuift mee naar een opvolger, wat het risico verlegt naar onverwacht ander gedrag.
4. Zoek op bij welk mailadres het account van die dienst staat. Zorg dat berichten daarvan bij een persoon komen die ze leest.

Als je in n8n werkt, zit dit in het instellingenpaneel van de AI-node. Twintig minuten klikken levert je een lijstje op dat je daarna een jaar lang kunt gebruiken.

Wat je doet als je een modelnaam vindt

Je hoeft niet meteen te verhuizen. Wat je wil, is weten wat er gebeurt als je dat moet doen. Leg daarom per automatisering twee dingen vast: welk model hij nu gebruikt en op welke ene plek je dat kunt wijzigen. Staat die modelnaam op zes plekken in je koppelingen, dan is dat het echte probleem, want een verhuizing is dan zes keer handwerk met vijf kansen om er één te vergeten.

Daarna test je een opvolger voordat je moet. Pak twintig echte gevallen uit de afgelopen maand, haal ze langs het oude model en langs het nieuwe en leg de uitkomsten naast elkaar. Je zoekt geen cijfer, je zoekt de gevallen waarin het nieuwe model anders beslist. Een goedkoper model dat negentien keer hetzelfde doet en bij de twintigste een factuur in de verkeerde map legt, is duurder dan het lijkt. Over waarom het verstandig is om die wissel zonder haast te kunnen maken, schreven we eerder in niet vastzitten aan één AI-leverancier.

En leg de uitkomst ergens vast waar een ander hem terugvindt. Eén bestand met per automatisering de modelnaam, de plek waar je hem wijzigt en de datum van je laatste test is genoeg. Dat is het verschil tussen een middag werk in januari en een week zoeken.

Drie data die je nu in je agenda zet

Zet deze drie er gewoon in, met een herinnering een maand ervoor:

• 29 oktober 2026: Google zet gemini-3.1-flash-image uit. Raakt je als je automatisch afbeeldingen laat maken of bewerken.
• 1 december 2026: de introductieprijs van Gemini 4 Argon loopt af en de prijs per miljoen tokens verdubbelt. Raakt je rekening, niet je werking.
• 14 januari 2027: de vijf GPT-4-modellen gaan uit de API van OpenAI. Raakt elke koppeling waarin zo'n naam vast staat ingevuld.

Dit soort data komen er elk kwartaal bij. Daarom is de gewoonte belangrijker dan deze drie: vier keer per jaar een half uur je lijstje langslopen kost je minder dan één onverwachte storing.

Wat dit niet oplost

Een lijstje voorkomt geen verrassing, het verkort alleen de tijd tussen de verrassing en je antwoord. Een leverancier kan een model sneller uitzetten dan zijn eigen beleid belooft, zoals deze aankondiging laat zien. Een opvolger kan goedkoper zijn en toch net andere keuzes maken in jouw gevallen. En een automatisering die niemand onderhoudt, draait vrolijk door op aannames die niet meer kloppen, ook zonder dat er iets wordt uitgezet.

Wat je hiermee wel koopt, is rust op het moment dat het misgaat. Je weet welke automatiseringen je hebt, welk model eronder zit en waar je dat verandert. Daarmee is een aankondiging van een leverancier een agendapunt geworden in plaats van een avond zoeken.

Wil je weten welke modelnamen er in jouw koppelingen staan en wat er in januari voor je stilvalt? We kijken het graag samen met je door.