WBSO voorbeeld softwareproject: AI/ML case uitgelegd

Ontwikkelen jullie complexe AI-modellen, maar vallen de loonkosten zwaar uit? Veel techbedrijven laten onnodig geld liggen bij innovatieve ontwikkeltrajecten. In dit artikel ontleden we een concrete AI/ML case. Jullie leren precies hoe je zo'n project succesvol vertaalt naar een subsidieaanvraag.

Wat maakt een AI-project geschikt voor subsidie?

Niet elk project met kunstmatige intelligentie kwalificeert direct voor de WBSO-subsidie. Het simpelweg implementeren van een bestaande OpenAI API is absoluut onvoldoende. De Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO) eist een echte, aantoonbare technische vernieuwing.
Jullie moeten zelf een nieuw machine learning model of complex algoritme ontwikkelen. Het oplossen van fundamentele programmeerproblemen staat hierbij altijd centraal in de aanvraag.

De praktijkcase: voorspellend onderhoudsmodel

Laten we kijken naar een typisch voorbeeld uit de dagelijkse IT-praktijk. Een softwarebedrijf wil een model bouwen voor voorspellend onderhoud van industriële machines. De bestaande algoritmes kunnen de enorme stroom aan sensordata niet realtime verwerken.
Dit vormt een aanzienlijke technische uitdaging voor het gehele ontwikkelteam. Dit specifieke knelpunt is een perfect startpunt voor jullie strategische R&D-roadmap.

Waarom is deze case fiscaal interessant?

Het ontwikkelen van zo'n nieuw neuraal netwerk kost veel tijd en geld. Door deze ontwikkeluren te subsidiëren, verlagen jullie het financiële risico aanzienlijk. Bij SubCode merken we vaak dat dit voordeel de doorslag geeft.
Het maakt ambitieuze ontwikkeltrajecten ineens financieel haalbaar voor jullie organisatie. Jullie creëren zo direct meer financiële ruimte voor verdere technologische innovatie.

Hoe formuleren jullie de technische knelpunten?

Een succesvolle aanvraag valt of staat met de juiste, scherpe probleemstelling. Jullie moeten de technische knelpunten zeer specifiek en meetbaar omschrijven. Let bij een AI/ML project altijd op de volgende cruciale elementen:

• Waarom schieten de bestaande open-source modellen momenteel technisch tekort?


• Hoe gaan jullie de architectuur van het nieuwe algoritme precies opbouwen?


• Welke specifieke programmeertalen en frameworks gebruiken jullie voor deze oplossing?


• Hoe lossen jullie de complexe problemen rondom data-optimalisatie en performance op?

Zorg dat de focus in de tekst altijd op de software-architectuur ligt.

De valkuil van datavoorbereiding en training

Een veelgemaakte fout bij AI-projecten is het opvoeren van de verkeerde uren. Het verzamelen en handmatig labelen van trainingsdata is geen speur- en ontwikkelingswerk. De RVO keurt deze uren tijdens een controle dan ook direct af.
Focus de urenregistratie puur op het programmeren en testen van het algoritme. Zo garanderen jullie de vereiste compliance binnen deze complexe fiscale regelingen.

Vertaal jullie innovatie naar financieel voordeel

Het succesvol aanvragen van subsidie voor AI-projecten vereist een scherpe, technische blik. Door de focus te leggen op de programmeeruitdagingen, maximaliseren jullie het fiscale voordeel. Een goede voorbereiding voorkomt problemen met compliance achteraf.
Willen jullie zeker weten dat jullie innovatieplannen voldoen aan alle strenge eisen? Neem dan contact op met de specialisten van SubCode voor een gerichte subsidiecheck.