De tijd van Wrapped AI-oplossingen is voorbij, waarde is alles.
Een manifest over wat écht het verschil maakt als je AI in je bedrijf inzet.
Axel Dekker
CEO
De tijd van Wrapped AI-oplossingen is voorbij, waarde is alles.
Een manifest over wat écht het verschil maakt als je AI in je bedrijf inzet.
Axel Dekker
CEO
De AI-industrie maakt een ongemakkelijk moment door. De eerste golf bedrijven die er simpelweg een chatinterface bovenop GPT op hebben geplakt en het een product noemden, raakt door de runway heen; hun klanten maken de rekensom, en hun investeerders stellen eindelijk de vragen die ze achttien maanden geleden al hadden moeten stellen.
De pitch was "we're an AI-bedrijf," maar de realiteit is dat ze een dun laagje prompts zijn dat bij elke call marge afdragen aan OpenAI.
Ik ben hier eerder geweest, alleen niet met AI. Toen we Packaly lieten schalen, liepen we tegen precies dezelfde afslag in de weg aan. Je kunt de tools van anderen aan elkaar knopen, iets live zetten dat eruitziet als een product, en hopen dat de platformkosten vriendelijk blijven, of je kunt bouwen aan de onderdelen die echt blijven stapelen. De meeste bedrijven kiezen de eerste optie omdat het sneller voelt, en de meesten hebben daar binnen twaalf maanden spijt van.
Daar is de AI-markt nu, en daarom wil ik hier helder neerzetten wat we geloven bij What's Next.
Het wrapper-probleem is niet technisch, het is economisch
Een wrapper is een product dat bovenop iemand anders’ intelligentie zit en daar een UI, een workflow of een verticaalspecifieke prompt aan toevoegt. Daar is op zich niets mis mee als startpunt, maar er is veel mis met wat het op termijn met je bedrijf doet.
Drie dingen gaan hard de verkeerde kant op als je een wrapper bent. Je unit economics hangen af van de prijsbeslissing van een ander, dus op de dag dat Anthropic of OpenAI de tokenprijzen verhoogt, verschuift je marge zonder jouw toestemming en heb je niets in te brengen. Je verdedigbaarheid is gehuurd, want iedereen met twee engineers en een weekend kan dezelfde UI op hetzelfde model bouwen, en dat is geen moat maar eerder een parkeerplek. En je datavliegwiel bestaat niet, want elke interactie die je klant heeft, wordt verwerkt door een model dat je niet bezit, op infrastructuur die je niet controleert, en levert context op die je niet kunt gebruiken. De asset blijft bij het platform.
Vergelijk dat nu met een bedrijf dat AI diep integreert in zijn eigen operatie en product. De interacties worden eigen data, de workflows worden verdedigbare processen, en de outputkwaliteit verbetert omdat je het systeem afstemt op je specifieke klanten in plaats van op generieke gebruikers. Dat is het verschil tussen een feature en een asset.
Waar investeerders echt voor betalen
Ik heb lang genoeg in boardrooms gezeten om te weten wat een multiple oplevert en wat een beleefde knik. Investeerders betalen niet voor AI; ze betalen voor bedrijven waar AI de onderliggende economie aantoonbaar beter maakt.
Een logistiek bedrijf dat AI gebruikt om routekosten met 18% te verlagen, is meer waard door die 18%, niet omdat ergens in de stack een LLM staat. Een klantenserviceorganisatie die 70% van het eerstelijnsvolume afhandelt met AI-agents, is meer waard omdat de cost-to-serve is gedaald, niet omdat de deck op slide drie het woord "agent" heeft staan.
De bedrijven die nu worden opgewaardeerd, zijn de bedrijven waar AI iets meetbaar sneller, goedkoper of van hogere kwaliteit maakt binnen een echt bedrijf. De bedrijven die worden afgewaardeerd, zijn de bedrijven waar AI was het bedrijf.
Als je operator bent, zou dat moeten veranderen hoe je naar elk AI-initiatief op je roadmap kijkt. De vraag is niet "welke AI-tools moeten we kopen", maar "waar in ons bedrijf zou het bezit van een AI-integratie ons een structureel voordeel geven".
Wat we geloven
Dit is het manifestgedeelte, dus neem het mee of laat het liggen.
We geloven dat de meeste kant-en-klare AI-producten je capaciteit laten huren die je eigenlijk zou moeten bezitten. De klantenservicebot, de verkoopcopilot, de documentanalyzer, dit zijn niet zozeer producten als wel patronen, en die patronen zijn toegankelijk voor iedereen die ze netjes wil bouwen.
We geloven dat de build-versus-buy-vraag al twee jaar verkeerd is ingestoken. De juiste vraag is niet "is het goedkoper om te kopen of te bouwen", maar "moet deze capability voor ons blijven stapelen, of is het commodity-infrastructuur die we gewoon werkend willen hebben". E-mail draait op commodity-infrastructuur en dat is prima, maar de AI die je klantrelaties afhandelt, hoort dat niet te doen.
We geloven dat elk serieus bedrijf met een echte klantenbasis minstens drie plekken heeft waar AI-integratie echte waardestijging toevoegt, niet omdat AI magie is, maar omdat het bedrijf eigen context, eigen data en eigen workflows heeft die een generieke tool nooit zal bereiken. Die drie dingen zijn precies wat integratie waardevol maakt.
We geloven dat het wrapper-tijdperk eindigt en het integratietijdperk begint. De komende vijf jaar worden bepaald door bedrijven die AI tot in de bot van hun bedrijf hebben ingebouwd, en door bedrijven die SaaS-fees betaalden aan bedrijven die dat deden.
We geloven dat operators beter gepositioneerd zijn om dit te winnen dan pure AI-bedrijven, omdat je al de klanten, de data en de domeinkennis hebt. Wat je tot nu toe miste, is het technische zelfvertrouwen om te bouwen in plaats van te kopen, en dat is een probleem dat je kunt oplossen.
Hoe dat er in de praktijk uitziet
Ik ben specifiek, want vaag is waardeloos.
Als we met een klant werken, is het eerste gesprek nooit "welke AI-tool heb je nodig", maar "waar in je bedrijf zit de duurste bottleneck, en hoe ziet eigenaarschap van die workflow er over twee jaar uit". Soms is het antwoord een klantenservice-AI-agent die in hun stack leeft en leert van hun tickets, soms is het een WhatsApp-gespreksysteem dat duizenden klantcontactmomenten afhandelt op een manier die geen tool van een derde partij kan evenaren, en soms is het een offertegenerator die hun prijslogica beter kent dan hun verkopers.
De rode draad is eigenaarschap. De data blijft van hen, de workflowlogica blijft van hen, het concurrentievoordeel blijft van hen, en ze krijgen de AI-capaciteit terwijl ze de asset behouden. Dat is een ander model dan wat de meeste van de sector verkopen, en het is het model waar we ons bedrijf op hebben gebouwd.
Kies je kant
Als je in 2026 een bedrijf bouwt, ga je deze keuze maken, bewust of niet, en elk kwartaal dat je de beslissing uitstelt, is een kwartaal waarin je kiest om te huren.
Ik ga je niet vertellen dat AI-tools kopen altijd fout is. E-mailclients en agenda's zijn prima, en er is een hele categorie commodity-AI-tools die je absoluut moet kopen, juist omdat ze niet hoeven te blijven stapelen voor je specifieke bedrijf. Maar voor de AI die je klanten, je data en je kernoperatie raakt, is het juiste antwoord bijna altijd de moeilijkere: bouw het, bezit het, en maak het onderdeel van je aanbod.
De bedrijven die dit doorhebben, bezitten het volgende decennium. De bedrijven die dat niet doen, zullen die tijd besteden aan uitleggen aan hun board waarom de SaaS-regel sneller stijgt dan de omzet.
We weten welke kant we bouwen.
De pitch was "we're an AI-bedrijf," maar de realiteit is dat ze een dun laagje prompts zijn dat bij elke call marge afdragen aan OpenAI.
Ik ben hier eerder geweest, alleen niet met AI. Toen we Packaly lieten schalen, liepen we tegen precies dezelfde afslag in de weg aan. Je kunt de tools van anderen aan elkaar knopen, iets live zetten dat eruitziet als een product, en hopen dat de platformkosten vriendelijk blijven, of je kunt bouwen aan de onderdelen die echt blijven stapelen. De meeste bedrijven kiezen de eerste optie omdat het sneller voelt, en de meesten hebben daar binnen twaalf maanden spijt van.
Daar is de AI-markt nu, en daarom wil ik hier helder neerzetten wat we geloven bij What's Next.
Het wrapper-probleem is niet technisch, het is economisch
Een wrapper is een product dat bovenop iemand anders’ intelligentie zit en daar een UI, een workflow of een verticaalspecifieke prompt aan toevoegt. Daar is op zich niets mis mee als startpunt, maar er is veel mis met wat het op termijn met je bedrijf doet.
Drie dingen gaan hard de verkeerde kant op als je een wrapper bent. Je unit economics hangen af van de prijsbeslissing van een ander, dus op de dag dat Anthropic of OpenAI de tokenprijzen verhoogt, verschuift je marge zonder jouw toestemming en heb je niets in te brengen. Je verdedigbaarheid is gehuurd, want iedereen met twee engineers en een weekend kan dezelfde UI op hetzelfde model bouwen, en dat is geen moat maar eerder een parkeerplek. En je datavliegwiel bestaat niet, want elke interactie die je klant heeft, wordt verwerkt door een model dat je niet bezit, op infrastructuur die je niet controleert, en levert context op die je niet kunt gebruiken. De asset blijft bij het platform.
Vergelijk dat nu met een bedrijf dat AI diep integreert in zijn eigen operatie en product. De interacties worden eigen data, de workflows worden verdedigbare processen, en de outputkwaliteit verbetert omdat je het systeem afstemt op je specifieke klanten in plaats van op generieke gebruikers. Dat is het verschil tussen een feature en een asset.
Waar investeerders echt voor betalen
Ik heb lang genoeg in boardrooms gezeten om te weten wat een multiple oplevert en wat een beleefde knik. Investeerders betalen niet voor AI; ze betalen voor bedrijven waar AI de onderliggende economie aantoonbaar beter maakt.
Een logistiek bedrijf dat AI gebruikt om routekosten met 18% te verlagen, is meer waard door die 18%, niet omdat ergens in de stack een LLM staat. Een klantenserviceorganisatie die 70% van het eerstelijnsvolume afhandelt met AI-agents, is meer waard omdat de cost-to-serve is gedaald, niet omdat de deck op slide drie het woord "agent" heeft staan.
De bedrijven die nu worden opgewaardeerd, zijn de bedrijven waar AI iets meetbaar sneller, goedkoper of van hogere kwaliteit maakt binnen een echt bedrijf. De bedrijven die worden afgewaardeerd, zijn de bedrijven waar AI was het bedrijf.
Als je operator bent, zou dat moeten veranderen hoe je naar elk AI-initiatief op je roadmap kijkt. De vraag is niet "welke AI-tools moeten we kopen", maar "waar in ons bedrijf zou het bezit van een AI-integratie ons een structureel voordeel geven".
Wat we geloven
Dit is het manifestgedeelte, dus neem het mee of laat het liggen.
We geloven dat de meeste kant-en-klare AI-producten je capaciteit laten huren die je eigenlijk zou moeten bezitten. De klantenservicebot, de verkoopcopilot, de documentanalyzer, dit zijn niet zozeer producten als wel patronen, en die patronen zijn toegankelijk voor iedereen die ze netjes wil bouwen.
We geloven dat de build-versus-buy-vraag al twee jaar verkeerd is ingestoken. De juiste vraag is niet "is het goedkoper om te kopen of te bouwen", maar "moet deze capability voor ons blijven stapelen, of is het commodity-infrastructuur die we gewoon werkend willen hebben". E-mail draait op commodity-infrastructuur en dat is prima, maar de AI die je klantrelaties afhandelt, hoort dat niet te doen.
We geloven dat elk serieus bedrijf met een echte klantenbasis minstens drie plekken heeft waar AI-integratie echte waardestijging toevoegt, niet omdat AI magie is, maar omdat het bedrijf eigen context, eigen data en eigen workflows heeft die een generieke tool nooit zal bereiken. Die drie dingen zijn precies wat integratie waardevol maakt.
We geloven dat het wrapper-tijdperk eindigt en het integratietijdperk begint. De komende vijf jaar worden bepaald door bedrijven die AI tot in de bot van hun bedrijf hebben ingebouwd, en door bedrijven die SaaS-fees betaalden aan bedrijven die dat deden.
We geloven dat operators beter gepositioneerd zijn om dit te winnen dan pure AI-bedrijven, omdat je al de klanten, de data en de domeinkennis hebt. Wat je tot nu toe miste, is het technische zelfvertrouwen om te bouwen in plaats van te kopen, en dat is een probleem dat je kunt oplossen.
Hoe dat er in de praktijk uitziet
Ik ben specifiek, want vaag is waardeloos.
Als we met een klant werken, is het eerste gesprek nooit "welke AI-tool heb je nodig", maar "waar in je bedrijf zit de duurste bottleneck, en hoe ziet eigenaarschap van die workflow er over twee jaar uit". Soms is het antwoord een klantenservice-AI-agent die in hun stack leeft en leert van hun tickets, soms is het een WhatsApp-gespreksysteem dat duizenden klantcontactmomenten afhandelt op een manier die geen tool van een derde partij kan evenaren, en soms is het een offertegenerator die hun prijslogica beter kent dan hun verkopers.
De rode draad is eigenaarschap. De data blijft van hen, de workflowlogica blijft van hen, het concurrentievoordeel blijft van hen, en ze krijgen de AI-capaciteit terwijl ze de asset behouden. Dat is een ander model dan wat de meeste van de sector verkopen, en het is het model waar we ons bedrijf op hebben gebouwd.
Kies je kant
Als je in 2026 een bedrijf bouwt, ga je deze keuze maken, bewust of niet, en elk kwartaal dat je de beslissing uitstelt, is een kwartaal waarin je kiest om te huren.
Ik ga je niet vertellen dat AI-tools kopen altijd fout is. E-mailclients en agenda's zijn prima, en er is een hele categorie commodity-AI-tools die je absoluut moet kopen, juist omdat ze niet hoeven te blijven stapelen voor je specifieke bedrijf. Maar voor de AI die je klanten, je data en je kernoperatie raakt, is het juiste antwoord bijna altijd de moeilijkere: bouw het, bezit het, en maak het onderdeel van je aanbod.
De bedrijven die dit doorhebben, bezitten het volgende decennium. De bedrijven die dat niet doen, zullen die tijd besteden aan uitleggen aan hun board waarom de SaaS-regel sneller stijgt dan de omzet.
We weten welke kant we bouwen.
