was net aan het luisteren naar Joe Liemandt die hierover sprak op Invest Like The Best. AI-native bedrijven kunnen volledig de gevestigde SOR's vervangen - dat was historisch gezien nooit mogelijk. "AI-native bedrijven zullen meer waard zijn dan welke SaaS-bedrijf dan ook ooit is geweest."

Oprichters vragen ons vaak: wat is er echt voor nodig om een duurzaam AI-bedrijf op te bouwen? In enterprise AI zien we steeds weer twee modellen opkomen: Oliebronnen (systemen van record) & Pipelines (automatiseringslagen). 1️⃣ Oliebronnen worden de bron van waarheid voor data & bijbehorende workflows. We zien twee instappunten: Rip + Replace: Wanneer legacy-systemen worden belast door technische schulden, zijn kopers gemotiveerd om het risico te nemen om te vervangen door nieuwe AI-native systemen. @hxtweets @amrit_hx hebben de prijsstelling en underwriting van verzekeringen opnieuw opgebouwd van inname tot indiening; Valon @wangandrewd heeft 25+ hypotheekservicingsystemen samengevoegd tot één; @usevesta @michael_yu heeft de leningoriginate opnieuw ontworpen zodat taken parallel kunnen worden uitgevoerd. Greenfield: Wanneer er geen systeem bestaat, vangen startups klanten vroeg en groeien met hen mee. @Rillet_HQ begon als de eerste ERP voor financiële teams van MKB's, waarbij handmatige workflows werden geautomatiseerd, en is sindsdien uitgebreid naar het vervangen van gevestigde namen zoals NetSuite. Oliebronnen kosten meer tijd om te boren, maar eenmaal gevestigd creëren ze diepe, duurzame sloten. Het bezitten van het systeem van record ontgrendelt workflows die niemand anders kan bouwen en creëert overstapkosten. 2️⃣ Pipelines (automatiserings-/orchestratielagen) -- Deze zitten bovenop bestaande systemen en automatiseren het "lijmwerk" dat mensen tussen hen doen. We hebben twee hoofdpatronen gezien: Gefragmenteerde Systemen: Wanneer veel gevestigde systemen naast elkaar bestaan, verenigen pipelines workflows zonder dat er een rip-and-replace nodig is. @furtheraicom biedt agentische workflows voor verzekeringen, waarbij omslachtige processen (indieningen, verliesruns, compliance) over meerdere systemen worden geautomatiseerd. Human Middleware: Wanneer mensen de brug zijn tussen systemen, digitaliseren pipelines dat werk. @Concourse_ai bouwt AI-agenten voor financiële teams, die verbinding maken met verschillende financiële systemen zodat teams kunnen opvragen en analyseren zonder handmatige inspanning. @SolaAI_ laat klanten een workflow eenmaal vastleggen en verandert deze in een live AI-agent voor taken zoals factuurverzoening. Klanten hoeven niet te kiezen. Ondernemingen kopen vaak beide: een nieuw systeem van record in het ene gebied, lichte automatiseringen in een ander. Maar voor oprichters zijn de strategieën verschillend, maar beide kunnen enorm zijn. Wat belangrijk is, is niet proberen beide tegelijk te doen, maar weten welk spel je speelt om te winnen. Nieuwe post van mij & @joeschmidtiv 👇

Ja, dat ben ik op de poster. Nee, het is geen echte film. En ja, dit is absoluut weer een post over systemen van record. Maar we blijven om een reden terugkomen op dit thema. Als het gaat om enterprise AI, eindigen de meeste duurzame bedrijven in een van de twee categorieën: olieputten (systemen van record) of pijpleidingen (automatiserings-/orchestratielagen). Olieputten gaan diep in een enkele workflow totdat ze het systeem van record worden. Ze hebben langer nodig om op te zetten, maar zodra je het datamodel en de workflow bezit, ontgrendel je nieuwe mogelijkheden en bouw je structurele verdediging die in de loop van de tijd toeneemt. Pijpleidingen zitten bovenop bestaande systemen en automatiseren het "lijmwerk" dat mensen momenteel tussen hen doen. Ze worden snel aangenomen, elke toegevoegde workflow maakt het platform plakkeriger, maar ze bezitten de grondwaarheid niet. Beide strategieën kunnen enorme bedrijven opbouwen. Maar ze vereisen heel verschillende keuzes in productontwerp, GTM-beweging en verdediging. De grootste fout is niet om de een boven de ander te kiezen, maar om onduidelijk te zijn over welk spel je eigenlijk speelt. Als kritieke gegevens verspreid zijn over systemen of vastzitten in handmatige processen, lijkt de kans op een olieput – een nieuw systeem van record. Als het landschap gefragmenteerd is, vol gevestigde spelers en afhankelijk van mensen om werk tussen systemen te verplaatsen, lijkt de kans op een pijpleiding – een automatiseringslaag erbovenop. De bedrijven die overleven zijn degenen die hun markt correct lezen en alles daaromheen bouwen.