Startups & Ondernemerschap
August 26, 2025
10 min leestijd
AI en aanverwante technologieën ontwikkelen zich razendsnel. Deze vooruitgang trekt onvermijdelijk de aandacht van bedrijven die geïnteresseerd zijn in innovatieve oplossingen om de efficiëntie van hun processen te verbeteren. Maar hoe is het mogelijk om deze implementatie soepel en probleemloos te laten verlopen, vooral wanneer een bedrijf geen mogelijkheid heeft om investeerdersfondsen aan te trekken? Dit werd het onderwerp van een nieuwe aflevering van de Innovantage podcast, gehost door Sigli's CBDO, Max Golikov. Hij nodigde Denis Leysen uit in zijn studio om het te bespreken.
Denis is een AI-adoptiestrategist en een voormalig enterprise-consultant met diepe wortels in familie-ondernemerschap.
Maar daarnaast is hij ook medeoprichter van noah., een startup die bedrijven helpt identificeren welke AI-oplossingen daadwerkelijk relevant en effectief voor hen zijn.
Het project werd eind 2024 opgericht, en tegen januari – februari 2025 waren de eerste productprototypes in ontwikkeling.
Traditioneel advieswerk omvat vaak tijdrovende interviews en uitgebreide rapporten. noah. biedt intussen een volledig geautomatiseerde, gepersonaliseerde en gecontextualiseerde aanpak voor het ontdekken van AI-mogelijkheden. Het doel is om bedrijven tijd en moeite te besparen bij het verkennen van het AI-landschap, terwijl het actiegerichte, op maat gemaakte inzichten levert.
Denis gelooft dat bootstrapping geen rigide filosofie is, maar een praktische aanpak, vooral in de huidige startup-omgeving.
Hoewel er altijd de optie is om funding aan te trekken, benadrukte Denis dat de meeste investeerders, VC's en incubators oprichters adviseren om fondsenwerving zo lang mogelijk uit te stellen. Bootstrapping kan oprichters meer flexibiliteit en controle geven.
Financiële verplichtingen en persoonlijke beperkingen kunnen externe funding echter noodzakelijk maken.
Het goede nieuws is dat het starten van een bedrijf nog nooit zo toegankelijk is geweest als dat nu is. De kosten voor softwareontwikkeling zijn aanzienlijk gedaald. Intussen wordt software steeds meer een commodity.
Met AI-gestuurde tools kunnen oprichters het grootste deel van de code zelf genereren, freelancers inhuren om deze te verfijnen, klantgegevens invoeren en lanceren met een minimale initiële investering. Hierdoor is het bootstrappen van een tech-startup steeds haalbaarder, zelfs voor solo-oprichters.
Zoals Denis benadrukte, dit is een perfect moment om iets op te richten, het te testen en te zien waar het naartoe gaat, zonder dat daar veel kapitaal voor nodig is.
Hierdoor is de drempel om toe te treden lager, maar het risico om gekopieerd te worden is hoger.
Deze omgeving maakt verdedigbaarheid voor startups belangrijker dan ooit tevoren. Een van de grootste uitdagingen voor vroege fase ondernemingen is ervoor te zorgen dat hun oplossing niet gemakkelijk kan worden gerepliceerd, vooral niet door grote spelers zoals OpenAI of Perplexity die snel nieuwe functies kunnen uitbrengen.
noah. bevindt zich nog in de vroege fasen van het vestigen van een sterke product-marktfit. Na het uitvoeren van enkele pilotprojecten werkt het team nu samen met een paar betalende klanten via gestructureerde gebruikstrajecten.
Het product vertrouwt op AI om interne interviews binnen een bedrijf af te nemen en inzichten rechtstreeks van werknemers te verzamelen via gesprekken of schermprompts. Dit proces helpt om de huidige workflows, tools en uitdagingen van de organisatie in kaart te brengen. Parallel daaraan scant noah. continu het AI-landschap op bewezen use cases en legt het partnerschappen met adviesbureaus en oplossingsproviders om te begrijpen welke technologieën in de markt werken. Door dergelijke inzichten te combineren, biedt noah. klanten een gepersonaliseerd en up-to-date AI-kansenrapport.
Maar wat komt er na het identificeren van de kans? Het team onderzoekt nu manieren om klanten rechtstreeks te verbinden met de juiste implementatiepartners, die oplossingen voor hen kunnen bouwen.
Bovendien ziet noah. potentieel beyond AI. Dezelfde onderliggende technologie zou kunnen worden toegepast op andere domeinen, zoals supply chain-optimalisatie of workflowverbeteringen. Dit maakt het platform aanpasbaar across industrieën.
noah. richt zich primair op grotere organisaties. In dergelijke organisaties maken de complexiteit en schaal van de operaties het ontdekken van AI-kansen aanzienlijk uitdagender. In meerdere afdelingen wordt het moeilijk om bij te houden waar werknemers mee worstelen of waar AI een verschil zou kunnen maken. Gezien dit, kan de waarde van noah.'s aanbod niet worden onderschat.
Zoals Denis opmerkte, vordert de AI-adoptie in grote organisaties, maar het gebeurt ongelijkmatig. De meeste bedrijven zijn voorbij de initiële scepsis, waarbij tools zoals ChatGPT werden geblokkeerd vanwege waargenomen risico's. Deze vroege voorzichtigheid was de eerste fase van enterprise-betrokkenheid bij AI.
De tweede fase betrof experimenteren. Enterprises testten grote tools zoals Microsoft Copilot en pilotten kleine use cases.
Veel bedrijven houden nu echter een pauze of trekken zich zelfs terug. Sommige van hen verlaten co-pilots bijvoorbeeld vanwege hoge kosten en tegenvallende resultaten. Dit heeft geleid tot een derde fase die kan worden omschreven als desillusie.
Momenteel is AI-adoptie in enterprises vaak gefragmenteerd. Hoewel de meeste enige ervaring hebben, zijn organisatiebrede AI-oplossingen nog steeds zeldzaam. Succes wordt typisch gevonden in zeer niche use cases waar het bedrijfsprobleem duidelijk is en de oplossing zeer gericht is.
Denis legde uit dat de huidige hype rond AI gerechtvaardigd is. In tegenstelling tot eerdere technologische golven, is AI snel ingebed geraakt in het dagelijks leven. De wijdverspreide blootstelling op platforms zoals TikTok of in snelle DIY app-bouw tools heeft AI waardevol en reeds wijdverbreid doen aanvoelen.
Hoewel het enthousiasme begrijpelijk is, waarschuwde Denis ook voor overenthousiasme. De situatie weerspiegelt elementen van eerdere techzeepbellen, zoals het dot-com-tijdperk. Te midden van deze hype is het essentieel om gefocust te blijven op zinvolle, goed gedefinieerde use cases.
In hun discussie noemden Max en Denis ook een grote verschuiving in hoe organisaties AI, data en contentgovernance benaderen. Slechts een paar jaar geleden werden enterprise AI-inspanningen weggestopt in geïsoleerde teams met weinig zichtbaarheid. Initiatieven zoals data warehouses en governance frameworks werden vaak als kostbaar en losgekoppeld van bedrijfswaarde gezien.
Vandaag de dag is dat beeld omgedraaid..AI is een onderwerp op directieniveau geworden. Het management vraagt nu actief aan IT-teams naar hun AI-strategieën. Intussen kunnen werknemers onafhankelijk experimenteren met nieuwe AI-tools.
Nu staan IT-afdelingen vaak onder druk om innovatie te ondersteunen terwijl ze databeveiliging en governance handhaven.
Sommige IT-teams hebben besloten het gebruik van AI-tools te bevriezen. Tegelijkertijd zijn anderen meer open en proberen ze gebalanceerde benaderingen te vinden en zowel innovatie als controle te waarborgen.
Denis ziet het toenemende belang van governance frameworks naarmate AI-adoptie binnen enterprises groeit. Hoogwaardige, goed geannoteerde data is essentieel, en organisaties beginnen te begrijpen waarom datagovernance ertoe doet.
Bedrijven werken typisch met enorme volumes ongestructureerde data, inclusief presentaties, PDF's en andere bestanden. Heel vaak zijn deze documenten verouderd, gedupliceerd en slecht onderhouden. Wanneer AI-modellen worden getraind op deze ongeorganiseerde content, is het resultaat vaak outputs van lage kwaliteit.
Bovendien is een andere zorg hoe mensen met data omgaan. Werknemers voeren frequent gevoelige data in in third-party AI-tools (en heel vaak beseffen ze het niet eens). Deze groeiende zorg rond datamisbruik benadrukt de behoefte aan sterkere beleidsregels, bewustwording en change management-inspanningen.
Voor grote enterprises vermenigvuldigt de complexiteit zich. Ze hebben verschillende generaties werknemers met verschillende achtergronden, uiteenlopende datatypen en inconsistente governancepraktijken. Het is een ruimte waar klassieke consultants nog steeds een belangrijke rol hebben.
Denis noemde een mening geuit door Simon van Teutem, een jonge voormalig McKinsey-consultant en auteur. Hij stelt dat veel van de denkkracht van de industrie verspild wordt. Hij suggereert dat als het talent dat momenteel vastzit in advieswerk wordt omgeleid naar sociale initiatieven, startups of direct impactvolle rollen, de maatschappelijke voordelen immens zouden zijn. Simon bekritiseert ook de Nederlandse regering voor haar zware afhankelijkheid van consultants.
Desalniettemin was Denis het oneens met het idee dat de waarde van advieswerk overdreven is. Ervaren consultants brengen frisse perspectieven across industrieën en drijven zinvolle verandering aan. Bepaalde delen van het consultancy business model zullen echter waarschijnlijk worden verstoord door AI. Dit is vooral waar als het gaat om repetitieve taken zoals interviewen, notities maken, vergadercoördinatie, transcriptie, marktonderzoek en het hergebruiken van eerdere deliverables.
De consultancysector ondergaat een significante verandering. Bedrijven eisen nu AI-verbeterde diensten die snellere resultaten en diepere inzichten opleveren. Om concurrerend te blijven, moeten bedrijven zich aanpassen. Ze moeten zich specialiseren in high-value niches die premium tarieven rechtvaardigen of offshore- en nearshoretalent benutten om kwaliteit tegen lagere kosten te behouden.
De wereld van het ondernemerschap was Denis sinds zijn kindertijd vertrouwd. Meer dan 40 jaar geleden richtte zijn vader een van de eerste IT-adviesbureaus van België op. Het bedrijf richtte zich op de verkoop van vroege computers en Microsoft-training in een tijd waarin de meeste bedrijven nog steeds op schrijfmachines vertrouwden. Het was een tijdperk van pure change management. En een van de taken was om klanten te overtuigen waarom digitale tools traditionele methoden konden vervangen. Vandaag zit Denis nog steeds in de raad van bestuur, terwijl het bedrijf wordt geleid door zijn broer.
Opgroeien in zo'n omgeving bleek van onschatbare waarde. Zakelijke discussies rond de eettafel, vroege blootstelling aan risico's nemen en het zien van naaste familieleden die bedrijven startten, maakten ondernemerschap natuurlijk aanvoelen. Er was geen druk om het familiebedrijf in te gaan. Het was echter een open kans.
Dankzij dit was hij niet bang om nieuwe ondernemingen te starten. Hij voelde zich altijd klaar om berekende risico's te nemen. Bovendien heeft hij direct toegang tot een vertrouwd netwerk voor snelle feedback. En hij beschouwt dit als een van de grootste voordelen in zijn carrière.
Denis denkt niet dat alle organisatiedata 100% accuraat moet zijn. In plaats van te obsederen over perfectie, is het belangrijker om te focussen op duidelijke doelstellingen. Als deze targets kunnen worden gehaald met bestaande data, dan voegt het over-engineeren van governanceprocessen weinig waarde toe.
Sterke fundamenten en basisbeleid zijn belangrijk. Maar het is cruciaal om governance omwille van governance te vermijden.
Tegelijkertijd is het de moeite waard om te benadrukken dat strikte privacyregels, -beleid en -reguleringen innovatie in grote organisaties kunnen vertragen.
Hun oplossing is het introduceren van gecontroleerde flexibiliteit. Ze moeten veilige omgevingen creëren waar teams kunnen experimenteren met nieuwe producten en oplossingen zonder risico te lopen op klantrelaties of compliance-overtredingen. Dit zou kunnen bestaan uit toegewijde innovatieteams, samenwerkingen met stagiaires en studenten, of co-creatieprojecten met bestaande klanten.
Het is ook cruciaal om dicht bij de echte problemen te blijven. Heel vaak betekent het gewoon rechtstreeks met klanten spreken om te begrijpen wat er echt toe doet.
Denis noemde Nokia, Blockbuster en Intel als voorbeelden van bedrijven die kritieke kansen misten om te pivotten naar nieuwe businessmodellen. Zonder het vermogen om zichzelf te disrupten en nieuwe markten te verkennen, lopen organisaties het risico op een langzame en pijnlijke neergang.
Hij contrasteerde twee benaderingen: gedwongen pivots (zoals Nokia's late zoektocht naar een nieuwe niche) en proactieve innovatie.
Hij herinnerde zich ook Disney's move into streaming. Terwijl Netflix de industrie hervormde, reageerde Disney jaren later door zijn eigen platform te lanceren. Disney zag dit als innovatie. Desalniettemin, voor Denis, ziet het eruit als replicatie. Nu probeert Disney rechtstreeks te concurreren tegen pioniers.
Ware innovatie gaat niet over het kopiëren van het bewezen model van een concurrent. Het gaat over creativiteit, differentiatie en de moed om iets nieuws te doen voordat de markt erom vraagt.
Voor Denis is innovatie een brede term die snelheid, aanpasbaarheid en originaliteit dekt. Hij zei dat Disney vele paden had kunnen bewandelen beyond het simpelweg kopiëren van Netflix. Met zijn iconische merk had Disney het potentieel om unieke activa zoals de Mickey Mouse-franchise te benutten om iets onderscheidends te creëren.
Denis legde uit dat in de huidige omstandigheden bedrijven zich veel vaker zullen moeten heruitvinden dan in het verleden. Naarmate software en technologie commodities worden, moeten zowel startups als grote enterprises jaren vooruit denken. Het voordeel van vandaag kan morgen gemakkelijk worden gerepliceerd.
Volgens hem is vandaag de VC-mindset vrij populair. Het is gebaseerd op het idee van het simpelweg kopiëren van een bestaand businessmodel om het vervolgens toe te passen op een nieuwe markt, snel te schalen en te verkopen. Deze aanpak kan winstgevend zijn, maar het prioriteert vaak alleen kortetermijnwinst boven het bouwen van iets werkelijk origineels en duurzaams.
Maar ware doorbraakoprichters zijn zij die unieke oplossingen ontdekken die conventionele VC-regels en gevestigde businessmodellen trotseren.
Denis noemde Odoo als een voorbeeld van deze zeldzame aanpak. Het bedrijf negeerde standaard playbooks. Ze bouwden open-source software en vermeden agressieve vroege fondsenwerving. Ze huurden geen externe managers in om hun groei te stimuleren en breidden zelfs uit naar India in plaats van Silicon Valley. En dat was het unieke pad van het bedrijf naar succes.
Terwijl hij sprak over de rol van AI in de banen van vandaag, vergeleek Denis de automatisering van de manufacturing met de naderende transformatie van white-collar werk. In het verleden vertrouwden auto-assemblagelijnen op veel werknemers, die elk een component toevoegden. Tegenwoordig hanteren machines het grootste deel van het proces, terwijl mensen voornamelijk als operators fungeren.
Denis gelooft dat een vergelijkbare verschuiving eraan komt voor bureau-based rollen. Taken zoals het creëren van marketingplannen, het afhandelen van klantenondersteuning en het genereren van financiële rapporten zullen binnenkort mogelijk primair worden uitgevoerd door AI-agenten. De menselijke rol zal evolueren naar het monitoren, verifiëren en optimaliseren van deze systemen in plaats van het werk direct uit te voeren.
Deze verandering roept diepgaande vragen op:
De complexiteit wordt vergroot door de ondoorzichtige aard van large language models. In tegenstelling tot traditioneel machine learning, zijn hun redeneerprocessen vaak onverklaarbaar.
Het verwerven van AI-kennis is een van de eerste stappen die moeten worden genomen voordat AI in bedrijfsprocessen wordt geïntroduceerd. Maar de echte uitdaging ligt in het effectief inbedden van deze technologie binnen organisaties. Het is essentieel om ervoor te zorgen dat AI-tools veilig, praktisch en operationeel zijn.
Denis adviseert mensen om te beginnen met het identificeren van repetitieve taken in hun eigen rollen die geautomatiseerd zouden kunnen worden. Zelfs niet-technische werknemers kunnen experimenteren met AI-tools zoals ChatGPT door eenvoudige, stap-voor-stap begeleiding te vragen over het automatiseren van die taken.
Het schalen van deze aanpak naar teams en afdelingen kan leiden tot een betekenisvolle organisatorische impact.
De belangrijkste aanbeveling is om te beginnen met kleine, beheersbare experimenten binnen een enkel team of afdeling en van daaruit op te bouwen. Het is behoorlijk riskant en uitdagend om complexe, ambitieuze AI-modellen te implementeren die alles in één keer willen disrupten. Incrementele adoptie zal veel meer voordelen opleveren.
Wil je meer ontdekken over de rol van technologieën in bedrijven en de waarde van innovatie? De volgende afleveringen van de Innovantage podcast komen er binnenkort aan! Mis ze niet.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.webp)
.webp)
