Iedereen die vandaag over het starten van een startup nadenkt, komt vroeg of laat bij dezelfde vraag terecht: moet ik vanaf dag één een AI-startup bouwen, of is het verstandiger om te beginnen met een traditionele startup? Het lijkt een simpele keuze, maar dat is het niet. Deze beslissing gaat niet alleen over technologie. Ze raakt aan geld, risico, timing, marktvolwassenheid, locatie en de capaciteiten van het team. Veel oprichters hebben het gevoel dat ze achterlopen als kunstmatige intelligentie geen deel uitmaakt van hun product. Tegelijkertijd zien we dat veel AI-startups met veel aandacht starten en vervolgens geruisloos verdwijnen. De werkelijkheid ligt ergens tussen die twee uitersten.
Om dit goed te begrijpen, moeten we eerst duidelijk maken wat een startup eigenlijk is. Niet elk nieuw bedrijf is automatisch een startup. Een startup is geen kleine onderneming en ook geen jonge bv met een website. In de kern is een startup een tijdelijke organisatie die zoekt naar een schaalbaar en herhaalbaar model om een echt probleem op te lossen. Groei is geen bijzaak, maar het doel. Het businessmodel moet zo werken dat het aantal gebruikers kan toenemen zonder dat de kosten in hetzelfde tempo stijgen. In die zin draait een startup minder om stabiliteit en meer om experimenteren, onzekerheid en snel leren.
Wanneer we spreken over een traditionele startup, bedoelen we daarmee niet iets ouderwets of technologisch zwaks. We bedoelen simpelweg een startup waarvan het kernproduct niet afhankelijk is van kunstmatige intelligentie. Technologie speelt zeker een rol, maar fungeert als hulpmiddel, niet als het brein van het product. Traditionele startups richten zich meestal op een duidelijk probleem, bouwen snel een eerste versie van hun product en testen vroeg in de markt. Ze kunnen vaak starten met kleinere teams, lagere kosten en eenvoudigere infrastructuur. Marktplaatsen, dienstverlenende platforms, klassieke software-as-a-service-oplossingen, vroege fintech-producten en logistieke platforms vallen allemaal in deze categorie, en veel daarvan zijn zeer succesvol geworden zonder AI als uitgangspunt.
AI-startups werken fundamenteel anders. In dit model is kunstmatige intelligentie geen extra functie, maar het hart van het product. Als je AI weghaalt, blijft er weinig over. Data, modellen, training en infrastructuur zijn geen ondersteunende elementen, ze zijn het product zelf. Denk aan systemen voor beeld- en spraakherkenning, voorspellende analyses, aanbevelingssystemen of intelligente automatisering. Deze startups kunnen enorm krachtig zijn, maar ze zijn ook complexer en kwetsbaarder in de beginfase.
Het echte verschil tussen traditionele startups en AI-startups zit niet in de technologie, maar in de balans tussen risico, tijd en marktgereedheid. Traditionele startups vertrekken meestal vanuit de markt en gebruiken technologie als middel om een bestaand probleem op te lossen. Ze richten zich op directe behoeften, genereren vaak sneller inkomsten en groeien geleidelijk maar stabiel. AI-startups beginnen vaak met technologie en zoeken daarna naar de juiste markt. Als die markt nog niet klaar is, faalt zelfs een technisch sterk product. Daarom kennen AI-startups vaak extreme uitkomsten: ofwel zeer snelle groei, ofwel een volledige mislukking.
Ook de geografische context speelt een grote rol. In sterk ontwikkelde landen zoals de Verenigde Staten, Duitsland, Nederland of Japan hebben AI-startups een reëel voordeel. Er is toegang tot data, kapitaal, infrastructuur en markten die openstaan voor geavanceerde technologie. In zulke ecosystemen is een AI-first strategie vaak logisch. In veel opkomende economieën ligt dat anders. Daar is het vaak verstandiger om te starten met een traditioneel model en AI later toe te voegen als competitief voordeel, niet als fundament. In markten waar basisproblemen nog niet zijn opgelost, loopt AI vaak vooruit op de realiteit.
Rond financiering bestaat ook een hardnekkig misverstand. Overheden, investeerders en instellingen zijn momenteel sterk geïnteresseerd in kunstmatige intelligentie, waardoor AI-projecten vaak makkelijker aandacht en geld krijgen. Maar financiering is geen garantie voor succes. Veel AI-startups krijgen geld omdat ze een trend volgen, niet omdat ze een sterke marktbehoefte bedienen. Zonder echte vraag verlengt kapitaal vooral de weg naar mislukking.
Daarom is een van de meest rationele strategieën die we in de praktijk zien, om traditioneel te starten en later richting AI te bewegen. Succesvolle bedrijven begonnen vaak met het begrijpen van het probleem, het opbouwen van een gebruikersbasis en het verzamelen van data. Pas daarna werd kunstmatige intelligentie ingezet om processen te verbeteren, beslissingen te ondersteunen of schaal te creëren. Deze aanpak verlaagt het risico en zorgt ervoor dat AI wordt toegepast waar het daadwerkelijk waarde toevoegt.
Nu het inhoudelijke verschil tussen traditionele startups en AI-startups duidelijk is, komen we bij het deel dat in de praktijk vaak doorslaggevend is: kosten, risico en overlevingskans. Dit is het punt waar enthousiasme meestal botst met de realiteit. Veel mensen zijn gefascineerd door kunstmatige intelligentie, maar staan minder stil bij wat het daadwerkelijk kost om een AI-gedreven startup op te bouwen en in leven te houden.
Op het vlak van startkosten hebben traditionele startups meestal een duidelijk voordeel. Ze kunnen klein beginnen, een eenvoudig product bouwen en snel de markt testen. De focus ligt op het valideren van aannames en het verzamelen van echte feedback. Als iets niet werkt, kan de koers relatief goedkoop worden aangepast. Teams zijn vaak kleiner, infrastructuur is eenvoudiger en fouten zijn nog te herstellen. Dit geeft traditionele startups ruimte om te leren zonder meteen alles op het spel te zetten.
AI-startups zitten in een heel andere situatie. De kosten beginnen vroeg en lopen snel op. Data moet worden verzameld, opgeschoond en onderhouden. Modellen moeten worden getraind, getest en voortdurend bijgewerkt. Infrastructuurkosten groeien mee met het gebruik en gespecialiseerd personeel is duur en moeilijk te vervangen. Vaak wordt al een groot deel van het budget verbruikt voordat er überhaupt sprake is van product-market fit. Dat maakt vroege fouten extra pijnlijk en beperkt de mogelijkheid om te experimenteren.
Deze structurele verschillen zien we ook terug in de faalpercentages. Startups falen in het algemeen vaak, maar AI-startups falen meestal sneller en harder. Niet per se omdat het idee slecht is, maar omdat timing, data of marktvolwassenheid ontbreken. Traditionele startups falen ook, maar hebben doorgaans meer tijd en flexibiliteit om bij te sturen. Bij een AI-startup is die speelruimte kleiner. Het model werkt op schaal, of het werkt niet.
Wanneer we kijken naar inkomsten en verdienmodellen, ontstaat opnieuw een duidelijk contrast. Traditionele startups bereiken vaak sneller hun eerste omzet, zelfs als die in het begin beperkt is. Die vroege inkomsten helpen om het product te verbeteren, vertrouwen op te bouwen en een stabiele basis te creëren. AI-startups hebben meestal een langere aanlooptijd voordat ze geld opleveren. Klanten zijn vaak geïnteresseerd, maar terughoudend totdat de technologie zich in de praktijk heeft bewezen. Als monetisatie eenmaal op gang komt, kan de groei sterk versnellen, maar de weg ernaartoe is lang en onzeker.
Ook de groeisnelheid verschilt sterk. Traditionele startups groeien meestal gestaag en redelijk voorspelbaar. AI-startups kunnen extreem snel groeien, maar juist die snelheid vergroot ook de impact van fouten. Een verkeerde aanname, een vertekende dataset of een afhankelijkheid van een extern platform kan plots het hele bedrijfsmodel onder druk zetten. Wat eerst een voordeel leek, kan zich snel tegen de startup keren.
Het totale risico ligt daarom hoger bij AI-startups. Niet alleen technisch, maar ook strategisch. Kunstmatige intelligentie verandert voortdurend. Modellen verbeteren, tools verdwijnen, platformregels veranderen en wat vandaag een concurrentievoordeel is, kan morgen een standaardfunctie worden. Startups die volledig leunen op een specifieke AI-techniek of hype lopen het risico snel irrelevant te worden. De technologie ontwikkelt zich sneller dan veel bedrijfsmodellen kunnen bijhouden.
Daarom zien we in de praktijk dat traditioneel starten en later richting AI bewegen vaak een sterke strategie is. Door eerst het probleem te begrijpen, een markt op te bouwen en data te verzamelen, ontstaat een stevige basis. Wanneer AI daarna wordt toegevoegd, versterkt het een bestaand product in plaats van dat het de hele onderneming moet dragen. In die situatie werkt kunstmatige intelligentie als versneller, niet als zwak punt.
Een ander belangrijk, maar vaak onderschat aspect is het team. Traditionele startups kunnen succesvol zijn met generalisten: ontwikkelaars, ontwerpers en ondernemers met brede vaardigheden. AI-startups zijn afhankelijk van zeer specifieke expertise. Het vertrek van één sleutelpersoon, zoals een data scientist of machine learning engineer, kan de voortgang maandenlang stilleggen. Dat vergroot het operationele risico en maakt opschalen lastiger.
Dus welke keuze is vandaag het meest logisch? Het eerlijke antwoord is dat het afhangt van context, maar niet op de manier die vaak wordt gedacht. AI is geen shortcut naar succes. Het is een krachtig hulpmiddel dat zowel sterke als zwakke punten versterkt. In ecosystemen met voldoende data, kapitaal, infrastructuur en technisch talent kan een AI-first startup logisch zijn. In veel andere situaties is een traditionele startup met een geleidelijke integratie van AI robuuster en realistischer.