AI-labs verkopen diensten. Wat blijft er voor agencies over?

De afgelopen maanden is iets verschoven wat de agencywereld naar mijn indruk nog niet helemaal heeft verwerkt.

De grote AI-labs verkopen niet meer alleen API-toegang. Ze huren implementatieconsultants in. Ze bouwen partnerprogramma's die sprekend lijken op de oude ecosystemen van Salesforce en SAP. Ze verhuizen, bewust en met echt headcount, naar de ruimte die agencies historisch hebben bezet: organisaties helpen uitzoeken wat ze met de technologie moeten doen en het dan bouwen.

Dat is een verstandig zakelijk besluit voor hen. Het is ook structurele druk op elke agency die de afgelopen twee jaar zichzelf heeft heropgesteld als AI-native.

De vraag waar ik steeds op terugkom is simpel. Als het lab dat het model bouwt ook de implementatie verkoopt, wat is dan eigenlijk de functie van een agency?

Dit is niet nieuw, maar de schaal is anders

Techverkopers hebben altijd geprobeerd servicesopbrengsten in te pikken. Oracle deed het. SAP deed het. Microsoft bouwde een multi-miljardendollarbusiness op rond professional services, naast een partnerecosysteem waarmee het ook rechtstreeks concurreerde. Het patroon is oud.

Wat nu anders is zijn de snelheid en de margelogica. AI-labs branden geld op voor compute op een schaal die hen dwingt hoge-margineopbrengsten overal waar mogelijk te vinden. Services, vooral enterprise-implementatie, brengen marges op die rauwe API-consumptie vaak niet oplevert. De beweging naar beneden, richting consulting en delivery, is dus niet toevallig. Het zit ingebakken in hoe deze bedrijven moeten werken.

OpenAI bouwt een enterprise go-to-market team uit met solutions architects en wat in het vakgebied pre-sales consultants zouden heten. Anthropic heeft partnerniveaus geformaliseerd die agencies belonen voor volume en tegelijk eigen directe enterprise-relaties onderhouden. Google doet dit via Cloud en Workspace al jaren en versnelt nu alleen maar.

De labs verbergen dit niet. Het staat in hun vacatureberichten en op hun prijspagina's. De vraag is of agencies het signaal in de ruis echt waarnemen.

Drie soorten agency, en maar één daarvan houdt stand

Wanneer ik kijk hoe agencies hierop reageren, zie ik ruwweg drie houdingen. Ze zijn niet even duurzaam.

De integratiewinkel. Deze agency leidt met technische capaciteit: we verbinden je systemen met het model, we finetune, we deployen. Het probleem is dat dit werk met elke platformupdate sneller en goedkoper wordt. Wat in begin 2023 een team van vier ingenieurs zes weken kostte, kan nu één ingenieur in een week doen met de tooling van het lab zelf. De labs bouwen ook no-code en low-code interfaces specifiek om deze laag overbodig te maken. Integratie als primaire offer heeft een compressieprobleem.

De AI-strategieboutique. Deze agency verkoopt denken. workshops, roadmaps, maturity assessments, frameworks met merknames. Het risico is dat de labs nu hun eigen thought leadership financieren, eigen onderzoek publiceren over enterprise-adoptie, en hun eigen strategisten als onderdeel van enterprise-agreements in grote accounts plaatsen. Wanneer de leverancier je strategie gratis geeft als onderdeel van een contract van zes cijfers, wordt losse strategie een moeilijker verkoop.

De productstudio. Deze agency bouwt dingen die de klant bezit: producten, interfaces, workflows, interne tools. De relatie tot een specifiek model is secundair. Het primaire offer is designjudgement en productdenken, en AI-capaciteit dient daaraan. Dit is de positie die structureel verdedigbaarder is, omdat de labs dit niet gemakkelijk kunnen repliceëren zonder iets te worden wat ze niet zijn: een productstudio.

Geen van deze categorieën is zuiver. De meeste agencies zijn een mengsel. Maar de richting waarin je beweegt telt.

Waar de labs echt niet goed in zijn

Het is de moeite waard precies te zijn over waar de servicesarmen van de labs werkelijk zullen stuiten, want vaag geruststellend gepraat helpt niet.

De labs zijn goed in diepgang op hun eigen technologie. Ze zijn niet goed in het organisatorische en politieke werk van uitzoeken waar AI werkelijk thuishoort in een specifiek bedrijf met een specifieke cultuur en specifieke legacy-beperkingen. Dat werk is traag, contextgebonden, en vereist iemand die bereid is in kamers te zitten waar het antwoord niet altijd meer AI is. Labs hebben daar een voor de hand liggend prikkelproblem.

Ze zijn ook niet goed in interfacedesign en productdenken. De modellen zijn indrukwekkend. De standaard UI's die erbij komt zijn vaak niet. Er is nog steeds echte vakkundigheid nodig om een capabel model om te zetten in iets wat iemand van niet-technisch niveau elke dag graag zou gebruiken. Die vakkundigheid zit in design en product, niet in AI-onderzoek.

En ze zijn niet goed in klantrelaties die echte onafhankelijkheid vereisen. Een enterprise dat een eerlijk advies wil of GPT-4o of Claude 3.5 Sonnet het goede model is voor hun use case, krijgt dat niet van OpenAI's of Anthropic's professionele servicesafdeling. Ze krijgen het misschien wel van een agency die geen commercieel belang in het antwoord heeft.

Dit zijn echte gaten. Ze zijn ook precies de plekken waar een agency haar werkelijke positie zou moeten bouwen.

De kwestie van de serviceslaag

Er is een toekomst voor agencies waarbij zij herverkopers met een designverpakking worden. Ze kiezen een favoriete labpartner, laten zich certificeren, gaan in dat partnerecosysteem zitten, en nemen een marge op implementations. Dit werkt een tijd als business. Het is ook, structureel, de positie van een onderaannemer.

Er is een ander scenario waarin de agency werkelijk creatief en strategisch eigendom van het werk behoudt. De modellen zijn inputs. De klant krijgt iets wat ze rechtstreeks van het lab niet hadden kunnen krijgen. De agency heeft een standpunt dat niet alleen over technologie gaat maar over hoe mensen werkelijk werken en wat goede producten voelen.

De eerste versie is nu gemakkelijker te verkopen. De tweede is moeilijker uit te leggen maar duurzamer.

De druk van de labs is reëel en zal toenemen. Maar druk schept duidelijkheid als je het toelaat. De agencies die over drie jaar in orde zijn, zijn niet degenen die probeerden neutraal te blijven of elke richting in te dekken. Het zijn degenen die een heldere beslissing hebben genomen over wat zij bezitten en alles daaromheen hebben gebouwd.

Voor ons bij Studio Hyra is dat antwoord altijd hetzelfde geweest. We bouwen producten en designsystemen die toevallig AI gebruiken. Het model is een materiaal, zoals code of typografie. Het werk is het ding waar we verantwoordelijk voor zijn. Die positie hangt niet af van een enkel lab's roadmap en concurreert niet met hun servicesarm.

Dat is een bewuste keuze. Ik zou aanraden die van jezelf expliciet te maken, voordat de markt het voor je doet.

Een paar praktische controles

Als je een agency runt en probeert uit te zoeken waar je werkelijk staat, zijn dit de vragen die je waard bent te overwegen.

Is je primaire offer iets dat het lab zou kunnen repliceren door twee extra enterprise account managers in te huren? Als het eerlijke antwoord ja is, dan moet het offer veranderen.

Heb je een standpunt over welk model voor een bepaald probleem te gebruiken, en is dat standpunt werkelijk onafhankelijk van je partnerovereenkomsten? Zo niet, dan zullen klanten dat uiteindelijk opmerken.

Bouw je dingen die de klant bezit en zonder jou kan bedienen, of creëer je afhankelijkheid van je eigen tooling en processen? Eigendom is wat de relatie op lange termijn rechtvaardigt.

En ten slotte. wanneer het eigen servicesteam van het lab tegen jou pitch, wat is het ene ding dat jij kunt zeggen en zij niet? Als je daar geen schoon antwoord op hebt, dan is het werk nog niet af.