Frontier labs stappen de enterprisemarkt in: de volgende fase van software- en infrastructuurmodernisering
Er is een golf van herbouw en vervanging van applicaties aan de gang. Bij Eli5 bekijken we elke week artikelen over softwaremodernisering om echte waarde te vinden voor CTO's, PM's en PO's die zich bezig moeten houden met de modernisering van legacysoftware. Deze week bekeken we twee aankondigingen die binnen zeven dagen na elkaar verschenen en die samen wijzen op een werkelijke verschuiving in de manier waarop enterprise-AI geleverd gaat worden. Op 4 mei kondigde Anthropic samen met Blackstone, Hellman & Friedman en Goldman Sachs een nieuw bedrijf voor enterprise-AI-diensten aan, met een expliciete focus op middelgrote bedrijven zoals lokale banken, regionale zorgnetwerken en zorggroepen met meerdere locaties. Zeven dagen later, op 11 mei, lanceerde OpenAI zijn eigen Deployment Company, gesteund door TPG, Bain Capital, Brookfield, Goldman Sachs en een lange lijst anderen, met meer dan 4 miljard aan initiële financiering en de overname van een toegepast AI-bedrijf genaamd Tomoro om vanaf dag één ongeveer 150 forward deployed engineers binnen te halen. Beide aankondigingen zeggen hetzelfde in andere woorden: het model zelf is niet langer het knelpunt, de implementatie binnen de organisatie is dat.
Voor iedereen die aan softwaremodernisering werkt, bevestigen deze aankondigingen wat wij al maanden zeggen. De echte muur in enterprise-AI is de staat van de systemen en workflows rondom het model, niet de intelligentie van het model zelf. Legacydatabases, ongedocumenteerde bedrijfslogica, fragiele integraties en verouderde processen laten de meeste AI-initiatieven stranden lang voordat ze de productie bereiken. OpenAI en Anthropic zetten er nu beide op in dat de weg door die muur is om hun eigen engineers binnen de klant te plaatsen en de workflow van daaruit opnieuw op te bouwen.
Frontier labs stappen de enterprisemarkt in: de volgende fase van software- en infrastructuurmodernisering
Samenvatting. Binnen zeven dagen na elkaar kondigden de twee grootste aanbieders van frontier-modellen nieuwe bedrijven voor enterprise-AI-diensten aan met opvallend vergelijkbare structuren. Op 4 mei kondigde Anthropic, samen met Blackstone, Hellman & Friedman en Goldman Sachs, een nieuw AI-dienstenbedrijf aan dat zich richt op middelgrote organisaties zoals lokale banken, regionale zorgnetwerken en zorggroepen met meerdere locaties. Toegepaste AI-engineers van Anthropic gaan samenwerken met het eigen engineeringteam van het bedrijf om te bepalen waar Claude past, maatwerkoplossingen te bouwen en deze op lange termijn te beheren. Het bedrijf treedt daarnaast toe tot het Claude Partner Network, naast Accenture, Deloitte en PwC. Zeven dagen later kondigde OpenAI de OpenAI Deployment Company aan, een zelfstandige bedrijfsonderdeel met een meerderheidsbelang, gesteund door 19 investeringsmaatschappijen, consultancybureaus en systeemintegrators, onder leiding van TPG met Advent, Bain Capital en Brookfield als co-leads. Het start met meer dan 4 miljard dollar aan initiële investering en neemt het toegepaste AI-bedrijf Tomoro over om vanaf dag één ongeveer 150 Forward Deployed Engineers binnen te halen. Het gestelde doel van beide ondernemingen is hetzelfde: engineers binnen klanten plaatsen, workflows opnieuw ontwerpen rondom frontier-AI en modelcapaciteiten omzetten in duurzame besturingssystemen.
Review en inzichten
Twee van de grootste aanbieders van frontier-modellen ter wereld deden in dezelfde week dezelfde zet, met verschillende partners maar met opvallend vergelijkbare structuren. Dit zijn de kernthema's die in ons gesprek naar voren kwamen.
Op zoek naar het grotere stuk van de koek. Enterprisebedrijven besteden ongeveer zes keer zoveel aan diensten, integratie en onderhoud als aan de onderliggende softwarelicenties. Precies die verhouding verklaart waarom IBM, SAP en Salesforce altijd hebben geleund op consultancy- en systeemintegratiepartners om hun software daadwerkelijk te laten werken binnen een organisatie. Wat OpenAI en Anthropic nu doen, is zelf achter dat deel van de omzet aangaan. Ze hebben de technologie, maar misten de dienstverleningskracht. Die kloof dichten ze nu direct: OpenAI door het aan te kopen via de overname van Tomoro, Anthropic door samen te werken met private equity en Applied AI-medewerkers in te zetten naast het bestaande Claude Partner Network.
Het draaiboek van Palantir. Dit patroon bestaat al een tijd. Palantir bouwde zijn business door forward deployed engineers bij klanten te plaatsen, die het draaiboek schreven voor het gebruik van de software terwijl de mensen die dat draaiboek schrijven gefactureerd werden. De omzet komt tegelijkertijd van beide kanten van de tafel. OpenAI en Anthropic voeren hun eigen versie van dat model uit, met diepere zakken en een veel groter onderliggend product.
Verrassende timing, logische motivatie. Beide bedrijven keken naar het gat tussen wat hun modellen kunnen en wat er daadwerkelijk binnen organisaties wordt uitgerold, en concludeerden dat dat gat zich vanzelf te langzaam sluit. Modellen verbeteren sneller dan enterprises ze kunnen absorberen. Voor een bedrijf als OpenAI, dat een waardering moet verdedigen die uitgaat van massale enterprise-adoptie, is wachten tot de traditionele systeemintegratoren bijbenen te riskant. Direct naar binnen stappen versnelt de adoptiecurve van AI binnen instituties.
Het A-team-probleem. De eerste honderd of tweehonderd forward deployed engineers zullen vermoedelijk opmerkelijk werk leveren. Zij vormen het A-team van de business en zitten bij de klanten met de hoogste waarde. Zodra het model daarboven opschaalt, begint de dienstverlening te lijken op een normaal servicesbedrijf met juniors, mid-levels, managers, verkopers en de kwaliteitsverschuiving die daar allemaal bij hoort. Elk servicesbedrijf dat wij kennen loopt hier tegenaan, inclusief het onze. A-teamkwaliteit vasthouden over duizenden opdrachten is rekenkundig bijzonder moeilijk.
Vendor lock-in door architectuur. Zodra de eerste forward deployed engineer aanschuift bij het klantteam en begint met het ontwerpen van de architectuur, bepaalt die ook de standaardkeuzes: welk model, welke tools, welke orkestratielaag en welke data-integraties worden gebruikt. Vanuit bedrijfsperspectief is dat voor OpenAI en Anthropic natuurlijk precies de bedoeling. Lock-in is onderdeel van de strategie. Vanuit ons perspectief bij Eli5, waar we bewust onafhankelijk blijven en ontwerpen met het vermogen om modellen en orkestratielagen te verwisselen, is dit een probleem dat CTO's moeten zien aankomen voordat ze iets ondertekenen.
De kwestie van de datagoudmijn. Wanneer een modelaanbieder ook de dienstverlener wordt, krijgt die via de eigen engineers directe toegang tot de interne data van de klant. We weten nog niet waar de contractuele grenzen zullen liggen. Interne enterprisedata is de waardevolste trainingsdata op aarde, juist omdat die niet openbaar is. Zelfs als de afspraken zuiver zijn, is de nabijheid groter dan ooit.
Gesubsidieerde prijzen om de markt te winnen. OpenAI zou investeerders vanaf het begin een jaarlijks rendement van 17% hebben belooft, wat ongebruikelijk is voor een investering van deze omvang en fase. Om daar snel te komen, valt agressieve prijsstelling te verwachten. De concurrentie voor deze implementatiebedrijven komt aan de ene kant van offshore systeemintegratie en aan de andere kant van de grote consultancybureaus. Beide kunnen worden onderboden als een aanbieder bereid is de opdracht te subsidiëren met modelomzet, meerjarige contracten, of beide.
De motor moderniseren in plaats van de fabriek herontwerpen. Wat opvalt, is wat er niet in deze aankondigingen staat. Er wordt bijzonder weinig gezegd over het opnieuw uitvinden van de manier waarop een bedrijf rond AI is ingericht. De framing gaat vrijwel volledig over het inbedden van frontier AI in de workflows die al bestaan. Dat is precies het onderdeel van het moderniseringsvraagstuk waar we telkens op terugkomen. Een moderne motor in een verouderd chassis plaatsen werkt zelden. Workflows, data-architectuur en teamontwerp moeten opnieuw worden opgebouwd voordat dit alles duurzame ROI oplevert. De rol van de grote consultancybureaus in deze consortia, Bain, McKinsey, Capgemini, Accenture, Deloitte en PwC, zal vrijwel zeker bestaan uit het uitvoeren van dat organisatorische herontwerp, terwijl de engineers van de modelaanbieders de technische laag voor hun rekening nemen.
De Europese invalshoek. Europa beschikt niet over een frontier LLM van hetzelfde niveau als GPT of Claude. Mistral levert serieus werk, maar loopt nog achter. De grote consultancybureaus in dit verhaal hebben allemaal Europese vestigingen, maar hun zwaartepunt ligt in de VS. Het ecosysteem van kapitaal, risicobereidheid en uniforme arbeidsregels dat deze aankondigingen überhaupt mogelijk maakte, is in de kern een Amerikaans ecosysteem. Dat brengt Europese middelgrote bedrijven in een bijzondere positie. Zij sluiten aan bij de doelmarkt die Anthropic noemde, terwijl de aanbieders, de engineers en het operating model allemaal geïmporteerd zijn.
Afsluitende opmerkingen
De stap is verrassend in zijn timing en logisch in zijn motivatie. De frontier-modelbedrijven keken naar de adoptiecurve van AI binnen instellingen, concludeerden dat die te traag verliep en stapten zelf de dienstverlening in om die te versnellen. Ze bemachtigen een groter deel van het klantbudget, ze geven de architectuur van binnenuit vorm en ze zorgen ervoor dat de workflows die opnieuw worden opgebouwd, rond hun eigen modellen worden opgebouwd. Vanuit zakelijk oogpunt is de logica sterk. Vanuit het perspectief van een CTO of CEO verandert dit de afweging bij elk AI-traject dat vanaf nu van start gaat.
Het moeilijke deel dat hieraan ten grondslag ligt, is niet veranderd. Voordat een frontier model waarde oplevert binnen een organisatie, moet iemand nog steeds de legacysystemen, de datafragmentatie en de workflows aanpakken die nooit ontworpen zijn om met intelligente software samen te werken. Dat werk gaat niet sneller omdat OpenAI een engineer stuurt. Het is hetzelfde werk als altijd. De vraag voor Europese middelgrote bedrijven is of zij dat werk willen laten uitvoeren door iemand die aan één modelaanbieder gebonden is, of door een onafhankelijke partij die de juiste tools voor de klus kan kiezen.
Wat dit betekent voor CTO's en PO's. Voor een middelgroot Europees bedrijf dat deze aankondigingen volgt, is niets doen de slechtste zet. Te vroeg partij kiezen is bijna even slecht. De juiste zet is onafhankelijk advies binnenhalen. Inzicht in de bestaande stack komt eerst. Dat betekent weten welke workflows daadwerkelijk klaar zijn om rond AI te worden herontworpen en welke eerst moderniseringswerk nodig hebben. Daarna volgt de beslissing of er wel of niet voor een team wordt gekozen....
Volledige video-aflevering: Frontier labs betreden de enterprisemarkt: de volgende fase van software- en infrastructuurmodernisering
De eerste stap om de moderniseringsreis te starten
Softwaremodernisering en architecturale herbouw vormen de kern van Eli5. We lossen complexiteit op en leveren directe zakelijke waarde door te focussen op pragmatische, cloud-native transities.
Voordat de beslissing valt om een legacysysteem in te kapselen, een nieuw SaaS-product aan te schaffen of AI in te zetten om maatwerktools te bouwen, is volledig zicht op het huidige technologielandschap essentieel.
Zou een gratis brainstorm over de legacy stack nuttig zijn? Het is de essentiële eerste stap om technische schuld om te zetten in een schaalbare, modulaire toekomst.
De eerste stap naar uw modernisering
Softwaremodernisering en architectuurherbouw vormen de kern van Eli5. We halen de complexiteit weg en leveren directe businesswaarde met pragmatische, cloud-native trajecten.
Voordat u besluit of u uw legacysysteem inpakt, een SaaS-product koopt of met AI eigen tools bouwt, hebt u volledig zicht nodig op uw huidige techlandschap.
Wilt u een vrije brainstorm over uw legacystack? Dat is de eerste stap om technische schuld om te zetten in een schaalbare, modulaire toekomst.
