Hoe AI de volgende generatie Europese 'soonicorns' kan ontketenen

De vraag is niet langer of Europa de volgende lichting 'soonicorns' voortbrengt, oftewel start-ups die de magische waardering van 1 miljard dollar naderen, maar of besluitvormers bereid zijn achterhaalde modellen los te laten en te bouwen aan een AI-native toekomst.

Doen ze dat, dan ontstaat er een nieuw fundament voor Europese start-ups waarin wendbaarheid, enterprise-grade governance en een AI-native architectuur vanaf dag één zijn meegenomen.

De kans die architectuur biedt

Europa staat bol van succesvolle start-ups. Om dat zo te houden, is er een shift in de markt nodig. AI toevoegen aan een bestaand proces of product volstaat simpelweg niet. Het gaat om het herbouwen van de organisatiestructuur zelf en dat kan alleen met multi-agent systemen. Start-ups hoeven niet langer te wachten tot ze de middelen hebben om complexe operaties aan te kunnen. In plaats daarvan splitsen ze die uitdagingen op in specifieke, herkenbare deelproblemen en zetten ze daar gespecialiseerde AI-agents op. Die agents werken gecoördineerd, efficiënt en op een snelheid die niet te vergelijken is met een menselijk team.

De gevolgen hiervan zijn enorm. Productcycli worden korter en teams kunnen zich richten op werk dat écht om menselijk oordeel vraagt. Bovendien is technische expertise niet langer voorbehouden aan goedgefinancierde teams: vibe coding versnelt het bouwen van prototypen en AI verlaagt de drempel voor het bouwen van geavanceerde systemen. Als Europa het voortouw wil nemen op het gebied van AI, dan begint dat bij het datafundament.

Het database probleem waar niemand over praat

In boardrooms door heel Europa gaat het gesprek over AI-strategie: welke modellen passen, welke use cases krijgen prioriteit en welke mensen moet je aannemen? De infrastructuur ontbreekt ten onrechte meestal in dat gesprek. Zeker de database-infrastructuur die de meeste bedrijven nog altijd gebruiken.

Traditionele databases zijn ontworpen voor het verleden: gebouwd voor trage applicaties, vaste infrastructuur en data die door mensen wordt verwerkt. Dat werkte prima, totdat AI-agents hun intrede deden. AI-agents hebben snelle, betrouwbare en real-time toegang tot data nodig. Voor start-ups die snel willen opschalen maakt bouwen op het juiste fundament het verschil tussen vastlopen en slagen.

Het positieve is dat het gesprek over infrastructuur nu op gang komt, met een concept genaamd lakebase dat deze overgang ondersteunt. Een lakebase combineert de betrouwbaarheid van een operationele database met de openheid van een datalake op één centrale plek, zodat teams analyses kunnen draaien zonder verschillende systemen naast elkaar te gebruiken. Het biedt snelle datatoegang, schaalt moeiteloos dankzij gescheiden opslag en sluit aan op moderne development-gewoonten zoals instant branching en versiebeheer. Een lakebase geeft oprichters een voorsprong die eerdere start-ups nooit hadden: de mogelijkheid voor zowel hun developers als hun AI-agents om applicaties snel te bouwen, testen en uitrollen, zonder de beperkingen van traditionele OLTP-systemen (online transaction processing).

Wat oprichters nu moeten veranderen

Nu AI zich in een razend tempo ontwikkelt en investeerders kritische vragen stellen, schieten bedrijven vaak snel in actie om nieuwe AI-functionaliteiten toe te voegen aan bestaande processen. Maar dat is een kortetermijnoplossing voor een langetermijnvraagstuk.

Start-ups die AI als structureel beschouwen in plaats van als toevoeging, bepalen de toekomst. Dat betekent dat je de lastige vragen vroeg stelt: hoe zou dit bedrijf gebouwd moeten worden als AI een groot deel van het werk doet, in plaats van alleen wat AI voor dit product kan betekenen? Oprichters maken hun architectuurkeuzes niet pas nadat het bedrijf is opgeschaald, maar vanaf dag een. Ze leggen vast waar agents toegang tot hebben en hoe ze samenwerken, zodat de mens altijd de controle houdt.

AI zo vroeg inbouwen, betekent ook het besef dat governance en snelheid hand in hand gaan. Wie enterprise-grade governance vanaf het begin in het ontwerp meeneemt, heeft een groot concurrentievoordeel. Je kunt dan eenvoudig en met vertrouwen opschalen.

Bouw het goed, of bouw het twee keer

Voor Europa is het moment aangebroken. Maar de markt wacht niet op bedrijven die AI blijven vastschroeven op infrastructuur die daar nooit voor is ontworpen.

Soonicorns zullen niet benoemd worden door hoeveel geld ze ophalen, hoeveel AI-tools ze inzetten of hoe snel ze leveren. Ze onderscheiden zich door de kwaliteit van hun keuzes rond AI-native architectuur, AI-agents en de vraag of de mens erbij betrokken blijft.

De enige vraag die echt geldt, is of Europese oprichters bereid zijn te bouwen met dezelfde ambitie die ze uitstralen. Leggen leiders het juiste, verenigde datafundament, dan valt de rest vanzelf op zijn plek.

Door: Roman Thompson, Head of Startups & SMB, EMEA, Databricks