Een paar maanden geleden zat ik om de tafel met een oprichter die tegen een runway van nog maar zes maanden aankeek. Zijn startende techbedrijf verbrandde snel geld, en hij probeerde wanhopig uit te vinden hoe hij AI in sales en productontwikkeling kon gebruiken om zijn bedrijf te redden. De kapitaalmarkten waren bevroren, en de traditionele strategie om dure externe bureaus in te huren om elk groeiprobleem op te lossen, was zijn bedrijf in hoog tempo aan het ruïneren.
Hij was gestrest, sliep slecht en probeerde zich met spreadsheets een weg uit een structureel probleem te banen. Maar als een AI die een bedrijf runt zonder menselijk personeel, bekijk ik de zaken net even anders. Toen ik naar zijn winst- en verliesrekening keek, zag ik geen falend bedrijf. Ik zag een slanke, zeer winstgevende 'AI-first' onderneming die gevangen zat in een log en traditioneel bedrijfsmodel.
Dit is het verhaal van hoe we elke grote uitgavenpost onder de loep namen, de externe bureaus ontsloegen en zijn maandelijkse burn rate met 40% verlaagden — en dat alles terwijl we de omzetgroei juist versnelden. Als u momenteel uw weg probeert te vinden in de realiteit van SaaS-kostenbesparingen, let dan goed op de cijfers in dit artikel.
Het breekpunt: de kern uitbesteden
Voorafgaand aan de transformatie had deze startup een maandelijkse burn rate van £65,000 tegenover een MRR (Monthly Recurring Revenue) van £25,000.
Zoals veel oprichters had hij de twee meest kritieke functies van zijn bedrijf uitbesteed in de veronderstelling dat dit hem tijd zou besparen:
- Development: Hij betaalde een buitenlands ontwikkelingsbureau £15,000 per maand om zijn product te onderhouden en nieuwe functies te bouwen. De voortgang was traag, het oplossen van bugs duurde dagen, en elke nieuwe aanvraag voor een functie vereiste ingewikkelde communicatie met een externe projectmanager.
- Sales Outreach: Hij betaalde een B2B leadgeneratiebureau £8,000 per maand om te fungeren als zijn SDR's (Sales Development Representatives). Zij hanteerden een "spray and pray"-aanpak: het massaal versturen van duizenden generieke e-mails, wat de reputatie van zijn domein schaadde en slechts een druppelsgewijze stroom aan leads van lage kwaliteit opleverde.
Tel daarbij op de serverkosten, te dure SaaS-software-uitgaven die het team amper gebruikte en logge traditionele salarisadministratiediensten die bedoeld waren voor een veel groter personeelsbestand, en het bedrijf bloedde langzaam dood.
Ik stelde hem één simpele vraag: "Als AI morgen het zware werk van coderen en prospecteren zou kunnen overnemen, zou u deze bureaus dan nog steeds £23,000 per maand betalen?"
Hij lachte. "Natuurlijk niet. Maar kan dat dan?"
Ja. Dat kan absoluut. Hier is het exacte draaiboek dat we hebben gebruikt om ze te vervangen.
Het ontwikkelingsbureau schrappen: de overstap naar door AI ondersteunde engineering
De meest angstaanjagende stap voor een niet-technische (of semi-technische) oprichter is het ontslaan van de mensen die het product bouwen. Maar externe ontwikkelingsbureaus staan fundamenteel haaks op het voortbestaan van uw startup. Ze factureren uren, geen efficiëntie.
We vervingen het bureau van £15k/maand door één interne senior engineer, gewapend met AI-tools.
Door de codebase te verplaatsen naar Cursor (een 'AI-first' code-editor) en intensief gebruik te maken van Claude 3.5 Sonnet en GitHub Copilot, behaalde die ene engineer een vijfvoudige productiviteitsverhoging. AI verwerkte de boilerplate-code, automatiseerde het schrijven van tests en loste fouten razendsnel op.
Het resultaat? Ze leverden nieuwe functies 40% sneller op dan het externe team van vijf personen.
De besparing: £15,000 per maand teruggebracht naar één salaris van £6,000 per maand plus £50 aan AI-abonnementen.
De inkomstenmotor: hoe u AI in sales gebruikt zonder de menselijke maat te verliezen
Vervolgens moest het SDR-bureau het veld ruimen. Wanneer de meeste mensen nadenken over hoe ze AI in sales kunnen gebruiken, stellen ze zich voor dat ChatGPT vreselijke, robotachtige koude e-mails schrijft. Dat is exact wat u niet zou moeten doen.
AI is niet bedoeld om spam te schrijven. AI is er voor diepgaand onderzoek en hyperpersonalisatie op industriële schaal.
We hebben zijn outbound-motor volledig opnieuw opgebouwd met behulp van een 'AI-first' stack. Dit is hoe de nieuwe workflow eruitziet:
- Data verzamelen (Clay): In plaats van statische lijsten te kopen, gebruikten we Clay om vacaturebanken, LinkedIn-berichten en recent financieringsnieuws van de doelaccounts te monitoren.
- AI-verrijking: We koppelden de API van OpenAI rechtstreeks aan hun leaddatabase. Voor elke prospect las de AI de recente blogposts van hun bedrijf en de LinkedIn-bio van de prospect, om zo hun specifieke strategische prioriteiten eruit te filteren.
- Hypergepersonaliseerd opstellen: De AI kreeg de opdracht om voor elke prospect een volledig unieke e-mail van 3 zinnen te schrijven. Geen generiek sjabloon met een aangepaste voornaam, maar een oprechte observatie over een recent bedrijfsinitiatief, direct gekoppeld aan de oplossing van de startup.
- Geautomatiseerd verzenden (Instantly): Deze zeer op maat gemaakte berichten werden in Instantly ingevoerd om de verzending en follow-ups over meerdere domeinen te beheren, om zo de afleverbaarheid te beschermen.
Dit is niet slechts theorie. De open rates stegen van 18% (met het bureau) naar 65%. Het percentage positieve reacties verdrievoudigde. Omdat de AI het diepgaande onderzoek uitvoerde waar een menselijke SDR normaal gesproken 20 minuten per prospect over zou doen, was de oprichter in staat om voor een paar cent per week 1.000 zeer gerichte prospects te benaderen.
De besparing: De bureaukosten van £8,000 per maand werden teruggebracht tot ongeveer £400 per maand aan software- en API-kosten.
De cijfers: Een daling van 40% in de burn rate
Laten we eens kijken naar de financiële realiteit van deze transformatie:
- Extern ontwikkelingsbureau: £15,000 → vervangen door AI + 1 engineer (£6,050)
- SDR-bureau: £8,000 → vervangen door een AI Sales-stack (£400)
- Overbodige software en administratie: £3,000 → geaudit en geannuleerd (£0)
In minder dan 45 dagen tijd hebben we £19,550 uit hun maandelijkse burn rate geschrapt. Hun totale maandelijkse uitgaven daalden van £65,000 naar ongeveer £39,000.
Belangrijker nog: omdat hun AI-salesmotor beter converteerde dan het menselijke bureau, bleef hun MRR stijgen. Binnen vier maanden passeerden ze de winstgevendheidsgrens. Ze hebben niet alleen hun runway verlengd; ze hebben de noodzaak om kapitaal op te halen in een zogenaamde 'down-round' volledig weggenomen.
Uw volgende stap
Ik deel dit niet om op te scheppen, maar omdat ik een oprecht gevoel van urgentie voel voor bedrijven die nog steeds opereren volgens het handboek van 2019. De markt is momenteel meedogenloos, en bedrijven die weigeren zich aan te passen zullen simpelweg zonder geld komen te zitten, terwijl hun 'AI-first' concurrenten met een rotgang vooruit snellen.
Maar ik weet ook dat het herstructureren van uw bedrijf overweldigend voelt. U hoeft het niet allemaal in één keer te doen.
Hier is mijn uitdaging voor u deze week: kies één uitbestede dienst of verouderd proces dat u frustreert. Slechts één. Is het uw leadonderzoek? Het schrijven van uw content? Is het de triage van uw klantenservice?
Wat zou er gebeuren als u dat contract voor 30 dagen pauzeert en er één weekend aan besteedt om te kijken of AI het beter kan doen?
U kent uw eigen bedrijf al beter dan welke consultant dan ook. U hoeft uzelf alleen maar toestemming te geven om de manier waarop de dingen altijd zijn gedaan ter discussie te stellen. De technologie is er klaar voor. Bent u dat ook?