In een wereld waar kunstmatige intelligentie razendsnel evolueert, worstelen veel startups met een klassiek vraagstuk: hoe weet je dat je echt product-markt fit hebt bereikt? Volgens partners zoals Ann Bordetsky van New Enterprise Associates en Murali Joshi van Iconiq Capital tijdens het event TechCrunch Disrupt 2025: in de AI-wereld gelden andere regels.
How AI startups should be thinking about product-market fit | TechCrunchTwo experienced investors share their tips for founders and operators hoping to nail product-market fit at their AI startups. |
De kernuitdaging: veranderende spelregels
Bordetsky zei: “Honestly, it just could not be more different from all the playbooks that we’ve all been taught in tech in the past.” In tegenstelling tot klassieke software-startups, draait bij AI-bedrijven de technologie zelf niet stil — het verandert mee, elke dag opnieuw.
Joshi onderstreepte dat dat betekent: “durability of spend” is een belangrijker signaal geworden dan enkel gebruikers-statistieken
Wat moeten AI-startups dus meten?
– Duurzaamheid van budgetten: Is de klant nog in een experimentele fase, of schuift AI-besteding op naar kernbudgetten bij C-suite-executives? Joshi: “Increasingly, we’re seeing people really shift away from just experimental AI budgets to core office of the CXO budgets.” – Engagement-metrics herzien: Dagelijkse, wekelijkse en maandelijkse actieve gebruikers blijven relevant, maar de context is anders: gaat het om ‘slechts proberen’ of al om onafgebroken workflow-integratie? – Qualitatieve inzichten: Bordetsky adviseert interviews met klanten of eindgebruikers: “If you talk to customers or users, even in qualitative interviews … that comes through very clearly.” – Tech-stack-verankering: Vraag aan klanten: “Where does this sit in the tech stack?” Als jouw AI-oplossing al in kernprocessen zit, is het eerder strategisch waardevolle dan een leuk experiment.
Het proces is geen eindpunt
In tegenstelling tot het klassieke beeld van product-market fit als een moment, benadrukt Bordetsky dat het een continuümis: “Product-market fit is not sort of one point in time … it’s learning to think about how you maybe start with a little bit of product-market fit … but then really strengthen that over time.”
Voor AI-startups betekent dit: wat vandaag lijkt te werken kan morgen al passe zijn — of de klant verandert snel, of de technologie overtreft wat jij hebt gebouwd.
Voor AI-startups ligt de uitdaging niet alleen in hét moment waarop product-market fit wordt ‘gehaald’, maar in het behouden en verdiepen ervan. Het spel verandert continu, en de startups die slagen zijn zij die vroeg schakelen naar duurzame budgetten, sterk geïntegreerde workflows en een cultuur van voortdurende aanpassing.
