Core Business Innovation

Core business innovation verwijst naar het fundamenteel vernieuwen van het primaire verdienmodel, de kernprocessen of het productaanbod -- in tegenstelling tot incrementele optimalisatie. Het doel is het creëren van nieuwe omzetbronnen, schaalbare diensten of concurrentievoordelen die zonder nieuwe technologie niet mogelijk zouden zijn.

AI kan op drie manieren bijdragen: door bestaande functionaliteit slimmer te maken (personalisatie, aanbevelingen, voorspelling), door nieuwe diensten mogelijk te maken op basis van data die je al verzamelt, en door de schaalbaarheid van je dienstverlening fundamenteel te veranderen -- meer klanten bedienen zonder evenredige groei in kosten of mensen.

AI verlaagt de drempelkosten voor diensten die voorheen afhankelijk waren van schaarse menselijke expertise. Organisaties die hun verdienmodel baseren op kennisoverdracht of arbeidsintensieve uitvoering zijn het meest kwetsbaar.

AI-Native Engineering is onze ontwikkelmethodiek waarbij AI vanaf het begin als primair productie-instrument wordt ingezet. Het verkort de tijd van idee naar werkend product aanzienlijk.

De sterkste businesscase begint bij de vraag wat het kost om niet te innoveren. Welke marge staat onder druk? Welke klanten kunnen het straks zelf? De businesscase hoeft niet perfect te zijn, maar de redenering moet kloppen en de eerste stap moet klein genoeg zijn om snel bewijs te leveren.

Door innovatietrajecten organisatorisch en budgettair te scheiden van de dagelijkse operatie, met een eigen eigenaar, eigen doelstellingen en een eigen tijdlijn.

De markt verandert snel door AI en Blis beweegt mee richting meer strategisch advies naast engineering. Die beweging vraagt iemand die fulltime bewaakt dat de organisatie meegroeit. Processen moeten kloppen, teamleads ondersteund worden en de strategie moet landen in de dagelijkse praktijk.

Martijn stuurt de volledige deliveryorganisatie aan. Hij begeleidt de teamleads, bewaakt de implementatie van de strategie en de organisatieontwikkeling, en maakt deel uit van de directie. Zijn blik van buiten naar binnen, opgedaan aan klanttafels, past bij wat deze rol vraagt.

Blis verschuift van puur bouwen naar meer strategisch advies en ondersteuning. Engineering blijft, maar wordt vaker gecombineerd met consultancy over architectuur, AI-strategie en hoe technologie waarde levert. Klanten worden kritischer: AI moet aantoonbaar resultaat opleveren, niet louter potentie tonen.

Martijn bouwt zijn salesactiviteiten stapsgewijs af. Ton van Tilburg neemt een deel van de klantrelaties over. Martijn blijft betrokken bij enkele klanten tot zijn opvolger er is, en blijft aanwezig in een aantal stuurgroepen om feeling te houden met het werk.

Een cultuur van ondernemerschap en innovatie die Blis al twintig jaar kent. Martijn wil die doorgeven en benadrukt dat efficientie nooit ten koste mag gaan van de menselijkheid binnen teams. Verandering ziet hij als een constant proces dat begeleiding vraagt.

Veel software compenseert iets wat jij of je organisatie niet zelf kan bijhouden. Een CRM onthoudt klantcontacten, een projecttool coordineert taken. Dat is scaffolding, oftewel een steiger rond een beperking. Zodra een AI-model die taak zelf kan overnemen, verdwijnt de steiger, net zoals je een steiger weghaalt als het gebouw staat.

De interactie-laag, waar mens en model elkaar raken en die van vorm blijft veranderen. De workflow-laag met de als-dit-dan-dat-logica, die het kwetsbaarst is. En het system of record, waar data betrouwbaar en controleerbaar leeft. Die laatste laag blijft, want daar draait het om vertrouwen en herleidbaarheid.

Omdat de workflow-laag precies bestaat uit de als-dit-dan-dat-logica die modellen steeds beter zelf uitvoeren. Routering, transformatie en beslisbomen zijn het type taak dat een model absorbeert, zoals plan mode in Claude Code opging in het model zelf. Nog niet voor elk geval, maar de richting is duidelijk.

Kijk eerlijk naar je features en vraag je af welke workflow-logica een model binnenkort zelf kan. Dat deel is steiger. Je echte waarde zit vaker in je data, je netwerk, je integraties en het vertrouwen dat jij de bron van waarheid bent. Die laag versterk je.

Wanneer een groot deel van de omzet in de workflow-laag zit en lange contracten dat afdekken. Het product kan prima zijn, terwijl het model dat die logica overneemt elk kwartaal beter wordt. De due-diligencevraag van 2026 is dan ook: welk deel van de ARR zit in die laag?

Omdat het inspanning beloont en geen resultaat. Wie op uren factureert, verdient minder naarmate hij sneller werkt, terwijl AI een sprint van drie weken soms in drie dagen doet. De belangen lopen dan uiteen. Daarom stapte Blis over op fixed price: je betaalt voor wat het oplevert.

Een compact projectteam van drie rollen: een engineer en een business consultant bij Blis, plus een product owner bij de klant. Samen zijn ze verantwoordelijk voor een module of applicatie. Korte lijnen, weinig overhead en een engineer die AI aanstuurt in plaats van zelf alle code te schrijven.

De engineer schrijft de code niet meer zelf. Hij ontwerpt oplossingen en stuurt AI aan om ze te bouwen. Christian vergelijkt het met beeldhouwen: AI hakt de eerste 95 procent uit het blok, jij verfijnt de rest. Daarvoor moet de engineer wel snappen wat hij bouwt en welke businesswaarde erachter zit.

Die rol wordt zwaarder en strategischer. Omdat AI grote stukken in een paar weken bouwt, moet de product owner eerder en met meer overtuiging keuzes maken. Het doel moet scherp zijn voordat het bouwen begint: wat wil je bereiken, waarom is dat belangrijk en wanneer is het geslaagd?

Als je snel begint zonder scherp doel. AI versnelt bouwen, maar het versnelt ook slechte keuzes. Stuur je een agent aan met een vage vraag, dan krijg je een vaag resultaat, alleen sneller. De winst zit in betere keuzes maken voordat je gaat produceren, en dat blijft mensenwerk.