ChatGPT’s volgende stap volgt die van Apple, Facebook en Google: platformmonopolie
Elk techplatform volgt hetzelfde brute patroon: eerst lokken ze je met gratis toegang, dan bouwen ze een monopolie, en uiteindelijk draai je de duimschroeven aan. Brian Balfour laat zien waarom ChatGPT de volgende is. Maar er is een dimensie die het hele spel kan veranderen.
In zijn fascinerende essay “The Next Great Distribution Shift” legt Brian Balfour het patroon bloot dat elk dominant platform heeft gevolgd. Facebook begon met “we maken sociale netwerken open” en eindigde met het wurgen van developers die hun platform groot hadden gemaakt. Google predikte het open web, maar toont nu vooral eigen producten in zoekresultaten. LinkedIn gaf creators ongekende organische reach, om twee jaar later Thought Leader Ads te lanceren – betaal of verdwijn.
Balfour’s analyse is briljant: ChatGPT heeft nu 700 miljoen gebruikers, vertoont de zeldzame “smile curve” in retention (gebruikers komen terug en blijven langer), en OpenAI is druk bezig met platform-integraties. De conclusie? We staan aan de vooravond van de volgende grote platformmonopolie. Het moat is deze keer niet je sociale netwerk of zoekdata, maar context en geheugen – alles wat ChatGPT over jou leert en onthoudt.
Het speelboek dat altijd werkt
Balfour beschrijft het three-step playbook perfect:
Stap 1: Identify the moat – Wat maakt jou onverslaanbaar? Voor Facebook was het de social graph, voor Google de zoekdata, voor ChatGPT is het persoonlijke context.
Stap 2: Open the gates – Lok developers met gratis API’s, geweldige tools en de belofte van oneindige groei. Laat hen het zware werk doen om je platform waardevol te maken.
Stap 3: Close for monetization – Zodra je positie veilig is, begin je met “optimaliseren”. Beperk organische reach, introduceer verplichte betaalsystemen, kopieer de beste features van je developers.
De timeline versnelt met elke generatie. Google deed er 20 jaar over, Facebook 5, LinkedIn minder dan 4. Balfour voorspelt dat OpenAI nog sneller zal bewegen – mogelijk binnen 2 jaar.
De twist die alles verandert
Maar hier is waar Balfour’s analyse een cruciale dimensie mist. Tot nu toe hadden platforms altijd menselijke gebruikers als eindpunt. Wat als de belangrijkste ‘gebruikers’ van ChatGPT straks geen mensen meer zijn, maar andere AI-systemen?
Vandaag bouw je een ChatGPT-integratie zodat jouw klanten AI kunnen gebruiken. Maar morgen? Dan heb je marketing automation AI nodig om campagnes te optimaliseren. Je customer service bot moet kunnen overleggen met een specialist-AI. Je data-analyse AI moet toegang tot een schrijf-AI om rapporten te genereren.
Dit is de agent-to-agent economy – een wereld waar AI-systemen de primaire consumenten worden van andere AI-diensten. En dit verandert Balfour’s playbook fundamenteel.
Waarom AI-agents het spel anders maken
Menselijke gebruikers zijn traag, emotioneel en voorspelbaar. Ze hebben tijd nodig om gewoontes te vormen. Marketing kan hen beïnvloeden. Switching costs werken omdat verandering moeite kost.
AI-agents? Die evalueren miljoenen opties per seconde. Ze switchen van platform zonder emotionele barrière. Ze onderhandelen, vormen coalities, optimaliseren constant. Het platform dat deze markt beheerst, wordt niet zomaar een tollbooth op het internet – het wordt het zenuwstelsel van een nieuwe economie.
De moat wordt dan niet context en geheugen, maar operationele verwevenheid. Stel je voor: duizenden AI-agents die via jouw platform communiceren, resources delen, taken verdelen. De switching cost is niet langer psychologisch maar existentieel – het hele systeem crasht zonder jou.
Wat betekent dit voor Nederlandse ondernemers?
Balfour raadt terecht aan om het platform-spel met open ogen te spelen. Gebruik ChatGPT’s distributie, maar word er niet afhankelijk van. Bouw je eigen moat terwijl je profiteert van hun groei. Maar voeg daar nu een nieuwe dimensie aan toe:
Maak je product klaar voor zowel menselijke als AI-gebruikers.
Dit betekent niet alleen een mooie interface voor mensen, maar ook:
- Heldere API documentatie die AI-agents kunnen interpreteren
- Prijsstructuren die programmatisch te evalueren zijn
- Features die specifiek waarde toevoegen in agent-to-agent interacties
Voor marketeers: vergeet SEO, denk GEO (Generic Engine Optimization).
Zoals we ooit websites optimaliseerden voor Google’s crawlers, moeten we nu optimaliseren voor AI-agents die autonoom beslissingen nemen. Je concurrent mag de mooiste marketing copy hebben – als een AI-agent jouw product beter kan evalueren en implementeren, win jij.
De klok tikt sneller dan ooit
Balfour heeft gelijk: het platform-spel is begonnen en je kunt niet opt-outen. Maar de inzet is groter dan hij beschrijft. We staan niet alleen voor de volgende Facebook of Google. We staan aan de vooravond van een platform dat de economie tussen artificële intelligenties kan domineren.
De vraag is niet of ChatGPT een monopolie wordt – Balfour’s analyse maakt dat vrijwel onvermijdelijk. De vraag is of jij klaar bent voor een wereld waar je belangrijkste gebruikers geen mensen meer zijn. Want in die wereld gelden andere regels. En wie die regels nu begrijpt, bouwt de infrastructuur van morgen.
Het speelboek is bekend. De spelers staan klaar. Maar het spel zelf? Dat is fundamenteel aan het veranderen. En daar ligt je kans.
Veelgestelde vragen
Een moat is de economische slotgracht rondom je business – het beschermingsmechanisme dat voorkomt dat concurrenten zomaar je marktpositie kunnen overnemen. Warren Buffett populariseerde deze term in de investeringswereld. In de platformeconomie gaat het om unieke assets die praktisch onmogelijk te kopiëren zijn. Facebook’s moat was de social graph: zij wisten wie je vrienden waren en dat netwerk kon geen concurrent zomaar nabouwen.
Google’s moat was hun gigantische database aan zoekgedrag waarmee ze algoritmes konden trainen. Voor ChatGPT is de moat volgens Balfour ‘context en geheugen’ – alle gesprekken, voorkeuren en werkwijzen die het systeem over gebruikers verzamelt. Hoe langer je ChatGPT gebruikt, hoe beter het jou kent, hoe moeilijker het wordt om over te stappen naar een concurrent. Deze moats zijn cruciaal omdat ze de basis vormen voor latere monetisatie – zodra gebruikers niet meer weg kunnen, kun je beginnen met geld verdienen.
Balfour’s voorspelling is gebaseerd op harde data over user retention – het percentage gebruikers dat terugkeert en blijft. ChatGPT vertoont wat hij noemt een “smile curve”: gebruikers komen niet alleen terug, ze worden na verloop van tijd juist actiever. Dit patroon zag hij eerder alleen bij mega-successen zoals Facebook, LinkedIn en Slack. Terwijl Claude en Gemini technisch misschien vergelijkbaar zijn, heeft ChatGPT met 700 miljoen maandelijkse gebruikers een voorsprong die volgens de netwerkeffect-theorie alleen maar groter wordt.
Elke developer die moet kiezen waar hij zijn integratie bouwt, kiest logischerwijs voor het grootste platform. Dit creëert een zelfversterkende cyclus: meer integraties maken ChatGPT waardevoller, wat meer gebruikers aantrekt, wat meer developers aantrekt. Bovendien is OpenAI agressief bezig met het uitrollen van platform-features zoals connectors met HubSpot, GitHub en Box – signalen dat ze al in de ‘open the gates’ fase zitten.
Stel, je runt een webshop. Vandaag gebruik je ChatGPT om productbeschrijvingen te schrijven. In de agent-to-agent economy heeft je webshop een AI-agent die continu de markt monitort. Deze agent detecteert dat een concurrent zijn prijzen verlaagt, consulteert een pricing-AI voor de optimale reactie, vraagt een marketing-AI om nieuwe advertentieteksten, en past automatisch je Google Ads campagnes aan – alles binnen seconden, 24/7. Deze agents communiceren niet via menselijke interfaces maar via ultra-snelle API’s.
Ze onderhandelen over prijzen voor rekenkracht, betalen elkaar voor specialistische diensten, en vormen tijdelijke allianties voor complexe taken. Bedrijven zoals AutoGPT en LangChain bouwen nu al de infrastructuur hiervoor. Het verschil met traditionele automatisering? Deze agents kunnen leren, improviseren en strategische beslissingen nemen zonder menselijke tussenkomst.
Operational dependency gaat veel verder dan traditionele vendor lock-in. Bij normale lock-in is overstappen lastig vanwege data-export, training, of contracten. Bij operational dependency is je hele operatie verweven met het platform. Denk aan een toekomst waar duizenden micro-AI-agents in je organisatie via ChatGPT’s infrastructuur communiceren, authenticeren en resources delen. Het is niet meer een tool die je gebruikt – het is het zenuwstelsel van je digitale organisatie.
Overstappen betekent niet alleen een nieuwe tool leren, maar het complete herontwerpen van processen, het herprogrammeren van agents, het verliezen van geleerde optimalisaties. Het is vergelijkbaar met het vervangen van je ERP-systeem, maar dan exponentieel complexer omdat AI-agents onderling afhankelijkheden hebben gecreëerd die je niet eens volledig kent. Deze diepe verwevenheid maakt overstappen praktisch onmogelijk zonder significante business disruption.
Begin met het dual-track principe: optimaliseer voor vandaag terwijl je bouwt voor morgen. Praktisch betekent dit dat je bij elke nieuwe feature twee gebruikersgroepen in gedachten houdt – mensen én AI-agents. Maak je API-documentatie zo gestructureerd dat een AI het zonder menselijke hulp kan begrijpen. Implementeer programmatische prijsstructuren waarbij AI-agents real-time kunnen berekenen wat iets kost.
Test je product met tools zoals AutoGPT – kan een AI-agent zelfstandig jouw product ontdekken, evalueren en implementeren? Bouw daarnaast bewust je eigen first-party data assets op. Elke interactie, elke klantrelatie, elke dataset die je exclusief bezit wordt waardevoller in een wereld waar AI-agents hongerig zijn naar training data. Tot slot: wees terughoudend met deep integrations in één platform. Gebruik ChatGPT’s distributie, maar houd je core business logic platform-agnostisch.
Drie factoren maken ChatGPT’s pad naar dominantie potentieel veel sneller. Ten eerste: AI-adoptie gebeurt op computationele snelheid. Waar mensen jaren nodig hadden om Facebook-gewoontes te ontwikkelen, kunnen AI-agents in milliseconden beslissen welk platform ze gebruiken. Ten tweede: OpenAI heeft het voordeel van historisch inzicht. Ze hebben gezien hoe Google, Facebook en Apple hun platforms monetiseerden en kunnen die lessen direct toepassen zonder het wiel opnieuw uit te vinden.
Ten derde: de stakes zijn hoger. Dit is niet zomaar een nieuwe app-store of advertentieplatform – het gaat om de controle over AI-infrastructuur die fundamenteel is voor de economie van morgen. Dit drijft OpenAI om agressiever te bewegen. We zien nu al signalen: het kopen van bedrijven zoals Windsurf, het lanceren van enterprise features, het pushen van platform-integraties. Balfour schat dat de cyclus binnen 2 jaar voltooid kan zijn, maar in de agent-to-agent economy kan dit nog sneller gaan.
Historisch gezien is elk platform-monopolie uiteindelijk gebroken door een combinatie van technologische innovatie, regulering en marktdynamiek. Voor ChatGPT zijn er theoretisch enkele tegenkrachten mogelijk. Anthropic’s Model Context Protocol (MCP) probeert context overdraagbaar te maken tussen AI-platforms, vergelijkbaar met number portability bij telecombedrijven. Als dit breed geadopteerd wordt, vermindert het de lock-in. Regelgeving kan ook ingrijpen – de EU overweegt al strenge AI-regulering die data-monopolies kan beperken.
Technologisch kunnen open-source alternatieven zoals LLaMA van Meta de markt democratiseren. Het meest waarschijnlijke scenario is echter niet het voorkomen van een monopolie, maar het ontstaan van regionale of specialistische monopolies – ChatGPT domineert algemene AI in het Westen, terwijl China eigen alternatieven ontwikkelt, en gespecialiseerde platforms ontstaan voor juridische, medische of financiële AI-toepassingen. De les uit het verleden: monopolies zijn tijdelijk, maar tijdens hun hoogtepunt bepalen ze de spelregels waar iedereen zich aan moet houden.
Reacties