Commodity: waarom toegang tot dezelfde AI-technologie geen concurrentievoordeel oplevert

Een commodity is een product of dienst die zo gestandaardiseerd is geworden dat het nauwelijks uitmaakt bij wie je het koopt. Elektriciteit is een commodity: het maakt weinig uit of je stroom van leverancier A of B afneemt, de functionaliteit is identiek. Hetzelfde geldt voor cloud-opslag, hosting, databases en inmiddels ook voor basis-AI-modellen. Als iedereen toegang heeft tot dezelfde technologie tegen vergelijkbare prijzen, verdwijnt het onderscheidend vermogen. Dus hoe onderscheid je je dan in het AI-tijdperk?

Dat proces heet commoditization en het speelt zich af in elke technologiesector. Wat begint als innovatieve doorbraak waarmee early adopters concurrentievoordeel behalen, evolueert naar standaardtechnologie die iedereen moet hebben om mee te kunnen doen. De waarde verschuift dan van de technologie zelf naar wat je ermee doet.

Definities van commodity en commoditization

Commodity betekenis: Een commodity is een product, dienst of type data dat uitwisselbaar is en weinig tot geen onderscheidend vermogen heeft. Voor de afnemer maakt het nauwelijks uit van wie het afkomstig is, omdat kwaliteit, functionaliteit en prijs grotendeels vergelijkbaar zijn. De waarde wordt vooral bepaald door beschikbaarheid en prijs, niet door merk, herkomst of unieke eigenschappen.

Commoditization betekenis: Commoditization is het proces waarbij een product, dienst of vorm van data zijn onderscheidend karakter verliest en steeds meer als commodity wordt gezien. Dit gebeurt meestal door standaardisatie, schaalvergroting, technologische vooruitgang of transparantie in de markt. Naarmate meer aanbieders hetzelfde leveren, verschuift concurrentie van kwaliteit of innovatie naar prijs en efficiëntie.

Een commodity is de eindtoestand. Commoditization is het proces ernaartoe.

Hoe technologie commodity wordt

Commoditization volgt een voorspelbaar patroon. In de eerste fase is nieuwe technologie schaars en duur. Alleen bedrijven met budget en technische expertise kunnen het inzetten. Die voorlopers halen er strategisch voordeel uit omdat concurrenten het simpelweg niet hebben. Denk aan de eerste bedrijven die internet gebruikten voor klantenservice, of cloud computing inzetten toen dat nog nieuw was.

De tweede fase brengt meer aanbieders, lagere prijzen en eenvoudiger implementatie. Concurrenten stappen in omdat ze achterstand vrezen. De technologie wordt incrementeel beter maar ook intercambiabel. Een MySQL-database doet in essentie hetzelfde als PostgreSQL. AWS, Azure en Google Cloud bieden vergelijkbare basisfunctionaliteit. De keuze wordt rationeel: wie levert acceptabele kwaliteit tegen de laagste prijs of met de beste service?

In de derde fase is de technologie zo wijdverbreid dat het geen voordeel meer biedt, maar wel een vereiste is om mee te doen. Geen webshop differentieert zich nog op het feit dat ze HTTPS gebruiken. Geen SaaS-bedrijf claimt concurrentievoordeel omdat ze in de cloud draaien. Het is de basis geworden (baseline), de hygiënische basisvoorwaarde om überhaupt in business te blijven.

Van exclusief naar vanzelfsprekend

Cloud-infrastructuur illustreert het proces van commodization helder. Begin jaren 2000 bouwden bedrijven eigen datacenters. Hardware, koeling, netwerk, onderhoud – allemaal interne investeringen die schaalbaarheid belemmerden. Amazon Web Services bood vanaf 2006 serverruimte on-demand. Early adopters zoals Netflix haalden enorm voordeel uit de flexibiliteit en kostenstructuur. Concurrenten die vastzaten aan fysieke infrastructuur konden niet zo snel schalen.

Tien jaar later is cloud-hosting commodity. Azure, Google Cloud, DigitalOcean, Linode – tientallen aanbieders leveren vergelijkbare diensten. Prijzen zijn transparant en competitief. Migratie tussen providers is lastig maar haalbaar. Het onderscheidend vermogen zit niet meer in het feit dat je cloud gebruikt, maar in hoe je architectuur optimaliseert, welke diensten je combineert en hoe efficiënt je schaalt.

Content management systemen doorliepen dezelfde evolutie. Vroege websites hadden custom CMS-oplossingen. Dat was duur en complex. WordPress democratiseerde contentbeheer. Miljoenen websites draaien op hetzelfde platform. Het platform zelf biedt geen onderscheid meer. Wat wel onderscheidt is contentstrategie, SEO-expertise en conversie-optimalisatie – zaken die niet in de software zitten maar in kennis en data.

AI als commodity

Foundation models volgen hetzelfde pad, alleen veel sneller. GPT-3 was in 2020 revolutionair en exclusief beschikbaar via wachtlijsten. Drie jaar later heeft elke ontwikkelaar toegang tot vergelijkbare modellen: GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral. De API-prijzen dalen maandelijks. Open-source alternatieven presteren steeds beter. Wat voorheen onderscheidend was – toegang tot geavanceerde taalmodellen – is nu standaard.

Bedrijven die hun strategie baseren op het feit dat ze AI gebruiken, missen het punt. Concurrenten kunnen morgen dezelfde modellen inzetten tegen vergelijkbare kosten. Een chatbot op ChatGPT bouwen is geen strategisch voordeel als je concurrent dat in een middag kan repliceren. Fine-tuning op algemene data levert incrementele verbeteringen, maar geen onhaalbare voorsprong.

Zelfs gespecialiseerde toepassingen commoditizeren snel. Sentimentanalyse, tekst-samenvatting, vertalingen – vroeger unieke diensten en nu allemaal beschikbaar via standaard API’s van meerdere providers. De technologie zelf differentieert niet meer. Wat wel differentieert is welke data je erin stopt, welke processen je optimaliseert en welk probleem je oplost. Overigens tekent dit de grote uitdaging van innovatie momenteel: wat je vandaag maakt als unieke dienst op basis van AI, kan morgen door diezelfde AI-models zelf worden aangeboden, als onderdeel van hun standaard dienstverlening. Dit overkwam o.a. MonkeyLearn (sentimentanalyse), Summly (tekstsamenvatting), Lionbridge (vertalingen), Trint (transcriptie), LivePerson (customer-service chatbots) en MarketMuse (SEO-optimalisatie), waarvan kernfunctionaliteit inmiddels als standaard AI-feature of API beschikbaar is bij grote modelproviders.

Waar concurrentievoordeel nog zit

Als de technologie commodity is, verschuift waarde naar datgene wat niet te kopiëren valt. Proprietary data is het meest voor de hand liggende voorbeeld. Twee bedrijven kunnen hetzelfde AI-model gebruiken, maar als het ene bedrijf tien jaar klantdata heeft en het andere niet, levert het eerste betere voorspellingen. Het model is identiek, de input niet. RAG maakt dit verschil praktisch: je gebruikt een commodity-model maar voedt het met jouw exclusieve kennisbank. Een chatbot die toegang heeft tot interne productdocumentatie, support-tickets en klantinteracties beantwoordt vragen die een generiek model niet kan beantwoorden.

Domeinkennis is een tweede barrière. Een AI-tool kan medische teksten analyseren, maar een ervaren radioloog ziet nuances die het model mist. Die expertise zit niet in de technologie maar in jarenlange praktijkervaring. RAG vertaalt domeinkennis naar schaalbare AI-toepassingen: experts leggen hun kennis vast in documenten en procedures, het systeem haalt die kennis op wanneer nodig. Bedrijven die domeinkennis en proprietary data combineren met commodity-technologie creëren waarde die concurrenten niet snel kunnen evenaren, zelfs niet met toegang tot dezelfde modellen.

Procesintegratie bepaalt ook succes. Hetzelfde CRM-systeem in twee bedrijven levert verschillende resultaten op basis van hoe het is ingericht, welke workflows ermee verbonden zijn en hoe medewerkers het gebruiken. AI is niet anders. Een LLM in je klantenservice implementeren vereist meer dan een API-aanroep. Het vraagt begrip van klantinteracties, escalatiepaden, toonzetting en feedback loops. Die organisatorische kennis is lastiger te kopiëren dan de software zelf.

Strategische keuzes in een commodity-wereld

Zodra technologie commodity wordt, verandert de strategische vraag. Niet “gebruiken we deze technologie”, maar “wat doen we ermee dat anderen niet doen”. Een webshop differentieert zich niet meer op het feit dat ze online zijn, maar op assortiment, service, levertijd of prijsstelling. Een SaaS-bedrijf wint niet omdat het in de cloud draait, maar door gebruikerservaring, integraties of verticale specialisatie.

Voor AI betekent dat focus op toepassing in plaats van technologie. Welk specifiek probleem los je op met AI dat concurrenten niet aanpakken? Welke unieke data heb je die betere resultaten oplevert? Welke processen optimaliseer je op een manier die lastig te repliceren is?

Herkennen wat commodity zal worden is ook waardevol. Investeer niet zwaar in zelf bouwen wat straks standaard beschikbaar is. Cloud-providers bieden inmiddels managed AI-diensten die drie jaar geleden custom development vereisten. Vector databases waren niche-technologie, nu zijn ze commodity-diensten. De trend is duidelijk: wat vandaag specialisme vereist, is morgen een checkbox in een configuratiemenu.

Commoditization is geen bedreiging maar een continue verschuiving. De waarde verplaatst zich van technologie naar toepassing, van algemene tools naar specifieke kennis. Bedrijven die dat begrijpen, investeren niet in het opnieuw uitvinden van standaardtechnologie maar in datgene wat hun situatie uniek maakt: hun data, hun processen, hun domeinkennis. De technologie is toegankelijk voor iedereen. Wat je ermee doet niet.