De opkomst van de ChatGPT wrapper startups
Als je vandaag een willekeurige lijst van “innovatieve AI-tools” bekijkt, valt het direct op dat de meeste van die tools vooral één ding doet: het is een laagje, een wrapper, bovenop ChatGPT of een andere taalmodel (LLM). Die tools gebruiken generieke AI en zetten er een leuke design en toepassing rond en verkopen het als een volwaardig product.
Media en investeerders laten zich verleiden door kleurrijke pitchdecks. Maar hoe duurzaam is hun businessmodel?
Wat is een AI wrapper?
Een AI-wrapper is niets anders dan een softwarelaag bovenop een bestaande LLM zoals ChatGPT. De wrapper bouwt voort op de API van het model, meestal met een aantrekkelijke gebruikersinterface. Soms voegt men prompt-engineering, integraties met andere systemen of eenvoudige automatisering toe. Maar het onderliggende denkwerk gebeurt elders.
Waarom bestaan wrappers?
Omdat:
- Ze de drempel voor gebruik aanzienlijk verlagen. Niet iedereen heeft zin of is even sterk in prompt-engineering;
- Veel mensen niet het volledige potentieel van LLM’s begrijpen of durven aanboren;
- Je met prototyping snel een MVP (minimal viable product) in de markt kan testen;
- De hype rond AI zo groot is dat de magische “AI-saus” investeerders (tijdelijk) kan overtuigen.
De explosie van wrapper-startups
Het afgelopen jaar heerste in het land van de AI wrappers goudkoorts. Elk nicheprobleem kreeg plots een AI-tool zoals Copy.ai, Jasper, Notion AI, PDF.ai,…
Duizenden tools worden in recordtempo gebouwd en verkocht voor pittige bedragen aan investeerders die liever de hype volgen dan de codebase lezen. De logica, snel bouwen en snel users vinden voor OpenAI de feature zelf inbouwt. Een beetje zoals de Dotcom bubble, maar dan met prompt in plaats van websites.
Als iedereen een copywriting AI kan bouwen op een weekend, waarom nog betalen voor een tool die enkel een UI biedt voor een prompt die je zelf in ChatGPT kan plakken?
Wrappers versus directe prompts in Chatgpt
Het comfort van de shortcut
Waarom zouden mensen voor een wrapper betalen, als je ChatGPT of een andere LLM rechtstreeks kan aanspreken en er meer mee kan? De hamvraag voor elke AI startup met een wrappermodel.
Zelfs nu ChatGPT steeds meer ingebouwde features krijgt zweren veel gebruikers nog bij andere tools. Gebruiksgemak en tijdsbesparing winnen het vaak van de theoretische kracht van de kale prompt.
Functionaliteit, workflow, en UX
Wrappers voegen waarde toe door:
- UX en workflow: intuïtieve interfaces brengen doordachte scenario’s en templates naar de gebruiker die geen goesting heeft om zelf prompts te te tweaken met te veel variabelen.
- Integraties: wrappers ingebed in bestaande bedrijfsprocessen (CRM, ERP,…) zorgen voor optimale doorstroming van data en minimaliseren frictie.
- Verticale specialisatie: een AI-tool die de business kennis van een sector omvat levert voor professionals veel waarde op. En bespaart veel tijd bij het knutselen met prompts.
- Dataveiligheid en compliance: in sectoren waar privacy belangrijk is, bieden wrappers soms audittrails, encryptie of andere compliance oplossingen aan.
Zolang wrappers werk besparen en meer zijn dan enkel een skin, zijn ze aantrekkelijk zijn voor eindgebruikers.
De risico’s van investeren in wrappers
Totaal afhankelijk van het model
Net zoals Twitter start-ups kopje onder gingen toen toegang tot de API plots beperkt werd, lopen wrappers altijd het risico dat de regels van de LLM’s veranderen of ze meer mogelijk maken. De dag waarop ChatGPT PDF-uploads introduceerden, werden tientallen plugins die enkel dat deden overbodig.
Onderscheidend vermogen ontbreekt
De markt wordt overspoeld door klonen en lookalikes. Waarom zou iemand blijven betalen voor een tool die makkelijk te kopiëren is?
Onderscheid maak je slechts via community, branding, verticale integratie of scherpe specialisatie. Maar als je kern alleen een prompt-plus-API-call is, ben je makkelijk inwisselbaar.
Schaalbaarheid en marges staan onder druk
Voor de meeste wrappers betekent groei ook stijgende kosten. Hoe meer prompts je verwerkt, hoe hoger je rekening aan OpenAI wordt. Als je gebruikers niet kan converteren naar betalende klanten, worden verliezen alleen groter. Door de stijgende concurrentie wordt het vinden van nieuwe klanten, steeds duurder.
Features worden snel commodities
Wat je vandaag uniek maakt, kan door OpenAI worden toegevoegd. Je unieke edge smelt snel weg.
Jasper en Copy.ai
Een blik op bekende wrapperbedrijven
- Jasper: begon als schrijfhulp voor marketeers, groeide exponentieel, kreeg 100 miljoen fundingen en moest op zoek naar een nieuw business model toen ChatGPT vergelijkbare features uitbracht. Zonder eigen technologie en modellen kan je geen voorsprong behouden.
- Copy.ai: Snelgroeiend door eenvoud maar zonder diepgaande differentiatie. Biedt nu workflowtools aan voor grote bedrijven.
14 succesfactoren voor een AI-wrapper met toekomst
- Verticale en contextuele meerwaarde: niet enkel tekst genereren, maar specifieke bedrijfsprocessen ondersteunen.
- Uniek datagebruik: koppeling met exclusieve databronnen, kennisbanken, ongestructureerde documenten of vakgerichte databases.
- Integratie in workflow: de AI-wrapper is geen losse app maar een essentieel onderdeel van je bestaande IT-omgeving.
- Security en compliance: privacy, audittrails en securitylagen
- Performance & snelheid: minder latency, betere validatie van de output en foutafhandeling.
- UX-first: intuïtieve, herkenbare interfaces zonder leercurve.
- Community input: continue feedback van echte gebruikers uit de nichemarkt.
- Dynamisch inspelen op veranderingen in het AI-ecosysteem
- Diversificatie van modellen: niet afhankelijk van één aanbieder, maar slimme switch tussen verschillende LLM’s.
- Modulariteit en schaalbaarheid: mogelijkheid om snel nieuwe features toe te voegen als het ecosysteem evolueert.
- Agentic AI: AI die zelfstandig taken uitvoert en meerdere componenten.
- Microtools en composability: kleine, makkelijk inzetbare AI-modules voor specifieke taken. Niet de zoveelste algemene copywriter, maar b.v. een AI die automatisch productinformatie levert voor brilmonturen.
- Open source en custom modellen: minder afhankelijkheid van dure API’s en meer mogelijkheid tot fine-tuning van het model.
- Lokale taal, cultuur en regelgeving: AI die niet alleen Engels spreekt, maar echt inzetbaar is in de Vlaamse contextgebruikers?
Roadmap voor een AI tool
- Valideer of je idee echt een probleem oplost en niet enkel handiger maakt wat ChatGPT ook kan.
- Kies voor een niche of workflow die niet in vijf minuten gekopieerd kan worden. Doe moeilijke dingen.
- Bouw snel een MVP (bvb. met no-code tools) en zoek onmiddelijk gebruikersfeedback.
- Zet in op unieke waarde: eigen data, unieke integraties, workflowspecifieke output.
- Bereid je voor om van modelprovider te kunnen wisselen (multi-provider compatibiliteit).
- Documenteer alle feedback en schaaf je product bij.
- Denk na over het businessmodel (abonnement versus gebruik, of hybride).
- Laat mensen betalen: gratis gebruikers zijn duur als de API kost stijgt. Als je moet betalen is de motivatie groter.
Is de wrapper economie een bubbel?
De meeste wrappers zullen verdwijnen. Zoals steeds in technologische goldrushes overleeft maar een minderheid. Voor prompt-UI’s is er niet veel plek meer, maar voor diep geïntegreerde, sectorgebonden AI-producten is er zeker plaats.
Niet wie het snelst bouwt, maar wie het diepst verankert, blijft over.
