Zelf SaaS bouwen (met AI) of kopen?

AI maakt het bouwen van software goedkoper en sneller dan ooit. Dus waarom zou je nog betalen voor SaaS? Precies die vraag staat centraal in deze aflevering.

Wiebe Konter van Optiply kent beide kanten van het verhaal. Hij legt uit waarom "kunnen bouwen" en "moeten bouwen" twee heel verschillende dingen zijn. Want de echte waarde van software zit zelden in de code, maar in de domeinkennis, de data en de complexiteit die je pas ontdekt als je er middenin zit.

De vraag is dus niet óf jij iets kunt bouwen met AI. De vraag is of het je dichter bij duurzame groei brengt, of dat je beter gewoon inkoopt wat anderen al beter doen.

Wiebe Konter en Optiply

Wiebe Konter is mede-oprichter van Optiply, een Nederlands SaaS-bedrijf dat zich al meer dan 10 jaar specialiseert in het automatiseren van inkoop en voorraadbeheer voor e-commerce bedrijven. Als co-founder bouwde hij het bedrijf mee op van startup tot scale-up met zo'n 500 actieve klanten en een team van 40 man.

De software van Optiply gebruikt machine learning en data-analyse om te voorspellen wat je gaat verkopen, en vertelt je vervolgens precies wat je wanneer, hoeveel en bij welke leverancier moet inkopen. De focus ligt op de grotere e-commerce spelers, bedrijven richting de 10 miljoen omzet of daar al overheen. Voor die doelgroep is de waarde glashelder: 1 à 2 procent betere inkoopbeslissingen levert al snel een paar ton op.

Wiebe weet als geen ander hoe complex supply chain management in de praktijk is. Hij werkt dagelijks met grote e-commerce spelers waarbij één verkeerde inkoopbeslissing zomaar tienduizenden euro's kan kosten. Die hands-on ervaring maakt hem een geloofwaardige stem in het debat rondom zelf bouwen versus SaaS.

Optiply werkt samen met de TU Eindhoven en Tilburg University om de forecasting-modellen continu te verfijnen, specifiek voor de grillige vraagpatronen die je in e-commerce ziet: de zogenaamde intermittent demand met een grote long tail aan producten. Recent lanceerde Optiply een bèta voor drieweg-matching, het automatisch koppelen van inkooporders, magazijnontvangsten en facturen. Een functionaliteit die voorheen alleen beschikbaar was via dure ERP-systemen zoals SAP. Daarnaast werkt Wiebe aan AI-agents die straks volledig autonoom de inkoop afhandelen, van orderplaatsing tot leverancierscommunicatie, integreerbaar via MCP in de eigen omgeving van de klant. Hij snapt de technologie, maar heeft ook de nuance om te zeggen wanneer je beter gewoon iets inkoopt.

Build vs. buy in e-commerce: waar ligt de echte waarde?

Zelf bouwen of inkopen is een oude vraag in e-commerce. Maar AI heeft er een nieuwe laag aan toegevoegd. Vroeger ging het om budget en technische capaciteit. Nu gaat het om iets fundamentelers: waar zit de echte waarde eigenlijk?

Bouwen is spotgoedkoop geworden. Wat vroeger een miljoen kostte, tik je nu af voor een ton. Maar goedkoper bouwen maakt de software niet waardevoller. Want de waarde van een goede SaaS-oplossing zit niet in de interface of de code. Die zit in de domeinkennis die zich jaren heeft opgebouwd, in de data waarop de modellen draaien en in de business logica die honderden klantcases scherp hebben geslepen.

Kijk naar voorraadoptimalisatie. Een algoritme in elkaar zetten kan iedereen met een AI-tool. Maar dat model trainen op jaren verkoopdata, omgaan met grillige vraag, uitschieters eruit filteren en alle supply chain-uitzonderingen afvangen? Dat kopieer je niet in een weekend.

En de rol van software zelf verandert. Naarmate AI-agents het werk overnemen, doet de interface er steeds minder toe. Wat telt, is wat eronder zit: hoe goed het algoritme is, hoe breed de data reikt en hoe snel het platform blijft doorontwikkelen. De SaaS-bedrijven die dat snappen en hun klanten meenemen, blijven relevant. De rest wordt ingehaald.

Uitdagingen van zelf bouwen versus SaaS

Een van de grootste uitdagingen bij zelf bouwen is het correct inschatten van de complexiteit. AI-tools zoals Claude geven het gevoel dat alles maakbaar is, en technisch gezien klopt dat ook wel. Maar wat je niet ziet, zijn de honderden uitzonderingen en edge cases die pas boven water komen als je écht met de software werkt. Een simpel voorbeeld: hoe ga je om met outliers in verkoopdata? Verkoop je eenmalig 100 stuks van een product dat normaal nauwelijks loopt en houdt je algoritme daar geen rekening mee, dan eindig je met tien jaar voorraad in je magazijn. Dat soort business logica bouw je niet in een dag na.

Een tweede uitdaging is de bedrijfskritische aard van bepaalde software. Hoe groter het bedrijf, hoe groter de impact van een verkeerde beslissing. Bij een omzet van 10 miljoen euro betekent een paar procent slechtere inkoopbeslissing al snel tonnen aan verlies. De drempel om dan zelf iets te bouwen en risico te nemen op fouten, is terecht hoog.

Dan is er data. Je kunt de broncode van een geavanceerd forecasting-algoritme hebben, maar zonder de trainingsdata waarop het model is gebouwd, is dat algoritme maar een fractie waard. Jarenlange geanonimiseerde klantdata vormt de ruggengraat van accurate voorspellingen, en die heb je simpelweg niet als je van nul begint.

Tot slot is er doorontwikkeling. Klanten verwachten dat SaaS-platformen continu meebewegen met de markt. Bouw je als ondernemer zelf iets, dan moet je het ook zelf blijven onderhouden, updaten en verbeteren. Dat kost tijd en aandacht die je liever in je core business steekt.

Zo maak je de juiste build-or-buy beslissing voor software

Vraag jezelf eerst af hoe kritisch de software is. Ligt je hele operatie stil als het even hapert? Dan is zelf bouwen een risico dat je niet wil nemen.

Reken de kosten van een fout door. Bij automatische inkoop- of voorraadbeslissingen kan één verkeerde actie je direct tonnen kosten. Dat weegt zwaar in de afweging.

Onderschat de verborgen complexiteit niet. Wat er aan de buitenkant simpel uitziet, draait vaak op jaren aan uitzonderingen, edge cases en opgebouwde klantervaring. Precies dat maak je niet snel na.

Check of je SaaS-leverancier blijft doorontwikkelen. Een platform dat stilstaat, wordt binnen no-time ingehaald, of door jou, of door een concurrent.

En houd het simpel: waarde is de doorslaggevende maatstaf. Levert een tool meer op dan hij kost, dan is de keuze gemaakt. Steek je energie liever in wat jou onderscheidt.

Onze blik op zaken

Omzet draaien kan bijna iedereen. Duurzaam groeien is de echte uitdaging. En sinds AI het bouwen van software zo makkelijk maakt, storten steeds meer ondernemers zich op zelfbouw. Voor kleine, niet-kritische zaken is dat prima. Maar wie denkt dat zelf bouwen automatisch tot betere marges leidt, mist de kern: de waarde zit niet in de software zelf, maar in de kennis, de data en de processen eromheen.

Bij FRMWRK zien we het steeds terug. Een gezond e-commercebedrijf groeit langs meerdere assen tegelijk. Techniek is er één van, maar inkoop, logistiek, data en strategie wegen minstens zo zwaar. En juist daar gaat het mis: ondernemers stoppen hun tijd in het namaken van tools die al bestaan, terwijl datzelfde uur veel meer had opgeleverd in hun eigen fundament.

De vraag is dus nooit of je iets kúnt bouwen. De vraag is of het je dichter bij duurzame groei brengt. Meestal is het antwoord simpel: koop in wat een ander beter doet dan jij, en richt je eigen energie op wat jou onderscheidt. Dat is geen teken van zwakte. Dat is gewoon slimme strategie.