Hoe AI de GTM-strategie van startups flink verandert

Tijdens TechCrunch Disrupt 2025 is duidelijk geworden dat veel startups in een kritieke fase zitten: ze moeten hun go-to-market (GTM) aanpak herzien of ze lopen het risico achter te blijven. Volgens het artikel “Inside the shift at Disrupt: Building community and scaling in the AI era” van TechCrunch stellen ervaren oprichters dat AI de spelregels verandert voor hoe producten gelanceerd en verkocht worden, volgens TechCrunch op 16 september.

Vroeger kon een startup zich vooral onderscheiden met een product of dienst, goede marketing en snelle groei. Nu is het anders: AI-mogelijkheden liggen steeds vaker aan de basis van die producten. Startup-teams moeten rekening houden met de vraag: “Hoe integreer ik AI zó dat het nuttig is voor de klant, schaalbaar en opgebouwd met vertrouwen?” Dat betekent niet alleen technische innovaties, maar ook aanpassingen in sales, productontwikkeling, klantenservice en zelfs community-opbouw.

Tijdens de sessie op Disrupt spraken onder anderen Nirav Tolia (Nextdoor), Jane Alexander (CapitalG) en Vanessa Larco (Premise) over hoe hun GTM-teams zich aanpassen aan deze veranderingen. Ze bespraken thema’s als het belang van data-vertrouwen, het trainen van modellen met kwaliteit, en hoe je klanten betrekt in het leerproces zodat AI-features geen vervelende verrassingen opleveren. 

De gespreksleiders merkten op dat data-annotatie, privacy-beleid, compliance, en ethische AI-richtlijnen steeds vaker bepalend worden voor succes. Startups die deze onderdelen onderschatten, lopen het risico dat hun productvertrouwen afneemt of dat gebruikers afhaken. Sommige bedrijven investeren nu fors in interne AI-infrastructuur om betrouwbaarheid te waarborgen, in plaats van alleen in marketingcampagnes.

Een ander punt was feedback van gebruikers en community. Doordat AI sneller verandert en features soms onverwachte effecten hebben, is het volgens de sprekers belangrijk dat startups luistert naar gebruikers. Beta-versies, pilots, transparantie over welke data gebruikt wordt en wat AI wel en niet doet, worden steeds belangrijker.

“Late-Stage” betekent: bedrijven die al een zekere schaal, geld en gebruikersbasis hebben, maar die niet meer in de testfase zitten. Voor deze bedrijven kan een slechte GTM-strategie kostbaar zijn. De kosten van AI-modellen, risico’s rond privacy, of een falende feature kunnen het verschil maken tussen doorgroeien en stilvallen.