Stephen Straus, CEO en mede-oprichter van KUNGFU.AI – Interviewserie

Stephen Straus, CEO en mede-oprichter van KUNGFU.AI, is een ondernemer, investeerder en technologie‑executive met tientallen jaren ervaring in het opbouwen en adviseren van bedrijven. Voor de lancering van KUNGFU.AI in 2017 was hij General Partner bij Austin Ventures en richtte hij verschillende bedrijven op of was hij mede-oprichter, waaronder mbue, dat werd overgenomen door Bluebeam. Straus is bovendien al lange tijd Partner en Mentor bij Capital Factory en zit in de Engineering Advisory Board van de Cockrell School of Engineering van de University of Texas at Austin. Naast technologie en investeringen heeft hij Impact Dyslexia mede-opgericht en is hij de oprichter van de Startup Diversity and Inclusion Pledge, wat een bredere focus weerspiegelt op hoe technologie, ondernemerschap en organisatie‑leiderschap een positieve maatschappelijke impact kunnen creëren.

KUNGFU.AI is een in Austin gevestigd management‑consultancy‑ en ingenieursbureau dat zich uitsluitend richt op kunstmatige intelligentie. Opgericht in 2017 combineert het bedrijf AI‑strategie met engineering om organisaties te helpen van experimentatie naar productie‑klare AI‑systemen te gaan, met werk dat zich uitstrekt over gebieden zoals agentic AI, machine learning, computer vision, AI‑governance en mens‑machine‑teamwerk. De aanpak legt de nadruk op het ontwerpen van AI rond de manier waarop organisaties en hun mensen daadwerkelijk opereren, in plaats van AI te behandelen als een losstaande technologische implementatie. KUNGFU.AI werkt in diverse sectoren, waaronder gezondheidszorg, overheid, private equity, retail, financiën en verzekeringen, en meldt dat 96 % van haar opdrachten de productiefase bereikt.

U heeft jaren als durfkapitalist bij Austin Ventures gewerkt tijdens de dot‑com‑boom en -crash, en later parallellen gezien tussen de opkomst van het internet en wat er met AI begon te gebeuren. Wat overtuigde u dat de kans groot genoeg was om uiteindelijk KUNGFU.AI mede op te richten, en wat zag u destijds dat veel bedrijfsleiders nog misten?

Ik denk dat het patroonherkenning was, voortkomend uit een voorste stoel bij de internetrevolutie tijdens het dot‑com‑tijdperk, die mij ertoe bracht het bedrijf zes jaar vóór de komst van ChatGPT op te richten. Ik kan het niet echt uitleggen, maar ik kreeg een sterk geloof dat AI de volgende grote technische transitie zou worden waar de wereld doorheen zou gaan, en net als het internet zou het de basis van concurrentie veranderen.

Persoonlijk heb ik in mijn leven meerdere ingrijpende technologische transities meegemaakt, beginnend toen ik 11 jaar oud was. Ik zag een Apple I, en hoewel ik dat toen niet doorhad, stond het symbool voor het begin van de personal‑computerrevolutie.

Tenminste vanuit het perspectief van dienstverlening zagen zeer weinig mensen hetzelfde als mijn mede‑oprichters en ik. Voor ChatGPT was het erg moeilijk om andere dienstverleningsbedrijven te vinden die zich op AI richtten, en nu is het bijna onmogelijk om een dienstverleningsbedrijf te vinden dat niet claimt AI‑diensten aan te bieden.

KUNGFU.AI werd opgericht jaren voordat generatieve AI een prioriteit in de bestuurskamer werd. Hoe is uw definitie van een “AI‑first” bedrijf veranderd nu de technologie is geëvolueerd van traditioneel machine learning naar generatieve en steeds meer agentic AI?

Toen we het bedrijf begonnen, beseften we echt dat we pionieren in wat het betekent om een AI‑professionele dienstverlener te zijn. Maar pas toen ChatGPT verscheen, realiseerden we ons dat we ook de kans hadden om te pionieren in wat het betekent om een AI‑enabled professionele dienstverlener te zijn.

We hadden enige beperkte interne automatisering uitgevoerd vóór ChatGPT, maar het was echt de opkomst van LLM’s en nu agentic AI die ons in staat heeft gesteld een AI‑enabled professionele dienstverlener te worden. Ik denk dat we aanzienlijke stappen in die richting maken. We zagen de omzet met meer dan 80 % groeien vorig jaar, en we hielden ons personeelsbestand vrijwel gelijk. In de dienstverlening is zowel dat groeipercentage als die loskoppeling van personeelsgroei, denk ik, echt opmerkelijk en toont wat mogelijk is in deze nieuwe tijd van

U heeft betoogd dat bedrijven een fout maken wanneer ze AI behandelen als een andere software‑implementatie. Hoe ziet het er in de praktijk uit wanneer een organisatie AI gebruikt om opnieuw te bedenken wat het bedrijf kan zijn, in plaats van alleen haar bestaande processen efficiënter te maken?

AI verschilt van traditionele software op verschillende dimensies. Deze grafiek komt uit mijn nieuwe boek, Wayfinding: A Business Fable About Leading in the Age of AI.

Hoe AI verschilt van traditionele software

Voorbij deze details en meer strategisch gezien, denk ik dat de meeste bedrijven een enorme fout maken, namelijk dat ze proberen uit te zoeken hoe ze AI kunnen gebruiken om hun bedrijf te automatiseren. Waarom is dat een fout? Bijna al diezelfde mensen zouden het ermee eens zijn dat AI alles verandert. En als het alles verandert, omvat dat ook het veranderen van de basis van concurrentie in uw sector.

Naar mijn mening heeft het geen zin om uw bedrijf te automatiseren als uw sector zal worden verstoord. Dat is vergelijkbaar met zeggen dat het een goed idee is om Blockbuster Video te automatiseren terwijl het wordt omvergehaald door Netflix.

Het is niet zo dat ik tegen automatisering ben, maar ik denk dat de eerste, tweede en derde prioriteit van elk bedrijf moet zijn om uit te zoeken hoe u de disruptor in uw sector kunt worden. Want als u zich daar niet op richt, zult u per definitie niet de disruptor zijn en waarschijnlijk zelf worden verstoord. Dus dat moet de prioriteit zijn, en alleen focussen op automatisering kan een existentiële risico voor uw organisatie vormen.

KUNGFU.AI heeft nu gewerkt aan meer dan 120 opdrachten in meer dan 30 sectoren. Uit die implementaties, wat onderscheidt organisaties die AI-experimenten omzetten in blijvend concurrentievoordeel van degenen die blijven hangen in pilots? 

Er zijn echt belangrijke verschillen die organisaties scheiden die AI-experimenten omzetten in blijvend concurrentievoordeel. Ik denk dat het begint bij zowel het psychologische profiel van de leider als het ambitieniveau van de doelen die zij stellen.

Laten we beginnen met het psychologische profiel van de hoogste leiders in de bedrijven, of dat nu de CEO is, maar ook de raad van bestuur en het C‑suite. Dit is zeer simplistisch, maar ik zie twee primaire archetypen van leiders.

Aan de positieve kant zie ik mensen die deze enorme uitdaging om te leiden in dit nieuwe AI-tijdperk benaderen met de bereidheid om zich kwetsbaar op te stellen en te zeggen: dit is volledig nieuw. We weten niet genoeg wat we doen om alle beslissingen die we moeten nemen en alle investeringen die we moeten doen, te kunnen maken. En we gaan verder, wetende dat we fouten zullen maken, en we voelen ons daar comfortabel mee. We zullen van die fouten leren en ons zoveel mogelijk omringen met experts.

Dat staat in contrast met mensen die, althans van buitenaf, dit benaderen met de houding: ik weet wat ik doe, en met een zelfvertrouwen dat voor bijna iedereen ongegrond is, en daarom meer op arrogantie lijkt.

Daarbovenop zijn de meest succesvolle degenen die beseffen dat AI de basis van concurrentie zal veranderen, en die op zoek zijn naar AI‑ondersteunde businessmodellen gebouwd op eigen data, gericht op breekpunten in de structuur van hun sector om die sector te kunnen veranderen en er vervolgens een leider in te worden.

Naarmate AI‑agents steeds beter worden in het uitvoeren van steeds complexere workflows en beslissingen nemen met minder menselijke tussenkomst, hoe verwacht u dat de structuur van bedrijven, managementlagen en individuele rollen zal veranderen?

Dit alles zal veranderen en verandert al dramatisch. We hebben een volledig kader rond mens‑machine‑samenwerking, dat onderzoek van 50 jaar oud toepast op dit nieuwe AI-tijdperk. De kans is niet alleen om werk te automatiseren of AI‑tools voor mensen te plaatsen, maar om het werk zelf opnieuw te ontwerpen rond teams die zowel menselijke als machine‑intelligentie omvatten.

Dat betekent dat de rol van mensen ook zal veranderen. Steeds vaker zullen mensen verschuiven van het uitvoeren van werk naar het ontwerpen van de systemen die het werk mogelijk maken, terwijl ze het oordeel, de supervisie en het begrip van context leveren die de technologie nog steeds nodig heeft.

Het is een zeer complexe vraag. Het gebeurt snel. En het is enorm belangrijk om buitengewoon bewust te zijn van de rollen van uw mensen nu ze steeds meer samenwerken met autonome agents.

Bedrijven hebben nu een enorme selectie van foundation‑modellen, AI‑platformen, agents en tools van derden tot hun beschikking. Waar moeten ondernemingen vertrouwen op externe technologie, en welke AI‑capaciteiten of data‑voordelen moeten ze uiteindelijk zelf in bezit hebben?

Met alle tools die verschijnen, wordt het intelligente deel van AI snel gecommoditiseerd en ik kan het belang van het hebben van je eigen data‑activa niet genoeg benadrukken.

Er is een uitdrukking die zegt dat de beste dag om een boom te planten 40 jaar geleden was. De op één na beste dag is vandaag. Wat dit betekent in relatie tot data is dat als je niet zoveel mogelijk data van je bedrijf verzamelt en archiveert, je dat proces vandaag moet starten, zelfs als je verder nog niets gaat doen aan een AI‑gerichte toekomst.

Een andere manier waarop ik deze vraag bekijk, is dat er een heel scala aan tools in de AI‑toolbox bestaat en de tools die mensen nu vaak traditionele AI of machine‑learningmodellen noemen, meestal niet kant‑en‑klaar beschikbaar zijn. En als ze dat wel zijn, leveren ze niet noodzakelijk de nauwkeurigheid die je nodig hebt om er echte bedrijfswaarde uit te halen, en/of kunnen ze je eigen data niet benutten.

Dus ik ben er absoluut van overtuigd dat het zinvol is om op externe technologie te vertrouwen. Voor veel toepassingen zullen de meest strategische waarschijnlijk op maat gemaakte oplossingen zijn die zijn gebouwd op jouw eigen data.

Je hebt het belang van AI‑governance op bestuursniveau benadrukt. Welke vragen zouden besturen vandaag aan het management moeten stellen om te bepalen of hun AI‑strategie echte strategische waarde creëert in plaats van alleen incrementele productiviteitswinst?

Besturen hebben een nieuwe reeks uitdagingen met AI. Ze hebben hun traditionele rol van toezicht en governance, die vaak gericht is op bescherming tegen nadelen en risicobeperking. Maar als ze dat niet in balans brengen met het aanmoedigen van risico’s nemen, nieuwe dingen proberen en de middelen bieden om dat mogelijk te maken, zal het bedrijf per definitie achterblijven in dit nieuwe AI‑tijdperk. Het vinden van de juiste balans tussen risicovrijmaking en mitigatie is daarom cruciaal.

Ik vind het ook belangrijk dat het bestuur het management aanspoort tot AI‑gedreven bedrijfsmodellen die de concurrentiedynamiek in hun sector kunnen veranderen en die gebaseerd zijn op eigen data, want als ze zich hier niet op richten, zullen de incrementele productiviteitswinst uiteindelijk niets opleveren wanneer hun bedrijf wordt verstoord.

In Wayfinding vertellen jij en Ben Szuhaj het verhaal van een CEO die 90 dagen heeft om een AI‑strategie te ontwikkelen, anders wordt hij vervangen. Waarom hebben jullie gekozen voor een zakelijke fabel in plaats van een traditioneel managementboek om te verkennen hoe leiders moeten reageren op AI‑gedreven disruptie?

Ik ben een grote fan van de zakelijke fabel en van auteurs als Patrick Lencioni, een legende in dit genre. We hebben ervoor gekozen dit boek als fabel te schrijven omdat het ons hielp genuanceerde onderwerpen, zoals de psychologie van leiders, op een gemakkelijke en toegankelijke manier te verkennen, iets wat in een traditioneel zakelijk boek veel moeilijker zou zijn.

We denken dat het boek echt iets heeft bereikt waar we erg enthousiast over zijn, namelijk het onderwijzen van zeer inhoudelijk en relevant materiaal op een manier die snel, leuk en boeiend is voor drukbezette leiders. De inzichten, inclusief de 11 originele raamwerken, zijn zaken die lezers direct in hun werk kunnen toepassen.

Een centraal thema van Wayfinding is het nemen van doorslaggevende beslissingen terwijl technologie zich snel ontwikkelt en zekerheid onmogelijk is. Welk raamwerk zouden executives moeten gebruiken om te bepalen wanneer ze genoeg informatie hebben om te handelen, vooral wanneer wachten op meer duidelijkheid zelf een concurrentierisico kan vormen?

Een van de raamwerken die we hebben ontwikkeld en in het boek delen, heet zelf Wayfinding. Het is een aanpassing van Agile voor AI. Het is een hypothese‑gedreven, gestructureerd proces om data te verkennen en de haalbaarheid van een oplossing te valideren voordat men zich verbindt tot een volledige productie‑implementatie. Het doel is te beantwoorden of een AI‑oplossing zowel de moeite waard is om te bouwen als of deze zal werken. Het is een belangrijke reden waarom ons bedrijf een succesratio van meer dan 95 % heeft bij het overzetten van proof‑of‑concepts naar productie die echte, meetbare bedrijfswaarde hebben opgeleverd, wat we meer dan 50 keer voor onze klanten hebben gedaan.

Als je je durfkapitalist‑hoed weer opzet, welke signalen vertellen je bij de huidige generatie AI‑bedrijven dat een startup een duurzame concurrentievoordeel opbouwt in plaats van een product dat snel een functie van een foundation‑model of groter platform kan worden?

Ik heb er echt geen idee van en ben eerlijk gezegd heel blij dat ik vandaag niet in dat vak zit. Ik heb veel empathie voor de huidige durfkapitalisten. Zij moeten grote, gedurfde weddenschappen aangaan als ze toprendementen voor hun investeerders willen behalen. Maar omdat de technologie zo snel en nogal onvoorspelbaar beweegt, moet het erg moeilijk zijn om op de lange termijn winnaars van verliezers te onderscheiden.

Ik benadruk het lange termijn omdat, tenzij een bedrijf geluk heeft en een belangrijke kans grijpt en vroegtijdig wordt afgenomen, er veel bedrijven zullen lijken te beschikken over de mogelijkheid om succesvol te zijn, maar uiteindelijk niet slagen vanwege de manier waarop de markt zich ontwikkelt, wat weer erg moeilijk te voorspellen is. Conclusie: net als in het dot‑com‑tijdperk zullen er enkele zeer grote winnaars zijn, maar ook veel geld verloren gaan.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen weten, kunnen KUNGFU.AI bezoeken.