De 744 door ons geïdentificeerde Belgische AI-starters mikken vooral op omzetgroei, die vaak gepaard gaat met een sterke toename van het aantal werknemers. Winstgevendheid blijft voor veel van de AI-starters voorlopig uit. AI-starters zonder durfkapitaal zijn wel oververtegenwoordigd bij de zeer kleine groep van starters met zowel een hoge omzet als winst en met veel werknemers.

Artificiële intelligentie (AI) wordt vaak gezien als een technologie die zowel economisch als maatschappelijk ingrijpende veranderingen kan teweegbrengen. Terwijl er terechte zorgen zijn over mogelijke risico’s, bieden recente ontwikkelingen ook kansen: AI zou innovatie kunnen versnellen, de dalende productiviteitsgroei ombuigen en zo bijdragen aan duurzame groei. Er bestaat grote onzekerheid over de uiteindelijke impact van AI op de economische groei en de productiviteit maar hooggespannen verwachtingen verklaren waarom deze technologie steeds centraler komt te staan in het economisch beleid en waarom een kritische aanwezigheid en voldoende dynamiek van de AI-sector door beleidsmakers als cruciaal wordt beschouwd voor toekomstige economische welvaart.

Toch blijft de kennis over de Belgische AI-sector fragmentarisch. Informatie ontbreekt over welke ondernemingen actief zijn, hoe succesvol ze zijn, in welke sectoren ze opereren en wat hun bredere impact is op de economie. Een beter inzicht in deze sector is noodzakelijk om het beleid rond AI te evalueren en te versterken. Ons onderzoek wil dat inzicht vergroten door de Belgische AI-producenten zo volledig mogelijk in kaart te brengen.

Voor een analyse van een sector of bedrijfstak vertrekt men meestal van bedrijfstakcodes, zoals de NACE-code, die EU-landen gebruiken om de economische activiteiten van bedrijven te classificeren. Voor ondernemingen die actief zijn in AI-productie ontbreekt voorlopig een specifieke bedrijfstakcode. De meeste studies van AI-bedrijven baseren zich daarom op enquêtes, op gegevens over bedrijven die durfkapitaal ontvangen of op ondernemingen met octrooien voor AI-toepassingen. Enquêtes hebben echter betrekking op een steekproef van de bedrijfspopulatie en bedrijven met durfkapitaal of octrooien maken, zoals blijkt uit onze studie, slechts een klein deel uit van alle AI-starters. Daarom levert een dergelijke aanpak een zeer partieel overzicht.

In onze studie zijn we daarom vetrokken van een bestaande lijst van Belgische AI-bedrijven, die we hebben aangevuld met online informatie en de resultaten van verschillende zoekopdrachten in het Nederlands, het Frans en het Engels. Dit leverde uiteindelijk 1 027 Belgische bedrijven op waarvoor we een ondernemingsnummer hebben gevonden in de Kruispuntbank van Ondernemingen (KBO). We hebben verder geselecteerd op bedrijven die vanaf 2010 werden opgericht, om ons te beperken tot ondernemingen waarvan de kernactiviteiten zijn gebouwd rond de recente ontwikkelingen van AI. Voor onze analyse beschouwen we verder enkel ondernemingen die diensten of goederen aanbieden op basis van AI. Na verificatie dat ondernemingen effectief actief zijn op het vlak van AI-productie, en dus niet uitsluitend AI gebruiken, houden we 744 Belgische AI-starters over.

Belgische AI-starters zijn voornamelijk terug te vinden in de grote stedelijke centra en meer bepaald rond universiteiten, hogescholen en onderzoeksinstellingen. Op gemeentelijk niveau kent Gent het grootste aantal AI-bedrijven (108 of ongeveer 15% van alle geïdentificeerde bedrijven). In Antwerpen zijn er 86 gevestigd. In het Brusselse zijn er 124 AI-starters, maar wel verspreid over verschillende gemeenten. Leuven (53 AI-starters) is het enige andere centrum met meer dan 50 AI-starters. Hasselt (26), Luik (20), Kontich (16), Louvain-la-Neuve (15) en Charleroi (10) zijn de enige andere gemeenten met 10 of meer AI-starters.

Voor de door ons geïdentificeerde Belgische startende ondernemingen in AI hebben we op basis van beschikbare bedrijfsinformatie (website, mediaberichten) geprobeerd te bepalen welke AI‑technolo­gieën ze gebruiken (tekstmining, spraakherkenning, spraaksynthese, beeldherkenning, machinaal leren, automatiseren van workflows, autonome robots, tekst-beeldgeneratie en hardware). De Belgische AI‑starters maken vooral gebruik van AI-technologieën voor het automatiseren van verschillende workflows of om te helpen bij besluitvorming, voor machinaal leren voor gegevensanalyse en voor het genereren van geschreven of gesproken taal (chatbots, vertaalsoftware). We hebben ook proberen te achterhalen voor welke taken de aangeboden AI kan worden gebruikt (marketing of verkoop, productie- of serviceprocessen, management, logistiek, ICT-beveiliging, boekhouding en financieel beheer, onderzoek en ontwikkeling). De organisatie van bedrijfsadministratie of management, marketing of verkoop en productie- of serviceprocessen zijn de voornaamste doeleinden waarvoor de Belgische AI-starters toepassingen aanbieden. Tot slot hebben we ook nagegaan in welke sectoren de klanten van de Belgische AI-starters actief zijn. Detailhandel en distributie, gezondheid, transport, verwerkende nijverheid en energie blijken hierbij de meest populaire sectoren.

Door gebruik te maken van gegevens uit de jaarrekeningen kunnen we de bedrijfseconomische prestaties van AI-starters vergelijken met die van niet-AI starters. Als we kijken naar de voornaamste financiële ratio’s dan valt op dat de gemiddelde rentabiliteit van Belgische AI-starters duidelijk negatiever is dan die van niet-AI starters en ook minder gunstig evolueert in de periode 2010-2023. Een steeds groter deel van de AI-starters lijden verlies en weinigen slagen erin aanzienlijke winst te boeken. Wat liquiditeit betreft, presteren AI-starters dan weer beter dan niet-AI starters. Voor de solvabiliteit is de conclusie minder duidelijk en hangt het ervan af welke indicator wordt gekozen. Wel lijken AI-starters, waarschijnlijk vanwege de grote onzekerheid van de sector, meer dan niet-AI starters aangewezen op financiering via eigen vermogen, zoals durfkapitaal.

Uit onze analyse blijkt verder dat Belgische AI-starters, in vergelijking met niet-AI starters, vooral mikken op een snelle stijging van hun omzet, die vaak gepaard gaat met een sterke toename van het aantal werknemers. Ook de productiviteit van AI-starters stijgt sneller dan die van niet-AI starters. Winstgevendheid blijft daarentegen, zoals ook al is gebleken uit de resultaten van de rentabiliteit, voor veel van de AI-starters voorlopig uit. In de eerste jaren na de oprichting nemen de verliezen van AI-starters zelfs vaak toe, en pas vanaf het vijfde jaar is er een lichte verbetering merkbaar.

Bij de kleine groep van uitzonderlijk succesvolle starters (AI-starters en niet-AI starters) – bedrijven die tegelijk een hoge omzet realiseren, veel werknemers hebben én heel winstgevend zijn – zijn AI-starters zonder durfkapitaal duidelijk oververtegenwoordigd. AI-starters met durfkapitaal zijn dan weer ondervertegenwoordigd. Dit kan voor een deel verklaard worden door het feit dat deze starters gemiddeld recenter werden opgericht dan niet-AI starters en AI-starters zonder durfkapitaal, maar vermoedelijk ook doordat ze behoren tot de meest innoverende ondernemingen met een hoger risicoprofiel, die er langer over doen om winstgevend te worden dan minder innoverende ondernemingen.

Bron: Federaal PlanBureau