AI- en digitale projecten door Startup House: 5 meetbare resultaten in cijfers

In het kort

Startup House (SH) is een in Warschau gevestigd softwareontwikkelbedrijf, opgericht in 2016, met meer dan 100 opgeleverde producten en een klant-NPS van 75. Dit zijn vijf uitkomsten uit onze klantprojecten, elk met een concreet cijfer en een openbare case study als bron:

1. 95% minder onboarding-tijd na het inbedden van een AI-agent in een cybersecurityplatform voor Fortune 500-klanten (van 45 minuten naar minder dan 2 minuten)
2. 150% omzetgroei en 225% meer B2B-klanten binnen een jaar na de lancering van een cyberrisico-SaaS die we vanaf prototype hebben gebouwd
3. Lease-aanvragen in 2 minuten en geautomatiseerde kredietbeslissingen in circa 7 minuten, 24/7 voor Siemens Financial Services Poland
4. 10 tot 100x snellere database-responstijden in een salesplatform dat in meer dan 60 landen wordt gebruikt door Siemens Healthineers
5. 40% lagere softwareontwikkelkosten voor e-commerce-fulfillmentleider Omnipack

Niet elk project hieronder is strikt genomen een AI-project. Twee zijn AI- en automatiseringsoplossingen, drie zijn dataplatformen en implementatietrajecten. In elke sectie staat helder welk type werk tot het resultaat leidde.

1. 95% snellere onboarding: een ingebedde AI-agent voor een cybersecurityplatform

Het project: In 2025 bouwden we Aria, een ingebouwde AI-agent in een Amerikaans cyberrisicoplatform voor Fortune 500-klanten (klant onder NDA, samenwerking sinds juli 2020). Aria draait op LangGraph met de Claude-modellen van Anthropic en koppelt via MCP met de live security stack van de klant.

De cijfers:

• De onboarding-tijd daalde met 95%, van 45 minuten begeleide setup naar minder dan 2 minuten.
• Data-exploratie werd 100% selfservice, zonder analistenondersteuning.
• Het platform ging van een kwartaalrapportagetool naar een dagelijks beslissingsondersteunend systeem.
• De integratie werd geleverd zonder de kerninfrastructuur, het datamodel of de codebase van het platform aan te passen.

Waarom het werkte: In plaats van er simpelweg een chatbot naast te plakken, herbouwden we het paneel als een interface met vier lagen, waarin de AI drie persona's bedient (boardleden, CFO's, CISO's) binnen de workflow die ze al gebruiken.

Lees de volledige case study: Embedded AI for a cybersecurity platform

2. 150% omzetgroei in één jaar: van prototype naar een SaaS gebruikt door Fortune 500-bedrijven

Het project: Dezelfde klant, vijf jaar eerder. In 2020 had een Amerikaanse cybersecurityfirma een concept, technische documentatie en een prototype dat door de eerste corporate klanten werd gebruikt. We deden 2 maanden Product Discovery en bouwden vervolgens het product van prototype via MVP naar een opgeschaalde SaaS. Het platform presenteert complexe risicoberekeningen in een vorm waar executives naar kunnen handelen, in lijn met NIST- en CIS-frameworks, met gevoelige data op een dedicated GCP-cluster.

De cijfers:

• 150% omzetgroei binnen een jaar na implementatie.
• 225% groei in B2B-klanten, waaronder Fortune 500-bedrijven.
• Een nieuw marktsegment (private equity) geïdentificeerd en betreden.

Waarom het werkte: Eerst discovery, dan development. Twee maanden workshops leverden een geprioriteerde featurelijst op, zodat de build zich richtte op wat klanten daadwerkelijk betaalden.

Lees de volledige case study: Cyber risk mitigation platform

3. Aanvragen in 2 minuten, beslissingen in 7 minuten: Siemens Financial Services

Het project: Sinds 2016 hebben we drie cloudproducten ontwikkeld voor Siemens Financial Services Poland, geïntegreerd met Siemens-systemen en externe leveranciers. Het vlaggenschip, SimplyLease Online, digitaliseert het leaseproces voor industriële, medische en IT-klanten.

De cijfers:

• Lease-aanvraag afgerond in circa 2 minuten.
• Geautomatiseerde kredietbeslissing in circa 7 minuten, 24/7 beschikbaar.
• Polish E-commerce Award 2017 voor een van de meest innovatieve producten van het jaar.
• Partnerschap lopend sinds 2016.

Waarom het werkte: De automatisering van de kredietbeslissing, niet alleen het aanvraagformulier, veranderde de klantervaring. Een decision engine die rond de klok draait, haalde de bottleneck van kantooruren volledig weg.

Lees de volledige case study: Siemens Financial Services

4. 10 tot 100x snellere dataqueries in 60+ landen: Siemens Healthineers

Het project: Sinds mei 2020 bouwt en ontwikkelt een team van 30 mensen van Startup House de Digital Sales Companion ter ondersteuning van het wereldwijde verkoopteam van Siemens Healthineers met meer dan 5.000 vertegenwoordigers. De architectuur gebruikt TypeScript, microservices, GraphQL en Elasticsearch, met data uit meerdere bedrijfssystemen.

De cijfers:

• Het product is actief in meer dan 60 landen.
• Een proof of concept met een Neo4j graph database leverde 10 tot 100x snellere responses op dan de eerdere PostgreSQL-setup.
• Een crossfunctioneel team van 30 mensen, al meer dan 6 jaar actief.

Waarom het werkte: Integratiediscipline op corporateniveau. Het product moest data uit meerdere bronnen ontsluiten en vanaf dag één nauw aansluiten op bestaande enterprise-applicaties. Zoals Program Manager Holger Rohden in zijn review aangaf: leveringen waren on time, in scope en boven de kwaliteitseisen.

Lees de volledige case study: Siemens Healthineers

5. 40% lagere ontwikkelkosten: Omnipack

Het project: Sinds mei 2023 runt Startup House de ontwikkeling van OmniSoft, het eigen fulfillment-systeem van Omnipack, een Europese e-commerce-logistiek leider die 100+ webshops in 40+ landen bedient. Een dedicated team van twee backend engineers, één frontend engineer en één QA werkt met Java, Spring, Kafka en React.

De cijfers:

• 40% reductie van de softwareontwikkelkosten.
• Stabiele beheersing van het jaarbudget en systeemonderhoud, met behoud van kwaliteitsstandaarden.

Waarom het werkte: Een overdracht zoals het hoort. We namen de bestaande engineers van de klant op in onze organisatie met behoud van hun ontwikkelpaden, introduceerden strakker Agile projectmanagement en boden Omnipack ad-hoc opschaling van het team zonder langlopende verplichtingen.

Lees de volledige case study: Omnipack

Wat deze vijf cijfers gemeen hebben

Drie patronen keren terug in deze projecten—de moeite waard om over te nemen, ook als je niet met ons samenwerkt.

De metric werd vóór de build gedefinieerd. Onboarding-minuten, beslisstijd, query-latency, ontwikkelkosten. In elk project lag het belangrijkste getal vóór de eerste sprint op tafel—en daardoor was het erna ook meetbaar.

Automatisering en AI werden ingezet op een knelpunt, niet op een trend. De AI-agent haalde een wachtrij van 45 minuten bij onboarding weg. De kredietengine haalde de beperking van kantooruren weg. De graph database verlaagde de query-latency. Elke technologiekeuze adresseerde een concreet operationeel knelpunt.

Lange partnerships leveren de grootste cijfers op. De meeste projecten op deze lijst zijn meerjarige trajecten. De 95% reductie in onboarding kwam vijf jaar in een samenwerking, gebouwd op een platform dat we door en door kenden.

Over Startup House

Startup House is een crossfunctioneel softwareontwikkelbedrijf met 50 medewerkers, gevestigd in Warschau, Polen, opgericht in 2016. We hebben meer dan 100 web- en mobiele producten geleverd voor klanten op 5 continenten, zijn ISO 27001-compliant en stonden in 2022 en 2023 bij de Financial Times en Statista vermeld als een van Europa's snelstgroeiende bedrijven.

Resultaten die je kunt meten? Plan een call van 30 minuten.

FAQ

Welke meetbare resultaten heeft Startup House geleverd?

Bevestigde uitkomsten zijn onder meer 95% minder onboarding-tijd via een ingebedde AI-agent, 150% omzetgroei en 225% B2B-klantgroei binnen een jaar na een SaaS-lancering, lease-aanvragen in 2 minuten met geautomatiseerde kredietbeslissingen in 7 minuten voor Siemens Financial Services, 10 tot 100x snellere database-responses voor Siemens Healthineers en 40% lagere ontwikkelkosten voor Omnipack.

Komen deze cijfers uit echte klantprojecten?

Ja. Elke uitkomst komt uit een gepubliceerde Startup House case study, gelinkt in de relevante sectie. Eén klant (het cybersecurityplatform) valt onder een NDA, dus de bedrijfsnaam wordt niet genoemd, maar de case study is openbaar.

Met welke soorten bedrijven werkt Startup House?

Enterprise- en midmarketorganisaties in fintech, gezondheidszorg, cybersecurity, travel, logistiek en educatie, waaronder Siemens Financial Services, Siemens Healthineers, Omnipack en Rainbow Tours, met klanten in Europa en de VS.

Hoe meet Startup House projectsucces?

Met businessmetrics die vóór de start van de development met de klant worden afgesproken: doorlooptijd, omzetimpact, kostenreductie, adoptie en performance. Delivery-rapportage omvat regelmatige demo's en statusupdates gedurende het hele traject.