Dreamdata bouwde het financeteam waarvan ze denken dat het eraan komt. Het draait op Light.

Peter heeft een simpele toets om te zien of een financestack echt werkt: kan hij een schema voor uitgestelde omzet opbouwen uit de commerciële data? Die van Dreamdata kon dat niet. Commerciële rapportage en financiële rapportage leefden in verschillende werelden. HubSpot kon de ARR tonen, maar finance moest de onderliggende transactie nog steeds reconstrueren. En voor een team dat agents meer van het werk wilde laten doen, waren losgekoppelde systemen niet alleen inefficiënt. Ze waren een doodlopende weg.

Alle drie de entiteiten gingen live op 1 april 2026. Entiteiten, afdelingen en kostenplaatsen leven nu als dimensies op de transactie zelf, in plaats van verstopt in rekeningcodes. Maar Dreamdata wachtte niet tot de migratie klaar was om te beginnen met bouwen.

Die zin raakt de kern van hoe Dreamdata over finance denkt. Het doel is niet om AI bovenop dezelfde oude processen te zetten, maar om te bepalen welk werk een mens nodig heeft en voor de rest agents te bouwen. Light levert de financiële infrastructuur eronder. Dreamdata levert de logica die specifiek is voor Dreamdata.

Dreamdata bouwde veel van zijn agents aanvankelijk naast Light, met de API en data van Light als fundament. De volgende stap is meer van dat werk in het platform zelf brengen.

Peter legde het in juli voor aan ons productteam. Light moet bouwen voor duizenden bedrijven, Dreamdata hoeft alleen voor Dreamdata te bouwen. Dat betekent dat zijn team meer rekenkracht, meer context en meer tokens kan besteden aan het oplossen van een heel specifieke financetaak, want het alternatief is niet goedkopere software, maar een extra aanwerving.

Het is ook de richting waarin we Light al aan het brengen waren. Custom Agents landden in augustus in het account van Dreamdata, waardoor het team meer van de workflows die het buiten Light had geprototypet rechtstreeks in het platform kan brengen, terwijl Dreamdata-specifieke bedrijfslogica blijft waar die hoort.

De App Store volgt hetzelfde patroon. Dreamdata had een koppeling met de salarisadministratie van Zenegy nodig, dus bouwde het er zelf een, wat de use case bewees. Light bouwde vervolgens de productie-Zenegy-app voor de App Store. Die is vandaag live en installeert rechtstreeks in Light, dus Dreamdata hoeft zijn eigen versie niet meer te onderhouden. Dreamdata bouwt wat het nodig heeft, Light leert ervan, en de beste ideeën kunnen infrastructuur voor iedereen worden.

Het kantoor van Dreamdata in Kopenhagen ligt op tien minuten van het onze, en die nabijheid is uitgegroeid tot een behoorlijk directe productloop. Kyle en het productteam hebben workshops gehouden met Peter en Andreas op hun kantoor, en Andreas heeft uren besteed aan het rangschikken van kaartfeedback met het team. Functies zijn in weken van gesprek naar product gegaan.

Het endpoint voor kassaldi bestaat omdat Peter erom vroeg. Het debiteurenouderdomsoverzicht kwam uit dezelfde sessies en verving een analyse die Dreamdata vroeger handmatig samenstelde.

De relatie werkt in twee richtingen. Dreamdata bouwt dingen op Light waar wij van leren, en ons productteam gebruikt die workflows als input voor hoe de eigen AI-laag van Light moet werken. Ze wachten niet tot wij hun vertellen hoe AI in finance eruitziet. Ze bouwen hun eigen versie ervan, en zetten ons aan om ook sneller te bouwen.

Voor het grootste deel van Dreamdata gebeurt finance niet in een financesysteem. Het gebeurt in Slack. Managers keuren daar facturen goed, vaak binnen minuten. Light haalt bonnetjes uit de inbox, en als er een ontbreekt, krijgt de kaarthouder precies de vraag die finance nodig heeft, op de plek waar hij al werkt. Agents posten hun resultaten daar ook.

En financedata is niet langer alleen voor finance. Customer success kan controleren of een klant heeft betaald zonder het aan finance te vragen of een ander systeem te openen. Dat wordt mogelijk als het hele bedrijf vanuit één modern agentisch platform werkt.