Bir e-ticaret markası hayal edin. Aylık bazda sosyal medyada kullanabileceği 20 video içeriğine ihtiyacı var; çünkü sosyal medyada iş hacimle yürüyor. Markanın önünde ise iki kapı duruyor.&nbsp;Birinci kapı ajans. İngiltere'de kullanıcı tarafından üretilen içerik (UGC), ajans üzerinden yaptırdığınızda video başına 750 sterline kadar çıkıyor. Ajans, her şeyi hallediyor. Ama 20 videoyu 750 ile çarpıp o içeriklerden beklediğiniz getiriyi hesapladığınızda içerik için ayıracak milyon dolarları olan bir marka değilseniz matematik tutmuyor.&nbsp;İkinci kapı ise platform. Bir platforma abone olursunuz ve video başına maliyet 200 sterline iner. Kağıt üzerinde bu, çok iyi bir fikir gibi görünüyor. Fakat sonra o aracı kullanacak birini bulmanız gerekiyor. Gerçek maliyet de tam olarak orada başlıyor.Fiyat etiketinde yazmayan maliyet:&nbsp;Süreçlerin kontrolünü elinde tutmak isteyen markalar genelde şunu yapıyor: İşi ekipten birine veriyor ve hayatı kolaylaşsın diye bir platform satın alıyor.&nbsp;O kişinin haftası ise şöyle geçiyor: Çalışan, içerik üreticilerinin peşinden koşuyor. Çünkü içerikler zamanında gelmezse yöneticisiyle papaz olma olasılığı doğuyor. Bir brief yazıyor ama brief yazmak ayrı bir uzmanlık olduğu için gelen içerik alakasız çıkıyor. Sonra ürünü kargoya veriyor ve üreticiye ulaşıp ulaşmadığını takip ediyor. Ardından revizyon turları&nbsp;başlıyor.&nbsp;Bununla birlikte:&nbsp;Madalyonun öbür yüzü de aynı derecede sorunlu. Üretici, markadan onay bekliyor, ödeme bekliyor ve brief net olmadığı için gereksiz revizyonlarla uğraşıyor.&nbsp;Platformun yaptığı şey, esasında&nbsp;bu işi ortadan kaldırmak&nbsp;değildi. Sadece operasyonun yerini değiştirdi. Yani ajansın omuzladığı yük, markanın kendi ekibinin masasına indi. Fakat bugün artık kimse hayatına daha fazla iş yükü eklemek istemiyor. Son 10 yılın en az konuşulan tüketici gerçeği de bu…<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">‘AI-native’ ajans tam olarak nedir?&nbsp;</h2>Peki “AI-native ajans” tam olarak ne? Cevap, "yapay zeka kullanan ajans" değil. Onu artık herkes yapıyor.&nbsp;AI-native ajans, ekibin belirli bir ihtiyaç için her iş akışını otomasyon ve yapay zekayla baştan kurduğu bir iş modeli. Burada ajans, platformu müşteriye satmıyor; platformu kendisi kullanıp işin bitmiş hâlini müşteriye satıyor.&nbsp;<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Girişim hızlandırma programı Y Combinator (YC), bu modeli bu yılki bahar dönemi için hazırladığı “Request for Startups” listesine ekledi. YC ortağı Aaron Epstein'ın gerekçesi ise netti: Müşteriye işi yapması için yazılım satmak yerine, yazılımı kendiniz kullanıp bitmiş ürünü satarsanız katbekat daha fazla ücret alabilirsiniz. </li></ul>Öte yandan:&nbsp;Sequoia Capital, aynı alana başka bir kapıdan girdi. Ortaklardan Julien Bek'in Mart ayında yayımladığı "Services: The New Software" yazısının tezi şu: Sıradaki 1 trilyon dolarlık şirket, hizmet şirketi kılığına girmiş bir yazılım şirketi olacak.&nbsp;Yazının en çarpıcı verisi ise bir oran. Buna göre şirketler yazılıma harcadıkları her 1 dolar için hizmete 6 dolar harcıyor.&nbsp;Anlamı: Asıl pasta, yazılım bütçesinde değil, onun yanında duran emek bütçesinde.&nbsp;<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Pratikte nasıl işliyor?&nbsp;</h2>Kurucu ortağı olduğum Hashtag Collabz'deki akış şöyle çalışıyor: Yapay zeka, sosyal medyadaki trendleri tarıyor, en iyi performans gösteren içeriklerin ne yaptığını çıkarıyor ve markaya veriye dayalı bir brief öneriyor. Aynı sistem, o projeye en uygun üreticileri de buluyor ve davet ediyor. Ardından markaya tek bir soru soruluyor: “Ürünü bu kişilere gönderelim mi?”&nbsp;Marka onayladıktan sonra ürün, Shopify mağazasından çıkıyor. Ardından yapay zeka, üreticiyi takip etmeye başlıyor, sorularını yanıtlıyor ve içeriğin doğru çıkması için süreci yönetiyor. Üretici, içeriği yüklediğinde sistem içeriği markaya, brief'e ve trende göre kontrol ediyor. Yani markanın görevi tek bir mekanizmaya iniyor: Onay vermek.&nbsp;Üstelik:&nbsp;Bir kadro maliyeti olmadığı için ajans operasyonu, aracın da altında bir fiyata satılıyor. Markalar da ekiplerine hiçbir ekstra iş yükü eklenmediği için bu tip bir sistemle çalışmayı seviyor.&nbsp;<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Başka sektörler de oyunda&nbsp;</h2>Aynı model, başka sektörlere de uyarlanabiliyor.&nbsp;Örneğin:&nbsp;Garfield.Law, geçen yılın Mayıs ayında İngiltere ve Galler’de düzenleyici kurum SRA tarafından yetkilendirilen ilk yapay zeka temelli hukuk firması oldu. Firmada fiyatlar şöyle: Kibar bir hatırlatma mektubu 2 sterlin, resmî bir ihtar 7,5 sterlin. Platform, 10 bin sterline kadar alacak davalarını da yürütüyor.&nbsp;<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Normal şartlarda küçük bir dava için saatlik avukat ücreti 150-300 sterlin arasında.&nbsp;</li></ul>Şirket, bu yıl Mayıs ayında Wandsworth County Court'ta üç saat süren bir duruşmanın ardından&nbsp;davayı kazandı. İki taraf da dava avukatıyla temsil edilmişti.&nbsp;Benzer şekilde:&nbsp;Crosby, sözleşme incelemesini Slack üzerinden ve saat ücreti yerine, belge başına sabit fiyatla veriyor. Şirket, Mart ayında 60 milyon dolarlık bir yatırım turunu kapattı.&nbsp;Aynı modelin sigortacılık, muhasebe ve denetim versiyonları da kurulmuş durumda. Ancak örüntü her sektörde aynı. Fiyat bir mertebe düşüyor; müşterinin iş yükü ise sıfıra iniyor.&nbsp;Geniş açı: Girişim sermayesi şirketleri, 20 yıl boyunca hizmet şirketlerine yatırım yapmaktan kaçındı. Sebep basitti: Marjlar, %20-35 bandında kalıyordu ve ciro doğrudan personel sayısına bağlı olarak büyüyordu. Yapay zeka bu bağı kopardığında ise hizmet şirketleri ilk kez yazılım şirketlerinin marjlarına yaklaşabilir hâle geldi.&nbsp;<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">YC'nin 20 yıllık geleneğini bozmasının sebebi de bu oldu.</li></ul><h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Modelin bozulduğu yer&nbsp;</h2>Elbette bu model de bozuluyor ama yazılım gibi bozuluyor: Kuruyorsunuz, bozuluyor, düzeltiyorsunuz, bakımını yapıyorsunuz. İşin kendisi tam olarak bu. Asıl hata ise insanı süreçten tamamen çıkarmaya çalışmak oluyor. Orada sistem gerçekten çöküyor.&nbsp;Yapay zekanın iyi olduğu yer, büyük veriyi analiz etmek ve duygu gerektirmeyen kararlar almak. Ama işin yaratıcı tarafına geldiğinizde insan süreçte olmak zorunda. Yapay zekanın duygusu yok ve o “damak tadının” döngünün içinde kalması gerekiyor.&nbsp;Bu nedenle en radikal örnek bile sistemi buna dayalı kuruyor. Örneğin Garfield.Law, otonom değil. Her bir adım, ancak müşteri onayladığında&nbsp;atılıyor ve çıktıların sorumluluğu ilgili avukatlarda kalıyor.Sıradaki soru: Esasında girişimciler için tez basit. Son iki yıldır herkes "Hangi yapay zeka aracını kullanayım?" diye soruyor.&nbsp;Daha iyi soru ise şu: Kimin işini gerçekten üstlenmeye razıyım?&nbsp;Bu sırada elbette markalar için de soru değişiyor. Fiyat sorusu tek başına yetersiz kalıyor ve markaların artık “Bu kaç saatime mâl olacak?”&nbsp;diye sorması gerekiyor. Cevap "Birkaç saatime" ise o teklifin göründüğünden pahalı olacağı da netleşiyor.&nbsp;<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Editörün önerisi: <a fr-original-style="" href="https://aposto.com/s/y-combinator-yeni-requests-for-startups-listesini-yayimladi-ai" rel="noopener noreferrer" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Y Combinator, yeni ‘Requests for Startups’ listesini yayımladı: AI, arayüzü terk ediyor</a> | Pareto, Doğa Yurduneri&nbsp;</li></ul>

İş dünyasından içgörü, sektör analizleri ve gelecek öngörüleri her pazartesi ve perşembe e-posta kutunuzda.

İş dünyasındaki en önemli gelişmeler.

Pareto

Yapay zeka, artık yazılımı ucuzlatmanın ötesinde, hizmet sektörünün ekonomisini de değiştiriyor. Yeni nesil “AI-native” ajanslar, müşteriye bir araç verip işi ona bırakmak yerine operasyonun tamamını üstleniyor ve ajans hizmetini platform fiyatına sunuyor. 

Platform fiyatına ajans işi: Sıradaki milyar dolarlık fırsat ne olacak? 

Geçen ay bir markayla tanışma görüşmesindeydik. Platformumuzu anlattım: Binlerce içerik üreticisi, 80'in üzerinde marka, uçtan uca yönetilen işbirlikleri… Karşımdaki kişi etkilenmiş görünüyordu, fakat sonra o klasik soru geldi: "Ekibiniz kaç kişi?"&nbsp;"Beş" dedim. Kısa bir sessizlik oldu. O sessizliği iyi tanıyorum. Eskiden bu sessizlik, "Demek ki daha çok küçüksünüz" anlamına gelirdi. Artık öyle değil. Artık o sessizlik, karşınızdakinin kafasındaki bir hesap: Bu iş beş kişiyle nasıl dönüyor?&nbsp;İşte bu yazı,&nbsp;o hesabın cevabı.<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Kalabalık bir zamanlar kanıttı&nbsp;</h2>Girişim dünyasının uzun süre yazılı olmayan bir kuralı vardı: Büyümek, ekibe insan eklemek demekti. Yatırım turu kapatan kurucunun ilk cümlesi "Ekibi büyüteceğiz" olurdu. LinkedIn'de "50 kişiyi geçtik" gönderileri bir başarı ilanıydı. Ofis fotoğrafındaki kafa sayısı, ürünün kendisinden daha çok konuşulurdu.&nbsp;Esasında bunun bir mantığı da vardı. Yazılım yazmak, müşteri desteği vermek, içerik üretmek, satış yapmak; bunların her biri insan saati gerektiriyordu. Daha fazla iş, daha fazla insan demekti. Sonra sessizce bir şeyler değişti.&nbsp;<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Bir odaya sığan şirketler&nbsp;</h2>Bugünün en çok konuşulan şirketlerine bakın. Midjourney, dışarıdan tek kuruş yatırım almadan ve pazarlamaya neredeyse hiç para harcamadan yüz milyonlarca dolarlık yıllık gelire ulaştı. Üstelik 100 kişi civarında bir ekiple…&nbsp;Sunum aracı Gamma, 100 milyon dolar yıllık geliri yaklaşık 50 kişiyle geçti ve iki yılı aşkın süredir kârlı. İsveç merkezli Lovable, 100 milyon dolarlık gelir eşiğine sekiz ayda, 45 kişiyle geldi. Kodlama asistanı Cursor ise 2026 başında 2 milyar dolar yıllık gelir bandını aştı; ekibi ise bu ölçekteki bir şirket için gülünç denecek kadar küçük.&nbsp;Karşılaştırma:&nbsp;Geleneksel bir hizmet yazılımı şirketinde, çalışan başına yıllık gelir ortalaması 130 bin dolar civarında seyrediyor. Yeni kuşak şirketlerde ise aynı rakam milyonlarla ifade ediliyor. Aradaki fark, bir verimlilik iyileştirmesi değil, başka bir şirket türünün ortaya çıkışı.&nbsp;Sektörün öngörüsü de aynı yönde. Gartner, 2030'a kadar büyük organizasyonların büyük bir çoğunluğunun kalabalık mühendislik ekiplerini yapay zekayla güçlendirilmiş küçük ekiplerle değiştireceğini öngörüyor. Yani bu bir Silikon Vadisi tuhaflığı değil, iş yapmanın yeni varsayılanı olma yolunda.<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Neden şimdi?&nbsp;</h2>İktisatçı Ronald Coase,&nbsp;1937'de basit bir soru sormuştu: Şirketler neden var? Cevabı, işlem maliyetleriydi. Her işi dışarıdan tek tek satın almak, anlaşmak, denetlemek, koordine etmek, o kadar pahalıydı ki insanları tek çatı altında toplamak daha ucuza geliyordu. Şirket dediğimiz şey, aslında koordinasyon maliyetlerine karşı geliştirilmiş bir çözümdü.&nbsp;Yapay zekanın yaptığı şey de tam olarak bu maliyeti çökertmek. Bunu iki örnekle açıklayabiliriz.Yazılımda eski ekip tarzı, işi alt uzmanlıklara bölmekti: frontend, backend, QA, mobil geliştirici... Her rol bir insan, her insan da yeni bir koordinasyon maliyetiydi. Bugün tek bir genel uzman lider,&nbsp;yapay zekayla kodu yazıp bütün bu katmanları tek başına senkronda tutabiliyor. Roller arası devir teslimler, sprint toplantıları, "Bende çalışıyordu" tartışmaları ve maliyet azalmıyor; ortadan kalkıyor.&nbsp;Satış tarafında da benzer bir durum var. Pazardaki potansiyel şirketleri ve o şirketlerdeki karar vericileri tek tek elle araştırmak, eskiden onlarca kişilik bir ekibin haftalarını alırdı. Bugün büyük veriyi yapay zekayla işleyip her karar vericiye en doğru mesajı yine yapay zekayla yazabiliyorsunuz.&nbsp;Öte yandan: İnsanlar elbette aptal değil; mesajı yapay zekanın yazdığını çoğu zaman biliyorlar. Ama umursamıyorlar da… Yeter ki doğru probleme, doğru teklifle gelin. Onlarca kişinin yaptığı işi, farklı teknolojileri senkronize hâle getirmeyi bilen tek bir kişi yapıyor.&nbsp;Koordinasyon maliyeti düşünce "optimal şirket büyüklüğü" de düşüyor. Yani Coase'un teorisi ölmedi, yalnızca sorusunun cevabı değişti.Önemli ayrıntı:&nbsp;Fakat burada kritik bir ayrım var: Ucuzlayan temel unsur yürütme. Karar vermek, önceliklendirmek, neyi yapmayacağını bilmek, bunlar ucuzlamadı.&nbsp;Hatta tam tersine herkes her şeyi hızla üretebildiğinde neyin üretilmeye değer olduğunu bilmek&nbsp;daha da değerli hâle geldi.İki pizza:&nbsp;Herkesin en az bir kere duyduğu bir kural var. Bir ekip, iki pizzayla doyamayacak kadar kalabalıksa fazla kalabalıktır. Jeff Bezos bu kuralı Amazon'un içindeki ekipler için koymuştu. Dev organizasyonun içinde küçük, çevik adacıklar yaratmak için…&nbsp;Bence bu kural erken aşama bir girişimin tamamı&nbsp;için geçerli. Asıl yenilik ise şu: İki pizzalık bir ekip, artık altına yeni ekipler kurmadan çok büyük ölçekli işler yapabilir hâle geldi.&nbsp;Eski dünyada bu ölçekteki bir ekip, iş büyüdükçe kaçınılmaz olarak bölünürdü: Ürün ekibi, büyüme ekibi, operasyon ekibi ve hatta onların altında alt ekipler... Her bölünme, yeni bir yönetim katmanı, yeni bir toplantı düzeni, yeni bir bilgi kaybı demekti. Bugün ise o bölünmeye gerek kalmadan ölçeklenebiliyorsunuz. Bunu mümkün kılan da tek başına teknoloji değil, şirket kültürü ve yeni teknolojilere hızlı adapte olabilme kası. Araçlar herkese açık. Farkı yaratan ise onları ekibin refleksi hâline getirme hızınız.<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Beş kişilik mutfağın içi&nbsp;</h2>Yıllardır birçok teknoloji girişiminde rol oynadım. Londra'da kurduğumuz Collabz'de de bunu her gün yaşıyoruz. Markalarla içerik üreticilerini buluşturan bir pazaryeri işletiyoruz. İşin doğası gereği operasyon yoğun bir iş bu. Beş yıl önce aynı hacim için rahatlıkla 30-50 kişilik bir operasyon ekibi kurulurdu. Fakat biz beş kişiyiz ve büyümeye devam ediyoruz.&nbsp;Bunu mümkün kılan birkaç prensip&nbsp;var ve hiçbiri sihirli değil.&nbsp;Önce süreç, sonra otomasyon: En büyük hata, dağınık bir işi yapay zekaya devretmeye çalışmak. Biz her işi önce elle yapıyor, sonra yazıya döküyor, ancak o noktadan sonra otomatikleştiriyoruz. Çünkü yapay zeka kaosu ölçeklendirmez, düzeni ölçeklendirir.&nbsp;Bunu içeride çözemez miyiz? İşe alım çıtamız değişti. Artık "Bu işi yapacak birine ihtiyacımız var" cümlesi, otomatik olarak bir ilana dönüşmüyor. Önce o işin ne kadarının sistemleştirilebileceğine bakıyoruz. Sorunun nerede olduğunu anlamaya çalışıyoruz. “Bu tıkanıklığı alternatif yollarla nasıl çözebiliriz?” sorusunun yanıtını araştırıyoruz.&nbsp;Herkes orkestra şefi: Ekipteki her kişi, kendi alanında bir araç ve yapay zeka ordusu yönetiyor. Kod yazma, veri zenginleştirme, pazar araştırması, hatta tasarım; bunların hepsinin altında yapay zeka var ama her zaman yapay zekanın üstünde bir insan var. Ekip beş kişi; ancak işin efektif kapasitesi bunun kat kat üzerinde.&nbsp;Uzman değil, generalist:&nbsp;Küçük ekipte dar uzmanlık lüks. Yapay zeka, zaten en iyi "uzman.” İnsanın işi ise bağlamı taşımak, alanlar arasında köprü kurmak. Bizde ürün yazan kişi pazarlamaya, operasyon yürüten kişi ürüne dokunuyor. Bilgi kaybı yok, çeviri maliyeti yok, toplantı enflasyonu yok.<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Yapay zekayı bilerek sokmadığımız yerler&nbsp;</h2>Buraya kadar anlattıklarımdan "Her şeyi otomatikleştirin" sonucu çıkabilir. Ama çıkarmayın.&nbsp;Bu modelin en az otomasyon kadar önemli olan kısmı, yapay zekanın nereye girmeyeceğine dair&nbsp;verilmiş net kararlar.&nbsp;1) Müşteri ilişkileri ve kullanıcı sorunları:&nbsp;Biz, müşteri ilişkilerinin ve kullanıcı sorunlarının yapay zekadan uzak durması gerektiğini düşünen bir ekibiz. Platformumuzda bir sohbet robotu var ama görevi cevap üretmek değil, kanal olmak.&nbsp;Oradan yazan herkesin mesajı, ekibin ortak kanalına düşüyor ve müsait olan ekip arkadaşımız sorunu çözmek için aksiyon alıyor. Bunu iki sebeple yapıyoruz. Birincisi, iş ortaklarımıza duyduğumuz saygı. İkincisi ve daha az konuşulanı ise sorunları bire bir deneyimlemenin ekibin içindeki bilgi zenginliğini artırıyor olması.&nbsp;Kullanıcının canını sıkan sorunu bizzat yaşayan bir ekip, ürünü başka türlü kurar. Bu yöntem çok iyi çalışıyor ve bir gün milyonlarca kullanıcımız olduğunda da çok benzer bir şekilde ilerlemeyi düşünüyoruz. Çünkü amacımız sorunları ortadan kaldırmak, kullanıcıyı bir botla yalnız bırakmak değil…2) Sosyal medyadaki metinler ve görseller:&nbsp;Bunların büyük ölçüde yapay zekayla üretilmemesi gerektiğini düşünüyoruz. Yapay zeka kokan içerik, potansiyel müşterinize gönderilmiş doğrudan bir güvensizlik sinyali. Stratejik olarak da anlamsız. Çünkü herkesin elinde aynı araçlar var. Herkes aynı şekilde üretirse sizin bir farkınız kalmıyor.Bu iki tercih aynı kanaatten besleniyor: Yapay zeka çağında ürün kopyalanır, kod kopyalanır ama güven, topluluk ve dağıtım kopyalanmaz. Kopyalanamayan şeyi otomatikleştirmezsiniz.Madalyonun öteki yüzü:&nbsp;Bir de dürüstlük kısmı var. Bu kısım çok daha az konuşuluyor.&nbsp;Küçük ekip, kolay ekip demek değil. Beş kişilik bir şirkette saklanacak yer yoktur. Herkes kritiktir ve herkesin kötü haftası şirketin kötü haftasıdır. Yapay zeka işi çoğaltıyor ama sorumluluğu çoğaltmıyor; o hâlâ aynı beş omuzda.&nbsp;Ve bu model, esasında acımasız bir zevk ve yargı testi. Yürütme ucuzlayınca ortalama işin değeri sıfıra yaklaşıyor. Beş kişilik ekibin lüksü yok; çünkü ya kararlarınız isabetli olacak ya da şirket yok olacak. Kalabalık organizasyonlar, vasat kararları bir süre emebilir; küçük ekipler ise bunu yapamaz.

Yıllarca bir girişimin ciddiyetini ölçmenin en kestirme yolu ekip büyüklüğüydü. "Kaç kişisiniz?" sorusu aslında "Ne kadar gerçeksiniz?" demekti. Yapay zeka, bu denklemi sessizce bozdu. Bugün en hızlı büyüyen şirketlerin bazıları, bir toplantı odasına sığacak ekiplerle yönetiliyor. Peki küçük bir ekip nasıl büyük iş çıkarıyor ve bu modelin görünmeyen bedeli ne?

5 kişilik ekip, 50 kişilik iş: AI çağında girişim kurmak

LinkedIn akışınızı son altı ay içinde kontrol ettiyseniz şu cümleler size tanıdık gelecek: "48 saatte SaaS (hizmet olarak yazılım) çıkardım", "Tek satır kod yazmadan ilk uygulamamı yaptım", “Ayda 10 bin dolar kazanıyorum, işte kullandığım beş yapay zeka ürünü"...<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Altında da artık standart hâle gelen o unvan: “Founder.”&nbsp;</li></ul>Bir hafta sonunda ürün çıkaran, Pazartesi sabahı ise LinkedIn profiline "founder" yazan herkesin gerçekten bir şey kurmuş olması gerekmiyor artık. Bir zamanlar ekip kurmuş, para toplamış ve aylarca bir şeyin peşinden koşmuş insanların kullandığı bu unvan, bugün Lovable'da bir gününü geçiren herkesin profilinde duruyor. Bunu küçümsemek için yazmıyorum. Tam tersine gerçekten muazzam bir şey oldu. Cursor, v0, Replit, Lovable derken beş yıl önce bir geliştirici ekibi ve aylarca emek isteyen ürünleri, bugün tek bir kişi bir yarım günde ayağa kaldırabiliyor.Yanlış anlamayın; ekip olarak biz de Collabz’de tam olarak bu ürünleri kullanarak çalışıyoruz. Üretmenin maliyeti&nbsp;neredeyse sıfıra indi ve hız 10 katına çıktı. Fakat herkes aynı anda "founder" olunca o kelimenin işaret ettiği şey buharlaştı.&nbsp;Peki herkes “founder” olduğunda kime gerçekten “founder” diyebiliriz?<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">‘Founder’ artık bir sinyal değil</h2>İşin can sıkıcı tarafı bu.&nbsp;Normalde&nbsp;bir kelimenin değeri,&nbsp;onu taşımak için ödenen bedelle ilgilidir. "Founder" kelimesi, bir zamanlar bir şeyi anlatırdı. Bu kişi gerçek bir engeli aşmış, riske girmiş ve kolay olmayan bir şeyi başlatmış diye düşünürdük. Bu bariyer ortadan kalkınca kelimenin işaret ettiği başarı da ortadan kalktı.&nbsp;<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Bu, elbette kimsenin kendisine “founder” demesini yanlış kılmaz. Ama artık o unvanın kendisi, hiçbir şeyin garantisi değil. Yeni sinyal başka bir yerde: Müşterin var mı? Kaç aydır seninle birlikte çalışıyorlar? Para ödüyorlar mı?&nbsp;</li></ul>Bir hafta sonunda bir ürün çıkarmış olmak, tabi ki bir başlangıç noktası ve hâlâ çok takdir edilesi bir konu. Ama artık bu, kimseyi diğerlerinden ayıran bir başarı&nbsp;değil.Başarı kriterleri:&nbsp;Bir zamanlar bir kurucunun başarı karnesi iki rakamla yazılırdı: Ne kadar yatırım aldığı ve ekibinde kaç kişinin çalıştığı. "X milyon dolar topladık" ve "Ekibimiz 50 kişiye ulaştı" gibi cümleler, başarının ana ölçütü kabul edilirdi. Oysa ikisi de aslında başarı değil, birer maliyet kalemiydi.&nbsp;Yapay zeka, bu tabloyu baş aşağı çevirdi. Bugün tek bir kişi, beş yıl önce koca bir ekibin aylarca uğraştığı işi tek başına çıkarabiliyor. İnanılmaz verimli çalışabilir bir hâle geldik. O yüzden artık asıl etkileyici soru,&nbsp;"Ne kadar verimlisin?" ve "Maliyetlerini küçük tutarak ne kadar büyük bir iş çıkardın?"&nbsp;<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Az kişiyle, az sermayeyle, yüksek ölçekte yol alabilmek, yani küçük kalmayı bir eksiklik değil bir güç hâline getirebilmek, yeni başarı kriteri oldu.&nbsp;</li></ul><h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Neyin ucuzladığını doğru tespit etmek&nbsp;</h2>Burada bir adım geriye gitmekte fayda var. Çünkü yapay zekanın asıl ne yaptığını&nbsp;bir çoğumuz yanlış konumlandırıyor.&nbsp;Yapay zeka, ürün inşa etmeyi&nbsp;ucuzlattı. Yani bir fikri çalışan bir yazılıma dönüştürme kısmını… Eskiden bu kısım, bir girişimin önündeki en büyük bariyerlerden biriydi. Yatırım alıp teknik bir ortak bulmak, yazılım ekibi kurmak, haftalarca ürünün ilk versiyonu üzerinde çalışmak, sürecin doğal aşamalarıydı. Şimdi ise o duvar artık yok denecek kadar alçaldı. Ve bugünü 25 sene önceki teknolojiyle karşılaştırırsak bir 10 senede neler yaşanacağını tahmin bile edemiyorum.&nbsp;Ama bir girişimi ayakta tutan ana unsur, hiçbir zaman yalnızca ürün geliştirmek değildi. Asıl pahalı kısımlar hâlâ aynı.&nbsp;1. Neyin yapılmaya değer olduğunu bilmek: Yapay zeka, size bir şeyin nasıl yapılacağını söyler ve bu konuda gerçekten çok iyi. Fakat “neyi” yapmanız gerektiğini hâlâ çok iyi bilmiyor.&nbsp;Binlerce kişinin aynı araçlarla aynı AI wrapper’ı çıkardığı bir dünyada doğru problemi seçmek,&nbsp;eskisinden daha kıymetli. Yani bir işletmeden işletmeye SaaS ürününü bir hafta sonunda geliştirmiş olmak, kulağa çok heyecan verici gelse de “Buna gerçekten ihtiyaç var mı?” sorusunu atlamamak gerekiyor.&nbsp;2. Dağıtım: Yazılımı geliştirmek bir hafta, onu insanların önüne koymak altı ay sürüyorsa o zaman aslında sizin işiniz pazarlama. Yazılım demokratik hâle gelince rekabet, üretimden çıkıp dikkat ekonomisine taşındı. Bu yüzden bir uygulamanın kaç günde çıkarıldığı kadar, kaç kullanıcısı olduğu da kritik bir soru hâline geldi.&nbsp;3. Güven:&nbsp;Herkesin bir günde bir benzerini çıkarabileceği bir üründe "Neden seninkini kullanayım?" sorusunun cevabı, ürünün kendisi olamaz. O cevap, markada, ilişkilerinde ve itibarında saklı. İnsanlara ve markalara güven vermek ve kendi markanın altında bir topluluk oluşturmaya başlamak, her zamankinden daha değerli hâle gelmeye başladı.&nbsp;4. Rekabet:&nbsp;Bir SaaS ürünü veya uygulamayı artık teknik bir ortak olmadan veya yüksek bütçelere gerek duymadan geliştirmeye başlıyor olmak, rekabeti inanılmaz seviyelere çıkarıyor. Bu tüketici için çok faydalı, üretici için ise gerçek bir zorluk… Zira bir reklam ajansı, pazarlama teknolojisi odaklı kendi şirket içi girişimini kurabiliyor ya da bir lastik firması elektrikli araba sürücüleri için bir mobil uygulama yayımlayabiliyor. Üstelik bu şirketler, bunu artık çok hızlı ve çok küçük bütçelerle deniyor.&nbsp;<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Bunu daha önce de yaşadık&nbsp;</h2>WordPress çıktığında herkes blogger oldu. Ama iyi yazı yazmak,&nbsp;yine bir bariyerdi. Shopify çıktığında herkes e-ticaret mağazası işletmecisi oldu. Ama bir markayı sevdirmek yine zordu. Benzer şekilde TikTok herkesi içerik üreticisi yaptı. Ama izlenmek yine sınırlı kişinin başarabildiği bir konu oldu.&nbsp;Yani her seferinde aynı örüntü… Bir teknoloji üretimi demokratikleştiriyor. Üretim sıfıra inince ise değer, üretimin bittiği yerden başlayan her şeye; zevke, dağıtıma, güvene, dayanıklılığa taşınıyor. Yapay zekanın yaptığı da bundan farklı değil. Sadece çok daha geniş bir alanda ve çok daha hızlı yapıyor.&nbsp;Günün sonunda belki de yapay zekanın bize sunduğu en dürüst şey bu: Artık "Yapabilir misin?" sorusunun arkasına saklanamıyoruz. Zira cevap herkes için "Evet". Geriye ise hep önemli olan ama çoğu zaman göz ardı ettiğimiz o üç soru kalıyor: Bu ürün var olmalı mı, birinin umrunda olacak mı ve markam bu rekabetçi ortamda hayatta kalabilecek mi?&nbsp;

LinkedIn akışınızı son altı ay içinde kontrol ettiyseniz şu cümle size tanıdık gelecek: "Tek satır kod yazmadan ilk uygulamamı yaptım.” Altında da artık standart hâle gelen o unvan: “Founder.” Peki bir zamanlar ekip kurmuş, para toplamış ve aylarca bir şeyin peşinden koşmuş insanların kullandığı bu unvan, bugün Lovable'da bir gününü geçiren herkesin profilinde durabiliyorsa kime gerçekten “kurucu” diyeceğiz? 

Hüseyin Kaplan

Platform fiyatına ajans işi: Sıradaki milyar dolarlık fırsat ne olacak?