Yapay zeka artık şirketlerin stratejik çekirdeği haline geldi, sadece bir konuşma aracı değil, aynı zamanda bir üretkenlik motoru. Fortune 500 şirketleri AI işbirliğini işlerine entegre etmeye çalışırken, kurumsal düzeyde AI yeni bir yarışma çağına girmektedir. Ancak geçmişteki SaaS modelinden farklı olarak, bu değişimde başarılı olmak için AI girişimlerinin sadece hızlı değil, aynı zamanda kesin ve uzun kuyruklu olmaları gerekmektedir.
0/ AI şirketleri, geleneksel SaaS şirketlerinden farklı davranıyor ve kurucular sürekli olarak bize AI şirketlerinin nasıl uyum sağladığını ve ayrıştığını soruyor.
Son birkaç yılda yüzlerce yapay zeka şirketiyle konuştuktan sonra, ... pic.twitter.com/KJ511PjC7t
— Kimberly Tan (@kimberlywtan) 24 Haziran 2025
Önde gelen risk sermayesi şirketi a16z, Andreessen Horowitz, bu konuda "Sunumdan Satışa: Kurumsal AI Oluşturmanın İzleri" başlıklı uzun makalede AI girişimlerinin rekabet içinde nasıl sıyrılabileceğini analiz ediyor. İşte ChainNews'in derlediği çeviri.
Havai fişek yapmak kolaydır, ancak uzun vadeli AI ürünlerini oluşturmak zordur
Üretken AI dalgası, birçok ürünü "GPT paketleyicileri (GPT wrappers)" gibi yapar, genellikle kolayca kopyalanır ve sonunda büyük modeller tarafından yutulur. Gerçek dünyada, dikkat çekici bir demo oluşturmak kolaydır, ancak AI'nın gerçek işletme ortamlarında istikrarlı bir şekilde çalışabilmesi, en zorlayıcı farktır.
Model seçiminden değerlendirme kriterlerine, görev ve iş akışı tasarımına, ürünün müşteri verilerine ve iş mantığına derinlemesine gömülmesine kadar, AI girişimlerinin karşılaştığı son derece karmaşık ve değişken mühendislik zorlukları var.
a16z vurguluyor ki, şirketler sadece doğruluk değil, aynı zamanda hukuk veya muhasebe gibi kritik alanlarda modelin güvenilirliği ve sorumluluk riskine de önem veriyor. Bu nedenle, yapay zeka şirketin temel sistemlerine girmek istiyorsa, sadece yüzeydeki etkiye güvenmemeli, aynı zamanda uzun kuyruklu ve hataya dayanıklı olmalıdır.
(Giriş Rehberi: Girişimcilere Stratejik Tavsiyeler Veren Sequoia Capital: AI Nasıl Bir Trilyon Dolarlık Bir Ekonomi Haline Geliyor?)
Yapay zeka yeni girişim rekabeti kızışıyor: Yıllık gelirin 10 katına çıkması yeni bir eşik haline geliyor
Geçmişte yılda 1 milyon dolarlık yıllık tekrarlayan gelire (ARR) ulaşmak erken başarı göstergesi olarak kabul edilirdi, ancak bugün bu, yapay zeka girişimlerinin ortalamasının altında. Stripe ve pazar verilerine göre birçok yapay zeka şirketi yıllık gelirlerini 10 katın üzerinde artırırken, bazıları gelirlerini birkaç ay içinde milyonlarca dolara ulaştırmayı başardı.
a16z iki ana nedeni olduğunu düşünüyor:
Birincisi, birçok işletme artık AI için özel bütçeler oluşturuyor ve çözümleri aktif olarak arıyor, satın alma süreci hızlı ve bütçe yeterli oluyor; ikincisi, AI yazılımı genellikle iş sonuçlarını kendisi satar, işleri tamamlamak için insanlara yardımcı satış araçları değil.
Başka bir deyişle, AI yazılımı doğrudan insan gücünü işi tamamlamak için alır ve bu da "geleneksel IT bütçesi" yerine "insan gücü bütçesi"ni tüketmeye dönüşür, bu da sözleşme değerini genel olarak artırır.
(E-ticaret öldü mü? AI acenteleri nasıl küresel tüketici kararlarını devralacak ve iş kurallarını değiştirecek?)
Teknolojinin yaygınlaşması AI uygulamalarının patlamasına neden oluyor: Kenar senaryoları da görülüyor
Aynı zamanda, AI model fiyatlandırması hızla düşüyor, OpenAI'nin o3 modelinin fiyatı bir yıl içinde% 80'e kadar düştü. Replit ve Cursor gibi araçların yaygınlaşmasıyla, teknik olmayan kullanıcılar da AI uygulamaları oluşturabiliyor, bu da AI ürünlerinin hızlı bir şekilde yayılmasını sağlıyor.
Bu, kişiselleştirilmiş seyahat planlama asistanı, sağlık kontrol paneli veya işletme iş akışını çözen iç araç gibi, her türlü aracın büyük miktarda ortaya çıkacağı anlamına gelmektedir:
Yapay zeka, daha önce ekonomik faydası daha düşük, ölçeklenebilir olmayan küçük niş pazarları ve kenar uygulama senaryolarını ortaya çıkararak daha fazla yenilikçi ürünün hayata geçirilmesine olanak tanıyor.
(Musk ile Röportaj: AI Süper Zeka Patlayacak, Girişimcilerin Peşinden Gitmesi Gereken "Harika" Değil, "Yararlı" Bir Hayat Olmalı)
En hızlı olan kazanır: İlk hareket avantajı önemli bir anahtardır
AI alıcıları sadece bilgi patlamasıyla değil, aynı zamanda marka tercihleriyle de karşı karşıya. a16z vurguluyor: "Bu alanda ilk giren AI çözümü müsünüz?" artık birçok şirketin satın alma kararını belirleyen temel bir soru haline geldi.
Kod düzenleyici (IDE) temsilci Cursor ve hukukçuların sevgilisi Harvey gibi yeni girişimler, erken aşamada hızlı iterasyon ve kullanıcı penetrasyonu sayesinde belirli bir kategoriye yönelik ürünler haline geldi. Bu hız sadece geleneksel devleri geride bırakmakla kalmadı, aynı zamanda rakiplerini tepki vermeden önce kenara itti. Yapay zeka savaşında, hız tekelleşmedir.
Uzaklara gitmek için hendekler kazmak gereklidir, AI kendi başına bir mucize ilaç değildir
Yapay zeka yetenekleri ticari engellerle eşit değildir, daha hızlı koşucular tarafından yer değiştirmekten kaçınmak için, a16z başarılı yeni girişimlerin gerçek bir "kale (moat)" inşa etmeleri gerektiğini hatırlatıyor:
Veri merkezi haline gelmek: Eve veya Salient gibi ses veya yapılandırılmamış verilerden başlayarak, endüstri için kilit veri sistemlerine dönüşmek.
Kullanım alışkanlıklarını ve iş akışlarını bağlayarak oluşturun: Decagon gibi insan-makine işbirliği süreçlerini güçlendirerek, kullanıcıların ayrılmalarını zorlaştırın.
Kurumsal ekosistemi derinlemesine entegre etmek: Tennr, HappyRobot gibi sağlık ve lojistik iç sistemler arasındaki eski sistemleri entegre ederek benzersiz değer sağlar.
Güven ve işbirliği rolünü kurma: Mükemmel AI sağlayıcıları artık sadece araç sağlayıcıları değil, aynı zamanda işletmelerin AI stratejilerini oluşturmalarına yardımcı olan ortaklar haline gelmektedir.
Yapay zeka girişimleri, sahte popülerlikten gerçek güce doğru daha fazla hassasiyet ve derinlik arıyor.
Son birkaç yılda AI çılgınlığı küresel şirketlere eşsiz fırsatlar yaratırken rekabet ortamını da son derece zorlu hale getirdi. Hayatta kalan AI girişimleri, hızlı bir şekilde yenilenmekle kalmayıp taleplere doğru şekilde hızlı tepki vererek sağlam bir rekabet avantajı oluşturmalı.
Demo'dan anlaşmalara, fikirlerden ürünlere, basit araçlardan ortaklıklara, AI girişimciliği daha uzun ve içtenlikle değer katan bir ekip için daha değerli bir yolculuktur.
Bu makalede AI ürünleri nasıl köpükten uzun ömürlü bir şekilde ilerliyor? a16z, kurumsal AI girişimlerine beş öneride bulunuyor, ilk kez ChainNews ABMedia'da ortaya çıktı.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yapay zeka ürünleri nasıl balonun ötesine geçip kalıcı olabilir? A16z'den kurumsal yapay zeka girişimlerine beş öneri
Yapay zeka artık şirketlerin stratejik çekirdeği haline geldi, sadece bir konuşma aracı değil, aynı zamanda bir üretkenlik motoru. Fortune 500 şirketleri AI işbirliğini işlerine entegre etmeye çalışırken, kurumsal düzeyde AI yeni bir yarışma çağına girmektedir. Ancak geçmişteki SaaS modelinden farklı olarak, bu değişimde başarılı olmak için AI girişimlerinin sadece hızlı değil, aynı zamanda kesin ve uzun kuyruklu olmaları gerekmektedir.
0/ AI şirketleri, geleneksel SaaS şirketlerinden farklı davranıyor ve kurucular sürekli olarak bize AI şirketlerinin nasıl uyum sağladığını ve ayrıştığını soruyor.
Son birkaç yılda yüzlerce yapay zeka şirketiyle konuştuktan sonra, ... pic.twitter.com/KJ511PjC7t
— Kimberly Tan (@kimberlywtan) 24 Haziran 2025
Önde gelen risk sermayesi şirketi a16z, Andreessen Horowitz, bu konuda "Sunumdan Satışa: Kurumsal AI Oluşturmanın İzleri" başlıklı uzun makalede AI girişimlerinin rekabet içinde nasıl sıyrılabileceğini analiz ediyor. İşte ChainNews'in derlediği çeviri.
Havai fişek yapmak kolaydır, ancak uzun vadeli AI ürünlerini oluşturmak zordur
Üretken AI dalgası, birçok ürünü "GPT paketleyicileri (GPT wrappers)" gibi yapar, genellikle kolayca kopyalanır ve sonunda büyük modeller tarafından yutulur. Gerçek dünyada, dikkat çekici bir demo oluşturmak kolaydır, ancak AI'nın gerçek işletme ortamlarında istikrarlı bir şekilde çalışabilmesi, en zorlayıcı farktır.
Model seçiminden değerlendirme kriterlerine, görev ve iş akışı tasarımına, ürünün müşteri verilerine ve iş mantığına derinlemesine gömülmesine kadar, AI girişimlerinin karşılaştığı son derece karmaşık ve değişken mühendislik zorlukları var.
a16z vurguluyor ki, şirketler sadece doğruluk değil, aynı zamanda hukuk veya muhasebe gibi kritik alanlarda modelin güvenilirliği ve sorumluluk riskine de önem veriyor. Bu nedenle, yapay zeka şirketin temel sistemlerine girmek istiyorsa, sadece yüzeydeki etkiye güvenmemeli, aynı zamanda uzun kuyruklu ve hataya dayanıklı olmalıdır.
(Giriş Rehberi: Girişimcilere Stratejik Tavsiyeler Veren Sequoia Capital: AI Nasıl Bir Trilyon Dolarlık Bir Ekonomi Haline Geliyor?)
Yapay zeka yeni girişim rekabeti kızışıyor: Yıllık gelirin 10 katına çıkması yeni bir eşik haline geliyor
Geçmişte yılda 1 milyon dolarlık yıllık tekrarlayan gelire (ARR) ulaşmak erken başarı göstergesi olarak kabul edilirdi, ancak bugün bu, yapay zeka girişimlerinin ortalamasının altında. Stripe ve pazar verilerine göre birçok yapay zeka şirketi yıllık gelirlerini 10 katın üzerinde artırırken, bazıları gelirlerini birkaç ay içinde milyonlarca dolara ulaştırmayı başardı.
a16z iki ana nedeni olduğunu düşünüyor:
Birincisi, birçok işletme artık AI için özel bütçeler oluşturuyor ve çözümleri aktif olarak arıyor, satın alma süreci hızlı ve bütçe yeterli oluyor; ikincisi, AI yazılımı genellikle iş sonuçlarını kendisi satar, işleri tamamlamak için insanlara yardımcı satış araçları değil.
Başka bir deyişle, AI yazılımı doğrudan insan gücünü işi tamamlamak için alır ve bu da "geleneksel IT bütçesi" yerine "insan gücü bütçesi"ni tüketmeye dönüşür, bu da sözleşme değerini genel olarak artırır.
(E-ticaret öldü mü? AI acenteleri nasıl küresel tüketici kararlarını devralacak ve iş kurallarını değiştirecek?)
Teknolojinin yaygınlaşması AI uygulamalarının patlamasına neden oluyor: Kenar senaryoları da görülüyor
Aynı zamanda, AI model fiyatlandırması hızla düşüyor, OpenAI'nin o3 modelinin fiyatı bir yıl içinde% 80'e kadar düştü. Replit ve Cursor gibi araçların yaygınlaşmasıyla, teknik olmayan kullanıcılar da AI uygulamaları oluşturabiliyor, bu da AI ürünlerinin hızlı bir şekilde yayılmasını sağlıyor.
Bu, kişiselleştirilmiş seyahat planlama asistanı, sağlık kontrol paneli veya işletme iş akışını çözen iç araç gibi, her türlü aracın büyük miktarda ortaya çıkacağı anlamına gelmektedir:
Yapay zeka, daha önce ekonomik faydası daha düşük, ölçeklenebilir olmayan küçük niş pazarları ve kenar uygulama senaryolarını ortaya çıkararak daha fazla yenilikçi ürünün hayata geçirilmesine olanak tanıyor.
(Musk ile Röportaj: AI Süper Zeka Patlayacak, Girişimcilerin Peşinden Gitmesi Gereken "Harika" Değil, "Yararlı" Bir Hayat Olmalı)
En hızlı olan kazanır: İlk hareket avantajı önemli bir anahtardır
AI alıcıları sadece bilgi patlamasıyla değil, aynı zamanda marka tercihleriyle de karşı karşıya. a16z vurguluyor: "Bu alanda ilk giren AI çözümü müsünüz?" artık birçok şirketin satın alma kararını belirleyen temel bir soru haline geldi.
Kod düzenleyici (IDE) temsilci Cursor ve hukukçuların sevgilisi Harvey gibi yeni girişimler, erken aşamada hızlı iterasyon ve kullanıcı penetrasyonu sayesinde belirli bir kategoriye yönelik ürünler haline geldi. Bu hız sadece geleneksel devleri geride bırakmakla kalmadı, aynı zamanda rakiplerini tepki vermeden önce kenara itti. Yapay zeka savaşında, hız tekelleşmedir.
Uzaklara gitmek için hendekler kazmak gereklidir, AI kendi başına bir mucize ilaç değildir
Yapay zeka yetenekleri ticari engellerle eşit değildir, daha hızlı koşucular tarafından yer değiştirmekten kaçınmak için, a16z başarılı yeni girişimlerin gerçek bir "kale (moat)" inşa etmeleri gerektiğini hatırlatıyor:
Veri merkezi haline gelmek: Eve veya Salient gibi ses veya yapılandırılmamış verilerden başlayarak, endüstri için kilit veri sistemlerine dönüşmek.
Kullanım alışkanlıklarını ve iş akışlarını bağlayarak oluşturun: Decagon gibi insan-makine işbirliği süreçlerini güçlendirerek, kullanıcıların ayrılmalarını zorlaştırın.
Kurumsal ekosistemi derinlemesine entegre etmek: Tennr, HappyRobot gibi sağlık ve lojistik iç sistemler arasındaki eski sistemleri entegre ederek benzersiz değer sağlar.
Güven ve işbirliği rolünü kurma: Mükemmel AI sağlayıcıları artık sadece araç sağlayıcıları değil, aynı zamanda işletmelerin AI stratejilerini oluşturmalarına yardımcı olan ortaklar haline gelmektedir.
Yapay zeka girişimleri, sahte popülerlikten gerçek güce doğru daha fazla hassasiyet ve derinlik arıyor.
Son birkaç yılda AI çılgınlığı küresel şirketlere eşsiz fırsatlar yaratırken rekabet ortamını da son derece zorlu hale getirdi. Hayatta kalan AI girişimleri, hızlı bir şekilde yenilenmekle kalmayıp taleplere doğru şekilde hızlı tepki vererek sağlam bir rekabet avantajı oluşturmalı.
Demo'dan anlaşmalara, fikirlerden ürünlere, basit araçlardan ortaklıklara, AI girişimciliği daha uzun ve içtenlikle değer katan bir ekip için daha değerli bir yolculuktur.
Bu makalede AI ürünleri nasıl köpükten uzun ömürlü bir şekilde ilerliyor? a16z, kurumsal AI girişimlerine beş öneride bulunuyor, ilk kez ChainNews ABMedia'da ortaya çıktı.