Yazan: a16z Yeni Medya

Derleyen: Block unicorn

Dün, altyapımız, büyümemiz, biyoteknoloji ve sağlık konularını ve Speedrun ekibi ortaklarımızın girişimlerin 2026'da karşılaşacağına inandıkları konuları içeren "Büyük Fikirler" serimizin ilk bölümünü paylaştık.

Bugün, bu serinin ikinci bölümüne devam ediyoruz; bu bölümde American Dynamism (a16z tarafından 2021'de kurulan bir yatırım ekibi) ve uygulama ekibinin katkılarına yer veriyoruz.

Amerikan Dinamizmi

David Ulevitch: Yapay zekâya dayalı bir endüstriyel altyapı oluşturmak

Amerika Birleşik Devletleri, ülkeyi gerçekten güçlendiren ekonomik bileşenlerini yeniden inşa ediyor. Enerji, üretim, lojistik ve altyapı yeniden odak noktasında, ancak en önemli değişim, tamamen yapay zekâ üzerine kurulu, yazılım öncelikli bir sanayi tabanının yükselişi. Bu şirketler, analog, otomatik tasarım ve yapay zekâ destekli operasyonlarla başlıyorlar. Geçmişi modernize etmiyorlar, geleceği inşa ediyorlar.

Bu durum, gelişmiş enerji sistemleri, ağır robotik üretim, yeni nesil madencilik ve biyolojik ve enzimatik süreçler (çeşitli endüstrilerin güvendiği öncü kimyasalların üretimi) için muazzam fırsatlar yaratmaktadır. Yapay zeka, daha temiz reaktörler tasarlayabilir, madenciliği optimize edebilir, daha iyi enzimler tasarlayabilir ve geleneksel operatörlerin sahip olmadığı içgörülerle otonom makine sürülerinin koordinasyonunu sağlayabilir.

Aynı dönüşüm, fabrikaların ötesinde de dünyayı yeniden şekillendiriyor. Otonom sensörler, dronlar ve modern yapay zeka modelleri artık limanları, demiryollarını, elektrik hatlarını, boru hatlarını, askeri üsleri, veri merkezlerini ve bir zamanlar kapsamlı bir şekilde yönetilmesi çok büyük ve zor olan diğer kritik sistemleri sürekli olarak izleyebiliyor.

Gerçek dünya yeni yazılımlara ihtiyaç duyuyor. Bu yazılımları geliştirecek kurucular, Amerika'nın gelecek yüzyıldaki refahını şekillendirecekler.

Erin Price-Wright: Amerikan Fabrikasının Yeniden Canlanması

Amerika'nın ilk büyük yüzyılı, muazzam bir sanayi gücü üzerine kurulmuştu, ancak yaygın olarak kabul edildiği gibi, bu gücün büyük bir kısmını kaybettik; bunun nedeni kısmen dış kaynak kullanımı, kısmen de toplum içinde yapıcı bir etkileşimin kasıtlı olarak eksikliğidir. Yine de, paslanmış makineler yeniden çalışmaya başlıyor ve yazılım ve yapay zekâ merkezli Amerikan fabrikalarının yeniden canlanmasına tanık oluyoruz.

2026 yılına kadar işletmelerin enerji, madencilik, inşaat ve imalat gibi sektörlerdeki zorlukların üstesinden gelmek için fabrika benzeri bir zihniyeti benimseyeceğine inanıyorum. Bu, karmaşık, özelleştirilmiş süreçlerin bir montaj hattı kadar verimli çalışmasını sağlamak için yapay zekayı ve otomasyonu yetenekli işçilerle birleştirmek anlamına gelir. Özellikle, bu şunları içerir:

Henry Ford'un bir asır önce geliştirdiği teknolojileri uygulayarak, baştan itibaren ölçeklenebilirlik ve tekrarlanabilirlik planlaması yaparak ve yapay zekadaki en son gelişmeleri entegre ederek, yakında nükleer reaktörlerin seri üretimini gerçekleştirecek, ülkenin ihtiyaçlarını karşılayacak konutlar inşa edecek, şaşırtıcı bir hızla veri merkezleri kuracak ve endüstriyel gücün yeni bir altın çağına gireceğiz. Elon Musk'ın dediği gibi, "Fabrika, ürünün kendisidir."

Zabie Elmgren: Gözlemlenebilirliğin bir sonraki dalgası dijital değil, fiziksel olacak.

Son on yılda, yazılım gözlemlenebilirliği, dijital sistemleri izleme şeklimizi dönüştürerek, kod tabanlarını ve sunucuları günlükler, ölçümler ve izleme kayıtları aracılığıyla şeffaf hale getirdi. Aynı dönüşüm yakında fiziksel dünyayı da etkisi altına alacak.

ABD'nin büyük şehirlerinde bir milyardan fazla bağlantılı kamera ve sensörün konuşlandırılmasıyla, fiziksel gözlemlenebilirlik—şehirlerin, enerji şebekelerinin ve diğer altyapıların gerçek zamanlı işleyişini anlama yeteneği—hem acil hem de uygulanabilir hale geliyor. Bu yeni algılama düzeyi, makinelerin fiziksel dünyayı kod gibi gözlemlenebilir kılan evrensel bir çerçeveye dayanacağı robotik ve otonom teknolojilerde de bir sonraki sınırı belirleyecektir.

ABD'nin büyük şehirlerinde bir milyardan fazla bağlantılı kamera ve sensörün konuşlandırılmasıyla, fiziksel gözlemlenebilirlik—şehirlerin, enerji şebekelerinin ve diğer altyapıların gerçek zamanlı işleyişini anlama yeteneği—hem acil hem de uygulanabilir hale geliyor. Bu yeni algılama düzeyi, makinelerin fiziksel dünyayı kod gibi gözlemlenebilir kılan evrensel bir çerçeveye dayanacağı robotik ve otonom teknolojilerde de bir sonraki sınırı belirleyecektir.

Elbette, bu dönüşüm gerçek riskler de taşıyor: Orman yangınlarını tespit edebilen veya inşaat sahası kazalarını önleyebilen araçlar, distopik kabusları da tetikleyebilir. Gelecek dalganın kazananları, kamu güvenini kazanan, gizliliği koruyan, birlikte çalışabilir ve yerel yapay zeka desteğine sahip sistemler kuran, böylece sosyal özgürlükten ödün vermeden sosyal şeffaflığı artıran şirketler olacaktır. Bu güvenilir çerçeveyi kurabilenler, önümüzdeki on yıl boyunca gözlemlenebilirliğin yönünü belirleyecektir.

Ryan McEntush: Elektronik Endüstrisi Mimarisi Dünyayı Değiştirecek

Gelecek sanayi devrimi sadece fabrikalarda değil, o fabrikaları çalıştıran makinelerin içinde de gerçekleşecek.

Yazılım, düşünme, tasarlama ve iletişim kurma biçimimizde devrim yarattı. Bugün ise seyahat etme, inşa etme ve üretme şeklimizi dönüştürüyor. Elektrikleşme, malzemeler ve yapay zekadaki gelişmeler bir araya gelerek yazılımın fiziksel dünyayı gerçekten kontrol etmesini sağlıyor. Makineler algılamaya, öğrenmeye ve otonom olarak hareket etmeye başlıyor.

Bu, elektronik endüstriyel yığınının yükselişidir; elektrikli araçlara, dronlara, veri merkezlerine ve modern üretime güç veren entegre teknolojidir. Dünyayı hareket ettiren atomları, onu kontrol eden bitlerle birleştirir: bileşenlere dönüştürülen minerallerden, pillerde depolanan enerjiye, elektronik cihazlar tarafından kontrol edilen elektriğe ve hassas motorlar aracılığıyla elde edilen harekete kadar her şey yazılım tarafından koordine edilir. Fiziksel otomasyondaki her atılımın ardındaki görünmez temeldir; yazılımın sadece bir taksi çağırması mı yoksa direksiyonu gerçekten ele geçirmesi mi gerektiğini belirler.

Ancak, kritik malzemelerin rafine edilmesinden gelişmiş çiplerin üretimine kadar bu altyapıyı oluşturma yeteneği kaybediliyor. Amerika Birleşik Devletleri bir sonraki sanayi çağına öncülük etmek istiyorsa, onu destekleyecek donanımı üretmelidir. Elektronik endüstriyel altyapısına hakim olan ülke, endüstriyel ve askeri teknolojinin geleceğini belirleyecektir.

Yazılım dünyayı ele geçirdi. Şimdi ise dünyayı ileriye taşıyacak.

Oliver Hsu: Otonom Laboratuvarlar Bilimsel Keşifleri Hızlandırıyor

Çok modlu model yeteneklerindeki ilerlemeler ve robotik manipülasyondaki sürekli iyileştirmelerle ekip, otonom bilimsel keşfi hızlandıracaktır. Bu paralel teknolojiler, hipotez formülasyonundan deney tasarımına ve yürütülmesine, akıl yürütmeye, sonuç analizine ve gelecekteki yönlere yönelik yinelemeli araştırmaya kadar bilimsel keşifte kapalı bir döngü sağlayabilen otonom laboratuvarların ortaya çıkmasına yol açacaktır. Bu laboratuvarları kuran ekipler, yapay zeka, robotik, fizik ve yaşam bilimleri, üretim ve operasyonlardan uzmanlığı entegre eden disiplinler arası olacak ve gözetimsiz laboratuvarlar aracılığıyla sürekli disiplinler arası deney ve keşif imkanı sağlayacaktır.

Will Bitsky: Önemli Sektörlerde Veri Yolculuğu

2025 yılında yapay zekanın ruh hali, bilgi işlem kaynaklarının kısıtlamaları ve veri merkezlerinin inşasıyla şekillenecek. 2026 yılına gelindiğinde ise veri kaynaklarının kısıtlamaları ve veri yolculuğunun bir sonraki aşaması olan kilit sektörlerimizle şekillenecek.

Başlıca sektörlerimiz, yapılandırılmamış veri potansiyeli açısından birer hazine niteliğinde. Her kamyon sevkiyatı, her sayaç okuması, her bakım işlemi, her üretim süreci, her montaj ve her test sürüşü, model eğitimi için malzeme sağlıyor. Ancak, veri toplama, veri etiketleme ve model eğitimi terimleri sektörde yaygın olarak kullanılmıyor.

Bu tür verilere olan talep sonsuz. Scale, Mercer ve yapay zeka araştırma laboratuvarları gibi şirketler, süreç verilerini (sadece "ne yapıldı" değil, "nasıl yapıldı" da) durmaksızın topluyorlar. "İşçi sömürüsü yapılan atölyelerden" topladıkları her veri parçası için fahiş ücretler ödüyorlar.

Mevcut fiziksel altyapıya ve iş gücüne sahip sanayi şirketleri, veri toplama konusunda karşılaştırmalı bir avantaja sahiptir ve bu avantajdan yararlanmaya başlayacaklardır. Faaliyetleri, neredeyse sıfır ek maliyetle toplanabilen ve kendi modellerini eğitmek veya üçüncü taraflara lisanslamak için kullanılabilen büyük miktarda veri üretmektedir.

Ayrıca, yeni girişimlerin ortaya çıkmasını ve yardım sağlamasını da beklemeliyiz. Bu girişimler, uyumlu bir altyapı sağlayacak: veri toplama, etiketleme ve lisanslama için yazılım araçları; sensör donanımı ve yazılım geliştirme kitleri (SDK'ler); pekiştirmeli öğrenme (RL) ortamları ve eğitim süreçleri; ve nihayetinde kendi akıllı makineleri.

Uygulamalar Ekibi

David Haber: Yapay Zeka İş Modellerini Geliştiriyor

En iyi yapay zeka girişimleri sadece görevleri otomatikleştirmekle kalmıyor; müşterilerinin finansal kazançlarını da artırıyorlar. Örneğin, kâr paylaşımı esasına dayalı hukukta, hukuk firmaları yalnızca davayı kazandıklarında gelir elde ederler. Eve gibi şirketler, dava başarı oranlarını tahmin etmek için özel sonuç verilerini kullanıyor ve firmaların daha uygun davaları seçmelerine, daha fazla müşteriye hizmet vermelerine ve kazanma oranlarını artırmalarına yardımcı oluyor.

En iyi yapay zeka girişimleri sadece görevleri otomatikleştirmekle kalmıyor; müşterilerinin finansal kazançlarını da artırıyorlar. Örneğin, kâr paylaşımı esasına dayalı hukukta, hukuk firmaları yalnızca davayı kazandıklarında gelir elde ederler. Eve gibi şirketler, dava başarı oranlarını tahmin etmek için özel sonuç verilerini kullanıyor ve firmaların daha uygun davaları seçmelerine, daha fazla müşteriye hizmet vermelerine ve kazanma oranlarını artırmalarına yardımcı oluyor.

Yapay zekâ, iş modellerini güçlendirebilir. Sadece maliyetleri düşürmekle kalmaz, aynı zamanda daha fazla gelir de yaratabilir. 2026 yılına gelindiğinde, yapay zekâ sistemlerinin müşteri teşvik mekanizmalarıyla daha derinlemesine uyumlu hale gelmesi ve geleneksel yazılımların sağlayamayacağı bileşik avantajlar yaratmasıyla bu mantığın çeşitli sektörlere yayıldığını göreceğiz.

Anish Acharya: ChatGPT bir yapay zeka uygulama mağazası haline gelecek.

Bir tüketici ürün döngüsünün başarılı olması için üç unsur gereklidir: yeni teknoloji, yeni tüketici davranışı ve yeni dağıtım kanalları.

Yakın zamana kadar, yapay zeka dalgası ilk iki koşulu yerine getiriyordu, ancak yeni yerel dağıtım kanallarından yoksundu. Çoğu ürün, X örneğinde olduğu gibi, mevcut ağlara veya ağızdan ağıza pazarlamaya dayanarak büyüyordu.

Ancak, OpenAI Uygulama SDK'sının yayınlanması, Apple'ın mini programlara desteği ve ChatGPT'nin grup sohbeti işlevini başlatmasıyla birlikte, tüketici geliştiricileri artık ChatGPT'nin 900 milyonluk kullanıcı tabanından doğrudan yararlanabilir ve Wabi gibi yeni mini program ağları aracılığıyla büyüme sağlayabilirler. Tüketici ürün yaşam döngüsünün son halkası olan bu yeni dağıtım kanalının, 2026 yılında on yılda bir görülen bir tüketici teknolojisi altın çağını tetiklemesi bekleniyor. Bunu görmezden gelin, yoksa sonuçlarına katlanırsınız.

Olivia Moore: Sesli ajanlar giderek daha fazla yer edinmeye başlıyor.

Son 18 ayda, işletmeler için gerçek dünya etkileşimlerini yöneten yapay zekâ ajanları vizyonu bilim kurgudan gerçeğe dönüştü. Küçük ve orta ölçekli işletmelerden büyük kuruluşlara kadar binlerce şirket, randevu planlamak, rezervasyonları tamamlamak, anketler yapmak, müşteri bilgileri toplamak ve daha fazlası için sesle etkinleştirilen yapay zekâ kullanıyor. Bu ajanlar, işletmelerin maliyetlerini düşürmek ve ek gelir elde etmekle kalmıyor, aynı zamanda çalışanların zamanını daha değerli ve daha keyifli işler için serbest bırakıyor.

Ancak, bu alan henüz başlangıç ​​aşamasında olduğu için, birçok şirket hala "sesli iletişim giriş noktası" aşamasında olup, tek bir çözüm olarak yalnızca bir veya birkaç arama türü sunmaktadır. Sesli asistanların tüm iş akışlarını (potansiyel olarak çok modlu) ele alacak ve hatta tüm müşteri ilişkisi yaşam döngüsünü yönetecek şekilde genişlemesini heyecanla bekliyorum.

Bu, ajanların iş sistemlerine daha derinlemesine entegre edileceği ve daha karmaşık etkileşim türlerini yönetme özgürlüğüne sahip olacağı anlamına geliyor. Temel model gelişmeye devam ettikçe (bugün ajanlar araçları çağırabiliyor ve farklı sistemlerde çalışabiliyor), her şirket sesle yönlendirilen yapay zeka ürünlerini kullanmalı ve bunları işlerinin önemli yönlerini optimize etmek için değerlendirmelidir.

Marc Andrusko: İstek gerektirmeyen proaktif uygulamalar geliyor.

2026 yılına gelindiğinde, ana akım kullanıcılar açılır pencere uyarılarına veda edecek. Yeni nesil yapay zeka uygulamaları tamamen uyarısız olacak; eylemlerinizi gözlemleyecek ve proaktif olarak öneriler sunacak. Entegre geliştirme ortamınız (IDE), siz daha bir soru sormadan önce yeniden düzenleme önerilerinde bulunacak. Müşteri ilişkileri yönetim sisteminiz (CRM), bir görüşmeyi bitirdikten sonra otomatik olarak takip e-postaları oluşturacak. Tasarım araçlarınız, siz çalışırken çeşitli çözümler üretecek. Sohbet arayüzleri yalnızca yardımcı araçlar olacak. Bugün yapay zeka, komutlardan ziyade kullanıcı niyetiyle etkinleştirilen, her iş akışında görünmez bir iskele haline gelecek.

Angela Strange: Yapay zeka, zamanla bankacılık ve sigorta altyapısını geliştirecek.

Birçok banka ve sigorta şirketi, belge içe aktarma ve yapay zeka destekli sesli asistan gibi yapay zeka özelliklerini geleneksel sistemlerine entegre etti, ancak yapay zeka, ancak onu destekleyen altyapıyı yeniden inşa ederek finansal hizmetler sektörünü gerçekten dönüştürebilir.

2026 yılına gelindiğinde, yapay zekayı modernize edememenin ve tam olarak kullanamamanın riskleri, başarısızlığın risklerinden daha ağır basacaktır. O zaman büyük finans kuruluşlarının geleneksel tedarikçilerle olan sözleşmelerini terk ederek daha yeni, yapay zekaya daha uygun alternatiflere yöneldiğini göreceğiz. Bu şirketler geçmiş sınıflandırmalardan kurtulacak ve geleneksel sistemlerden ve harici kaynaklardan gelen temel verileri merkezileştirebilen, standartlaştırabilen ve zenginleştirebilen platformlar haline geleceklerdir.

Sonuç ne oldu?

Finansal hizmetlerin geleceği, yapay zekayı eski sistemlere uygulamakla ilgili değil, yapay zekaya dayalı tamamen yeni bir işletim sistemi kurmakla ilgilidir.

Joe Schmidt: İleri görüşlü stratejiler, yapay zekayı işletmelerin %99'una ulaştıracak.

Finansal hizmetlerin geleceği, yapay zekayı eski sistemlere uygulamakla ilgili değil, yapay zekaya dayalı tamamen yeni bir işletim sistemi kurmakla ilgilidir.

Joe Schmidt: İleri görüşlü stratejiler, yapay zekayı işletmelerin %99'una ulaştıracak.

Yapay zekâ, hayatımızın en heyecan verici teknolojik atılımlarından biri. Ancak bugüne kadar, yeni girişimlerden elde edilen gelirin büyük çoğunluğu, Silikon Vadisi'ndeki şirketlerin en üst %1'ine aktı; bu şirketler ya gerçekten Körfez Bölgesi'nde yer alıyor ya da geniş ağının bir parçası. Bunu anlamak zor değil: Girişimciler, ürünlerini tanıdıkları ve kolayca ulaşabildikleri şirketlere satmak istiyorlar; bu da ofislerini bizzat ziyaret ederek veya yönetim kurullarındaki risk sermayedarları aracılığıyla bağlantı kurarak gerçekleşebiliyor.

2026 yılına gelindiğinde, durum tamamen farklı olacak. İşletmeler, yapay zekâ fırsatlarının büyük çoğunluğunun Silikon Vadisi dışında olduğunu fark edecek ve ileri görüşlü stratejiler kullanan yeni girişimler, büyük, geleneksel dikey sektörlerde gizli olan daha da fazla fırsatı ortaya çıkaracak. Yapay zekâ, geleneksel danışmanlık ve hizmet sektörlerinde (sistem entegratörleri ve uygulama şirketleri gibi) ve imalat gibi daha yavaş büyüyen sektörlerde muazzam bir potansiyel barındırıyor.

Seema Amble: Yapay zeka, Fortune 500 şirketlerinde yeni koordinasyon katmanları ve yeni roller yaratıyor.

2026 yılına gelindiğinde, işletmeler birbirinden bağımsız yapay zeka araçlarından, koordineli dijital ekipler gibi işlev görmesi gereken çoklu ajan sistemlerine doğru daha da bir geçiş yapacak. Ajanlar karmaşık ve birbirine bağımlı iş akışlarını (ortak planlama, analiz ve uygulama gibi) yönetmeye başladıkça, işletmelerin iş yapısını ve sistemler arasında bağlam akışını yeniden düşünmeleri gerekiyor. AskLio ve HappyRobot gibi şirketlerin bu geçişi gerçekleştirdiğini ve ajanları bireysel görevler yerine tüm süreçlere entegre ettiğini zaten gördük.

Fortune 500 şirketleri bu değişimi en yoğun şekilde hissedecekler: En büyük miktarda birbirinden ayrı veriye, kurumsal bilgiye ve operasyonel karmaşıklığa sahipler ve bunların büyük bir kısmı çalışanlarının zihninde yer alıyor. Bu bilgiyi özerk çalışanlar için ortak bir temele dönüştürmek, daha hızlı karar alma, daha kısa döngüler ve sürekli insan mikro yönetimine artık dayanmayan uçtan uca süreçlerin önünü açacaktır.

Bu değişim, liderleri rollerini ve yazılımlarını yeniden tasarlamaya da zorlayacak. Yapay zeka iş akışı tasarımcıları, ajan yöneticileri ve iş birliğine dayalı dijital çalışanları koordine etmek ve onaylamakla sorumlu yönetim liderleri gibi yeni işlevler ortaya çıkacak. Mevcut kayıt tutma sistemlerinin ötesinde, işletmelerin koordinasyon sistemlerine ihtiyacı olacak: çoklu ajan etkileşimlerini yönetmek, bağlamı belirlemek ve otonom iş akışlarının güvenilirliğini sağlamak için yeni katmanlar. İnsanlar, uç durumları ve en karmaşık durumları ele almaya odaklanacak. Çoklu ajan sistemlerinin yükselişi, otomasyonda sadece bir adım daha değil; işletmelerin nasıl faaliyet gösterdiği, karar aldığı ve nihayetinde nasıl değer yarattığı konusunda bir yeniden yapılanmayı temsil ediyor.

Bryan Kim: Tüketici yapay zekası "bana yardım etmekten" "beni anlamaya" doğru kayıyor.

2026, ana akım tüketici yapay zeka ürünlerinin odak noktasının verimliliği artırmaktan kişilerarası bağlantıları geliştirmeye kayacağı bir dönüm noktası olacak. Yapay zeka artık sadece işlerinizi halletmenize yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda kendinizi daha iyi anlamanıza ve daha güçlü ilişkiler kurmanıza da yardımcı olacak.

Şunu açıkça belirtmekte fayda var: Bu kolay bir iş değil. Birçok sosyal yapay zeka ürünü piyasaya sürüldü, ancak sonuçta başarısız oldu. Bununla birlikte, çok modlu bağlam pencereleri ve sürekli azalan çıkarım maliyetleri sayesinde, yapay zeka ürünleri artık sadece bir sohbet robotuna anlattıklarınızdan değil, hayatınızın her yönünden öğrenebiliyor. Telefonunuzun fotoğraf albümünün gerçek duygusal anları ortaya çıkardığını, bire bir mesajlaşma ve grup sohbet modlarının sohbetlere uyum sağladığını ve günlük alışkanlıklarınızın stres altında değiştiğini hayal edin.

Bu ürünler piyasaya sürüldükten sonra günlük hayatımızın bir parçası haline gelecekler. Genel olarak, "beni anla" ürünleri, "bana yardım et" ürünlerine göre daha iyi kullanıcı tutma mekanizmalarına sahiptir. "Bana yardım et" ürünleri, kullanıcıların belirli görevler için yüksek ödeme istekliliğinden gelir elde eder ve kullanıcı tutma oranlarını iyileştirmeye odaklanır. "Beni takip et" ürünleri ise sürekli günlük etkileşim yoluyla gelir elde eder: kullanıcıların ödeme istekliliği daha düşüktür, ancak kullanıcı tutma oranı daha yüksektir.

İnsanlar sürekli olarak veri karşılığında değer alışverişinde bulunuyor: soru şu ki, aldıkları ödüller buna değer mi? Cevap yakında ortaya çıkacak.

Kimberly Tan: Yeni Model İlkel Ürünler Benzeri Olmayan Şirketlerin Doğuşuna Yol Açıyor

2026 yılına gelindiğinde, akıl yürütme, çok modlu ve hesaplama uygulamalarındaki atılımlardan önce var olamayacak şirketlerin yükselişine tanık olacağız. Bugüne kadar, hukuk veya müşteri hizmetleri gibi birçok sektör, mevcut ürünlerini geliştirmek için gelişmiş akıl yürütme teknolojilerinden yararlandı. Ancak temel ürün işlevselliği esasen bu yeni model temellerine dayanan şirketleri ancak şimdi görmeye başlıyoruz.

Akıl yürütme yeteneklerindeki gelişmeler, karmaşık finansal iddiaları değerlendirme veya yoğun akademik veya analist araştırmalarına dayanarak hareket etme (örneğin, fatura anlaşmazlıklarını çözme) konusunda yeni yetenekler doğurabilir. Çok modlu modeller, fiziksel dünyadan (örneğin, bir üretim tesisindeki kameralardan) potansiyel video verilerinin çıkarılmasını sağlar. Bilgisayarların kullanımı, tarihsel olarak masaüstü yazılımlar, yetersiz API'ler ve parçalı iş akışları nedeniyle değeri engellenen büyük endüstrilerde otomasyonu mümkün kılmıştır.

Akıl yürütme yeteneklerindeki gelişmeler, karmaşık finansal iddiaları değerlendirme veya yoğun akademik veya analist araştırmalarına dayanarak hareket etme (örneğin, fatura anlaşmazlıklarını çözme) konusunda yeni yetenekler doğurabilir. Çok modlu modeller, fiziksel dünyadan (örneğin, bir üretim tesisindeki kameralardan) potansiyel video verilerinin çıkarılmasını sağlar. Bilgisayarların kullanımı, tarihsel olarak masaüstü yazılımlar, yetersiz API'ler ve parçalı iş akışları nedeniyle değeri engellenen büyük endüstrilerde otomasyonu mümkün kılmıştır.

James da Costa: Yapay zeka girişimleri, ürünlerini diğer yapay zeka girişimlerine satarak büyürler.

Şu anda, özellikle mevcut yapay zeka ürün döngüsünün etkisiyle, benzeri görülmemiş bir şirket kuruluşu dalgasının ortasındayız. Ancak önceki ürün döngülerinden farklı olarak, mevcut şirketler boş durmuyor; yapay zekayı aktif olarak benimsiyorlar. Peki, yeni girişimler nasıl başarılı olabilir?

Yeni kurulan şirketlerin dağıtım kanallarında yerleşik şirketleri geride bırakmasının en etkili ve hafife alınan yollarından biri, onlara en başından itibaren hizmet vermektir: yani, sıfırdan kurulan şirketlere (yepyeni işletmelere) hizmet vermektir. Tüm yeni şirketleri çekebilir ve onlarla birlikte büyüyebilirseniz, müşteri tabanınız genişledikçe büyük bir şirket haline gelirsiniz. Stripe, Deel, Mercury ve Ramp gibi şirketler bu stratejiyi izlemiştir. Hatta Stripe'ın müşterilerinin çoğu, Stripe kurulduğunda henüz mevcut bile değildi.

2026'da, sıfırdan başlayan girişimlerin birçok kurumsal yazılım sektöründe ölçeklenebilirlik elde ettiğini göreceğiz. Tek yapmaları gereken daha iyi ürünler geliştirmek ve mevcut tedarikçilere bağlı olmayan yeni müşteriler edinmeye odaklanmak.