Yapay Zekada Uygulama Katmanının Yükselişi

Yapay zeka alanında son yılların en büyük kırılımı, büyük dil modellerinin (LLM) yaygınlaşmasıyla “foundation” katmanında yaşandı. OpenAI, Anthropic ve Mistral gibi oyuncular model yarışlarında öne çıksa da, yatırımcı ilgisinin esas olarak uygulama tarafına kaydığı görülüyor. Çünkü model geliştirmek, yüksek sermaye ve sınırlı bir yetenek havuzuna erişim gerektiriyor. Bu da yatırım kararlarını daha ölçeklenebilir, daha hızlı test edilebilen ve farklılaşma potansiyeli taşıyan “uygulamalara” yönlendiriyor.

Yapay zeka alanında son yılların en büyük kırılımı, büyük dil modellerinin (LLM) yaygınlaşmasıyla “foundation” katmanında yaşandı. OpenAI, Anthropic ve Mistral gibi oyuncular model yarışlarında öne çıksa da, yatırımcı ilgisinin esas olarak uygulama tarafına kaydığı görülüyor. Çünkü model geliştirmek, yüksek sermaye ve sınırlı bir yetenek havuzuna erişim gerektiriyor. Bu da yatırım kararlarını daha ölçeklenebilir, daha hızlı test edilebilen ve farklılaşma potansiyeli taşıyan “uygulamalara” yönlendiriyor.

Uygulama katmanındaki girişimler, temel modelleri belirli kullanım senaryolarına uyarlayarak hızla ürünleştiriyor. Pazara daha kısa sürede çıkıyor, kullanıcıdan anlık geri bildirim alıyor ve bu geri bildirimlerle ürünlerini hızlıca yineleyerek geliştirmeye devam ediyor. Ancak model erişiminin kolaylaşması ve herkesin benzer modellere açık erişim sağlayabilmesi, bu girişimlerin kalıcı bir rekabet avantajı oluşturmasını zorlaştırıyor. Birçok uygulama benzer arayüzlerle kullanıcı karşısına çıkıyor, kullanıcıyı elde tutmak zorlaşıyor ve ürünler birbirinin yerini kolayca doldurabiliyor.

Bu noktada ortaya sorulması çok kritik bir soru çıkıyor. Yapay zeka tabanlı bir ürün gerçekten bir “şirket” mi kuruyor, yoksa sadece geçici bir “özellik” mi sunuyor? Başka bir deyişle, bu ürün sürdürülebilir bir iş modeli mi inşa ediyor, yoksa büyük bir platformun kolayca entegre edebileceği bir işlev mi sağlıyor? Bu ayrımı daha net görebilmek için son dönemde şirketleşmeyi başarmış bazı örnek girişimlere bakmakta fayda olacaktır. 

• Notion AI, yapay zekayı mevcut ürün deneyiminin içine yerleştirerek kullanıcı başına değeri artırdı ve AI’ı sadece bir eklenti olarak değil, ürünün ayrılmaz bir parçası olarak konumlandırdı. 
• Perplexity.ai, LLM’leri arama deneyimiyle birleştirerek farklı bir kullanım alanı yarattı; yalnızca teknik yetkinliğiyle değil, aynı zamanda kullanıcı verisini toplayıp bu verilerle ürününü sürekli geliştirme gücüyle de ayrıştı. 
• Harvey.ai, hukuk dikeyine odaklanarak enterprise segmentte belirli bir probleme net bir çözüm getirdi. 
• Adept AI ise karmaşık iş akışlarını anlayan ve destekleyen çözümlerle B2B pazarda şirketleşme yönünde ilerlemeyi başardı.

Bu örneklerin ortak yapısı dikkat çekiyor. Başarılı uygulama katmanı girişimleri ya belirli bir dikeyde derinleşiyor ya da kendi dağıtım kanallarını inşa ederek ürünü vazgeçilmez hâle getiriyor. Kullanıcı ürünü bıraktığında yalnızca bir özelliği değil, bütün bir iş sürecini terk etmiş oluyor. Bu da ürünün kullanıcı için yarattığı değeri daha kalıcı hale getiriyor ve şirketin sürdürülebilirlik potansiyelini güçlendiriyor.

Yatırım perspektifinden bakıldığında, bir yapay zeka uygulamasının şirketleşip şirketleşemeyeceğini belirleyen bazı temel kriterler öne çıkıyor. İlki, girişimin kendi verisini toplayıp bu veriyle modellerini optimize edebilmesi. Bu sayede ürün zamanla farklılaşıyor ve rekabetten ayrışabiliyor. İkincisi, dağıtım becerisi. Teknik yeterlilik tek başına yeterli değil; ürünün kullanıcıya nasıl ulaştığı ve günlük yaşama nasıl entegre olduğu, sürdürülebilir büyüme için belirleyici oluyor. Üçüncü olarak, kullanıcıyla kurulan ilişkinin derinliği önemli bir faktör hâline geliyor. Kullanıcı uygulamayı bıraktığında belirgin bir değer kaybı yaşamıyorsa, bu ürünün şirketleşme yolunda kalıcı bir yapı kurması zorlaşıyor.

Sonuç olarak, yapay zekada uygulama katmanı ciddi fırsatlar barındırıyor. Ancak bu alandaki girişimlerin kaderi, kullandıkları modellerden çok, sundukları ürün deneyimine, çözdükleri problemin derinliğine ve kullanıcıyla kurdukları bağa göre şekilleniyor. Özellik gibi kalanlar hızlı büyüme gösterebiliyor ama kolayca unutuluyor. Gerçek şirketler ise teknolojiyi stratejiyle birleştirerek kalıcılık sağlıyor.

Bu noktada, uygulama katmanında kalıcı değer yaratabilen girişimlerle erken aşamada buluşmak, sadece bir yatırım stratejisi değil; aynı zamanda teknolojiyle şekillenen yeni ekonomiye katkı sunmanın da en etkili yolu hâline geliyor.

BVG II: Değer Odaklı Yatırımın Yeni Adresi

Yapay zekâ çağında yatırım yapmak yalnızca fırsat kovalamak değil, geleceği şekillendirme hedefiyle hareket etmektir. Ancak bunu başarmak için stratejik seçicilik, sabırlı sermaye ve kurucu dostu yapıların bir araya gelmesi gerekir.

BV Growth II Fonu, bu yaklaşımı sadece söylemde değil, uygulamada hayata geçiren bir yapı sunuyor. Türkiye gibi erken ve avantajlı bir pazarda; doğru kurucularla, doğru teknolojiyle, doğru anda buluşmayı hedefliyor. Bu özelliğiyle BVG II, yalnızca yatırımcılara değil; aynı zamanda girişimcilik ekosistemine ve yapay zekânın etik, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir büyümesine katkı sunuyor.

On yılı aşkın süredir, Türkiye'nin teknoloji girişim ekosistemine katkıda bulunmak ve değer yaratmak için büyük bir özveriyle çalışıyoruz. Bu süre zarfında kazandığımız derin bilgi birikimi ve güçlü iş ağımızla girişimcilere destek oluyoruz. Boğaziçi Ventures olarak yatırımlarımızı şekillendirirken birçok dikeyde teknolojinin gücünü kullanarak sürdürülebilir ve akıllı çözümler sunma potansiyeline inanıyoruz.

Girişimcileri Boğaziçi Ventures’a [email protected] maili üzerinden yatırım görüşmeleri yapmak üzere başvurmaya davet ediyoruz! Teknoloji girişiminizi büyütmek ve küresel iş ağımıza katılmak için hemen başvurun!