Silikon Vadisi girişim sermayesi (VC) firmaları, yıllardır yüksek riskli, hızlı büyüyen yazılım start-up’larına yatırım yapma alışkanlıklarını değiştirmeye hazırlanıyor. Yeni odak noktaları, geleneksel olarak yoğun emek gerektiren profesyonel hizmet sektörleri. Hedef ise bu sektörleri Yapay Zeka (AI) kullanarak otomatikleştirmek ve elde edilen verimlilikle yazılım şirketlerinin kâr marjlarına ulaşmak.

Bu büyük dönüşümün öncülüğünü, son fonundan 1,5 milyar doları bu stratejiye ayıran General Catalyst (GC) yapıyor. GC’nin ‘yaratım stratejisi’ olarak adlandırdığı bu yaklaşım, belirli dikeylere odaklanmış AI tabanlı yazılım şirketleri kurmayı, ardından bu şirketleri kullanarak aynı sektördeki köklü hizmet firmalarını ve onların mevcut müşteri portföylerini satın almayı içeriyor. GC, halihazırda bilişim hizmetlerinden hukuki danışmanlığa kadar yedi sektörde bahis oynamış durumda ve bu sayıyı 20’ye kadar çıkarmayı planlıyor.

Neden Hizmet Sektörü Girişim Sermayesinin Yeni Gözdesi?

General Catalyst’in ilgili birimini yöneten Marc Bhargava, bu ilginin temel nedenini çarpıcı rakamlarla açıklıyor. Bhargava’ya göre, küresel hizmet sektörünün yıllık geliri 16 trilyon dolar civarındayken, yazılım sektörünün büyüklüğü yalnızca 1 trilyon dolar. Yazılım yatırımlarını çekici kılan şey her zaman yüksek marjları olmuştur: Ölçeklendikçe marjinal maliyet düşerken marjinal gelir büyük oranda artar.

Bhargava, “Hizmet işlerini de otomatikleştirebilirseniz — bu şirketlerin yüzde 30 ila 50’sini, hatta çağrı merkezleri gibi temel görevlerin yüzde 70’ini AI ile çözebilirseniz — matematik karşı konulmaz hale gelir,” diyor. GC’nin hedefi, satın aldığı şirketlerin FAVÖK (EBITDA) marjını en az iki katına çıkarmak.

Rekabet ve Yüksek Marj Hayali

General Catalyst bu düşüncede yalnız değil. Mayfield yatırım firması, özellikle ‘AI takım arkadaşları’ yatırımları için 100 milyon dolar ayırdı. Örneğin, Gruve adında bir IT danışmanlığı start-up’ı, 5 milyon dolarlık bir güvenlik danışmanlığı şirketini satın alıp altı ay içinde gelirini 15 milyon dolara çıkardı ve yüzde 80 brüt kâr marjına ulaştı.

Mayfield Yönetici Direktörü Navin Chaddha, “İşin yüzde 80’i AI tarafından yapılırsa, yüzde 80 ila 90 brüt marj elde edebilir. Bu da yüzde 60 ila 70 karışık marj ve yüzde 20 ila 30 net gelir demektir,” yorumunu yapıyor.

Tekil yatırımcı Elad Gil de benzer bir stratejiyi takip ediyor, yani olgun şirketleri satın alıp AI ile dönüştüren firmaları destekliyor. Gil, varlığın sahibi olmanın, değişimi sadece yazılım satan bir tedarikçiye göre çok daha hızlı gerçekleştirmeyi sağladığını belirtiyor.

Bu yüksek marj hayalini gerçeğe dönüştürmenin kritik bir ayağı da Yapay Zeka (YZ) ajanlarının sağladığı değerin doğru ölçülmesidir. Satış otomasyonu devi Outreach'in kurucusu Manny Medina'nın yeni girişimi Paid, tam da bu soruna odaklanıyor. Paid, ajanı geliştiren şirketlerin, sundukları değer üzerinden müşterilerini ücretlendirmesini sağlayan, giderek önem kazanan sonuç odaklı faturalandırma (results-based billing) altyapısı sunuyor. Şirket, bu vizyonla kısa süre önce Lightspeed liderliğinde gerçekleşen tohum yatırım turunda 21.6 milyon dolar fon toplayarak dikkatleri üzerine çekti. YZ ajanlarının, Workslop etkisine yol açmadan, müşteriye sağladığı kaydedilen marj noktası üzerinden ücretlendirilmesi gerektiği savunuluyor. Yapay zeka ajanları için sonuç odaklı faturalandırma modeli sunan Paid'in 21 milyon dolarlık yatırımı hakkında detaylı bilgiye Nexushaber.com'dan ulaşabilirsiniz.

Şeytanın Avukatı: Beklenmedik Tehlike 'Workslop' Etkisi

Ancak, bu hızlı dönüşümün önünde girişim sermayesi firmalarının öngöremediği potansiyel bir engel bulunuyor: ‘Workslop’ (İş Kayması). BetterUp Labs ve Stanford Sosyal Medya Laboratuvarı tarafından tanımlanan Workslop, "iyi bir iş gibi görünen ancak verilen görevi anlamlı bir şekilde ilerletmekten yoksun olan, Yapay Zeka (YZ) tarafından üretilmiş içerik" anlamına gelmektedir. Bu durum, YZ yatırımından sıfır geri dönüş gören organizasyonların %95'i için temel bir açıklama olabilir ve VC'lerin yüksek verimlilik beklentisini tehdit etmektedir. Bu tehdit hakkındaki detaylı analizi Nexushaber.com'da okuyabilirsiniz. Stanford Sosyal Medya Laboratuvarı ve BetterUp Labs tarafından 1.150 tam zamanlı çalışanın katılımıyla yapılan bir araştırma, çalışanların yüzde 40’ının, AI tarafından oluşturulan bu çıktılar nedeniyle daha fazla iş yüklenmek zorunda kaldığını ortaya koyuyor.

Verimsizliğin Gizli Maliyeti

Araştırmacılar, Workslop’un sinsi etkisinin, iş yükünü alıcıya kaydırması olduğunu belirtiyor. Bu durum, içeriği alan kişinin bu yavan içeriği yorumlamasını, düzeltmesini veya baştan yapmasını gerektiriyor.

Araştırmaya katılanlar, her bir ‘workslop’ vakasıyla uğraşmak için ortalama yaklaşık iki saat harcadıklarını belirtiyor. Bu süre; çıktıyı çözmek, geri gönderilip gönderilmeyeceğine karar vermek ve çoğu zaman hatayı kendileri düzeltmek için harcanıyor. Çalışmanın yazarları, bu ek iş yükünün kişi başına aylık 186 dolarlık görünmez bir maliyet yarattığını tahmin ediyor. Bu, 10.000 çalışana sahip bir organizasyon için yılda 9 milyon doların üzerinde kayıp verimlilik anlamına gelebilir.

Workslop tehdidi, VC’lerin stratejisinin temel ekonomisini baltalama potansiyeli taşıyor. Eğer satın alınan şirketler, beklenen verimlilik artışı nedeniyle personel sayısını azaltırsa, AI kaynaklı hataları yakalayıp düzeltecek daha az kişi kalacaktır. Eğer hataları düzeltmek için mevcut personel seviyesi korunursa, girişimcilerin umut ettiği devasa marj artışları gerçekleşmeyebilir.

General Catalyst'in Savunması: Zorluk, Fırsatın Kendisidir

Marc Bhargava, AI’nın beklentileri karşılamadığı yönündeki eleştirilere katılmıyor. Tam tersine, uygulama başarısızlıklarının GC’nin yaklaşımını doğruladığını savunuyor. Bhargava’ya göre, AI teknolojisini bu tür işletmelere uygulamak kolay değil. Eğer Fortune 100 şirketleri bir danışmanlık firması getirip, bir OpenAI sözleşmesiyle işlerini kolayca dönüştürebilselerdi, GC’nin tezi o kadar sağlam olmazdı. Gerçek, bir şirketi AI ile dönüştürmenin son derece zor olduğudur.

Bhargava, kilit eksik parçanın gerekli teknik bilgi birikimi olduğunu vurguluyor. Farklı AI modellerini anlayan, nüanslarını bilen ve bunları yazılıma nasıl entegre edeceğini bilen ‘uygulamalı AI mühendislerinin’ kritik öneme sahip olduğunu belirtiyor. İşte bu karmaşıklık, GC’nin endüstri uzmanlarını AI uzmanlarıyla eşleştirerek şirketleri sıfırdan inşa etme stratejisini mantıklı kılıyor.

Sonuç: Marj Rüyası Risk Altında mı?

Workslop’un yarattığı verimsizlik riski, Varlık Fonlarının merkezi bir stratejisi olan ‘roll-up’ (şirketleri seri halinde satın alma) planlarını teorik olarak yavaşlatmalıdır. Ancak, pratikte Silikon Vadisi yatırımcılarını birkaç araştırma ile durdurmak pek olası görünmüyor. GC, geleneksel, zarara çalışan start-up’lara yatırım yapmak yerine, zaten nakit akışı olan kârlı işletmeleri satın aldığı için, bu stratejinin geleneksel VC modelinden daha güvenli ve sınırlı ortaklar (Limited Partners) için daha cazip olduğu düşünülüyor.

Bhargava, AI teknolojisi gelişmeye devam ettiği sürece, şirketlerini kuluçkalamalarına yardımcı olabilecekleri sektör sayısının artacağını öngörüyor. Ancak hizmet sektörünün vaat edilen yüksek marjlara ulaşıp ulaşmayacağını, zaman ve AI’nın ‘workslop’ sorununu ne kadar hızlı çözebileceği belirleyecek.

Kaynak: TechCrunch - Yapay Zeka Hizmet Dönüşümünün Zorlukları