Şirketlerin yapay zekâ teknolojilerini satın alma biçimi hızla değişiyor; bir ürünün deneme aşamasından tam üretime geçmesi, girişimin yıllarca istikrarlı gelir elde edeceği anlamına artık gelmiyor. Girişim sermayesi şirketi Madrona'nın yürüttüğü araştırmaya göre, ankete katılan şirketlerdeki 150 bilgi teknolojileri uzmanının %74'ü önümüzdeki 12 ay içinde yapay zekâ bütçelerini artırmayı planlıyor; geri kalanı ise harcamaları mevcut düzeyde tutmayı düşünüyor.
Ancak harcamaların sürmesi, tedarikçilerin istikrarlı olduğu anlamına gelmiyor. Katılımcılar, yapay zekâ pilot projelerinin yarısından azının tam üretim aşamasına ulaştığını belirtiyor. Bu oran düşük görünse de geçen yıl MIT'in açıkladığı ve kurumsal yapay zekâ projelerinin %95'inin yatırım getirisi açısından başarısız olduğunu ortaya koyan sonuçla karşılaştırıldığında iyileşmeye işaret ediyor.
Denemeden sürekli yeniden değerlendirmeye
Madrona araştırmasındaki en dikkat çekici sonuç, üretime ulaşmayı başaran proje sayısıyla değil, sonrasında yaşananlarla ilgili. Şirketlerin %77'si yapay zekâ tedarikçilerini her altı ayda bir veya sürekli olarak yeniden değerlendiriyor. Madrona, bunun, tedarikçilere önemli ölçüde istikrar sağlayan çok yıllı sözleşmelerin geleneksel kurumsal yazılımlarda yarattığı dinamikten kökten farklı bir “hızlı gir, hızlı çık” dinamiği oluşturduğunu düşünüyor.
Yapay zekâ pazarında tedarikçiler arasında geçiş maliyetleri daha düşük görünüyor; karşılaştırma ve yeniden değerlendirme sıklığı da arttı. Bu nedenle bir ürün kurumsal sözleşme alabilir, pilot proje aşamasını aşabilir, ancak daha sonraki bir değerlendirme döngüsünde müşterisini kaybetme riskiyle karşı karşıya kalmaya devam eder.
Girişimler açısından pratikte ne değişiyor?
Kurumsal pilotların finanse edilmesi, 2025'teki ilk yapay zekâ patlamasının temel itici güçlerinden biriydi. 2026'nın ise bu ilişkileri sağlamlaştırma ve uzun vadeli taahhütlere dönüştürme aşaması olması bekleniyordu. Kurumsal sözleşmeler genellikle girişimlerin yıllık yinelenen gelirlerinde olağanüstü büyüme oranları göstermesine olanak tanıyor; buna üç ay içinde sıfırdan 10 milyon dolara çıkılan durumlar da dâhil.
Ancak bu rakamların artık daha temkinli okunması gerekiyor. Kurumsal bir sözleşmeden elde edilen gelir, ürün şirket içinde benimsendikten sonra bile uzun vadede garanti edilmiş gelir anlamına gelmeyebilir. Bu da girişimler üzerinde, ilk satışı tamamlamakla yetinmek yerine değerlerini sürekli kanıtlama yönünde ek baskı oluşturuyor.
Sonuca bağlı fiyatlandırma
Sorunun bir bölümü, yapay zekâ ürünlerinin fiyatlandırma modellerindeki istikrarsızlıkla bağlantılı. Girişim sermayesi şirketi Andreessen Horowitz'in yapay zekâ ürünlerinin 50 teknik alıcısını kapsayan başka bir araştırması, katılımcıların yarısından fazlasının ücretleri işlenen token sayısı gibi kullanıma değil, tamamlanan işe veya elde edilen sonuçlara bağlamayı tercih ettiğini gösterdi.
Kullanıma dayalı fiyatlandırma, hizmet olarak yazılım çağında yaygın olan bir mantığa dayanıyor: Şirket e-postaya, insan kaynakları yazılımına veya bulut depolamaya ihtiyaç duyduğunu biliyor, ardından ücretini ödeyeceği kullanım hacmini belirliyor. Ancak yapay zekâ ürünleri her zaman bu şekilde ölçülmüyor. Andreessen Horowitz ortakları Tugce Erten ve Sarah Wang'ın yazdığı üzere, fiyatı işlenen raporların sayısına, kapatılan destek taleplerine veya oluşturulan satış fırsatlarına bağlamak, ürünün ekonomik değerini her iki taraf için de daha anlaşılır hâle getirebilir.
Bu haber neden önemli?
Yeni satın alma modeli, şirketler yapay zekâ araçlarını denemeye daha istekli göründüğü için daha fazla denemenin önünü açıyor. Ancak aynı zamanda sözleşmenin imzalanması ile gelirin istikrarı arasındaki bağı zayıflatıyor. Girişimler açısından bu, hızlı ARR göstergelerinin geleneksel yazılım sözleşmelerinin gizlediğinden daha yüksek bir belirsizlik düzeyini gizleyebileceği anlamına geliyor.
Araştırma, şirketlerin uzun vadeli satın alma alışkanlıklarına ne zaman veya dönüp dönmeyeceğini kesinleştirmiyor. Bu nedenle açık sorular, yapay zekâ ürünlerinin ölçülebilir sonuçları kanıtlama kapasitesi ve girişimlerin bu sonuçları yansıtan fiyatlandırma modelleri oluşturma becerisi etrafında şekilleniyor. Bu, Madrona ve Andreessen Horowitz araştırmalarına dayanan ve Julie Bort tarafından TechCrunch'ta aktarılan analitik bir değerlendirmedir; tüm kurumsal sözleşmelerin kısa vadeli olduğuna veya mevcut tüm ARR modellerinin güvenilmez olduğuna dair bir kanıt değildir.