Mighty Capital'ın kurucu yönetici ortağı ve Products That Count yönetim kurulu başkanı SC Moatti, “Yapay zekâ kullanıyoruz” ifadesinin girişimleri farklılaştırmak için artık yeterli olmadığını söylüyor. Products That Count'un bu yılki ödülleri için aday gösterilen ürünlerin %97'sine yapay zekânın entegre edilmesiyle birlikte yapay zekâ, ona göre rakiplerin şirkete yetişmesini engelleyen bir bariyerden ziyade erişilebilir bir altyapıya daha yakın hâle geldi.
Moatti bu sonucu, 2025'in başından bu yana 50 milyon dolar veya daha fazla değerde finansman turları gerçekleştiren, işletmelere yönelik 576 yapay zekâ şirketini kapsayan Crunchbase verileri analizine dayandırıyor. Analizde Hamilton Helmer tarafından geliştirilen “yedi güç” çerçevesinin yanı sıra, 600 binden fazla üyeye sahip Products That Count ürün liderleri topluluğundan elde edilen veriler kullanıldı.
İlk avantaj: Karşı konumlanma
Moatti “karşı konumlanmayı”, yerleşik bir rakibin mevcut ekonomisine zarar vermeden taklit edemeyeceği, kökten farklı bir iş modeli oluşturmak olarak tanımlıyor. Blockbuster ile Netflix arasındaki bilinen karşılaştırmaya atıfta bulunuyor: Blockbuster abonelik modelini benimseyebilirdi, ancak bu, mağazalarının dayandığı gecikme ücretlerinden elde edilen geliri baltalayacaktı.
Makalede yer alan verilere göre, analize dâhil edilen şirketlerin yalnızca %5'i bu tür bariyerleri kullanıyor; ancak bu şirketler, toplanan her bir dolar başına 5,3 kat kurumsal değer medyanına ulaştı. Bu, analiz edilen güçler arasındaki en yüksek çarpan. Belirtilen örneklere göre bu fikir, yapay zekâ kullanan ve doğrudan işverenlere satış yapan sigorta şirketlerinde ve baştan yapay zekâ üzerine kurulmuş gelir yönetimi sistemlerinde görülüyor.
İlk durumda, geleneksel sigorta brokerlarının ilişkilerine ve sigortalama marjlarına zarar vermeden bu modeli taklit etmesi zor olabilir. İkinci durumda ise yeni bir modele geçiş, geleneksel sistem sağlayıcılarının yüksek marjlı danışmanlık gelirlerini baltalayabilir. Yazara göre yerleşik rakibin mevcut işine zarar vereceği için harekete geçmemesi, bizzat bariyerin kendisidir.
İkinci avantaj: Ağ ekonomileri
Ağ ekonomileri modelinde, yeni kullanıcılar katıldıkça ürünün değeri artar. Moatti, daha fazla işe alım uzmanının adayları çektiği, bunun ardından daha fazla profesyonelin geldiği ve bunun da daha fazla işe alım uzmanını çektiği LinkedIn'i örnek gösteriyor.
Ağ ekonomileri araştırma kapsamındaki şirketlerin yalnızca %5'inde görülüyor; ancak 4,2 katlık bir çarpan elde etti. Bu da analize göre onu güçlü bir değerleme primine ulaşmak açısından sermaye bakımından en verimli yol hâline getiriyor. Yazara göre işletmeler arası sektörde uygulanması, ağı bireysel kullanıcılarla sınırlamıyor; markalarla fabrikaları, reklamverenlerle kitleleri veya platformlarla ortakları birbirine bağlayabilir.
Bu etkileşimler üzerinden fiyatlandırma verileri, üretim döngüleri ve kitle davranışları biriktikçe ağı taklit etmek zorlaşıyor. Ancak pratikteki zorluk, iki taraflı pazarın her iki tarafını aynı anda taahhütte bulunmaya ikna etmekte yatıyor. Moatti, başlangıçtaki soğuk başlama sorununu aşmayı başaran şirketin, iyi finanse edilmiş bir rakibin daha iyi bir modelle bile doğrudan satın alamayacağı bir varlığa zaten sahip olduğunu söylüyor.
Güçlü görünen ancak daha az dayanıklı bariyerler
Özel veriler, fikrî mülkiyet ve münhasır erişim gibi kısıtlı kaynaklar yaygınlık açısından üst sıralarda yer alıyor; araştırma kapsamındaki şirketlerin %44'ünde görülüyor. Ancak bunların çarpanı 2,6 kat ile en düşük seviyedeydi. Yazar bunu, temel modellerin ve sentetik verilerin birçok özel veri kümesinin kopyalanması zor bir avantaj olarak kalma kapasitesini zayıflatmasına bağlıyor.
Geçiş maliyetleri ise şirketlerin %37'sinde görülüyor. Bunlar müşterilerin gerçekten ayrılmasını engelleyebilir; ancak bu bariyere ulaşmak genellikle kurumla derin entegrasyon, maliyetli satış döngüleri ve sistemleri yeniden tasarlama riskleri gerektiriyor. Çarpanı yaklaşık 4 kat ile ağ ekonomilerine yakın; ancak makaleye göre inşa edilmesi gereken sermaye yaklaşık 10 kat daha fazla.
Moatti, şirket ürün odaklı büyümeye dayanır veya kullanıcıları platform içinde iş birliği yapmaya yönelten bir neden tasarlarsa geçiş maliyetlerinin daha verimli hâle gelebileceğini ve böylece bu bariyerin kademeli olarak bir ağ ekonomisine dönüşebileceğini düşünüyor.
Bu girişimler için ne anlama geliyor?
Makale, ölçek ekonomilerinin çoğu kurucu için erişilebilir bir strateji olduğu görüşünü de sorguluyor. OpenAI ve Anthropic hariç tutulduğunda bu kategorinin medyan çarpanı 6,1'den 3,2'ye düşüyor; ayrıca iki şirket bu kategorideki sermayenin %88'ini alıyor. Bu nedenle yazar, büyümeyle birlikte birim ekonomilerinin iyileşmesi ile gerçekten ölçeğe dayalı bir bariyere sahip olmak arasında ayrım yapıyor.
certi.news'un editoryal değerlendirmesi: Bu makale, belirli bir örnekleme ve doğrudan nedensel bir teste değil, değerleme çarpanlarına dayandığı için karşı konumlanma ile ağ ekonomilerinin her pazarda mümkün olan yegâne bariyerler olduğuna dair kanıt sunmuyor. Ancak yapay zekâ şirketleri için önemli bir pratik soru ortaya koyuyor: Bugünkü rakip daha fazla sermaye ve daha iyi bir modelle ortaya çıkarsa işletmeden geriye ne kalacak? Sunulan argümana göre yanıt, tek başına yapay zekânın varlığında değil, iş modelinin veya ağ yapısının tasarımında olmalı.