Silikon Vadisi'nde yapay zeka yanılsaması: 'Otonom' ürünlerin perde arkası

Yapay zeka şirketlerinin milyonlarca dolarlık yatırımlarla 'otonom' ve 'ajan' diye lanse ettiği ürünlerin perde arkası, Silikon Vadisi'nde dikkat çekici bir gerçeği gözler önüne seriyor. Sektörde adını vermeye gerek duyulmayan, ancak basında sıkça yer alan bu türden bir şirket, geçtiğimiz günlerde yine dokuz haneli bir yatırım turunu tamamladı. Peki, bu paralar nereye gidiyor? Basın bültenlerinde 'kategoriyi tanımlayan', 'ajan' ve 'otonom' ifadeleriyle süslenen bu ürünlerin aslında müşteri ofislerinde 'ileri konuşlandırılmış mühendis' (Forward Deployed Engineer - FDE) ordusu tarafından manuel olarak çalıştırıldığı ortaya çıkıyor.

Yapay zeka ürünlerinin vaat ettiği 'geleceğin iş gücü' aslında daha fazla insan istihdam etmek anlamına geliyor. Şirketler, yazılımın kendi başına çözmesi gereken sorunları, ürünlerini kullanıcılara benimsetmek için mühendis ordusuyla çözmeye çalışıyor. Bu durum, bir yazılım şirketinden çok, 'ajan' demeyi öğrenmiş bir insan kaynakları ajansı modelini akla getiriyor. OpenAI'ın 10 milyar dolar değerlemeyle kurduğu ve TPG, Bain Capital gibi devlerden 4 milyar dolar yatırım alan DeployCo girişimi de bu modelin en büyük örneklerinden biri. DeployCo, temel olarak yapay zeka dağıtımını hızlandırmak için kurulsa da, bu tarz FDE ordularını finanse etme amacı taşıyor.

FDE pozisyonları için iş ilanları son bir yılda %800 ila %1000 arasında artış gösterdi. ABD'de bu pozisyonlar için toplam tazminat 300.000 doları aşarken, Anthropic ve OpenAI gibi şirketlerde taban maaşlar 185.000 ila 320.000 dolar arasında değişiyor. Bu durum, risk sermayedarlarının 'operasyonel kaldıraç' olarak adlandırdığı bir tablo çizse de, aslında yazılımın ölçeklenebilirliğinden ziyade, insan gücüne bağımlı bir büyüme modelini işaret ediyor.

Asıl soru şu: 'Gömülü mühendis yarın çekilse, müşteri yine aynı hizmeti alır mı?' Eğer dürüst cevap 'hayır' ise, bu durum ürün-pazar uyumundan ziyade, 'insan-pazar uyumu' anlamına gelir. İnsan gücüne dayalı bu modelin ise acımasız bir tavanı var: İnsanları yeterince hızlı ve ucuza işe almak zor. Her yeni müşteri, daha karlı hale gelmek yerine, yeni bir personel talebi doğuruyor. İki şirketin de yıllık 20 milyon dolar geliri olsa bile, biri 10 mühendisle, diğeri 100 mühendisle ayakta duruyorsa, bu fark brüt kar marjında ve müşteri edinme maliyetinde kendini gösterir.

Bu 'insan-pazar uyumu' modeli, hype döngüsünde harika hissettirse de, finansal detaylar incelenmeye başlandığında sorunlar ortaya çıkıyor. Bir CFO müşteri başına maliyet modelini oluşturduğunda, bir CIO farklı tedarikçilerin değer yaratma sürelerini karşılaştırdığında ve bir yatırımcı yazılım gelirini insan gücüne dayalı gelirden ayırdığında, resim netleşecektir. Çünkü yazılım gelirleri ölçeklendikçe teslimatı ucuzlarken, insan gücüne dayalı gelirler ucuzlamaz. Yapay zeka 'otonom' olmasa da, bu iş modeli, bir hizmet şirketinin maliyetini, müzik çalmaya devam ettiği sürece, bir yazılım değerlemesine otonom olarak aktarıyor.