AI İşgücü Piyasasını Nasıl Yeniden Şekillendiriyor: A16z Ortakları ile Bir Tartışma

Yazılımın Evrimi

Yazılımın evrimi, fiziksel dosya dolaplarından dijital veri tabanlarına, ardından bulut tabanlı sistemlere ve şimdi de görevleri yürütebilen yapay zeka destekli platformlara doğru aşamalar halinde görülebilir.

• 1. Aşama: Dosya Dolaplarının Dijitalleştirilmesi

  • İlk yazılımlar, fiziksel dosyalama sistemlerini dijital veri tabanlarıyla değiştirmeye odaklandı.
  • Örnekler arasında Sabre (havayolu rezervasyon sistemi), Quicken (kişisel finans) ve PeopleSoft (İK yönetimi) yer alıyor.
  • Bu aşama öncelikle bilgiyi dijitalleştirerek verimliliği artırdı, ancak çalışan sayısını önemli ölçüde azaltmadı.

• 2. Aşama: Bulut Tabanlı Yazılım

  • Yazılım, şirket içi sunuculardan buluta taşındı.
  • Örnekler arasında Salesforce (CRM), QuickBooks (muhasebe), NetSuite (ERP) ve Zendesk (müşteri desteği) yer alıyor.
  • Bu aşama erişilebilirliği ve ölçeklenebilirliği artırdı, ancak yine de öncelikle bilgi yönetimine odaklandı.

• 3. Aşama: Yapay Zeka Destekli Yazılım

  • Yapay zeka artık yazılımın daha önce insanlar tarafından yapılan görevleri gerçekleştirmesini sağlıyor.
  • Bu aşama, yalnızca bilgi yönetmek yerine, işgücünü değiştirmek veya artırmakla ilgili.
  • Örnekler arasında müşteri desteğini yönetebilen, faturaları işleyebilen veya uyumluluk kontrolleri yapabilen yapay zeka aracıları yer alıyor.

Yazılımdan İşgücüne Geçiş

İşgücü piyasası, yazılım piyasasından çok daha büyük. ABD'deki hemşireler için yıllık maaş piyasası 600 milyar doların üzerindeyken, küresel yazılım piyasası 600 milyar dolardan az. Bu, yazılım şirketlerinin yalnızca yazılım bütçesine değil, işgücü bütçesine de girme potansiyelini vurguluyor.

• Yapay zeka, yazılımın daha önce insanlar tarafından yapılan görevleri gerçekleştirmesini sağlıyor.
  • Örneğin, yapay zeka müşteri destek sorgularını ele alabilir, faturaları işleyebilir veya uyumluluk kontrolleri yapabilir.
• Bu, yazılım şirketlerinin artık yalnızca verimliliği artırmak yerine, işgücü maliyetlerini azaltan çözümler satabileceği anlamına geliyor.
• "Girdi Kahve, Çıktı Kod" kavramı
  • Yazılım mühendisleri artık daha önce son kullanıcılar tarafından yapılan görevleri otomatikleştiren ürünler oluşturabilir.
  • Bu, önceki yazılım nesillerinden önemli bir kayma.

Fiyatlandırma Modeli Dönüşümü

Geleneksel yazılım fiyatlandırma modelleri (kullanıcı başına), yapay zeka destekli yazılımlar için uygun olmayabilir.

• Şirketlerin, işgücü maliyetlerini azaltarak sağladıkları değere göre ücretlendirme yapmaları gerekebilir.
  • Örneğin, destek temsilcisi başına ücretlendirme yapmak yerine, bir şirket yapay zeka tarafından çözülen destek talebi sayısına göre ücretlendirme yapabilir.
• Yapay zekaya geçiş, mevcut yazılım şirketlerini bozabilir.
• Yeni fiyatlandırma modellerine uyum sağlayamayan şirketler gelir kaybedebilir.
• Başarıyla uyum sağlayan şirketler gelirlerinin on kat arttığını görebilir.

"Dağınık Gelen Kutusu Sorunu"

"Dağınık gelen kutusu sorunu," yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarma zorluğunu ifade eder. Bu, e-postaları, faksları, telefon kayıtlarını ve diğer yapılandırılmamış veri biçimlerini içerir.

• Tarihsel olarak bu görev insanlar tarafından yapılmıştır.
• Yapay zeka artık "dağınık gelen kutusu sorununu" çözmek için kullanılıyor.
• Şirketler, yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmak ve iş akışlarını otomatikleştirmek için yapay zeka kullanıyor.
• Bu, yapay zeka inovasyonu için önemli bir alan.
• "Dağınık gelen kutusu sorununu" çözen şirketler, potansiyel olarak yeni yapay zeka tabanlı kayıt sistemleri haline gelebilir.
• Belirli bir görevi otomatikleştirerek başlayabilir ve ardından diğer alanlara genişleyebilirler.
  • Örnek olarak, hasta sevklerini otomatikleştirerek başlayan ve şimdi sağlık yönetiminin diğer alanlarına genişleyen Tenor verilebilir.

Yapay Zeka Çağında Savunulabilirlik

Yapay zeka güçlü bir başlangıç ​​farklılaşması sağlasa da, savunulabilir bir iş yaratmak için yeterli değildir.

• Yapay zekayı kullanarak "dağınık gelen kutusu sorununu" çözme yeteneği zamanla metalaşabilir.
• Gerçek savunulabilirlik şunlardan gelir:
  • Uçtan uca iş akışına sahip olmak.
  • Diğer sistemlerle derinlemesine entegrasyon.
  • Ağ etkileri yaratmak.
  • Bir platform haline gelmek.
  • Ürüne viral büyüme yerleştirmek.
• Yazılımda her zaman önemli olan aynı ilkeler, yapay zeka çağında da geçerlidir.

Yapay Zekanın İşgücü Piyasasına Etkisi

Yapay zeka muhtemelen birçok tekrarlayan görevi otomatikleştirecek, ancak aynı zamanda yeni işler de yaratacak.

• Odak, insan bağlantısı ve yaratıcılık gerektiren görevlere kayacak.
  • Örnekler arasında ürün yöneticileri, UX tasarımcıları ve sosyal medya yöneticileri yer alıyor.
• İnsandan insana etkileşimin değeri muhtemelen artacak.
• Yapay zeka daha yaygın hale geldikçe, insanlar gerçek insan bağlantıları arayacak.
• Her beyaz yakalı işin muhtemelen bir yardımcı pilotu olacak.
• Yapay zeka, insanlara işlerinde yardımcı olacak ve onları daha verimli hale getirecek.
• Bazı işler, yapay zeka aracıları tarafından tamamen otomatikleştirilebilir.

Yapay Zeka Şirketlerini Değerlendirme Metrikleri

Bir işi değerlendirmenin temel ilkeleri değişmedi.

• Odak hala gelecekteki karlar, müşteri tutma, brüt kar marjı ve sabit maliyetler üzerinde.
• Potansiyel pazar büyüklüğü genişliyor.
• Yapay zeka, yazılımın daha önce uygun olmayan yeni pazarlara girmesini sağlıyor.
  • Bunun nedeni, yapay zekanın işgücü maliyetlerini azaltarak yazılımı daha uygun fiyatlı hale getirebilmesi.
• Giriş engeli daha düşük.
• Yapay zeka, yazılım şirketleri oluşturmayı ve ölçeklendirmeyi kolaylaştırıyor.
• Bu, rekabetin muhtemelen daha yoğun olacağı anlamına geliyor.

İnovasyon Alanları

• Niş alanlar iyidir.
• Yapay zekanın önemli iyileştirmeler sağlayabileceği alanlara odaklanın.
• Yazılım tarafından yetersiz hizmet alan sektörleri arayın.
• Her şeyi otomatikleştirmeye çalışmayın.
• Bazı kullanım durumları çok karmaşık veya çok fazla entegrasyon gerektiriyor.
• Teknolojinin zaten 100 kat iyileştirme sağlayacak kadar iyi olduğu alanlara odaklanın.
• Eski sistemleri bozma fırsatları arayın.
• Birçok sektörde bozulmaya hazır eski sistemler var.
  • Örnekler arasında finansal hizmetler ve sigorta yer alıyor.
• Tam yığın yapay zeka tabanlı şirketler kurmayı düşünün.
  • Bu şirketler, mevcut şirketlerden tamamen farklı bir maliyet yapısına sahip olabilir.
  • Ayrıca, tüm iş akışına sahip olarak daha fazla değer elde edebilirler.
• "Dağınık gelen kutusu sorunu" inovasyon için önemli bir alan.
• Yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmayı içeren görevleri otomatikleştirmek için fırsatlar arayın.
• Yatay yazılım fırsatları hala mevcut.
• Satış, pazarlama, ürün yönetimi ve diğer alanlar için yapay zeka tabanlı yazılımlara hala ihtiyaç var.
• Ancak, pazar yapısını ve mevcut rakiplerin uyum sağlama potansiyelini anlamanız gerekir.

Temel Kavramlar Açıklanmıştır

• Otopilot - Yardımcı Pilot:
  • Yardımcı Pilot: İnsanlara işlerinde yardımcı olan ve onları daha verimli hale getiren bir yapay zeka aracı.
  • Otopilot: İnsan müdahalesi olmadan görevleri otonom olarak gerçekleştiren bir yapay zeka aracı.
• Dağınık Gelen Kutusu Sorunu: E-postalar, fakslar ve telefon kayıtları gibi yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarma zorluğu.
• Yapay Zeka Tabanlı Kayıt Sistemi: Verileri yönetmek ve iş akışlarını otomatikleştirmek için yapay zeka kullanan ve potansiyel olarak geleneksel kayıt sistemlerinin yerini alan bir sistem.
• Dikey SaaS: Restoranlar veya sağlık hizmetleri gibi belirli bir sektör için tasarlanmış yazılım.
• Yatay SaaS: CRM veya müşteri desteği gibi geniş bir sektör yelpazesi için tasarlanmış yazılım.
• NAICS Kodu: İşletmeleri sektöre göre sınıflandırmak için kullanılan bir sistem olan Kuzey Amerika Endüstri Sınıflandırma Sistemi.
• Deflasyonist Güç: Teknolojik yenilik gibi fiyatları düşüren bir güç.
• Tam Yığın Yapay Zeka Tabanlı Şirket: İşini yalnızca mevcut bir ürüne yapay zeka eklemek yerine, tamamen yapay zeka etrafında kuran bir şirket.