- Halka açık piyasa, yazılım sektörünü zaten yeniden fiyatladı ve yazılımın terminal değerinin geçmişten farklı olduğuna dair sinyal veriyor
- Sürdürülebilir hissedar değeri yaratmanın yolu yalnızca iki tane: AI-native yeni ürünlerle gelir büyüme oranını 10 puan veya daha fazla hızlandırmak ya da SBC dahil gerçek faaliyet kârı marjını %40–50+ seviyesine yeniden kurmak
- Bu iki yol arasındaki ara bölge, büyüme baskısı, sürekli sulanma ve çarpan daralmasının üst üste geldiği bir sahipsiz alana dönüşecek gibi görünüyor
- 12–18 ay içinde bu yollardan biri seçilmeli; “ikisini de biraz yapmak” cevabı piyasanın ek baskısına yol açar
- Yazılım CEO’ları ve kurucularından, şirketi fiilen yeniden kuruluş düzeyinde yeniden tasarlayan cesur bir yönetim anlayışı bekleniyor
Ayarlanmış gerçeklik: rahat orta alan bitti
- Halka açık yazılım sektörü dönüşümün ilk yarısını zaten yaşadı — büyüme yavaşladı ve değerlemeler sıkıştı
- Serbest nakit akışı ve GAAP marjları kısmen iyileşti, ancak hisse bazlı ödemenin (SBC) gerçek bir maliyet olarak yazılması durumunda şirketlerin çoğu hâlâ zor bir ara bölgede bulunuyor
- Premium büyüme çarpanları almak için fazla yavaşlar, kale tipi çarpanlar almak içinse fazla sulanmış durumdalar
- Gelir büyümesi yavaşladığında daha büyük bir operasyonel kaldıraç ortaya çıkmalı, ancak bu henüz yeterli değil
- “%8–10 işten çıkarma” başlıkları artık geçerli değil — bunlar yalnızca organizasyon şemasının kenarlarını budayan zayıf biçimler (weak form)
- Gereken şey güçlü biçim (strong form), yani makinenin kendisinin yeniden tasarlanması
- Önümüzdeki 12 ay içinde çok daha fazla güçlü biçim yeniden yapılanma bekleniyor
Yol 1: AI yeni ürünleriyle büyümeyi hızlandırmak
- Büyümeyi hızlandırmak, mevcut SKU’ya chatbot ya da copilot arayüzü eklemek değildir
- Kastedilen şey, 12 ay içinde şirketin toplam büyüme oranını 10 puan veya daha fazla yukarı çekebilecek tamamen yeni bir ürün
- Ürün-pazar uyumu bulunduğunda fırsatı gerçekten yakalayabilmek için, yönetim dahil tüm şirketin hızla yeniden kurulması gerekir
Çekirdek yeteneği belirleme ve yönetimi yeniden kurma
- Yapılması gereken ilk şey, bu dönüşümü birlikte taşıyacak liderleri belirlemek — 12 aylık zorlu mücadeleyi kaldırabilecek insanları bulmak
- Organizasyonun bir yerinde, beklentinin 100 katı değer yaratacak yaklaşık 5 kişi vardır; unvana bakmadan bu kişileri bulup durumun aciliyetini anlatmak ve onlara kariyer fırsatı vermek gerekir
- Bu 5 kişiye hemen verilecek işler:
- Tüm yüksek değerli iş akışları için süreç yakalama sprint’i
- SOP’ler, ticket’lar, transcript’ler, gereksinim dokümanları, politikalar, CRM notları, destek log’ları, etkinlik verileri, onay yolları vb. toplamak
- Statik PDF yığınları değil, yaşayan bir bağlam katmanı kurmak ve dokümantasyonu ürün altyapısı gibi ele almak
- Doğruluk, istisna işleme, gecikme ve maliyet için eval ölçümleri kurmak
- Sonraki ay boyunca VP’leri yakından izleyerek, bu ekiple birlikte hareket edenlerle etmeyenleri ayırt etmek
- Bir ay sonra ayrılması gereken VP ve direktörlerle zor konuşmaları yapmak; onların yerine bilgi toplama sprint’ini tamamlayan ekipten ve şirket içi AI-native yeteneklerden insanları getirmek
- Böylece yenilenmiş bir yönetim ekibi oluşturmak
Ar-Ge’yi yeniden dağıtmak ve organizasyonu işletmek
- Ar-Ge’nin %50’sini saf AI yeni ürünlerine ayırmak
- 4 kişilik pod kurmak: tasarım, ürün ve mühendisliği tek bir çalışma biriminde birleştirmek; ilk günden kod yazmak; kişi sayısına üst sınır koymak ama compute’a üst sınır koymamak
- İletişim yükünü mümkün olduğunca sıfıra yaklaştırmak
- En iyi PM’leri mümkün olduğunca müşteriyle yüz yüze rollere yerleştirmek; legacy tarafından engellenmeyen saf ürün keşfine odaklamak
- En iyi mühendisleri merkezi mühendislik organizasyonunda tutmak, CTO’ya bağlı şekilde şirketin temel mühendislik mimarisinin öncü PM’ler kadar hızlı evrilmesini sağlamak
- En iyi mühendisleri bütünüyle yeni ürün ekiplerinin çevresine dağıtmak, teknoloji yığınını Balkanlaştırır ve yıllarca sürecek teknik ve organizasyonel borç yaratır
- AI çağında yeni ürün keşfi için en iyi mühendisler şart değildir — hızlı çıkarıp hızlı öğrenebilenler yeterlidir
- Bu sprint’in parçası olarak, ilerlemenin önünü açmak için tartışmalı kararları hızla eskale etme becerisi zorunludur
- Yeni kurulan yönetim ekibi, zamanının önemli bir bölümünü (haftada en az bir tam gün) tasarımcıların, PM’lerin ve mühendislerin blokajlarını kaldırmaya ayırmalıdır
Yeni iş modeli
- Ekiplerin blokajlarını çözerken yeni iş modelinin ne olduğu da ortaya çıkar
- Gelir yaratımı, eski seat tabanlı model yerine token/kullanım tabanlı olmalıdır
- Seat tabanlı fiyatlama hemen yok olmayacak, ancak bu konu ciddiye alınmalıdır
- Eğer ajanlar ürünü otonom biçimde tüketip bedelini ödeyemiyorsa, ürün henüz hazır değildir
- Müşterinin AI’dan en net tasarruf alanı emek verimliliği, yani seat azaltımıdır — maliyeti burada düşürmeye çalışacaklardır
- Buna karşılık yeni büyüme, giderek daha fazla token, tüketim, otomasyon, çıktı ve makine güdümlü iş akışları etrafında şekillenir
- Token yolunda değilseniz, bütçedeki en hızlı büyüyen alanın içinde değilsiniz demektir
- Yol 1 tamamlanırsa, şirket odaklanmış ve hızlanan bir yapıya dönüşür; yeni liderlik ekibiyle birlikte bir yeniden kuruluş anı yaşar
Yol 2: gerçek marjı %40+ seviyeye yeniden kurmak
- Yazılım şirketleri son 10 yıldır serbest nakit akışı marjı hakkında iyi konuştu, ancak SBC’yi dışarıda bırakıp sulanmayı hissedarın değilmiş gibi görmek ciddi bir yaklaşım değildir
- Büyümeyi yeniden hızlandıramayan şirketler için doğru hedef, 12–24 ay içinde SBC dahil gerçek faaliyet kârı marjını %40–50+ seviyesine çıkarmaktır
- %10–20 RIF yeterli değildir; gereken adımlar şunlardır:
- Yönetim katmanlarını düzleştirmek, uygulamayı standartlaştırmak, özel hizmetleri en aza indirmek, komiteleri kaldırmak
- İş akışını veya geçiş maliyetini kontrol ettiğiniz alanlarda fiyat artırmak
- Long-tail müşterileri daha yüksek taban fiyatlara taşımak ya da ayrılmalarına izin vermek
- İhraç edilen her hisseyi, hissedardan çalışana yapılan bir transfer olarak görmek
AI ile şirket biçimini değiştirmek
- AI, şirketin biçimini değiştirmeli ve maliyet yapısı da buna paralel değişmelidir
- Yol 1’e benzer düzeyde çaba gerekir — hedef farklı olsa da, 12 ay içinde AI-native bir şirkete yönelmek gerekir
- İlk günden, 12 ay sonra organizasyonun daha küçük ama daha motive ve daha üretken bir iş gücüyle nasıl görüneceğini tasarlamak gerekir
- Paradoksal görünse de yapılacak ilk iş, mühendis başına token harcama bütçesini keskin biçimde artırmaktır
- Mühendis başına aylık 1.000 dolar bile aşırı değildir; bu seviye neredeyse temel gereklilik sayılır
- Eğer mühendisler token’lara anlamlı miktarda para harcamıyorsa, yeterince zorlamıyorsunuz demektir
- Bireysel mühendis çıktısının tavanı, çoğu organizasyonun kullanabildiği hızdan çok daha hızlı artıyor
- En iyi operatörler, en üst düzey mühendislerin aynı anda 20–30 ajanı yönettiğini ve onlarca kat verimlilik artışı yaşadığını şimdiden anlatıyor
- 20 kat ekstrem bir örnek ya da frontier durum olsa bile, organizasyonel sonuç aynıdır: 10 kişilik komite tipi şirketler, 4 kişilik özel tim tipi şirketlere hızda yenilir
Büyük ölçekli RIF ve savunma duvarlarını yeniden değerlendirmek
- Kayda değer ölçekli bir RIF için hazırlık gerekir
- IC’lerin çoğunu işten çıkarıp direktör ve VP katmanını olduğu gibi bırakırsanız, başlangıç noktasından daha kötü bir durumda kalırsınız
- Yol 1’in aksine amaç yeni bir iş kurmak değildir; ancak şirketi performans ve hissedar zihniyeti etrafında yeniden kurmak söz konusu olduğu için uygun bir liderlik kadrosu şarttır
- Ekip, mevcut hendeğin (moat) zayıfladığı alanlar konusunda dürüst olmalıdır:
- Çoğu durumda veri tek başına yeterli değildir
- Entegrasyonları yeniden üretmek giderek kolaylaşıyor
- Ajanlar sistemler arasında daha kolay hareket ettikçe, iş akışı ve arayüz üstünlüğünün değeri azalıyor; geçiş de kolaylaşıyor
- Rakipler artık kenarlardan değil, birbirlerinin çekirdek modüllerine saldırmaya başlayacak — çekirdek işte fiyat baskısı beklendiğinden, fiyatlama gücünü ve müşteri tutmayı koruyabilen avantajlara odaklanmak gerekir
Broadcom’dan ders: güçlü biçim mümkün
- AI öncesi dönemde güçlü biçime dair halka açık piyasadan bir örnek var: Hock Tan dönemindeki Avago/Broadcom
- Sert bir modeldir ve her kurucu için kültürel bir şablon değildir; ancak radikal maliyet disiplini, ürün sadeleştirmesi ve fiyat gerçekleştirmenin mümkün olduğunu gösterir
- Yol 2 yenilgici gibi gelebilir, ancak her yazılım şirketi Yol 1’e sahip olma hakkına sahip değildir; o hak yoksa değer yaratmanın tek yolu Yol 2’dir
Temel soru: hangi yoldasınız?
- Her yönetim kurulu sunumunun ilk sayfasında yer alması gereken soru: Biz hangi yoldayız?
- AI yeni ürünleriyle gelir büyüme oranında +10 puan mı? Yoksa SBC dahil gerçek faaliyet kârı marjında %40+ mı?
- Yatırımcılar da aynı soruyu bugünkünden daha sert biçimde sormalı
- Eğriyi gerçekten değiştirecek AI ürün motoru nerede?
- Küçük, token-yoğun, müşteriye yakın ekipler etrafında Ar-Ge yeniden tasarımı ne durumda?
- Çift katmanlı insan/ajan etkileşim yapısını kurma planı nedir?
- Gerçek marjı %40–50+ seviyesine taşıyacak açık yol haritası nerede?
- Gelire göre sulanma oranını düşürme planı nedir?
- “İkisini de biraz yapıyoruz” ya da “seçenekleri değerlendiriyoruz” cevabına piyasa baskı uygulamayı sürdürecektir
- Ya 10 büyü ya da 40 kazan — ya yeni nesil ürün dalgasını kurun ya da bir nakit makinesi inşa edin; orta şerit yok
6 yorum
Bir şekilde LLM ile yapılan uzun bir sohbetin ardından, deterministik bir önyargıya kaymış düşüncelerin ürünü olan bir yazı gibi hissettiriyor. Ya hep ya hiç. Ortası yok. X öldü. Öyle şeyler....
Eskiden beri her şeye biraz iyi diyen, orta yolcu yazılar pek ilgi görmüyor galiba, örneğin haha
Zaten baştan beri o kadar çok diyalog yoktu belki ama artık konuşacak bir şey de kalmadı; ne söylenirse söylensin kulağa hoş gelen sözlerle sırtını sıvazlayan bir yankı odasına hapsolmak çok daha kolaylaştı. En güçlü yankı odasının SNS olacağını sanmıştım ama…
Katılıyorum.
Sadece içeriğe bakıp bunu a16z mi yazdı diye düşündüm; öyleymiş gerçekten.
Geliştirmeyi de legacy tarzda yürüten organizasyonlarda çalışanlar için çok dokunan bir anlatım.
İnsandan insana yürüyen çalışma sürecinde çok fazla kaynak harcanıyor
ve gerçekten yapay zeka odaklı bir çalışma sürecine ihtiyaç olduğunu acilen hissettiğimiz bir durumdaydı.
Tüm içerik bana çok yardımcı oldu.