Startup’ınız için çoktan ölüm ilanı yazılmış olabilir
(steveblank.com)- 2 yıldan eski startup’ların çoğunda, yapay zeka çağının hızla değişen ortamında iş planı ve teknoloji yığınının güncelliğini yitirmiş olma ihtimali yüksektir; mevcut durum derhal gözden geçirilmelidir
- 2025 itibarıyla VC yatırımlarının üçte ikisi yapay zeka odaklı anlaşmalara yönelirken, yapay zeka dışı startup’lar giderek küçülen bir sermaye havuzu için rekabet etmek zorunda kalıyor
- Vibe coding araçlarıyla MVP’ler günler içinde oluşturulabildiğinden, geleneksel geliştirme ekibi yapısı ve Agile sürecinin kendisi kökten yeniden şekilleniyor
- AI Agent’lar yazılımın tüm kategorilerini dönüştürürken, ürünler arayüz tabanlı yapıdan sonuç tabanlı yapıya geçiyor; buna bağlı olarak fiyatlandırma da koltuk bazlı modelden performans bazlı modele kayıyor
- Geçmişte kurulan teknolojiye ve takımlara ilişkin batık maliyet tuzağına düşmeden, “Bugün startup kursaydım ne inşa ederdim?” sorusunu sormak hayatta kalmak için şart
Arka plan: 6 yıllık bir startup kurucusunun vakası
- 6 yıl önce yatırım yapılan startup’ın kurucusu Chris, karmaşık bir otonom sürüş problemini mevcut pazarda özgün bir iş modeliyle çözüyordu
- Büyük çaplı bir fon toplama sürecine girmek üzereyken, 5 yılda kurduğu yazılım hendeği (moat) giderek daha az benzersiz hale geldi
- Ukrayna’daki otonom dronlar ve kara araçları onlarca, hatta yüzlerce rakip doğurdu; daha büyük ve daha iyi finanse edilen geliştirme ekipleri aynı problemi çözmeye başladı
- Chris niş pazarda benimsenme mücadelesi verirken, savunma (defense) gibi bitişik pazarlarda otonom sürüş pazarı hızla büyüdü
- Son 5 yılda savunma startup’larına giden VC yatırımı sıfırdan yıllık 20 milyar dolara çıktı
- Ürünü contested logistics ve tıbbi tahliye için uygun olmasına rağmen, kendisi bu fırsatın varlığından bile habersizdi
- Chris’in ekibi mevcut hava platformlarıyla sistem entegrasyonu konusunda farklılaştırıcı bir avantaja sahip, ancak başladığı iş ile bugün yaptığı iş artık aynı değil
- Bu vaka, 2 yıldan eski startup’ların çoğunun eskimiş iş planları, teknoloji yığınları ve ekip yapıları taşıdığını fark etmek gerektiğini gösteriyor
Değişen ortam: girişim sermayesi ve yapay zeka
- 2025 itibarıyla yapay zeka anlaşmaları toplam VC yatırımının üçte ikisini oluşturuyor
- Yapay zeka dışı startup’lar daha küçük bir sermaye havuzu için yarışıyor ve “Daha çok kaynağa sahip AI-native rakipler neden işinizi ikame edemez?” sorusuna yanıt vermek zorunda
- Yazılım kurucuları için yapay zeka; maliyet, hız ve ekip büyüklüğüyle ilgili eski formülleri tamamen değiştiriyor
- Claude Code veya OpenAI Codex gibi Vibe coding araçlarıyla MVP’ler artık aylar değil, günler; bazen saatler içinde kurulabiliyor
- MVP artık ekip yetkinliğinin bir kanıtı değil
- Geliştirme ekiplerinin yapısı da değişiyor: daha az mühendis ve yeni tip mühendisler (sonuç/iş süreci mühendisleri, derin teknik uzmanlar)
- Eskiden bir geliştirici takımının gerektiği işleri artık az sayıda kişi, bazen tek bir kişi yapabiliyor
- Veri geçmişte farklılaştırıcı unsur ve hendekti; bugün ise foundation model’ler (ChatGPT, Gemini, Claude) açık veri kaynaklarını metalaştırıp içselleştiriyor
Agile geliştirmenin yeniden tanımı
- Eski kısıt “Bunu yapıp piyasaya sürecek kaynağımız var mı?” idi; bugünkü kısıt ise “Neyi test edeceğimizi biliyor muyuz? Kullanıcının karşısına yeterince hızlı çıkıp öğrenebiliyor muyuz?”
- Agile artık seri (serial) bir süreç değil
- AI Agent’lar aynı ya da daha düşük maliyetle birden çok işi paralel yürütebiliyor
- Aynı işin birden fazla versiyonu ya da birbirinden farklı işler aynı anda test edilebiliyor
- 5 fiyatlandırma modeli, 10 mesaj, 20 UX akışı aynı anda test edilebilir; ayrıca “kullanıcı arayüzü” artık bir ekran olmak zorunda da değil
- Test, AI Agent’a istenen sonucu tarif eden bir prompt keşfi haline gelebilir
- Darboğaz artık mühendislik değil; muhakeme gücü, müşteri içgörüsü ve dağıtım tarafına kaymış durumda
AI Agent’ların yükselişi
- AI Agent’lar yazılımın tüm kategorilerini değiştirecek; buna halihazırda kullanılan ürünler de dahil
- Bugünün yazılımları, kullanıcıya bilgi vermek ve kullanıcının işi bizzat yapmasını sağlamak üzere dashboard, uyarı, iş akışı aracı ve rapor gibi UI’larla tasarlanıyor
- Oysa müşteriler yazılımı daha fazla ekran görmek için değil, işi tamamlamak için satın alıyor
- AI Agent’lar (OpenClaw gibi araçlarla orkestrasyon yaparak) görevleri otonom şekilde yerine getiriyor
- Eğer mevcut ürününüz kullanıcıya “Sonra ne yapacağını” söylüyorsa, AI Agent bu adımı kullanıcının yerine yapar
- Rakibin ürünü işi otomatik tamamlıyorken sizin ürününüz hâlâ kullanıcının tıklamasını bekliyorsa, rekabet gücünüz kaybolur
- Yeni nesil uygulamalar ekranda bilgi göstermek yerine çalışan gibi davranır
- Destek taleplerini çözmek, toplantı planlamak, lead doğrulamak, stok yeniden siparişi vermek gibi işleri otomatik yapar
- Ürün software-as-interface’ten software-as-outcome modeline geçtikçe, fiyatlandırma da koltuk bazlı yapıdan sonuç bazlı yapıya kayar (çözülen bilet başına, ayarlanan toplantı başına, dönüşen lead başına)
- Product/Market fit arayışı, AI Agent/Customer Outcome fit arayışına dönüşüyor; MVP’nin yerini ise Minimum Productive Outcomes (MPO) alabilir
Donanım startup’larında dönüşüm
- Donanım hâlâ fizik, sermaye, tedarik zinciri ve üretim döngüleriyle sınırlı; metal işlemeyi, prototip üretimini veya çip tape-out sürecini hileyle hızlandıramazsınız
- Ancak yapay zeka ile kötü fikirleri daha hızlı elemek mümkün
- Fiziksel prototip üretmeden önce daha fazla tasarım varyasyonunu simüle edebilir, dijital ikizler oluşturabilir ve varsayımları daha erken, daha düşük maliyetle stres testine tabi tutabilirsiniz
- Bu, öğrenmeyi ve keşfi hızlandırır; hatta bazen başarısızlığa daha hızlı ulaşmayı sağlar ki startup dünyasında bu bir hata değil, özelliktir
- Yapay zeka sistemin bir parçası olarak gömülünce ürünün kendisi değişir
- Bir kameraya yapay zeka backend’i eklediğinizde, o kamera bir gözetim sistemi, titreşim sensörü veya makine arızası tahmin sistemi haline gelebilir
- Robot, fabrika işçisine dönüşür
- Hendek artık sadece donanım değil; donanımın algılayabildikleri ile yapay zekanın bu veriyi kullanarak karar verip harekete geçme becerisinin birleşimidir
Batık maliyet tuzağı (Sunk Cost Trap)
- 2025 öncesinde yola çıkan kurucular, yazılım geliştirmenin özel üretim ve pahalı olduğu bir döneme göre optimize edilmiş teknoloji yığınlarına sahip
- Agile geliştirme ve DevSecOps sizi lean hale getirmiş olabilir, ancak bunlar seri çalışan yapılardır ve ekipler de buna göre kuruldu
- Yıllar içinde tescilli kod ve özelliklerle inşa edilen “hendek”, yapay zeka tarafından metalaştırılıyor
- Kısmen ya da tamamen eskiyen iş modelleriyle finansman bulunmaya çalışılıyor
- Ürün çıkarmaya ve Product/Market fit aramaya odaklanmış kurucu ekipler için bu değişim net görünmeyebilir
- Batık maliyet, pivot yapmamanın bahanesi haline gelir:
- “Yılların emeğini nasıl çöpe atarız?”
- “VC bu spesifik fikre yatırım yaptı”
- “Müşteri hâlâ bir UI istiyor”
- “Ekip bu yol haritasına inanıyor”
- “Müşteri buna henüz hazır değil”
- Batık maliyetin bazı parçaları hâlâ varlıktır: derin alan bilgisi, müşteri ilişkileri, tescilli veri, regülasyon onayı, fiziksel entegrasyonlar
- Chris’in durumunda buna airframe integration örnektir
- Yükümlülüğe dönüşen batık maliyetler ise şunlardır: yavaş yazılım döngülerine göre kurulmuş büyük mühendislik ekipleri, koltuk bazlı fiyatlandırma modeli, sonuç yerine özellik odaklı ürün yol haritası
- Bu, “Dead Moose on the table” durumudur — apaçık yanlış olduğu halde kimsenin itiraz etmediği şey
Temel dersler
- 2024 öncesinin oyun kitabı 2026’da uygulanamaz — fon toplama, teknoloji ve iş modeli birlikte değişti
- Agile geliştirme paralel geliştirmeye evriliyor
- Product/Market fit arayışı AI Agent/Customer Outcome fit arayışına dönüyor; MVP’nin yerini MPO (Minimum Productive Outcomes) alıyor
- Batık maliyet zihniyeti şirketin kapanmasına yol açar
- Savunulabilir hendek; tescilli veri, müşteri sonuçlarına dair derin anlayış, regülasyon kaynaklı lock-in ve Program of Record elde etme alanlarında bulunabilir
- Hayatta kalan kurucular, binadan çıkıp durumu yerinde gören, pivot eden ve yönünü düzelten kişilerdir
- Şu soruyu sormak gerekir: “Bugünün araçlarıyla, bugünün pazarında startup kursaydım gerçekte ne inşa ederdim?”
1 yorum
Hacker News yorumları
Yazının tonu, gerçekten AI kullanarak startup kurmuş birinden çok, AI hakkında çok fazla yazı okumuş biri gibi hissettiriyor
Hâlâ sistem tasarımı, UX, fiyatlandırma ve özellik kararları gibi konularda kısıtlar var
Yineleme hızı arttı, ama otonom AI döngülerinin tek başına eksiksiz bir ürün çıkarabildiği noktada değiliz
Basit bir CRUD uygulamasıysa ihtimal düşük olabilir, ama yazıda bahsedilen startup türü bu gibi görünmüyor
“AI şöyle olacak”, “geliştiriciler böyle yapmak zorunda kalacak” gibi temelsiz kehanetler görürsem doğrudan geçiyorum
Kimsenin bilmediği geleceği kesin bir dille anlatmak kibirdir
Her şeyi chatbot’a çevirmek tuhaf
Oysa biz üssel değişim içindeyiz. Daha 1 yıl önce modeller düzgün bir fonksiyon bile yazamıyordu
Eskiden darboğaz üretimdi, şimdi ise hipotezleri test etme isteği darboğaz
Başarısızlığı hızlı yaşayıp yinelemeye istekli olmak önemli
Teknoloji tüm maliyetleri sıfıra yaklaştırdıkça psikolojik maliyet daha da büyüyor
Gerçeklikle yüzleşmekten kaçış yok, ama çoğu kişi hâlâ bundan kaçmaya çalışıyor
Bununla ilgili daha genişletilmiş bir yazıyı Substack’te yayımladım
orta kıdemli geliştirici kuşağının ‘gerçekte hangi işin değerli olduğu’ konusundaki sezgisi çarpılmış durumda
Darboğaz en başından beri kodlama değildi
“Darboğaz artık mühendislik değil” denildiği gibi, bugün blog yazılarının %90’ı zaten yayınlandığı anda ölü durumda
Yazarın gerçek bir insan olduğunu gösterebilir ve okuyucuyla parasosyal ilişki kurmasını sağlayabilir
Şimdi “darboğaz mühendislikten çıkıp yargı, müşteri içgörüsü ve dağıtıma kaydı” şeklinde yazıyor
Startup’ların çoğu zaten başlangıçtan itibaren başarısızlık durumunda
Son 20 yılda Lean Startup, hızlandırıcılar ve türlü türlü tavsiye endüstrisi ortaya çıktı ama başarısızlık oranı pek değişmedi
Sorun framework’lerde değil, gerçekliğin kendisinde
Eskiden finans sektörüne gidecek insanlar artık startup kurmayı seçiyor
Startup sayısı arttığı için oran aynı kalsa bile mutlak sayı artar
Shopify’dan Tobi, kullanıcı kaybını (user churn) temel metrik olarak görüyor
Kaybın artması, daha fazla potansiyel kurucuya ulaşıldığı anlamına geliyor; strateji toplam pazarı büyütmek
İyi bir fikir varsa, metodoloji sadece getiri oranını etkiler; başarılı olup olmayacağını belirlemez
Steve Blank’in anlattığı şey, AI’ı kaçıran biri değil, savunma sanayii VC pazarındaki 20 milyar dolarlık fırsatı kaçıran biriyle ilgili
O, “AI kullanın” demiyor; AI’ın teknoloji yığını, savunulabilirlik ve yatırım yapılabilirlik hakkındaki varsayımları kökten değiştirdiğini söylüyor
Chris ise ürünü geliştirmeye fazlasıyla odaklanıp o büyük dalgayı yakalayamadı
“Koltuk bazlı fiyatlandırma modeli ve özellik odaklı roadmap artık demode” iddiasına katılmıyorum
AI, kullanıcı sayısından bağımsız ölçeklenebilir olabilir ama değeri alan taraf hâlâ insan
Koltuk bazlı fiyatlandırmayı anlamak kolaydır; gerekirse üzerine token/ajan maliyetleri eklenebilir
Ayrıca çıktı odaklı roadmap, sektörden sektöre tanımlanması zor bir şey ve pazarlama SaaS’ında sonuçları öngörmek güç
Aslında tüm startup’lar temel olarak ölü başlar
Başarılı olmak için sürekli öğrenmek ve yenilik yapmak gerekir
Startups are Default Dead başlıklı yazısında,
bir startup’ın hayatta kalması için VC finansmanına ihtiyaç duyduğunu anlatıyor
“Darboğaz mühendislikten yargı ve müşteri içgörüsüne kaydı” sözüne gelince,
aslında mühendislik zaten 10 yıldır darboğaz değildi
Framework’ler ve best practice’ler yeterince oturdu; AI sadece bu gerçeği görünür kılıyor
Halka açık SaaS şirketlerinin çoğunda satış ve pazarlama maliyeti, Ar-Ge’den daha büyük ya da ona yakın
Bu fark gelecekte daha da açılacak
“AI mevcut teknoloji yığınını değiştirdi” iddiasına katılmıyorum
AI botları Typescript, Java, Python, Rust gibi her dilde gayet iyi çalışıyor
Yani teknoloji yığını kendi başına değişmiyor
AI kullanan ve kullanmayan şirketler arasında kod ve altyapı yığını açısından gerçekten bir fark olup olmadığını bilmiyorum
Yazıya eklenen görsel üzerinden bakınca,
yazarın meseleyi derinlemesine düşünmediği izlenimi oluşuyor
Eskiden ekranı açıp tek satırda görülebilecek bir bilgi için, şimdi AI’dan paragraf paragraf açıklama istemek gerekiyor
Üstelik bir de anlamı yanlış yorumlama riski var
Bunun gerçekten bir yükseltme olup olmadığı şüpheli