- "İnce ve geçici" vs. "Büyük ve zayıf" vs. "Küçük ve güçlü"
Thin and ephemeral (İnce ve geçici)
- GenAI/LLM tabanlı girişim fikirlerinin çoğu bu kategoriye girer
- Temelde, üçüncü taraf bir API olan LLM’e yönelik prompt’larla çok dar bir iş problemini (genellikle yatay) çözmeye çalışmalarıyla karakterize edilirler
- Pek çok kişi buna LLM’in "ince sarmalayıcısı" der; kendi teknolojilerini (veya yazılımlarını) gerçekte içermedikleri için de "ince"dirler
- Herhangi bir değer üretseler bile, çok kolay parçalanabildikleri ve ikinci en iyi alternatifle değiştirilebildikleri için geçicidirler
- daha iyi ya da daha ucuz bir rakip çıkabilir
- daha geniş bir uygulama platformunun özelliğine dönüşebilirler
- ya da kullanımı kolay araçlarla şirket içinde geliştirilen aynı işlevin bir versiyonuyla değiştirilebilirler
- GenAI/LLM paradigmasında onboarding sürtünmesi ve yapışkanlık düşüktür (başlamak kolaydır, yerine başkasını koymak da kolaydır)
- Çoğu durumda bu tür "ince" şirketlerin kurucuları, şirketin savunulabilirliğini net biçimde açıklayamaz
- çünkü şirket tamamen sahip olmadıkları verilere ve anlamadıkları altyapının (gizli) hesaplama çerçevesine dayanarak inşa edilmiştir
- Bu, bir veya iki müşteriden hızlıca para kazanmanın bir yolu olabilir; ancak çoğu durumda sürdürülebilir bir iş gibi görünmez
Big and weak (Büyük ve zayıf)
- Entelektüel olarak çok daha ilgi çekicidir. Büyüleyicidir
- Fikir büyüktür, ama o kadar büyüktür ki her şey birbirine karışır ve farklılaşmak zorlaşır
- Yani bunların hepsi özünde aynı şirketin biraz farklı versiyonlarıdır
- "Tüm bilgiyi düzenlemekten" "tüm uygulamalarla bağlantı/entegrasyon kurmaya" kadar uzanırlar, ama sonuçta aynı fikre yakınsarlar
- Kurucular, her şirketin tüm bilgi kaynaklarını (e-posta, loglar, kod, ayarlar, Salesforce vb.) toplayıp, tüm kullanıcıların (iş birimleri, geliştiriciler ve aradaki herkes) basit sorulardan (ChatGPT) tam teşekküllü uygulama oluşturmaya (Github Copilot) kadar her şeyi yapabileceğini iddialı biçimde planlar
- Bu fikirler o kadar yaygındır ki herkes bunu inşa etmek için birbirleriyle rekabet eder hale gelir
- Bu durumda neden kendi ekiplerinin bu yarışta kazanabilecek konumda olduğuna ve en kritik olarak rekabeti nasıl yenebileceklerine dair güçlü bir argüman gerekir
- Ayrıca öndeyseniz bunu nasıl savunacağınızı da anlatmanız gerekir. Bu son derece zordur ve henüz ikna edici bir örnek görmedim
- Yani büyük fikirler çoğu zaman zayıf ifade edildiği için yatırım almakta zorlanır
Small and strong (Küçük ama güçlü)
- Çok nadirdir ama ilgi çekicidir
- Net bir ICP (Ideal Customer Profile) vardır ve kurucular uzmanlık sahibi oldukları bir dikeye odaklandıkları için "küçük"türler
- Yani TAM (Total Addressable Market) sınırlıdır (büyük olabilir ama sonsuz değildir) ve ürünün kapsamı da sınırlıdır
- Her özelliği sunmayı değil, bazı çok spesifik işleri çok iyi yapmayı vaat ederler
- Bu tür girişimler "güçlü"dür
- Çünkü veri ve yapay zeka katmanının üzerinde çok güçlü bir uygulama işlevselliği katmanı kurma eğilimindedirler ve bazen kendi özel verilerini de üretirler
- Alan uzmanlığına sahip oldukları için, deneyimsiz ekiplerin tasarlayamayacağı şekillerde LLM girdileri ve çıktıları etrafında giriş engelleri yaratabilirler
- Bu ekiplerin stratejik derinliği çoğu zaman pazara çıkış operasyonlarına kadar uzanır; bazen belirli bir sektöre nasıl gidileceğini bilen bağlantılara ve uzman ekip üyelerine de sahiptirler
- Özetle, bu şirketlerin dikey odaklılığı (Verticality), ürün netliğinin ve iş savunulabilirliğinin temel kaynağıdır
- Bu şirketler AI ve LLM yeteneklerinden yararlanır, ancak bunlar daha derin ve daha sağlam uygulamaları destekleyen basit yapı taşlarından ibarettir
- Bu şirketler gerçek iş problemlerini çözmeye odaklanır ve yatırımcılar için çekicidir
- Klasik girişim sermayesi açısından bakıldığında aslında hiç de "küçük" değildirler. Pazarları muazzam olabilir
- Ancak herkes için her şey olmaya çalışmadıkları için, yüksek perdeden AI odaklı benzerlerine kıyasla görece küçük görünürler
- LLM’ler, kurucuların aynı anda herkes için her şeyi inşa edebilecekleri yanılsamasına kapılmasına izin verir; bazı açılardan bu mümkün de olabilir
- Ama bu tür "büyük" ürün vizyonları sonunda çoğu zaman zayıf ürünlerle sonuçlanır ve iş de daha kırılgan hale gelir
2 yorum
Mutlaka yapay zeka olmak zorunda olmasa da, IT trendlerine yaslanan hizmetler ya da iş fikirleri ortaya çıktığında kapılıp gitmemek için bunların iyi bakış açıları sunduğunu düşünüyorum.
Kendi özel verilerini de üretir => Kendi özel verilerini de oluşturur?