- Yalnızca AI prompt’larıyla kurum içi kullanıma özel araçlar geliştirerek on binlerce ila yüz binlerce liralık ticari yazılım maliyetinden tasarruf ediyorlar
- Yazılımcı olmayanlar bile tek satır kod yazmadan AI araçlarını kullanarak mevcut SaaS’lerin yerini alıyor veya yeni iş akışı otomasyonları hayata geçiriyor
- Birkaç saat ile birkaç hafta içinde mühendislik ekibi seviyesinde çıktılar üretip, hızlı prototipleme ve MVP ile doğrulama ve yatırım alma konusunda başarı sağlıyorlar
- En çok Replit, Loveable, Cursor gibi AI tabanlı platformlar kullanılıyor; bazıları ayda 100 milyon wonu aşan maliyet tasarrufu veya yeni gelir yaratımı elde ediyor
- Kurum içi araçlar basit olsa da iş verimliliği ve maliyet açısından dönüştürücü etki yaratıyor; bu eğilim yazılım dışı rollerde de yayılıyor
1. 3 saatte 50 bin dolar tasarruf – topluluk eşleştirme aracı (Joshua Wöhle, Mindstone)
- Kurucu Joshua Wöhle, topluluk üyeleri arasında problem ve yetenek eşleştirmesi yapan bir araç kullanmak istiyordu, ancak fiyat çok yüksekti (yıllık 50 bin dolar), bu yüzden kendisi yapmaya karar verdi
- Yalnızca AI prompt’larıyla tüm uygulamayı kurdu; tek satır manuel kod yazmadan, AI kodu üretti ve tekrar tekrar iyileştirdi
- Gerçek kullanımda piyasadaki SaaS’lerden daha uygun, daha özelleştirilmiş bir sonuç elde etti ve büyük bütçe tasarrufu sağladı
2. Kendi çevrimiçi eğitim platformu – Brian Christner
- Daha önce Kajabi üzerinden eğitim veriyordu ancak fiyat artışları nedeniyle gelir azalmaya başladı
- Replit AI Agent ile özelleştirilmiş bir eğitim platformunu kısa sürede kendisi geliştirdi; yalnızca gerekli özellikleri koyup gereksiz unsurları çıkardı
- İşletme maliyetini öncekinin onda birinin altına indirirken, platform üzerindeki kontrolü ve ekonomik avantajı aynı anda kazandı
3. Kurumsal tedarikçi portalı – Manny Bernabe
- Tedarikçi yönetimi, faturalar, sözleşme yükleme gibi şirket içi kullanım için bir yönetim portalına ihtiyaç vardı
- Replit AI ve “vibe coding” yaklaşımıyla toplam kodun %95’ini AI üretti; mühendis daha çok yönü ve gereksinimleri tanımladı
- Proje maliyeti ve geliştirme süresi eskiye kıyasla dramatik biçimde kısaldı, kurum içi yönetim otomasyonu hayata geçti
4. Docusign yerine geçen e-imza servisi – Michael Luo (Stripe PM)
- “Docusign’ın yerine bir şey yapmak ne kadar zor olabilir?” merakıyla başladı ve bir hafta sonunda UETA/ESIGN uyumlu bir e-imza uygulamasını kendisi geliştirdi
- Toplam maliyet 50 doların altında kaldı ve ücretsiz yayımlandıktan sonra büyük ilgi gördü
- Kod üretiminde Cursor kullandı (profesyonel yazılım geliştirme geçmişi var); diğer örneklerden farklı olarak doğrudan kodlama ile AI’ı birlikte kullandı
5. Pazarlama UTM otomasyon uygulaması – Matt Palmer
- Farklı pazarlama kanalları için UTM parametrelerini üretmek ve yönetmek manuel iş + Excel ile zahmetliydi
- Replit AI ile 1 saat içinde otomatik UTM üretim/yönetim uygulamasını tamamladı; hataları ve tekrar eden işleri tamamen ortadan kaldırdı
- Herkes kod yazmadan yalnızca prompt’larla kullanabiliyor
6. Haber kürasyonu ve özetleme otomasyon uygulaması – Action Digest editörü
- Haber kaynağı seçimi, kürasyon ve özetleme çok fazla zaman aldığı için yeni ürün fikrini hayata geçirmeyi erteliyordu
- Replit AI ile RSS toplama → haber önemini değerlendirme → otomatik özetleme sürecini tek seferde işleyen bir iç uygulama geliştirdi
- Karmaşık bir bülten operasyonu bile yalnızca birkaç saat içinde otomatikleştirilebiliyor
7. E-postalardan taahhütleri otomatik çıkarma ve yönetme – Karan Peri (eski Coinbase, Twitter ve Amazon PM’i)
- E-postalardaki önemli sözleri ve hatırlatmaları otomatik çıkarıp yöneten bir uygulamayı prompt tabanlı olarak geliştirdi
- Daha önce haftada 3 ila 7 saat alan tekrar eden işi basit otomasyonla çözdü
- Toplam kodun %90’ından fazlasını AI otomatik yazdı; proje süresi de 2 aydan 1 haftanın altına indi
8. Müşteri hizmetleri QA otomasyonu – Zinus
- Yatak şirketi Zinus, müşteri etkileşimi QA sürecini daha önce dış kaynakla yürütüyordu; maliyet ve zaman yükü yüksekti
- Dış kaynak yerine şirket içi geliştirme ekibi Replit AI ile kendi otomasyon uygulamasını yaptı; 140 milyon wonun üzerinde tasarruf sağladı ve geliştirme süresi yarıya indi
- AI tekrar eden işleri devraldı; kalan kaynaklar ek geri bildirim ve yeni özellik geliştirmeye odaklandı
9. Yazılımcı olmayan birinin AI moda e-ticaret girişimi – Gustav Linder (‘Look’)
- Kodlama deneyimi olmayan kurucu, yalnızca Loveable prompt’larıyla AI moda stil danışmanlığı/e-ticaret MVP’si geliştirdi
- Site açıldıktan sonra kullanıcı sayısı arttı, yatırımcı ilgisi gördü ve 500 milyon won yatırım almayı başardı
- Tamamen prompt tabanlı olmasıyla, yazılımcı olmayanların da girişim kurup büyütebildiğini gösteren temsilî bir örnek oldu
10. AI vasiyet MVP’siyle ilk gelir – yazının yazarı
- Daha önce web uygulaması deneyimi olmayan yazar, bir startup talebiyle AI miras planlama MVP’sini bir ay içinde kurdu
- Prompt’larla Replit üzerinde chatbot, kimlik doğrulama ve e-posta entegrasyonu işlevlerini de hayata geçirdi
- İlk müşterileri kazanma, fikir doğrulama ve yatırım çekme gibi startup’ın temel aşamalarını hızla geçti
11. 3 günde AI eğitim servisi lansmanı – Jon Cheney
- Jon Cheney, 48 saat içinde AI çevrimiçi eğitim okulu (GenAIPI) kurmayı denedi; gerçekte 3 gün sürdü
- Kodlama deneyimi yoktu ama AI ile iş birliği sayesinde hizmeti açtıktan sonra kısa sürede 180 bin dolar gelir elde etti
- Yazılımcı olmayanların da AI ile birlikte gerçek bir hizmet ve gelir yaratabileceğini kanıtladı
12. PRD (gereksinim dokümanı) yerine anında prototipleme – Homebase (John Waldmann)
- Daha önce plan veya özellik talebi geldiğinde uzun PRD’ler yazıp incelemek verimsizdi
- Artık Lovable gibi AI araçlarıyla planlama aşamasından itibaren çalışan prototipler birkaç saat içinde üretilip doğrudan gösterilebiliyor
- Ürün ve tasarım ekipleri gibi yazılım dışı roller öncülük ediyor; doküman temelli karar alma yerine doğrudan kullanılabilen prototip merkezli karar alma modeline geçiliyor
- Planlama → doğrulama → inceleme süreci köklü biçimde sadeleşti
Sonuç: AI ile özelleştirilmiş araç geliştirmedeki değişim
- Karmaşık mühendislik gerektirmeden, yalnızca prompt’larla iş otomasyonu ve yenilik mümkün hale geliyor
- Çok karmaşık ve sofistike olmasına gerek yok; kurum içi işleri basitçe otomatikleştiren araçlar bile zaman ve maliyette devrim yaratabiliyor
- Riskin düştüğü, ödülün arttığı bu ortamda AI, işi bizzat yapan ekiplerin araç geliştirme önündeki giriş bariyerini kaldırıyor
- Yazılımcı olmayanlar ve operasyon ekipleri bile doğrudan kurum içi araçlar, MVP’ler ve prototipler geliştirerek verimlilik, yaratıcılık ve uygulama hızında yeni rekabet avantajı elde ediyor
- Gerçek iş verimliliği, maliyet ve iş doğrulaması açısından güçlü rekabet avantajı sağlayan çok sayıda örnek ortaya çıkıyor
- Prototip → gerçek kullanıcı kazanımı → yatırım çizgisinde ilerleyen ‘AI odaklı iş dönüşümü’ artık gerçeğe dönüşüyor
Henüz yorum yok.