5 puan yazan GN⁺ 2025-10-06 | Henüz yorum yok. | WhatsApp'ta paylaş
  • Girişim sermayesinde "küçük pazar" yargısı, harika şirketlere yatırım fırsatını kaçırmaya yol açan en tehlikeli hatalardan biridir; pazarı geçmiş verilerle ölçme alışkanlığı ise özellikle yıkıcı inovasyonlarda uygun değildir
  • Yapay zeka çağı, Vertical pazarlarda hem penetrasyonu hem de sözleşme büyüklüğünü (ACV) genişletebilecek yeni fırsatlar yaratıyor ve daha önce var olmayan, bir nesli tanımlayacak işler kurmayı mümkün kılıyor
  • Yaşam bilimleri, gayrimenkul, otomotiv, sigorta ve ev hizmetleri olmak üzere 5 sektör, yapay zekaya yüksek uygunluk gösteriyor; ayrıca 10 milyar doların üzerinde mevcut yazılım piyasa değerine sahip oldukları için 5 milyar doların üzerinde Vertical AI şirketlerini taşıma potansiyeli barındırıyor
  • Vertical AI uygulamalarının çift yönlü ROI'si (operasyonel maliyetlerin düşmesi ve gelirin artması), kullanımın ilk yılında 1-10 kat yatırım getirisi üretiyor; bu da sektör genelinde teknoloji benimsenmesini zorlayan pozitif bir geri bildirim döngüsü oluşturuyor
  • Hizmet otomasyonu yoluyla pazar genişlemesi (sigorta TPA'de 400 milyar dolar, yaşam bilimleri BPO/CRO'da 100-400 milyar dolar ölçeği) ve platform genişleme stratejileri sayesinde, sabit müşteri sayısına rağmen sözleşme büyüklüğü ve penetrasyon ciddi ölçüde artırılabiliyor

Vertical pazarlar neden geride kaldı

  • 5 milyar doların üzerindeki B2B SaaS şirketlerinin yalnızca yaklaşık %19'u Vertical pazarlarda yer alıyor; yapay zeka çağında bu oranın artması bekleniyor
  • Yatay yazılımın başarılı olmasının nedenleri
    • Önceki teknoloji dalgası veritabanları üzerine inşa edildi ve veritabanları yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış bilgiyi etkili biçimde yakaladı
    • Büyük ölçekli yatay işlevlere sahip şirketler çok büyük veri yığınlarını düzenleyip analiz edebildiği için ROI yüksekti ve çözülen problemler büyük ölçekliydi
  • Vertical pazarların özellikleri
    • Dağınık: Büyük şirketlerdeki veri ölçeğine sahip olmayan küçük işletmelerden oluşur
    • Veri karmaşıktır: Hukuk ve sağlık gibi büyük Vertical pazarlar, veritabanlarıyla etkili biçimde yakalanamayan karmaşık verilere sahiptir. Bu durum, Salesforce, Workday ve ServiceNow'ı ortaya çıkaran temiz satış, İK ve BT veri setleriyle karşılaştırılır
  • Sonuç olarak sağlık ve hukuk gibi sektörlerde, toplam sektör büyüklüğüne kıyasla yazılım penetrasyonu sınırlı kaldı ve sözleşme değerleri düşük oldu
  • Önceki teknoloji dalgası yapılandırılmış veritabanlarına dayanıyorduysa, bu dalga yapılandırılmamış iş akışlarına dayanıyor; küçük işletmeler ve Vertical pazarlar da bu tür iş akışlarıyla dolu

Pazar büyüklüğü ölçümünde başlangıç noktası

  • İki ölçüm metriği
    • Mevcut pazarın yazılım değer üretimi: Tarihsel olarak bir pazarın 5 milyar doların üzerinde yazılım şirketlerini destekleyecek kadar büyük olup olmadığını ölçmek
    • Sektör iş akışlarının ses ve metin yoğunluğu (yapay zeka hazırlığının bir vekil göstergesi olarak kullanılır)
  • 5 milyar doların üzerindeki tüm Vertical B2B yazılım şirketleri çıkarıldı ve Claude kullanılarak sektörlerin "yapay zeka hazırlığı" ölçüldü
  • Sağlık ve hukuk pazarları, değer yaratımı açısından en net iki pazar; ancak burada Abridge, Harvey ve OpenEvidence gibi halihazırda milyar dolarlık şirketler bulunuyor
  • Yapay zeka topluluğunda daha az tartışılsa da yüksek yapay zeka hazırlığına ve 10 milyar doların üzerinde mevcut yazılım piyasa değerine sahip 5 pazar
  • Yaşam bilimleri (Life Sciences)

    • Tarihsel olarak 5 milyar doların üzerindeki şirket: Veeva (46 milyar dolar)
    • Yapay zeka hazırlığı: Regülasyon belgelerinin işlenmesi, klinik deney dokümantasyonu, uyumluluk raporlaması ve tedarikçi iletişimi, yapay zeka otomasyonuna son derece uygun metin yoğun yönetsel iş akışlarıdır
    • Yapay zeka yerel örnekleri: Bluenote, Collate
  • Gayrimenkul (Real Estate)

    • Tarihsel olarak 5 milyar doların üzerindeki şirketler: RealPage (10 milyar dolarlık satın alma), CoStar (35 milyar dolar), Zillow (17 milyar dolar)
    • Yapay zeka hazırlığı: Sözleşmeler, açıklamalar, kiracı iletişimi, varlık yönetimi dokümanları ve kiralama süreçleri, belge ve iletişim yoğun iş akışlarıdır
    • Yapay zeka yerel örnekleri: EliseAI, HouseWhisper
  • Otomotiv (Automotive)

    • Tarihsel olarak 5 milyar doların üzerindeki şirketler: CDK Global (7 milyar dolar), Cox Automotive (9 milyar doların üzerinde gelir), Reynolds and Reynolds (halka açık değil)
    • Yapay zeka hazırlığı: Servis planlama, parça siparişi, müşteri iletişimi ve bayi operasyonları ses ve metin iş akışları açısından yoğundur
    • Yapay zeka yerel örnekleri: Mia, Toma
  • Sigorta (Insurance)

    • Tarihsel olarak 5 milyar doların üzerindeki şirketler: Guidewire (21 milyar dolar piyasa değeri), CCC Information Services (6 milyar dolar piyasa değeri)
    • Yapay zeka hazırlığı: Hasar işleme, underwriting belgeleri ve müşteri hizmetleri çağrıları yapay zeka otomasyonu için son derece uygundur
    • Yapay zeka yerel örnekleri: Pace, Strala, Reserv
  • Ev hizmetleri (Home Services)

    • Tarihsel olarak 5 milyar doların üzerindeki şirket: ServiceTitan (9 milyar dolar)
    • Yapay zeka hazırlığı: Planlama, müşteri iletişimi, hizmet dokümantasyonu ve saha operasyonları ses ve iş akışı açısından yoğundur
    • Yapay zeka yerel örnekleri: Avoca, Netic, ProBook

Vertical AI uygulamalarının çift yönlü ROI'si

  • En başarılı yapay zeka uygulama şirketlerine dair temel gözlem: operasyonel maliyetleri düşürürken aynı anda geliri artırmaları
  • Bu da Vertical AI uygulamalarının ilk kullanım yılında 1-10 kat ROI üretmesini sağlıyor
  • Assort Health örneği
    • Yapay zeka ses ajanlarını sağlık hizmeti sağlayıcılarına ve kliniklere satıyor
    • Sağlık sektöründe ortalama klinik cevapsız çağrı oranı %20-40; Assort bunu neredeyse %0'a indiriyor
    • Her cevapsız çağrı, başka bir kliniği arayabilecek potansiyel yeni müşteri kaybı (gelir kaybı) anlamına geliyor
    • Büyük muayenehaneler çağrı merkezi maliyetleri için yüz binlerce hatta milyonlarca dolar harcıyor
    • Assort, gelen lead'leri %20'ye kadar artırabiliyor ve harcamalardan yüz binlerce dolar tasarruf sağlayabiliyor
  • Pozitif geri bildirim döngüsü
    • Bir şirket gelen lead'lerini aniden %20 artırırsa, kategorideki tüm şirketler bu teknolojiyi benimsemeye zorlanır (ya da geride kalmaya devam eder)
    • Yapay zeka yerel bir sağlık yönetim şirketini, sağlık planlama veya çağrı merkezi yazılımının halka açık benzerleriyle karşılaştırmak anlamlı değildir
  • Sağlık klinikleri için ROI çok güçlü olduğundan, önümüzdeki 10 yılda bu teknolojinin sağlık kliniklerinde %50-90'ın üzerinde penetrasyona ulaşması bekleniyor
  • Topluluk bankaları, sigortacılar, ev hizmetleri ve otomotiv bayileri gibi ses yoğun sektörlerdeki ses yapay zekası girişimlerinde de bu çift yönlü ROI dinamikleri gözleniyor
  • Bu girişimlerin yarattığı ekonomik değer * potansiyel müşteri sayısı birlikte düşünüldüğünde, pazar fırsatı yüzeyde göründüğünden çok daha büyük ve milyarlarca dolarlık bir ölçekte ortaya çıkıyor
  • Bill Gurley ile Aswath Damodaran arasındaki Uber pazar büyüklüğü tartışması
    • Damodaran, yanlış pazar büyüklüğü ve yanlış penetrasyon varsayımları yaptı
    • Gurley'nin son 10 yılda her ikisinde de haklı olduğu ortaya çıktı
    • Mobilde daha önce olduğu gibi bugün yapay zekada da yıkıcı teknolojiler pazarları geometrik olarak genişletebilir

Pazar genişlemesi için hizmet otomasyonu

  • Vertical AI pazar büyüklüğünü ölçerken dikkate alınması gereken bir başka değişken de hizmet veya iş gücü gelirini yakalama fırsatı
  • Yapay zekanın en başarılı olduğu alanlar metin ve ses tabanlı iş akışı otomasyonu; birçok dış kaynak hizmeti de bu kapsama giriyor
    • Düşük katma değerli, rutin emek olduğu için yapay zeka otomasyonuna uygun
  • Vertical pazarlarda yapay zekanın önümüzdeki 10 yılda yakalayabileceği, neredeyse hayal edilemeyecek kadar büyük hizmet harcaması örnekleri
    • Sigorta üçüncü taraf yöneticisi (TPA) harcaması: Yılda 400 milyar doların üzerinde
    • Yaşam bilimleri BPO/CRO harcaması: Yılda 100-400 milyar doların üzerinde olduğu tahmin ediliyor
  • Hizmet harcaması ile yazılım harcaması arasındaki fark
    • Veeva, yaşam bilimlerindeki en büyük yazılım tedarikçisi ve yaklaşık 3 milyar dolar gelir yaratıyor
    • Guidewire ve CCC, sigortadaki en büyük iki yazılım tedarikçisi ve birlikte yıllık yaklaşık 2,2 milyar dolar gelir üretiyor
    • Bunlar harika işler olsa da dış kaynak emek fırsatından 100 kat daha küçükler
  • Sadece "sigorta yazılım tedarikçilerinin halka açık benzerleri" diye aratmak artık bugün için yeterli değil
  • Yapay zekanın dış kaynak hizmet gelirinin anlamlı bir oranını yakalayıp yakalayamayacağı kesin değil; ancak bu pazar büyüklüğü yaklaşımının güzelliği, yakalanacak anlamlı bir payın bile muazzam değer üretmesi

En iyi şirketler platform üzerinden genişler

  • En iyi şirketler sözleşme büyüklüğünü platform aracılığıyla büyütür
  • Toast'ın ünlü Vertical yazılım örneği
    • POS sistemine sahip olarak restoran sahipleri için en önemli veriye (siparişler) sahip oldu
    • Yeni otomatikleştirilen verinin etrafındaki en önemli iş akışlarını otomatikleştirecek şekilde genişledi (sipariş yönetim sistemi, online sipariş)
    • Sonrasında restoranın kayıt sistemi haline gelecek şekilde yeniden genişledi (bugün 140 binden fazla lokasyon)
  • En iyi Vertical AI şirketleri de aynısını yapar
    • İş akışlarını otomatikleştirir ve belirli bir müşteri kümesi için en kritik verilere erişim kazanır
    • Bu verileri kullanarak veri etrafındaki kritik iş akışlarını otomatikleştirir
    • Önümüzdeki 10 yılda yeteneklerini genişleterek nihayetinde müşterinin kayıt sistemi olmak için rekabet eder

Özet: Sabit bir müşteri kümesine rağmen sözleşme büyüklüğünü ve penetrasyonu artıran üç yol

  • Maliyet düşüşü ve gelir artışından oluşan çift yönlü ROI sunarak reddedilmesi zor bir fırsat yaratmak
  • İlk kamadan sonra yeni otomatikleştirilen verilerle platformu genişletip harcamayı büyütmek
  • Hizmet pazarı harcamalarına nüfuz etmek - sigorta, yaşam bilimleri, sağlık ve hukuk gibi sektörlerde yüz milyarlarca dolarla ölçülüyor
  • Bu genişleme yolları nedeniyle, 5 milyar doların üzerinde şirketler çıkaran yeni pazarlar ile 5 milyar doların üzerinde değerlenen daha fazla AI şirketine sahip mevcut pazarların ortaya çıkması bekleniyor

Sonuç

  • Vertical AI'ın zorlukları var
    • Gerçekçi değerleme, hem yatırımcılar hem de kurucular için hâlâ önemli
    • Bu ROI'nin marjinal değerini korumak kolay değil; özellikle de rekabet yoğunken
    • Pek çok pazarda, en kısa sürede en fazla müşterinin geçiş maliyetini ele geçirebilenler için bir toprak kapma anı var
  • Ancak bir şirketin değeri, müşteriye sunabildiği değerin türevidir ve bunun gibi bir değer yaratımı daha önce görülmedi
  • Bu görünüşte "küçük pazarların" birinde şirket kuruyorsanız, başkalarının kaçırdığı fırsatı görebiliyor olabilirsiniz

Henüz yorum yok.

Henüz yorum yok.