Model yarışının hızlandığı bir dönemde bir yapay zekâ girişimini savunulabilir kılan nedir? Yatırım ekibimizin değerlendirme listesi.
Yapay zekâ girişimlerine olan ilgi son iki yılda hızla arttı; ancak yatırımcı olarak en çok sorduğumuz soru değişmedi: “Bu şirket, büyük model sağlayıcılarının bir sonraki sürümünden sonra da ayakta kalır mı?” Aşağıda, yapay zekâ girişimlerini değerlendirirken kullandığımız yedi kriteri paylaşıyoruz.
1. Problem gerçek mi, yoksa model zaten çözüyor mu?
Kullanıcının bir model arayüzünde (ör. sohbet) birkaç dakikada çözebileceği bir problemi çözen girişimler, model sağlayıcıları tarafından kolayca kapsanabilir. Biz, kurumsal verilere, süreçlere veya düzenlemelere gömülü problemlere öncelik veriyoruz.
2. Tescilli veri ve geri bildirim döngüsü
Girişimin kullanıcıdan topladığı özel veri ve bu verinin ürünü iyileştirme biçimi savunulabilirlik açısından belirleyicidir. “Her kullanıcı ürünü bir miktar daha iyi yapıyor mu?” sorusuna net bir cevap arıyoruz.
3. Entegrasyon derinliği
Müşterinin ERP, CRM veya çekirdek bankacılık sistemlerine derinlemesine entegre olmuş bir ürünün değiştirilmesi zordur. Entegrasyon sayısından çok, iş akışındaki yerleşiklik önemlidir.
4. Birim ekonomisi
Model çağrı maliyetleri müşteri başına brüt marjı doğrudan etkiler. Erken aşamada yüzde 60'ın üzerinde brüt marj, ölçekle birlikte yüzde 75'e çıkma yolu ve maliyet düşürme planı (daha küçük modeller, önbellekleme, damıtma) görmek istiyoruz.
5. Güvenlik, gizlilik ve düzenleme
KVKK, sektörel düzenlemeler ve müşterinin veri yerleşimi talepleri, kurumsal satış döngüsünün parçasıdır. Verinin kimde kaldığı, modelin nerede çalıştığı ve çıktının nasıl denetlendiği net olmalı. Yerinde çalışabilen çözümler Türkiye'de açık bir avantaj sağlıyor.
6. Ekip: araştırma ve ürün dengesi
Güçlü bir araştırmacının yanında ürünü müşteri deneyimine çevirebilecek bir kurucu ortak arıyoruz. Yalnızca araştırmadan oluşan ya da yalnızca “API'ler üzerine arayüz” kuran ekipleri daha temkinli değerlendiriyoruz.
7. Kanıtlanmış müşteri kullanımı
Etkileyici demolar artık yeterli değil. Pilotların ücretli sözleşmeye dönüşme oranı, haftalık aktif kullanım ve müşteri başına kullanım derinliği, değerleme konuşmasının merkezinde.
Portföyümüzden bir örnek
Portföyümüzdeki Anlam Lab, yukarıdaki kriterlerin çoğunu karşıladığı için seçildi: bankacılık ve kamu için alan uyarlamalı Türkçe modeller, yerinde çalışma imkânı, 19 kurumsal müşteri ve yüzde 70'in üzerinde brüt marj.
Bu kriterlerle uyumlu bir girişiminiz varsa başvuru formunu doldurabilir veya önce uygunluk testimizi çözebilirsiniz.
Ne zaman “hayır” diyoruz?
Şu durumlarda genellikle ilerlemiyoruz: ürünün tek özelliğinin bir model sağlayıcısının arayüzüne eklenmesi mümkünse; birim ekonomisi ölçek büyüdükçe kötüleşiyorsa; müşteri verisinin kullanımına ilişkin hukuki belirsizlik giderilemiyorsa; ya da kurucular gelir yerine yalnızca demo ve basın haberlerine odaklanıyorsa. Reddettiğimiz her girişime, bu başlıklarda net bir geri bildirim veririz.