05 Ağu 2025·4 dk
Marc Andreessen: Yazılım, Yapay Zekâ ve Gelecek
Marc Andreessen’in yazılım ve Yapay Zekâ hakkındaki temel fikirlerine pratik bir rehber—ürünlere, girişimlere, işe, düzenlemeye ve teknolojinin nereye gidebileceğine dair çıkarımlar.
Marc Andreessen’in yazılım ve Yapay Zekâ hakkındaki temel fikirlerine pratik bir rehber—ürünlere, girişimlere, işe, düzenlemeye ve teknolojinin nereye gidebileceğine dair çıkarımlar.
Marc Andreessen, Netscape’i (yaygın kullanılan ilk web tarayıcılarından biri) ortak yaratarak ve sonra Andreessen Horowitz girişim sermayesi şirketini kurarak tanınan Silikon Vadisi girişimcisi ve yatırımcısıdır. İnsanlar görüşlerini takip ediyor çünkü ürünleri inşa etme, şirketlere yatırım yapma ve piyasanın nereye gideceği hakkında kamuoyunda tartışma deneyimi var.
Bu bölüm biyografi değil ve bir onaylama da değil. Amaç daha basit: Andreessen’in fikirleri etkili sinyallerdir. Kurucular, yöneticiler ve politika yapıcılar genellikle onun çerçevelerine tepki verir—ya benimseyerek ya da yanlış olduğunu kanıtlamaya çalışarak. Her iki durumda da tezleri neyin inşa edildiğini, finanse edildiğini ve düzenlendiğini şekillendirme eğilimindedir.
Bu makaleyi karar vermede kullanabileceğiniz pratik mercekler seti olarak okuyun:
Ürün bahisleri yapıyorsanız, strateji belirliyorsanız veya bütçe ayırıyorsanız, bu mercekler size şu soruları sormada yardımcı olur: Ne ucuzluyor? Ne kıtlaşıyor? Hangi yeni kısıtlar ortaya çıkıyor?
Önce orijinal “yazılım dünyayı yiyor” tezini ve bunun iş değişimini neden hâlâ iyi açıkladığını ele alacağız. Sonra Yapay Zekâ’yı yeni bir platform değişimi olarak tartışacağız—neler mümkün, neler bozuluyor ve girişim dinamiklerini nasıl değiştiriyor.
Son olarak insan ve kurumsal etkileri inceleyeceğiz: iş ve istihdam, açık vs kapalı AI sistemleri ve düzenleme, güvenlik ve inovasyon arasındaki gerilim. Amaç, sloganlardan ziyade daha net düşünme yolları bırakmaktır.
Marc Andreessen’in “yazılım dünyayı yiyor” iddiası sadedir: ekonominin giderek daha fazlası yazılım tarafından yönetiliyor, iyileştiriliyor ve bozuluyor. Sadece “uygulamalar” değil; karar alma ve koordinasyon katmanı olarak kod işletmelere ne yapacaklarını söyler—kimi hizmet edeceksiniz, ne ücret alacaksınız, nasıl teslim edeceksiniz ve riski nasıl yöneteceksiniz.
Yazılımın bir sektörü “yemesi”, o sektörün tamamen dijitalleşmesini gerektirmez. En değerli avantajın fiziksel varlıklardan (mağazalar, fabrikalar, filolar) onları kontrol eden sistemlere (veri, algoritmalar, iş akışları ve dijital kanallar üzerinden dağıtım) kaydığı anlamına gelir.
Pratikte yazılım; ürünleri hizmete dönüştürür, koordinasyonu otomatikleştirir ve performansı ölçülebilir—sonra optimize edilebilir hâle getirir.
Birkaç tanıdık vaka deseni gösterir:
Modern işletme sadece “BT” için değil, çekirdek operasyonlar için yazılıma dayanır: gelir yönetimi için CRM, öncelikleri belirlemek için analiz, çevrim sürelerini azaltmak için otomasyon ve müşterilere ulaşmak için platformlar. Somut ürünleri olan şirketler bile operasyonlarını ne kadar iyi ölçümlendirdiklerine ve veriden öğrenebildiklerine göre yarışır.
Bu yüzden yazılım şirketleri yeni kategorilere genişleyebilir: kontrol katmanına (iş akışı ve veri) sahip olduğunuzda, bitişik ürünleri eklemek daha kolay olur.
Tez, “her şey aniden bir yazılım şirketine dönüşür” demiyor. Pek çok pazar fiziksel kısıtlara bağlı kalır—imalat kapasitesi, tedarik zincirleri, gayrimenkul, enerji ve insan emeği.
Ayrıca yazılım avantajı geçici olabilir: özellikler hızla kopyalanır, platformlar kuralları değiştirir ve müşteri güveni inşa edilenden daha hızlı kaybedilebilir. Yazılım gücü kaydırır—ama maliyet yapısı, dağıtım ve düzenleme gibi temelleri ortadan kaldırmaz.
Yapay Zekâ’yı pratik açıdan anlamak en kolay olanıdır: genellikle “foundation modeller” denen eğitimli modeller setidir; bunlar içerik üretebilir, iş akışlarındaki adımları otomatikleştirebilir ve kararlara destek olabilir. Her kuralı elle kodlamak yerine, hedefi doğal dilde tarif edersiniz ve model eksik işi tamamlar—taslak yazma, sınıflandırma, özetleme, planlama veya yanıtlama gibi.
Platform değişimi, yeni bir hesaplama katmanının yazılımın inşa edildiği ve kullanıldığı varsayılan yol hâline gelmesiyle olur—PC’ler, web, mobil ve bulut gibi. Birçok kişi AI’ı bu kategoriye koyuyor çünkü arayüzü değiştiriyor (yazılımla “konuşabilirsiniz”), yapı taşları değişiyor (modeller eklenecek yetenekler oluyor) ve ekonomi değişiyor (yeni özellikler yıllarca veri bilimi olmadan çıkabiliyor).
Geleneksel yazılım deterministiktir: aynı girdi aynı çıktıyı üretir. AI şu ekleri getirir:
Bu, yazılımı ekranlar ve düğmelerin ötesine; her ürüne gömülü yetkin bir asistana benzer bir işe dönüştürüyor.
Bugün işe yarayanlar: taslak oluşturma ve düzenleme, müşteri destek triage’i, dahili dokümanlarda bilgi arama, kod yardımcılığı, toplantı özetleri ve insanlar çıktıyı gözden geçirirken iş akışı otomasyonu.
Hâlâ abartıya açık olanlar: ekipleri tamamen değiştirecek tam otonom ajanlar, kusursuz gerçekçilik ve her şeyi güvenle yapan tek bir model. Kısa vadeli kazananlar, AI’ı ürünlerde yeni bir katman olarak ele alanlar—güçlü ama yönetilen, ölçülen ve sınırlandırılan yaklaşımlar.
AI, ürün stratejisini sabit özellikler göndermekten; dağınık, gerçek dünya girdilerine uyum sağlayan yetenekleri göndermeye kaydırıyor. En iyi ekipler artık “hangi yeni ekran eklemeliyiz?” diye sormayı bırakıp “hangi sonucu güvenilir şekilde teslim edebiliriz ve bunu güvenli kılacak hangi emniyetler var?” diye soruyor.
Çoğu AI özelliği küçük bir bileşen setinden kurulur:
Bu bileşenlerden herhangi birini (özellikle UX ve veri haklarını) görmezden gelen bir ürün stratejisi genellikle takılır.
Kullanıcıların zaten güvendiği bir ürün içindeki biraz zayıf bir model kazanabilir; çünkü dağıtım (mevcut iş akışları, entegrasyonlar, varsayılanlar) benimsemeyi kolaylaştırır. Ve güven bileşke etkisi yapar: kullanıcılar sistem belirli aralıkla kusur yapsa bile sistem şeffaf, tutarlı ve verileriyle saygılıysa kabul eder.
Güven, öngörülebilir davranış, mümkün olduğunda kaynak gösterme, “göndermeden önce incele” kalıpları ve “yardım etme” ile “harekete geçme” arasındaki net sınırla inşa edilir.
AI özelliklerinin yerleşmemesinin en yaygın nedenleri:
Bunu inşa etmeden önce kullanın:
AI, girişim oyununu aynı anda iki yöne eğiyor: inşa etmeyi dramatik şekilde hızlandırıyor ve “inşa edebiliyor olmak” artık daha zayıf bir avantaj hâline getiriyor. Eğer “yazılım dünyayı yedi” kodun bir işyeri ölçeklendirebileceğini tarif ettiyse, AI takımları da ölçekleyebilir—çünkü önceden iş gücü gerektiren daha fazla iş artık araçlar ve iş akışlarına sıkıştırılabiliyor.
AI destekli kodlama, tasarım, araştırma ve destek ile çevik bir ekip prototipleri günler içinde gönderebilir, mesajlaşmayı hızlı test edebilir ve uzun planlama döngüleri yerine gerçek müşteri geri bildirimiyle yineleyebilir. Hızlı döngülerin bileşik etkisi önemlidir: daha hızlı döngüler doğru ürün şeklini daha erken keşfetmenizi sağlar ve yanlış olanı parlatmaya daha az zaman harcarsınız.
Uygulamada, birçok dahili araç ve erken aşama ürün için darboğaz artık her satırı yazmak değil, bir iş akışını hızlı ve güvenli bir şekilde kullanışlı bir uygulamaya dönüştürmektir.
AI ayrıca “inşa etme” görünümünü değiştirir. Yeni roller ortaya çıkıyor:
Bu roller sadece teknik değil; tutarsız gerçek dünya ihtiyaçlarını tutarlı davranan sistemlere çevirmeyle ilgilidir.
Herkes özellikleri hızlıca sunabildiğinde farklılaşma odak, hız ve özgüllüke kayar.
Dar bir müşteriye ve acil bir probleme yönelik inşa edin. Bir iş akışını uçtan uca sahiplenin. Rakiplerden daha hızlı öğrenin. Avantajınız alan bilgisi, dağıtım ve güven olur—kısa sürede kopyalanabilir bir demo değil.
AI-öncelikli girişimler gerçek kırılganlıklarla karşılaşıyor. Tek bir model tedarikçisine aşırı bağımlılık fiyat şoklarına, politika riskine veya ani kalite değişikliklerine yol açabilir. Birçok AI özelliği kolayca tekrarlanır; bu da ürünleri metaileştirmeye ve hendekleri inceltmeye iter.
Cevap “AI’dan kaçınmak” değil. AI yeteneğini şu zor kopyalananlarla eşleştirin: özel veri erişimi, iş akışlarına derin entegrasyon veya müşterinin çıktının doğru olması gerektiğinde güvendiği bir marka.
Andreessen’in iyimser çerçevesi genellikle basit bir gözle başlar: yeni yazılımlar önce insanların ne yaptığını değiştirir, gerekliliklerini hemen değiştirmez. AI ile kısa vadede birçok rolde etkisi görev seviyesinde kayma olacaktır—tekrarlayan taslak yazma, arama ve özetleme azalırken, karar verme, müşteri bağlamı ve yargı gerektiren işler artabilir.
Çoğu iş görevler demetidir. AI dil ağırlıklı, desen bazlı veya kural odaklı parçalara girer.
“Sahiplenilebilir” görevlere tipik örnekler:
Sonuç çoğunlukla daha yüksek verim ve daha kısa çevrim süresi olur—rolün kendisini hemen ortadan kaldırmadan.
Benimseme en iyi şekilde bir süreç tasarımı gibi ele alındığında çalışır, rastgele araç bırakmak yerine.
Bazı roller ve görevler küçülecek, özellikle işler zaten standartlaştırılmışsa. Bu nedenle yeniden beceri kazandırma gerçek bir öncelik haline gelir: insanları daha yüksek bağlamlı işlere (müşteri ilişkileri, sistem sahipliği, kalite kontrol) kaydırın ve eğitime erkenden yatırım yapın, baskı acil hale gelmeden önce.
Marc Andreessen, web tarayıcıları döneminden bulut çağındaki yazılıma ve şimdi Yapay Zekâ gibi yeni katmanlara kadar birçok platform geçişine yakın oldu. Sonuçlarına katılmasanız bile, onun çerçevesi kurucuların ne inşa ettiğini, yatırımcıların ne finanse ettiğini ve politika yapıcıların ne düşündüğünü etkileyebilir—bu yüzden stratejinizi ve sorularınızı netleştirmek için faydalı bir “sinyal” olarak değerlendirilmelidir.
Bu, birçok sektörde rekabet avantajının fiziksel varlıklardan ziyade kontrol katmanına (veri, yazılım iş akışları, dijital kanallar üzerinden dağıtım ve performansı ölçüp optimize etme yeteneği) kaydığı anlamına gelir.
Bir perakendeci hâlâ “fiziksel” olabilir; ancak fiyatlama, envanter, lojistik ve müşteri kazanımı giderek yazılım problemleri hâline geliyor.
Hayır. Makale, yazılımın işletmelerin nasıl çalıştığını ve rekabet ettiğini değiştirdiğini söylüyor, ama temel gerçekler geçerli kalır.
Fiziksel kısıtlar hâlâ önemlidir (üretim, enerji, tedarik zincirleri, iş gücü) ve yazılım avantajı geçici olabilir, örneğin:
Platform değişimi, yeni bir hesaplama katmanının yazılımın inşa edildiği ve kullanıldığı varsayılan yol hâline gelmesidir (ör. web, mobil, bulut). Yapay Zekâ şunları değiştirir:
Sonuç: takımlar sabit ekranlar ve kurallar yerine “yetenekler” sunabilir.
Bugün pratik olanlar, hataların yönetilebilir olduğu ve insanın hâlâ devrede olduğu işlerde en faydalıdır. Örnekler:
Kalıp: Yapay Zekâ , insanlar (özellikle başlangıçta).
AI özellikleri kolayca kopyalanabildiği için sürdürülebilir avantaj genellikle şunlardan gelir:
Eğer avantajınız “bir chatbot ekledik”se, rakiplerin yakında aynısını yapacağını varsayın.
Basit bir ön-inşa kontrol listesi:
Başarısızlığın yaygın sebepleri dört grupta toplanır:
Etkili azaltma: kapsamı daraltın, insan incelemesi zorunlu kılın, hataları kaydedin ve gerçek örneklerle yineleyin.
Kapalı AI genelde ağırlıklı olarak API ile erişilen, eğitim verileri, model ağırlıkları veya iç güvenlik yöntemlerine sınırlı görünürlük veren tedarikçilerdir; kullanışlı ve yönetilen altyapı sunar ama bağımlılık oluşturabilir. Açık AI ise açık ağırlıklar, açık kaynak kodu veya araçlar sunabilir; esneklik ve kontrol sağlar ama işletim yükünü artırır.
Pratik yol genelde hibrittir: kapalı API ile hızlıca prototip yapın; ürün ve maliyet profili netleşince yüksek hacimli iş yüklerini seçici olarak açık/özyöneten modellere taşıyın.
Bunu bir araç dağıtımı gibi değil, süreç tasarımı gibi ele alın:
Başlangıç için: yüksek hacimli tek bir iş akışında 4 haftalık pilot çalıştırın ve ölçeklendirmeden önce sonuçları gözden geçirin.