Yapay zeka bugünkü haliyle yazılımı değiştirecek. Ancak tarih bize en büyük değişikliklerin öngörülenden farklı olduğunu gösteriyor. – Jeremy Kahn
Anthropic 2 Şubat’ta Claude Cowork yapay zeka yazılımı için yeni bir özellik tanıttı; bu basit eklenti kullanıcıların iş anlaşmalarını gözden geçirmek ya da gizlilik kapsamındaki anlaşmaları düzenlemek gibi hukuki işleri yerine getirmelerine yardımcı oluyor. İlk bakışta, bu haber pek yer yerinden oynatmadı ancak mali piyasaları derinden sarstı: Yatırımcılar, bu özelliğin pazara çıkışını izleyen 24 saat içinde teknoloji hisselerinin piyasa değerinden 285 milyar dolar silindiğine tanık oldular; özellikle de yazılım satıcıları büyük bir darbe aldı. Daha sonraki haftalarda, bu trend devam etti ve hatta, günümüzde yazılım satıcılarında yaygın olan yazılımın hizmet işi modeli olarak kullanımına atfen “SaaSpocalypse” (software-as-a-service business model) diye yeni bir terim de ortaya çıktı. (Yazılım hisseleri kayıplarının bir kısmını telafi etti ancak yine de ocak ayı sonlarında hala daha önceki değerlerinin yüzde 6 altındaydı.)
Pek çok yatırımcıya göre, mantık basit: Anthropic’te Claude’u gibi yapay zeka modelleri uzmanlaşmış iş yazılımına olan ihtiyacı ortadan kaldıracak. Şirketler yapay zekadan diğer satıcıların yaptığı işleri yapmalarını isteyecek ya da Anthropic, OpenAI veya Google’ın yapay zeka kodlama ajanlarından gereksinimlerine uygun, sipariş üzerine özel yazılım kodlamalarını talep edecek. Her iki durumda da, şirketler Salesforce, ServiceNow ve Microsoft gibi geleneksel satıcılardan ya da hukuk teknolojisi, tedarik sistemleri veya mali planlama yazılımı sunan yüzlerce daha küçük, niş firmalardan pahalı yazılım satın almak zorunda kalmayacaklar. Kıyamet gibi görülen bu görüş hararetli bir tartışmaya yol açtı; bazıları piyasalardaki satışların abartılı olduğunu ileri sürdü.
Bank of America’nın kıdemli analisti Vivek Arya, SaaS işleri hakkında olumsuz konuşan yatırımcıları “sapla samanı birbirine karıştırmak”la, “tutarsız olmak”la suçladı. Hatta yapay zekayı hararetle destekleyen Nvidia CEO’su Jensen Huang CNBC’ye verdiği demeçte, “piyasaların durumu yanlış anladıklarını” söyledi. Yapay zeka ajanlarının hazır yazılımın sonunu getirmek yerine, yazılımı görevleri yerine getirmek amacıyla kullanacaklarını belirtti. Yapay zekanın ortaya çıkışı yatırımcıları mıknatıs gibi çekecek yeni bir gelişme olsa da, SaaSpocalypse tartışmasının merkezindeki temel soru inovasyonun kendisi kadar eski. Teknolojinin her bir yeni parçası yeni olanaklara kapı açıp, mevcut uygulamaların yeniden değerlendirilmesine neden oluyor.
Fortune’un konuştuğu tarih uzmanlarına ve ekonomi teorisine göre, bir inovasyonun kendinden öncekinin yerine geçmesine, bir başka teknolojinin ise tamamen farklı bir yol izlemesi ya da mevcut olanla beraber yol almasına yol açan faktörler değişebilir ve bunları öngörmek zordur. Pek çok durumda, beklenen sonuçlar tamamen farklı bir şekilde ortaya çıkabilir. Örneğin, 1980’lerde ortaya çıkan video kameralarını ele alalım. Video üretim maliyetini ve uzmanlık bilgisine olan ihtiyacı düşürdüğü için bazıları daha fazla film yapılacağını düşündü. Görsel içerikte patlama yaşandı. IMDB’nin rakamlarına göre, 1990’larda pazara çıkan toplam film sayısı 1970’li yıllarınkinin iki katıydı. Ancak video, filmle çekilen ve gişe rekorları kıran prodüksiyonların yerini almadı.
Motion Picture Association of America’nın verilerine göre de, ortalama film üretiminin maliyeti 1980 ila 2007 yılları arasında düşmek yerine üçe katlandı. Aslında olan şuydu: Video ve film tamamen farklı niş pazarlara yerleşti; insanlar eğitim gibi kurgusal olmayan içeriklerde videoya yöneldiler ama film ve profesyonel üretim için büyük stüdyo yapımlarını tercih ettiler. Amatör yönetmenlerin video kameralarını keşfettikleri zamanlarda masa üstü yayıncılık da yaygınlaşıyordu; bu da, ticari baskı işlerinin sonunun geleceği yorumlarının yapılmasına yol açıyordu.
Nihayetinde, şirketler artık kendi “baskı öncesi” tasarımlarını ve mizanpajlarını yapabilirlerdi ve şirketler de kompakt ve renkli lazer yazıcıları kullanarak kendi dokümanlarını basabilirlerdi. Bu durumda, ticari bir yazıcı almaya gerek yoktu. Ancak masa üstü yayıncılık ticari baskıyı öldürmedi. Tam tersine, teknolojinin ortaya çıkışını izleyen on yılda, ABD devlet istatistiklerine göre, ABD’de baskı ve bununla bağlantılı işlerde çalışanların sayısı artarak 1998 yılında yaklaşık 680 bine ulaştı; öte yandan, ticari baskı dükkanlarının sayısı da 1995 yılında 62 binle tüm zamanların rekorunu kırdı. Masa üstü yayıncılık daha fazla sayıda insanın baskı dükkanları açmasını sağladı. Bu teknolojinin ortadan kaldırdığı meslekler ise, dizgici, yapıştırma sanatçısı ve renk ayırma uzmanları gibi baskı öncesi uygulamalardı. Bu mesleklerde 1990’lı yıllar boyunca bir düşüş gözlendi. Bu arada, baskı dükkanlarının çoğalması rekabeti artırdı ve marjları düşürdü. Bu da nihayetinde sektörde konsolidasyona yol açtı; ölçek ekonomilerinde para kazanmanın tek yolu buydu.
Bugüne baktığımızda, yapay zeka kod yazmanın bariyerlerini indirirken, yazılımda da benzer bir durum yaşanabilir mi? Yazılım satıcılarını ortadan kaldırmak yerine, az bulunan, uzmanlaşmış kodlama yeteneklerini işe almak önemini yitireceğinden, belki daha çok sayıda şirket uzmanlaşmış iş uygulamaları yazmak için ortaya çıkacak. Baskıya benzer şekilde, SaaS kar marjları daralarak konsolidasyonu zorlayabilir. Ancak bu yapay zeka SaaS’ı yediği için gerçekleşmeyecek. Yapay zeka SaaS’ı beslediği için bu olacak. New York State University’den ekonomist Lorenz Ekerdt, tarihin geçen yüzyılın büyük bir bölümünde şirketlerin daha da uzmanlaştığını ve daha fazla sayıda yan işi taşeronlara verdiğini belirtiyor.
Yapay zekanın da bu trendi tersine çevirmeyeceğini düşünüyor. “Sanırım, daha fazla sayıda niş yazılımın kullanıldığını ve üretildiğini göreceğiz. Ama eğer, ‘Bu yazılımı kim yapacak?’ diye sorarsak, hala aynı firmaların işe dahil olacağını söyleyebiliriz” diyerek devam ediyor. Niçin? Çünkü yazılım satıcıları zaten yazılımı, güvenlik protokollerini, kod gözden geçirmelerini vs’yi yapmak ve devam ettirebilmek için gereken tüm süreçleri ve altyapıyı elinde bulunduruyor. Oysa yazılım işi dışındaki şirketlerin bu süreçleri yeniden kurgulaması gerekiyor. Yapay zeka bunlardan bazılarını otomatikleştirse de, yazılım dışı şirketlerin bu işleri becerememe ihtimalleri çok yüksek.
Satın almak mı yapmak mı?
Bir şirketin bir şeyi yapmak yerine niçin satın almaya karar verdiğini belirleyen ekonomik teori 1930’ların başlarında İngiliz ekonomist Ronald Coase tarafından ortaya konulmuştu. Coase’ın düşüncesine göre, satın alma veya inşa etme kararlarında büyük ölçüde “işlem maliyeti” ya da şirketin ihtiyaçlarıyla ilgili sözleşme kurallarının belirlenmesi ve uygulamaya konulmasının ne kadar kolay olduğu belirleyiciydi. Metalaşmış üretim girdilerinde işlem maliyeti düşük olduğundan şirketler genellikle satın almayı tercih eder. Ancak oldukça özel bir ürün gerektiğinde ya da şirketlerin gereksinimleri hızla değişiyorsa, makul maliyetle uygun anlaşmalar yapmak zordur ve bu durumda, şirketler bunları kendi bünyelerinde üretmeyi tercih eder. Şirketler aynı zamanda, kendi içlerinde gereken kalitede, sayıda, maliyette ve sürede üretim yapıp yapamayacakları endişelerinin yanı sıra tedarikçinin zaman içinde daha yüksek ödemeler isteyerek fırsatçılık yapabileceği riskini de hesaplamak zorundadırlar. Yapay zeka ve yazılım söz konusu olduğunda, şirketler çalışanlarının işlerini kolaylaştıracak küçük, üretim araç gereçlerinin “vibe kodlamalarına” yani yapay zeka destekli yazılım geliştirmelerine izin verebilirler. Ancak uzmanlığın sınırlı bir rekabetçi avantaj sunduğu muhasebe ya da insan kaynakları yazılımı gibi unsurların söz konusu olduğu durumlarda, şirketler dışardaki satıcılardan almayı daha cazip bulabilirler.
Bu tür satıcılar en iyi kod yazan kişileri ve UX tasarımcılarını işe alabilecek kapasitededirler ve ürün yol haritaları sunabilecek ve geniş çaplı kod tabanlarını tutabilecek süreçlere sahiptirler. Böyle bir senaryoda, yazılım pazarı bir yandan en başarılı mevcut satıcıların giderek büyüdüğü diğer yandan daha niş operasyonların gittikçe daha etkin bir şekilde şirket içi “video kodlama” çözümleriyle rekabet ettiği ikili bir yapıya bürünebilir. Harvard Üniversitesi ekonomistlerinden, Nobel ödüllü Oliver Hart, yapay zeka ve yazılımda pek çok işlem maliyetinin göz önüne alınması gerektiğini söylüyor.
Öte yandan, yapay zeka mevcut yazılım satıcılarının ürünlerini özel müşterilere uygun hale getirebilmelerini sağlayacağından, şirketler kendi yazılımlarını üretmeyi pek cazip bulmayacaklar. Bununla birlikte, Hart’a göre, yazılım satıcıları kısmen de müşterilerinin verilerini kilitleyerek ya da verileri platformlarından çıkarmak için ücret talep ederek kar elde etmeyi tercih edebilirler ve bu durumda da, bu işlem maliyetleri bazı şirketleri daha esnek olmak ve gelecekteki maliyetler üzerinde kontrolü sağlamak için yazılım geliştirmeyi üstlenmeye zorlayabilir.
Bazı şirketler de, yapay zekayla kendi yazılımlarını inşa etmeyi deneyebilirler. Yapay zeka ila SaaS mücadelesi de pek çok kişinin beklediğinden daha yavaş bir şekilde sonuçlanabilir. Bilişim teknoloji tarihinde uzman ve yıllarca IBM’de çalışan, Minnesota Üniversitesi’nden profesör James Cortada, şirketlerin riskleri asgariye indirmek için her zaman yeni teknolojiyi aşamalı olarak benimsediklerini ve SaaS ürünlerinin alımını tamamen durdurup kendi kodlarını yazmaya yönelmelerinin hemen hemen imkansız olduğunu belirtiyor. Cortada, şirketlerin COBOL yazılım dilinde programlamadan C++ ve Java gibi daha modern programlama dillerine geçmesinin kırk yıl sürdüğünü söylüyor.
Ayrıca şirketlerin kendi bünyelerinde sunucu kullanımından buluta geçmeleri için de on yıl beklemek gerekti. Yapay zeka ve yazılım söz konusu olduğunda, Cortada mevcut satıcıların yapay zekayı yazılımla bütünleştirmeye hız vereceklerini ve müşterilerinin de satışa hazır yazılımın yerine yapay zekayı koymaktansa bu seçeneği tercih edeceklerini belirtiyor. Cortada, “İnsanlardan önemli bir şeyi kodlarken yapay zekayı kullanmalarını istemek, saatte yaklaşık 100 km hızla giden bir aracın lastiğini değiştirmelerini istemeye eşdeğer. Son derece riskli” diyerek sözlerini tamamlıyor.