Tüketici odaklı yapay zeka neden geride kaldı?
Generatif yapay zeka devriminin üzerinden üç yıl geçmesine rağmen, ekosistemdeki çoğu girişim hâlâ asıl gelirini bireysel kullanıcılardan değil, kurumsal müşterilerden elde ediyor. ChatGPT gibi genel amaçlı LLM modelleri kısa sürede milyonlarca kullanıcıya ulaşsa da, son kullanıcıya dönük, dar alanlara odaklanan birçok özel uygulama beklenen etkiyi yaratamadı.
Erken dönemde ortaya çıkan video, ses ve fotoğraf odaklı pek çok yapay zeka uygulaması ilgi çekici bulunsa da, daha sonra pazara giren gelişmiş modeller bu alanı kısa sürede dönüştürdü. Sora gibi üst seviye video üretim sistemleri ve Çin kaynaklı açık video modelleri, birçok girişimin rekabet avantajını ortadan kaldırdı.
“Fener uygulaması” etkisi: Platform oturunca özellikleşen işler kayboluyor
Yatırımcılar, bu süreci akıllı telefonun ilk yıllarına benzetiyor. iPhone’un 2008’de piyasaya çıkmasının ardından, basit bir el feneri uygulaması bile en çok indirilen üçüncü parti yazılımlar arasına girmişti. Ancak Apple bu özelliği iOS’a doğrudan entegre edince, o uygulamaların neredeyse tamamı anlamını yitirdi.
Benzer şekilde, bugün birçok tüketici odaklı yapay zeka uygulaması, altında çalışan modellerin hızla standartlaşması ve platformlara entegre edilmesiyle fark yaratmakta zorlanıyor. Yatırımcılara göre asıl kırılma, tıpkı akıllı telefonlarda olduğu gibi, altyapının belirli bir olgunluğa ulaşmasından sonra yaşanacak.
Bu bakış açısına göre, bugün yapay zeka tarafında, mobil dünyada 2009-2010 dönemine denk gelen bir eşiğin hemen kıyısındayız. O yıllar, Uber ve Airbnb gibi dev mobil öncelikli tüketici markalarının doğduğu dönemdi.
Platform tarafında da benzer bir dengelenme sinyali görülüyor. Google Gemini gibi modellerin, ChatGPT ile teknolojik açıdan başa baş hale gelmesi, rekabette daha dengeli bir dönemin başlayacağına işaret ediyor.
Tüketici yapay zekanın önündeki görünmez duvar: Akıllı telefon
Bir diğer tartışma başlığı ise, tüketiciye dönük yapay zeka ürünleri için akıllı telefonların yeterli bir ortam sunup sunmadığı. Yatırımcılar, günde yüzlerce kez elimize aldığımız bu cihazların, aslında hayatımızın sadece küçük bir kısmını görebildiğine dikkat çekiyor.
Bugünkü akıllı telefonlar, kullanıcının çevresini ve davranışlarını yalnızca sınırlı ölçüde takip edebildiği için, yapay zekanın tüm potansiyelini açığa çıkaracak “her an, her yerde” çalışan deneyimler tasarlamak güçleşiyor. Bu nedenle bazı yatırımcılar, beş yıl içinde ana hedef platformun akıllı telefon olmayacağını, bambaşka cihaz türlerinin öne çıkacağını düşünüyor.
Elizabeth Weil, tüketiciye dönük bugünkü yapay zeka uygulamalarını, “garip bir ergenlik dönemi”ne benzetiyor: Henüz olgunlaşmamış, potansiyeli yüksek ama tam olarak neye dönüşeceği belli olmayan bir ara aşama.
Yeni cihaz arayışı: Gözlükler, yüzükler ve ekranı olmayan yardımcılar
Bu nedenle hem büyük teknoloji şirketleri hem de girişimler, akıllı telefonu geride bırakabilecek yeni bir kişisel cihaz tasarlamak için yarışıyor. Ekranı olmayan, cepte taşınabilen yapay zeka asistanlarından; bileklikle kontrol edilen akıllı gözlüklere, yakaya takılan pinlerden yüzüklere kadar pek çok form denendi, deneniyor.
Ancak bugüne kadar piyasaya çıkan pek çok giyilebilir yapay zeka ürünü beklentiyi karşılayamadı. Kullanım senaryoları netleşmeyen, pil ömrü ve ergonomi gibi temel sorunları çözemeyen birçok ürün kısa sürede piyasadan çekildi. Yatırımcılara göre, bu alanda henüz kimse akıllı telefonun yerini alabilecek “doğru formu” bulabilmiş değil.
Kalıcı olabilecek senaryolar: Finans koçu ve kişisel eğitmen
Tüm bu belirsizliğe rağmen, bazı tüketici yapay zeka uygulamaları için güçlü adaylar öne çıkıyor. Bunların başında, kullanıcının gelir, gider, borç ve yatırım alışkanlıklarını sürekli analiz eden, tamamen kişiselleştirilmiş bir yapay zeka finans danışmanı fikri geliyor. Böyle bir sistem, günlük bütçe yönetiminden uzun vadeli yatırım stratejilerine kadar, anlık ve proaktif öneriler sunabilir.
Bir diğer güçlü aday ise, her yaştan kullanıcı için özelleştirilmiş, “her zaman açık” bir yapay zeka öğretmen. Weil, bu tür bir kişisel eğitmenin, başlangıçta yalnızca akıllı telefon üzerinden bile sunulsa, kısa sürede yaygınlaşacağını düşünüyor. Kullanıcının seviyesine ve öğrenme hızına göre içeriği uyarlayan, ödev ve sınavlarda anlık destek sunan bu tür çözümlerin, eğitim alanında kalıcı bir dönüşüm yaratacağı öngörülüyor.
Yapay zeka destekli sosyal ağlar: “Tek kişilik oyun” riski
Yatırımcıların en temkinli yaklaştığı alanlardan biri ise, henüz kapalı şekilde geliştirilen yapay zeka destekli sosyal ağlar. Bu platformlarda, kullanıcının içerikleriyle etkileşime giren binlerce yapay zeka botu bulunuyor. Yorumlar, beğeniler ve paylaşımlar, büyük ölçüde bu botlar tarafından üretiliyor.
Bu model, sosyal medyayı adeta bir tek oyunculu oyuna dönüştürüyor. Yatırımcılar, sosyal ağların çekiciliğinin temelinde, “karşı tarafta gerçek insanlar olduğuna dair inanç” bulunduğunu vurguluyor. Etkileşimin büyük kısmı yapay zeka botlarından geldiğinde, kullanıcıların bu deneyimi uzun vadede ne ölçüde benimseyeceği ciddi bir soru işareti olarak öne çıkıyor.
Özetle, bugün için tüketici odaklı yapay zeka girişimlerinin çoğu hâlâ aradıkları sürdürülebilir iş modelini bulmuş değil. Yatırımcılara göre asıl yarış, platformların olgunlaşması, yeni cihaz türlerinin ortaya çıkması ve gerçekten günlük hayata nüfuz eden birkaç güçlü kullanım senaryosunun netleşmesiyle başlayacak.
-
-
-
-
