Soft Commitment #208 | Kendi modelini değil, kendi harness'ını geliştir!.. Buzz, Granola, MCP 2.0

Buzz, Granola, OpenRouter, yenilenen MCP, "Full-stack Physical AI" ve dahası... Onlarca içgörü, ürün ve gelişme sizi bekliyor. Son 15 güne Soft Commitment bakışı atmaya hazır mısınız?

Soft Commitment’ın 208. sayısından herkese merhaba!

Soft Commitment tadında ürettiğim kısa video içeriklerime denk geldiniz mi?

1 ayda, 12 video ile 250 binden fazla görüntülenme aldığım videolarımda da tam olarak bu konuları konuşuyorum; yani bolca AI, iş hayatımıza dair yenilikler ve önemli gördüğüm değişimler…

Beni hala Instagram, YouTube, LinkedIn ve Twitter’da takip etmiyorsanız, takibe alın derim.

ACM Agile’dan Sevgili Barış Bal ile, “AI-First HR Workshop” başlığıyla; kurumsal şirketlerin HR profesyonellerini hedef alan bir günlük bir workshop hazırladık. Hem AI paradigmasının HR’ın rolünü ve yol haritasını konuşacağız, hem de bizzat kendi süreçlerinden birini baştan tasarlayıp Claude ile çalışan bir prototipe çevireceğiz.

Tüm detaylar ve kayıt linki burada.

Soft Commitment Podcast

Şu meşhur Spotify yıl sonu raporunda gördüm ki Soft Commitment Podcast, en çok dinlediği podcast olan 160, ilk 5 podcastten biri olan 600, ilk 10 podcastten biri olan ise 1000 kişi var. Teşekkürler!

Bu arada küçük bir not; Soft Commitment Podcast’i, -geriye dönük olarak- YouTube kanalıma da yüklemeye başladık.

Soft Commitment #208’i, bizzat benim sesimle eğitilmiş bir yapay zekâ modelinin yaptığı seslendirmeyle dinlemek isterseniz:

Rastlamanızın pek kolay olmadığı konu, ürün ve içgörülerle, zihninizde daha sonra birleştirmeniz için çok sayıda nokta oluşturmaya çalışacağım.

Son 15 güne Soft Commitment bakışı atmaya hazır mısınız?

Soft Commitment’ı ilgisini çekeceğini düşündüğünüz arkadaşlarınızla paylaşmayı da lütfen unutmayın.

Beraber ve sayenizde büyüyorum/z.

Keyifli okumalar,

Erman Taylan

---

Kurumların kendi AI modellerini değil, kendi harness’larını geliştirmesi

Harness > Model

(Harness ne demek: “Harness, yapay zekâya doğru bilgiyi veren, hangi aracı ne zaman kullanacağını belirleyen ve işi baştan sona yöneten sistemdir.”)

Endor Labs imzalı bir araştırmada, harness’ın AI performansında modellerden daha etkili olduğu açıkça ortaya kondu. Aynı işler için iki farklı harness ile aynı modelleri test eden araştırma, Cursor’ın harness’ının başarısını da gözler önüne serdi. Aynı zamanda benim de savunucusu olduğum harness > model tezini de bi anlamda ispatlamış oldu.

Üstelik harness sadece sonucu değil, maliyetleri de önemli ölçüde etkiliyor.

Input token’lar LLM trafiğinin %90’dan fazlasını oluşturuyor

OpenRouter üzerindeki veri incelendiğinde; input token’ların LLM trafiğinin %90’dan fazlasını oluşturduğu ortaya kondu. Output token’lar, token başına beş kat daha pahalı olsa da bu ağırlıkla toplam maliyetteki etkileri de haliyle çok düşük kalıyor.

Tabii bu noktada konu harness’lara ve oradaki kapanış cümleme bağlanıyor... Modeller değil, input token’ların ne olacağına tamamen harness’lar karar veriyor. Örneğin aynı chat’teki mesajlarınızın tamamı, her bir sorguda tekrar tekrar modele gönderiliyor, bu da input token’ların trafikte bu denli büyük bir yer kaplamasına sebep oluyor. Harness ise hangi bölümü göndermeli, hangisini cache’lemeli gibi kararların verildiği katman.

Örneğin prompt caching, tek başına maliyetleri %80’e kadar düşürebiliyor.

Kendi modelini değil, kendi harness’ını geliştirmek

“Kurumlar için rekabet avantajı oluşturmak noktasında; kendi AI modelini değil, kendi harness’ını geliştirmek doğru bir strateji mi?” diye sorduğunuzu duyar gibiyim; yanıt veriyorum: kesinlikle.

Üstelik harness stratejisinde, Microsoft CEO’su Satya Nadella’nın da söylediği gibi son dönemin güncel başlığı egemenliğinizi de çok büyük oranda korumuş, en değerli olan varlığınızı elinizde tutmaya devam etmiş oluyorsunuz.

Peki bir kurumun kendine ait harness’ında neler olabilir?

• Kurumsal bilgiye erişim kuralları,

• Hangi görevde hangi modelin kullanılacağı,

• Şirket içi tool ve API entegrasyonları,

• Güvenlik ve yetkilendirme,

• Departmana özel sistem promptları,

• Onay mekanizmaları,

• Çıktı kalite testleri,

• İnsan denetimi,

• Maliyet ve token bütçeleri…

Jack Dorsey imzalı Buzz: Slack + Hermes (ya da OpenClaw)

Slack değil, Buzz

Geçtiğimiz sayılarda Slack için dijital dünyanın en kıymetli gayrimenkullerinden birisi demiştim hatırlarsanız. Şirketlerin en az yarısı iletişimlerini ve iş akışlarını bu aracın üzerinden yürütüyor, agentic dünyanın gelişmesiyle beraber aynı zamanda agentic akışlarını da burada kurguluyor.

Jack Dorsey imzalı açık kaynak kodlu Buzz, sadece ücretsiz bir Slack alternatifi değil, aynı zamanda “where people and agents work together” mottosuyla konumlanan bir ürün.

Örneğin burada ürün için güzel bir analiz var.

Kesinlikle Buzz’a alıcı bir gözle bakıp; “biz Slack’i bırakmayız” veya “biz zaten Teams kullanıyoruz” diyerek ürünü bir kenara atmaktansa, sunduğu yeni bakış açılarını incelemenizi öneriyorum.

Ben de bağlamın her şey olduğuna ve agent’larınızın da kendi bağlamınızın üzerinde geliştirilmesi gerektiği tezine katılıyorum... Kesinlikle geleceğin çalışma şekli için kafa açıcı ve doğru bir yaklaşım sunmuş Buzz.

Ama Slack’in -hoş Türkiye’de pek göremesek de- en büyük fark yarattığı nokta aslında ‘network effect’. Yoksa daha önce de söylemiştim, Slack’i bir ürün olarak hiç mi hiç beğenmiyorum. Ama başka bi şirketle beraber iş yapmak istediğinizde; ortak bir grup kurmanız, aynı arayüzden o gruba da ulaşabiliyor olmanız kolay kolay vazgeçilebilecek bir özellik değil. Bu özellik de aslında teknolojiden değil, Slack kullanan network’ün ne denli büyük olmasından geliyor ki buna da network effect -yani ağ etkisi- deniliyor.

Buzz’ı biraz anlamak için kısa kısa aklımda kalanları aktararak bitireyim burayı:

• Konumuz Jack Dorsey olunca Buzz’ın açık kaynak olması zaten şaşırtmadı. Aynı zamanda platform için merkeziyetsiz diyebilirim. Başkalarıyla compute paylaşımı yapabilmeniz de mümkün mesela.

• Agent’lar birer insan gibi kanal açabiliyor, tüm konuşma geçmişine erişebiliyor, işleri delege edebiliyor, paralelde birden çok iş için çalışan agent’lar oluşturabiliyor.

• Agent’ların model seçimi tamamen sizin elinizde, lokalde çalışan modelleri tercih etmek de mümkün. Ya da iş bazlı model değiştirmek de…

• Merkeziyetsizlik şurada da kendini gösterebilir; Nostr isimli açık kaynak bi protokol üzerinden haberleşmeyi sağlayan Buzz’da, compute için olduğu gibi agent’ların işi bitirmeleri için de ödeme yapabileceğiniz bir altyapı var. Bu arada Nostr, Bitcoin’in Lightning Network’ünde de kullanılıyor, yani Bitcoin’in mikro ödemelerde tercih edilebilmesine yarayan, ödemeler için hızlı ve ucuz olan bir uygulama katmanında.

Granola’nın büyük vizyonu exit getirecek

AI’ın bugün en çok kullanıldığı use-case’lerden bir tanesi de toplantılar. Toplantıda not alma, toplantı özeti, toplantı hazırlığı… Öyle ki -bir kısmını benim de burada yazdığım- çok sayıda telefona takılan cihaz ya da kolye formunda donanım çıkmıştı, fizikseldeki buluşmaların notlarını dinlemek/kaydetmek adına. Alanın lider oyuncularından biri olan Granola’ya dönelim…

Hafta içinde Apple Watch’unuzu bu işte kullanabilmenize yarayan özelliğini duyurdu.

Eski Google’lı ve exit’li girişimcilerin kurduğu, son değerlemesi $1.5b olan şirket, belki de rakiplerinden en çok toplantının dinlendiğinin anlaşılmamasıyla ayrılıyor. Evet, ayrı bir sanal profil toplantıya dahil olmadan; Granola işletim sistemi seviyesinde toplantıyı dinliyor. Toplantı biter bitmez toplantının özetini hazırlıyor, özetle chat yapmanıza da izin veriyor. Granola’nın en beğendiğim tarafıysa, güçlü MCP’si ve entegrasyonlarıyla beraber notlarınızı, işe yarar ve iş akışlarının parçası haline getirebilmesi. Granola’yı, bu entegrasyon seçenekleriyle beraber 1 aydır ben de aktif olarak kullanıyorum, bunu da belirtmeden geçmeyeyim.

Gizlilik ihlali konuları

Örneğin Meta’nın akıllı gözlüklerinde video kayıt alınırken bir ışık yanıyor; Granola için de bu doğrultuda gizlilik ihlali bir konu olunca, platform artık dahil olduğu toplantılarda videonun altına küçük bir watermark koyacağını açıkladı.

Gizlilik konusunda daha ilgi çekici konuysa; ödemeyi de şirket yapsa dahi, eğer çalışan paylaşmazsa, çalışanın toplantı notları şirketiyle paylaşılmıyor. Granola, müşterilerinin yoğun ısrarlarına rağmen bu konudaki duruşunu değiştirmemiş.

Büyük resim

Bana sorarsanız yakın gelecekte büyük bir satın almanın öznesi olarak Granola’yı daha yükses sesle duymaya başlayacağız. Kim bilir belki kurucuların eski şirketi olan Google bu satın almaya imza atacak? Bu arada kurucu ortaklardan Christopher Pedregal, eski startup’ını 2018’de de Google’a satmayı başarmıştı.

Peki neden böyle düşünüyorum?

Granola, bir “AI note-taker” uygulaması gibi gözükse de aslında bir company brain şirketi. Geriye dönük toplantı notları, bir şirketin en değerli veri parçalarından birisi olsa gerek, ki bir de bu toplantılara Apple Watch ile fiziksel olanları da ekleyebilirseniz… Granola da ilk günden beri bunun farkındalığıyla bir ürün geliştiriyor.

Platformun bi diğer öne çıkan tarafı da uygulama katmanına olan yakınlıkları. Pro-aktif ve ürünleşmiş iş akışlarını her geçen gün iyileştirmeye devam eden Granola burada da çok güçlü.

Claude’un yeni özelliği: Kendi skill’ini kendin yap

Daha önce çok kez vurgu yaptığım “way of work” konusunda, Claude’dan çok yaratıcı bir ürün geldi. Hatırlarsanız Facebook da çalışanlarının ekran kayıtları üzerinden way of work’lerine hakim olmak istiyordu. Meta’nın amacıysa; bu verileri kendi modellerinin eğitimde kullanmak -ve çalışanların endişesiyle-, sonra da onları devre dışı bırakmak.

Claude’un yeni özelliğinde ise ekran kaydınızı alıyorsunuz, yaptığınız iş her neyse AI bu işi bir skill’e dönüştürüyor. Meta’nın yapmak istediğinin basit ve bireysel versiyonu. Ve bu özellikte kimse sizi değil, siz kendi kendinizi replace etmiş oluyorsunuz. :)

Tabii bu skill’i şirketin AI kütüphanesine eklemediğiniz durumda…

Model Context Protocol’e güncelleme geldi: Yeni MCP’nin farkları ve fırsatları

Öncelikle izlediğim bi röportajdan başlamalıyım; röportajda Poolside CEO'su Eiso Kant MCP’lerin AI’ın geldiği noktada yakında gereksiz kılınacağından bahsediyor. Kendisinin tezi tam olarak şu; modelle veri kaynakları arasıına bir MCP koymak yerine; model için bir sanal makina açıp kod yazmasına izin vermek daha verimli. Yani; modeller artık çok iyi; onlara, nerede hangi aracı çağırmaları (tool calling) veya hangi MCP’yi kullanmaları gerektiğini söylememize gerek olmadan bir amaç verip, loop içinde verdiğimiz amaca ulaşmalarını izlemek yeterli olacak. Zaten MCP de tool calling de (API) AI tarafından kolayca yazılabilecek kod parçaları.

Modellerin iyileşmesiyle skill’lerin de prompt yazmak gibi eski öneminin kalmadığını bizzat deneyimliyorum. Bi benzeri MCP’lerin başına da gelebilir mi, neden olmasın? Ama aşağıda okuyacağınız yeni versiyon çok daha güçlenmiş, orası da kesin.

Neyse, ben geleyim MCP’nin hafta içinde yayınlanan 2026-07-28 güncellemesine;

• En önemlisi, MCP artık stateful bir protokol değil. Stateless bir yapıda çalışabilen MCP’ler, her istek içerisinde gerekli tüm bilgileri tutar hale geldiler. Bu da farklı bir sunucuya anında geçebilme, serverless mimari ve ölçeklenmenin önünü açıyor.

• Ki bu da aynı zamanda MCP yayınlamanın teknik açıdan daha kolay ve yönetiminin de (DevOps tarafı) daha zahmetsiz olması demek.

• Uygulama tarafında daha önce “AI ayağınıza gelmeli” diyordum (#205) ya; oraya daha da fazla yaklaşıyoruz. Artık MCP kullanımında, işlemin ortasında AI bize soru sorabilecek; onaylar alabilecek, maliyetler ve diğer kritik sonuçları önden haber verebilecek.

• MCP özetle daha görünmez hale geliyor ki başarılı protokollerin (mesela HTTP ya da TCP/IP) başarabildiği de tam olarak bu.

• Bu güncelleme ile beraber SaaS’lar için ürünlerini AI ile konuşturmanın önünde yeni bir pencere açılmış oldu. Daha detaylı akışlar, uzun süren işler, kullanıcı bazlı yetkilendirmeler artık mümkün.

• Kurumsal şirketler içinse; kendi içlerinde MCP’lerle; müşteri kayıtlarını, hassas veri ve diğer kritik iş akışlarını agent’lara (çalışanlarına) kontrollü biçimde açabilmenin önü açılmış oldu.

Physical AI: Kalanick’in Atoms vizyonu, fabrikada grevler, ithalat yasakları…

Farklı kurumlarla çalışmaya başladıkça; daha önce ilgi alanıma giremeyen konulara da odaklanabilme şansım olmaya başladı. Ve bu konuların başında da Physical AI geliyor…

Boston Dynamics’in hafta içinde tamamını satın alan Hyundai fabrikasında robotların fabrikaya girmemesi için ültimatom veren işçi sendikasından, ABD’nin yurtdışından (hatta direkt Çin’den) humanoid robot ithalatının yasaklamasına kadar çok gelişme yaşandı. Ama sizinle asıl paylaşmak istediğim; Uber kurucusu Travis Kalanick’in yeni robotik şirketinin aldığı yatırım olacak.

Daha önce sizinle paylaştığım (#200) Atoms, $1.7b yatırım aldı, tura A16Z liderlik etti. Bu arada turun tamamı nakit değil, bi bölümü aşağıda da değineceğim yeni finansman matematiğine uygun olarak borç şeklinde verilmiş.

Atoms, Jeff Bezos’un girişimine benzer olarak aslında büyük bir çatı. Altında otonom maden ve taş ocağı kamyonları, robotik yemek üretimi ve endüstride kullanılabilecek robotları bulunduruyor. Şöyle özetlemek sanırım daha iyi olacak; fiziksel endüstriler için dikey konularda alanla entegre, otonom çalışan cihaz üretimi.

Bu noktada altını çizmek gerekiyor ki Kalanick’in tezi; genel amaçlı humanoid’ler üretmek üzerine yoğunlaşmaktansa, belirli dikeylerde ekonomik değer üreten, özel amaçlı robotlar geliştirmek üzerine kurulu.

Full-stack robotik şirketi: Atoms

Atoms için full-stack benzetmesi yapılabilir. Uber ve sonrasında CloudKitchen ile iki büyük endüstride iki büyük dönüşümü hayata geçiren Kalanick, Atoms için de oldukça “büyük düşünüyor”.

Sermaye yoğun bi model ama Kalanick’in alâmetifârikalarından biri de bu zaten; Atoms sadece robotları üretmiyor; gerçek dünyada uygulanabilir modeli keşfediyor, bazen bir satın alma yaparak endüstriye giriyor, bazen gayrimenkul yatırımı yaparak. Yani Atoms, gerçek dünyada modeli geliştirmek için gereken operasyon verisini ve deployment için ortamı bizzat kontrol ettiği bir modelle ilerliyor.

Atoms şu an üretmek, depolamak ve taşımak gibi üç farklı işleve odaklı gibi duruyor ve bunlar Kalanick’e göre uzun vadede birleşecek konular.

Hatta Kalanick; CPU için üretim, storage için gayrimenkul ve network için de ulaşım benzetmesi yapıyor.

Stripe <> OpenRouter | Birliktelikten neler doğar?

Stripe’ın, OpenRouter’ı $10b ödeyerek satın alacağı konuşuluyor. Henüz haber bir resmiyet kazanmış değil, ama dedikodu üzerine dahi olsa bir pazar okuması yapmak keyifli olacaktır… Dışarıdan bakınca son değerlemesi $150b dolaylarında olan Stripe için; büyük bölümü hisse karşılığında satın alınabilecek olan OpenRouter, son derece akıllıca bir hamle gibi duruyor.

Token (blockchain’in değil, AI’ın token’ı) yeni para birimi olacaksa, bu birimin şu an adeta kontrolünü sağlayan yerlerin başında da OpenRouter geliyor. Bilmeyenler için kısaca şirketlerin modellerle arasındaki köprüyü kuran girişiö, bir model aggregator gibi davranıyor.

İnternetin para birimini ‘döndüren’ Stripe, AI’ın para birimini de kafayı takmış olmasın mı?

Bir ya da iki sayı önce, AI routing konusunun yani “hangi problem için hangi modelin en iyi seçenek olduğu” probleminin büyük bir pazar olduğunu, token bütçelerini de etkileyeceğini söylemiştim. OpenRouter henüz bu problemi çözmüyor, ama çözmeye de en yakın şirket konumunda. 8 milyondan fazla geliştiricinin, trilyonlarca token’ının hangi konularda hangi modellere gittiği gibi çok değerli bir veri üzerinde oturuyorlar.

Diğer yandan OpenRouter ile Stripe; müşterilerinin OpenRouter’a attıkları sorgu ve beraberinde ödedikleri ücret bilgisiyle beraber dinamik ve sonuç bazlı ücretlendirme süreçlerini kontrol edebilir bir hale de geliyor.

Yani eğer fiyatlama AI maliyetine orantılı olacaksa; Stripe bu maliyeti de biliyor olacak.

AI modelleri commodity haline gelmeye devam ettikçe; modelleri sunmak ve orkestrasyonunu yapmak daha da değerli bir hale gelecek.

OpenRouter kendi alanında lider, ama başka büyük oyuncular da bu AI routing işine girdiler ve girmeye de devam edecekler. En başta aklıma gelen isimse; Ramp, Router ürünü ile.

“Bugünün VC’lerinden” yatırım almak

PostHog isimli girişimin (websitelerinin tasarımı çok ilginç, göz atmalısınız) “VC bir araç, din değil” başlıklı yazısını tüm girişimcilere tavsiye ediyorum..

Kurucu motivasyonlarıyla ve iş modeliyle uyuşuyorsa eğer; ne ala, bu araç pekâlâ kullanılabilir. Diğer yandan yazı, ‘bi kere bu yola girdikten sonra dönüş olmadığını’ çok güzel bir dille anlatıyor. Yani yatırım almış bir şirketseniz, sonsuza kadar bu gerçeklikle yaşamanız gerekiyor. Müziğin hiç susmaması lazım, ya yeni yatırım ya da exit… Üstelik hangi şarkının çalacağına karar veren de artık siz değilsiniz. :) Benim asıl değinmek ise bu değil. Bugün, yazıda anlatılan gerçeklik de bir hayli değişmiş durumda…

PostHog ilk yatırımını 2020 yılında alıyor, sadece 6 sene önce belki ama bambaşka bir dünyada yaşıyoruz artık. Bugün; VC’lerin de bizzat onların yatırım yaptığı şirketlerin de başarılısı; düne göre çok daha büyük ölçekte ve daha az sayıda oluyor. AI ile beraber hiçbir alanda ortalama olmanın kıymeti kalmadığı gibi; girişimlerin de VC’lerin de artık ortalama olanlarının kıymeti kalmadı. “Soft Commitment Analiz: VC dünyası değişiyor!“ demiştim bundan 3 sene önce, açıkçası AI bu değişimi bir hayli hızlandırdı.

Çok daha az fon, çok daha az yatırım alan girişim ama çok daha büyük başarı hikayeleri…

Neden? Evet bazı işler hala VC parasına muhtaç, hatta dün olduğundan daha da fazla muhtaç; ama bu işlerden birisi olduğunuza emin misiniz? Bu işlerden çok az çıkıyor, ve bu az sayıdaki örneği de VC’ler pek de risk almadan, gerekirse birlikte fonluyor. Geriye kalan işlerinse;

• Ürün geliştirmesi çok hızlandı, kolaylaştı. Ürünü yapmak, ilk müşterileri kazanmak için artık dışarıdan para gerekmiyor.

• Müşteri büyümesi büyük satış ekipleri ve ‘düz’ pazarlama harcamalarındansa çok daha viral, kurucu odaklı, komünite işlerinden geliyor. Burada da hepimizin bildiği VC matematiğinin dışına çıkıyoruz.

Peki VC parasını ne zaman almak lazım?.. Şirketinizin gerçek büyüme motoru, yatırım sonrası hızlanabilecekse, yatırım alın… Sırf “zaten herkes yatırım alııyor”, “çünkü düzen bu”, “girişim medyasında haber de mi olmayalım?” ya da “böylece şirketin değerlemesi de yükseliyor” diye değil…

Finansman hala bir problem, bu kesin. Ama çözümü bugünün VC’leri mi, daha doğrusu bugünün VC matematiği mi, bence değil… Yeni yatırım modelleri, beraberinde pek tabii ki yeni exit modelleri göreceğimizi düşünüyorum.

Substack ve LinkedIn’den “AI Slop” atağı

Substack, Pangram ile işbirliğine giderek, platformundaki yazılar ve belirli karakteri aşan yorumları AI testine sokup, isteyen kullanıcıların bu testin sonucunu okuyucuyla paylaşabildiği bir özellik yayınladı. Özellik önce bu paylaşımı zorunlu kılıyordu, sonra içerik oluşturuculardan gelen taleplerle beraber bu özellik bir opsiyon olarak kaldı, en azından şimdilik...

LinkedIn de aynı hafta içinde “Seems Like AI Slop” özelliğini duyurdu. Substack’in yaptığı gibi bir teknoloji sağlayıcısıyla anlaşmanın doğru olmadığını düşünen platform, en azından şimdilik bu kararı, yani algoritmasını besleyecek input’ları kullanıcılarına bıraktı… Bana sorarsanız; bu ‘kullanıcıya bırakma kararı’ uzun vadede çalışacak bir tercih değil, illa ki arkaya bir teknoloji koymak şart, çok istiyorsanız pekala içeride de geliştirebilirsiniz.

Şurası kesin, iki platform da tamamen AI ile oluşturulan içeriklere ev sahipliği yapmak, daha doğrusu bunları kullanıcılarına sunmak istemiyor. Ben de bir kullanıcı, ya da daha doğru bir ifadeyle bir okuyucu olarak; bu ucuz AI içeriklerine (ki neredeyse tamamı AI kullanımında da çok başarısız, diğer türlü ilk cümlenin yarısında AI oldukları anlaşılmaz zaten…) maruz kalmak istemiyorum. Bir feed’e girdiğimde; gerçek bir insan ismi ve profilinin altında kendi LLM’imde bulabileceğim satırları okumak değil amacım...

Peki şu an LinkedIn özelinde tablo nasıl…

Aynı Pangram; yaptığı bir araştırmada LinkedIn’de uzun form yazılı içeriklerin, üstelik gerçek insanların bizzat gördüklerinin (bir tarayıcı eklentisi üzerinden analiz yapılmış) %40 oranda tamamen AI’a yazdırıldığını söylüyor.

Bu bir pazar, üstelik büyüyen bir pazar

Son olarak; aynı hafta içinde siber güvenlik girişimi Spur Intelligence da $200m yatırım aldı. Şirket, internet trafiğinin gerçek bir kullanıcıdan mı yoksa botlardan mı geldiğini analiz ediyor. Bunun dışında sahte hesap açma, hesap ele geçirme ve ödeme fraud’ları gibi konular üzerine de çalışan şirket, aslında bir IP Intelligence platformu.

İnternet, gerçek insanlardan çok agent’lar ve bot’ların eline düşmüşken; üstelik gerçek insanlar da %40 oranda (yazılı) içeriğini AI’a ürettiriyorken bu pazarda daha da fazla sayıda yatırım görmeye devam ederiz.

Kapanış…

Soft Commitment’ın 208. sayısı da burada sona erdi. Sonuna kadar okuduğunuz için teşekkürler! Beni sosyal medyada takip ettiniz mi? :)

Buraya kadar okuduysanız, en az bir arkadaşınızla da paylaşmanızı bekliyorum.

Fikir ve önerilerinizi benimle paylaşmak için, direkt bu e-postaya yanıt verebilir veya LinkedIn üzerinden bana ulaşabilirsiniz.

209. sayı 18 Ağustos Salı günü, her zamanki saatinde, e-posta kutunuzda ve favori podcast uygulamanızda olacak.

Sevgiler.