Unicorn Olma Yolunda: Bir Sonraki Milyar Dolarlık Girişimleri Küçük Ekipler Kuracak

Anlaşmaları, muhasebeyi, fon toplamayı, ajanları ve iş ortağı süreçlerini tek arayüzde birleştiren özel bir CRM için iki hafta makul bir süre midir? Geleneksel mantık hayır der. Ancak ben bunun örneklerini sık sık görüyorum, çünkü dahili yazılımları inşa etmenin maliyeti düşerken, entegrasyon ve kurulum hala aynı değil.

Bunun yakın zamanda kendi çalışmamızdan bir örnek var. Teknik olmayan ortak kurucu Denis, yaklaşık iki hafta içinde bir dahili CRM inşa etti ve mühendisimiz ile ben orkestrasyon desteği verdik. Denis hâlâ sistemi geliştirirken bazı bölümleri üretim ortamında kullanılıyordu. Sistem, bir yönetim paneli aracılığıyla gerçek bir veritabanına bağlandı, böylece ekip 1000’den fazla müşterinin sağlığını gerçek zamanlı olarak izleyebildi ve ayrıca ortak yönetimi, referans linkleri ve ödeme takibi ile birlikte çalıştı.

Bunu, her hızlı büyüyen ekibin karşılaştığı bir problemi çözmek için inşa etti. Hazır CRM’ler sizi başka birinin iş akışına çekiyor. İhtiyacınız olmayan özellikler öğrenmek için zaman harcarsınız, sınırlamalarla karşılaşırsınız ve sistemi gerçekten nasıl çalıştığınızı yansıtmak için araçları entegre etmek için daha fazla zaman harcarsınız. Altta yatan araçlar mevcut ürünleri öğrenip devreye almaktan daha hızlı geliştirme yapmanızı sağladığında, inşa etmekle satın almak arasındaki eski ticaret değişir ve daha fazla ekip kendi işletme katmanını inşa etmeye başlar.

İrade ve Uygulama Arasındaki Döngüyü Kısaltmak

Piyasa genelinde, AI, bir fikir ve çalışır bir ilk sürüm arasındaki zamanı azaltıyor. Bu değişiklik, bir ajana iyi açıklanmış bir görev vererek kıdemli bir mühendisin inceleyip düzeltebileceği ve kod tabanına birleştirebileceği kadar kullanılabilir bir ilk taslak alabilmenizden kaynaklanıyor. SquareFi‘de, kodumuzun yaklaşık %95’inin AI yardımıyla üretildiğini tahmin ediyoruz ve çekirdek teknik ekibimiz yaklaşık on kişiden dört kişiye düştü. Bu yalnızca maliyet azaltma hilesi değil; unicorn şirketler de yalın kalmaya çalışsa da burada söz konusu olan kaynakların yeniden düzenlenmesidir. Daha az insanla on kat daha fazla yüksek kaliteli kod teslim ediyoruz.

Bu, bizim için çeşitli departmanlar içinde faydalı oluyor. Tasarım ekipleri giderek daha fazla Figma eklentilerini kullanarak tasarımları HTML’ye dönüştürüyor, ardından AI araçlarını kullanarak ilk düzey test için küçük prototipler inşa ediyorlar. Şimdi, kapasite beklemeye gerek kalmadan fikirleri erken test ederek ilerleyebiliriz.

Ajanları, yavaş geri bildirimin dezavantajı yüksek olduğu yerlerde çalıştırıyoruz. Güvenlik ajanları sürekli olarak günlükleri ve güvenlik duvarı faaliyetlerini olağan dışı kalıplar için analiz ediyor ve her GitHub commitini üretim ortamı’a birleştirmeden önce güncel tehdit manzarasına karşılaştırarak analiz eden bir ajan kullanıyoruz. İnsanlar, çok fazla ilgi gösterse bile, bu tür tekrarlı dikkati tutarlı bir şekilde göstermez.

Genel sonuç, eylemlerin daha az el değiştirme ve uzmanların müsait olmasına beklemekten kaynaklanan daha az gecikme ile ilerlemesidir.

Ne Yapacağını Bilmek, Nasıl Yapacağını Bilmekten Daha Önemli

Bir AI ajanından neredeyse her şeyi inşa etmesini isteyebilirsiniz ve bunu bir kişinin aynı ilk sürümü üretmesi için gereken zaman ve maliyetin bir kısmında yapabilirsiniz. Çıkış kalitesi hala talebinizin kesinliği ve doğrulama gücünüzle ilişkili olacaktır.

Çok sayıda startup’ta, şartname kalitesi kısıtlamadır. AI destekli ekiplerdeki en değerli kişiler, genellikle alan derinlemesine anlayan, sistemleri kesin bir şekilde tanımlayabilen ve sonuçları belirsiz iddialara veya temelsiz varsayımlara dayanmadan doğrulayabilen kişilerdir. Yeni iş etiketleri bu gerçekliği takip etmeye başladı, bunlar arasında şartname yazarları, alan sahipleri ve AI orkestratörleri yer alıyor. Etiket, yeteneklerden daha az önemli.

Bu değişim, etkili olan kişilerin kim olduğunu da değiştiriyor. Proje hakkında hızlı bir şekilde anlayabilen ve basit bir şekilde tanımlayabilen güçlü yöneticiler, şimdi ajanlar aracılığıyla niyetlerini çoğaltabildikleri için, birçok mühendisten daha fazla çıktı üretebilirler.

Sık sık diğer kurucular tarafından bana, bu ne kadar ileri gidebileceği soruluyor. Evrensel bir cevap olduğunu düşünmüyorum, ancak felsefenin geleneksel fintech’e iyi uyduğunu düşünüyorum, çünkü bu, karmaşık ancak tanımlanabilir ve test edilebilir sistemlerin bir alanidir.

Evet, İnsanlar Hala İşlere Sahip Olacak

Burada okunmasını istediğim son şey, insan ırkını yok etmek isteyen kötü bir fintech kurucusu gibi görünmektir. Her akıllı organizasyon, insanların işleri yürüttüğünü bilir.

İnanıyorum ki, fintech, disiplin ve hesap verebilirlik gerektirir. AI kısmı, ilkini sağlar, insan kısmı ise ikincisini sağlar. Büyük finansal işlemler insan tarafından kontrol edilmeli. Ajanlar bir ödeme emrini hazırlayabilir, ancak bir insan tarafından imzalanmalıdır. Nihai uyum kararları da yasal sorumluluk taşır. Bir uyum görevlisi karşı tarafı onaylarsa sorumluluk, dosyayı hazırlayan ajanda değil, görevlidedir.

Dolayısıyla soru, her şeyi otomatikleştirip otomatikleştiremeyeceğiniz değildir. Soru, uzmanları yavaşlatan işlerin büyük bölümünü ajanlara devrederken insan muhakemesini en yüksek riskli anlara nasıl ayıracağınızdır. Uyum hazırlığı buna iyi bir adaydır. Olumsuz haber taramaları, karşı taraf analizi ve belgelerin bir araya getirilmesi otomatikleştirilebilir; böylece uyum görevlisi büyük ölçüde hazırlanmış bir dosya alır ve zamanını karara ayırır.

Bu kombinasyon verimlidir ve hesap verebilir.

AI-İlk Olmak Nasıl Yapılır

Çok sayıda ekip, AI-ilk olduklarını söylüyor ve bunu, aynı altyapının üzerine bir sohbet arayüzü olarak anlıyorlar. Ben, AI’yi daha çok dahili bir işletme modeli olarak ilgileniyorum.

Çalışmamızda, AI’yi ağır bir şekilde dahili olarak kullanıyoruz, ancak ürün düzeyinde AI şu anda destek ve muhasebe ajanları gibi belirli alanlarla sınırlıdır. Bu, daha çok ideolojik bir sınır değil, pratik bir sınırdır. Risk, finanstaki davranış farklıdır ve ürün otonomisi dikkatli kısıtlamalara ihtiyaç duyar.

Beğendiğim bir trend, geliştiriciye yönelik altyapının, ajan iş akışlarına bağlanmasını içerir. Örneğin, geliştiricilerin bizim API’mizle daha kolay entegre olabilmeleri ve bizi kendi ajanlarına bağlayabilmeleri için bir SquareFi MCP sunucusu çıkarmayı planlıyoruz. Bunun pratik kullanımı, finansınızı analiz edebilen, bir ödeme emrini hazırlayabilen ve sonra imzalamanızı isteyen bir finans ajanıdır.

Bu nedenle, önde gelen laboratuvarlar modellerin henüz yüksek riskli, geri dönülmez kararları özerk biçimde almak için donanımlı olmadığını kamuoyu önünde savunduğunda dikkat kesiliyorum. Fintech, hatalar zararsızmış gibi davranamaz.

Bu, Şimdi İnşa Eden Kurucular İçin Ne Anlama Geliyor

Denis’in inşa ettiği CRM, bir dahili proje idi, ancak daha geniş bir gerçekliği temsil ediyordu: inşa etme maliyeti düşerken, koordinasyon hala zordu. İletişim, genellikle bir yumuşak beceri olarak muamele görse de, değeri artıyor ve teknik olarak yetkin kişiler, makinelerin işlerini daha hızlı ve daha ucuza yapabildiği bir ortamda hayatta kalmak istiyorsa, buna yatırım yapmaları gerekiyor.

Bu bağlamda, sessiz düşünme zamanını korumak önemli oluyor. Ajanlar ne kadar hızlı çalışabiliyorsa onlara yön vermeden önce durup düşünmek o kadar değerli hale geliyor. Karmaşık bir mimariyi derinlemesine anlamak ve sonra bir ajana tarif etmek, kalitenin belirlendiği yer.

Eğer Tekrar Başlasam, Üç Disiplin Üzerinde Odaklanırdım.

• İlk olarak, kendimi ve ekibimi daha iyi şartname yazmak için eğitecektim. Problemi çözebilen, başarıyı tanımlayabilen, başarısızlığı tanımlayabilen ve testleri tarif edebilen kişiler istiyorsunuz. Bu, operasyonel mükemmelliğin yeni standardı.
• İkincisi, katı bir doğrulama kültürü oluştururdum. AI, hızlı bir şekilde teslim etmenizi sağlar, ancak aynı zamanda hızlı bir şekilde hatalar teslim etmenizi de sağlar. Avantajınız sadece hızdan değil, aynı zamanda yüksek standartlarla iyileşmekten gelir.
• Üçüncüsü, insan yargısını kıt bir kaynak olarak görür ve korurdum. Yüksek riskli alanlarda, ekipler, hazırlama ve tekrarı ajanlara devrederek, karar verme yetkisini sorumlu insanlarla tutarak daha iyi performans gösterir.

Rekabet avantajı, test etme ve iyileştirme yönünde kayıyor, çünkü eğimi değişti. Küçük ekipler, daha önce çok daha büyük organizasyonların gerektirdiği şeyi artık üretebiliyor, çünkü ajanlar iletişimi ve koordinasyonu çok daha sorunsuz hale getiriyor. Bu, yetenek ihtiyacını ortadan kaldırmıyor, ancak yetenek anlamına gelen şeyi yükseltiyor.