Özgür Orhangazi
1 Kasım 2026
ABD merkezli yapay zekâ şirketi Anthropic, ChatGPT’nin geliştiricisi olan OpenAI’dan yapay zekânın nasıl geliştirileceği konusundaki görüş ayrılıkları nedeniyle ayrılan bir grup araştırmacı tarafından kurulmuştu. Yapay zekâ modeli Claude’ı geliştiren Anthropic’in başlıca yatırımcıları arasında Google ve Amazon yer alırken şirket bir yandan da Microsoft ile geniş kapsamlı iş ortaklıklarına sahip. Kurumsal müşterilere odaklanarak hızla büyüyen şirket, 26 Ekim’de halka arz başvurusunda bulundu. ABD’de hisselerini borsada satışa sunarak halka açılmak isteyen şirketler, faaliyetleri, mali durumları, yatırım planları ve karşılaşabilecekleri riskler hakkında ayrıntılı bir izahname sunmak zorundadır. Anthropic’in sunduğu geniş kapsamlı dosya, bir yapay zekâ şirketine içeriden bakmak için bize bir fırsat sunuyor.
Dosyada sunulan mali veriler çarpıcı. Şirketin 2024’te 386 milyon dolar olan geliri, 2025’te 4,6 milyar dolara, 2026’nın sadece ilk yarısında ise 16,3 milyar dolara ulaşmış. Eylül 2026 itibarıyla geriye dönük 12 aylık dönemde Anthropic’in en az 1 milyon dolar gelir elde ettiği 1.900’den fazla müşterisi bulunuyor. Bunların yaklaşık 250’sinin her biri ise şirkete yıllık 10 milyon doların üzerinde ödeme yapıyor. Bu veriler yapay zekâ hizmetlerine yönelik talebin ne kadar hızlı büyüdüğünü gösteriyor. Yapay zekâ, sadece geleceğe dönük beklentilere dayanan bir yatırım alanı olmaktan çoktan çıkmış ve önemli bir ticari faaliyet alanı haline gelmiş durumda. Fakat hızlı gelir artışına rağmen şirket 2026’nın ilk yarısını 693 milyon dolarlık faaliyet zararıyla kapatmış.
Anthropic’in müşterileri yapay zekâ modellerini hangi alanlarda kullanıyor diye baktığımızda üç ana alan göze çarpıyor. Birincisi, yazılım geliştirme, yazılımlardaki güvenlik açıklarının tespiti, araştırma, veri analizi, finansal analiz ve belge hazırlama gibi işlerde yapay zekâ çalışanların üretkenliğini artırmak için kullanılmakta. İkincisi, müşteri hizmetlerinden idari işlemlere bir dizi alanda yapay zekâ daha önce insanlar tarafından yapılan işlerin kısmen ya da tamamen bu sistemlere devredilerek iş süreçlerinin otomasyonunda kullanılmakta. Üçüncü genel kullanım alanı ise özellikle yazılım geliştirme, bilgi işleme gibi bilgi yoğun hizmetlerde şirketlerin mevcut ürün ve hizmetlerine yapay zekâ özellikleri eklemesi ya da doğrudan yapay zekâya dayalı yeni ürünler geliştirmesi olarak karşımıza çıkıyor.
Örneğin, Anthropic’in geliştirdiği Claude Code, yazılım geliştirme sürecinde bilgisayar kodu yazmak, mevcut kodlardaki hataları bulmak ya da çeşitli testler yapmak gibi bir dizi işi yürütebiliyor. Eylül 2026’da Anthropic’in kendi yazılım kodlarının yüzde 90’ından fazlası Claude tarafından yazılmış. Bu örnek, en azından bu alanda, üretim sürecinin örgütlenmesinin de değişmeye başladığını gösteriyor. Claude CoWork uygulamasında ise sistem yalnızca soruları yanıtlayıp öneriler sunmanın ötesine geçerek birden fazla aşamadan oluşan işleri belirli ölçülerde bağımsız bir biçimde gerçekleştiriyor. Farklı bilgisayar uygulamalarını kullanıcının verdiği görevler doğrultusunda kendi kendisine kullanarak verilen bir işi tamamlayabiliyor. Böylelikle iş süreçlerinin bazı bölümleri doğrudan yapay zekâ tarafından üstleniliyor.
Tabii yapay zekânın bugün neler yapabildiğinden belki de daha önemlisi gelecekte neler yapabileceği. Söz konusu dosyada şirketin gelecekteki yapay zekâ kullanım alanlarına dair beklentiler de geniş yer tutuyor. Bu beklentilerin başında bilimsel araştırmaların hızlanması geliyor. İlaç geliştirme gibi alanlarda şimdiden kullanılmaya başlanan yapay zekânın gelecekte araştırmaları çok daha fazla hızlandırması ve yeni ilaç ve malzemelerin geliştirilmesine, hastalıkların erken teşhisine ve kişiye özel tedaviler geliştirilmesine katkıda bulunması bekleniyor. Diğer beklentiler arasında eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenme olanakları, enerji sistemlerinin daha verimli yönetilmesi ve giderek daha karmaşık işleri üstlenebilecek yapay zekâ sistemleri yer alsa da bunların ne ölçüde ve hızda gerçekleşeceği belirsizliğini koruyor.
Yapay zekânın ekonomik etkilerini çok daha geniş alanlara taşıyabilecek bir diğer gelişme ise bilgisayar başında gerçekleştirilen işlerin ötesine geçerek fiziksel üretim süreçlerinde de kullanılmaya başlanması. Anthropic, robotik, sanayi üretimi ve lojistiği yapay zekânın gelecekteki önemli kullanım alanları arasında sayıyor. Bu da yapay zekâ sistemlerinin laboratuvar cihazlarını, robot kollarını ve başka makineleri yönetmesi üzerinde çalışılması anlamına geliyor. Böylelikle yapay zekâ sadece bilgisayar başında bilgi işleyen bir sistem olmakla kalmayıp fiziksel üretim süreçlerini de yönlendiren bir teknolojiye dönüşebilir. Örneğin Anthropic, yapay zekâ sistemlerinin mikroskopları, laboratuvarlarda kullanılan sıvı işleme cihazlarını ve robot kollarını kontrol edebilmesini sağlayan bir teknoloji geliştirdiğini açıklıyor. Henüz deneme aşamasındaki bu tür uygulamalar, yapay zekânın belirli fiziksel görevleri yerine getirebilmesine olanak tanıyor. Ancak tek tek cihazların yapay zekâyla yönetilebilmesi, fabrikalardaki üretim süreçlerinin bütününün yapay zekâ tarafından otomatik olarak yönetilebildiği anlamına gelmiyor. Bunun içinse yalnızca yapay zekâ modellerinin daha ileri düzeyde gelişmesi yeterli değil. Bu sistemlerin makinelerle ve üretim altyapısı ile bütünleşmesi gerekiyor. Dolayısıyla fiziksel üretim alanındaki dönüşümlerin hızı teknolojik olanaklara bağlı olduğu kadar aynı zamanda uygulama maliyetlerine ve yapılacak yatırımlara bağlı olacaktır.
Anthropic’in halka arz dosyası bize yapay zekânın ekonomik sonuçlarının başında emek üretkenliği ve istihdam üzerindeki etkilerinin geleceğini bir kez daha gösteriyor. Yapay zekânın bazı işleri ortadan kaldıracağı, mevcut mesleklerin bir kısmının içeriğini değiştireceği ve yeni faaliyet alanları yaratacağı açık. Ancak yapay zekânın istihdam ve ücretler üzerindeki etkilerini sadece teknolojik gelişmenin hangi aşamada olduğu değil, bu teknolojinin hangi ekonomik ve toplumsal ilişkiler içerisinde kullanıldığı belirleyecek. Aslında kârlılık açısından da benzer bir durumdan söz edebiliriz. Maliyetlerini yapay zekâ kullanarak düşüren bir şirket, başta rakiplerine karşı bir avantaj sağlayarak kârlarını artırabilse de rakiplerinin de aynı teknolojiyi kullanmaya başlamasıyla birlikte bu avantajın ortadan kalkması ve artan rekabetle birlikte maliyet düşüşlerinin fiyatlara yansıması mümkün. Elbette yapay zekânın bir işi yapabiliyor olması, o işin daha düşük maliyetle yapılabileceği anlamına gelmiyor. Yapay zekâ hizmetlerinin maliyetleri ve bunların iş süreçlerine uyarlanması için yapılacak harcamalar da hesaba katıldığında sağlanacak net kazanımlar sektörler ve faaliyetler arasında önemli farklılıklar gösterebilir. Yapay zekâ modellerini geliştiren şirketler ve bunun arkasındaki altyapının sahipleri de kullanıcıların elde ettiği ekonomik kazanımlardan pay almaya çalışacak ve bunlar arasında da bir bölüşüm mücadelesi ortaya çıkacaktır. Geçtiğimiz yazılarda ele aldığımız borçluluk ve aşırı birikim tartışmaları da yapay zekâ kullanımının yaygınlaşmasının bu alandaki yatırımların yeterli kârlılıkla değerlendirilebilmesinin garanti olmadığına işaret ediyordu. Tabii yapay zekâ hizmetlerini sağlayan şirketlerin kârlılığı ile bu hizmetleri kullanan şirketlerin kârlılığı birbirinden farklı meseleler. Yapay zekânın yaygınlaşması, ne kullanıcı şirketlerin kârlarının artacağını ne de bu teknolojiyi geliştirmek için yapılan büyük yatırımların yeterli getiriyi sağlayacağını garanti ediyor.
Kısacası, yapay zekâ giderek daha fazla ekonomik faaliyette kullanılan, milyarlarca dolarlık gelir yaratan büyük bir hizmet sektörüne dönüşmüş durumda. Ancak yapay zekâ şirketlerinin hızla artan gelirleri, bu teknolojilerin ekonominin bütününde ne ölçüde üretkenlik artışı ve ek üretim sağladığını göstermiyor. Bunun için yapay zekânın üretkenliği ne ölçüde artıracağına, yeni faaliyet alanları yaratıp yaratmayacağına ve ortaya çıkan ekonomik kazanımların kimler arasında paylaşılacağına bakmak gerekecek. Nihayetinde, yapay zekânın büyük bir iş alanına dönüşmesi ile ekonominin bütününe büyük kazanımlar sağlaması aynı şey olmayacak.
