Ramp ve Stripe, Yapay Zeka Temelli Görevler Etrafında Yeni Gelir Kaynakları Oluşturuyor

Yazar: Simon Taylor

Derin Akış TechFlow

Derin Akış Öne Çıkar: Yapay zeka, sadece verimlilik artışı değil, aynı zamanda daha önce var olmayan yeni müşteri görevleri getiriyor: token harcamaları, vekil kimlik, model yönlendirme. Ramp ve Stripe, bu görevler etrafında yeni gelir havuzları oluşturdu; değerleme hikayeleri sadece büyüme değil, AI-native'e yapılan bahis. Bu “yeni görev” haritasını anlamak, yatırımcılara kimin kazandığını ve kimin elenmesi gerektiğini ayırt etmeyi kolaylaştırır.

🧠 Yapay Zeka yeni müşteri soruları yaratıyor

Bu sorunların çözümü, sonraki nesil finansal ürünlerin oluştuğu yerdir. Token harcamaları, temsilci kimlikleri ve model yönlendirme, AI'den önce neredeyse yoktu.

Ramp, 44 milyar dolarlık bir değerlemeye sahip olarak 750 milyon dolarlık finansman topladı. Bu para aslında gerekli olmayabilir; ancak bu sermaye artırımı, parlak büyüme üzerinde değil, AI-native olma konusunda tutarlı bir hikâye satın alıyor.

Bu hikâye güvenilirdir, çünkü AI tarafından oluşturulan müşteri görevleri etrafında kendini yeniden inşa ediyor. Örneğin, Router, her istek için en düşük maliyetli ve en yüksek kaliteli modeli buluyor; Ramp'a göre bu, müşterilere %40 maliyet tasarrufu sağlıyor. Stripe, benzer bir teknoloji yığını oluşturuyor: alt katman ödeme, Metronome kullanım bazlı ölçüm ve faturalandırma sorumluluğunda, üst katman ise OpenRouter'un 400'den fazla model arasında trafiği yönlendirmesi. Üst katmana 7 milyar doların üzerinde ödeme yapıldığı rapor ediliyor.

Her yatırımcı, özellikle büyümeye odaklı yatırımcılar, AI'nın hızlı yükselişinden faydalanarak daha kalıcı hale gelen şirketleri arıyor. Yatırımcılar, faydalananları tutmak istiyor, mağdurları ise kaçınıyor.

Bu hafta üç kurucuyla konuştum. Üçü de AI-native adıyla büyük finansman aşamasına yaklaşıyordu. Üçü de bana aynı soruyu sordu:

AI doğurganı olarak nasıl konumlanmalıyız? Ürünümüz ne olmalı?

Onlar konum sorusunu soruyor. Ben cevabın ürün sorunu olduğunu düşünüyorum.

Bu yazı benim yanıttır.

Hızlı Harita:

Hangi konumdasınız: kabul eden, faydalanan mı yoksa yerli mi

Yapay zeka, bir görev basamakları oluşturdu: Eskiden yapılan görevleri daha iyi yapmak; çekirdeğin yanındaki yeni görevler; kimse çözmemiş yeni görevler

Neden ajansınızın dağıtım stratejisi gerekiyor?

Şu anda ne yapmalısınız

Bu makale için Clayton Christensen'in en faydalı görüşü şudur: Müşteriler ürününüzü satın almaz, ürününüzü bir görevi yerine getirmek için kiralar.

Finansal alandaki görevler, masrafımı ödemek, faturalarımı denetlemek ve dolandırıcılığı yönetmek içindir. Bu görevler, yapay zekadan önce var idi. Modern modeller bunların bir kısmını daha hızlı, daha ucuz ve daha az insan gücüyle yapabilir, ancak müşteri uyanınca hâlâ aynı şeyi ister.

AI, ikinci bir görev de yarattı: token harcamalarımı izlemek; her çıkarım isteğini en iyi modele yönlendirmek; kimliğimi ve banka hesabımı vermeksizin temsilcimin alışveriş yapmasını sağlamak.

AI bu sorunları getirmeden önce kimse bu görevlere sahip değildi.

Bir 2x2 matris aracılığıyla AI nesil olmak nasıl olur diye düşünüyorum.

Görev: Eski müşteriler için görevler sürekli var (örneğin, dolandırıcılığı yönetme), ancak AI tarafından oluşturulan görevler teknolojiyle birlikte ortaya çıkar (örneğin, token harcamalarımı yönetme).

Şirket: AI'den önce var olan bir şirket veya ürün ya da sadece AI nedeniyle var olan bir şirket.

İkisini birlikte bu şekilde mi koyuyorsunuz?

Eski müşteri görevi

Yapay Zeka tarafından oluşturulan müşteri görevleri

Mevcut şirket / ürün

Nubank / NuFormer

Ramp ve Stripe

Modern AI olmadan mümkün olamaz

Harvey, Hebbia ve Rogo

OpenRouter ve fal

Sol üstte derinlik kullanımı yer alıyor. Nubank, daha iyi kredi kararları almak için NuFormer kullanıyor, ancak kredi verme eski bir bankacılık görevidir.

Sol altta Harvey, Hebbia ve Rogo'nun konumları: Bu ürünler, modern modeller ortaya çıkmadan önce var olamazdı ve daha önce var olan hukuki ve finansal araştırmaları yapıyorlar.

Sağ tarafta kuyruk var. AI, müşterilere yeni satın alınabilir şeyler sunduğunda, Ramp ve Stripe zaten iş yapıyor. OpenRouter ve fal, çıkarımın bir endüstri haline gelmesi nedeniyle anlamlı.

Bu, bir şirketin birden fazla kutuyu kaplayabileceğini de anlamına gelir. Ramp'ın harcama ürünü sol üstte; token panosu ve Router sağ üstte. Stripe'ın ödeme işi sol üstte; Metronome ve OpenRouter, onu tablonun sağ tarafına çekti. Şeyler nadiren 2x2 matrise temizce sığar.

Bu yüzden lütfen size bir başka kavram daha sunmama izin verin.

Şirketin tutumunu tanımlamak için üç etiket buldum:

Alıcılar, mevcut ihtiyaçlarını karşılamak için AI hizmetlerini kullanır. Belki de bir yardımcı eklediler. Burada gerçek değer var. Daha hızlı, daha ucuz ve daha sade hale gelebilirler, ancak satış hattı yapısı değişmez. Çoğu ajan ekleyen SaaS şirketi bu kategoridedir.

Kullanıcılar, eski görevleri daha iyi yapar ve komşuda AI tarafından yaratılan yeni ihtiyaçları yakalar. Ramp veya Stripe, en temiz örneklerdir. Harcama yönetimi hâlâ temel görevdir; token maliyet yönetimi ve model yönlendirme ise yanındaki yeni gelir kapılarıdır.

Yerli halklar yeni ihtiyaçlar nedeniyle var. OpenRouter, 400’den fazla model arasında istekleri yönlendiriyor. Fal, üretken medya çıkarımını büyük ölçekli olarak çalıştırıyor. Çıkarım satılabilir olmayan bir dünyada, bu iki şirketin de işi olmazdı.

Bu resim, talebin nereden geldiğini gösteriyor.

Görev, fırsatların nerede olabileceğini size söylüyor. AI-native olmak basamaklıdır: alt kısım tanıdık, üst kısım henüz çözülmemiş harika sorunlardır. O zaman benimle birlikte yukarı çıkalım.

Yapay zeka tabanlı operasyon modeli, şirketlerin biçimini, yönetimini ve işletim sistemini değiştirmektedir. Takımlar, çalışanlar etrafında dışarıdan eklentiler oluşturur, iç verilere erişir, becerileri paylaşır ve kimin ne yapabileceğini değiştirir. Ürün yöneticileri ve tasarımcılar kodu canlı hale getirmeye başlar. Mühendisler ürün alanına daha da girer. Takımlar kendi iç araçlarını oluşturur. (Daha fazla bilgi için Yapay Zeka Operasyon Modeli Raporu’na bakın.)

Bu bilet. Sizi hızlandırır, ancak yalnızca bununla ne sattığınızı değiştiremez.

Bazı AI-native ürünler çok eski görevlere hizmet eder. Bu, onların native olma derecesini azaltmaz.

AI ortaya çıkmadan önce uygunluk taraması, belge ve e-posta eşleştirmesi, hukuki araştırmalar ve finansal raporlama sıkıcı kağıt işleriydi. Beacon, Sardine*, Gradient Labs, Harvey, Hebbia ve Rogo, modern modellerle yüzlerce belge ve veri kaynağını özetleyip cevaplar veriyor ya da süreçleri yönetiyor. Bu ürünler birkaç yıl önce tamamen yapılamazdı. Ancak görevler kendileri çok eski.

Ben Sardine'in danışmanıyım.

Eğer harcama yönetimi, hesap yönetimi veya insanlara ödeme yapma konusunda yardımcı oluyorsanız, eski müşteri görevleri hâlâ mevcut, ancak yanlarında yeni görevler de ortaya çıktı. Birkaç farklı çeşidi var.

Görev: AI kullanımınızı yönetin. Ramp'ın token panosu, var olan bir ürün içinde yaşayan bir AI tarafından oluşturulan bir görevdir. Maliyet panosunun yenilik olmadığını iddia edebilirsiniz. Vantage ve Datadog yıllardır bulut ve hesaplama giderlerini fiyatlandırmaktadır. Fark, fatura gibidir. AI size bir token faturası verene kadar, kimse token maliyetlerini sınıflandırmak, tahmin etmek veya COGS ile OpEx'i ayırt etmek zorunda kalmamıştı. Ramp'ta, AI token giderleri 2025 Haziran ile 2026 Haziran arasında 20,7 kat arttı. Metronome şimdi Stripe'a ait ve bu kullanımın ölçümünü ve faturalandırmasını yapmaktadır.

Çalışma: Akıllı ajanınıza ürünümüze bağlanmasını ve görevinizi tamamlamasını sağlayın. Mercury, Visa, Ramp gibi şirketler komut satırı arayüzü (CLI) sunmaya başlamıştır. Eski nesil Stripe, yedi yıl önce kendi CLI'sini yayınlamıştı. Ancak Claude Code'un çıkarılmasından sonra kullanım hızı patlak verdi. CLI, uygulama veya web sitesi yerine komut satırı (terminal) kullanan bir kullanıcı arayüzüdür. Ajanlar bu arayüzlerin daha kolay navigasyon sağladığını düşünüyor. Ayrıca CLI kullanmak çok daha az token tüketir. Örneğin, Ramp CLI'sini --agent modunda çalıştırdığınızda işlem JSON olarak döner ve yaklaşık 105 token tüketir. Aynı işlemi --human modunda çalıştırdığınızda, biçimlendirilmiş gösterim için 280 token gerekir. İşte bu, “insan olmayan müşteriler” için tasarlanmış bir ürün arayüzüdür.

Çalışma: Mağazanızın AI agenleri tarafından keşfedilmesini sağlayın. Z nesli neredeyse üçte biri, ne alacağını araştırmak için Google yerine AI kullanıyor. Mağazanız ve SKU’lar orada değilse, fırsatları kaçırmış olabilirsiniz. Shopify, WooCommerce ve e-ticaret ticaretçilerine destek olan ödeme hizmet sağlayıcıları (PSP) şimdi bunu optimize ediyor.

Yapay zeka, mevcut iş modelinizin yanına tamamen yeni bir ihtiyaç sınıfı yarattı. Sizin fırsatınız, bu ihtiyaçlara hizmet edecek arayüzleri oluşturmak. Tüm işinizi hemen dönüştürmenize gerek yok.

Ancak bir gelecek hayal edin: agentler, internet trafiğinin, ticaretin ve ekonominin %80 ila %90'ını oluşturuyor. Bu biraz bile olsa gerçekse, şirketinizi ve hikayenizi nasıl yeniden konumlandırırsınız? Oluşturduğunuz temel değer birimi nedir? Bu, hangi müşteriye nasıl uygulanır?

Bu düşünce deneyiminde, AI'yi mevcut işlerin üzerine eklenen bir fonksiyon olarak görmemeliyiz.

AI patlamasından önce var olmayan bazı sorunlar vardır. Bunlar sadece AI'nın basit kullanımından kaynaklanmaz.

Bu aracın verilerimi nasıl işleyeceğini veya aldığı kararları nasıl güvenebileceğim? Üçüncü taraflar tarafından geliştirilen araçların iş süreçlerinizle etkileşime gireceği bir dünyaya giriyoruz. Bunların güvenli, güvenilir, gizliliği yönetebilir ve arkasında yasal bir varlık olduğunu garanti edebileceğiniz bir yöntem gerekiyor. Basit model, aracın mevcut SaaS sağlayıcınızın içinde yer almasıdır. Ancak araçlar giderek ürünün kendisi haline geliyor. Bunlar Anthropic gibi bir laboratuvar, bir startup veya iç bir departmandan gelebilir. Şirketlerin bu araçları ambalajlamak için Primitive gibi bir kabuk veya kontrol düzlemi oluşturduğunu veya satın aldığını görüyorum. Alternatif bir yöntem de AIUC, hedefi araçları sigortalama ve sertifikalama.

Bu agente nasıl güvenebilirim? Bir agent, mağazanızda bir şey satın almaya çalıştığında, itibarını veya kimin oluşturduğunu nasıl öğrenirsiniz? Kullanıcı, o agentin alışveriş yapması için doğrulandı mı? Şu anda Google’ın A2A’sı, Visa’nın Trusted Agent Protocol’ü ve FIDO’nun kimlik standardını oluşturması gibi yeni standartlar var. Ancak hâlâ çok erken aşamadayız. Natural Payments, Skyfire ve A-comm gibi şirketler burada bayraklarını dikiyorlar. Bunlar, agent ticareti iş akışlarında agentlerin gerçek para hareketlerini yönetiyorlar.

Daha düşük maliyetli çıkarım ve hesaplama gücü nasıl elde edilir? Brex, şirketin ilk OpenAI veya Anthropic API ücretini ödedikten sonra beş ay içinde ilk açık hesaplama sağlayıcısını ekleyeceğini belirtiyor. Beş ay. Bir dakika önce model laboratuvarlarına API ücreti ödüyordunuz, bir sonraki dakika Together AI, Fireworks ve Baseten arasında karşılaştırma yapıyordunuz. İş yükünün nerede çalışacağını kararlaştırıyorsunuz ve maliyetleri nasıl kapatmak için maliyetlerle ilgili görüş alıyorsunuz. AI, bir yazılım tedarik zinciri yaratmış ve ardından bunun altında sermaye yığını inşa etmeye başlamıştır. Nvidia ve Wall Street, bu katman etrafında 500 milyar dolar harekete geçirmeye çalışıyor.

Kaynak: Brex Benchmark; Brex kart ve fatura ödeme verileri, Ocak 2021 – Haziran 2026

Bu işler, fonksiyonlardan daha büyüktür. Ürün, veri, kimlik ve finansman arasında geçiş yaparlar. Bir kez ürün arasında geçiş yaptıklarında, soru müşterinin bunların üzerinde kimin oturduğuna güvenip güvenmediğine dönüşür.

Benim akıllı sistemimi istemiyorum. Benim akıllı sistemim ürününüze girmek istiyor.

Çoğu ticari müşteri sonunda bir kontrol düzlemi veya kabuk çalıştıracaktır: sahip oldukları ajanları ve kullandıkları araçlar arasında koordine edeceğleri bir yer. CFO'nun finansal ajanı, mühendislerin kodlama ajanı ve operasyon ekibinin satın alma ajanı, ürünün üzerindeki bir katmandan bütçelendirilecek, yetkilendirilecek ve izlenecektir.

Tüketicilerin de kendi sürümleri olacak. Grokbot, Instinct, OpenAI veya Google'dan yeni tüketici uygulamaları ya da Apple'ın nihayet Siri'yi daha iyi hale getirmesi, her zaman kullanıcılar için ürünleri aşan bir şey olacak.

Garry Tan, mevcut yazılımlarla karşı karşıya kalan tehditlere çok iyi bir şekilde değindi:

Kayıt sistemi, kabuk için gerekli verilere, izinlere ve dağıtıma sahiptir. Sorunları, alttaki her ürünün çağrılabilir bir tedarikçi haline getirilebileceği yeni bir orchestrasyon katmanının üstlerinde yer almasıdır.

Bu, üç stratejik seçenek getirir:

Düzenlemeye sahip olun. Müşteri olarak her bir ajanı görüntüleyin, yetkilendirin ve yönetin.

Güvenilir bir kontrol noktası sahibi olun. Başkalarının kabuğu sahibi olsa bile, kimlik, itibar, rota, satın alma ve ödeme değerini korur.

Her önemli kabuk için en kolay erişilebilir ürün olun. CLI, API ve ajan arayüzleri dağıtım için kullanılır. (Bu, sizin düşündüğünüzden daha fazla kişi için doğru cevap.)

Salesforce ve banka çekirdek sistemleri, zaten sahip oldukları tutunma kama noktalarını kolayca bırakmayacaklar. Bu sadece birleşme teorisi değil. Kayıt sistemleri kabuk haline gelebilir; uzmanlar kontrol noktalarına sahip olabilir; ürünler bunların tümü aracılığıyla dağıtılabilir.

Bu gerginlik tam olarak önemlidir. Ödül kontrol düzlemi olabilir. Ya da her kontrol düzlemi için vazgeçilmez olan şey olabilir.

Konuştuğum üç kurucuya geri dönelim.

Cevap her zaman çalışır. Pozisyon ürünle takip edilir.

Yaptığınız değerin yanına AI'nın yarattığı işleri bulun. Onun için arayüz oluşturun.

Sonra nasıl yayılacağını belirleyin. İçinde güvenilir bir kontrol noktası olan bir kabuk sahibi olabilir veya tüm kabuklardan zarifçe çağrılabilen bir ürün haline gelebilirsiniz.

Bu, kendi kendini yeniden icat etmenin anlamıdır. Önce AI ile kendi işlerinizi yürütüyorsunuz. Sonra onu, eski işleri daha iyi hale getirmek için kullanıyorsunuz. Ardından, model müşterilere sorun çıkarmadan önce var olmayan işlere tırmanıyorsunuz.

Ramp, 440 milyar dolarlığa çıkmadı çünkü en iyi ücret yönetimiyle değil; yatırımcıların, AI'nın çekirdeğin yanına sürekli yeni talepler yaratacağına inanmasıyla çıktı. Ve Ramp, bunu yakalama hızına sahipti.

İş seçin. Arayüzü seçin. Buna dağıtım yapın.

(Finansal şirket standartlarına göre, Ramp'ın büyümesi çok aşırı: Mart itibarıyla yıllık TPV (toplam işlem hacmi) %170 arttı, bu üç yıldır en hızlı artıştır ve iş boyutu 20 katına çıkmıştır.)