Intercom Geleceğini Neden Yapay Zekâ Ve Fin Üzerine Kurdu?

Kısa yanıt: Intercom, ChatGPT’nin çıkışından iki hafta sonra geleceğini yapay zekâ müşteri hizmetleri ajanı Fin’e bağladı, Ar-Ge kapasitesinin yüzde 80’ini bu ürüne taşıdı ve ana yazılımı bakım moduna aldı. Ben Paul Adams’ın SaaStr sunumunu salonda izledim; kararları rakip bir ürün geliştiren kurucu gözüyle, iddia ve riskleri ayırarak yorumladım.

Intercom Chief Product Officer’ı Paul Adams SaaStr sahnesine çıktığında izleyiciler arasındaydım. Ardından bu yıl dinlediğim en açık ve doğrudan sunumlardan biri geldi.

Fin ile aynı alanda rekabet eden yapay zekâ chatbot şirketi LiveChatAI.com’u geliştirdiğim için not almaya yetişemiyordum. Paul, bugün her SaaS kurucusunun karşılaşması gereken dönüşümü anlatıyordu.

Söylediklerini ve bunların bizim için ne anlama geldiğini aşağıda topladım.

Paul Adams’ın bir saatlik sunumundaki temel noktalar neler?

Yalnızca iki dakikanız varsa Intercom’un yapay zekâ dönüşümündeki temel noktalar şunlar:

Riskin büyüklüğü

• Intercom, ChatGPT’nin çıkışından iki hafta sonra şirketin geleceğini yapay zekâya bağladı.
• Ar-Ge’nin yüzde 80’i yapay zekâ ajanı Fin’e taşındı; ana ürün bakım moduna alındı.
• Fin’in haftada bir milyondan fazla müşteri sorununu ortalama yüzde 65 çözüm oranıyla sonuçlandırdığı belirtildi.

Gerçek yapay zekâ dönüşümünün gerektirdikleri

• Yalnızca ChatGPT arayüzü değil; uygulama, yapay zekâ/RAG ve özel model olmak üzere üç katman gerekir.
• Bir yıl önce hiçbiri yapmazken bugün Intercom’daki her tasarımcı production’a kod gönderiyor.
• Mühendislik üretkenliğinin iki katına çıkarılması öneri değil, hedef olarak belirlendi.
• SaaS döneminin eski ürün ilkeleri kaldırıldı.

Sert gerçekler

• “Canınızı acıtmıyorsa yeterince derine inmemişsinizdir.”
• Ekibin yaklaşık üçte biri yeni çalışma biçimine uyum sağlayamayabilir.
• “Yapay zekâya hazır değiliz” diyen müşteriler yine de yapay zekâ ürünlerini kullanabilir.
• Satın alma grubu değişti: Tek bir ürün savunucusu yerine üst yönetim, yapay zekâ değerlendiricisi ve işlev lideri birlikte karar veriyor.

Fiyatlandırma ve pazara açılma

• Fin, çözülen sorun başına 0,99 dolar ve sonuç odaklı fiyatla çıktı.
• Zendesk ve Salesforce gibi rakip platformlarda çalışacak biçimde geliştirildi.
• Yapay zekâ ürünlerini pazarlamak daha zor; demo ürün değildir ve gerçek performans dışarıdan görünmez.

Paul’un sonucu netti: Kategori lideri olmak veya önemsizleşmek. Orta yolun ve karar penceresinin giderek daraldığını savunuyor.

Paul Adams sunuma hangi itirafla başladı?

“ChatGPT kısa süre önce üçüncü yaşını kutladı.”

Paul ardından şunu söyledi:

“Üç yıl önceki Intercom ile bugünkü Intercom tamamen farklı şirketler. Tanınmayacak kadar değiştiler.”

Intercom klasik SaaS yardım masasından, yapay zekâ ajanı Fin’in haftada bir milyondan fazla müşteri sorununu çözdüğü yapay zekâ odaklı şirkete dönüştü.

Sunumda paylaşılan sayılar:

• 6.000’den fazla Fin müşterisi
• Tüm müşterilerde ortalama yüzde 65 çözüm oranı
• Haftada bir milyondan fazla çözüm

Paul yolculuğu yumuşatmadan anlattı:

“Çok sertti. Gerçekten çok sert. Yapay zekâ şirketi olduğunu düşünen bir SaaS şirketi bu zorlu dönüşümden geçmediyse henüz oraya ulaşmamıştır.”

---

Intercom’un zamanlaması neden hem doğru hem kötüydü?

Intercom kurucu ortağı Owen CEO olarak şirkete yeni dönmüştü. Şirket beş çeyrek üst üste azalan gelir büyümesi yaşamıştı. Halka arz yoluna girmişlerdi; Paul bunun düşünme ve çalışma biçimini değiştirdiğini söylüyor.

Üç ay sonra ChatGPT çıktı.

Benim yorumum: LiveChatAI deneyimimde kaos sırasında ürün çıkarmak kötü görünse de şirketlerin gerçek risk alabildiği dönem bazen tam olarak budur. Rahatlık yalnızca küçük iyileştirmelere yöneltebilir.

Paul ve ekibi bir-iki hafta içinde karar aldı ve şirketi yapay zekâya yönlendirdi.

“Stratejiyi ve yol haritasını baştan yazdık.”

Fin Mart 2023’te, bu karardan yalnızca birkaç ay sonra çıktı.

---

“Kimse hayır demeyecek” neden sorun?

Paul’un şu sözü aklımda kaldı:

“Kimse yapay zekâya direneceğini söylemeyecek. Böyle bir şey yok.”

İnsanların gerçekte söyledikleri:

• “Şimdi değil.”
• “Müşterilerimiz hazır değil.”
• “Önce küçük deneyelim.”
• “Belki gelecek çeyrek.”
• “Hedefi kaçırırsak yönetim kurulu baskı yapar.”

Ben de bunların tamamını duydum, bazılarını söyledim.

Yapay zekâya direnmek çoğu zaman direnç gibi görünmez; temkinlilik gibi görünür. Makul görünmesi de riski artırır.

Paul’un uyarısı, doğru zamanı bekleyen ve yalnızca küçük deneylerle ilerleyen şirketlerin geride kalabileceğiydi.

---

Gerçek yapay zekâ şirketi nasıl görünür?

Paul, kendi ürün yığınıma bakışımı değiştiren bir şema gösterdi.

Yapay zekâ şirketinde üç katman bulunur:

1. Uygulama katmanı: Kullanıcının yapay zekâya eriştiği ürün.
2. Yapay zekâ katmanı: RAG sistemi ve ürüne özgü yöntemler.
3. Model katmanı: Belirli alan için eğitilen özel modeller.

“Gerçek yapay zekâ şirketiyseniz bu üç katmanın tamamında çalışırsınız.”

LiveChatAI tarafında birinci ve ikinci katmanı geliştiriyoruz. Paul’un ayrımı, yalnızca ChatGPT üzerine arayüz koyan rakiplerin neden zorlanacağını daha net gösterdi. Demo ürün değildir; demoda çalışan ürün de büyük ölçekte çalışan ürün anlamına gelmez.

Paul Apple Intelligence’ı uyarı örneği olarak gösterdi: Haziran 2024’te büyük duyuruyla tanıtıldı, gerçek çıkış “gelecek bahar 2026”ya ertelendi. Ürün teslim edilmeden büyük söz verilmesinin pazarlama yükünü gösteriyor.

---

Intercom hangi zor kararları aldı?

Paul, kazanmak için şirketin kendine zarar veriyormuş gibi hissettiren kararlar alması gerektiğinden söz etti.

“Geliri korursunuz. Yönetim kurulunu kızdırmak istemezsiniz ve kazanmak için kendinize zarar veriyor gibi görünen kararları almakta zorlanırsınız.”

Intercom bu kararları aldı:

• Ar-Ge’nin önce yüzde 70’i, sonra yüzde 80’i Fin’e taşındı.
• Fin, Zendesk ve Salesforce gibi rakip platformlarda çalışacak biçimde geliştirildi.
• Çözüm başına 0,99 dolar, maliyete yakın fiyat belirlendi.

“Intercom şu anda fiilen bakım modunda.”

1.200 kişilik şirket, yapay zekâya odaklanmak için ana ürününü bakım moduna aldı.

Intercom’da yazılım geliştirme biçimi nasıl değişti?

Bu bölüm ürün geliştirici olarak beni en fazla etkileyen kısımdı.

Paul, Intercom’un yıllar içinde oluşturduğu, yeni çalışanlara öğrettiği ve duvarlara astığı eski ürün ilkelerini gösterdi. Ardından bunları terk etmek zorunda kaldıklarını söyledi.

Eski yöntem:

1. Yapılacak işi seçmek
2. Müşteriyi dinlemek
3. Çözümü tasarlamak
4. Geliştirip yayımlamak
5. Uygulamanın sonucundan emin olmak

Yeni yöntem:

1. Yapay zekâ neyi mümkün kılıyor?
2. Ürün ne olabilir?
3. Bunu güvenilir biçimde geliştirebilir miyiz?
4. Kullanıcı deneyimini daha sonra tamamlamak
5. Yayımlayıp büyük ölçekte çalışıp çalışmadığını ölçmek

Zor bölüm artık arayüzü geliştirmek değil, gerçek kullanımda çalışan yapay zekâ altyapısını kurmaktır.

Paul, Fin’in çözüm oranının sürekli deneylerle her hafta yüzde 1 arttığını söyledi. Bu klasik ürün yol haritasından çok deneysel araştırma sürecidir.

---

Tasarımcılar nasıl kod göndermeye başladı?

Intercom iki zorunlu hedef belirledi:

1. Her tasarımcı production’a kod gönderecek.
2. Mühendislik üretkenliği iki katına çıkacak.

“Bunu yapacağımızı söyledik. Yapay zekânın pazarlığı yok.”

Bir yıl önce Intercom’da hiçbir tasarımcı kod yayımlamamıştı; bugün tamamı yayımlıyor.

Amaç yalnızca maliyet azaltmak değil, hızdır. Tasarımcılar rahatsız oldukları iki piksellik hatayı düzeltebilir; ürün yöneticileri mühendis beklemeden prototip yapabilir.

---

Yapay zekâ müşteri hizmetleri yazılımının alıcısını nasıl değiştirdi?

Bu değişimi satış görüşmelerimizde her gün görüyorum.

Eski model: Tek alıcı; Intercom için müşteri hizmetleri lideri.

Yeni model: Üç paydaş.

1. Müşteri hizmetleri lideri: Etkili ancak tek karar verici değil.
2. Üst düzey yönetici: Sorumluluk alanı artık “yapay zekâ dönüşümü”.
3. Yapay zekâ/BT alıcısı: Ürünün gerçekten çalışıp çalışmadığını değerlendiriyor.

Paul’un ifadesi:

“CEO ile müşteri hizmetleri lideri farklı evrenlerde yaşar. Aynı etkinliklere gitmez, aynı şeyleri okumaz ve farklı ayrıntı seviyelerinde çalışırlar.”

Bu nedenle artık müşteri hizmetleri fuarlarına katılırken CEO’larla akşam yemekleri de düzenliyor.

---

SaaS şirketleri neden artık iki şirket gibi çalışmalı?

Dönüşüm başarılı olduğunda garip bir sonuç doğuyor: İki şirketi aynı anda yönetiyorsunuz.

Intercom

• Kolay ve bilinen ürün alanı
• Öngörülebilir metrikler
• On yılı aşan geçmiş
• Kullanıcı koltuğu bazlı gelir

Fin

• Yeni ürün alanı
• Öngörülmesi zor metrikler
• Sonuç bazlı gelir
• Yılda yüzde 300 büyüyen şirketlerle rekabet

“Intercom’u girişim gibi yönetmeye çalışıyoruz. 1.200 kişilik şirket ama girişim gibi çalıştırmaya uğraşıyoruz.”

---

Yapay zekâ dönüşümünde hangi hatalar yapılabilir?

Paul, şirketlerin yapacağını düşündüğü hatalarla sunumu bitirdi:

1. Ürünü yeniden düşünmek yerine mevcut ürüne yapay zekâ eklersiniz.
2. Kısa vadeli geliri koruyup zor kararları almazsınız.
3. Vizyonu seyrelterek “Biraz yavaşlatalım” dersiniz.
4. “İlk çeyrek iyi, yapay zekâyı ikinci çeyrekte yapalım” diye ertelersiniz.
5. Kolay işleri yapıp yeterli olduğuna kendinizi ikna edersiniz.
6. Yapay zekâya hayır diyen müşterileri dinlersiniz; Paul’un ifadesiyle sonra Fin’i yine kullanırlar.
7. Bu hataları yapıp yaptığınızı reddedersiniz.

---

Intercom sunumundan benim çıkardığım ders ne?

Sunumu dinlerken hem rahatlama hem aciliyet hissettim.

Paul’a göre dönüşüm penceresi kapanıyor. Şimdi değişen şirketler gelecek on yılda kategori lideri olabilir; bekleyenler önemsizleşebilir.

Benim görüşüm, birçok SaaS şirketinin bu geçişte zorlanacağı yönünde. Nedeni yetenek veya kaynak eksikliği değil, dönüşümün yarattığı acıya dayanma güçlüğü olabilir.

Dönüşüm işten çıkarmayı, yavaşlamak isteyen müşterileri üzmeyi ve düzenli geliri sonucu belirsiz ürüne yatırmayı gerektirebilir. Alternatif ise giderek daha riskli.

Paul’un açılıştaki sözüyle:

“İki yolunuz var: fırsat veya ölüm.”

Ben fırsatı seçiyorum.

---

Benzer bir dönüşümden geçiyorsanız deneyimleri karşılaştırmak isterim. Yapay zekâ ve B2B SaaS ürünü geliştirirken öğrendiklerimi GrowthMarketing.ai’da paylaşmayı sürdürüyorum.

Hakkımda: Emre Elbeyoglu, Popupsmart.com ve LiveChatAI.com CEO’su ve kurucu ortağıdır. Growth marketing alanında 10 yılı aşkın deneyime sahiptir; ürün odaklı strateji ve dönüşüm optimizasyonuyla yüzlerce markanın büyümesine yardımcı olmuştur.

SaaS ve yapay zekâ dönüşümünü hangi yazılarla karşılaştırabilirsiniz?

• Ürün geliştirme ölçütlerini Aytekin Tank’ın yapay zekâ ürünü derslerinde inceleyin.
• Sektör odağının etkisini dikey yapay zekâ ajanları rehberimde karşılaştırın.
• Daha geniş iş gücü etkisini iş yerinde yapay zekâ kullanımı analizimde okuyun.