Artificial intelligence is no longer simply another layer of technology. It is becoming a new way of operating, reshaping how companies make decisions, run processes, create value, and compete.

But the rapid adoption of AI does not necessarily make it easier to build enduring AI companies. As access to powerful models and infrastructure becomes cheaper and more widespread, simply adding an AI feature to a product is becoming less differentiated.

For Finberg, the core question is no longer: “Does this company use AI?”

The more important question is: “Can AI solve a critical customer problem in a measurable, sustainable, and scalable way?”

That is where real value begins for us.

Adoption Is Growing Faster Than Value

According to the Stanford AI Index 2026, generative AI reached approximately 53% user penetration within just three years. At the enterprise level, 88% of organizations report using AI in at least one business function, while 70% report using generative AI.

According to McKinsey’s 2025 research, only 21% of organizations using generative AI have fundamentally redesigned at least some of their workflows. More importantly, workflow redesign is one of the factors most strongly associated with generating measurable EBIT impact from AI.

The gap matters because using AI and redesigning a business around AI are not the same thing.

Transformational value emerges when companies go beyond making existing processes slightly faster and redesign workflows around what the technology makes possible.

But redesign alone is not enough. Commercial value requires stronger evidence:

Repeated usage. Willingness to pay. Measurable outcomes.

Ultimately, the value of an AI product depends on how clearly its output translates into a business outcome.

In compliance, value might mean reducing review times or lowering false-positive rates. In retail, it may mean improving conversion, forecasting demand more accurately, or increasing inventory efficiency. In financial services, it could mean reducing risk costs or shortening decision-making cycles.

Without an outcome that customers can clearly measure, even a technically sophisticated AI product risks becoming a useful feature rather than a sustainable company.

What Do We Look for in AI Startups?

At Finberg, we evaluate AI startups from two perspectives: as investment opportunities and as solutions that must work in real enterprise environments. This dual perspective allows us to look beyond how impressive the technology is and ask whether it can become an enduring business.

We focus on four core questions:

1. Is the problem critical?
The problem should be recurring, have a clear owner within the organization, and be important enough for customers to allocate budget to solving it.

2. How much of the workflow does the product own?
Does the AI simply generate a recommendation, or does it genuinely participate in the decision and execution process? The deeper the product becomes embedded in the workflow, the more durable its value can become.

3. Is the impact measurable?
We do not look only at user numbers or query volumes. Does the product create tangible improvement in revenue, cost, speed, quality, access, or risk?

4. Does the company’s advantage strengthen with usage?
Does every new customer and interaction make the product harder to replicate? Does usage create compounding advantages over time?

This last question is becoming particularly important. As the performance gap between leading foundation models narrows, we expect sustainable competitive advantage to emerge less from the model itself and more from customer context, proprietary data, workflow ownership, sector expertise, integrations, distribution, and trust.

Where Is the Opportunity for Türkiye?

This investment lens also shapes how we think about Türkiye’s AI opportunity.

For Türkiye, the AI opportunity should not be viewed only through the lens of building foundation models.

The country has significant operational expertise in areas such as financial services, manufacturing, retail, logistics, and e-commerce. One of the most compelling opportunities lies in combining this sector knowledge with AI to build world-class solutions for specific business processes, and then scaling those solutions into regional and global markets.

Over the coming years, we believe differentiation will increasingly depend not on access to technology, but on who can translate that technology into the strongest business model and the most meaningful customer outcomes.

Because real value does not begin when AI is added to a product. It begins when AI creates a lasting change in the way the customer works.

And the strongest AI companies will probably not be the ones that simply help customers “use AI,” but the ones that eventually make going back to the old way of working without AI feel irrational.

---

Turkish Version: 

Yapay zeka artık yalnızca teknolojiye eklenen yeni bir katman değil. Şirketlerin karar alma biçimlerini, süreçlerini, değer yaratma yöntemlerini ve rekabet anlayışlarını yeniden şekillendiren yeni bir çalışma biçimine dönüşüyor.

Ancak yapay zekanın hızla yaygınlaşması, kalıcı yapay zeka şirketleri kurmayı mutlaka kolaylaştırmıyor. Güçlü modellere ve altyapıya erişim ucuzlayıp yaygınlaştıkça, bir ürüne yalnızca yapay zeka özelliği eklemek giderek daha az farklılaştırıcı hale geliyor.

Finberg açısından temel soru artık şu değil: “Bu şirket yapay zeka kullanıyor mu?”

Daha önemli soru şu: “Yapay zeka, kritik bir müşteri problemini ölçülebilir, sürdürülebilir ve ölçeklenebilir şekilde çözebiliyor mu?”

Bizim için gerçek değer burada başlıyor.

Benimseme, Değer Yaratımından Daha Hızlı Büyüyor

Stanford AI Index 2026’ya göre üretken yapay zeka yalnızca üç yıl içinde yaklaşık %53 kullanıcı penetrasyonunaulaştı. Kurumsal tarafta ise şirketlerin %88’i en az bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullandığını, %70’i ise üretken yapay zeka kullandığını belirtiyor.

McKinsey’nin 2025 araştırmasına göre ise üretken yapay zeka kullanan şirketlerin yalnızca %21’i iş akışlarının en az bir bölümünü temelden yeniden tasarlamış durumda. Daha da önemlisi, iş akışlarının yeniden tasarlanması, yapay zekadan ölçülebilir EBIT etkisi yaratılmasıyla en güçlü şekilde ilişkili faktörlerden biri.

Bu fark önemli. Çünkü yapay zeka kullanmak ile bir işi yapay zeka etrafında yeniden tasarlamak aynı şey değil.

Dönüştürücü değer, şirketler mevcut süreçleri yalnızca biraz daha hızlandırmanın ötesine geçip iş akışlarını teknolojinin mümkün kıldığı yeni modele göre yeniden tasarladığında ortaya çıkıyor.

Ancak yeniden tasarım tek başına yeterli değil. Ticari değer için daha güçlü kanıtlar gerekiyor:

Tekrarlayan kullanım. Ödeme isteği. Ölçülebilir sonuçlar.

Bir yapay zeka ürününün gerçek değeri, ürettiği çıktının ne kadar net biçimde iş sonucuna dönüştüğüyle belirleniyor.

Uyum süreçlerinde bu değer, inceleme sürelerinin kısalması veya hatalı pozitif oranlarının düşmesi olabilir. Perakendede dönüşüm oranlarının artması, talep tahmininin iyileşmesi ya da stok verimliliğinin yükselmesi anlamına gelebilir. Finansal hizmetlerde ise risk maliyetlerinin azaltılması veya karar alma süreçlerinin hızlanması olabilir.

Müşterinin açık biçimde ölçebildiği bir sonuç yoksa, teknik olarak ne kadar gelişmiş olursa olsun bir yapay zeka ürünü, sürdürülebilir bir şirketten çok faydalı bir özellik olarak kalma riski taşır.

Yapay Zeka Girişimlerinde Neye Bakıyoruz?

Finberg’de yapay zeka girişimlerini iki farklı açıdan değerlendiriyoruz: bir yatırım fırsatı olarak ve gerçek kurumsal ortamlarda çalışması gereken bir çözüm olarak.

Bu iki perspektif, yalnızca teknolojinin ne kadar etkileyici olduğuna değil, bunun kalıcı bir iş modeline dönüşüp dönüşemeyeceğine bakmamızı sağlıyor.

Dört temel soruya odaklanıyoruz:

1. Problem gerçekten kritik mi?
Problemin tekrarlayan, organizasyon içinde net bir sahibinin olduğu ve müşterinin çözümü için bütçe ayırmaya değer gördüğü bir sorun olması gerekiyor.

2. Ürün iş akışının ne kadarına sahip?
Yapay zeka yalnızca bir öneri mi üretiyor, yoksa gerçekten karar ve uygulama sürecinin bir parçası mı oluyor? Ürün iş akışına ne kadar derin entegre olursa yarattığı değer de o kadar kalıcı hale gelebiliyor.

3. Etkisi ölçülebiliyor mu?
Yalnızca kullanıcı sayısına veya sorgu hacmine bakmıyoruz. Ürün gelir, maliyet, hız, kalite, erişim veya risk tarafında somut bir iyileşme yaratıyor mu?

4. Şirketin avantajı kullanımla birlikte güçleniyor mu?
Her yeni müşteri ve etkileşim ürünü taklit etmeyi daha mı zor hale getiriyor? Kullanım arttıkça zaman içinde biriken ve güçlenen avantajlar oluşuyor mu?

Bu son soru giderek daha önemli hale geliyor. Önde gelen temel modeller arasındaki performans farkı daraldıkça, sürdürülebilir rekabet avantajının modelin kendisinden çok müşteri bağlamı, özgün veri, iş akışı sahipliği, sektör bilgisi, entegrasyonlar, dağıtım ve güven üzerinden oluşacağını düşünüyoruz.

Yapay Zeka Alanında Türkiye İçin Fırsat Nerede?

Bu yatırım yaklaşımı, Türkiye’nin yapay zeka fırsatına nasıl baktığımızı da şekillendiriyor.

Türkiye açısından yapay zeka fırsatını yalnızca temel model geliştirme perspektifiyle değerlendirmemek gerekiyor.

Finansal hizmetler, üretim, perakende, lojistik ve e-ticaret gibi alanlarda önemli bir operasyonel bilgi birikimi bulunuyor. En güçlü fırsatlardan biri, bu sektör bilgisini yapay zeka ile birleştirerek belirli iş süreçleri için dünya standartlarında çözümler geliştirmek ve ardından bu çözümleri bölgesel ve küresel pazarlara taşımak.

Önümüzdeki yıllarda farklılaşmanın teknolojiye erişimden çok, o teknolojiyi en güçlü iş modeline ve en anlamlı müşteri sonuçlarına kimin dönüştürebildiğine bağlı olacağını düşünüyoruz.

Çünkü gerçek değer, bir ürüne yapay zeka eklendiğinde başlamıyor. Yapay zeka müşterinin çalışma biçiminde kalıcı bir değişim yarattığında başlıyor.

Ve en güçlü yapay zeka şirketleri muhtemelen müşterilerin yalnızca “yapay zeka kullanmasını” sağlayanlar değil, bir noktadan sonra yapay zeka olmadan eski çalışma biçimine geri dönmeyi mantıksız hissettirenler olacak.