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. In fact, 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.

Yet rapid adoption has not translated into financial impact at the same pace.

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.

This highlights an important distinction:

Using AI and redesigning a business around AI are not the same thing.

Today, many organizations still use AI as an efficiency layer on top of existing processes—to draft content faster, summarize information, retrieve knowledge, or accelerate specific employee tasks.

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

From Technical Capability to Commercial Value

A compelling demo, a working MVP, or a successful PoC may prove that a technology is technically viable. But none of these, on their own, prove that customers will continue paying for it.

Commercial value requires stronger evidence:

Repeated usage. Willingness to pay. Measurable outcomes.

This is why the link between what an AI system produces and the business outcome the customer achieves is so important.

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.

Moving from the Edge of the Workflow to Its Core

Another critical question for AI companies is where the product sits within the customer’s workflow.

Tools that generate text, summarize information, or provide recommendations can create significant productivity gains. But in a world where access to foundation models is becoming increasingly commoditized, these capabilities may also become easier for competitors to replicate.

More durable value is created when AI moves from the edge of the workflow to its core.

Products that integrate with enterprise systems, participate in decision-making, initiate actions, track outcomes, and manage exceptions can become more than tools. They become part of how the customer actually operates.

At that point, switching costs no longer come only from technical integration. They also come from accumulated data, context, process knowledge, and trust.

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 company stronger? Over time, do data, sector expertise, integrations, distribution channels, or customer trust accumulate into an advantage that becomes increasingly difficult for new entrants to replicate?

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, integrations, distribution, and trust.

Where Is the Opportunity for Türkiye?

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 zekâ artık yalnızca başka bir teknoloji katmanı değil. Şirketlerin karar alma, operasyon yürütme, değer yaratma ve rekabet etme biçimlerini yeniden şekillendiren yeni bir çalışma modeline dönüşüyor.

Ancak AI’ın hızlı benimsenmesi, kalıcı AI şirketleri kurmayı mutlaka kolaylaştırmıyor. Tam tersine, güçlü modellere ve altyapıya erişim ucuzlayıp yaygınlaştıkça, bir ürüne yalnızca AI özelliği eklemek giderek daha az farklılaştırıcı hale geliyor.

Finberg için temel soru artık şu değil: “Bu şirket AI kullanıyor mu?”

Asıl önemli soru şu: “AI, kritik bir müşteri problemini ölçülebilir, sürdürülebilir ve ölçeklenebilir biçimde çözebiliyor mu?”

Bizim için gerçek değer tam burada başlıyor.

Benimsenme Değerden Daha Hızlı Büyüyor

Stanford AI Index 2026’ya göre üretken AI yalnızca üç yıl içinde yaklaşık yüzde 53 kullanıcı penetrasyonuna ulaştı. Kurumsal tarafta ise şirketlerin yüzde 88’i AI’ı en az bir iş fonksiyonunda kullandığını, yüzde 70’i de üretken AI kullandığını belirtiyor.

Ancak bu hızlı benimsenme, aynı ölçüde finansal etkiye dönüşmüş değil.

McKinsey’nin 2025 araştırmasına göre üretken AI kullanan kurumların yalnızca yüzde 21’i iş akışlarının en az bir bölümünü temelden yeniden tasarladı. Daha da önemlisi, iş akışlarının yeniden tasarlanması, AI’dan ölçülebilir EBIT etkisi yaratılmasıyla en güçlü ilişkili unsurlardan biri olarak öne çıkıyor.

Bu durum önemli bir ayrımı ortaya koyuyor:

AI kullanmak ile işi AI etrafında yeniden tasarlamak aynı şey değil.

Bugün birçok kurum AI’ı hâlâ mevcut süreçlerin üzerine eklenen bir verimlilik katmanı olarak kullanıyor: daha hızlı içerik üretmek, bilgiyi özetlemek, bilgiye erişimi kolaylaştırmak veya belirli çalışan görevlerini hızlandırmak için.

Dönüştürücü değer ise mevcut süreçleri yalnızca biraz daha hızlı hale getirmekten değil, süreçlerin kendisini teknolojinin mümkün kıldığı yeni çalışma biçimleri etrafında yeniden tasarlamaktan doğuyor.

Teknik Yetkinlikten Ticari Değere

Etkileyici bir demo, çalışan bir MVP veya başarılı bir PoC, bir teknolojinin teknik olarak uygulanabilir olduğunu gösterebilir. Ancak bunların hiçbiri tek başına müşterinin ürün için sürekli ödeme yapacağını kanıtlamaz.

Ticari değer için daha güçlü kanıtlara ihtiyaç var:

Tekrarlanan kullanım. Ödeme isteği. Ölçülebilir sonuçlar.

Bu nedenle AI sisteminin ürettiği çıktı ile müşterinin elde ettiği iş sonucu arasındaki bağlantı kritik önem taşıyor.

Uyum alanında değer, inceleme sürelerinin kısalması veya hatalı alarm oranlarının düşmesi olabilir. Perakendede daha yüksek dönüşüm, daha doğru talep tahmini veya daha verimli stok yönetimi öne çıkabilir. Finansal hizmetlerde ise risk maliyetlerinin azalması ya da karar alma sürelerinin kısalması değer yaratabilir.

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

İş Akışının Kenarından Merkezine

AI şirketleri açısından bir diğer kritik soru, ürünün müşterinin iş akışında nerede konumlandığı.

Metin üreten, bilgiyi özetleyen veya öneri sunan araçlar önemli verimlilik artışları sağlayabilir. Ancak temel modellere erişimin giderek daha fazla standartlaştığı bir dünyada, bu yetkinliklerin rakipler tarafından taklit edilmesi de kolaylaşabilir.

Daha kalıcı değer, AI iş akışının kenarından merkezine ilerlediğinde ortaya çıkıyor.

Kurumsal sistemlerle entegre olan, karar alma süreçlerine katılan, aksiyon başlatan, sonuçları takip eden ve istisnaları yöneten ürünler yalnızca birer araç olmaktan çıkıyor. Müşterinin çalışma biçiminin bir parçası haline geliyorlar.

Bu noktada değiştirme maliyeti yalnızca teknik entegrasyondan kaynaklanmıyor. Zaman içinde biriken veri, bağlam, süreç bilgisi ve güven de önemli bir avantaj yaratıyor.

AI Girişimlerinde Neye Bakıyoruz?

Finberg olarak AI girişimlerini iki farklı perspektiften değerlendiriyoruz: yatırım fırsatları olarak ve gerçek kurumsal ortamlarda çalışması gereken çözümler olarak. Bu çift yönlü bakış, teknolojinin ne kadar etkileyici olduğunun ötesine geçerek kalıcı bir şirkete dönüşüp dönüşemeyeceğini sorgulamamızı sağlıyor.

Dört temel soruya odaklanıyoruz:

1. Problem kritik mi?
Problemin tekrarlanıyor olması, kurum içinde net bir sahibinin bulunması ve müşterinin çözümü için bütçe ayıracak kadar önemli olması gerekiyor.

2. Ürün iş akışının ne kadarını sahipleniyor?
AI yalnızca bir öneri mi üretiyor, yoksa karar ve uygulama süreçlerine gerçekten dahil oluyor mu? Ürün iş akışına ne kadar derin yerleşirse, yarattığı değer de o kadar kalıcı hale gelebilir.

3. Etki ölçülebiliyor mu?
Yalnızca kullanıcı sayısına veya sorgu hacmine bakmıyoruz. Ürün gelir, maliyet, hız, kalite, erişim veya risk üzerinde somut bir iyileşme yaratabiliyor mu?

4. Şirketin avantajı kullanımla birlikte güçleniyor mu?
Her yeni müşteri ve her yeni etkileşim şirketi daha güçlü hale getiriyor mu? Veri, sektör uzmanlığı, entegrasyonlar, dağıtım kanalları veya müşteri güveni zaman içinde birikerek yeni oyuncuların aşmasının giderek zorlaştığı bir avantaj yaratıyor 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, şirkete özgü veri, iş akışı sahipliği, entegrasyonlar, dağıtım ve güven üzerinden oluşmasını bekliyoruz.

Türkiye İçin Fırsat Nerede?

Türkiye açısından AI fırsatını yalnızca temel model geliştirme perspektifinden değerlendirmek eksik olur.

Türkiye; finansal hizmetler, üretim, perakende, lojistik ve e-ticaret gibi alanlarda önemli bir operasyonel bilgi birikimine sahip. En güçlü fırsatlardan biri, bu sektör bilgisini AI ile birleştirerek belirli iş süreçlerine yönelik dünya standartlarında çözümler geliştirmek ve ardından bu çözümleri bölgesel ve küresel pazarlara taşımak.

Önümüzdeki yıllarda farklılaşmanın teknolojiye erişimden çok, bu teknolojiyi en güçlü iş modeline ve en anlamlı müşteri sonuçlarına kimin dönüştürebildiği üzerinden şekilleneceğini düşünüyoruz.

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

Ve en güçlü AI şirketleri muhtemelen müşterilerine yalnızca “AI kullandıran” şirketler değil; bir süre sonra AI olmadan eski çalışma biçimine geri dönmeyi anlamsız hale getiren şirketler olacak.