Günümüzün hızla değişen dijital dünyasında, yapay zeka (AI) teknolojileri, girişimciler ve küçük işletmeler için daha önce hayal bile edilemeyen fırsatlar sunuyor. "Digital Academy" adlı YouTube kanalında yayınlanan "Yapay Zeka Çağında Sıfırdan Milyon Dolarlık İşler Kurdum (Adım Adım Rehber)" başlıklı videoda, bir uzman kendi deneyimleri, çalıştığı şirketlerin bilgileri ve pazarlama topluluklarından edindiği içgörülerle, yapay zekayı merkeze alarak sıfırdan nasıl karlı ve ölçeklenebilir şirketler inşa edilebileceğine dair 35 adımlık kapsamlı bir planı ortaya koydu. Bu rehber, özellikle solo girişimciler, küçük ölçekli işletme sahipleri ve yaratıcı alanlarda iş kurmak isteyenler için AI ve otomasyonun gücünü kullanarak sistemli bir iş modeli kurmanın pratik yollarını sunuyor. GPT-4, Claude, Nat, Cursor, Manus, Bolt gibi güncel araçlar ve gerçek dünya örnekleriyle desteklenen bu yol haritası, bir fikrin nasıl hayata geçirilip sürdürülebilir bir kara dönüştürülebileceğini adım adım açıklıyor.

Uzman, başarılı bir yapay zeka öncelikli girişimin temelinde "AI first" yani "yapay zeka öncelikli" bir zihniyetin yattığını belirtiyor. Bu, işin her yönüne en baştan itibaren yapay zekayı entegre etmeyi düşünmek anlamına geliyor. Geleneksel yöntemlere bağlı kalmak yerine, süreçleri otomatikleştirebilecek veya hızlandırabilecek yapay zeka araçlarını araştırmaya açık olmak gerektiğini vurgulayan anlatıcı, AI teknolojilerinin doğru kullanıldığında küçük ekiplerle büyük işler başarmanın mümkün hale geldiğini söylüyor. Hatta, Rick Coleta gibi girişimcilerin desteğiyle yalın girişimlerin, 5 kişilik bir ekiple bir yıldan kısa sürede 5 milyon dolar gelir elde edebildiğini örnek gösteriyor. Bu vizyon, yapay zekayı iş modelinin merkezi bir parçası olarak görmenin önemini ortaya koyuyor.

Başarılı bir şirketin inşasındaki ikinci adım, net bir niş ve hedef kitle belirlemektir. Değer yaratılabilecek sektör veya topluluğun belirlenmesi gerektiğini ifade eden uzman, yapay zeka araçlarının bu aşamada pazar araştırmasını hızlandırmak için kullanılabileceğini belirtiyor. GPT-4 veya Claude gibi dil modellerine sektör trendleri, sıkıntıları veya pazar fısıltıları hakkında sorular sorulabileceği, amacın belirli bir hedef kitlenin bir sorununu tespit edip buna odaklanmak olduğu aktarılıyor. Girişim dünyasında başarının genellikle niş odaklanmalardan geldiği ve çevrimiçi toplulukların (Reddit, LinkedIn grupları, forumlar, Twitter) bu konuda altın değerinde olduğu vurgulanıyor. Belirli bir nişin toplandığı mecralarda insanların hangi problemleri tartıştığının gözlemlenmesi, az hizmet alan toplulukların belirlenip onlarla konuşularak en büyük problemlerinin bulunması gerektiği, böylece sonraki adımların isabetli olacağı ifade ediliyor. Bölgedeki güncel gelişmeler ve iş dünyası analizleri konusunda https://www.avazturk.com gibi kaynaklar da bu tür niş belirleme süreçlerine ışık tutabilir.

Hedef kitle belirlendikten sonra sıra, yapay zekayla derinlemesine pazar araştırması yapmaya geliyor. Artık saatlerce rapor okumak yerine AI araçlarıyla hızlı içgörüler elde edilebileceği belirtiliyor. ChatGPT veya Claude gibi modellerin belirli bir sektör hakkında özet bilgiler sunabildiği, eldeki verilerin bu araçlarla özetlenebileceği, örneğin GPT-4'e "şu ürüne dair internetteki yorumları özetle" veya "en çok hangi sorunlardan bahsediliyor çıkar" gibi sorular sorulabileceği aktarılıyor. Perplexity veya Bing AI gibi araçların web'den güncel verileri çekip yanıtlama konusunda faydalı olduğu, Scraper API gibi araçlarla ise Reddit, YouTube, Twitter gibi platformlarda trend olan içeriklerin kazınıp yapay zekayla analiz edilebileceği anlatılıyor. Bu yöntemle insanların gerçekten ne konuştuğu, neye ilgi gösterdiği ve hangi problemleri çözmeye çalıştığının somut bir şekilde görülebileceği, AI destekli bu araştırmanın tahmine dayalı kararlar yerine veriye dayalı kararlar alınmasını sağladığı vurgulanıyor.

Problem alanı bulunduktan sonraki adım iş fikirleri üretmek ve bunları süzgeçten geçirmektir, bu süreçte GPT-4 gibi büyük dil modelleri beyin fırtınasını hızlandırmak için kullanılabilir. Anlatıcı, akıldaki problemi ve hedef kitleyi GPT'ye anlatarak sorunu çözmek için ne gibi ürün veya hizmet fikirleri olabileceğinin sorulabileceğini, modelin birçok fikir sunacağını belirtiyor. Sunulan tüm fikirlerin harika olmayabileceği ancak çeşitliliğin ilham verdiği, önemli olanın fikirleri değerlendirip süzmek olduğu ifade ediliyor. Bu noktada kendi deneyim ve piyasa araştırmasının devreye girmesi gerektiği, GPT-4'ten çıkan fikirlerin gerçek dünyadaki uygulanabilirliği, güçlü yönlere ve kaynaklara uygunluğu, hedef kitlenin ödeyeceği bir değere dönüşüp dönüşemeyeceği gibi kriterlerle değerlendirilmesi gerektiği, gerekiyorsa fikirlerin birleştirilebileceği veya değiştirilebileceği aktarılıyor. Örneğin, bir içerik platformu veya SaaS aracı fikrinin birleştirilerek AI destekli bir içerik platformu düşünülebileceği söyleniyor. Bu aşamada bol bol soru sorulması, yazılıp çizilmesi ve GPT-4'ün ikinci bir beyin gibi kullanılmasının önemi vurgulanıyor. Unutulmaması gerekenin, yapay zekanın karar vermeyeceği ancak kısa sürede çok sayıda alternatif sunarak ufku genişletebileceği ve sonunda en çok heyecan duyulan ve değer yaratacağına inanılan fikrin seçilip ona odaklanılması gerektiğidir. Bu aşama, https://www.avazturk.com gibi iş dünyası haberlerini takip eden okuyucular için de farklı sektörlerdeki potansiyel nişleri ve ihtiyaçları görme fırsatı sunar.

Büyük bir yatırım yapmadan önce fikrin gerçek dünyada karşılığı olup olmadığını bulmak için fikrin hızlıca test edilip doğrulanması kritik bir adımdır. Uzman, küçük deneylerle bu testlerin yapılabileceğini ve yapay zeka ile çevrim içi araçlardan faydalanılabileceğini söylüyor. Fikri anlatan basit bir açılış sayfası (landing page) hazırlanarak "yakında geliyor, haberdar olmak için e-posta bırakın" gibi bir çağrı yapılabileceği, bu sayfayı oluşturmak için kod bilmeden TypeDrible gibi AI destekli veya Vercel gibi araçların kullanılabileceği, hatta Drable gibi araçların sadece birkaç soruya verilen cevaplarla anında tüm bir web sitesi tasarlayabildiği belirtiliyor. Eğer ürünün bir prototipini yapmak mümkünse, bunun da Lavable veya Bolt gibi araçlarla hızlıca yapılabileceği aktarılıyor. Ardından bu sayfanın veya prototipin küçük bir reklam kampanyasıyla veya ilgili topluluklarla paylaşılıp insanların tepkisinin ölçülmesinin, kaç kişinin e-posta bıraktığı, kaç kişinin kullanırım dediği gibi verilerin fikrin geçerliliği hakkında ipucu vereceği ifade ediliyor. "Hızlı test, hızlı öğren" mottosunun unutulmaması gerektiği, gerekiyorsa fikrin pivot edilebileceği veya özelliklerinin değiştirilip tekrar denenebileceği söyleniyor. Yapay zekanın bu aşamada da kullanılabileceği, örneğin ChatGPT'ye kullanıcı geri bildirimlerinin özetlettirilerek neyin beğenilip neyin beğenilmediğinin anlaşılabileceği belirtiliyor. Bu sürekli iterasyon (yineleme) döngüsüyle büyük yatırımlar yapmadan önce fikrin olgunlaştırılacağı vurgulanıyor.

Fikir şekillenmeye başladıysa, eş zamanlı olarak bir kitle ve topluluk oluşturmaya başlamak önemlidir. Uzman, günümüzde ürün ne kadar iyi olursa olsun, onu sahiplenen bir topluluk yoksa başarının çok zor olduğunu söylüyor. Bu nedenle, ürün tam hazır olmadan etraftaki ilgili insanlarla paylaşmanın çok önemli olduğu, hedef kitlenin takıldığı Twitter, LinkedIn, YouTube veya forum gibi mecralarda uzmanlık alanıyla ilgili ipuçları, küçük başarı hikayeleri ve öğrenilenlerin paylaşılması gerektiği belirtiliyor. "Building public" yani işi yaparken deneyimleri halka açık paylaşma akımının bu nedenle popüler olduğu, insanların gerçek zamanlı hikayelere ilgi duyduğu ve erken dönemde takip etmeye başladığı aktarılıyor. Ayrıca topluluk oluşturmak için bir Discord, Slack veya Facebook grubu açılabileceği, ilk başta az sayıda kişi bile olsa onlara değer verilirse zamanla çekirdek bir topluluk haline gelecekleri ifade ediliyor. Bu topluluktan hem fikir alınabileceği hem de ileride ilk müşteriler, beta testerlar ve ürün savunucuları haline getirilebileceği, kitle oluşturma işinin uzun vadeli bir yatırım olduğu ve en baştan yapılmasının reklamlarla satın alınamayacak türden bir güven ve aidiyet oluşturduğu vurgulanıyor. Topluluk oluşturma stratejileri hakkında daha fazla detay ve örnek https://www.avazturk.com gibi platformlarda da zaman zaman yer almaktadır.

Topluluk oluşturmayla bağlantılı olarak, "vibe marketing" ile markanın hissiyatını yaratmanın çok önemli bir konsept olduğu vurgulanıyor. Vibe marketing'in kısaca, markanın hedef kitlede duygusal bir yankı uyandıracak eşsiz bir atmosfer veya his yaratması anlamına geldiği belirtiliyor. Bunu yapmak için önce sektör veya hedef kitlenin dünyasında insanların beğendiği içeriklerin ve trendlerin tespit edilmesi gerektiği, bu konuda kazanan içeriği bulmanın (beğeni, yorum, kaydetme sayılarına göre) ve benzerini üretmenin çok önemli olduğu söyleniyor. Sonrasında bu içeriğin benzer kitlelere reklamlarla ulaştırılması gerektiği, örneğin Twitter veya TikTok'ta hedef kitlenin çok etkileşim verdiği gönderiler, memler veya videoların analiz edilebileceği aktarılıyor. Bu analiz için yüksek etkileşimli içerikleri sıralayan araçların veya doğrudan platformların kendi araçlarının kullanılabileceği, ardından benzer temaların kendi markasının mesajlarıyla harmanlanarak içerik haline getirilmesi gerektiği, amacın "bu marka tam benlik, tam bizlik" havasını verdirmek olduğu ifade ediliyor. Vibe marketing'in aynı zamanda tutarlı bir görsel stil, ses tonu ve değerler bütünlüğü olduğu, paylaşımların, web sitesinin, e-postaların hep aynı ruhu yansıtması gerektiği, bu yaklaşımın markanın hedef kitlenin zihninde unutulmaz bir yer edinmesini sağladığı belirtiliyor. Kısacası, markanın kişiliğinin oluşturulması ve bu kişiliği yansıtan bir atmosfer yaratılması gerektiği vurgulanıyor.

Vibe marketing'in bir parçası olarak, işe yarayan içerikleri tespit edip bunları "bayrak gemisi" haline getirmenin müthiş sonuçlar verdiği aktarılıyor. Farklı formatlarda (blog yazısı, tweet zinciri, kısa video) paylaşılan içeriklerden birinin diğerlerine göre kat kat fazla etkileşim aldığında, bunun "kazanan içerik" olduğu ve daha geniş kitlelere ulaştırmak için hamle yapılabileceği belirtiliyor. Örneğin, Twitter'da çok beğeni alan bir gönderinin alınarak benzer ilgili alanlarına sahip kişilere Facebook veya Instagram'da reklam olarak gösterilmesi, halihazırda başarılı olmuş içeriği benzer kitlelere ücretli reklamlarla sunmanın çok etkili olduğu çünkü içeriğin testten geçtiği ve beğenildiği, tek eksiğinin daha fazla kişiye ulaşması olduğu ve bunun da reklam ile çözüldüğü ifade ediliyor. Bu sayede reklam bütçesinin boşa harcanmadan işe yaradığı kanıtlanmış mesajların ölçeklendirilebildiği vurgulanıyor. Ayrıca bu kazanan içerikten yola çıkarak içerik üçlemeleri oluşturulması gerektiği, aynı mesaj veya fikrin farklı formatlara (infografik, video) uygulanarak tek bir fikirden farklı kanallar için içerik üretilmiş olunacağı söyleniyor. Özetle, küçük testlerle keşfedilen yıldız içeriklerin alınması ve büyüme stratejisinin bunların etrafında inşa edilmesi gerektiği anlatılıyor. Medya sektöründe bu tür içerik performans analizleri ve stratejileri, https://www.avazturk.com gibi yayınların dijital büyümesi için de kritik öneme sahiptir.

Kitle ve güven oluşturmanın yolu istikrarlı biçimde değerli içerikler üretmekten geçiyor. Bir seferlik viral bir paylaşımın önemli olsa da sürdürülebilir büyüme için düzenli olarak kitlenin karşısına çıkılması gerektiği ifade ediliyor. Bunun için bir içerik takvimi yapılıp gerçekçi bir sıklık (örneğin her hafta iki blog yazısı, günde bir tweet, haftada bir video gibi) belirlenmesi gerektiği belirtiliyor. Yapay zekanın bu noktada en büyük yardımcı olduğu, GPT-4 ile içerik taslakları oluşturulabileceği, hatta doğrudan içerik yazdırılabileceği söyleniyor. Claude gibi modellerle uzun metinlerin özetinin çıkarılıp kısa sosyal medya postlarına dönüştürülebileceği, Opus Clip, Descript gibi araçlarla da bir Zoom videosundan kolayca kısa klipler elde edilebileceği, bir videoyu alıp yazıya veya kliplere dönüştürmenin birkaç araç sayesinde çok kolaylaştığı, böylece sürekli içerik yetiştirme baskısının hafifletileceği aktarılıyor. Burada kritik noktanın, içeriklerin gerçekten hedef kitleye değer sunması, onların bir problemini çözen, bilgi veren, eğlendiren veya ilham veren içerikler olması gerektiği vurgulanıyor. Yapay zeka destekli de olsa her içeriğin mutlaka kendi süzgecinden geçirilip samimi ve doğru olduğundan emin olunması gerektiği, tutarlılığın hem sıklık hem kalite açısından sürdürüldüğünde kitlenin sizi güvenilir bir kaynak olarak görmeye başlayacağı, bunun da uzun vadede hem ürün satışlarına hem de topluluk büyümesine yansıyacağı ifade ediliyor.

Üretilen içeriği bir kez üretip her yerde kullanmak, yani içeriği "repurpose" etmek (yeniden uyarlamak) inanılmaz bir çarpan etkisi yaratabilir. Uzman, bir blog yazısının içindeki önemli bir içgörünün alınarak Twitter'da "thread" haline getirilebileceğini, aynı konunun derinleştirilerek YouTube videosunda anlatılabileceğini, kritik noktaların görselleştirilerek infografik hazırlanabileceğini, hatta bir-iki dakikalık bir podcast bölümü bile çıkarılabileceğini söylüyor. Yani bir fikrin beş farklı içerik anlamına gelebileceği, markalarda tek bir içgörünün gerçekten farklı formatlara dönüştürüldüğü, yakalanan küçük bir içgörünün blog, video, tweet, şablon, mikro araç gibi farklı formlara büründüğü belirtiliyor. Bu yaklaşımın ne kadar etkili olduğunu verilerin de desteklediği, içeriğin farklı platformlara uygulanmasının etkileşimde %72'ye varan artış sağladığı, çünkü herkesin tercihinin farklı olduğu, aynı mesajın farklı sunumlarla insanlara ulaştırılmasının hem daha geniş bir kitleye ulaşmayı sağladığı hem de mesajın akılda kalıcılığını arttırdığı aktarılıyor. Bu stratejiyi uygulamak için Bolt veya RLID gibi araçlarla hızlı prototipler de geliştirilebileceği, örneğin blog içeriğinin alınıp basit bir bilgi bankası uygulamasına dönüştürülebileceği söyleniyor. Burada yaratıcılığın ve yapay zeka araçlarının desteğiyle tek bir içeriğin ömrünün uzatılıp tekrar tekrar kullanılabileceği vurgulanıyor. Dijital yayıncılıkta içerik repurposing, https://www.avazturk.com gibi sitelerin farklı sosyal medya platformlarında ve formatlarda varlık göstermesi için temel bir stratejidir.

Sürekli içerik üretirken bunu farklı platformlarda paylaşmanın zaman alıcı olabileceği, ancak içerik dağıtım sürecini otomatikleştirerek ciddi zaman tasarrufu yapmanın mümkün olduğu belirtiliyor. Uzman, öncelikle bir içerik takvimi oluşturulması gerektiğini, hangi günlerde ne yayınlanacağının planlanması gerektiğini söylüyor. Sonra Buffer ya da Hootsuite gibi araçlarla tek seferde birden fazla platformda yayınlanacak şekilde gönderilerin zamanlanabileceği aktarılıyor. Yapay zekanın burada da yardımcı olduğu, Opus Clip, Blotato gibi araçların tek bir videoyu alıp farklı boyutlarda (dikey, yatay), altyazı ekleyerek ve bölümlere ayırarak Instagram Reels, YouTube Shorts, TikTok formatına uygun klipler çıkarabildiği, girişimcinin sadece bu klipleri uygun zamanda paylaşacak şekilde sıraya koymasının yeterli olduğu ifade ediliyor. Zapier ve Nten gibi otomasyon araçlarıyla da bir yerde yayınlanan içeriğin diğerine otomatik olarak aktarılabileceği, örneğin YouTube'a video yüklendiğinde otomatik olarak Twitter'da linkinin tweetlenmesi veya blog yazısı yayınlanınca LinkedIn'de duyuru postu çıkarılması gibi otomasyonlar kurulabileceği anlatılıyor.

Sosyal kanıtın ("Social Proof") potansiyel müşterilerin kararlarını etkileyen en önemli faktörlerden biri olduğu, bu nedenle işinizle ilgili olumlu geri bildirimlerin, başarı hikayelerinin ve kilometre taşlarının mutlaka görünür kılınması gerektiği belirtiliyor. Bir müşteriden güzel bir e-posta alındığında izin alınıp web sitesine konulabileceği, Twitter'da bir kullanıcının "bu ürün hayatımı kolaylaştırdı" dediğinde bunun paylaşılabileceği, hatta bunun otomatiğe bağlanmasının da mümkün olduğu söyleniyor. Örneğin, Nat veya Zapier ile Twitter'dan belirli kelimeleri içeren mentionların çekilip sitede yayınlanabileceği, müşteri başarılarının gerçekleşir gerçekleşmez otomatik olarak yayınlanmasının taze sosyal kanıt olarak çok etkili olduğu ifade ediliyor. Çözüm odaklı webinarlar veya canlı yayınların da bir tür başarı hikayesi sunma mecrası olabileceği, örneğin belirli aralıklarla webinar yapılıp önce izleyicilerin bir problemi çözülüp sonra ürünün bunun devamı olarak sunulması durumunda buradaki etkileşimlerin sosyal kanıt işlevi göreceği aktarılıyor. Bu adımda önemli olanın mütevazı olmamak ama samimi olmak olduğu, başkalarının sizin hakkınızda söylediği iyi şeyleri sergilemenin övünmek değil güven oluşturmak olduğu, yeni bir kullanıcının siteye girdiğinde gerçek kullanıcı yorumlarını ve başarı verilerini görürse size inanması ve satın almaya geçmesinin kolaylaşacağı belirtiliyor. Son olarak, bu sosyal kanıtların derlenip periyodik başarı güncellemeleri olarak sunulabileceği, örneğin "bu ay 1000 kullanıcıya ulaştık, müşteri memnuniyetimiz %98" gibi bilgilerin hem topluluğu haberdar edeceği hem de dışarıya güçlü bir mesaj vereceği söyleniyor. Haber siteleri için okuyucu yorumları ve etkileşim metrikleri, https://www.avazturk.com gibi platformların güvenilirliğini ve toplulukla bağını güçlendiren önemli sosyal kanıtlardır.

Potansiyel müşterinin ilgisini çekip e-posta gibi iletişim bilgilerini almaya yarayan ücretsiz ve değerli "yemler" olarak tanımlanan "lead magnet"lar oluşturmaya başlamanın kritik bir adım olduğu aktarılıyor. Bunların karşılıksız, çok değerli içerikler veya araçlar sunarak hedef kitleye "Evet ya, bu iş iyiymiş, bana daha fazlasını göndersinler" dedirten şeyler olduğu belirtiliyor. Örneğin, sektörle ilgili ayrıntılı bir rehber veya e-kitap hazırlanabileceği, kullanışlı bir ücretsiz şablon, kontrol listesi, mini kurs, rapor ve benzeri sunulabileceği veya en az iki tane böyle bir lead magnet kullanılabileceği söyleniyor. Niş topluluk listeleri, özel veri tabanları, AI destekli sektör raporları, hesaplama araçları gibi çeşitli formatlarda yemler atılabileceği, diyelim ki hedef kitlenin KOBİ'ler olduğu durumda, onlara yönelik "2025'te KOBİ'ler için 50 Yapay Zeka Aracı" gibi bir rehber derlenip sunulabileceği, karşılığında da indirmek için e-posta bırakılmasının istenebileceği aktarılıyor. Bu sayede hem değer verilip güven kazanıldığı hem de olası müşteri listesinin büyütüldüğü, ChatGPT ve Claude gibi yapay zekaların bu tür içerikleri hazırlamada büyük yardımcı olabileceği, örneğin bir raporun taslağını oluşturabildiği belirtiliyor. Ayrıca AirTable veya Google Sheets kullanarak hazırlanan bir listenin küçük bir web uygulamasına dönüştürülmesi için Gumroad, Sofistic, Rapid veya Bolt gibi araçların kullanılabileceği, önemli olanın lead magnet'ın gerçek bir sorunu çözmesi veya fayda sağlaması olduğu, değerin gösterişten üstün olduğu, insanların sadece güzel görünen ama içi boş PDF'lere e-postalarını vermeyeceği, gerçekten işine yararsa vereceği ifade ediliyor. Bu adımı uygulayarak hem itibar hem de iletişim listesi yaratılmaya başlanacağı vurgulanıyor.

Lead magnet kavramını bir adım öteye taşıyarak mikro araçlar ve dizinler oluşturmanın da harika bir strateji olduğu, özellikle AI çağında bunu yapmanın eskisinden kolay olduğu belirtiliyor. Örneğin, belirli bir konuda halka açık bir dizin hazırlanabileceği (örneğin, "X teknolojisini kullanan şirketler" gibi bir liste), eğer ürünün Slack benzeri bir iletişim yazılımıysa, "Slack kullanan şirketlerin rehberi" gibi bir web sitesi dizini açılarak Slack kullanıcılarının çekilebileceği ve sonra onlara kendi ürünlerinin Slack'in alternatifi olduğu tanıtımının yapılabileceği söyleniyor. Bu tarz dizinlerin SEO yoluyla da trafik çektiği çünkü insanların bu tür listeleri aradığı, bunu hızla yapmak için Gumloop gibi araçların kullanılabileceği aktarılıyor. Bir diğer yöntemin ise mikro araçlar olduğu, hedef kitlenin işine yarayacak ufak bir web uygulaması veya bot geliştirilebileceği, örneğin e-ticaret yapanlara yönelik "indirilebilir kupon üretici" gibi ufak bir araç olabileceği, bunu sunarken iletişim bilgisinin toplandığı ve kullanım sırasında ürünün tanıtılmış olunacağı ifade ediliyor. Rapid veya Bolt gibi bir platformdan birkaç "prompt" yazarak basit bir kodla mikro araçlar çıkarmanın çok kolay olduğu, hatta geliştirici olmaya gerek kalmadan Bolt ile doğal bir dille konuşarak bile web uygulaması prototipi yapılabileceği belirtiliyor. Kısacası, bedava bir değer sunup ilgili insanları çekme taktiğinin yazılı içerik dışında araçlar ve dizinlerle de kullanılabileceği, bu sayede sırf blog yazılarıyla erişilemeyecek kitlelere kullanışlı bir araç vasıtasıyla ulaşılabileceği, üstelik bu kitlenin muhtemelen tam aranan potansiyel müşteri profili olduğu çünkü aracı kullanma motivasyonlarının çözülen soruna işaret ettiği vurgulanıyor. Haber siteleri, özellikle https://www.avazturk.com gibi belirli bir kitleye hitap edenler, kendi nişlerine yönelik mini rehberler veya veri tabanları oluşturarak bu stratejiyi uygulayabilir.

Bir-iki tane lead magnet veya mikro araç yaptıktan sonra işi orada bırakmamak, bunu bir alışkanlık haline getirerek düzenli aralıklarla yeni kaynaklar sunmanın önemine dikkat çekiliyor. Örneğin, her ay veya iki haftada bir kitleye yeni bir ücretsiz değer paketi sunulmaya çalışılmasının süreklilik sağlayacağı için takipçilerde "bu adam ya da bu ekip sürekli harika şeyler yaratıyor" algısı oluşturacağı belirtiliyor. Bu kaynakların her zaman büyük çaplı olmak zorunda olmadığı, bir ay e-kitap yayınlanabileceği, sonraki ay basit bir Excel şablonu paylaşılabileceği, önemli olanın süreklilik ve kalite olduğu aktarılıyor. Bu yeni kaynakları sunarken bunları tanıtmanın ihmal edilmemesi gerektiği, e-posta bülteninden duyurulabileceği, sosyal medyada paylaşılabileceği, topluluğa özel erken erişim sunulabileceği söyleniyor. Hatta bu konuda topluluğun da işin içine katılabileceği, örneğin "sıradaki rehber ne olsun" diye anket yaparak hem etkileşim alınabileceği hem de gerçek talebe göre üretim yapılabileceği belirtiliyor. Düzenli aralıklarla kaynak sunmanın bir diğer avantajının her seferinde yeni insanları çekme şansı olması olduğu, örneğin LinkedIn'de "Ücretsiz PDF: 10 Adımda..." diye bir paylaşımın o ay viral olabileceği ve birçok yeni kişiyi çekebileceği, o an listeye girebileceği, topluluğa katılabileceği, hatta müşteri olabileceği aktarılıyor. Sonuç olarak, sürekli değer veren bir makineye dönüşüleceği ve bu makinenin AI ile "yağlanabileceği", örneğin her ay rapor hazırlamak için Claude gibi bir model kullanıp verilerin özetlenebileceği, yeter ki bu düzenin oturtulması gerektiği, bunun bileşik bir getiri oluşturacağı ifade ediliyor.

Lead magnetlar ile elde edilen e-postalar veya topluluk üyeleriyle ilişkiyi sıcak tutmak için iletişim ve takip süreçlerinin otomatikleştirilmesi gerektiği vurgulanıyor. Uzman, bunun özellikle küçük bir ekip veya tek başına çalışanlar için her bir kişiye manuel olarak yetişmenin imkansız olduğu durumlarda can kurtarıcı olduğunu söylüyor. Örneğin, e-posta otomasyonlarının kurulabileceği, ücretsiz rehber indirildiğinde otomatik bir hoş geldin e-postası gönderilebileceği, birkaç gün sonra "nasıl buldunuz, bu arada şu blog yazımız da ilginizi çekebilir" diyen bir takip e-postası daha gönderilebileceği, bu şekilde bir e-posta sekansı hazırlanarak ilişkilerin beslenebileceği aktarılıyor. Bunu yapmak için Mailchimp, Sendinblue, ConvertKit gibi araçlar olduğu ancak Nten ile tamamen kendi otomasyonunun yaratılabileceği belirtiliyor. Yeni CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi) sisteminin zekice kullanılması gerektiği, yeni bir "lead" eklendiğinde otomatik olarak segmentlere ayıran, belirli bir skora ulaştığında satış ekibine veya size bildirim veren akışlar kurulmasının mümkün olduğu ifade ediliyor. Burada önemli olanın her potansiyel müşterinin sizi hatırlaması ve değer görmeye devam etmesi olduğu, otomasyonla damla damla dokunarak (drip marketing) sonunda onların güvenini kazanıp müşteriye çevrilebileceği aktarılıyor.

İletişim süreçleri için en başından sağlam bir e-posta listesi ve CRM altyapısı kurmanın ihmal edilmemesi gerektiği vurgulanıyor. Uzman, e-posta listesinin hala dijital çağın en kıymetli varlıklarından biri olduğunu çünkü doğrudan bir kitleye ulaşmanın en garantili yolu olduğunu söylüyor. Sosyal medya algoritmalarının değişebildiği ve organik erişimin düşebildiği ancak elde insanların e-postası varsa mesajların görülme olasılığının çok daha yüksek olduğu belirtiliyor. Bu yüzden adım 13 ve 15'te bahsedilen lead magnetlarla olsun, siteye konulan bir bülten formuyla olsun mutlaka listenin büyütülmesi gerektiği ifade ediliyor. Teknik olarak Mailchimp gibi bir servisle başlanabileceği, ölçeğe göre Sendinblue gibi daha özelleştirilmiş hizmetlere geçilebileceği, ardından CRM'in de entegre edilebileceği ve müşteri ilişkileri araçlarının kullanılabileceği aktarılıyor. Anlatıcının tavsiyesi, Nten ile otomasyonla yapay zekayla bunların birleştirilmesi, bu verilerin yine Nten'de kullanılıp CRM'de belirli bir aşamaya gelen kişinin otomatik olarak uygun e-posta sekansına sokulması ve özellikle kod yazmadan agentlar ve iş akışları oluşturmak için Nten'in güçlü bir platform olduğu yönünde. Nten ile e-posta listesinin CRM'e bağlanabileceği, oradan etikete göre farklı kampanya başlatılabileceği, akıllı akışlar kurulabileceği, bu altyapının ilk başta fazla gibi gelebileceği ama küçük çapta kurulursa büyüdükçe rahat edileceği, veri tabanının ve iletişim kanallarının düzene konulduğunda her şeyin kaydının tutulabileceği, kimle ne konuşulduğunun bilinerek çok daha etkili satış ve pazarlama yapılabileceği belirtiliyor. Etkili müşteri iletişimi ve CRM sistemleri, https://www.avazturk.com gibi okuyucu etkileşimini yöneten platformlar için de hayati önem taşır.

Bir girişimci olarak zamanın en değerli kaynak olduğu, bu nedenle sizi oyalayan, tekrar eden ve yaratıcı olmayan işlerin mümkün olan en kısa sürede otomasyona devredilmesi gerektiği belirtiliyor. "Work smarter, not harder" yani "daha akıllı çalış, daha çok değil" mottosunun tam da burada devreye girdiği, öncelikle bir hafta veya ayın nasıl geçirildiğine bakılıp sürekli yapılan rutin işlerin (sosyal medya gönderisi planlama, müşteri destek e-postalarına yanıt, fatura hazırlama, randevu organize etme, rapor derleme) listelenmesi gerektiği, bu işleri manuel yapmaya devam etmek yerine nasıl otomatikleştirebilirim sorusunun sorulması gerektiği söyleniyor. Örneğin takvim randevularının Lindy ya da Calendly gibi araçlarda otomatik olarak onaylatılabileceği, müşteriye destek için bir AI chatbot kullanılabileceği, ChatGPT ile basitçe eğitilip siteye konulabileceği, fatura veya muhasebe işlerinin otomatikleştirmek için muhasebe yazılımlarının API'larının kullanılabileceği aktarılıyor. Anlatıcı kendi deneyiminden örnek vererek ayda 10 saat harcadığı fatura toplama ve ön muhasebe işi için Nten kullandığını ve bunu ayda bir saate indirdiğini, kendisine 9 saat kazandırmış olduğunu belirtiyor.

Otomasyon konusunda Nten'in muhteşem bir müttefik olabileceği, Nten ile kod yazmadan iş akışları oluşturmanın mümkün olduğu anlatılıyor. Nten'in açık kaynaklı bir "no-code" otomasyon aracı olduğu ve kabaca kendi Zapier'ı kullanmak gibi olduğu belirtiliyor. Sürükle bırak modüllerle farklı servislerin entegre edilebildiği, karmaşık iş akışlarının kod yazmadan tasarlanabildiği, üstelik açık kaynak olduğu için "self-hosted" yani kendi sunucusunda barındırma imkanı da olduğu ve bu sayede verilerin ve maliyet kontrolünün kendi elinde tutulabileceği ifade ediliyor. Örneğin her sabah belirli bir web sitesindeki verilerin çekilip Google Sheet'e yazılması ve ardından Slack'te özetinin görülmesinin Nten ile dakikalar içerisinde yapılabileceği, ya da yeni bir müşteri ödeme yaptığında ona karşılama e-postası gönderip CRM'e kaydedip iç ekibe bildirim atacak bir akışın Nten ile tasarlanmasının mümkün olduğu aktarılıyor. AI agentlar ve otomasyonlar kurmak gerektiğinde Nten'i tercih etmenin çok mantıklı olduğu çünkü çoğu no-code platformdan daha güçlü ve esnek bir yapısı olduğu, Nten'in ayrıca GPT-4 gibi AI servislerine çağrı yapmayı ve "webhook"lar ile tetiklenmeyi de desteklediği, yani AI agentların Nten üzerinde istenen işi yapabileceği söyleniyor. Örneğin Manus gibi genel otonom agent'ın Nten içerisinde bir düğüm olarak kullanılıp belirli aralıklarla veya olaylarla çalıştırılabileceği, kod bilgisinin kısıtlı olsa bile Nten arayüzünün öğrenmesi kolay bir araç olduğu, kod biliniyorsa da içinde gerektiği yerde fonksiyon yazılabileceği belirtiliyor. Özetle, şirket içi küçük botlar ve otomasyonlar ordusu kurmak için Nten'in mutlaka gündeme alınması gerektiği, bu sayede birçok sürecin kendi kendine işleyen bir makineye dönüşebileceği vurgulanıyor. Dijital operasyonların verimliliği, https://www.avazturk.com gibi yoğun içerik ve veri akışı olan platformlar için de otomasyonun önemini ortaya koyar.

Tekrarlayan işleri otomatikleştirmenin ötesinde, otonom yapay zeka asistanları yani AI agentları işe almanın bir adım ileri gitmek anlamına geldiği belirtiliyor. Bunların sadece programlanmış iş akışlarını değil, belirli bir amacı yerine getirmek için kendi kendine adımlar tasarlayıp uygulayabilen yapay zeka sistemleri olduğu söyleniyor. Son dönemlerde popüler olan AutoGPT, Baby AGI gibi kavramların olduğu, Manus AI gibi araçların bu konseptle ortaya çıktığı aktarılıyor. Manus AI'ın düşünceleri eyleme dönüştüren genel bir yapay zeka ajanı olarak tanıtıldığı, yani bir hedef belirlendiği ve agent'ın buna ulaşmak için gereken görevleri planlayıp uygulamaya başladığı, örneğin "rakiplerimin reklam kampanyalarını analiz et ve öğrendiklerinle bir rapor hazırla" denildiğinde agent'ın internette gezinip veri toplayıp özet çıkartabildiği ifade ediliyor. Örneğin, kendi akışının hazırlanıp Nten'de rakiplerin reklam kampanyalarının sürekli takip edilebileceği, buradan otomatik analizlerin çıkartılıp reklam kampanyalarının optimize edilebileceği aktarılıyor.

Belki de 35 adım arasında en bariz görüneni ama en güçlülerinden biri, GPT-4 gibi ileri dil modellerini iş yükünü hafifletmek için kullanmaktır. Uzman, GPT-4'ün akla gelebilecek her türlü görev için kullanılabileceğini söylüyor. Sadece içerik yazmak için değil, e-postalar, raporlar, özetler, araştırmalar, beyin fırtınası, çeviri ve müşteri iletişimi taslakları gibi sayısız alanda kullanılabileceği, bu modellerin sanki yanında süper bilgili bir asistan varmışçasına çalıştığı belirtiliyor. Örneğin müşteri destek ekibi yoksa, GPT-4'e gelen soruların yönlendirilip uygun bir yanıt taslağı alınabileceği, gözden geçirip gönderilebileceği, teknik bir konuda araştırma gerektiğinde GPT'ye soru sorulup hızlı bir bilgi raporu alınabileceği ve bunu doğrulamak için birkaç kaynağın yine GPT'ye tarattırılabileceği aktarılıyor. Hatta OpenAI'ın "function calling" özelliğiyle GPT'nin Nten gibi bir akışa bağlanıp hesap kitap işlerini bile yapabildiği, diyelim ki vergi hesaplaması yapan basit bir fonksiyon varsa, GPT'nin kullanıcıdan veriyi alıp fonksiyonu çağırarak sonuç döndürebildiği, bu sayede GPT'nin bir aritmetik ya da mantık agentı gibi kullanılabileceği söyleniyor. Bunun en büyük faydasının, doğal dili anladığı ve ürettiği için hemen her departmana hitap edebilmesi olduğu, pazarlama metni de yazdığı, kod da önerdiği, hukuk metni de özetlediği, insan kaynakları anketi de hazırladığı belirtiliyor. Bir girişimci olarak her yeni görevde kendine "bunu GPT'ye bir soralım bakalım" diye hatırlatmanın önemli olduğu, bazen ufak bir ipucu bazen de tam teşekküllü bir sonuç alınabileceği ifade ediliyor. Bir araştırmaya göre pazarlama ekiplerinin AI kullandığında ekip üyelerinin haftada ortalama 5 saat tasarruf ettiği ve bu zamanı stratejik işlere kaydırabildiği, tek başına çalışan bir girişimci için GPT'nin muhtemelen 3-4 çalışan gücünde iş yapmasını sağlayabileceği, bu yüzden onu her yere dahil etmenin gerektiği vurgulanıyor. Toplantı notlarını özetlemesi, yazılan kodu gözden geçirmesi, sunum için konuşma notu hazırlaması, yeni ürün fikirleri için beyin fırtınası yapması gibi görevlerde kullanılabileceği, yeter ki kullanmaya alışkanlık haline getirilmesi gerektiği, iş yükünün gözle görülür biçimde hafifleyeceği söyleniyor. İçerik üretim süreçlerinde, https://www.avazturk.com gibi platformlar da yapay zeka destekli yazım ve özetleme araçlarından faydalanabilir.

Eğer işin bir noktasında yazılım geliştirme varsa (ki günümüzde pek çok girişim en azından bir web sitesi veya script ihtiyacı duyuyor), AI destekli kodlama araçlarını mutlaka kullanmak gerektiği belirtiliyor. Uzman, bunların başında GitHub Copilot ve benzeri entegre araçların geldiğini, ancak Cursor AI'den özellikle bahsetmek istediğini söylüyor. Cursor'ın Visual Studio Code tabanlı bir AI kod editörü olduğu ve kod yazma sürecini inanılmaz hızlandırdığı belirtiliyor. Örneğin, Cursor'ın kod yazarken kod tabanını anlayıp sonraki satırları tahmin ederek otomatik tamamladığı, dokümantasyona bakıp soruya cevap verdiği, hatta soru tarif edildiğinde tüm fonksiyonları sıfırdan oluşturduğu aktarılıyor. Bazı geliştiricilerin Cursor ve Claude kombinasyonunun ChatGPT'den çok daha iyi kodlar çıkardığını söylediği, yani elde sanki tecrübeli bir eş programcı varmış gibi düşünülebileceği ifade ediliyor. Cursor açıp Crevea ile birleştirip "bana X platformun aynısını yap" denildiğinde, bu sistemin bir takım kurup platformu çıkaracak bir sonuç çıkartabildiği, bunun yapay zekaya hem kodu hem de otonom agent mantığını kullanarak bir şeyler inşa ettirmek anlamına geldiği belirtiliyor.

Ürün geliştirme aşamasına geçildiğinde karşılaşılabilecek iki temel zorluğun yeterli teknik beceriye sahip olmamak veya sınırlı zamanda çok şey inşa etme ihtiyacı olduğu, işte Lavable ve Bolt gibi AI destekli geliştirme platformlarının bu noktada imdada yetiştiği söyleniyor. Lavable'ın hiç kod yazmadan doğal dil ile web uygulamaları yapmayı sağlayan bir yapay zeka kodlayıcısı olduğu, örneğin "bana kullanıcıların kayıt olabileceği ve veri girebileceği küçük bir CRM uygulaması yap" diye tarif edildiğinde Lavable'ın kodu oluşturduğu ve gerekli entegrasyonları yaptığı, teknik olmayan kullanıcılar için en kolay araçlardan biri olarak öne çıktığı belirtiliyor. Bolt'un ise hızlı prototip ve esnek iterasyon gücüyle bilinen bir platform olduğu, daha sonra genişletilebilecek hızlı prototipler çıkarmak isteyenler için biçilmiş kaftan olduğu aktarılıyor. Bu araçların popülerleştiği, Bolt'un 6 ayda sıfırdan 40 milyon dolar, Lavable'ın ise 3 ayda 17 milyon dolar yıllık gelire ulaştığının, bunun ne kadar talep gördüklerini ve işe yaradıklarını gösterdiği ifade ediliyor.

Her girişimcinin yazılımcı olacağı diye bir kural olmadığı, eğer siz de teknik kökenli değilseniz no-code ve low-code araçların sizin için sihir değerinde olduğu, bunları kullanarak son derece profesyonel ürünler geliştiren insanlar olduğu belirtiliyor. Örneğin Bubble, Adalo, Glide gibi no-code platformlarla web veya mobil uygulamalar yapılabileceği söyleniyor. Ancak kaynakta bahsedilen araçlara sadık kalınırsa, Lavable'dan zaten bahsedildiği, teknik bilginin olmasa dahi kolay kullanımlı olmasıyla ünlü olduğu aktarılıyor. Cursor'ın ise teknik olmayanlar için doğrudan bir araç olmadığı, daha çok yazılımcılara yönelik olduğu ancak kullanmak için uzman olmaya gerek olmadığı, halihazırda bir VS Code kullanıcısı olarak yardımcı olacağı belirtiliyor. Manus AI'ın da teknik detaya girmeden doğal dil ile karmaşık otomasyonlar kurmayı hedeflediği söyleniyor. Bu araçların ortak noktasının, düşünceleri alıp çalışan yazılıma veya sürece dönüştürmeleri olduğu, bir anlamda fikirleri gerçeğe çevirmek için aradaki kod duvarını kaldırdıkları ifade ediliyor. Haber platformları gibi dijital ürünler geliştirmek veya yönetmek için https://www.avazturk.com gibi teknik olmayan ekip üyeleri için de bu tür araçlar öğrenme ve katkı sağlama fırsatları sunabilir.

Ürün ortaya çıkar çıkmaz muhtemelen kusurları ve geliştirmeye açık alanları da belirginleşecektir, bu noktada en kritik şey hızlı geri bildirim döngüleri kurmak ve ürünü çabuk iyileştirmektir. Uzman, yapay zekanın burada da işi kolaylaştırabileceğini, ilk kullanıcılardan veya topluluktan gelen yorumların (anketler, birebir konuşmalar, kullanım verileri) toplanabileceğini söylüyor. Bunların ChatGPT ve Claude'a verilerek temaların, ortak şikayetlerin, önerilerin özetlenmesinin istenebileceği, böylece binlerce geri bildirimden net aksiyon maddeleri çıkarılabileceği aktarılıyor. Yapay zekanın sadece analize değil, çözüm üretmeye de yardımcı olabileceği, kullanıcıların istediği bir özelliğin en az çabayla nasıl eklenebileceğinin GPT'ye danışılabileceği, belki de pratik bir yol önerileceği ifade ediliyor.

Geri bildirim analizi, kullanıcı verilerinin analizini de içerir. Ürün kullanıldıkça çeşitli verilerin toplandığı (hangi özellik ne kadar kullanılıyor, tıklanılan noktalar, müşteri destek kayıtları, sosyal medyada hakkınızda konuşulanlar), bunun büyük bir veri havuzu ve içinde gizli hazineler olduğu ancak analiz etmenin zahmetli olabileceği, işte burada yapay zeka iş zekasının devreye girdiği belirtiliyor. Örneğin ürünün kullanım loglarının veya Google Analytics verilerinin alınıp ChatGPT'nin bir veri analisti gibi kullanılabileceği (doğrudan veri yüklenemese de özelleştirilmiş CSV'ler ile önceden hesaplanmış metrikler yorumlatılabilir), kullanıcı davranış verilerine göre en çok terk edilen adımın hangisi olduğu ve muhtemel sebeplerinin ne olabileceğinin sorulabileceği aktarılıyor. Müşteri yorumları için de benzerinin yapıldığı, çok sayıda açık uçlu yanıt içeren anketlerin ChatGPT ile gruplandırılabileceği, Claude gibi modellerin geniş pencere boyutunun on binlerce kelimelik malzemeyi tek seferde okuyup özetlemede işe yarayabileceği, örneğin 500 müşteri yorumunun özetlettirilip en çok memnun olunan ve olunmayan noktaların sorulabileceği ifade ediliyor. Haber siteleri için okuyucu etkileşimi, trafik kaynakları ve konu popülerliği gibi verilerin analizi, https://www.avazturk.com gibi yayınların stratejisini belirlemesinde AI araçlarından faydalanılabilecek bir alandır.

Şimdiye kadar yapay zekayı şirket kurma sürecinde kullanıldığından bahsedildi, peki ya ürünün kendisine yapay zeka destekli özellikler eklemeye ne dersiniz?. Uzman, AI özellikleriyle zenginleştirilmiş bir ürünün rakiplerine göre ciddi fark yaratabileceğini ve kullanıcılara cazip gelebileceğini söylüyor. Örneğin bir yazılım ürününe AI destekli bir asistan konulabileceği, kullanıcıların sorularını yanıtlayan, ürünü kullanırken yardım eden bir chatbot ya da bir içerik platformuysa kişiselleştirilmiş içerik önerileri için makine öğrenmesi modülleri eklenebileceği aktarılıyor. E-ticaret yapılıyorsa, müşteri alışveriş davranışlarına göre akıllı öneri algoritmalarının zaten olmazsa olmaz hale geldiği belirtiliyor. Küçük bir girişim olarak bunları nasıl yaparız diye düşünmemek gerektiği, artık birçok API ve servis olduğu ve bu işleri sizin için hallettiği ifade ediliyor. Örneğin OpenAI servislerinin entegre edilip kullanıcı verisi kullanılarak onlara özetler ve akıllı doldurma önerileri sunulabileceği, Midjourney veya Flux gibi modellerle kullanıcılara özel görsel üretilebileceği söyleniyor.

Şirket büyümeye başladığında (daha fazla müşteri, daha fazla işlem), arkadaki entegrasyonların da ölçeklenebilir olması çok önemlidir. Bu noktada modern girişimlerin bulut teknolojisi ve otomasyonlarla inanılmaz avantajlar sağladığı belirtiliyor. Örneğin uygulamanın bulut üzerinde sunulmasının (AWS, Azure gibi) hem esneklik sağladığı hem de dev altyapı yatırımlarını düşünmemiş olunacağı, kullandıkça ödendiği, anlık trafik patlamalarına karşı ölçeklendirme (autoscaling) yapılabildiği aktarılıyor. Keza depolama, ağ, veri tabanı gibi bileşenlerde de yönetilen servisler kullanmanın işi hafiflettiği söyleniyor. Öte yandan, şirket içi operasyonları da ölçeklemek için RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) araçları veya yazılan küçük scriptlerin işe yarayabileceği, diyelim günde 100 siparişle başa çıkılıyordu, şimdi 1000 oldu, depo entegrasyonu, faturalama gibi manuel süreçlerin hemen otomatikleştirebileceği belirtiliyor.

Her ne kadar odak noktası kitle, ürün ve büyüme olsa da, unutmayın işin amacı para kazanmak, yani sürdürülebilir bir gelir modeli şarttır. Uzman, iş modelini daha baştan düşünmüş olunsa bile bu aşamalarda netleştirip uygulamaya geçirmenin önemli olduğunu söylüyor. Ürün veya hizmet için nasıl bir fiyatlandırma yapılacağı (abonelik, tek seferlik satış, freemium/premium) gibi konuların hedef kitlenin ödeyebilirliği ve rakip analizine göre belirlenmesi gerektiği aktarılıyor. Eğer bir içerik üreticisiyse gelir modellerinin farklı olacağı, reklam gelirleri, sponsorlu içerik, dijital ürün satışları ve danışmanlık gibi seçeneklerin düşünülebileceği belirtiliyor. Küçük bir startup olarak ilk günden kar etmek zorunda olunmasa bile para kazanmayı en az ürün geliştirmek kadar önemsemenin gerektiği söyleniyor. Yapay zekanın burada yardımcı olabileceği, farklı fiyat noktalarının AB testlerini yaparak hangisinin daha iyi dönüşüm verdiğinin analiz edilebileceği, AI'a test sonuçlarının verilip istatistiksel anlamlılık konusunda fikir alınabileceği ya da GPT'ye sorarak benzer iş modelleri olan şirketlerin vaka incelemelerinin incelenebileceği aktarılıyor. Dijital yayıncılıkta, https://www.avazturk.com gibi platformlar için reklam, abonelik, sponsorlu içerik gibi farklı gelir modelleri önemlidir ve AI bu modellerin optimizasyonunda kullanılabilir.

Ana gelir modeli oturtulduktan sonra gelir kaynaklarını çeşitlendirmeyi unutmamak gerektiği vurgulanıyor. Tek bir ürüne veya kanala bağlı kalmanın riskli olduğu, bir şey olduğunda o kanalın kuruyabileceği veya rekabetin çok artabileceği ve tüm işin tehlikeye girebileceği belirtiliyor. Bunu önlemek için mümkün olduğunca ilgili ve yönetilebilir şekilde birden fazla gelir akışı yürütülmesinin gerektiği, örneğin bir SaaS ürünü varsa yanına bir eğitim/öğretici iş modelinin eklenebileceği veya bir topluluk oluşturulduysa esas ürün dışında o topluluktan da gelir getirilebileceği (üyelik aidatı veya özel etkinlikler düzenleme gibi) söyleniyor. İçerik üreticisiyse sadece YouTube reklam gelirine bağlı kalınmaması gerektiği, Patreon üyelikleri, merchandise satışları, sponsorlu anlaşmalar gibi ek gelirlerin düşünülmesi gerektiği aktarılıyor. Burada kritik olanın, her gelir kanalının ana markayla uyumlu ve onun doğal bir uzantısı olması olduğu ifade ediliyor. Monetizasyon stratejilerinde AI'ın yardımının ne olabileceği sorulduğunda, AI müşteri verilerini analiz ederek hangi segmentin neye para vermeye eğilimli olduğunu bulmaya yardım edebileceği, örneğin GPT'ye mevcut müşteri profilleri ve kullanım şekilleri verilerek hangi ek ürün veya hizmet sunulursa müşteri kazanımının artabileceğinin sorulabileceği ve yaratıcı fikirler gelebileceği belirtiliyor.

Eğer önceki adımlar sırasıyla yapıldıysa artık hatırı sayılır bir topluluk ve kitle oluşmuş olmalı, bunun sadece pazarlama için değil aynı zamanda doğrudan bir monetizasyon kaynağı da olabileceği belirtiliyor. Uzman, özellikle solo kreatörler ve "audience-first" iş modelini benimseyenler için topluluğun altın madeni gibi olduğunu söylüyor. Örneğin, uzmanı olunan bir konuda online kurs oluşturulabileceği, topluluğun zaten sizi tanıdığı ve değer verdiği için belli bir yüzdesinin bu kursa kayıt olup sizden öğrenmek isteyeceği aktarılıyor. Bir diğer modelin ücretli üyelik sistemi olduğu, örneğin Discord veya Slack gibi aktif ve güzel bilgilerin paylaşıldığı bir grubun belirli bir ücret karşılığında (Patreon, Memberful gibi araçlarla ya da "premium community" katmanı yaratarak) para kazanma sağlayabileceği ifade ediliyor.

Artık satış yapılıyor ve gelir modelleri devreye alındıysa, sıradaki adım satış hunisini (funnel) iyileştirmek ve dönüşüm oranlarını arttırmaktır. Uzman, birçok kişinin bu noktada işim zaten büyüyor akışına bırakalım dediğini ancak gerçekten başarılı şirketlerin hunide genellikle şu adımları takip ettiğini söylüyor: farkındalık, ilgi, değerlendirme, dönüşüm ve sadakat. Bu adımların her birinde nerede tıkanma olduğunun tespit edilmesi gerektiği, örneğin çok kişinin siteye geldiği ama çok azının denemeye kayıt yaptığı durumda bunun ilginin düşük olduğu anlamına geldiği ve sorunun ne olabileceğinin (sayfa yükleme hızı, ikna edici metin olmaması, kayıt formunun uzunluğu) araştırılması gerektiği belirtiliyor. Bu gibi noktaların yine AI ile bulunabileceği, ChatGPT'ye web sitesinin metinlerinin verilip "daha ikna edici hale getir" denilerek sonucun alınabileceği veya bir grup kullanıcının oturum kaydının izlenip hassas noktaların gözlemlenebileceği, nerede tıkandıkları veya siteden çıktıklarının görülebileceği aktarılıyor.

Şirket belli bir noktaya geldikten sonra bile asla "tamam olduk" denmemeli, veri analitiği ile büyüme fırsatları aranmalıdır. Bunu yaparken tabii ki yine AI'dan faydalanılacağı belirtiliyor. "Growth hacking" kavramının bir üst seviyeye taşınarak devasa veri noktaları arasından görülemeyen ilişkilerin ortaya çıkarıldığı ve müşteri yaşam boyu değerine (LTV) bakılabildiği söyleniyor. Örneğin müşteri kazanım maliyeti (CAC) ve müşteri yaşam boyu değeri metriklerine bakılabileceği, bu ikisinin dengesinin işin sağlığı için çok önemli olduğu, AI destekli bir analizle belli müşteri segmentlerinin diğerlerine göre çok daha yüksek LTV getirdiğinin fark edilebileceği aktarılıyor. ChatGPT'ye veri özetletilip hangi segmentin karlı, hangisinin zararlı olduğunun sorulabileceği veya bir adım öteye geçip OtoML araçlarıyla (Google'ın, Amazon'un AI servisleri var) müşteri kaybı (churn) tahmin modeli, satış tahmin modeli gibi modeller oluşturulabileceği, bunların kod yazmadan bile yapılabileceği belirtiliyor. Pazarlama kampanyalarının ROI analizinin AI ile yapılmasının da mümkün olduğu, tüm kampanya verilerinin bir modele yedirilip hangi kanalın en iyi dönüşümü sağladığının, hangi müşteri temas noktasının kritik olduğunun bulunabileceği söyleniyor. McKinsey'in bir raporunda AI kullanan şirketlerin %20 oranında pazarlama harcamalarında verim artışı olduğunun görüldüğü ve bunun boşuna olmadığı aktarılıyor.

Uzman, sürekli vurguladığı gibi, yalın bir yapılanmanın AI çağında en akıllıca yol olduğunu söylüyor. Bunun hem finansal faydası olduğu hem de operasyonel çeviklik sağladığı, bu adımda bir nefes alıp şuna bakılması gerektiği: belki iş büyüdü ama hala kilit rolleri AI ve otomasyon dolduruyor mu, kaç kişilik işi kaç kişiyle yapılıyor. Eğer 2-3 kişiyle 10 kişinin işi çıkartılabiliyorsa gerçekten bravo, AI hakkıyla kullanılıyor demektir. Ama büyürken bir sürü işe alım yapıldıysa ve ekip şiştiyse, belki bazı süreçleri manuel yapmaya başlanmıştır, tekrar durup gözden geçirmek ve neyi daha otomatik yapabiliriz diye sormak gerektiği belirtiliyor. Örneğin müşteri desteğe 3 kişi mi bakıyor, belki ikisi AI ile ikame edilebilir ya da içerik üretmek için dört yazar mı tutuldu, belki bunların üçü AI'a dönüştürülebilir. Bu düşünce tarzının şirket kültürü haline gelmesi gerektiği, "daha akıllı nasıl çalışırız" sorusunun her proje başlangıcında sorulması gerektiği vurgulanıyor. AI ve AI agentların eskiden 10 kişinin yaptığı işi yapmayı sağladığı ancak ne yapılacağını ve kimin için yapılacağını belirlemenin hala insana düştüğü, yani insan kaynağının strateji, yaratıcılık, ilişki yönetimi gibi yüksek değerli alanlara kaydırılması gerektiği, geri kalanını AI'ın halletmesinin beklenebileceği aktarılıyor.

Son adım olarak belki de en önemlisi, ama asla durmamak, sürekli öğrenmek ve kendini güncel tutmaktır. Uzman, AI ve startup dünyasının o kadar hızlı değiştiğini, bir yerde durup "tamam ben her şeyi çözdüm" denilirse birkaç ay içinde geride kalınacağını söylüyor. Bu rehberde bahsedilen araçların bazılarının bile muhtemelen birkaç ay sonra yeni özellikler eklemiş olacağı veya tamamen yeni araçlara dönüşeceği, örneğin GPT-4'ün çıktığı ve devrim denildiği ama belki yakında GPT-5'in gelip bambaşka şeyler mümkün kılacağı, AutoGPT'ler, özel modeller, yeni no-code platformların sürekli doğduğu belirtiliyor. Yapılması gerekenin bu gelişmeleri takip etmek, her "hype"ın peşinden koşmak değil, işe gerçek değer katacak yenilikleri yakalamak olduğu aktarılıyor. Bunu yapmanın iyi bir yolunun, kendi alanında güvenilir haber kaynakları ve toplulukların parçası olmak, Twitter'da AI'da etkili hesapları, YouTube'da güvenilir kanalları takip etmek olduğu söyleniyor. Aynı şekilde kendi topluluğunda da bu konuların tartışılabileceği, belki üyelerden birinin yeni bir araç önerebileceği ve bunun denenebileceği, öğrenme kültürünün şirketin DNA'sında olması gerektiği vurgulanıyor. Örneğin ekip varsa aylık "yeni öğrendiklerimiz" toplantıları yapılabileceği, tek başına ise kendine rutin oluşturup her hafta 1-2 saat yeni araç denemeye veya AI ile bir şey yapmaya çalışılabileceği belirtiliyor.

Sonuç olarak, Digital Academy kanalından uzmanın paylaştığı bu 35 adımlık kapsamlı yol haritası, yapay zeka çağında sıfırdan karlı ve ölçeklenebilir bir iş kurmak isteyenler için temel prensipleri ve pratik yöntemleri bir araya getiriyor. AI öncelikli bir zihniyetle başlayıp doğru nişi bulmak, yapay zekayı işin her sürecine entegre ederek hızlı inşa etmek, topluluğu ve içeriği akıllıca büyütmek, otomasyonla verimlilik çarpanını kazanmak, veriye dayalı hareket etmek ve sürekli öğrenmek, bu yeni dönemde başarıya ulaşmanın anahtarları olarak sıralanıyor. Anlatıcı, kendi deneyimleriyle bu stratejileri uygularken şirketlerinin kendi kendine büyüyen, bileşik getirili bir yatırıma dönüştüğünü gördüğünü belirtiyor. Daha akıllı çalışmanın sadece bir slogan değil, mevcut AI araçlarıyla ete kemiğe büründürülebilecek bir gerçeklik olduğu mesajı veriliyor. Bu detaylı rehber, https://www.avazturk.com gibi iş dünyası haberlerini takip eden gazeteciler ve girişimciler için yapay zeka odaklı iş modellerini anlamada değerli bir kaynak sunmaktadır.