Larridin 30 Milyon Dolar Yatırım Aldı

Yapay zeka bütçelerinin şirket defterlerinde en büyük kalemlerden biri haline gelmesi, harcanan paranın karşılığını arayan yeni girişimleri doğuruyor. San Francisco merkezli yapay zeka ölçüm girişimi Larridin, şirketlerin yapay zeka araçlarına ödedikleri paranın karşılığında ne elde ettiğini göstermek amacıyla Pelion Ventures liderliğindeki Series A turunda 30 milyon dolar yatırım aldı. Şirketin pazartesi günü yaptığı açıklamaya göre, Andreessen Horowitz ve Gradient Ventures seed turundaki 17 milyon dolarlık yatırımlarını bu turda da tekrarladı. Yeni turda GFT, W23, Thayer, DG Daiwa Ventures, Alumni Ventures ve Cougar Capital de yer alırken toplam yatırım 47 milyon dolara ulaştı.

Geçtiğimiz aralık ayında tek bir kurumsal müşterisi bulunan Larridin, aradan geçen sürede müşteri sayısını 50’ye çıkardı. İcra Kurulu Başkanı Russ Fradin, Business Insider’a yaptığı açıklamada işlerin özellikle ikinci çeyrekte hızlandığını, şirketlerin yapay zeka maliyetleri konusunda endişelenmeye başlamasıyla talebin arttığını belirtti. 20 kişilik ekibi iki katına çıkarma planı yapan girişim, SurveyMonkey, Vertiv, Klaviyo, Gainsight, EcoVadis ve Sundt gibi isimleri müşteri portföyünde barındırıyor.

Yapay Zeka Harcamaları Şirketler İçin Ne Anlama Geliyor?

Larridin’in geliştirdiği yazılım, bir şirketin yapay zeka araçlarını, kullanım verilerini ve faturalarını, çalışanların ve yapay zeka ajanlarının ürettiği işlerle ilişkilendiriyor. Amaç, yapay zekanın nerede karşılık bulduğunu, nereye yatırım yapılması gerektiğini ve sıradaki hangi iş akışının otomatize edileceğini net bir şekilde ortaya koymak. Bugüne kadar 2 milyar civarında yapay zeka oturumunu ölçen ve 82 binden fazla iş akışını takip eden şirket, müşterilerinde ölçülebilir takım çıktısında ortalama yüzde 47’lik bir artış raporladı. İlk yıl optimize edilen yapay zeka harcamasının medyan değeri ise 2,4 milyon dolar olarak açıklandı.

Ancak bu ölçümler aynı zamanda ciddi verimsizlikleri de gün ışığına çıkarıyor. Bir müşteride mühendislerin yüzde 92’si yapay zeka kullanırken, tek bir mühendis ekibin yapay zeka faturasının yaklaşık yüzde 65’ini tek bir haftada harcadı. Başka bir müşteride ise benzer işler yapan iki yapay zeka aracının gönderilen değişiklik başına maliyetinde 66 kat fark görüldü. Baş Teknoloji Sorumlusu Ameya Kanitkar, platformun çalışanların yapay zeka etkileşimlerini içeriklerini saklamadan analiz ettiğini, bunun yerine skorlar ve üst düzey içgörüler ürettiğini vurguladı.

Larridin Modeli

Larridin kurucuları Russ Fradin ve Jim Larrison’ın geçmişte Comscore’da çalışmış olması, girişimin konumlandırmasını doğrudan açıklıyor. Sektöre büyük paralar akmaya başladığında birilerinin bunu ölçeklendirecek bağımsız bir şirket kurması gerektiğini savunan ekip, yapay zeka dünyasında tam olarak bu boşluğu doldurmayı hedefliyor. Tura liderlik eden Pelion genel ortağı Jeff Kearl, yapay zekanın küçük bir masraftan şirket defterlerindeki en büyük 5 ila 10 kalemden birine dönüştüğünü ifade ediyor.

Yatırım turuyla birlikte ilk “Mühendislik Yapay Zeka Etki Raporu”nu da yayımlayan Larridin, müşterilerindeki 1.000’den fazla mühendisin verilerini baz aldı. Nisan ayında yüzde 35 olan yapay zeka destekli kod talepleri eylül ayında yüzde 62’ye yükselirken, ilk insan kod incelemesi için beklenen medyan süre yüzde 50 arttı. Bu durum, yapay zeka kod üretimini hızlandırırken insan inceleme süreçlerinde yeni darboğazlar yarattığını somut bir şekilde gösteriyor. Sektör genelinde Amazon mühendislerini token harcamalarında aşırıya kaçmamaları konusunda uyarırken, BNY token harcamalarını izlemeye başladı; Elon Musk ise Grok Bot sunucu maliyetlerinin gelire oranla sürdürülemez derecede yüksek olduğunu belirtti.

Yazılım Ekiplerinde Maliyet ve Veri Güvenliği Dengesi

Şirketlerin kod tabanlarına entegre olan araçların en hassas noktası, yazılımcıların yazdığı kodların veya yapay zeka ile yaptığı diyaloğun gizliliğidir. Ameya Kanitkar’ın aktardığına göre platform, doğrudan sohbet metinlerini veya kod satırlarını depolamak yerine meta veriler, kullanım süreleri ve harcama paternleri üzerinden bir analiz mekanizması çalıştırıyor. Kurumsal müşterilerin güvenlik ekipleriyle yapılan müzakerelerde bu yaklaşım, veri sızıntısı riskini ortadan kaldırdığı için kabul görmeyi kolaylaştırıyor. Özellikle finans ve kurumsal yazılım sektöründe faaliyet gösteren SurveyMonkey veya EcoVadis gibi ölçekli yapılar için gizlilik protokolleri, bütçe onay süreçlerinin başında geliyor.

Kod Üretimi ve İnceleme Süreçlerindeki Darboğazlar

Yayımlanan rapordaki yüzde 50’lik kod inceleme gecikmesi, yazılım geliştirme döngüsünde yeni bir dengesizliğe işaret ediyor. Mühendisler yapay zeka yardımıyla çok daha kısa sürede çok daha fazla satır kod üretebilirken, bu kodları kontrol edip onaylayacak insan gücü aynı oranda artmıyor. Sonuç olarak havuzda bekleyen pull request (kod çekme talebi) sayısı birikiyor ve teslimat süreleri uzayabiliyor. Amazon’un tokenmaxxing uyarısı ve BNY’nin harcama takibi adımları, şirketlerin artık sınırsız yapay zeka kullanımından kontrollü bütçelendirme modellerine geçtiğini gösteriyor. Larridin’in sunduğu skorlama sistemi, hangi geliştiricinin veya hangi iş akışının bütçeyi verimli kullandığını göstererek bu maliyet krizine pratik bir veri tabanı sunuyor.