Uber, yapay zekâyı teknoloji yığınının merkezine koysa da, harcanan paranın karşılığı hâlâ net değil. Şirketin başkanı ve COO’su Andrew Macdonald, Rapid Response podcast’inde, özellikle Anthropic’in Claude Code’unun kullanımındaki artış ile son kullanıcıya dokunan faydalı özellik sayısı arasında doğrudan bir bağ kuramadıklarını söyleyerek “o bağlantının henüz olmadığını” vurguladı. Bu yüzden AI faturalarını “gerekçelendirmeyi” her geçen gün daha zor bulduklarını ifade etti.
Bu tabloya, kullanım başına ücretlendirme (token) modeline geçen araçların etkisi büyük. Macdonald’ın sözünü ettiği Claude Code’un yoğun kullanımı, ekiplerin daha çok kod üretmesine rağmen tüketiciye ölçülebilir katkı sağlayan özellik sayısını aynı oranda yukarı çekmiyor. Sonuç: fatura kabarıyor, yatırımın geri dönüşü ise belirsiz kalıyor.
Uber’de AI harcamalarına “daha disiplinli” fren
Konuyla ilgili dikkat çeken bir diğer başlık, Uber’in 2026 yılı AI bütçesinin yılın ilk dört ayında tükendiği iddiası. The Information’ın Applied AI bülteninde, CTO Praveen Neppalli Naga’nın Claude Code kullanımındaki patlama nedeniyle yıllık bütçenin çok erken bittiğini söylediği aktarılıyor. Bu gelişme, içeride AI araçlarının nasıl ve nerede kullanılacağına dair daha sıkı bir değerlendirme sürecini tetiklemiş görünüyor.
Yönetimin yaklaşımı da buna paralel. CEO Dara Khosrowshahi, son kazanç çağrısında AI araç ve altyapı yatırımlarını öne çıkarırken, bu harcamaları dengelemek için işe alım hızını bilinçli biçimde yavaşlattıklarını anlattı. Amaç, verimlilik kazanımlarını somutlaştırmadan maliyetleri şişirmemek.
Uber’in yaşadığı durum, kurumsal dünyadaki daha geniş bir eğilimin parçası. Pek çok şirket, “ne kadar çok token, o kadar çok üretkenlik” anlayışının sürdürülebilir olmadığını fark edip AI kullanımını ölçülebilir çıktılarla hizalamaya çalışıyor. Son dönemde “tokenmaxxing” diye anılan bu yaklaşımın geri teptiğine dair işaretler artıyor.
Kısacası, Uber’in mesajı net: AI kritik önemde kalacak, ancak artık “her yere AI” yerine, maliyet–fayda dengesini ispatlayan, kullanıcıya gerçekten değer katan alanlara odaklanılacak. Önümüzdeki çeyreklerde şirketin, AI harcamalarını doğrudan ürün iyileştirmeleri ve verimlilik metrikleriyle ilişkilendirebilmesi, bu stratejinin başarısını belirleyecek.
Kaynak: www.techspot.com
