Microsoft ve Meta, çalışanlarının Anthropic’in Claude araçlarına başvurmasını azaltıp kendi geliştirdikleri ya da yönettikleri yapay zekâ araçlarını öne çıkarıyor. Raporlanan değişiklikler, tek başına Claude’un daha az yetenekli bulunduğunu göstermiyor. Daha çok şirketlerin yapay zekâ harcamalarını ve çalışanların günlük işlerinde hangi araçları kullanacağını kontrol etme isteğine işaret ediyor.
2
4
12
Microsoft’ta Copilot önceliği
Microsoft’un çalışanların Anthropic teknolojisini kullanması için planladığı yıllık harcama en az 1 milyar dolara ulaşacaktı. Bu tahminin sonradan üçte birden fazla azaltıldığı; çalışanlardan Claude’a daha az başvurup önce GitHub Copilot’ı denemelerinin istendiği bildiriliyor.
4
24
Burada önemli bir ayrım var: söz konusu kesinti Microsoft’un kendi çalışanlarına yönelik kullanımıyla ilgili. Bu, Anthropic modellerinin Microsoft’un kurumsal platformlarından kaldırıldığı anlamına gelmiyor; müşteriler bu platformlar üzerinden modellere erişmeye devam edebiliyor.
12
Meta’da Claude Code kullanıcıları yarıya indi
Meta’da Claude Code kullanan çalışan sayısının yaklaşık 60 binden 30 bine düştüğü bildirildi. İlkbahardaki işten çıkarmalar bu gerilemeye katkı sağlasa da haberlerde, şirketin kendi kodlama araçlarını öne çıkarmasının da etkili olduğu belirtiliyor. MetaCode’un 30 bini aşkın, Muse Code’un ise 6 bini aşkın şirket içi kullanıcısı bulunuyordu.
1
11
Asıl mesele: İş yerindeki varsayılan araç
Bir şirket, dışarıdan aldığı bir aracı çalışanlarının kullanımında sınırlarken bununla modelin kalitesi hakkında kesin bir hüküm vermiş olmaz. Bütçeyi kısmak veya işleri kendi ürünleri etrafında toplamak da benzer bir karara yol açabilir. Microsoft’un Copilot’ı, Meta’nın da kendi araçlarını öne çıkarması bu çerçevede değerlendirilmeli.
4
24
Bu tercihlerin dışarıdaki yapay zekâ sağlayıcıları için ticari sonuçları olabilir: şirket içinde daha az kullanıcının onaylanması, daha az lisans ya da doğrudan kullanım anlamına gelebilir. Ancak bu, Anthropic’in toplam gelirinin veya büyümesinin düştüğünü kanıtlamaz. Daha geniş ders şu: Kurumsal pazarda bir modelin rağbet görmesi kadar, satın alma onayı alması ve çalışanların günlük iş akışına yerleşmesi de belirleyici.
Dolayısıyla haber, “hangi model daha iyi?” sorusundan çok, iş yerindeki yapay zekâ kullanımında varsayılan aracı kimin belirlediğiyle ilgili. Bütçeyi kimin karşıladığı ve çalışanların hangi araçla çalışmaya yönlendirildiği, tercihleri şekillendirebiliyor.