30 mühendis, 16 iş birimi, 10 günlük sprint

Uber'in 2026 AI bütçesi nisan ayında bitti. Manşet bu. Manşetin altında kalan cümleler daha faydalı.

Bu yılın ilk yarısında Uber'den iki ayrı cümle çıktı, ikisi de sahibinin beklemediği kadar büyüdü.

Birincisi CTO Praveen Neppalli Naga'dan geldi: şirket 2026 için ayırdığı AI bütçesini yılın ilk aylarında bitirmişti. İkincisi President ve COO Andrew Macdonald'dan: AI harcamasıyla kullanıcıya çıkan özellik arasında doğrudan bir çizgi çekmek zordu.

Birinci cümle "araçlar müthiş" diye okundu, ikincisi "AI'ın ROI'si yok" diye. Macdonald geçtiğimiz günlerde 20VC'ye konuk oldu ve ikisinin de yanlış okunduğunu anlattı. Anlattığı asıl hikâyede üç şey var: 30 kişilik bir mühendis SWAT takımı, birleştirilmiş bütçe havuzları ve kimsenin formüle dökemediği bir verimlilik paradoksu.

Bütçe bir tabloda bitmedi

Macdonald'ın ilk itirazı basit: kimse bir toplantıda tabloya bakıp "bütçe gitti" demedi. Yeni bir şeye bütçe koymak zaten zor.

İki cümlenin ikisi de sahiplerinden koptu ve kendi tarafına çekildi. Bir yanda "bak, Uber'in COO'su AI'ın getirisi yok diyor" okuması; diğer yanda "bu adam ne dediğini bilmiyor, yanlış yapıyorlar" okuması. Macdonald ikisine de aynı cevabı veriyor: aradaki nüans daha az paylaşılır ama gerçek olan o.

Rakamlara bakınca haklı. Uber'de Claude Code kullanan mühendis oranı aralık 2025'te %32'ydi, şubat 2026'da %63 oldu. Temmuzda CTO'nun paylaştığı tabloda mühendislerin %99'u ayda en az bir AI aracı kullanıyordu ve pull request'lerin %70'inden fazlası agent'lara atfediliyordu.

Bütçe kasımda konurken bu eğri henüz yoktu. Kaynak: Uber Developer Platform ekibi ve CTO paylaşımları, 2026.

Bu tablo bir şirketin bütçeyi kötü yönettiğini göstermiyor. Kullanımın, bütçenin varsayabileceğinden hızlı büyüdüğünü gösteriyor. Sen de aynı yerdeysen, bu tanıdık gelmiştir.

30 kişilik SWAT takımı, süreç süreç

Macdonald'ın ROI tarafında anlattığı iş bu. Uber, en iyi AI mühendislerinden 30 kişilik bir SWAT takımı kurmuş; kendi adlandırmasıyla “agentic pod”. Her mühendis iş tarafından ya da G&A fonksiyonlarından bir uzmanla eşleşiyor, süreçlerin içine giriyor ve sıfırdan soruyor: bu süreç AI ile nasıl iyileşir?

CTO temmuzda modelin ölçeğini paylaştı: iki ayda 16 iş biriminde 16 takım, her biri 10 günlük bir sprint.

Takım, tek bir süreci on günde devrediyor ve bir sonraki fonksiyona geçiyor.

Çıktılar somut:

Ölçek de küçük değil. CTO'nun paylaştığı tabloya göre şirket içinde 2.500'ün üzerinde agent becerisi üretilmiş durumda ve tek başına müşteri desteğinde binlerce manuel iş akışının yerini agent'lar almış. Fiyatlama örneğinde 150 şehrin analizi haftalık bir işten yarım saatlik bir işe inmiş.

Dikkat edilecek şey mühendisin nereye konduğu. Takım, aracı iş birimine göndermiyor; mühendisi iş biriminin içine sokuyor. Kazanç da büyük ölçüde oradan geliyor: bir süreç ilk kez adım adım yazılıyor.

Boşalan sekiz saat nereye gidiyor

Yazının en dürüst kısmı burada başlıyor. Harry Stebbings, Macdonald'a doğrudan soruyor: kodlama ve müşteri desteği dışında, büyük bir şirkette bütçe yöneten herkes "etki hâlâ en iyi ihtimalle önemsiz" demez mi? Macdonald itiraz etmiyor.

Sebebi de teknik değil, insani. Kazandığın sekiz saat boşta durmuyor. Yerine başka bir iş giriyor — üstelik muhtemelen değerli, belki daha önce hiç yapılmayan ya da bu hassasiyette yapılmayan bir iş. Süreç hızlandı, kimse boşta kalmadı, tabloya yansıyan bir tasarruf da yok.

Verim boşalan saatte değil, gelecek yılın hedefinde görünür.

Macdonald'ın önerdiği tek gerçekçi kaldıraç bu: kısıtı sıkmak. "AI çalışanlarımızı %10, %20, %30 verimli yapıyorsa, gelecek yıl headcount'u ya hiç artırmayız, ya %10 yerine %2 artırırız, ya da %5 azaltırız" diyor. Yani verimliliği süreç raporunda değil, hedef kâğıdında topluyorsun.

Peki bu, beş yıl sonra daha az kişiyle çalışılacağı anlamına mı geliyor? Macdonald "öyle demeye meyilliyim" diyor, sonra kendi kendini frenliyor: son birkaç yılda bu tahmin defalarca yanlış çıktı, şirketler hem verimlileşti hem büyümeye devam etti. İçerik üretimi, raporlama ve analitik gibi işlerin önce destekleneceğini sonra kısmen devredileceğini düşünüyor — ama ekonominin tamamı için karamsar değil.

Bütçeyi nasıl kurmalı

Buradan üç somut fikir çıkıyor.

Neden gerekli olduğunu anlamak için tek rakam yeter: Uber'in AI'a bağlı maliyeti 2024'ten bu yana en az altı katına çıktı. Bu hızda büyüyen bir kalemi tek bir yıllık rakama sabitlemek işe yaramıyor; kararı harcamanın yapıldığı yere yaklaştırmak gerekiyor.

İkincisi routing. Yılın başında içeride model yönlendirmesi yapmak kimsenin gündeminde değildi; şimdi Uber hem dış sağlayıcılarla hem kendi içinde hangi işin hangi modele gideceğini çözüyor. Sebebi basit:

Üçüncüsü görünürlük — ama nüanslı. Uber kullanım ve maliyet dashboard'ları kuruyor, adoption leaderboard'ları yayınlıyor. Macdonald bunların işe yaradığını söylüyor, sonra hemen frene basıyor: künt bir metrik insanları sonuç yerine metriği optimize etmeye iter.

Ayrım şurada: şirketteki herkesin Claude Code kullanması gerekmiyor. Ama müşteri destek temsilcisinin işini kolaylaştıran AI asistanını her temsilcinin kullanması gerekiyor. Birincide leaderboard gürültü, ikincide gerçek bir soru: kullanmıyorsan neden?

Bu sadece Uber'in meselesi değil

Aynı günlerde 20VC'nin The Trio bölümünde Jason Lemkin ve Rory O'Driscoll aynı yerden giriyor. Lemkin'in cümlesi net: son 60 günde portföyündeki her scale-up AI bütçesine tavan koydu. "Sadece Uber'ler değil, herkes capliyor."

Lemkin bir yıl önceki halini de ayırıyor: o zaman "token maxing" büyük ölçüde performatifti, insanlar kullandıklarını söylüyordu. Şimdi rakamlar gerçek ve tam da bu yüzden tavan konuyor.

Lemkin'in nereye oturacağına dair tahmini de var: en iyi mühendis başına yılda 100 bin dolarlık token, karşılığında dev ekiplerinin %30-40 küçülmesi. Yanına Ramp'in kart verisini koyuyorlar — üst %1 ayda 7.000 dolar harcıyor, medyan kullanıcı 100 dolar civarı.

Aynı pazarda 70 kat fark. Kaynak: Ramp harcama verisi ve 20VC The Trio EP.70, Ağustos 2026.

Bu dağılım şunu söylüyor: bugün "normal" diye bir şey yok. Kimse ortalamaya bakarak bütçe kuramaz, çünkü ortalama iki farklı dünyanın ortasında duruyor.

Ne çıkarmalı

Uber'in hikâyesi bir başarısızlık hikâyesi değil, bir olgunlaşma hikâyesi. Sıra şöyle işledi: önce kullanım patladı, sonra bütçe patladı, sonra "peki bu ne getirdi" sorusu geldi. Üçüncü aşamaya gelmek ilk ikisini yaşamayı gerektiriyor.

Sen kendi ekibinde bakarken üç şeyi ayır. Adoption bir aktivite metriği — kullanımın yayıldığını söyler, değer ürettiğini söylemez. Süreç kazanımları gerçek ama kendiliğinden paraya dönüşmez. Paraya dönüşme yeri gelecek yılın hedef kâğıdı; orada bir şey değişmiyorsa, hiçbir yerde değişmiyor.

Bir de tempo meselesi var. Lemkin aynı bölümde sert bir cümle kuruyor: agentic dünyada 2026'nın ağustosunda hâlâ 2027 planının derinine inmediysen, ekibin bugünü taşıyacak durumda değil. Abartı payını düşsen bile altındaki gözlem duruyor — bu araçların yetenek sınırı üç ayda bir değişiyor, yıllık planlama ritmi bu hıza yetişmiyor.

Ve Macdonald'ın kendi hakkında söylediğini de not et: ne AI şüphecisiydi ne evangelist. İki uç da kendi cümlesini kendi tarafına çekti. Aradaki nüans genelde daha az paylaşılır ama daha çok işe yarar. 🧱