2026 2. Çeyrek Bilançoları: Agent'ta Gerçekte Ne Oldu?

Yazar: qinbafrank

Son iki gündür ABD ve Çin hisselerindeki Agent şirketlerinin bilançolarını inceledim ve izlenimim çok güçlü: Agent, lansmanlardan finansal tablolara taşınmaya başladı.

Geçtiğimiz yıl piyasa Agent'a bakarken esas olarak modelin araçları çağırıp çağıramayacağına, çok adımlı görevleri art arda tamamlayıp tamamlayamayacağına ve bir şirketin kaç Agent yayınladığına odaklanıyordu.

Bu bilanço sezonunda gözlem göstergeleri belirgin şekilde değişti. Artık Agent'ın ne kadar Yıllık Yinelenen Gelir (ARR), ne kadar Yıllık Sözleşme Değeri (ACV) katkısı sağladığına, ne kadar yeni sipariş getirdiğine, kaç müşterinin üretim ortamına geçtiğine ve her çeyrekte fiilen ne kadar iş hacmi tamamladığına bakılıyor.

Bu değişim çok önemli.

Ürünün çalışabilmesi yalnızca teknik yönün doğru olduğunu gösterir. Gelir, sözleşme, tahsilat ve kârın ortaya çıkması ise işletmelerin bu yetenek için sürekli ödeme yapmaya istekli olduğunu gösterir.

Bu nedenle 2026'yı kurumsal Agent'ın "finansal doğrulamanın başlangıç noktası ve ilk yılı" olarak tanımlamaya daha yatkınım. Burada kastedilen doğrulamanın ilk yılı; sektörün olgunlaşmasına daha çok yol var, ancak en azından finansal modellere konulabilecek ilk gerçek veri grubu ortaya çıktı.

I. ABD hisseleri ilk tur cevabı verdi

Şu anda en net görülen birkaç şirket, temelde işletmelerin içindeki verilere, yetkilere ve iş akışlarına hâkim durumda.

1. ServiceNow'un ikinci çeyrek abonelik geliri 3.877 milyar dolara ulaşarak yıllık %24,5 arttı; AI işinde ACV 1 milyar doları aştı ve Agent dağıtım adedi dokuz ayda 9 kat arttı.

Eskiden birçok kişi ServiceNow'u BT iş emri ve iş akışı yazılımı olarak görürdü; artık giderek kurumsal Agent'ın kontrol merkezine benziyor.

İşletmelerin içinde gelecekte aynı anda Claude, Gemini, OpenAI ve çeşitli dikey modeller çalışabilir. Hangi Agent'ın hangi verilere erişebileceği, kimin adına görev yürütebileceği, hangi işlemlerin onay gerektirdiği ve hata sonrası nasıl geri alınacağı gibi konuların tümü birleşik bir yönetişim katmanına ihtiyaç duyar.

ServiceNow zaten bu konumda bulunuyor. Sattığı şey giderek iş akışı yazılımından Agent'ın kimliğine, yetkilerine, izlenmesine ve yürütme sistemine doğru genişliyor.

2. Salesforce'un doğrulaması da oldukça doğrudan

Agentforce ARR'si 1,5 milyar doları aştı ve yıllık %240'ın üzerinde büyüdü; Agentforce ve Data 360'ın toplam ARR'si 3,9 milyar dolara yaklaştı. İkinci çeyrekte Agentforce ve Slack 3,2 milyar Agentic Work Unit tamamladı; çeyreklik bazda %97 artış oldu.

Geçmişte piyasa Salesforce'u tartışırken genel büyük modellerin CRM'i atlayıp doğrudan satış ve müşteri hizmetlerini devralacağından endişe ediyordu. Şimdi görünen o ki büyük modellerin kurumsal görevleri gerçekten tamamlayabilmesi için müşteri verilerine, geçmiş siparişlere, sözleşme durumuna, satış fırsatlarına ve yetki sistemine hâlâ ihtiyaç var.

Claude niyeti anlamaktan sorumlu olabilir; Salesforce ise iş bağlamını ve yürütme hattını elinde tutuyor.

Elbette %240'lık yıllık büyüme hızına küçük bir indirim uygulamak gerekiyor. Salesforce bu çeyrekten itibaren Agentforce ARR istatistik kapsamını genişleterek diğer AI ürünlerini, Slackbot'u ve "Headless 360"ı ekledi. Yön zaten çok net; somut büyüme hızının yine de kapsam değişikliğiyle birlikte değerlendirilmesi gerekiyor.

3. Workday'in bilançosu da oldukça temsil edici

AI, yeni ACV'nin %25'inden fazlasına katkı sağladı ve 5.500'den fazla müşteri en az bir Workday'in kendi geliştirdiği Agent'ı kullanıyor.

Bu veri grubu, işletmelerin İK, finans ve denetim gibi hassas senaryolarda mevcut yazılım platformlarını basitçe atlamadığını gösteriyor. Çalışan verileri, ücret kuralları, finans sistemi ve organizasyon yetkileri Workday'in içinde birikmiş durumda; Agent'ın bu belirli hatlar boyunca çalışması gerekiyor.

Birçok geleneksel SaaS şirketi için AI gerçekten de sayfaların, düğmelerin ve düşük değerli koltukların bir kısmını azaltabilir. Ancak çekirdek verilere ve iş kurallarına sahip platformlar, Agent sayesinde yeni ek satın alma fırsatları elde edebilir.

4. Palantir ise başka bir biçimi temsil ediyor

İkinci çeyrek geliri yıllık %93 arttı; ABD ticari geliri %149 büyüdü. Palantir'in gücü her zaman kurumsal verileri, iş nesnelerini, yetkileri ve fiili üretim süreçlerini birbirine bağlayıp ardından yazılımla karar ve yürütme gerçekleştirmesi olmuştur.

Birçok Agent ürünü "size bir cevap üretmek" aşamasında kalırken, Palantir "işletmenin bir sonucu tamamlamasına yardım etmeye" daha yakın.

Üretim işletmeleri ekipman duruş süresinin ne kadar azaldığını, tedarik zinciri işletmeleri stok devir hızının ne kadar iyileştiğini, satış ekipleri dönüşüm oranının ne kadar arttığını önemser. İşletmelerin nihayetinde yüksek bedel ödemeye razı olduğu şey genellikle bu ölçülebilir operasyonel sonuçlardır.

Bu birkaç şirketi birlikte değerlendirdiğimizde çok belirgin bir eğilim görülüyor:

Agent avantajından ilk yararlanan şirketler, genellikle zaten kurumsal çekirdek iş sistemlerinin içinde yer alan şirketler.

Model yeteneği elbette önemli, ancak işletmelerin Agent dağıtması için veri, yetki, süreç, denetim ve müşteri girişi de gerekiyor. Yalnızca bir model bağlayıp bir sohbet arayüzü katmanı eklemenin eşiği hızla düşecek. Bu da daha önce AI benimsemesinin mühendislik aşamasına geçtiği uzun yazıda konuştuğumuz konu: İş akışına ve çekirdek özel verilere gerçekten sahip olan SaaS; iş girişini, iş nesnelerini, iş anlamını, kullanıcı yetkilerini, geçmiş işlem verilerini, sistem kayıtlarını, sektör kurallarını, nihai eylem yürütmesini ve müşteri sonuç geri bildirimini elinde tutar.

II. Bu bilanço sezonundaki en önemli değişiklik aslında ölçüm yönteminin değişmesi

Geçmişte AI ürünlerini değerlendirirken piyasa sık sık kayıtlı kullanıcılara, deneme müşterilerine ve Token kullanım hacmine bakardı. Bu göstergeler ilgi olduğunu kanıtlayabilir, ancak iş modelinin kurulduğunu kanıtlamak zordur.

Artık giderek daha fazla şirket şunları açıklamaya başladı: AI'ın yeni ACV'ye ne kadar katkı sağladığı, Agent'ın ne kadar ARR ürettiği, kaç müşterinin denemeden üretim ortamına geçtiği ve fiilen kaç görev tamamlandığı.

Salesforce'un iş hacmini ölçmek için Agentic Work Units kullanmaya başlaması çok önemli bir sinyal.

Geçmişte SaaS esas olarak koltuk başına ücretlendirilirdi: On bin çalışanı olan bir işletme on bin hesap satın alırdı. Gelecekte Agent işletme adına çok sayıda görev tamamladıkça ücretlendirme yöntemi giderek şuna dönüşebilir:

Temel koltuk ücreti + AI kullanımı + tamamlanan görev sayısı;

Daha ileride bazı yüksek değerli senaryolarda sonuç başına ücretlendirme bile yapılabilir.

Örneğin müşteri hizmetleri Agent'ı kaç iş emri çözdü, satış Agent'ı kaç fırsat elemeyi tamamladı, finans-vergi Agent'ı kaç belge işledi, güvenlik Agent'ı kaç risk olayını kapattı.

Faturalama birimi "yazılımı kaç kişinin kullandığından" "yazılımın ne kadar iş tamamladığına" döndüğünde SaaS'ın gelir tavanı da değişecek.

Yalnızca BT bütçesi içinde yeniden dağıtım yapmak yerine, işletmenin iş gücü maliyetine, dış kaynak giderlerine ve operasyon bütçesine girmeye başlayacak.

III. Model zekâsındaki artış neden Agent'ı uzun vadeli bir sektör hâline getiriyor?

Agent hattında çok belirgin bir yetenek eşiği var: Bir Agent'ın tek adımlı görev başarı oranının %95 olduğunu varsayalım; on adım art arda yürütüldükten sonra tüm görevin eksiksiz başarı olasılığı yalnızca %60 civarına düşer.

Bu yüzden erken dönem Agent'larında sık sık şu sorun görülürdü: Her adım oldukça akıllı görünür, ancak gerçekten uzun sürece konulduğunda hatalar başlar. İşletme ayrıca çalışanları kontrol, düzeltme ve yeniden işleme için görevlendirmek zorunda kalır; sonunda tasarruf edilen zaman pek fazla olmaz.

Modelin akıl yürütme yeteneği, bağlam uzunluğu, araç çağırma ve bellek yetenekleri geliştikçe bu durum giderek iyileşecek: Agent'ın art arda tamamlayabildiği adım sayısı arttıkça insan müdahalesi gereken düğüm sayısı azalır ve daha önce otomatikleştirilemeyen işler ticarileşme eşiğini aşar.

Bu sabit hızlı bir gelişme süreci değil.

Model yeteneğindeki küçük bir artış yalnızca cevabı daha akıcı hâle getirebilir; güvenilirlik belirli bir eşiği aştığında ise bütün bir iş akışının otomatik tamamlanma şansı doğar.

Bu nedenle Agent geliri gelecekte çok güçlü bir doğrusal olmayan seyir sergileyebilir.

Bugün yalnızca veri toplayabilir; bir sonraki adımda sisteme giriş yapabilir; daha sonra onay gönderebilir, ilerlemeyi izleyebilir ve anormallikleri işleyebilir. Tamamlanan her ek halka ticari değeri belirgin şekilde artırır.

Agent'ın önce sözde genel yapay zekâyı gerçekleştirmesine gerek olmamasının nedeni de budur.

Finans-vergi, müşteri hizmetleri, BT operasyonları, satış fırsatı eleme ve belge işleme alanlarında sınırları net, tekrarlanma sıklığı yüksek ve sonuçları denetlenebilir çok sayıda görev vardır. Bu da daha önce kötü amaçlı kodlama konusundan sonra ele aldığımız ikinci senaryo:

Agent bunların büyük bölümünü istikrarlı şekilde tamamlayabildiği sürece müşteri ROI'si zaten kurulmuş olur.

IV. Çin hisseleri de doğrulamaya başladı, ancak yol ABD hisselerinden biraz farklı

ABD hisselerinde şu anda ilk somutlaşanlar kurumsal platform ve iş akışı şirketleri; Çin hisselerinde ise dikey senaryolara odaklanmak daha önemli.

1. Kingsoft Office'in ilk yarı geliri 3,313 milyar yuan olup yıllık %24,69 arttı; WPS 365 altı çeyrektir üst üste %60'ın üzerinde büyüme kaydetti.

Kingsoft Office'in avantajı çok açık. Belge girişine, format yeteneğine, iş birliği ilişkilerine ve kurumsal ofis verilerine sahiptir. Geleceğin ofis Agent'ı belgeleri doğrudan üretebilir, değiştirebilir, denetleyebilir ve teslim edebilir; bu, belgenin yanına bir sohbet penceresi koymaktan daha değerlidir.

Ancak Kingsoft Office'in ilk yarı ana şirket hissedarlarına ait net kârındaki %200'ün üzerindeki artışın büyük bölümü yatırım gelirlerinden geldi. Ana işe bakarken yine de bu tek seferlik kalemleri ayıklamak gerekiyor.

2. Servyou, Çin hisselerindeki dikey Agent'lar arasında oldukça tipik bir örnek

İlk yarı geliri 1,012 milyar yuan olup yıllık %9,72 arttı; ana faaliyet dışı kalemler hariç net kâr %44,04 büyüdü. AI ürünleri ve iş tahsilatı, dijital finans-vergi iş tahsilatının %33'ünü oluşturdu; bu oran 2025 tam yılındaki %28'in üzerinde.

Finans-vergi senaryosu Agent için çok uygundur. Kurallar nispeten nettir, veri yapısallık düzeyi yüksektir, sonuçlar yeniden denetlenebilir ve müşteriler iş gücü maliyetini ve vergi riskini azaltmak için ödeme yapmaya isteklidir.

Bu tür işler modelin her şeyi tek başına yapmasını gerektirmez. Dar bir senaryoda yeterince güvenilir olunduğu sürece gerçek gelir oluşabilir.

3. Hand Enterprise Solutions

İlk yarıda AI akıllı iş geliri yaklaşık 220 milyon yuan olup yıllık %100'ün üzerinde arttı ve şirket gelirinin çift haneli oranına ulaştı.

Hand uzun süredir ERP, tedarik zinciri, üretim ve finans sistemi uygulamaları yapıyor. Kurumsal Agent'ın sahaya inmesindeki en büyük zorluk genellikle eski sistem bağlantılarında, standart dışı verilerde ve karmaşık onay süreçlerinde ortaya çıkar. Hand bu halkaları iyi tanıyor ve Çin'deki kurumsal AI'ın dağıtım katmanı ile entegrasyon katmanı olma fırsatına sahiptir.

Ancak Çin hisselerinde finansal kaliteye özellikle dikkat etmek gerekiyor; bu yüzden Çin hisselerinde Agent fırsatı büyük olsa da analiz zorluğu ABD hisselerinden daha yüksek olabilir.

Birçok şirket hâlâ ağırlıklı olarak proje bazlı gelir elde ediyor; AI işinin standartlaşıp standartlaşamayacağı, brüt kâr marjının artıp artamayacağı ve tek seferlik uygulamadan abonelik ile sürekli kullanım ücretlendirmesine geçip geçemeyeceği şimdilik izlenmeye devam edilmeli.

V. Agent sanayi zinciri dört katmanlı bir yapı oluşturabilir

Birinci katman temel model ve hesaplama gücünden oluşur; Agent'ın zekâ tavanını ve çıkarım maliyetini belirler.

İkinci katman veri, kimlik, yetki ve yönetişimdir. ServiceNow, Salesforce ve Workday şu anda bu katman için rekabet ediyor.

Üçüncü katman iş akışı düzenleme ve yürütmedir. Palantir, UiPath ve bazı kurumsal dijitalleşme hizmet sağlayıcıları burada yarışıyor.

Dördüncü katman finans-vergi, ofis, hukuk, sağlık, üretim, müşteri hizmetleri ve satış dâhil dikey sektör Agent'larıdır.

Şu anda finansal doğrulaması en net olan ikinci katmandır.

İşletmeler, yetki sınırı olmayan ve denetlenemeyen bir Agent'ın çekirdek sistemleri doğrudan işletmesine izin vermeye cesaret edemez; bu nedenle veri ve yönetişim platformları çok güçlü bir konum avantajına sahiptir.

Uzun vadede alanı daha esnek olabilecek katman dördüncü katmandır. Dikey Agent doğrudan somut iş hacmine karşılık gelebilir, ROI kolay hesaplanır ve iş gücü ile dış kaynak bütçesine girmesi daha kolaydır.

Üçüncü katman ise Agent'ın gerçekten üretim ortamına girip giremeyeceğini belirler. Modelin düşünebilmesi yetmez; eski sistemlere bağlanması, araçları çağırması, anormallikleri işlemesi ve süreci eksiksiz tamamlaması da gerekir.

UiPath çok önemli bir gözlem örneği olacak. Şirket, ABD Doğu saatiyle 3 Eylül 2026'da piyasa kapanışından sonra ikinci çeyrek bilançosunu açıklamayı planlıyor; o zaman geleneksel RPA'nın Agent yürütme katmanına yükselme hızı daha net değerlendirilebilir.

VI. Bundan sonra Agent şirketlerine nasıl bakmalı?

Bundan sonra bu tür şirketlere bakarken birkaç göstergenin giderek daha önemli olacağını düşünüyorum:

1. Önce AI ile ilgili ARR, ACV ve gerçek gelire, ardından üretim ortamındaki müşteri sayısına bakın; deneme müşterilerinin referans değeri giderek azalacak;

2. Sonra AI'ın yeni sözleşmelere katkısına bakın. Workday'in açıkladığı "AI'ın yeni ACV'nin %25'inden fazlasını oluşturması", kaç Agent yayınlandığından daha anlamlıdır;

3. Ayrıca görev çağrı hacmine, tam görev başarı oranına, yenileme oranına ve müşteri genişleme oranına bakın;

4. Son olarak finansal tablolara dönüp çıkarım maliyeti düşüldükten sonraki brüt kâr marjını, uygulama süresini, alacakları ve faaliyet nakit akışını izleyin.

Her Agent sahaya indirildiğinde çok sayıda mühendisin yarım yıl özelleştirme yapması gerekiyorsa bu, geleneksel BT hizmetine daha yakındır.

Agent hızla kopyalanabiliyor, müşteri kullandıkça birim maliyet düşüyorsa yazılım şirketinin faaliyet kaldıracı gerçek anlamda serbest kalır.

Son olarak Agent hattına ilişkin anlayışım:

1) Model zekâsındaki artış, Agent'ın ne kadar iş yapabileceğini belirler;

2) Kurumsal veri, yetki ve iş akışı, bu zekânın üretim sistemine güvenle girip giremeyeceğini belirler;

3) Gerçek görev sonuçları, müşterinin ne kadar ödemeye razı olduğunu belirler.

Modelin her yükseltmesi, otomatikleştirilebilir görev sınırını dışa doğru iter.

Bugün programlama, müşteri hizmetleri ve belgeler; ileride finans, satış, tedarik zinciri, sağlık ve daha fazla profesyonel senaryoya girilecek. Güvenilirlik arttıkça insan denetimi azalır ve birim ekonomisi sürekli iyileşir.

Bu nedenle Agent büyük olasılıkla uzun yıllar sürebilecek verimlilik artışı sağlayan yeni bir sektördür.

Ancak bu tur fırsat eşit dağılmayacak.

İlk kazananlar büyük olasılıkla kurumsal verileri ve iş süreçlerini zaten kontrol eden platformlar olacak. İkinci grup, AI'ı üretim ortamına dağıtabilen ve görev döngüsünü gerçekten kapatan yürütme katmanı şirketleridir. Çin hisselerindeki esneklik daha çok dikey senaryolardan gelir, ancak finansal kalite ve gelir standardizasyonu daha sıkı izlenmelidir.

2026 daha çok Agent'ın finansal doğrulama ilk yılı gibi görünüyor. Geçmişte piyasa modelin ne kadar akıllı olduğunu tartışıyordu; bundan sonra giderek daha fazla şu sorulara odaklanacak: Gerçekte ne kadar iş tamamladı, müşteriye ne kadar tasarruf sağladı ve nihayetinde halka açık şirketlerin gelirine, kârına ve nakit akışına ne kadar değer girdi?