Marble, 3,75 Milyon Dolar Toplayarak “Yapay Zeka İşinizi İzleyerek Öğrenebilir mi?” Sorusuna Yanıt Arıyor

• Marble Cognition, Heartcore ve Seedcamp’ın ortak girişimiyle 3,75 milyon dolarlık pre-seed turu gerçekleştirdi.
• Münich merkezli girişim, ekiplerin nasıl çalıştığını izler ve ardından bu süreçleri otomatikleştiren AI ajanları geliştirir.
• Marble, AI ajanının ABD’li bir finans şirketinin vaka yönetim süresini %90 oranında kısaltmasına yardımcı olduğunu söylüyor.

Bir AI ajanının bir işi devralabilmesi için sürecin iyi tanımlanmış olması gerekir. Çoğu kuruluşda böyle bir durum yoktur. Münich’te 2025’in sonunda kurulan Marble Cognition, insanları çalışırken izleyerek bu sorunu çözmek için 3,75 milyon dolar topladı.

Pre-seed turunu Heartcore ve Seedcamp ortak girişimiyle yönetti. Melek yatırımcı listesi arasında Datadog yönetim kurulu üyesi, bir Personio kurucusu ve McKinsey, Mistral AI ve Lovable’dan yöneticiler yer alıyor. Marble henüz bir değerleme paylaşmadı. Ortak kurucu Felix Rösner, Tech Funding News‘e turun iki haftadan kısa sürede kapandığını söyledi.

“Sohbet ettiğimiz her şirket, AI’ın gerçek işleri devralmasını istiyor. Ancak kimse AI’a bu işin aslında nasıl yapıldığını anlatabilir durumda değil. Bu yüzden önce bunu çözüyoruz. Coworkers’larımız işin nasıl yapıldığını, devralmadan önce izliyor. Bunu en iyi insanlarınızın yaptığı şekilde yapıyorlar,” dedi Rösner.

İki kurucu, belirsizleştirilmiş bir sorun

Marble, Kasım 2025 tarihli McKinsey Global Institute raporuna atıfta bulunarak, teorik olarak güncel teknolojinin ABD’deki iş saatlerinin yaklaşık %57’sini otomatikleştirebileceğini belirtiyor. Marble, teknolojinin birincil engel olmadığını savunuyor. Birlikte çalıştıkları şirketlerin çoğunda, çekirdek süreçlerin %90’ı insanların inbox’larında, spreadsheet’lerde ve insanların zihninde yer alıyor.

Rösner, bunun birçok kurumsal AI girişiminin kötü bir başlangıç yapmasının nedeni olduğuna inanıyor: “Sorun, herkesin bir çözümle başlaması. Satıcılar genellikle gelip ‘Bu kullanım senaryosu; size ayda X saat tasarruf sağlayacak’ diyorlar. Gerçeklik, bu kullanım senaryosunun gerçek bir sorun olup olmadığını, nasıl çalıştığını veya potansiyel tasarrufun ne olduğunu hiç bilmemeleridir.”

Marble farklı bir yaklaşım benimsiyor. Marble, mevcut durumdan başlıyor ve yalnızca gerçek bir fırsat olduğunda ilerliyor. 2025’in sonunda Rösner ve Christophe Schmit tarafından kurulan girişim, masaüstü uygulamasını kullanarak iş uygulamalarında ekran aktivitesini kaydediyor ve bunu yapay zekanın anlayabileceği bir süreç haritasına dönüştürüyor.

Şirket ardından, ekibin mevcut araçlarında baştan sona süreci yerine getirebilen bir Coworker oluşturuyor; insanlar yargı gerektiğinde araya girebiliyor. Marble’ın yaklaşımı, geleneksel otomasyon modelini—standart bir ürünü iş sürecine uyarlayan modeli—tam tersine çevirerek asıl odaklanmayı sürecin derinlemesine anlaşılmmasına yönlendiriyor.

Marble’ın adını verdiği müşteriler EGYM, Mutares ve Enam. Rösner, Marble’ın Münih ve Almanya’daki büyük teknoloji unicorn’larıyla, Avrupa’daki özel sermaye (PE) şirketleriyle ve ABD’deki PE sahipliğindeki profesyonel hizmet firmalarıyla çalıştığını ekledi. Hedef, müşteri tabanını ABD ve Avrupa arasında dengeli biçimde bölmek.

Gizlilik sorunu

Marble, çalışan iş akışları açısından neyi kaydedeceğine dair sınırları son derece açık şekilde ortaya koyuyor. Tüm veriler, müşterinin kendi bulut ortamında bile olsa, herhangi biri—yapay zeka modeli dahil—erişmeden önce anonimleştiriliyor. Yalnızca iş uygulamalarını kaydediyor, özel uygulamaları asla kaydetmiyor, sekmeleri asla kaydetmiyor ve çalışma saatleri dışında hiçbir şeyi kaydetmiyor. Çalışanlar her zaman kaydı kapatabiliyor ve Marble verileri bireysel bazda değil, toplu biçimde inceliyor.

Rösner, TFN‘e Marble’ın yaklaşımının iki parçadan oluştuğunu söylüyor. İlki uyum ve güvenlik. Marble, özel verileri LLM’ye ulaşmadan önce müşterinin yerel ağından ayırıyor ve verileri Avrupa’da—Alman müşteriler için Almanya’da—depoluyor. İkinci parça ise benimseme. Her müşterideki çalışanlar analiz edilen verileri ve çıktıları görebiliyor; kendi verilerini silebiliyor ve belirli uygulamaları engelleyebiliyor. Güvenlik ve sertifikalar önemli, ancak tüketicinin güvenini şeffaflık yoluyla kazanmak ve onlara verilerinin tam kontrolünü vermek de o kadar önemli.

Heartcore ortağı Max Niederhofer, “Otomasyon için kıt olan girdi modeller değil, onlar metalaşıyor. Olay, işin nasıl yapıldığına dair hassas bir kayıt oluşturmak. Marble bir şirketin tüm süreçlerini öğreniyor, verileri anonimleştiriyor, Standart İşlem Prosedürleri (SOP) türetiyor ve bunlara karşı ajan tabanlı AI kullanıyor… Felix ve Christophe’un inşa ettiği şey, AI destekli iş yerinin anahtar teknolojilerinden biri.” diyor.

Marble’ın ana pazarı bu vaatleri sınayacak. Almanya yasaları, çalışan davranışlarını veya performansını izleyen herhangi bir teknik sistemde iş kurullarının söz hakkına sahip olmasına izin veriyor. AB AI Yasası da çalışan performansını ve davranışlarını izlemek ve değerlendirmek için tasarlanmış AI sistemlerini yüksek riskli olarak sınıflandırıyor.

Yoğun bir alan ve para ne için

Rösner, üç tür rakip görüyor. İlki, Marble’ın yaptığını elle yapan danışmanlık şirketleri: kuruluş içindeki herkesle görüşüyor, sorunları buluyor ve sonra çözümler üretiyor. İkincisi, aynı işi yapmak için kendi mühendislerini gönderip sonra çözümü kuran dikey AI şirketleri. Üçüncüsü ise süreç eşleştirmesi yapan yazılım şirketleri.

Başkaları da aynı bütçeleri hedefliyor. Menlo Park merkezli Skan AI, Cathay Innovation ve Dell Technologies Capital’ın ortak liderliğinde 63 milyon dolar Seri C fon topladı ve aynı anda AI ajanlarını yayımladı. Münich merkezli Interloom, Mart 2026’da DN Capital’in liderliğinde, operasyonel verilerden AI ajanları için bir bellek katmanı oluşturmak üzere 16,5 milyon dolar tohum fonu aldı. TFN, ayrıca pilot aşamasının ötesine geçmek için Balderton’dan 32 milyon dolar toplayan Rohlik’in kurucusu tarafından kurulan Duvo ve ofis arkası iş akışlarını otomatikleştirmek için 11,5 milyon euro toplayan Belçika merkezli Tekst’i de kapsadı.

Seedcamp’in genel ortağı Reshma Sohoni, “Seedcamp’ın, UiPath ve Synthesia’dan bugün Marble’a kadar çalışma biçimimizi değiştiren girişimcileri destekleme uzun bir geleneği var. Çoğu şirket daha fazla otomasyon istiyor, ancak zor kısım her zaman işin nasıl yapıldığını ortaya çıkarmaktı. Marble bu boşluğu dolduruyor ve şirketlere geleceklerini şekillendirebilecek AI dönüşümleri için kritik öneme sahip bağlam sağlıyor. Onları en başından beri desteklemekten gurur duyuyoruz.” dedi.

Elde edilen fon, çıkarım kapasitesini ölçeklendirmek, Münih’teki mühendislik ekibini büyütmek ve ABD’de operasyonları başlatmak için kullanılacak. Öncelik sırasında ilk sırada ekip kurulumu geliyor, onu ise hız izliyor.

Asıl zorluk, insan çalışanlarla AI işçilerini birlikte çalıştırmaktan geçiyor. Marble’ın yaklaşımı, çalışanların gözlemlenmeyi kabul etmesine dayanıyor. Rösner, izlemenin her zaman çoğu araçtan daha tartışmalı olacağını vurgulayarak, süreçteki en zor kısmın yönetim değişikliği olduğunu söylüyor. İlk iş kurulunun bu adımlara vereceği tepki, bunların yeterli olup olmadığını gösterecek.