"Ürüne yapay zekâ ekleyelim" cümlesi bir çözümle başlar ve problemi sonradan arar. Sonuç, bir köşede duran ve az kullanılan bir sohbet penceresi olabilir. Yapay zekâyı ayrı bir hizmet ya da ayrı bir katman olarak değil, ürün geliştirmenin bir parçası olarak ele alıyoruz. Bu yüzden geliştirmeden önce aşağıdaki yedi soruyu soruyoruz.
1. Gerçek kullanıcı problemi nedir? #
Kullanıcı bugün hangi işi yapamıyor ya da zor yapıyor? Cevap "yapay zekâ özelliğimiz yok" olamaz. Somut bir cümle olmalıdır: müşteri doğru ürünü bulmak için çok sayıda sayfa geziyor, destek ekibi aynı soruları tekrar tekrar cevaplıyor, çalışan bir belgeden veriyi elle aktarıyor.
Problem bu netlikte yazıldığında çözümün ölçütü de ortaya çıkar. Yazılamıyorsa özellik, sorunu olmayan bir çözümdür.
2. AI olmadan çözülebilir mi? #
İkinci soru zaman kazandıran bir sorudur. Aynı problem iyi bir arama, doğru filtreler, daha açık bir form ya da basit bir kural setiyle çözülebiliyor mu?
Kural tabanlı bir çözüm öngörülebilirdir, ucuzdur, her seferinde aynı cevabı verir ve hata yaptığında nedeni bulunur. Yapay zekâ, girdinin serbest dilde geldiği, seçeneklerin kurala dökülemeyecek kadar çok olduğu ya da içeriğin özetlenmesi ve sınıflandırılması gereken yerlerde anlam kazanır. Çoğu üründe doğru cevap ikisinin birleşimidir: kuralın yettiği yerde kural, yetmediği yerde model.
3. Kullanılacak veri uygun ve izinli mi? #
Model, kendisine verilen bilgi kadar iyidir. Üç şeye bakılır.
- Veri var mı ve düzenli mi? Dağınık, çelişkili ya da güncel olmayan içerikle beslenen bir asistan, çelişkili cevap verir.
- Verinin kullanımı izinli mi? Kişisel veri, müşteri kayıtları ve sözleşmeyle korunan bilgiler için hukuki dayanak ve açık bir kullanım sınırı gerekir.
- Veri nereye gidiyor? Model sağlayıcısına gönderilen verinin nasıl işlendiği ve saklandığı baştan bilinmelidir.
Bu soruların cevabı olumsuzsa ilk iş model seçmek değil, veriyi düzenlemektir.
4. Model hata yaptığında ne olur? #
Dil modelleri yanlış bilgiyi doğru bilgiyle aynı güvenle söyleyebilir. Bu bir istisna değil, teknolojinin özelliğidir ve tasarım buna göre yapılır.
Soru şudur: yanlış bir cevabın bedeli ne? Yanlış bir ürün önerisi düzeltilebilir. Yanlış bir fiyat, yanlış bir sağlık yönlendirmesi ya da yanlış bir hukuki bilgi düzeltilemeyebilir. Bedel büyüdükçe modelin serbestliği daraltılır: cevap yalnız onaylı kaynaklardan verilir, kaynak gösterilir, modelin yapamayacağı işler uygulama tarafında da kilitlenir. Kullanıcıya bir yapay zekâyla konuştuğu açıkça söylenir.
5. İnsan devri gerekiyor mu? #
Modelin çözemediği ya da çözmemesi gereken durumlar vardır: şikâyet, istisna, yetki dışı talep, acil durum. Bu anlarda konuşmanın ya da işin bir insana nasıl geçeceği baştan tasarlanmalıdır.
Devir bir başarısızlık değil, ürünün parçasıdır. Hangi sinyalde devredileceği, devralan kişinin önüne hangi özetin geleceği ve kullanıcıya ne söyleneceği belirlenir. Kendi ürünümüz Grow4Me bu yaklaşımın bir örneği: asistan markanın tanımladığı bilgi ve kurallara bakarak cevap verir, acil bir ifadede durur ve hiçbir kurala uymayan durumu panelde işaretler. Kurulum kararlarını WhatsApp üzerinde satış yapan bir AI ajanı yazısında ayrıntılı anlattık.
6. Maliyet ve yanıt süresi kabul edilebilir mi? #
Yapay zekâ özelliklerinin maliyeti geliştirmeyle bitmez; her kullanımda yeniden oluşur. Kullanım arttıkça fatura da artar. Özelliğin yarattığı değer ile kullanım başına maliyet arasındaki ilişki, yayından önce kabaca hesaplanmalıdır.
Yanıt süresi de bir tasarım konusudur. Kullanıcının akışın ortasında beklediği birkaç saniye, arka planda çalışan bir işteki birkaç saniyeden farklıdır. Beklemenin kabul edilemediği yerde daha küçük bir model, önceden hazırlanmış sonuçlar ya da adım adım görünen bir cevap gerekir. Tek bir sağlayıcıya bağımlı kalmamak da maliyet kararının parçasıdır.
7. Başarı nasıl ölçülecek? #
"Yapay zekâ özelliğimiz var" bir sonuç değildir. Birinci sorudaki problem cümlesi burada ölçüte dönüşür: kullanıcı işini daha kolay tamamlıyor mu, devredilen iş azalıyor mu, cevaplar doğru mu?
İki tür ölçüm gerekir. Birincisi kalite: gerçek sorulardan oluşan bir test seti hazırlanır ve her değişiklikte yeniden koşturulur. İkincisi kullanım: özelliğin ne kadar kullanıldığı, nerede bırakıldığı ve nerede insana devredildiği izlenir. Başlangıç değeri alınmadan yapılan ölçüm karşılaştırma imkânı vermez.
Sorular nasıl kullanılır #
Yedi sorunun cevabı tek bir sayfaya yazıldığında üç sonuçtan biri çıkar. Problem yapay zekâ gerektirmiyordur ve daha basit bir çözüm yapılır. Problem gerçektir ama veri hazır değildir ve önce veri düzenlenir. Ya da koşullar uygundur ve özellik, sınırları ve ölçütleri belli olarak ilk sürüme girer.
Üç sonuç da geliştirmeye başlamadan önce bilinmesi gereken şeylerdir. Yapay zekâ destekli işlevleri SaaS ve iş yazılımları çalışmalarımızda ürünün kapsamı, kullanıcı akışları ve teknik mimarisiyle aynı yol haritasında ele alıyoruz.
