Yapay Zekâ Destekli Dijital Ürün Nedir?

Yapay zekâ destekli dijital ürün, belirli bir kullanıcı işini yerine getirirken yapay zekâ yeteneklerinden yararlanan üründür. Bu yetenek bazen metin üretmek, bazen öneri sunmak, bazen de bilgiyi sınıflandırmak olabilir. Ürünün değerini belirleyen unsur yapay zekâ etiketinin kendisi değil, kullanıcının yaptığı işte ortaya çıkan faydadır.

Bir uygulamaya sohbet kutusu eklemek tek başına onu daha kullanışlı hale getirmez. Kullanıcı zaten iki tıklamayla yaptığı bir işi uzun cümleler yazarak yapmak zorunda kalıyorsa deneyim geriye gidebilir. Etkileşim biçimi, görevin doğasına göre seçilmelidir.

Kullanıcı işi merkezde olmalı

Ürün ekibi önce kullanıcının amacını tarif etmelidir. Sunum hazırlamak, veri tablosunu anlamak veya müşteri talebini çözmek farklı işlerdir. Yapay zekâ bu işin hangi bölümünü kolaylaştıracak? Hangi bölümde kullanıcı kontrolü gerekli kalacak?

Örneğin sunum hazırlamada ilk hikâye akışını önermek faydalı olabilir. Fakat kullanıcı sonuç üzerinde düzenleme yapamıyorsa ürünün değeri sınırlanır. Üretim kadar düzeltme ve sonlandırma deneyimi de tasarlanmalıdır.

Model, ürünün yalnızca bir parçasıdır

Bir AI ürününde veri kaynakları, yetkilendirme, arayüz, kayıt tutma ve değerlendirme sistemi birlikte çalışır. Güçlü bir model, yanlış veri kaynağı veya belirsiz kullanıcı akışı nedeniyle zayıf sonuç verebilir. Bu yüzden model seçimi bütün ürün tasarımının yerine geçmez.

Üç temel katman

• Kullanıcının amacı ve etkileşim akışı.
• Girdiler, kaynaklar ve modelin görev sınırı.
• Çıktının doğrulanması, düzenlenmesi ve kullanılması.

Bu katmanlar arasında açık bağlantı kurulmalıdır. Kullanıcı hangi bilginin kullanıldığını ve sonucun nerede uygulanacağını anlayabilmelidir. Özellikle otomatik işlem yapan ürünlerde geri alma ve onay mekanizmaları önem kazanır.

Hata deneyimini tasarlayın

Geleneksel uygulamalarda aynı girdi çoğu zaman aynı sonucu verir. Üretken sistemlerde yanıtlar değişebilir ve güvenle yazılmış yanlış bilgiler görülebilir. Ürün, bu belirsizliği kullanıcıdan saklamadan yönetmelidir.

Kaynak bulunmadığında boşluğu uydurma bilgiyle doldurmak yerine sınırlılığı göstermek gerekir. Kullanıcıya yeniden deneme, girdiyi düzeltme veya işi manuel sürdürme yolu sunulmalıdır. Hata mesajı yalnızca teknik bir kod olmamalıdır.

Değerlendirme ürün geliştirmeye dahil olmalı

Gerçek kullanım örneklerinden bir test kümesi oluşturun. Çıktının doğru, yararlı ve göreve uygun olup olmadığını değerlendirin. Model veya yönerge değişikliklerinin önceki iyi sonuçları bozup bozmadığını izleyin.

Tek bir genel puan bütün kaliteyi açıklamayabilir. Dil kalitesi yüksekken kaynak uyumu zayıf olabilir. Görevin önemine göre farklı ölçütler belirleyin ve kritik hataları ayrı inceleyin.

Özelliği bir kullanıcı kararına bağlayın

Bir belge yardımcısının “Özetle” düğmesi, kullanıcıya ne kazandırdığı açık olmadığında sınırlı değer sunar. Kullanıcı sözleşmedeki teslim sorumluluklarını mı arıyor, toplantının kararlarını mı öğreniyor, yoksa metnin okunmaya değer olup olmadığını mı anlamak istiyor? Bu görevler farklı özetler gerektirir. Ürünün doğru bağlamı istemesi, modelin uzun cevap vermesinden daha önemli olabilir.

Örneğin toplantı kararları çıkaran bir üründe kullanıcı, önerilen kararın kaynak cümlesine dönebilmelidir. Henüz kararlaştırılmamış bir öneri ayrı gösterilebilir. Düzenlenen sonuç kaydedildiğinde yeni üretimin bu düzeltmeyi sessizce silmemesi gerekir. Bunlar model seçiminin değil, ürün akışı ve veri yönetiminin kararlarıdır. Hızlı üretim ancak kullanılabilir bir sonuca bağlandığında değer oluşturur.

Güven, kontrol edilebilir davranışlardan oluşur

Her cevap altına genel bir uyarı koymak tek başına yeterli değildir. Kullanıcı hangi kaynağın kullanıldığını, hangi bilginin eksik olduğunu ve hangi işlemin henüz uygulanmadığını görebilmelidir. Hatalı öneriyi değiştirmek, kaydı geri almak veya manuel yola devam etmek mümkün olmalıdır. Güvenilirlik, hiçbir zaman hata yapılmayacağı iddiasından değil, hatanın yönetilebilmesinden gelir.

Kurumsal bilgi kullanan ürünlerde erişim izinleri kaynak aramasında da korunmalıdır. Bir kişinin normalde göremediği dosyanın özetine ulaşması, dosyanın kendisini açamasa da bilgi açığa çıkarabilir. Modelin bilgiyi üretmeden önce hangi verilere eriştiği uygulama tarafından sınırlandırılmalıdır. Kaynağa bağlı üretim, yanlış cevap ihtimalini kendiliğinden sıfırlamaz; sonuç yine değerlendirilir.

Kullanım maliyetini ürün kararlarıyla yönetin

Her tuş vuruşunda yeniden üretim yapmak veya küçük düzenleme için bütün belgeyi tekrar işlemek gereksiz bekleme yaratabilir. Kullanıcının hangi bölümü değiştirmek istediğini seçebilmesi hem kontrolü hem kaynak kullanımını iyileştirebilir. İptal edilen işlemin sonucu daha sonra gelirse arayüzün ne yapacağı da tasarlanmalıdır. Kullanıcı yeni metni düzenlerken eski yanıtın üzerine yazılması önlenmelidir.

Üretken yapay zekânın iş akışlarına etkisi, üretimden sonraki kontrol yükünü anlamaya yardımcı olur. Ürünün arayüzünü değerlendirirken kullanıcı deneyimi ilkeleri üzerinden gerçek görevleri sınamak, yalnızca etkileyici bir gösterimden daha güçlü ürün kanıtı sağlar.

Bir kullanıcı düzeltme yaptığında bunun yalnızca mevcut belgeyi mi değiştirdiğini, sonraki üretimlere de bağlam olup olmadığını açıklayın. Geri bildirim düğmesinin modeli kendiliğinden eğittiği izlenimini vermeyin. Kullanıcı, hangi kararın saklandığını ve başka bir çalışma açtığında aynı tercihin uygulanıp uygulanmayacağını anlayabilmelidir.

Ekonomi ve bekleme süresi de deneyimdir

Bir işlemin maliyeti, kullanılan hizmete ve veri miktarına göre değişebilir. Uzun bekleme, sık tekrar denemeler ve gereksiz üretim hem maliyeti hem kullanıcı memnuniyetini etkiler. Kullanıcıya işlem durumu ve gerekirse iptal imkânı sunulmalıdır.

AI ürününün sürdürülebilirliği yalnızca ilk gösterimde etkileyici görünmesine bağlı değildir. Kullanıcının işi düzenli olarak tamamlayabilmesi, sonuca güvenebilmesi ve kontrolü elinde tutabilmesi gerekir. MVP yaklaşımı bu değeri küçük bir kapsamda sınamak için yararlı olabilir.