Yapay Zekaya Dayalı Ürün Tasarımı: Yapay Zeka Öncelikli, Sonradan Eklenmiş Değil Ürünler Nasıl Oluşturulur?

Yapay zekâya özgü bir ürün, modelin kaldırılmasıyla kullanılabilir hiçbir şey kalmayan bir üründür. Günümüzde kendilerini yapay zekâya özgü olarak adlandıran çoğu ürün, yapay zekâ olmadan da sorunsuz çalışır; bu da onların yapay zekâya özgü olmadıkları anlamına gelir. Bunlar yapay zekâ sonradan eklenmiş ürünlerdir ve fark marka değil, mimaridir.

En temiz test silme testidir. Ürünü açın, zihninizde her model çağrısını, her sohbet panelini, her parıltı düğmesini, her "yapay zekâ özeti" satırını silin. Geriye ne kalır? Cevap, birkaç süslemeyi kaybetmiş tamamen işlevsel bir ürün ise, ürün yapay zekâ sonradan eklenmiştir. Cevap, ana yüzeyini kaybetmiş içi boş bir kabuk ise, ürün yapay zekâya özgüdür. Linear silme testini yalnızca daha yeni yüzeylerinde geçer. Cursor, model olmadan hiçbir şey kalmadığı için silme testini anında geçemez. 2024 yılında sohbet kenar çubuğu gönderen çoğu kurumsal SaaS, önemli hiçbir şey kaybetmeyerek silme testini geçer; bu da suçlamadır.

Bu yazı, o testin operasyonel versiyonudur. Yapay zekâ odaklı ürünleri, sonradan eklenmiş yapay zekâ odaklı ürünlerden ayıran altı ilke, Linear, Cursor, Granola, Perplexity ve Arc Search'ten beş gerçek ürün incelemesi (her ilkenin nasıl sunulduğunu gösteriyor), yapay zekâyı yan panele sonradan ekleyip hiçbir şey elde edemeyen iki ürünün ibretlik öyküsü ve herhangi bir ekibin sevkiyattan önce çalışan bir sürüm üzerinde çalıştırabileceği bir sevkiyat öncesi kontrol listesi.

Yapay zekâ odaklı demek, modelin ürünün kendisi olduğu anlamına gelir, bir özellik değil

"Yapay zekâ odaklı" ifadesi, OpenAI tuşu ve parıltı efekti olan her ürüne atılıyor ve bu da terimin anlamını boşaltıyor. Çalışma tanımı daha keskin. Yapay zekâ odaklı bir ürün, modelin birincil yüzey olduğu ve geri kalan kullanıcı arayüzünün modeli kullanılabilir, hesap verebilir ve hızlı hale getirmek için var olduğu bir üründür. Sohbet paneli, form alanları, gösterge panelleri, yan raylar, bunların hepsi iskele görevi görüyor. Model ise taşıyıcı duvar.

Bu, ürünlerin gerçekte nasıl piyasaya sürüldüğüne bakana kadar çok açık görünüyor. Standart 2024 kurumsal modeli, mevcut gösterge panelini olduğu gibi bırakıp sağ kenarına bir sohbet paneli eklemekti. Model ürünün içinde, ancak ürün onun etrafında inşa edilmemiş. Kullanıcı sohbet panelini görmezden gelip, geldikleri her görevi orijinal kullanıcı arayüzünü kullanarak tamamlayabilir. Bu, yapay zekanın sonradan eklenmesinin tanımıdır, parıltılı simge ne kadar belirgin olursa olsun.

Aynı ürünün yapay zeka tabanlı sürümü, birincil iş akışını model etrafında yeniden inşa ederdi. Gösterge paneli bir uyarı haline gelir. Form bir konuşma haline gelir. Dışa aktarma bir üretim haline gelir. Model artık görmezden gelinebilecek bir şey değil, yüzeyin kendisidir. Bu, piyasaya sürülmesi çok daha zor bir üründür, bu yüzden çoğu ekip sonradan eklenen çözümü tercih eder.

Yapay Zeka Tabanlı Ürün Tasarımının Altı İlkesi

Modeli temel yüzey olarak ele almak, istemi girdi olarak kullanmak, varsayılan olarak yetkilendirme, şeffaf yüzeyler, kasıtlı model gösterimi ve gecikmeyi tasarım kısıtlaması olarak ele almak. İncelenmeye değer her yapay zeka tabanlı ürün, bu altı ilkenin bir kombinasyonunu içerir.

Bu ilkeler, altısından dördünü yerine getirmenin bir ürünü yapay zeka tabanlı yapacağı anlamında bir kontrol listesi değildir. Bunlar bir duruştur. Modeli ilk günden itibaren yüzey olarak ele alan bir ekip, doğal olarak bunların çoğuna ulaşacaktır. Modeli on ikinci sprintte eklenen bir özellik olarak ele alan bir ekip ise bunların hepsinde başarısız olacak ve bir sohbet kenar çubuğu gönderecektir.

Aşağıdaki ilkeler, özellikler değil, kararlar olarak çerçevelenmiştir. Her birinin yapay zeka tabanlı bir ürün için varsayılan bir duruşu ve yapay zeka eklenmiş bir ürün için varsayılan bir duruşu vardır. Bu iki duruş arasındaki fark, Cursor'ı Copilot eklentisine sahip herhangi bir metin düzenleyicisinden ayıran şeydir.

Ana Yüzey Olarak Model, Yan Panel Değil

İlk ilke en basit ve en çok ihlal edilen ilkedir, çünkü sohbet yan paneli sunan her kurumsal SaaS şirketi bu ilkeyi ilk günden itibaren ihlal etmektedir.

Ana yüzey, kullanıcının ürünü açtığında ilk olarak modele ulaşması anlamına gelir. Yan panel ise modelin mevcut kullanıcı arayüzünün yanında yer alması, isteğe bağlı olarak kullanılabilir olması ve varsayılan olarak göz ardı edilmesi anlamına gelir. Perplexity ana yüzeydir. Notion AI'nin slash komutu, yazma bağlamında çoğunlukla ana yüzeydir. Cluely, tüm ekrana yerleştirilen bir katman olarak ana yüzeydir. Herhangi bir standart SaaS kontrol panelinin sağına yerleştirilmiş sohbet simgesi, yan panelin ideal örneğidir.

Test, kullanıcının ürünü ilk kez açtığında nereye vardığıdır. İlk gördükleri şey bir istem alanı, bir cevap yüzeyi veya model odaklı birincil görünüm ise, ürün ana yüzeydir. Eğer ilk gördükleri şey köşesinde sohbet simgesi olan orijinal kontrol paneli ise, ürün yan paneldir ve yapay zeka ilk oturumdan sonra herkes tarafından göz ardı edilecektir.

Mevcut bir ürün için çözüm incelikli değildir. Sohbet paneli sağa sabit kalamaz. Model ya birincil yüzeyi değiştirmeli ya da birinci sınıf bir işlem olarak merkezi iş akışına dahil edilmelidir. Bu bir yeniden tasarım, bir özellik değil; bu yüzden çoğu ekip bunu yapmayı reddeder ve bunun yerine yan paneli gönderir.

Form-giriş yerine istem-giriş

İkinci ilke, doğal dilin açılır menüyü, çok adımlı sihirbazı ve boş durum formunu değiştirdiği giriş modelinin kendisidir.

İstem-giriş, kullanıcının ne istediğini kendi kelimeleriyle yazması ve modelin yapıyı çözmesi anlamına gelir. Form-giriş ise kullanıcının ürünün önceden tanımladığı yapılandırılmış alanları doldurması ve modelin hiçbir şey yapmaması anlamına gelir. İmlecin Cmd-K'sı istem-giriştir. Linear'ün komut paleti ve yapay zekası, giriş olarak istem (push) özelliğine sahiptir. Perplexity ise tüm ürünü bir istem olarak sunar. Krea'nın resim giriş alanı, referans resimlerle zenginleştirilmiş bir giriş olarak istem özelliğine sahiptir. Lovable, tüm uygulamayı bir cümleden oluşturan bir giriş olarak istem özelliğine sahiptir.

Form-giriş özelliği her zaman yanlış değildir. Bazı yapılandırılmış veriler gerçekten bir forma aittir ve her etkileşimi bir istem üzerinden zorlamak kendi başına bir tasarım hatasıdır. Disiplin, modelin hangi girişleri bir formdan daha iyi yapabileceğini sormak ve ardından bu formları önce değiştirmektir. Yapılandırma ekranları, arama filtreleri, rapor oluşturucular, sorgu arayüzleri, bunların hepsi başlıca adaylardır. Kullanıcının adı, e-postası ve kredi kartı ise aday değildir.

Çoğu ürünün gönderdiği hata, her formu olduğu gibi bırakıp alternatif bir giriş noktası olarak bir istem eklemektir. Kullanıcı artık aynı şeyi yapmanın iki yolunu öğrenmek zorunda kalır ki bu, her ikisinden de daha kötüdür. İstemi, formla birlikte var olmak yerine onun yerini almalı ve ekip, istem daha iyi performans gösterdiğinde formu kullanımdan kaldırmaya istekli olmalıdır.

Varsayılan olarak yetki, ürünün izin istemek yerine harekete geçmesi anlamına gelir

Üçüncü ilke, yapay zeka tabanlı ürünlerin izin beklemeden işi yaptığı ve yapay zeka eklenmiş ürünlerin her tuş vuruşunda onay istediği özerklik duruşudur.

Varsayılan olarak yetki, kullanıcının niyetini ifade ettiğinde ürünün eylemi gerçekleştirmesi, ardından ne yaptığını göstermesi ve kullanıcının geri almasına izin vermesi anlamına gelir. Varsayılan olarak izin, ürünün eylemi gerçekleştirmeyi teklif etmesi, kullanıcının onay düğmesine tıklaması, ürünün tekrar sorması ve kullanıcının vazgeçmesi anlamına gelir. Cursor'ın ajanı, sormadan dosyaları düzenler. Granola, sormadan notları yazıya döker ve zenginleştirir. Arc Arama, sormadan göz atar, özetler ve bir yanıt sunar. Ürün müzakere etmiyor, harekete geçiyor.

Bu denge gerçektir. Varsayılan olarak, özerklik bir geri alma olanağına, denetim izine ve modelin ne yaptığının açık bir yüzeyine ihtiyaç duyar. Bunlar olmadan, özerklik düşmanca hale gelir, ürün kullanıcının istemediği eylemleri gerçekleştirir ve güven ortadan kalkar. Disiplin, özerkliği tek başına göndermek ve hiçbir şeyin bozulmamasını ummak değil, özerkliği kurtarma yüzeyiyle birlikte göndermektir. Aynı denge, özerklik kaydırıcısının birinci sınıf bir kontrol olduğu daha geniş ajan kullanıcı arayüzü tasarım kalıpları tartışması için de geçerlidir.

Dikkat edilmesi gereken versiyon, her eylemde "şunu yapmamı ister misiniz..." diye soran üründür. Her onay bir tıklamaya mal olur, akışı bozar ve modelin onu geliştiren ekip tarafından gerçekten güvenilmediğini gösterir. Ekip modele güvenmiyorsa, kullanıcı da güvenmeyecektir ve özerklik duruşu, sürtünme koruyucu olmaktan çıkıp korkak hissetmeye başlayana kadar yükseltilmelidir.

Şeffaflık yüzeyleri modeli sorumlu kılar

Dördüncü ilke, ürünün modelin ne gördüğünü, neye karar verdiğini ve nedenini kullanıcının gerçekten okuyabileceği bir yüzeyde gösterdiği güven döngüsüdür.

Şeffaflık, sistem istemini ifşa etmekle aynı şey değildir. Şeffaflık, kullanıcının isteğe bağlı olarak üç soruyu yanıtlayabilmesi anlamına gelir. Model hangi bağlama erişebildi? Model hangi eylemi gerçekleştirdi? Model ne üretti ve nereden kaynaklandı? Perplexity, her iddiada alıntılarla birlikte bunu sunar. Cursor, her düzenlemede farkı gösterir. Granola, artırılmış notların yanında ham transkripti sunar. Kullanıcı, modelin bir şey uydurup uydurmadığını asla merak etmez, çünkü kaynak tek bir tıklamayla ulaşılabilir.

Bunun tersi, modelin bir çıktı ürettiği ve kullanıcının bunu doğrulamanın hiçbir yolunun olmadığı sihirli kutu modelidir. Notion Yapay zekanın eski özet özelliği bir süre bu şekilde sunuldu; özet göründü ve kullanıcının ona güvenmesi gerekiyordu. Çözüm, alıntılar eklemek ve özetlenen içeriği görmenin bir yolunu sağlamaktı. Ders şudur ki, şeffaflık yüzeyleri yapay zeka tabanlı bir üründe isteğe bağlı değildir, ürünün bir halüsinasyon makinesi olmasını engelleyen güven mekanizmasıdır.

Disiplin, şeffaflık yüzeyini ilk günden itibaren sunmaktır, güven aşındıktan sonra sonradan eklemek değil. Alıntı içermeyen bir ürün piyasaya sürüldükten sonra şimdi alıntı ekliyorsa, hasar kontrolü yapıyor demektir. İlk sürümden itibaren alıntı içeren bir ürün ise işini yapıyor demektir.

Model detaylarını varsayılan olarak gizleyin, isteğe bağlı olarak gösterin

Beşinci ilke, sıcaklık, model adı ve sistem uyarılarını ne zaman göstereceğiniz disiplinidir ve cevap neredeyse hiçbir zaman ana yüzeyde değildir.

Kullanıcı hangi model varyantının çalıştığıyla ilgilenmez. Cevabın iyi, hızlı ve doğrulanabilir olup olmadığıyla ilgilenir. Model adını ana yüzeyde göstermek, ürün ekibinin zihinsel modelinden kullanıcınınkine bir sızıntıdır ve ekibin ürünün gerçekte ne olduğuna henüz karar vermediğinin sinyalini verir. ChatGPT, model seçiciyi belirgin bir şekilde sunuyordu, sonra çoğu kullanıcının GPT-4-Turbo'nun GPT-40'a göre ne anlama geldiğini bilmediği ve bu seçimin değer yerine karar verme felci yarattığı için sessizce geri plana attı.

İstisna, güçlü kullanıcı arayüzüdür. Cursor, model seçimini gösterir çünkü kullanıcıları, seçim yapma olanağı isteyen geliştiricilerdir. Claude Code de aynı nedenle model seçimini gösterir. Krea, üretim parametrelerini gösterir çünkü kullanıcıları bunları ayarlamak ister. Desen, varsayılan olarak tüketici arayüzünde model ayrıntılarını gizlemek, ardından açıkça kontrol isteyen kullanıcılar için bir ayarlar panelinde veya gelişmiş modda bunları göstermektir.

Hata, model seçiciyi, kitlesi modellerin ne olduğunu bilmeyen bir ürünün ana ekranına yerleştirmektir. Her ürün lansman sunumunda hala kahraman ekran görüntüsünde model seçici bulunur. Bu ürünlerin çoğu, onu gizleyip ekibin doğru modele görünmez bir şekilde yönlendirmesine izin vererek daha iyi sonuç alabilir.

Gecikme, birinci sınıf bir tasarım kısıtlamasıdır

Altıncı ilke, bir yapay zeka tabanlı ürünün, modelin akışa başlaması iki saniyeden fazla sürerse yavaş hissettirmesidir ve tasarım, mühendislikten önce bu algıyı düzeltmelidir.

Gecikme sadece bir performans rakamı değil, ürünün ritmidir. İlk token'dan önce iki saniyelik bir duraklama ölü alandır ve kullanıcı bu alanı şüpheyle doldurur. Çözüm, yanıt token'larını token'lar halinde akış halinde sunmak (böylece kullanıcı hareketi hemen görür), bir yanıtın geleceğini vaat eden bir iskelet veya parıltı durumu göstermek ve kısmi sonuçları kullanılabilir hale gelir gelmez ortaya çıkarmaktır. Perplexity bunların üçünü de yapıyor. Cursor bunların üçünü de yapıyor. Çoğu kurumsal SaaS sohbet kenar çubuğu bunların hiçbirini yapmıyor ve her etkileşimde bozuk hissettiriyor.

Bundan kaynaklanan tasarım kısıtlaması, ürünün modelin gerçek gecikmesini test etmeden tasarlanamayacağıdır. Hızlı bir sahte modele karşı çalışan bir prototip, gecikme sorunlarını ortaya çıkarmayacak ve ekip, tasarım incelemesinde çalışan ancak üretimde yavaş hissettiren bir ürün piyasaya sürecektir. Disiplin, ilk prototipten gelen gerçek gecikmeyle tasarım yapmak, ardından ya algıyı düzeltmek ya da ritim doğru hissettirene kadar mimariyi değiştirmektir.

Beş Yapay Zeka Tabanlı Ürün, Açıklamalı

Prensipler ancak piyasaya sürülen ürünlerle temas halinde kalırlarsa önem kazanır, bu nedenle bugün doğru yapan beş ürünü burada sunuyoruz.

Her bir inceleme kısa ve öz. Ürünün her prensipte ne yaptığı, nerede başarılı olduğu ve nerede para kaybettiği anlatılıyor. Bunların hiçbiri mükemmel değil. Hepsi, yapay zeka eklenmiş temel seviyenin çok üzerinde çalışıyor, bu da onları incelemeye değer kılıyor.

Linear, Sessiz Komuta Yüzeyi Olarak Yapay Zeka Tabanlı

Linear'in yapay zekası, siz onu çağırana kadar görünmezdir, ardından üründeki herhangi bir eyleme ulaşmanın en hızlı yoludur.

Yüzey: Yapay zeka, zaten Linear'in güçlü kullanıcılarının çalışmalarının çoğunu yaptığı mevcut komut çubuğunun içinde yer alıyor, bu nedenle model, önemli olan kitle için temel yüzeydir. İstem: Doğal dil komutları aracılığıyla tamamen istem-giriş. Etkinlik: Yüksek, yapay zeka müzakere etmeden sorunlar oluşturur, açıklamaları düzenler ve önceliklendirme yapar. Şeffaflık: Eylem, zaman çizelgesinde normal bir Linear olayı olarak görünür. Açığa Çıkarma: Model detayları gizlenmiştir, tetikleyici bile bir yapay zeka özelliği yerine bir Linear özelliği gibi hissettirir. Gecikme: Akışlı yanıtlar, anlık tetikleme.

Linear'un para kaybettiği yer. Yapay zeka, komut çubuğu çağrısının arkasına gizlenmiştir, bu da yeni kullanıcıların onu geç keşfetmesi anlamına gelir. Daha açık bir yapay zeka odaklı tanıtım, güçlü kullanıcılar için sessiz duruşu bozmadan uzun kuyruk için benimsemeyi artıracaktır.

İmleç, editörün kendisi kadar yapay zeka tabanlı

İmleç, VS Code'a yapay zekayı eklemeyi bırakıp editörü model etrafında yeniden inşa ettiğinizde ortaya çıkan şeydir ve sonuç, bugüne kadar piyasaya sürülen en temiz yapay zeka tabanlı geliştirici aracıdır.

Yüzey: Model her yerde, Cmd-K, ajan modu, otomatik tamamlama, sohbet, hepsi editör yüzeyine entegre edilmiş durumda. İstem: Giriş olarak istem, birincil eylemdir; editörde hala menüler bulunur ancak istem işin çoğunu yapar. Temsilcilik: Temsilci modunda çok yüksektir; ürün dosyaları düzenler, komutları çalıştırır ve farkları gönderir. Şeffaflık: Her değişiklik, kullanıcının incelediği bir farktır; her işlem kaydedilir. Açığa Çıkarma: Model detayları, bunları isteyen geliştiriciler hedef kitlesi olduğu için ortaya çıkarılır. Gecikme: Akış, paralel çağrılar, iyimser kullanıcı arayüzü.

Cursor'ın para kaybettiği yer. Temsilci modu kullanıcı arayüzü, bazı akışlarda editöre bağlı bir sohbet paneli gibi hissettiriyor; oysa satır içi deneyime daha fazla entegre edilmiş gibi hissettirmesi gerekirdi. Bu entegrasyonu sıkılaştırmak, Cursor'ı daha da çekirdek-yüzey alanına itecektir.

Granola, yapay zeka tabanlı, beyinli sessiz transkripsiyon

Granola, modeli, kullanıcı manuel notlar alırken çalışan ve toplantıdan sonra bu notları sessizce zenginleştiren bir ortam katmanı olarak ele alır.

Yüzey: Model, ürünün birincil değeri olan tüm zenginleştirme adımıdır. Not alma yüzeyi gelenekseldir, ancak modelin üzerindeki zardır. İstem: Çoğu ürüne göre girdi olarak istemden ziyade, kullanıcının manuel notlarının artırma için istem haline geldiği, işlem sonrası istem olarak istem. Müdahale: Yüksek, artırma sorulmadan gerçekleşir. Şeffaflık: Ham transkript ve artırılmış notlar yan yana durur, kullanıcı herhangi bir iddiayı doğrulayabilir. Açığa Çıkarma: Model detayları gizlidir, kullanıcı hangi modelin çalıştığını bilmez. Gecikme: Toplantı sonrası, bu nedenle gecikme gerçek zamanlı bir sorun değildir.

Granola'nın para kaybettiği yer. Ürün, tamamen sessiz varsayılan ayara güvenmek yerine, kullanıcının toplantıdan sonra hızlı bir istemle artırmayı yönlendirmesine izin vererek, girdi olarak isteme daha fazla yönelebilir. Bu yüzeyi eklemek, ortam varsayılanını bozmadan yapay zeka odaklı duruşu kullanıcının editoryal kontrolüne genişletecektir.

Perplexity, arama motorunun kendisi gibi yapay zeka tabanlı

Perplexity, aramayı bir model ve bir yanıt etrafında yeniden inşa etti; girdi model, yüzey model ve sonuç modeldir.

Yüzey: maksimum çekirdek yüzey, tüm ürün modeldir. İstemi: girdi olarak istem, tek etkileşim modelidir. Temsilcilik: orta, model soruyu sormadan yanıtlıyor, ancak kullanıcı yine de her etkileşimi açıkça yönlendiriyor. Şeffaflık: her iddiada alıntılar, kaynaklar satır içi olarak gösteriliyor, takip soruları ortaya çıkarılıyor. Açığa Çıkarma: model detayları çoğunlukla tüketici yüzeyinde gizli, profesyonel ayarlarda ortaya çıkarılıyor. Gecikme: akış, hızlı ilk belirteç, daha derin sorgular sırasında kısmi sonuçlar.

Perplexity'nin para bıraktığı yer. Temsilci tabanlı derin araştırma modu, ana yüzeye eklenmiş gibi görünüyor; ayrı bir mod yerine, yanıt akışına bir derinlik kaydırıcısı olarak daha iyi entegre edilebilirdi. Bu entegrasyon, ajans ilkesini ilk kez kullananlar için daha anlaşılır hale getirecektir.

Arc Arama, tarayıcı sekmesi olarak yapay zeka tabanlı

Arc Arama, tüm göz atma ve özetleme döngüsünü tek bir dokunuşa indirgiyor ve yapay zeka, bir panele bağlı olmak yerine sekmenin kendisi oluyor.

Yüzey: Model sayfayı değiştiriyor, "Benim için göz at" bir bağlantı listesi değil, bir cevap döndürüyor. İstemi: Tarayıcıda en doğal istem yüzeyi olan adres çubuğu aracılığıyla giriş olarak istem. Ajans: Çok yüksek, ürün birden fazla sayfayı ziyaret ediyor, özetliyor ve sormadan tek bir sentezlenmiş sonuç sunuyor. Şeffaflık: Kaynak bağlantıları sentezlenmiş sonucun altında yer alıyor. Açığa Çıkarma: Model ayrıntıları tamamen gizlenmiş, yapay zeka altyapı olarak görünmez. Gecikme: Çok sayfalı bir ajan eylemi için şaşırtıcı derecede hızlı, algılama sıkı bir yükleme durumuyla destekleniyor.

Arc Arama'nın para bıraktığı yer. Sentezlenmiş yanıt ince ayrıntılarda yanlış olabilir ve şeffaflık yüzeyi (bağlantılı kaynaklar) işlevseldir ancak kolayca gözden kaçabilir. Yanıt gövdesinde kaynak alıntılarını daha agresif bir şekilde öne çıkarmak, yapay zekâ odaklı duruşu bozmadan güven döngüsünü yükseltecektir.

Yapay zekânın köşeye yerleştirilmiş bir parıltılı simge değil, yüzey olduğu bir ürün mü istiyorsunuz? Brainy'ı işe alın. UXBrainy, yapay zekâ odaklı ürün stratejisi ve tasarım denetimleri sunar. AppBrainy, Cursor düzeyinde araçlar geliştiren ekipler için tam yapay zekâ odaklı ürün arayüzü sunar. ClaudeBrainy, bu listedeki ürünler gibi, 2024 sohbet kenar çubuğu gibi değil, yapay zekâ özelliklerine sahip olmak isteyen ekipler için bir Beceri paketi ve istem kütüphanesi sunar.

Yan panele eklenmiş yapay zekânın iki ibretlik öyküsü

Güven kazanan her yapay zekâ odaklı ürün için, 2024'te bir sohbet kenar çubuğu sunan, kullanımın durgunlaştığını izleyen ve şimdi kimsenin parıltılı simgeye tıklamamasının nedenini merak eden bir kurumsal SaaS vardır.

Bu iki kalıp şu anda kurumsal yazılımlarda her yerde mevcut ve her ikisi de ürünü kullanmaya başladıktan sonraki ilk on saniyede teşhis edilebiliyor. Bunlar, yapay zekanın sonradan eklenmiş tipik şekilleridir ve bunlardan birini piyasaya sürmek üzere olan herhangi bir ekip, lansman sunumu yayınlanmadan önce yeniden düşünmelidir.

Kimsenin açmadığı sohbet kenar çubuğu

İlk uyarı kalıbı, mevcut kullanıcı arayüzünün sağına yerleştirilmiş, iş akışına hiçbir şey katmayan ve ekran alanında onunla rekabet eden yapay zeka panelidir.

Şekil tanıdık. Bir CRM, bir proje aracı, bir yardım masası, bir analiz panosu, hepsi sağ tarafa yapay zeka destekli yardım vaat eden parıltılı bir simgeyle bir sohbet paneli ekler. Kullanıcı bir kez açar, bir soru sorar, çevredeki bağlamı anlamayan genel bir cevap alır, kapatır ve bir daha asla açmaz. Sohbet paneli, kullanıcılar istediği için değil, ekip bunu açılış konuşmasında tanıttığı için üründe varlığını sürdürüyor.

Çözüm, sohbet panelini daha iyi hale getirmek değil. Çözüm, sohbet panelini ortadan kaldırmak ve model etrafında birincil iş akışını yeniden oluşturmaktır. Formu bir istemle değiştirin. Rapor oluşturucuyu bir üretimle değiştirin. Arama çubuğunu bir cevap yüzeyiyle değiştirin. Model, yolun içinde olmalı, yanında değil. Bu yeniden tasarımı reddeden ekipler, sohbet kenar çubuklarını göndermeye devam edecek ve yapay zeka etkileşimlerinin neden yüzde bir olduğunu merak etmeye devam edeceklerdir.

Kimsenin özetlemesini istemediği şeyleri özetleyen parıltılı düğme

İkinci uyarıcı model, her metin alanına eklenmiş sihirli değnektir; burada yapay zeka herhangi bir girdiyi yeniden yazmayı, özetlemeyi veya genişletmeyi teklif eder ve kullanıcı yazmaya devam eder.

Şekil: her form alanı, her metin girişi, her yorum kutusu, yapay zeka yardımı sunan küçük bir parıltılı düğmeye sahiptir. Ekip bunu kolay olduğu için gönderdi. Kullanıcı bunu görmezden gelir çünkü yapay zeka, yararlı olmak için çevredeki bağlam hakkında yeterince bilgiye sahip değildir ve düğmeye tıklamak, cümleyi kendileri yazmaktan daha fazla dikkat gerektirir. Ürün yüzeyinde düğme, midye kabukları gibi birikiyor ve ekibin takip ettiği ölçüt (düğme görünürlüğü) artarken, asıl önemli ölçüt (kullanıcı memnuniyeti) aynı kalıyor.

Çözüm, sohbet kenar çubuğu çözümüne benzer, ancak daha küçük bir kapsamda. Yapay zekanın gerçekten yardımcı olduğu iki veya üç metin alanını (uzun metin içeriği, yapılandırılmış veri çıkarma, büyük belge özetleme) seçin ve orada derinlemesine yapay zeka tabanlı bir deneyim sunun. Diğer tüm alanlardan gösterişli düğmeyi kaldırın. Ürün artık önemli yüzeylerde yapay zeka tabanlıdır ve gürültü ortadan kaldırılmıştır.

Yapay Zeka Tabanlı Ürünler İçin Ön Sevkiyat Kontrol Listesi

Yapay zeka tabanlı olduğunu iddia eden herhangi bir üründe bu kontrol listesini uygulayın ve gerçek bir kullanıcıya ulaşmadan önce sonradan eklenmiş kalıpları yakalayacaksınız.

1. Silme testi. Üründen her model çağrısını zihinsel olarak kaldırın. Geriye ne kaldı? Tam ve işlevsel bir ürün kalırsa, ürün yapay zeka ile sonradan eklenmiştir. Boş bir kabuk kalırsa, ürün yapay zeka tabanlıdır. 2. Soğuk açılış testi. Ürünü soğuk bir şekilde açın. Kullanıcının ilk karşılaştığı yüzey nedir? Eğer bir istem alanı, bir yanıt yüzeyi veya model odaklı birincil görünüm ise, yüzey ilkesi geçerlidir. Eğer köşesinde bir sohbet simgesi bulunan orijinal kullanıcı arayüzü ise, yüzey ilkesi başarısızdır.

2. Formdan isteme denetimi. Üründeki her form alanını listeleyin. Her alan için, bir istemin bunu daha iyi yapıp yapamayacağını sorun. Testi geçemeyenleri değiştirin.

3. Temsilcilik duruşu. Kullanıcının niyet ifadesi ile modelin eylemi arasındaki onay modallarını sayın. Birden fazla varsa, temsilcilik ilkesi çok temkinlidir. Daha fazla eylemi "yap-sonra-geri al"a itin.

4. Şeffaflık envanteri. Her model çıktısı için şunu sorun: Kullanıcı modelin hangi bağlamda olduğunu, hangi eylemi gerçekleştirdiğini ve cevabın nereden geldiğini görebiliyor mu? Bu üçünden herhangi biri eksikse, şeffaflık yüzeyi eksiktir.

5. Açığa çıkarma disiplini. Birincil yüzeye bakın. Model adı, sıcaklık veya sistem uyarısı görünür mü? Evet ise ve hedef kitle teknik değilse, gizleyin. Evet ise ve hedef kitle teknik ise, görünür bırakın.

6. Gecikme ritmi. Kullanıcının niyetinden modelin ilk yanıtına kadar geçen süreyi ölçün. Herhangi bir geri bildirim olmadan iki saniyeden fazla ise, gecikme algısı bozuktur. Ritmin canlı hissedilmesi sağlanana kadar akış, iskelet durumları veya kısmi sonuçlar ekleyin.

7. Parıltı düğmesi denetimi. Ürün yüzeyindeki parıltı simgelerini sayın. Üçten fazla varsa, çoğu gürültüdür. Önemli olan iki veya üç yüzeyde derin yapay zeka tabanlı deneyimler sunun ve geri kalanını kaldırın.

8. Kullanıcıyı sisteme alıştırma testi. İlk kez kullanan bir kullanıcının temel görevi tamamlamasını izleyin. Model deneyimi mi taşıdı, yoksa kullanıcı görevi orijinal kullanıcı arayüzünü kullanarak mı tamamladı? İkincisi ise, pazarlama ne derse desin, yapay zeka sonradan eklenmiştir.

9. Güven hatası kurtarma. Modeli yanlış bir cevap üretmeye zorlayın. Ürün ne yapıyor? Temiz bir kurtarma yüzeyi yoksa, güven döngüsü tamamlanmamıştır ve ürün ilk yanılsamasına yenik düşerek kullanıcılarını kaybedecektir.

Bu on kontrolü geçen bir ürün gerçekten yapay zekâya özgüdür. Mükemmel olmayacaktır, ancak mimarisi doğrudur ve diğer sorunların çoğu buradan çözülebilir. Bunların çoğunda başarısız olan bir ürün, lansman gönderisinde yapay zekâ özellikleri ne kadar belirgin görünürse görünsün, yapay zekâ sonradan eklenmiş bir üründür.

SSS

Yapay zekâya özgü ürün tasarımı ne anlama gelir?

Yapay zekâya özgü ürün tasarımı, modelin birincil yüzey olduğu ve geri kalan kullanıcı arayüzünün modeli kullanılabilir, hesap verebilir ve hızlı hale getirmek için var olduğu anlamına gelir. En temiz test silme testidir: Üründen her model çağrısını kaldırırsanız ve tamamen işlevsel bir ürün kalırsa, ürün yapay zekâ sonradan eklenmiştir. Sadece içi boş bir kabuk kalırsa, ürün yapay zekâya özgüdür. Linear, Cursor, Granola, Perplexity ve Arc Arama, temel yüzeylerinde bu testi geçiyor. 2024 yılında sohbet kenar çubuğu sunan çoğu kurumsal SaaS bu testi geçemiyor.

Yapay zekâ odaklı ürünler, sonradan eklenen yapay zekâ ürünlerinden nasıl farklıdır?

Yapay zekâ odaklı ürünler, temel iş akışını model etrafında yeniden oluşturur. Sonradan eklenen yapay zekâ ürünleri ise mevcut iş akışını olduğu gibi korur ve yanına bir yapay zekâ paneli ekler. Fark, kullanıcının ilk açılışta nereye yönlendirildiği, girdinin bir istem mi yoksa bir form mu olduğu, ürünün işlem mi yaptığı yoksa soru mu sorduğu ve modelin temel işlevselliği kaybetmeden göz ardı edilip edilemeyeceğinde ortaya çıkar. Sonradan eklenen yapay zekâ ürünleri göz ardı edilebilir. Yapay zekâ odaklı ürünler ise edilemez.

Yapay zekâ öncelikli ürün tasarımının ilkeleri nelerdir?

Altı ilke, yapay zekâ odaklı ürünleri sonradan eklenen yapay zekâ ürünlerinden ayırır. Model, yan panel değil, temel yüzey olarak kullanılmalıdır. Form yerine istemi girdi olarak kullanın. Varsayılan olarak yetkilendirme, varsayılan olarak izin değil. Modelin hesap verebilirliğini sağlayan şeffaflık yüzeyleri. Varsayılan olarak model detaylarını gizleyin, niyet üzerine gösterin. Akış, iskelet durumları ve kısmi sonuçlarla gecikmeyi birinci sınıf bir tasarım kısıtlaması olarak ele alın. İncelenmeye değer her yapay zeka tabanlı ürün, bu altı özelliğin bir kombinasyonunu sunar.

Yapay zeka tabanlı bir ürünün en iyi örneği nedir?

Cursor, geliştirici araçları için bugüne kadar piyasaya sürülen en temiz yapay zeka tabanlı ürün tasarım örneğidir. Perplexity, tüketici araması için en temiz örnektir. Linear, mevcut bir üretkenlik yüzeyinin içine yerleştirilmiş en temiz yapay zeka tabanlı deneyim örneğidir. Granola, modelin arka planda çalıştığı ortam yapay zeka tabanlı bir ürünün en temiz örneğidir. Arc Arama, yapay zeka tabanlı bir tarayıcı etkileşiminin en temiz örneğidir. Her biri, yapay zekayı mevcut bir kullanıcı arayüzüne eklemek yerine, birincil iş akışını model etrafında yeniden inşa etti.

Yapay zekâ tabanlı bir ürün için yapay zekâ kullanıcı deneyimi nasıl tasarlanır?

Her ekranda silme testiyle başlayın. Modelin yapılandırmayı kullanıcıdan daha iyi yapabildiği yerlerde formları istemlerle değiştirin. Varsayılan ajans duruşunu önce sor, sonra yap değil, önce yap, sonra geri al olarak ayarlayın ve geri alma yüzeyini eylemle birlikte gönderin. Her model çıktısı için bir şeffaflık yüzeyi ekleyin. Model ayrıntılarını tüketici yüzeyinden gizleyin. Her etkileşimi gerçek model gecikmesiyle tasarlayın, sahte gecikmeyle değil ve ilk belirtecin gelmesi bir vuruştan fazla sürdüğünde akış veya iskelet durumları kullanın. Aynı duruş, modelin etrafını sarmak yerine ona uyum sağlayan düzenlere doğru daha geniş 2026 web tasarım trendleri kaymasına da uygulanır.

Yapay zekâ tabanlı ürünlerin aslında ortaya çıkardığı değişim

Yapay zekâ tabanlı bir ürün, köşeye yapıştırılmış bir sohbet penceresine sahip bir SaaS uygulaması değildir; modelin birincil ortam ve kullanıcı arayüzünün zar olduğu yeni bir ürün şeklidir.

Yapay zekâ odaklı ürünler sunan markalar (yeni yüzeylerinde Linear, her yerde Cursor, artırma katmanında Granola, uçtan uca Perplexity, tüm etkileşim modeli olarak Arc) bunu içselleştirmişlerdir. Bir ürüne yapay zekâ eklemediler, yapay zekâ etrafında bir ürün inşa ettiler. Mimari karar, her tasarım seçiminin öncesinde gelir ve giriş modelinden gecikme ritmine ve kurtarma yüzeyine kadar her şeyde kendini gösterir. Mevcut bir yüzeye yapay zekâyı sonradan eklemeye çalışan ürünler, pazarlama sitesi ne kadar yapay zekâ odaklı olduklarını ısrarla belirtse de, kimsenin açmadığı bir sohbet kenar çubuğu ve kimsenin tıklamadığı bir parıltı düğmesiyle sonuçlanır.

2026'da tasarım ekipleri için fırsat, piyasaya sürdükleri her üründe silme testini ciddiye almaktır. Ürün testi geçerse, ekip bir ürün değil, bir özellik piyasaya sürüyor demektir. Ürün testi geçemezse (doğru şekilde, model olmadan içi boş bir kabuk haline gelerek), ekip gerçekten yapay zekâya özgü bir şey inşa etme şansına sahip olur ve yukarıdaki prensipler, doğru sonuca ulaşmak için çalışan bir iskelet görevi görür. Aynı iskelet, modelin artık orijinal kullanıcı arayüzünün etrafında dönmek yerine sayfada en büyük görsel sıralamayı aldığı daha geniş görsel hiyerarşi disiplininin de altında yer alır.

Daha derin bir değişim ise, kullanıcının yazılıma ilişkin zihinsel modelinin değişmesidir. Artık bir araç öğrenmeyi beklemiyorlar, bir niyet ifade etmeyi ve aracın yanıt vermesini bekliyorlar. Eski zihinsel modele göre (formlar, gösterge panelleri, çok adımlı sihirbazlar) inşa edilen ürünler iki yıl içinde yavaş, törensel ve eski moda hissettirecek. Yeni zihinsel modele göre (istem, yanıt, eylem, geri alma) inşa edilen ürünler ise günümüzü yansıtacak. İlk harekete geçen ekipler, kendi kategorilerinde yapay zekâ odaklılığın ne anlama geldiğini tanımlayacak; mevcut bir arayüze sohbet kenar çubuğu ekleyen ekipler ise on yılın geri kalanını yapay zekâ etkileşim metriklerinin neden bu kadar düşük olduğunu açıklamakla geçirecekler.

Eğer ekibiniz bir yapay zekâ özelliği geliştiriyorsa, bir yapay zekâ ürünü geliştiriyorsa veya hangisini gerçekten piyasaya süreceğinizi anlamaya çalışıyorsanız, bu sayfadaki ilkeler kullanım kılavuzunuzdur. Bunları belirli ürününüze uygulamak için yardıma ihtiyacınız varsa, Brainy'ı işe alın'e bakın. UXBrainy, bu çerçeveye göre yapay zekâ odaklı ürün stratejisi ve tam tasarım denetimleri sunmaktadır. AppBrainy, kullanıcılarının gerçekten kullanmasını istedikleri araçları geliştiren ekipler için yapay zekâ odaklı ürün arayüzü sunmaktadır. ClaudeBrainy, Claude Beceriler'e ve 2024 sohbet kenar çubuğu gibi değil, Cursor gibi yapay zekâ özellikleri geliştirmek isteyen ekipler için bir komut istemi kütüphanesi sunmaktadır. Bu sayfadaki çerçeve, her projede, her ekranda, herhangi bir şey piyasaya sürülmeden önce kullandığımız şeydir.