Yapay Zeka Ürünlerinin Kullanıma Alınması: Yapay Zeka Araçları için İlk Çalıştırma Deneyiminin Tasarımı

Çoğu yapay zeka ürünü, herhangi bir SaaS ürünü için olduğu gibi aynı form doldurma akışını sundukları için, kullanıcıyı sisteme alıştırmada başarısız olur. Yapay zeka farklı bir sorundur. Kullanıcının, ilk altmış saniyede deterministik olmayan bir aracın işlevsel bir zihinsel modelini oluşturması gerekir ve hiçbir özellik ekran görüntüsü slayt gösterisi bunu yapamaz.

İşte çalışma kılavuzu: İlk altmış saniyede yapılması gereken dört iş, çalışan altı akışın ayrıntılı açıklaması, aktivasyonu öldüren üç model, yapay zeka ilk çalıştırma için yeni model ve ön gönderim kontrol listesi.

Yapay Zeka Kullanıcıyı Sisteme Alıştırma Bir Özellik Turu Değil, Zihinsel Model Sorunudur

Yapay zeka ürünleri, kullanıcıyı sisteme alıştırmada başarısız olur çünkü bunu bir özellik turu gibi ele alırlar. Kullanıcının bir özellik listesine ihtiyacı yoktur. Ürünün neler yapabileceği ve yapamayacağı, onunla nasıl konuşulacağı ve başarının neye benzediği konusunda işlevsel bir zihinsel modele ihtiyacı vardır. Bunların hiçbiri slayt gösterisinde görünmez.

Zihinsel model, kullanıcının sistemin nasıl davrandığına dair çalışan teorisidir. Deterministik SaaS'larda, kullanıcı etrafta tıkladıkça pasif olarak gelişir. Yapay zekâda ise, her görev için aynı komut çubuğu görünür ve model, kullanıcı vazgeçmeden önce kasıtlı olarak oluşturulmalıdır. En iyi yapay zekâ entegrasyonunu sunan ekipler, ilk altmış saniyeyi dört işi yapması gereken tek bir tasarım problemi olarak ele alırlar.

İlk 60 Saniyenin Yapması Gereken Dört İş

Her yapay zekâ ilk çalıştırmasında ilk altmış saniyede dört cevap verilmelidir: Ne yapabilir, onunla nasıl iletişim kurarım, başarı neye benziyor, ilk komut ne olmalı? Dördünü de doğru yaparsanız kullanıcı etkinleşir. Bunlardan herhangi birini kaçırırsanız, aktivasyon çöker.

Bu dört şey pazarlık konusu değildir. Sıralama önemlidir. Bazı ürünler yetenek sınırıyla başlar, bazıları ise ilk komutla başlar ve yetenek sınırının çıktıdan ortaya çıkmasına izin verir. Kullanıcının rolünü ve ekip büyüklüğünü herhangi birini cevaplamadan önce sormak işe yaramaz.

Yetenek Sınırları, Yapay Zekanın Yapabildikleri ve Yapamadıkları

İlk iş, yetenek yüzeyini sınırlandırmaktır. Kullanıcılar ya çok fazla şüphecilikle ya da çok fazla beklentiyle gelirler ve her ikisi de ilk denemeyi mahveder. Şüpheciler halüsinasyon gören bir sohbet robotu bekler. İyimserler sihirli bir cevap makinesi bekler. İkisi de gerçek ürünle uyuşmaz.

Çözüm, yüzeyi göstermek, tanımlamak değil. ChatGPT'in orijinal açılış sayfası bunu üç sütunlu bir düzenle yaptı: solda örnekler, ortada yetenekler, sağda sınırlamalar. Bu tek ekran, aracın şeklini herhangi bir turdan daha hızlı öğretti. Daha etkileyici görünmek için sınırlamaları gizlemek yanlış bir hamledir. Kullanıcılar zaten ikinci oturumda sınırları keşfederler, ancak şimdi kendilerini yanıltılmış hissederler.

Etkileşim Modeli, Kullanıcının Onunla Nasıl Konuşması Gerekiyor

İkinci iş, giriş modelini öğretmektir. Sohbet, tek yapay zeka arayüzü değildir. Kullanıcının bir cümle yazması, bir kısayol tuşuna basması veya bir dosya sürükleyip bırakması gerekip gerekmediğini bilmesi gerekir. Kullanıcının zaten bildiğini varsaymak, yapay zekâya alıştırma sürecindeki en yaygın hatadır.

İmleç, etkileşim modelini üç saniyede öğretir. Kullanıcı bir klasör açar ve küçük bir komut paleti ipucu, düzenleme uygulamayı önerir. Notion Yapay zekâ, aynı dersi eğik çizgi menüsüyle sunar. Çağrıyı bağlam içinde gösterin, bir eğitim katmanında değil. Eğitim katmanları, kullanıcıya eğitim katmanlarını nasıl kapatacağını öğretir.

Başarı durumu, tamamlanmış halinin görünümü

Üçüncü iş, kullanıcının herhangi bir çıktı üretmeden önce başarının nasıl göründüğünü göstermektir. Yapay zekâ çıktıları o kadar yabancıdır ki, kullanıcılar bir referans olmadan iyi bir çıktıyı tanıyamazlar. Boş bir komut istemi çubuğu başarılı bir durum değildir, kullanıcının nasıl cevaplayacağını bilmediği bir sorudur.

Perplexity bunu ana ekranda gerçek bir sonuç göstererek çözer. Herhangi bir popüler soruya tıklayın ve alıntılar, takip soruları ve tamamlanmış bir çıktının görsel kaydıyla birlikte tam bir cevap sayfası görünür. Bunu, kullanıcıyı bir karşılama mesajıyla boş bir sohbete atan bir araçla karşılaştırın. Kullanıcının başarı durumunu hayal etmesi gerekir ve çoğu kullanıcı bunu yapmayacaktır.

İlk istem, değerin ortaya çıktığı an

Dördüncü görev, kullanıcıyı otuz saniye içinde gerçek bir isteme yönlendirmektir. Bundan sonraki her saniye, zihinsel modelin bozulduğu bir saniyedir. Otuz saniye, yumuşak bir hedef değil, gerçek bütçedir.

Granola, ilk çalıştırmayı olay tetikleyerek bütçeyi satın alır. Kullanıcıyı sisteme dahil etme tek bir ekrandır, takviminizi bağlayın. Ürün, kullanıcı bir sonraki aramaya katıldığında etkinleşir. Cursor, kullanıcıdan gerçek bir kod tabanı açmasını isteyerek bunu satın alır. Yapay zeka, ilk kez faydalı olacağı anda devreye girer.

Çalışan altı yapay zeka tabanlı sisteme dahil etme akışı

Desenler, yalnızca piyasaya sürülen ürünlerle temas halinde kalırlarsa önem taşır. Dört görevi doğru yapan altı yapay zeka ilk çalıştırması.

Cursor, soğuk başlangıç ​​olarak gerçek bir kod tabanı açın

Cursor'ın ilk çalıştırması size Cursor'ı göstermez. Gerçek bir klasör açmanızı ister ve editör devreye girer. Zihinsel model bir dakikadan kısa sürede oluşur çünkü kullanıcı zaten tanıdık bir koda bakıyor, yapay zeka tanıdık kısayollardan çağrılıyor ve ilk faydalı düzenleme kullanıcının gerçek işinde gerçekleşiyor.

Bir yapay zeka aracı için doğru soğuk başlangıç, kullanıcının gerçek ortamıdır. İskeletlenmiş bir kum havuzu daha güvenli bir şekilde piyasaya sürülebilir gibi görünse de, aracın gerçekten önemli olan işlerde nasıl davranacağı hakkında hiçbir şey öğretmez.

Claude.ai, demo olarak örnek istemler

Claude.ai, ilk yüklemede örnek istemlerden oluşan bir ana sayfa sunar. Birine tıklamak, kullanıcıyı hiçbir kurulum, tur veya slayt gösterisi olmadan çalışan bir konuşmaya sokar. Kullanıcı beş saniye içinde gerçek bir çıktı alır.

Örnek istemler, özellik listesinden daha iyi bir demodur. Her örnek, yetenek sınırını, etkileşim modelini ve başarı durumunu aynı anda taşır. Kullanıcı okur, tıklar ve zihinsel model tek bir hamlede oluşur.

Linear Yapay Zeka, mevcut akış içinde aşamalı açıklama

Linear Yapay Zeka, yapay zeka özelliklerine yönelik ayrı bir tanıtım süreci sunmaz. Yapay zeka, kullanıcının zaten gerçekleştirmekte olduğu eylemlerin içinde görünür. Bir sorun taslağı oluştururken, yapay zeka daha ayrıntılı bir açıklama sunar. Birikmiş işleri önceliklendirirken, bir sıralama düzeni önerir. Her yüzey tek bir tıklama ve tek bir kabul işlemidir.

Mevcut bir ürünün içine yerleştirilmiş yapay zeka, bağımsız bir tanıtım süreci gerektirmez. Doğru model, kullanıcının zaten bildiği akışlar içinde aşamalı açıklamadır. Kullanıcının zaten kullandığı bir ürünün içinde ayrı bir yapay zeka tanıtımı bir vergidir.

Granola, tetikleyici olarak bir sonraki görüşmenize katılın

Granola'nın tanıtımı tek bir cümleden oluşur: takviminizi bağlayın. Ürün, kullanıcı bir sonraki görüşmeye katıldığında etkinleşir. Kullanıcının ürünü kullanmayı hatırlamasına gerek yoktur. Ürün onlar için hatırlar.

Olay tetiklemeli ilk çalıştırmalar, tekrarlayan kullanıcı davranışına bağlı herhangi bir yapay zeka ürünü için oturum tetiklemeli ilk çalıştırmalardan daha iyidir. İlk istem, kullanıcının bir sonraki gerçek toplantısı, bir sonraki gerçek taahhüdü, bir sonraki gerçek açılan belgesidir. Değer, kullanıcının uygulamayı ikinci kez açmasına gerek kalmadan elde edilir.

⟦MARKA3⟧, pist olarak istem önerileri

⟦MARKA4⟧'ün ana ekranı, altında beş önerilen soru bulunan bir istem girişidir. Öneriler, ilk sorgunun yirmi saniye içinde sonuçlanmasını sağlayacak kadar iyidir. Kullanıcının bir soru uydurmasına gerek yoktur, birini seçer ve cevap sayfası geri kalanını öğretir.

İstem önerileri, yapay zeka kullanımına başlama sürecinde en ucuz pisttir. Gönderilmesi neredeyse hiçbir maliyeti yoktur ve ilk çıktıya ulaşma süresini bir büyüklük mertebesinde kısaltır. Boş bir istem çubuğuna sahip her yapay zeka ürünü, kullanıcı kendi önerisini üretene kadar öneriler sunmalıdır.

ChatGPT, açılış sayfası olarak neler yapabilirsiniz?

ChatGPT'un ilk sürümü, orijinal haliyle, örnekleri, yetenekleri ve sınırlamaları tek bir ekranda gösteriyordu. Bu üç sütunlu açılış sayfası, büyük ölçekte sunulan en temiz yetenek odaklı tanıtım sayfası olmaya devam ediyor. Her sütun, dört işten birini sade bir dille yapıyordu.

Dürüst bir yetenek odaklı açılış sayfası, her zaman bir eğitim duvarından daha iyidir. Sınırlamalar, yeteneklerle aynı ekranda olmalıdır. Daha etkileyici görünmek için sınırlamaları gizlemek, ikinci günde güveni zedeleyen bir harekettir.

Zihinsel modelini ilk altmış saniyede oluşturan bir yapay zeka ürünü mü istiyorsunuz? Brainy'ı işe alın. UXBrainy, ilk sürüm denetimleri ve tanıtım sayfası yeniden tasarımları sunarken, AppBrainy tam yapay zeka ürün teslimatı, ClaudeBrainy ise yetenek gösterimini ucuz hale getiren komut istemi ve Beceri katmanını sunuyor. Ajan katmanının aynı işçilik seviyesinde sunulması için Yapay zeka ajanı kullanıcı arayüzü tasarım kalıpları çalışmasıyla eşleştirin.

Başarısız Olan Üç Yapay Zeka Tanıtım Modeli

Etkinleştirme konusunda zorluk yaşayan çoğu yapay zeka ürünü, üç başarısız modelin bir kombinasyonunu sunar: Öğretici duvarlar, modal slayt gösterileri ve form engelleri. Her biri ilk gerçek çıktıyı geciktirir ve her biri ilk istemin ücretsiz olarak öğreteceğinden daha az şey öğretir.

Öğretici duvarlar ilk istemi engeller

Kullanıcı herhangi bir şey yazmadan önce çalışan çok adımlı bir öğretici, yapay zeka tanıtımında yapılan en pahalı hatadır. Üç adım çok fazla, beş adım ise düşmancadır. Kullanıcı okumadan ilerler ve hiçbir şey öğrenmeden istem çubuğuna ulaşır.

Öğreticiyi silin. Yerine dolu bir ana ekran, gerçek bir örnek veya bir olay tetikleyicisi koyun. Tur her zaman güvenin yerine geçmiştir.

Modal slayt gösterileri kullanıcının henüz kullanamadığı özellikleri açıklar

Kullanıcı herhangi bir çıktı üretmeden önce yapay zekanın özelliklerini listeleyen bir modal slayt gösterisi, yetenek gösterimi olmadan özellik açıklamasıdır. Kullanıcı her ekranı okur, kapatır ve unutur. Özellik listeleri zihinsel modeller oluşturmaz. Gerçek çıktılar oluşturur.

Bu, mevcut bir ürüne yapay zekayı entegre eden kurumsal SaaS'larda en yaygın başarısızlık modudur. Ekip, yapay zeka özelliklerinin ekran görüntülerini içeren bir "Yenilikler" penceresi gönderir ve buna "kullanıcıyı sisteme dahil etme" adını verir. Kullanıcı başarılı bir çıktıyı tanıyamadığı ve geri dönmek için bir nedeni olmadığı için aktivasyon ilerlemez.

Form engelleri, değer sunmadan önce bağlam ister

Tek bir yapay zeka çıktısı vermeden önce kullanıcıdan ekip profili, rol ve kullanım senaryosunu doldurmasını istemek bir form engelidir. Form engelleri, özellikle yapay zeka ürünlerinde aktivasyon katilleridir. Kullanıcı, yapay zekanın neler yapabileceğini görmek için kaydolmuştur ve form, kullanıcı ile cevap arasında bir duvardır.

Önce değer sunun, sonra bağlam toplayın. İlk istem, kullanıcının ekip büyüklüğünü gerektirmez. Formu, kullanıcının ürünü kullanmaya değer bulup bulmadığına karar verdikten sonra dolduracağı bir ayarlar ekranına taşıyın.

Yapay Zeka Kullanıcıyı Sisteme Dahil Etmenin Yeni Modeli

Yeni model üç kuraldan oluşur: Özellik açıklamasından ziyade yetenek gösterimi. İlk istem otuz saniye içinde. Başarı durumu iki dakika içinde görünür. Şu anda aktivasyonda başarılı olan her yapay zeka ürünü bu kısıtlamalar içinde yer almaktadır.

Üç kural bir araya geliyor. Yetenek gösterimi sunan ancak ilk istemi üç dakika süren bir ürün, aktivasyon bütçesini karşılayamıyor. İlk istemi hızlı bir şekilde sunan ancak asla bitmiş bir çıktı göstermeyen bir ürün de başarı durumunu karşılayamıyor. Üçü de veya hiçbiri.

Yapay Zeka Tanıtım Öncesi Kontrol Listesi

Bu listeyi, herhangi bir yapay zeka ilk çalıştırmasında, piyasaya sürülmeden önce uygulayın. On iki kontrol, hepsi ölçülebilir.

1. Kullanıcı testinde varıştan ilk isteme kadar geçen süre otuz saniyenin altında.

2. Varıştan ilk bitmiş çıktıya kadar geçen süre iki dakikanın altında.

3. Yetenek yüzeyi, bir yardım merkezine gömülmek yerine ilk ekranda gösteriliyor.

4. Sınırlamalar, yeteneklerle aynı ekranda görünür.

5. Etkileşim modeli, bir öğretici katmanında değil, bağlam içinde öğretiliyor.

6. Ana ekranda doldurulmuş bir örnek, öneri veya olay tetikleyicisi gösteriliyor.

7. İstem çubuğundan önce öğretici duvarı yok.

8. İlk çıktıdan önce özellikleri listeleyen bir modal karusel bulunmamaktadır.

9. İlk yapay zeka çıktısından önce bir form kapısı bulunmamaktadır.

10. Başarı durumu, kullanıcı bir çıktı üretmeden önce kullanıcıya görünür.

11. Gömülü yapay zeka özellikleri, ayrı bir turda değil, mevcut akışların içinde gönderilir.

12. İlk istem, tanıdık bir kısayol, menü veya olaydan çağrılır.

Liste, tasarım inceleme şablonunda bulunur ve her çalıştırıldığında daha hızlı hale gelir.

SSS

Yapay zeka ürününün tanıtımında en önemli an nedir?

İlk istem. Diğer tüm anlar, kullanıcının mümkün olan en hızlı şekilde gerçek bir çıktıya ulaşmasını sağlamaya hizmet eder. Bütçe otuz saniyedir.

Yapay zeka tanıtımı bir tur içermeli mi?

Hayır. Bir tur, ürüne olan güvenin yerini tutar. Doldurulmuş bir ana ekran, örnek bir istem veya bir olay tetikleyicisi, aynı öğretme işini gecikmeden yapar.

Yapay Zeka (AI) ürünlerinin kullanıma sunulma süreci, SaaS (SaaS) ürünlerinin kullanıma sunulma sürecinden nasıl farklıdır?

Yapay zeka ürünlerinin kullanıma sunulma sürecinde, deterministik olmayan bir aracın zihinsel modelinin altmış saniye içinde oluşturulması gerekir. SaaS ürünleri ise kullanıcının deterministik özellikleri keşfetmek için tıklama yapmasına güvenebilir. SaaS modellerini ödünç almak, bu kategorideki en yaygın hatadır.

Bir yapay zeka ürününün sınırlarını öğretmenin doğru yolu nedir?

Sınırları, yeteneklerle aynı ekranda gösterin. Sınırları gizlemek, ikinci günde güveni zedeler. İlk çalıştırmada dürüstlük, ikinci oturumu kazandıran şeydir.

Yapay zeka ürünlerinin ilk çalıştırmadan önce kullanıcı hesaplarına ihtiyacı var mı?

Neredeyse hiç. Maliyet izin verdiği sürece ilk çalıştırma hesap gerektirmeden yapılmalıdır. Her hesap engeli bir aktivasyon vergisidir.

Yapay Zeka ürünlerinin kullanıma sunulma sürecinin gerçekten ortaya çıkardığı değişim

İlk çalıştırmada harika bir performans sergileyen bir yapay zeka ürünü, sadece bir tanıtım turu sunan bir ürün değildir. Zihinsel modeli ve değeri aynı anda, altmış saniyeden kısa sürede, arada hiçbir sürtünme olmadan sunan bir üründür. Şu anda kazanan ürünler bunu bir dizi ekran olarak değil, tek bir tasarım problemi olarak ele alıyor.

Çoğu yapay zeka ürünü hala SaaS kılavuzundan gelen bir başlangıç ​​süreci sunuyor. Form kapısı, özellik karuseli, başarı modalı, yanıp sönen imleç. Bu akış SaaS için zaten vasattı ve yapay zeka için bozuk. Öne çıkan ekipler form kapısını kaldırıyor, karuseli gerçek bir örnekle değiştiriyor ve ilk ekrana, altına önerilerle birlikte bir istem çubuğu yerleştiriyor.

İlk istem otuz saniye içinde ve ilk çıktı iki dakika içinde gelirse, kullanıcı etkinleştirir. Herhangi bir sayı gecikirse, kullanıcı vazgeçer. Çalışmayı Yapay zekâ tabanlı ürün tasarımı ile birleştirin, örnek istemleri ucuz hale getirmek için Claude Beceriler'e başvurun ve ilk ekranın taranabilir kalması için görsel hiyerarşi'e güvenin.

Zihinsel modelini altmış saniyede oluşturan bir yapay zeka ürünü istiyorsanız, Brainy'ı işe alın'e bakın. UXBrainy ilk çalıştırma denetimleri ve yeni kullanıcıların sisteme entegrasyonu için yeniden tasarımlar sunarken, AppBrainy tam yapay zeka ürün teslimatı sağlıyor ve ClaudeBrainy ise yetenek gösterimini ucuz hale getiren komut istemi ve beceri katmanını sunuyor.