𝗜𝘀𝗹𝗲𝗿𝗶 𝗛ı𝘇𝗹𝗮𝗻𝗱ı𝗿𝗺𝗮𝗸 𝘃𝗲 𝗕𝗼𝘇𝘂𝗸 𝗦𝘂𝗿𝗲𝗰𝗹𝗲𝗿𝗶𝗻 𝗢𝘁𝗼𝗺𝗮𝘀𝘆𝗼𝗻𝘂
Bu yazı, Roman Pichler’ın “Successful Product Management in the Age of AI” başlıklı konuşmasından aldığım notlarla, kendi ürün yönetimi deneyimlerim ve değerlendirmelerimle hazırlanmıştır.
Ürün yönetiminde yapay zekâ üzerine konuşurken en sık gündeme gelen faydalardan biri, günlük işleri ne kadar hızlandırabildiği. Kullanıcı hikâyeleri hazırlamak, toplantı notlarını toparlamak, kabul kriterlerini yazmak ve prototip oluşturmak için yeni araçlardan yararlanabiliyoruz.
Daha önce saatler ayırdığımız bir işi kısa sürede tamamlamak, ilerlediğimizi hissettiriyor. Ancak canlıya aldığımız özelliklerin kullanımına ve kullanıcıların yaşadığı değişime baktığımızda şu soruyu da sormamız gerekiyor:
🔍𝗗𝗮𝗵𝗮 𝗵ı𝘇𝗹ı 𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆 𝘆𝗮𝘇𝗺𝗮𝗸 𝘃𝗲 𝗱𝗮𝗵𝗮 𝗰𝗼𝗸 𝗸𝗼𝗱 𝘂𝗿𝗲𝘁𝗺𝗲𝗸, 𝗸𝘂𝗹𝗹𝗮𝗻ı𝗰ı𝘆𝗮 𝗱𝗮𝗵𝗮 𝗳𝗮𝘇𝗹𝗮 𝗱𝗲𝗴𝗲𝗿 𝘀𝗮𝗴𝗹𝗮𝗱ı𝗴ı𝗺ı𝘇 𝗮𝗻𝗹𝗮𝗺ı𝗻𝗮 𝗴𝗲𝗹𝗶𝘆𝗼𝗿 𝗺𝘂?
𝗡𝗲𝘆𝗶 𝗵ı𝘇𝗹𝗮𝗻𝗱ı𝗿ı𝘆𝗼𝗿𝘂𝘇?
Roman Pichler’ın Successful Product Management in the Age of AI konuşmasında üzerinde durduğu fikirlerden biri, yapay zekânın bir güçlendirici gibi çalışmasıydı.
Ve bu durumu çok net özetledi:
“𝗔𝗜 𝗯𝗶𝗿 𝗴𝘂𝗰𝗹𝗲𝗻𝗱𝗶𝗿𝗶𝗰𝗶𝗱𝗶𝗿 . 𝗢𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝗮𝘀𝘆𝗼𝗻𝗱𝗮𝗸𝗶 𝗴𝘂𝗰𝘂 𝗱𝗲 𝗯𝘂𝘆𝘂𝘁𝘂𝗿, 𝗴𝘂𝗰𝘀𝘂𝘇𝗹𝘂𝗴𝘂 𝗱𝗲.”
Buradaki asıl mesele otomasyonun kendisinden ziyade, neyi hızlandırdığımızdır. Yapay zekâ, ürün geliştirme yaklaşımımızdaki güçlü yönleri büyüteceği gibi, temeldeki zayıflıkların ve hatalı kararların etkisini de katlayacaktır.
🎯 𝗧𝗮𝗺𝗮𝗺𝗹𝗮𝗻𝗮𝗻 𝗜𝘀 𝗶𝗹𝗲 𝗦𝗮𝗴𝗹𝗮𝗻𝗮𝗻 𝗙𝗮𝘆𝗱𝗮
Bunu bizzat sahada, pazaryeri ürün kontrol süreçlerinde sıkça karşılaşılan bir örnekle somutlaştıralım:
🛒 Bir e-ticaret veya pazaryeri platformunda ürün bilgilerini yapay zekâ ile denetleyen bir otomasyon kurduğunuzu düşünün. Eğer ürüne ait temel doğrulama kurallarını ve karar aşamalarını algoritmaya doğru referanslarla beslemezseniz ne olur?
Sistem çok daha kısa sürede binlerce ürün kontrol eder; 𝗮𝗻𝗰𝗮𝗸 𝘆𝗮𝗻𝗹ı𝘀 𝗿𝗲𝗳𝗲𝗿𝗮𝗻𝘀 𝗻𝗼𝗸𝘁𝗮𝘀ı𝗻𝗮 𝗴𝗼𝗿𝗲 𝗰𝗮𝗹ı𝘀𝘁ı𝗴ı 𝗶𝗰𝗶𝗻 𝗰𝗼𝗸 𝗱𝗮𝗵𝗮 𝗵ı𝘇𝗹ı 𝘃𝗲 𝗰𝗼𝗸 𝗱𝗮𝗵𝗮 𝗳𝗮𝘇𝗹𝗮 𝗵𝗮𝘁𝗮𝗹ı 𝗯𝗶𝗹𝗴𝗶 𝘂𝗿𝗲𝘁𝗶𝗿.
Oysa bizim beklediğimiz asıl sonuçlar şunlardır:
📌Operasyon ekibinin iş yükünün kalıcı olarak azalması,
📌Hatalı ürünlerin daha satışa çıkmadan erken fark edilmesi,
📌Ürünlerin daha az döngüyle ve hızla satışa hazır hale gelmesi.
Get Esra Maviş’s stories in your inbox
Join Medium for free to get updates from this writer.
Eğer kontrol süresi kısalırken ürün satışa çıktığında yaşanan hatalar artıyor ve müşteri destek ekiplerine gelen şikayetler çoğalıyorsa; bu, bir adımda kazandığımız zamanı sonraki adımda fazlasıyla kaybettiğimiz anlamına gelir.
🧭 𝗞𝗮𝘇𝗮𝗻𝗱ı𝗴ı𝗺ı𝘇 𝘇𝗮𝗺𝗮𝗻ı 𝗻𝗮𝘀ı𝗹 𝗸𝘂𝗹𝗹𝗮𝗻ı𝘆𝗼𝗿𝘂𝘇?
İkinci kritik nokta, yapay zekâ ile açtığımız zamanı nasıl değerlendireceğimizdir.
Karar noktası içeren süreçlerimizi hızlandırdığımızda önümüzde iki temel tercih belirir:
1️⃣𝗔𝗿𝗮𝘀𝘁ı𝗿𝗺𝗮𝘆𝗮 𝘃𝗲 𝗗𝗼𝗴𝗿𝘂𝗹𝗮𝗺𝗮𝘆𝗮 𝗔𝗹𝗮𝗻 𝗔𝗰𝗺𝗮𝗸: Açılan zamanı kullanıcılarla derinlemesine konuşmak, varsayımları sahada test etmek ve yayına aldığımız değişikliklerin gerçek etkisini analiz etmek için kullanabiliriz.
2️⃣𝗞𝘂𝘆𝗿𝘂𝗴𝘂 𝗕𝘂𝘆𝘂𝘁𝗺𝗲𝗸: Aynı zamanı geliştirme ekibine sürekli daha fazla talep hazırlamak için kullanabiliriz.
Bu tercih, yapay zekânın ekibe sağlayacağı gerçek faydayı belirler. Eğer sadece daha fazla iş hazırlarsak geliştirme kuyruğunu şişiririz. Bu da yazılım ekibinin eritemeyeceği bir backlog birikmesine ve bekleme süresinden dolayı bazı işlerin daha geliştirilmeden güncelliğini yitirmesine yol açar.
Oysa kullanıcıyı ve problemi daha iyi anladığımızda; bazı işlerin kapsamını küçültebilir, çok daha yalın bir çözüm bulabilir veya o işi aslında hiç yapmaya gerek olmadığını erkenden fark edebiliriz.
Bunun için ekiplerin üzerinden sürekli “çıktı üretme ve hızlanma” baskısının kalkması; araştırmaya zaman ayırabilmeleri ve öğrendiklerine göre rotayı değiştirebilecek esnekliğe sahip olmaları gerekir.
❓𝗛ı𝘇𝗹𝗮𝗻𝗺𝗮𝗱𝗮𝗻 𝗢𝗻𝗰𝗲 𝗦𝗼𝗿𝘂𝗹𝗮𝗰𝗮𝗸 𝗦𝗼𝗿𝘂𝗹𝗮𝗿
Bir işi yapay zekâyla desteklemeyi veya otomatikleştirmeyi planlarken şu dört soruyla başlamak hatalı hızlanmanın önüne geçer:
1️⃣Bu iş kimin, hangi problemini çözüyor?
2️⃣İşlemin kendisi gerçekten gerekli mi; tekrarına yol açan kök nedenleri ortadan kaldırabilir miyiz?
3️⃣Daha hızlı çalıştığımızda süreçte hangi somut sonucun değişmesini bekliyoruz?
4️⃣Yapılan değişikliğin kullanıcıya ve işe gerçekten fayda sağladığını hangi metrikle anlayacağız?
Yapay zekâ bize süreçleri iyileştirmek için muazzam imkânlar sunuyor. Ancak hangi imkânı, nerede ve neden kullanacağımıza karar verirken problemi doğru anlama sorumluluğu hâlâ tamamen bizde.
Umarım bu yazı, yapay zekâyla hızlandırdığımız işlere farklı bir açıdan bakmak için küçük bir alan açmıştır.
