Yapay zeka ile geliştirdiğin uygulamayı zaten kullandığın araçlara nasıl bağlarsın

Yapay zeka ile geliştirilen bir uygulamanın hayatında sık karşılaşılan bir an vardır: çalışır, bir hafta kullanırsın ve sonra fark edersin ki ondan veri kopyalayıp duruyorsun.

Belki yeni müşteri kayıtlarını, satış elemanının okuduğu bir Google Sheet’e yapıştırıyorsun. Belki gönderilen formları elle bir Slack kanalına iletiyorsun. Belki ekibinin takvimi bir yerde, rezervasyonların başka bir yerde duruyor ve ikisinin arasındaki insan yapıştırıcı sensin.

İşte uygulamanı diğer araçlarına bağlamanın tam zamanı. Bir geliştiriciye ihtiyacın yok. Neyin neyle konuşması gerektiğine dair net bir resme ve nasıl olacağına dair birkaç karara ihtiyacın var. Bu, uygulamanı zaten kullandığın araç setine oturtmanın rehberi.

Entegrasyonlarla ilgili dürüst gerçek

Çoğu insan entegrasyonları, karanlık mod ya da arama çubuğu gibi eklediğin bir özellik olarak düşünür. Değiller. Entegrasyonlar, hangi verinin kime ait olduğu ve bir şey değiştiğinde ne olması gerektiği konusunda iki sistem arasındaki anlaşmalardır.

Yapay zeka oluşturucuna “Slack’e bağlan” demeden önce üç soruyu yanıtla:

Uygulamamdaki hangi değişiklikler başka bir yerde bir şeyi tetiklemeli? (Yeni bir kayıt, bir durum güncellemesi, yüklenen bir dosya.)
Bu değişiklikler olduğunda başka bir yerde ne olmalı? (Bir mesaj gönder, bir satır ekle, bir e-posta yolla.)
Geri uygulamama akması gereken bir şey var mı? (Bazen cevap hayırdır, ki bu çok daha kolaydır.)

Bu üç şey konusunda ne kadar nettsen, entegrasyon o kadar basit olur. Entegrasyonların karmaşıklaşmasının nedeni genellikle teknoloji değildir — belirli bir bilgi parçasının hangi sisteme “ait” olduğuna kimsenin önceden karar vermemiş olmasıdır. Hem uygulaman hem de Google Sheet’in, müşteri e-postaları için doğruluk kaynağının kendisi olduğunu düşünüyorsa, ikisini sonsuza kadar uzlaştırmaya çalışırsın.

Bir şeyi bağlamanın üç yolu

Uygulamanı diğer araçlara bağlamanın temelde üç deseni var. Sana uygun olanı seç ve gerisini fazla düşünme.

1. Giden bildirimler (tek yönlü, dışa)

Bu en basit olanı ve insanların sandığından daha fazla durumu kapsar. Uygulaman bir şey yapar. Bir yere mesaj gönderir. Bitti.

Örnekler:

Yeni bir form gönderimi bir Slack kanalına gider.
Yeni bir müşteri, e-posta aracın aracılığıyla bir karşılama e-postasını tetikler.
Yüklenen bir dosyanın bir kopyası, paylaşımlı bir Google Drive klasörüne bırakılır.

Yapay zeka oluşturucuna şunu söyle: “Yeni bir proje oluşturulduğunda, proje adını, müşteri adını ve proje sayfasına bir bağlantıyı içeren bir mesajı bir Slack kanalına gönder.” Bu tek bir talimat ve çoğu oluşturucu bunu bir webhook ya da yerleşik Slack entegrasyonuyla bağlar.

Bu desen işe yarar çünkü hiçbir şey geri akmaz. Slack senin uygulamanı güncellemeye çalışmaz. Uygulaman ateşler ve unutur. Slack bir saat çökse bile uygulaman gayet iyi çalışır — sadece Slack geri gelene kadar bildirim almazsın.

2. Zamanlanmış senkronizasyonlar (saate bağlı, tek yönlü içe ya da dışa)

Başkasının güncellediği bir aracın olduğunda ve uygulamanın bu değişiklikleri bilmesi gerektiğinde, en kolay desen zamanlanmış senkronizasyondur. Saatte bir, günde bir, uygulaman en güncel veriyi çeker.

Örnekler:

Günde bir, bir Google Sheet’ten yeni satırları, inceleme için taslak öğeler olarak uygulamana çek.
Saatte bir, takvimindeki yaklaşan rezervasyonların listesini yenile.

Bunun gerçek zamanlı entegrasyonlardan çok daha kolay olmasının nedeni: sıralama önemli değildir. Bugün bir senkronizasyon başarısız olursa, yarınki senkronizasyon her şeyi telafi eder. Canlı bir bağlantıda olduğu gibi her uç durumu ele alman gerekmez.

Çoğu yapay zeka oluşturucu, zamanlanmış bir işi tek bir talimatla kurabilir: “Her sabah saat 08.00’de bu Google Form’dan yeni yanıtları çek ve her biri için Gönderimler tablosunda bir kayıt oluştur.”

3. Webhook’lar (gerçek zamanlı desen)

Üçüncü desen ve dikkatli olunması gereken olanı webhook’lardır. Webhook, bir şey olduğunda başka bir aracın uygulamana gönderdiği küçük bir mesajdır. Zamanlanmış senkronizasyonun canlı versiyonudur.

Webhook’lar güçlüdür ve ciddi entegrasyonlar böyle kurulur. Aynı zamanda yapay zeka ile geliştirilen uygulamaların en çok yoldan çıktığı yerdir, çünkü başka bir servisin sana veriyi doğru göndermesine güveniyorsun ve uygulamanın eline geçen her şeyle başa çıkmasına güveniyorsun.

Webhook’ları şu durumlarda kullan:

Dakikalar değil saniyeler içinde bir yanıta ihtiyacın olduğunda.
Kaynak araç bunları sunduğunda (çoğu modern araç sunuyor).
Başarısızlık durumlarını test etmeye gönüllü olduğunda — webhook iki kez gelirse ne olur? Hiç gelmezse ne olur?

Makul bir webhook talimatı: “/webhooks/stripe adresinde ödeme olaylarını kabul eden bir webhook uç noktası ekle. Başarılı bir ödeme geldiğinde, eşleşen müşteriyi e-posta ile bul ve durumunu ‘Ödendi’ olarak güncelle.” Sonra test et. Sahte bir ödeme gönder. Gerçek bir tane gönder. Üst üste iki tane gönder.

Zapier sorusu

Pek çok insan bir şeyleri bağlamak istediğinde ilk olarak Zapier ya da Make’e başvuruyor. Bunun iyi bir nedeni var — bu araçlar entegrasyonu bir ürün olarak sunuyor. Sana “A aracında X olduğunda, B aracında Y yap” şeklinde bağlandığın görsel bir oluşturucu veriyorlar.

Zapier’i yapay zeka ile geliştirdiğin uygulamayla kesinlikle kullanabilirsin. En temiz desen şudur:

Uygulaman, ilginç bir şey olduğunda Zapier’e bir webhook gönderir.
Zapier dağıtımı yapar — Slack mesajları, e-posta bildirimleri, elektronik tablo satırları, CRM güncellemeleri.

Neden yapay zeka oluşturucundan her araca doğrudan bağlanmasını istemek yerine Zapier üzerinden gitmeli? İki neden. Birincisi, yarın bir de Trello kartı oluşturulmasını istediğine karar verdiğinde, yapay zeka oluşturucundan yeniden yayınlamasını istemek yerine bunu Zapier’de iki dakikada eklersin. İkincisi, alt taraftaki bir araç API’sini değiştirirse (ki değiştirirler), Zapier bunu uygulamana dokunman gerekmeden halleder.

Takas maliyettir. Hacmin yüksekse Zapier hızla pahalanır. Ayda birkaç yüzden az olay gönderiyorsan, Zapier muhtemelen doğru seçimdir. On binlerce gönderiyorsan, yapay zeka oluşturucundan doğrudan entegre etmesini iste.

Güvenmeden önce neyi test etmeli

Entegrasyonlar sessizce başarısız olur. En kötü huyları bu. Formun elektronik tablona senkronize olmayı bırakabilir ve bunu bir hafta sonra, birisi tablonun on iki satır eksik olduğunu fark edene kadar bilmezsin.

Eklediğin her entegrasyonda çalıştırılacak üç test:

Uçtan uca gerçekten çalışıyor mu? Sadece uygulamanın mesajı ateşlediğini doğrulama. Hedef araca git ve mesajın geldiğini ve doğru göründüğünü onayla.
Hedef çökerse ya da yanlışsa ne olur? Zapier zap’ini duraklat. Veri gönder. Uygulaman bunu zarifçe ele alıyor mu, yoksa hata verip veriyi yerel olarak kaydetmeyi reddediyor mu? (Zarif olanı istersin.)
Yeniden deneme ya da yeniden gönderme yolu var mı? Bir şey ters giderse, belirli bir kayıt için entegrasyonu yeniden çalıştırabilir misin? Cevap hayırsa, tek yönlü bir tuzak kapısı geliştirmişsindir.

Yapay zeka oluşturucun bunların cevaplarını kendiliğinden vermiyorsa, sor. “Bir Slack mesajının gönderilemediğini nasıl anlarım?” sorması makul bir şey ve cevabın “hatalar burada kaydediliyor ve bu sayfadan yeniden deneyebilirsin” gibi bir şey olması gerekir.

Makul bir başlangıç noktası

Entegrasyon eklemeye yeni başlıyorsan, pragmatik bir sıra şöyle:

Bir giden bildirim — en yararlı tek olanı seç. “Yeni bir potansiyel müşteri geldiğinde Slack’e gönder” ya da “Bir proje Tamamlandı olarak işaretlendiğinde müşteriye e-posta gönder.”
Bir zamanlanmış senkronizasyon — genellikle veriyi uygulamandan dışarı, ekibinin zaten çalıştığı bir yere (paylaşımlı bir elektronik tablo, bir CRM) çekmek.
Sonra, yalnızca gerçekten ihtiyacın varsa, belirli bir gerçek zamanlı durum için bir webhook.

Çoğu uygulamanın bundan fazlasına asla ihtiyacı olmaz. Olanlar gerçek işletmeler yürütüyordur ve o ölçeğe geldiğinde, hangi bağlantıların eksik olduğunu tam olarak bileceksin.

Yapay zeka ile geliştirdiğin bir uygulamaya bakıp onun bir ada gibi olduğunu hissediyorsan, bu hafta seni en çok kopyala-yapıştır işinden kurtaracak tek entegrasyonu seç ve oradan başla. O bir tane çalışmaya başladığında gerisi belirgin hale gelecek.