İlk Yapay Zeka ile Geliştirdiğin Uygulama Ne Olmalı (ve Ne Olmamalı)
Herkes sana “sadece bir şey geliştir” diyor. Harika tavsiye. Berbat talimatlar.
Bir yapay zeka uygulama oluşturucusunu açıyorsun, boş prompta bakıyorsun ve düşünüyorsun: belki de üzerinde oturduğum o SaaS fikrini geliştirmeliyim. Bir pazar yeri. Bir CRM. İçine yapay zeka gömülü bir proje yönetim aracı. Kırk beş dakika sonra elinde yarım bir giriş ekranı var ve bu yapay zeka olayının gerçekten işe yarayıp yaramadığını merak ediyorsun.
İşe yarıyor. Sadece yanlış ilk projeyi seçtin.
Zaten Manuel Çözdüğün Bir Sorunla Başla
En iyi ilk uygulama girişim fikrin değil. Zaten elle yaptığın can sıkıcı şey — her pazartesi güncellediğin elektronik tablo, küçük değişikliklerle kopyala-yapıştır yaptığın e-posta, ekibinin Slack’te elden ele dolaştırdığı kontrol listesi.
İşte nedeni: bu şeyin tam olarak ne yapması gerektiğini zaten biliyorsun. “Gereksinimleri çözmene” gerek yok. Gereksinimler geçen salı yaptığın şey. İşte o netlik, yapay zeka uygulama oluşturucularını güçlü kılan şey — net bir tarifi çalışan bir araca dönüştürmekte mükemmeller ve belirsiz bir ürün vizyonu hakkında aklını okumakta berbatlar.
İyi ilk projelere birkaç örnek:
Bir müşteri giriş formu. Danışman, terapist, koç ya da serbest çalışansan, muhtemelen yeni müşterilere bir anket e-postası gönderiyorsun. Cevaplarını toplayan, hepsini tek bir yerde saklayan ve sana bir özet gönderen bir uygulamayı bir yapay zeka oluşturucusuna anlatmak yaklaşık 20 dakika alır. Onu her hafta kullanacaksın.
Bir etkinlik LCV takipçisi. Bir atölye düzenliyorsun ve LCV’leri bir elektronik tabloda mı takip ediyorsun? İnsanların kaydolduğu, kimin geldiğini gördüğü ve bir onay e-postası aldığı basit bir sayfa geliştir. Öğle yemeğinden önce bitirmiş olacaksın.
Bir ekip günlük durum kaydı. Günlük durumları kaybolan Slack’te yayınlamak yerine, ekibinin günlük güncellemeler gönderdiği ve onları tarihe göre tarayabileceğin bir sayfa geliştir. Giriş gerekmez — sadece paylaşılan bir link.
Kişisel bir teklif hesaplayıcısı. Fotoğrafçı, müteahhit ya da teklif gönderen herhangi bir hizmet sağlayıcısıysan, değişkenleri (saatler, malzemeler, konum) girdiğin ve bir e-postaya kopyalayabileceğin biçimlendirilmiş bir teklif üreten basit bir araç geliştir. Muhtemelen bu matematiği zaten kafanda ya da bir hesap makinesinde yapıyorsun.
Bunların hiçbiri seni milyoner yapmayacak. Hepsi bu hafta sana gerçek zaman kazandıracak. Ve onları bitireceksin — ki bu düşündüğünden daha önemli. Yan projeler mezarlığı, hiç yayınlanmamış hırslı fikirlerle dolu. İlk yapay zeka ile geliştirdiğin uygulama onlara katılmamalı.
Kötü Bir İlk Projeyi Ne Yapar
Kötü ilk projeler üç özelliği paylaşır:
1. Kullanıcı kimlik doğrulaması gerektirirler. Giriş ekranları, şifre sıfırlamaları, e-posta doğrulaması — bu tesisat, ürün değil. Anlatması sıkıcı, test etmesi sıkıcı, hata ayıklaması sıkıcı. Yapay zeka oluşturucuları bunu yapabilir, ama sana faydalı bir şey öğretmeden projenin karmaşıklığını ikiye katlar. Onu üç numaralı proje için sakla.
2. Belirsiz başarı kriterleri vardır. “Ekiplerin daha iyi işbirliği yapmasına yardımcı olan bir araç” — bu ne demek? Ekran neye benziyor? Biri ana düğmeye tıkladığında ne olur? Temel iş akışını üç cümlede anlatamıyorsan, yapay zeka oluşturucusu da onu geliştiremez. Bu bir hayal gücü başarısızlığı değil — bu fikrin bir uygulamaya ihtiyaç duymadan önce kağıt üzerinde daha fazla zamana ihtiyacı olduğu anlamına geliyor. Bir kullanıcının ne yaptığını adım adım yaz. Yazamıyorsan, onu geliştirmeye henüz hazır değilsin.
3. Zaten var olan bir şeyle rekabet etmeye çalışırlar. İlk projen olarak “Notion gibi ama daha basit” ya da “Trello ama benim sektörüm için” geliştirmek, kendini önemli olmayan uç durumlara haftalar harcamaya hazırlamaktır. Bu ürünlerin üzerinde çalışan yüzlerce mühendis var. Senin avantajın daha iyi bir versiyon geliştirmek değil — onların asla geliştirmeyeceği bir şeyi geliştirmek çünkü sadece senin için önemli.
İlk Yapay Zeka Uygulaman için 20 Dakika Testi
İşte pratik bir filtre: tüm uygulamayı, onu hiç duymamış bir arkadaşınla 20 dakikalık bir konuşmada anlatabilir misin? İş modelini değil. Yol haritasını değil. Sadece: ne yapıyor, kim kullanıyor ve ekranda ne görüyorlar?
Evetse, iyi bir ilk proje.
Kendini “şey, duruma bağlı” ya da “çok fazla uç durum var” derken bulursan — bu eninde sonunda geliştirilecek iyi bir ürün, ama ilk değil.
Tarifini yaz. En fazla üç paragraf. O tarif, neredeyse kelimesi kelimesine, yapay zeka oluşturucusuna yazacağın şey. Kendinle ne kadar net olursan, çıktı o kadar iyi olur.
Geliştir, Sonra Onu Kendine Ait Yap
Bir proje seçtikten sonra, işte işe yarayan sıralama:
Adım 1: Temel iş akışını anlat. Tüm uygulamayı değil — sadece ana şeyi. “Birinin adını, e-postasını ve projeleri hakkında üç soruyu doldurduğu bir sayfa. Gönderdiklerinde, cevaplarıyla bir e-posta alıyorum.” Hepsi bu. Oradan başla.
Adım 2: Dene. Etrafına tıkla. Formu doldur. Beklediğin şeyi yapıyor mu? Yapmıyorsa, yapay zekaya neyin yanlış olduğunu söyle. “Onay mesajı sadece ‘Teşekkürler’ değil, adlarını söylemeli.” Küçük, spesifik düzeltmeler.
Adım 3: Bir şey ekle. Belki gönderimlerin tarayabileceğin bir tabloya kaydedilmesini istiyorsun. Belki bir metin alanı yerine bir açılır menü istiyorsun. Her seferinde bir özellik ekle. Her ekleme, yapay zeka oluşturucusunun değişikliği nasıl idare ettiğini — ve senin istediğini nasıl anlattığını — görme şansı.
Adım 4: Bir kişiyle paylaş. Product Hunt’ta değil. Sadece linki onu kullanacak birine gönder. Ne yaptıklarını izle. Kafaları karışırsa, sırada neyi düzelteceğini bilirsin.
Bu döngü — anlat, dene, ayarla, paylaş — yapay zekayla geliştirmenin tüm becerisidir. Bir arkadaşımız koçluk uygulaması için bu şekilde bir müşteri giriş formu geliştirdi. İlk versiyon 15 dakika sürdü. Onu bir müşteriyle paylaştı, bir dosya yükleme alanına ihtiyacı olduğunu fark etti, iki dakikada ekledi ve o zamandan beri her hafta kullanıyor. Büyük bir lansman yok. Sadece çalışan bir şey.
İlk projen bu döngüde pratiktir. Döngüyü kısa tut.
Gerçekte Ne Öğreniyorsun
Aracı öğreniyormuşsun gibi görünebilir. Öğrenmiyorsun — ya da en azından, bu en önemsiz kısmı. Öğrendiğin şey, “belirsiz bir fikrim var”dan “işte tam olarak neye ihtiyacım var, bir şeyin — yapay zeka ya da insan — geliştirebileceği kadar net anlatılmış”a nasıl geçileceği.
Bu, çoğu insanın asla pratik yapmadığı bir beceri. Geliştiriciler bunu yıllarca spesifikasyon yazarak ve bilet açarak edinir. Tasarımcılar bunu taslaklar oluşturarak edinir. Sen bunu bir yapay zeka uygulama oluşturucusuna bir paragraf yazarak ve karşılığında ne geldiğini görerek ediniyorsun. Çıktı beklentine her uymadığında, gerçekte ne istediğini anlatma konusunda keskinleşiyorsun.
Bu beceri ikinci projene, onuncusuna ve insan geliştiricilerle çalışmaya da aktarılır. Yapay zeka oluşturucularından en çok faydalananlar en iyi fikirlere sahip olanlar değil. “Hayal ettiğim şey” ile “yazdığım şey” arasındaki boşluğu kapatmayı pratik etmiş olanlar.
İlk uygulaman, o boşluğu ilk kez kapattığın yer. Bir oturumda bitirebileceğin kadar küçük bir şey seç. Gelecek hafta gerçekten kullanacağın bir şey seç. Onu bitir.
Sonra daha zor bir şey geliştir.