Tasarımda AI: Araç Yeni Amaç Aynı

Design system'ı AI için optimize ederken en çok neyi değiştirmek zorunda kaldınız? Component mı, naming mi, yoksa documentation mı?

Oluşturulan tasarım kütüphanesinin yapay zeka tarafından anlaşılır olabilmesi için semantic düzenlemeler önem taşıyor. Token yapısının düzgün semantic yapıya sahip olmaması yapay zekaya daha fazla yorumlama olanağı veriyor ve bu durumda yanlış uyarlamalar ortaya çıkabiliyor. Örneğin dark mode renk katmanının light'a uyarlanması gibi.

Bir diğer önemli konu ise component görevinin açıklama kısmının detaylı yazılması. Genellikle bu alan boş bırakıldığı için doğru yorumlamaya gidilmiyor ve yanlış sonuçlara varabiliyoruz.

Son olarak kütüphane detaylarının tek bir doküman içinden erişilebilir olması sağlanmalı; farklı dosyalardan bilgi toplamak için gezinmek hem süreyi hem de token kullanımını etkileyebiliyor.

Design MCP & Development aşamasında karşılaştığınız zorluklar neler? Bunları çözmek için planlarınız neler?

Legacy tasarım sistemi olması sebebiyle yapay zekaya uyumlu bir altyapı oluşturma süreci en büyük zorluğumuz oldu; çünkü hem token harcaması olarak efektif olmayan bir akışa sahiptik hem de tüm yapıyı yeniden ele almak durumunda kaldık.

Development tarafında uygulanan tasarımların zamanla uyumsuzluğu arttığı için MCP ile aradaki gap'in kapanması ve bu gap sebebiyle teknik borcun artması en büyük engel olarak görülebilir; fakat kısa zamanda bu eksiklikler AI etkisiyle hızla kayboluyor.

Logo otomasyonu gibi süreçlerden bahsedildi. Peki ürünlerdeki daha özgün ve 3D görseller için AI nasıl kullanılıyor, orada da benzer bir otomasyon var mı?

Yaratıcı süreçlere giren konularda daha çok keşfetme sürecinde yapay zeka kullanımı var; fakat kesin sonuçla insan emeğini en aza indirgeyen otomasyon süreçlerinde keşfetme sürecine ihtiyaç bulunmuyor. Bu nedenle otomasyon için kesin bir akış beklentimiz var. Yaratıcı süreçlerde ise insan emeği ve yorumu konusunda yapay zeka destek aşamasında yardımcı oluyor.