Generative AI devrimine hepimiz çok yakından tanık olduk ve çıktılarına hızlıca adapte olduk. Ancak, yapay zeka yalnızca metin ya da ses tabanlı çalışmak yerine, pek çok ürünün derinlerinde hayat kolaylaştırıcı görevleri üstleniyor. Bu içerikte, yapay zeka entegreli ürünlerin, ya da yapay zeka ile geliştirilen ürün ve özelliklerin yönetimine bakacağız. Yani, yapay zekayı iş akışlarında kullanmaktan ziyade odağımız, yapay zeka ile çalışan ürünleri ve ekipleri yönetmek oluyor. Ürün yönetiminin geleceğindeki pozisyonunu daha da netleştirmek isteyen tüm PM’leri içeriğin devamına çağırıyoruz!
İçindekiler:
- Yapay Zeka Ürünü - AI Product Nedir?
- Yapay Zeka Ürünü Yöneticisi Hangi 6 Temel Beceriye Sahip Olmalı?
- Yapay Zeka Özetliyor: AI Ürün Yöneticisi Kimdir, Görevi Nedir?
Yapay Zeka Ürünü - AI Product Nedir?
Yapay zeka ürünleri, temelinde yapay zeka teknolojisinin yer aldığı ve kullanıcıların belirli görevleri daha kolay ve hızlıca yerine getirmelerine ya da daha optimize bir deneyim edinmelerine yardımcı olur. Ürünleri “yapay zeka temelli” olarak tanımlamak için, şu iki soruya evet yanıtını ararız:
- Bir insanın çalışacağı gibi mi çalışıyor?
- Özel ihtiyaçları karşılayacak şekilde geliştirip, kişiselleştirebilir misiniz?
Örneğin, Spotify’ın her kullanıcının müzik tarzına ya da o haftalık dinleme ritmine göre özelleştirilmiş çalma listeleri oluşturması hem yapay zekanın insanı taklit eder şekilde çalıştığını, hem de kişiselleştirme konusundaki başarını yansıtıyor. Ancak dikkat etmemiz gereken bir husus da, bu işlerine yerine getiren teknolojinin yapay zeka mı yoksa RPA, yani robotic process automation, robotik süreç otomasyonu olup olmamasıdır. Ancak yapay zeka değişen koşullara adapte olması ile robotik süreç otomasyonunun tekdüze performansı yerine, kendi kendine düşünme özelliğini taklit ediyor diyebiliriz.
Bu tanım ve tarife ek olarak yapay zeka ürünlerini en sık gördüğümüz sektörler ise:
Yapay Zeka Ürünü Yöneticisi Hangi 6 Temel Beceriye Sahip Olmalı?
Yapay zeka ürünleri, generative AI öncesinde de dolaşım ve kullanım halinde olsa da, bu teknolojinin daha da gelişmesi ve yaygınlaşması, hem kullanıcı beklentilerini hem de sektör standartlarını epey değiştirdi. Bu noktada ürün yöneticileri, bir YZ ürününü yönetmek için halihazırdaki becerini hangi bakış açısı ve kaygıyla sergilemeli? Bu bölümde yapay zeka ürün yöneticileri için sayacağımız beceriler aslında her ürün yöneticisinde ortak olsa da gözümüz odak noktalarındaki farklılaşmada olsun.
Ürün Stratejisi ve Vizyonu Kullanıcı Deneyiminden Sapmasın
Yapay zeka ürünlerinin sayısının bu kadar çok artması, ya da pek çok ürünün yapay zeka temelli özellikler geliştirmesi, bazı bireyler tarafından gelip geçici bir heves gibi tanımlanabilir. Evet, bazı trendler gelir, bazıları geçer. Ancak AI bir trend değil, teknolojinin vardığı son yeniliklerden biri olmasıyla beraber erişilebilirliği ile devrim niteliğinde. Her ne kadar yapay zekanın faydaları yadsınamaz olsa da, “AI Washing” dediğimiz pazarlama stratejileri de kaçınılmaz olarak ortaya çıktı. İşte yapay zeka ürünü yöneticisi, strateji ve vizyonu trendleri takip etmek ya da pazarlama hamlesi olarak görmek gibi bir hataya düşmemeli. Doğru ürün stratejisi ve vizyonu, kullanıcının hayatını çok daha kolay hale getirmek olmalı ki, başarılı bir ürün ortaya çıksın. Bu amaca paralel olarak önceliklendireceklerimiz ise:
- Yapay zeka ile kişiselleştirilmiş ve dinamik arayüzler
- Müşteri merkezli tasarım
- Sıradanı otomatikleştirmek, inovasyona daha çok zaman ayırmak
Sorumluluk Sahibi Yapay Zekayı (Responsible AI) Önceliklendirmek
Responsible AI, yani sorumlu AI, ilgili sistemlerin etik, güvenli ve şeffaf bir şekilde kullanımını niteler ve bu amaç için belirli bir prensipler setine dayanır. Peki bunun diğer uygulamalardan ne farkı var?
- Otomasyon ve Karar Verme: Yapay zeka, insanların yerine karar alır ve bu kararlar gün sonunda büyük ya da küçük etkiler yaratır. Örneğin, aldığı bir karar adaletsiz veya hatalı olabilir. Bunun önüne geçmek için sorumlu AI hedeflerini önceliklendirmeliyiz.
- Öğrenme ve Adaptasyon: Yapay zeka ürünleri, deneyim ve veri ile gelişirken, öngöremeyeceğimiz sonuçları beraberinde getirebilir. Örneğin sosyal medya zorbalığını ya da bazı ırkçı davranışları taklit etmesi kaçınmamız gereken bir sonuçtur.
- Özelleştirilmiş Uygulamalar: AI, kişiselleştirilmiş çıktılar üzerine çalışırken, reklamcılık ve içerik öneri sistemleri gibi alanlarda kullanıcıları etkileme amacıyla kullanılabilir. Bu da çeşitli etik soruları gündeme getirmektedir.
Ancak, sorumlu yapay zekayı sağlamak adına bizim de yapacaklarımız var:
- Kullanıcı kontrolü ve şeffaflık konusunda kullanıcılardan yana durabilirsiniz. Örneğin Zoom, AI özelliklerini kapalı olarak başlatır, AI etkin olduğunda kullanıcıları bilgilendirir ve bu özelliklerin kullanımında kararı yine bireylere bırakır.
- Verilerin etik ve şeffaf kullanımını destekleyin. Yapay zeka en büyük gücünü kullanıcı verisinden alıyor. Ancak kullanıcının bu veri paylaşımına rızası yoksa, bu veri gizliliğini sağlamak tartışmaya kapalıdır.
- Üretilen içeriklerin güvenliğini kontrol edin. AI çıktılarının zararlı ve ofansif içerikler barındırması tehlikesini kabul ettik. Ancak bu içeriklerin sık sık kontrol edilmesi ve raporlanması ile yapay zeka günden güne çok daha güvenli olacaktır.
Veri Yönetimi
Veri yoksa, yapay zeka ya da YZ ürünü de yok dersek, abartmış olmayız. Bu noktada veri yönetimi de ürün yöneticilerinin bir diğer oyun alanı oluyor. Bu noktada yapay zeka ürünü geliştirirken bazı veri yönetimi görevlerimiz de olacaktır:
- Veri Toplama ve Temizleme: Verilerin doğru, temiz ve eksiksiz olduğundan emin olmak için uygun kaynaklardan veri toplama ve işleme.
- Veri Anonimleştirme ve Mahremiyet: Kişisel verilerin gizliliğini koruyarak anonimleştirme ve veri gizliliği düzenlemelerine uygunluk sağlama.
- Veri Kalitesi ve Doğruluğu Sağlama: Verilerin doğru ve güncel olmasını sağlayarak, sürekli olarak kalite kontrolü yapmak.
- Veri Seti Yönetimi: Eğitim ve test veri setlerini doğru şekilde ayırarak, çeşitlilik ve denge sağlamak.
- Veri Entegrasyonu ve Uyumluluk: Çeşitli kaynaklardan gelen verilerin uyumlu bir şekilde entegrasyonunu sağlamak.
- Veri Güvenliği ve Erişim Kontrolleri: Verilerin güvenliğini sağlamak için şifreleme ve erişim kontrolleri uygulamak.
- Veri Analizi ve Model Eğitimi İçin Veri Sağlama: Veri analizleri yaparak ve uygun etiketli veri sağlayarak model eğitimi için veriyi hazırlamak.
- Veri İzleme ve Güncelleme: Model performansını izleyerek veri güncellemelerini düzenli aralıklarla gerçekleştirmek.
- Veri Yorumlama ve İletişim: Veri sonuçlarını analiz edip, anlaşılır raporlar ve yorumlarla paydaşlarla iletişim kurmak.
- Veri Etik İlkelerine Uygunluk: Verilerin etik kurallar çerçevesinde kullanılmasını sağlamak ve toplumsal etkileri göz önünde bulundurmak.
Model Geliştirme
Model geliştirme, AI ürünlerinin çalışması için ilgili modelin tasarımı, yapay zekanın eğitilmesi, test edilmesi ve iteratif süreçlerle iyileştirilmesini kapsayan bir görevdir. Kullanıcının karşısına çıkacak olan ürüne asıl formunu sağlayan madde, model geliştirmedir. Bu noktada model geliştirmek için ürün yöneticilerinin iki opsiyonu olduğundan bahsedebiliriz: hazır model kullanmak ya da kendi modelini geliştirmek. Khan Academy's Khanmigo ChatGPT ile geliştirilen bir ürünken, Tesla Autopilot tamamen özel olarak geliştirilmiş yapay zeka modelleri kullanır. Burada önemli olan ürünün fonksiyonunu hangi seçeneğin daha iyi sağlayacağı ve hangi modeli geliştirmek için yeterli bir ekip gücü ve mali kapasitete sahip olduğumuzdur. Ancak modelin çıktıları kullanıcı ihtiyaçlarına yanıt veremiyor ve fazlasıyla genel kalıyorsa, bu göreve daha fazla zaman ayırıp daha fazla yatırım yapmalıyız.
AI Çıktılarını Değerlendirmek
Günümüzün popüler işlerinden biri de, yapay zeka çıktılarını değerlendirmek ve puanlamaktır. Bu değerlendirme işi, modelin belli promptlara sağladığı yanıtları, belirli parametreler ışığında bireylerin değerlendirmesine dayanıyor. Özellikle de zararsızlık, doğruluk ve yazım kalitesi gibi konularda yapay zekayı insanların notlandırması, bu teknolojinin asıl amacını yerine getirmesinde en uygun süreçlerden biridir. AI çıktılarını bu şekilde değerlendirmek, geri bildirim sağlamak ve eğitmek, insana en yakın modellerin geliştirilmesinde ince ayar işlevi görüyor.
Canlı Sonrasında Sıkı Takip ve Geribildirim Toplama
Her ürün yöneticisi bilir ki, lansman sonrasında da görevler devam etmektedir. Aynı sorumluluk AI ürünleri için de geçerli. Ancak şu odak farklarıyla:
- Model Performansı İzleme: Modelin zaman içinde doğruluğunu ve etkinliğini sürekli takip etmek, sorunları erkenden çözmek.
- Veri Kalitesi ve Çeşitliliği: Modelin doğruluğunu artırmak için, geniş ve çeşitli veri setlerine sürekli erişim sağlamak.
- Model Drift Yönetimi: AI modelinin zamanla performans kaybını önlemek için yeni verilerle düzenli olarak güncellenmesi.
- Bias ve Adalet Kontrolleri: Modelin kararlarının etik ve tarafsız olmasını sağlamak, önyargıları minimize etmek.
- Kullanıcı Geri Bildirimi ve Uyarlama: Gerçek kullanıcı deneyimlerine dayalı olarak modelin çıktılarında iyileştirmeler yapmak.
- Sürekli Eğitim ve Adaptasyon: Modeli, değişen kullanıcı ihtiyaçlarına ve çevresel faktörlere adapte edecek şekilde yeniden eğitmek.
Yapay Zeka Özetliyor: AI Ürün Yöneticisi Kimdir, Görevi Nedir?
AI Ürün Yöneticileri (AI PM), geleneksel ürün yöneticilerinin görevlerini AI teknolojileriyle birleştirir. Bu yöneticiler, AI ürünlerini geliştirirken makine öğrenimi, derin öğrenme ve bilgisayarla görme gibi teknolojileri kullanır. Ana sorumlulukları, AI çözümlerinin iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamak, doğru veriyi kullanarak model eğitimi ve dağıtımını yönetmek, etik sorunları göz önünde bulundurmak ve kullanıcı geri bildirimlerini toplamak. Ayrıca, AI ürünlerinin kullanıcı dostu ve sorunsuz bir deneyim sunmasını sağlamak için UX en iyi uygulamaları uygularlar. AI PM'ler, veri mühendisleri ve bilim insanlarıyla yakın işbirliği yaparak, sürekli iyileştirme ve model optimizasyonu sağlar.
