Yapay Zeka Ürün Keşfi ve Prototipleme · Gerçek işte kontrollü pilot

Yapay Zeka Pilot ve MVP Geliştirme

Bir pilot temsili kullanıcıları gerçek işin başına oturtuyor. Kendi başına ölçek kararını vermiyor: o kararın kanıtını kontrollerin ve desteğin ürün dilimi çevresinde nasıl çalıştığı ile kullanım kanıtından önce yazdığımız çıkış ölçütleri üretiyor.

Kontrollü bir kullanıcı grubu, işletilebilir ürün dilimini gerçek workflow'da kullanıyor. Kalite, benimseme, destek talebi, maliyet, olaylar ve işletme yükü ölçekleme, değiştirme ya da durdurma kararına kanıt oluyor.

Ölçekleme, değiştirme ya da durdurma kararı kanıt dosyasına dayanıyor. Kontrollü ürün dilimi, işletme planı ve kalite ile olay tablosu bu kararın yanında pilot sorumlunuza geçiyor.

Pilotu birlikte konuşalımUygulama geliştirme hizmetlerini inceleyin
Yapay Zeka Pilot ve MVP Geliştirme illüstrasyonu: bir yapay zeka ürün kavramını ve deneyim akışını taslak haline getiren ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • KPMG
  • Watsons
  • Sabancı Üniversitesi
  • Ülker
  • Yemeksepeti
  • TRT
  • Joker

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Pilotun sorusu nettir. Gözlediğimiz koşullarda bu işletilebilir ürün dilimi daha büyük bir yatırımı hak ediyor mu?

  1. Pilot grubunu ve çıkış yolunu belirliyoruz

    Hipotezi, hedef kullanıcıları, workflow'u, production'a yakın koşulları, kontrol sorumlularını ve ölçekleme, değiştirme ya da durdurma kararını tetikleyecek kanıtı birlikte tanımlıyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Benzer pilotlarla tanımlı hipotez, modelin aday çıkış sınırlarını taslaklamasına yardımcı oluyor. Pilot sorumlusu bu taslağı gerçek karar koşullarına göre düzeltiyor.
    İnsan onayı
    Pilot, gerçekten verilmeye hazır bir kararı test ediyor mu? Hangi kanıtın ölçekleme, değiştirme ya da durdurma kararını tetikleyeceğine pilot sorumlunuz karar verir.

  2. Ürün dilimini işletilebilir hâle getiriyoruz

    Hedef işi tamamlayabilecek en küçük ürün sürümünü, gerekli kontroller, destek yolu ve observability çalışır durumdayken kuruyoruz. Hedef işin dışındaki özellikler sonraya kalıyor.

    Yapay zeka desteği
    Hedef işi uçtan uca tamamlayacak asgari özellik setini model öneriyor. Ürün sorumlusu taslağı daraltıp kapsamı onaylıyor.
    İnsan onayı
    Bu sürüm, nihai ürün gibi davranmadan gerçek kullanımı test edecek kadar faydalı mı? Pilot diliminin dışında kalacakları ürün sorumlunuz onaylar.

  3. Gerçek işte ne olduğunu izliyoruz

    Temsili kullanıcılar günlük görevlerini tamamlarken sonuçları, kritik hataları, benimsemeyi, destek talebini ve işletme sorunlarını izliyoruz. Pilot sürerken grubun ve koşulların hedef kullanımı temsil edip etmediğini de kontrol ediyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Destek talepleriyle hataları model pattern'lere göre grupluyor. Destek sorumlusu grupları doğrulayıp triyaj kararını veriyor.
    İnsan onayı
    Kullanıcı grubu ve koşullar hedef kullanımı hâlâ temsil ediyor mu? Hangi olayların pilotu durduracağına destek sorumlunuz karar verir.

  4. Sınırları görünür tutarak çıkış kararını veriyoruz

    Toplanan kanıtı üzerinde anlaştığımız ölçütlerle karşılaştırıyor, çözülmemiş işletme varsayımlarını kayda alıyoruz. Pilot sorumlusu bu kayıt üzerinden ölçekleme, değiştirme ya da durdurma kararını veriyor.

    Yapay zeka desteği
    Pilot kayıtları ve taleplerden her çıkış ölçütü için ilk kanıt özetini model hazırlıyor. Pilot sorumlusu özeti inceleyip kararı veriyor.
    İnsan onayı
    Bugünkü kanıt hangi yatırımı destekliyor? Ölçekleme, değiştirme ya da durdurma kararını pilot sorumlunuz verir.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Teslimatın iki tarafı var. Ekip gerçek işte kullanılabilen bir ürün dilimi alıyor, karar verici kişi de bu dilimin sahada nasıl davrandığını gösteren kaydı görüyor.

  • Mimari dokümanı

    Kontrollü pilot ürün dilimi ve yapılandırma dosyası

    Kararlaştırdığımız kullanıcılar, workflow, veri ve production'a yakın ortam için yapılandırılmış kontrollü ürün dilimi.

  • Playbook

    Pilot erişim, geri alma ve destek planı

    Pilot yapılandırmasını, erişim kurallarını, bilinen sınırları, destek yolunu, geri alma koşullarını ve işletme sorumluluklarını bir araya getiriyoruz.

  • Pano

    Pilot kalite, kullanım ve olay takip tablosu

    Görev sonuçları, kritik hatalar, workflow tamamlama, benimseme, destek talebi ve olay durumu aynı görünümde izleniyor.

  • Karar kaydı

    Pilot çıkış ölçütleri ve sonraki yatırım kanıt dosyası

    Test edilen hipotezi, çıkış ölçütlerini, bulguları, açık sorunları, işletme varsayımlarını ve önerilen sonraki yatırımı kayda bağlıyoruz.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

Prototip umut veriyor, fakat günlük işte nasıl kullanılacağı ve destek ekibine ne kadar yük getireceği henüz bilinmiyorsa pilot aşamasına geçiyoruz.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Hipotez netleşiyor, ama günlük kullanıcı davranışıyla ürün diliminin arkasındaki işletme yükü hâlâ tam olarak bilinmiyor.
  • Temsili kullanıcı grubu ürünü production'a yakın koşullarda deniyor, ama erişimin pilot dışına açılması için henüz kanıt bulunmuyor.
  • İlk kullanıcı başlamaya hazırlanırken çıkış ölçütleri hâlâ tartışılıyor, bu yüzden ürün, destek ve kontrol sorumluları aynı pilotu değerlendiremiyor.
  • Pilot grubu belli, ama hedef workflow ve production'a yakın entegrasyon hipotezin çevresinde henüz sabitlenmiyor.
  • Ürün dilimi demoda çalışıyor, ama kontroller, kullanıcı yönlendirmesi, destek yolu ve observability aynı koşullarda birlikte sınanmıyor.
  • Aşamalı yayın gerekiyor, çünkü kalite, kullanım veya olay kanıtının ölçekleme, değişiklik ya da durdurma kararını nasıl tetikleyeceği belli değil.
  • Pilot kullanımı izleniyor, ama kalite, olaylar, destek talebi ve işletme yükü çıkış ölçütlerine göre birlikte toplanmıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Pilot sorumlusu çıkış ölçütlerini incelemeden kurum geneline yayın yapmak istiyorsunuz. Kontrollü grup bu daha geniş kararı taşıyamıyor.
  • İlk hafta heyecanının veya demo kalitesinin kalıcı benimseme sayılmasını bekliyorsunuz. Çıkış incelemesi bütün pilot dönemindeki kullanıma bakıyor.
  • Kalıcı production işletmesi, daha geniş veri erişimi veya sonraki iyileştirmeleri bekliyorsunuz. Bu taahhütler kontrollü pilotun dışında kalıyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Uygulama geliştirme hizmetlerini inceleyin

AI'ı production'a taşıyan mühendisler

Zeo'nun kod yazıp teslim eden tarafı burası. Kıdemli mühendislerimiz agent, chatbot ve RAG sistemleri geliştiriyor, çevrelerindeki otomasyon ve veri işlerini üstleniyor, sistemler canlıya çıktıktan sonra da işletmeyi sürdürüyor. 2011'den beri 500'den fazla markayla çalıştık.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıYiğit KonurMCP Server Economics — TCO Analysis, Business Models & ROI

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • OpenAI

    Pilot ekibinin gerçek iş akışında kullandığı çalışan ürün dilimini OpenAI modeliyle yürütüyoruz

  • LiteLLM

    Sağlayıcı kesintilerinde pilotun aksamaması için model çağrılarını LiteLLM ile esnek tutuyoruz

  • Langfuse

    Pilot oturumlarının tam trace kaydını tutarak görev başarısı incelemelerine zemin sağlıyoruz

  • Datadog

    Ölçekleme veya durdurma kararının dayandığı olay ve destek talebi kayıtlarını Datadog'da izliyoruz

  • Helicone

    İstek başına maliyet ve latency verilerini Helicone ile kaydedip kararlara temel oluşturıyoruz

  • Guardrails AI

    Pilotun canlı trafiğinde çıktı doğrulama ve güvenlik kurallarını Guardrails AI ile çalıştırıyoruz

Sonraki adım

Ürünün iş başında nasıl davrandığını görün

Hipotezi, hedef workflow'u, pilot sorumlunuzu ve kanıtın cevaplayacağı çıkış kararını getirin.
Pilotu planlayalım

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Pilot öncesinde nelerin hazır olması gerekir?

Doğrulanmış pilot hipotezi, hedef kullanıcılar ve workflow, production'a yakın erişim, temsili veri, kontrol sorumluları, destek kapasitesi ve çıkış ölçütleri gerekir. Pilot grubu hedef kullanımı sınayacak kadar çeşitli olmalı, ama erişim kontrollü kalmalıdır.

AI agent'ları pilotu nasıl destekler?

Agent'lar temsili test vakaları hazırlayabilir, geri bildirimleri sınıflandırabilir, pilot kanıtını karşılaştırabilir ve onaylı ortamda izlenebilir özetler taslaklayabilir. Ürün, destek ve kontrol sorumluları etiketleri doğruluyor. Olayları yine bu kişiler inceliyor ve bir bulgunun yayın planını değiştirip değiştirmediğine karar veriyor.

Çıkış incelemesinde hangi kanıta bakıyoruz?

Temsili kullanıcıların görev başarısını, kritik hata oranını, pilot workflow'unun tamamlanmasını ve benimsenmesini, ayrıca işletme sorunlarının kapanmasını izliyoruz. Grubun ve koşulların hedef kullanımı temsil etmeye devam edip etmediğine de bakıyoruz. Geçici kontrollerin kalıcıymış gibi sonraki aşamaya taşınması ayrı bir risk olarak kayda giriyor.

Başarılı bir pilot otomatik olarak ölçeklenir mi?

Hayır. Ürün faydalı davranırken destek, maliyet, güvenilirlik, güvenlik veya workflow açısından açıklar bırakabilir. İlk haftadaki kullanım daha sonra zayıflayabilir, küçük bir grup için kurulan kontroller de kurum geneli hacmi taşımayabilir. Çıkış paketi bu ödünleri görünür tutuyor ve son kararı pilot sorumlusu veriyor.