Bir Ecosystem'de ürün, pazarlama ve müşteri deneyiminden sorumlu Maksim Evdokimov, Alive Baku'da sunum yapmadı; sahnede bir sohbet vardı. Konu, ürün geliştirmede AI compute ile human compute arasındaki sınırdı. Maksim'in cevabı netti: AI bir ürünün nasıl yapılacağını radikal biçimde hızlandırdı, ama neyin yapılacağı ve neden yapılacağı sorusuna hala dokunmadı.
Sohbetin moderatörü Eran Filiba, Maksim'le tanışma hikayesini anlatarak başladı: LinkedIn'den yazılan bir mesaja hızlı bir cevap, ardından bir saatlik olması planlanıp iki saate uzayan görüşmeler. Maksim de kendini baştan konumlandırdı: AI uzmanı değil, yoğun bir AI kullanıcısı. Konuştuğu şey de bu deneyimden geliyordu.
DeğişenDaha hızlı, daha ucuz, daha çok kötü ürün
İlk soru basitti: ürün geliştirme ortamında ne değişti? Maksim'e göre en büyük etki ürünün nasıl teslim edildiğinde. Ürünler artık çok daha hızlı ve çok daha ucuz çıkıyor; bu son on yılda gördüğümüz her şeye göre radikal bir kayma. Ama aynı hız başka bir şeyi de büyüttü: kötü ürünlerin sayısını.
Maksim bunu uygulama mağazaları üzerinden anlattı. Hatırladığı bir istatistiğe göre birkaç yıl önce mağazalara her gün çok büyük sayıda yeni uygulama yükleniyordu; bugün herkes bir uygulama ya da web sitesi yapıp yükleyebildiği için bu sayının katlanarak arttığını düşünüyor. Asıl soru ise sayı değil: bu kadar ürüne ihtiyacımız var mı? Kullanıcılar bunları istiyor mu, bir değer getiriyorlar mı?
Ne yapılması gerektiği sorusu AI'dan önce de vardı. AI bu boşluğu henüz kapatmıyor.
Eran madalyonun diğer yüzünü hatırlattı: hızlı üretim aynı zamanda hızlı iterasyon ve müşteriden daha hızlı geri bildirim demek. Maksim katıldı, ama bir şartla: müşteriye ulaşabilirsen. Gürültü arttıkça müşteri bulmak zorlaşıyor.
Ürün rolüAI daha iyi seçenek verir, doğru cevabı değil
Peki ürün insanlarının rolü ne oluyor, pazarlamacıya mı dönüşüyorlar? Maksim'e göre tam tersi: product owner ve product manager rolü daha da kritik hale geliyor, çünkü doğru şeyi yapmak için neyin yapılacağını tanımlayan kişi o. Hipotezlerine karşı daha eleştirel olması gerekiyor. AI keşif işini hızlandırabilir, yapay kullanıcılarla konuşmana, hedef kitleye ulaşmana yardım edebilir; ama ona "ne yapayım" diye sorup cevabı almak işe yaramıyor.
AI kullanmamak ise Maksim'e göre çiviyi elle çakmaya benziyor. Ama doğru soruyu sormanın tek başına iyi bir ürün sahibi yapacağını düşünmek de bir yanılgı. AI sana iki yıl önce Google'da aradığın şeyin biraz daha zengin ve biraz daha isabetli bir halini veriyor. Daha iyi seçenekler sunuyor, doğru cevabı değil. Karar ve yorum hala senin.
Çeviri neden kolay, düşünmek neden değil
Maksim bu ayrımı AI'ın nereden geldiğiyle açıkladı. AI'ın ilk iş alanları matematik ve çeviriydi. Çeviri görece kolay, çünkü her dilin sınırlı sayıda kelimesi ve harfi var; makineye nasıl yorumlayacağını öğretebilirsin. Ama düşünce sınırsız, duygular sınırsız, tepkiler sınırsız. Makine sana kitapta ne yazdığını söyler; insanın neye nasıl tepki vereceğini tahmin edemez. İnsanlar irrasyonel, kararlarını duygularıyla veriyor ve Maksim'e göre bu hepimiz için iyi bir haber: tasarımcıları ve ürün insanlarını işte tutan şey tam da bu.
Seni eleştiren bir model
Maksim kendi kullanımından bir örnek de verdi. ChatGPT'yi bırakmış; her ikinci cevabın "haklısın" diye başlamasından yorulmuş. "Desteğe değil yardıma ihtiyacım var, terapi seansında değiliz" diyor. Claude'a geçmiş ve ona en başta, söylediği her şeye karşı zorlayıcı ve eleştirel olmasını söylemiş. Sonuç: onu düşündüren, farklı bir açıdan bakmaya iten bir muhatap.
Maksim'in benzetmesi bir kütüphane: bu araç evrenin bütün sırlarını saklayan bir arşive hızlı erişim gibi. Senden çok şey biliyor, ama senden fazla düşünemiyor ve sen olamıyor. Kendiliğinden bir şey önermiyor, doğru soruyu sormanı bekliyor. CX araştırması yapanların bildiği kural burada da geçerli: belirli bir cevabın peşindeysen belirli bir soru sorarsın; müşterinin niyetini gerçekten anlamak istiyorsan, önce kendine zor gelen soruyu sorman gerekiyor.
ÖlçmekEkmek iste, ekmek gelir
AI'ın değeri ölçülebilir mi? Maksim'e göre başı ve sonu belli olan işlerde evet. Kod yazdırıyorsan, belirli gereksinimler veriyorsan, işin daha hızlı ve çoğu zaman daha ucuz bittiğini ölçebilirsin. Token maliyetleri yüzünden bunun her zaman ucuz olmadığını da ekledi, ama uzun vadede makinenin üretiminin insandan ucuz olacağını düşünüyor.
Çıktının değeri ise başka bir mesele. Maksim bunu bir ekmek benzetmesiyle anlattı. Bir robota "bana ekmek pişir" dersen bir ekmek pişirir ve kimse ona ekmek değil diyemez. Ama sen Fransız ekmeği istiyordun. İstemedin, söylemedin; o kısım sende. Neden Fransız ekmeği istediğin, kimin için istediğin, hangi kitleye hizmet ettiğin: bunların hepsi keşif işinin parçası ve makinenin ölçemeyeceği yerde duruyor.
Yatırımcıya ne söylersin
Eran'ın sorusu daha pratikti: yönetim kurulları hem "AI'a entegre olun" diyor hem de gider kalemine bakıyor. Ekibin daha iyi çalıştığını anlatmak finansçılara yetmiyor; peki AI'ın KPI'ı ne? Maksim'in cevabı hız oldu, ama sadece pazara çıkış süresi olarak değil, para olarak. Eskiden bir işi yapmak için on geliştirici gerekiyordu; bugün ortalama bir geliştirici kadar hızlı çalışan on ajan var. Kalite ise nasıl prompt yazdığına ve ekibin kendi eval'lerine bağlı.
Bir Ecosystem'den somut bir örnek verdi: web tarafında tasarımcıların doğrudan AI ile ürün inşa ettiği bir ekip var. Kıdemli geliştiriciler ve tech lead'ler bu işleri kabul ederken bazılarının daha önce aldıkları işlerden daha kaliteli olduğunu söylemiş. "Benimkinden iyi" dememişler tabii; ama öncekilerden iyi demişler.
On bir kişiyi altıya indirmek yetmez
Buradan yapılacak kolay çıkarımı Maksim baştan reddetti: "AI var, on bir kişilik ekibi yarıya indirelim" diye bir denklem yok. O altı kişinin AI'da en ileri altı kişi olması gerekiyor. İnsan geliştirmeye, incelemelere hala ihtiyaç var, çünkü müşterinin karşısında AI değil, bir insan kararı duruyor.
Maksim'in ideal ekibi şöyle: keşif işini yapmış ve on milyon üründen biri değil, doğru ürünü tanımlamış bir product owner; UX ve UI'ı bilen, AI ile ortalamanın üzerinde kaliteyle inşa edebilen bir tasarımcı; işi inceleyip canlıya alabilen kıdemli bir teknik kişi. Bir finans kuruluşunda olduğun için QA, siber güvenlik ve standartları denetleyen kalite kapıları da yerinde kalıyor. Ekip küçülüyor, ama düşünmeye ayrılan pay büyüyor.
Editör rolüUber'i kopyalamak seni Uber yapmaz
Eran, Maksim'in kullandığı bir kelimeyi öne çıkardı: titizlik. Bir araştırma ajanı araştırıp bir inşa ajanı inşa ettiğinde ve kimse dokunmadığında sonuç genel ve yüzeysel kalıyor. İnsan daha derine inmek zorunda: sorun ne, neden önemli, hangi çözüm en iyisi.
Maksim bunu bir taksi uygulamasıyla örnekledi. Bugün herkes AI'a Uber'in, inDrive'ın ekran görüntülerini verip benzerini yaptırabilir; bu seni Uber yapmaz. Ama arabayı kullanan şoför, neyin eksik olduğunu bildiği için gerçekten işe yarayan bir şey yapabilir. Çünkü problemi biliyor. Eran da buna kendi deneyimini ekledi: Alive Baku'nun check-in akışı için bir uygulama yapmışlar; daha önce etkinlik düzenledikleri için gereksiz her şeyi hızla ayıklayıp sadece gerekene odaklanabilmişler. Ona göre ürün ve tasarım rolleri birleşip bir editörlüğe dönüşüyor.
Guy Ritchie'nin yerine kim geçebilir?
Maksim konuşmanın en akılda kalan benzetmesini sinemadan yaptı. Bir filmde en önemli kişi kim: Brad Pitt mi, Guy Ritchie mi, kameraman mı, senarist mi? Hiçbiri çıkarılınca film aynı film olmuyor. Bu rollerin hepsi aslında birer ajan gibi: her birinin net bir tanımı ve yetkinliği var. Kameraman kamerayı nereye koyacağını, güneşi Brad Pitt'in saçına nasıl düşüreceğini biliyor. Senarist hikayeyi kuruyor.
Sonra soruyu salona sordu: AI bir gün Guy Ritchie'nin yerine yönetmen olabilir mi? Maksim'in cevabı hayır. Çünkü filmi tüketilen bir ürün yapan şey hissettirmesi; sadece gözlere bir yemek değil, duygusal bir bağ. Ürün geliştirmede de aynı şey geçerli: yaptığın şey ya bir ihtiyaca cevap verip ya da bir ihtiyaç yaratıp çözüm sunarak müşteriyle duygusal bir bağ kurmalı. Maksim'e göre bu, makinelerin yerini alamayacağı ürün işi.
Soru-cevapBarista da film yapabilir, ama barista olduğu için
Salondan gelen ilk konu, tamamen AI ile üretilmiş bir filmdi. Maksim filmin başrolündeki kişinin aslında oyuncu olmadığını, eskiden barista olduğunu, şimdi içerik üreticilerine AI araçlarıyla içerik yapmayı öğreten bir YouTuber olduğunu anlattı. Kendisinin de bir barista kursu aldığını, ürün işinde bir şeyler ters giderse piyasanın en yaşlı baristası olabileceğini söyleyip güldürdü. Ama asıl noktası şuydu: bugün bir barista bile film yapabiliyor; yine de o filmi yapan, insanlarla konuşmuş, onlarla ağlamış, o duyguyu bilen bir barista. Araç harika; ama ne yapacağımız ve neden yapacağımız sorusunun cevabı hala bizde.
Bir katılımcı karşı çıktı: AI'a karşı şüphecilik geçecek, tıpkı başka teknolojilerde geçtiği gibi; AI sanatın ve yaratıcılığın da bir sonraki aşaması olacak. Maksim "katılmamakta anlaşalım" dedi. Ona göre bahsedilen şey hala AI'ı daha hızlı ve ucuz üretmek için kullanan insanlar; neyi, ne zaman ve nasıl yapacağına karar veren yine insan. Sevgiyi, mizahı, üzüntüyü ölçemezsin; makine ise matematik üzerine kurulu. Ürün yaşam döngüsü, teslimat süreci ölçülebilir, ölçülmeli ve AI ile zenginleştirilmeli; bunu yapmayanlar şimdiden geride kalıyor. Ama neyi yapacağına, müşterinin kim olduğuna, acısının ne olduğuna, belki o acıya senin sebep olup olmadığına karar vermek insanın işi.
İyi bir product owner olmanın tek ön koşulu insanları sevmek. Bunu üniversitede de AI'dan da öğrenemezsin.
Maksim konuşmayı bu cümleyle kapattı ve şakayla karışık değil, ciddi olduğunu vurguladı: insanları sevmiyorsan insanlar için ürün yapamazsın. Belki biri o ürünü kullanır, ama insanların seveceği bir ürün olmaz. Son sözü de günün temasıyla birleşiyordu: insanı her zaman döngüde tut.
Kaynaklar hakkında
Bu oturum bir sunum değil, Eran Filiba'nın moderatörlüğünde bir sohbetti; slayt yok, yazı ses kaydından hazırlandı. Uygulama mağazalarıyla ilgili rakamlar Maksim'in hafızadan aktardığı tahminler, doğrulanmış veri değil; bu yüzden yazıda sayıya yer vermedik. Soru-cevap bölümündeki katılımcı sorusu İngilizce dışında bir dilde soruldu ve kayıtta kısmen anlaşılıyor; özet o anki tercüme ve Maksim'in cevabı üzerinden.
Modelinden seni eleştirmesini iste
Kullandığın modele bir sonraki konuşmanın başında, söyleyeceğin her şeye karşı zorlayıcı ve eleştirel olmasını söyle. Onay yerine itiraz istediğinde, AI cevap veren bir araç olmaktan çıkıp seni düşündüren bir muhataba dönüşüyor. Karar yine senin; ama daha iyi bir kararın.
Senin ekibinde "ne yapıyoruz ve neden" sorusunu kim soruyor, ve bu soruya ayrılan zaman AI ile birlikte arttı mı, azaldı mı? 🧱
Alive Baku etkinlik sayfası, konferansın diğer konuşmaları ve programı burada.
