Bu sefer araç değil, mutfak.Tasarım ekipleri AI ile ne kuruyor?

Design Roundtable #1'de soru "tasarım ekibi yapay zekayla nasıl buluşuyor?" idi; herkesin ilk adımı Nielsen'in on sezgiselini prompt'a yazıp ana sayfayı değerlendiren bir "heuristic ürün"dü. Sekiz ay sonra, 22 Ekim'de Sahibinden'in Ataşehir ofisinde masa başka bir yerdeydi. Ekipler artık araç denemiyor; araştırmadan tasarım sistemine kadar kendi iş akışlarının içine iç ürünler koyuyor. Sahibinden tasarım ekibi günü on sekiz ajanlı S-Harness ve tasarım sistemini saran DS-i ile açtı; sonra mikrofon bankalar, sigorta grupları, ajanslar, yatırım danışmanlığı ekipleri ve bağımsız araştırmacılar arasında dolaştı. Raporu tasarım sürecinin yedi adımına göre kurduk: her adımda masada bugün yapılan ve dünyada son iki ayda görünen işler yan yana. Masadan gelen rakamlar katılımcıların kendi beyanı, biz de öyle etiketledik.

Üretmek ucuzladı, bahaneler kalktı, bolluk kendi tuzağını getirdi.

Sahibinden'in "Fırsat Penceresi" sunumu tezi üç adımda kurdu. Ekran tasarımı haftalardan saatlere, çalışan prototip sprint'lerden bir güne, araştırma sentezi günlerden dakikalara indi. "Vakit yok" ve "kaynak yok" bahaneleri geçersizleşti: kullanıcıyla konuşmak, alternatif denemek, varsayımı sınamak çoğu projede zaten yapılmıyordu. Ama daha hızlı üretim, yanlış ürüne daha hızlı varış demek. Daha çok ekran, daha az soru; daha çok çıktı, daha az doğrulama.

Bir ay aslında bir saatte çözülüyor. Ama yapay zeka bize bir şey vermekten çok, yanlış ürünü de hızlandırıyor.

- Sahibinden tasarım ekibi, açılış sunumu

Sunumun omurgası tek cümleydi: tasarım bir çıktı değil, bir süreç. Ekranı hızlandırmak kolay; zor olan doğru ürünü tanımlayan süreci kurmak ve o süreci her projeye, her ekibe taşımak. Hedef, kullanıcı odaklı sürecin bir tasarımcının vakit bulduğu birkaç şanslı projeyle sınırlı kalmaması; platformun içinde kendiliğinden her projeden geçmesi.

Sahibinden iki iç ürün kurdu: S-Harness üretiyor, insan karar veriyor; DS-i tasarım sistemini ölçüyor.

S-Harness brief'ten karara sekiz adım, on sekiz ajan, dört uzmanlık: iş geliştirme, ürün, tasarım, mühendislik. Her ajanın bir işi var; önüne gelen veriyi kendi penceresinden değerlendirip bir sonrakine aktarıyor. Design thinking'in önüne Jobs to be Done, onun önüne iş modeli ve değer önerisi kanvası eklendi; ürün tarafındaki ilk ajanın ilk işi KPI belirlemek. Her çıktıyı ikinci bir "kritik ajan" okuyor, eşiği geçince insana sunuyor. Ajan iki dakikada üretiyor, insanın okuması iki saat sürebilir; çözüm, kişinin kendi asistanının çıktıyı özetleyip önüne bir karar noktası koyması. Her karar kayıtlı: kim, ne zaman, neden. Ret de bir veri; genel müdür "olmuyor" dediğinde revize hatanın çıktığı ajana gidiyor, kimse "baştan başlayalım" demiyor.

• Roadmap'teki üç aylık iş Harness'a veriliyor, iki saatte üretim kodu seviyesinde çıkıyor. İkisi paralel koşuyor; "hadi tamamen buna geçelim" demek bambaşka bir organizasyon işi.
• Fine-tuning yok; Gemini üzerinde her ajan bir klasör ve bir metin dosyası. Ajanların prompt'larını da model yazdı.
• Tasarım ajanları ancak projede bir tasarımcı varsa çalışıyor. Yönetişimin amacı herkesin kendi işini daha iyi yapması.

DS-i ise tasarım sistemini Figma'nın dışına taşıyıp etrafına bir zeka katmanı örüyor. Her bileşenin property paneli makinenin okuyabildiği bir "sözleşme"ye çevrildi; semantik token'ların nerede, hangi bileşende kullanıldığı kaydediliyor; change request ve karar kaydı tutuluyor. Storybook'taki bileşenler sisteme bağlanınca tasarım sisteminde olmayan 235 token ortaya çıktı. Yöneticinin "ROI ne?" sorusunun cevabı bir dashboard oldu: bir prototipte kaç token, kaç bileşen, hangi projede.

Tasarımcının token'ın adını, border'ın kaç piksel olduğunu bilmesine gerek yok. Tasarımcı UX stratejisine, UI kalitesine odaklansın; gerisini sistem söylesin.

- Sahibinden, tasarım sistemi sorumlusu

Araştırmada operasyon eridi, yargı kaldı.

Araştırma sürecin en operasyonel kısmı: insan bul, görüş, dinle, etiketle, analiz et. Operasyon tarafı neredeyse bedavaya indi; "neyi, kime, niye soracağız" tarafı hala insanda. Bir saatlik görüşmeyi işlemek araştırmacının beş saatini alırdı, transkript artık saatte üç sent; ama "şans yüzde yüz değil", analizde insan hala gerekiyor.

• Bir banka 360 bin çağrı merkezi kaydını analiz etmek istedi; bulut modeller anonimleştirmede zorlandı. Lokal LLM ile anonimleştirip personaları oradan çıkardılar. Aynı ekip yöneticilerin on sunuma verdiği geri bildirimlerden bir "iç CEO personası" kurdu.
• Başka bir banka ekibi kullanıcı testlerine sıfır bütçeyle, Trello panosunu bir veritabanına bağlayarak başladı.
• Mobbin'den elli rakip ekran çekip yüzdeye çevirmek yöneticiyi ikna ediyor. "Patronlar dataları çok severler."

Dışarıda ölçek başka: NN/g aynı açık uçlu soruyu 120 sentetik ve 604 gerçek katılımcıya sordu; ana sonuç tuttu ama insanlar elliden fazla farklı etiket üretirken sentetikler on iki civarına çöktü. Dovetail araştırma deposundan segment bazlı "dijital ikizler" çıkarıyor; Listen Labs bir milyondan fazla AI moderatörlü görüşme yaptığını açıkladı. Masanın açık sorusu ise basit: yılların araştırması PDF olarak dururken araştırma deposu neden hala kimsede yok? Herkes "gelecek ama henüz değil" dedi.

Herkes aynı motora sahipken fark hikayeden ve içerikten gelecek.

Bir art direktör kamera, lens ve ışık özelliklerini prompt'a yazarak eskiden sette dört beş saat alan görseli beş dakikada üretiyor; ama "üretilen şeye yine elimle müdahale etmem lazım" ve "son günlerde önüme çıkan bütün uygulama reklamları aynı". Moderatörün görsel tasarım akımlarını ikişer ikişer çaprazlayıp rastgele yeni bir "taste" üretme denemesi kötü sonuç verdi.

Aynı teknolojiye, aynı regülasyona sahip olduğumuzda ürünler birbirine benzeyecek. Üç yıl içinde müşteri bizi hissetmemeye başlayacak.

- Banka tasarım lideri

Karşı görüş banka teknoloji ekibinden geldi: bankalar zaten benzer, bileşenler kanun gibi; fark tasarımcının içinde bulunduğu kültürden ve personaların çeşitliliğinden, yani içerikten gelecek. Dışarıda Vercel markayı tek bir Markdown dosyasına yazdı: ajanlar design.md'yi okuyarak sayfa üretiyor, dosya yaygın "AI üretimi" kalıplarını adlandırıp yasaklıyor; bilinen hata 91'den 39'a indi. Andy Budd'ın tasarım liderleriyle notlarında "taste" kişisel tercih değil, sistem genelinde tutarlılığı korumak diye tanımlanıyor; en iyi tasarımcılar Figma'da zamanın yüzde 20'sini geçiriyor, eskiden yüzde 90'dı.

Prototip Figma'dan koda geçiyor, bazen Figma'sız.

Bir ajans müşteri ürününü iki günde çıkarmak zorundaydı; popüler şirketlerin tasarım sistemlerini doğrudan yapay zekaya bağlam olarak verip ön yüzü bir günde üretti. "Hem korktuk hem sevindik." Aynı ajans tasarım değişikliğini artık Figma'da değil test ortamındaki kodda yapıyor; yazılımcı kontrol edip entegre ediyor. Yine de müşteriyle iletişimde Figma'nın daha iyi olduğuna inanıyorlar. Kendi ürünlerini geliştiren bir UI tasarımcısı tasarım sistemini dokümantasyon olarak kuruyor, kilit üç dört ekranı Figma'da çizip gerisinin oradan türemesini sağlıyor.

Yapay zekayla konuşurken tasarımcı kimliğimi bir kenara bırakmıyorum. Taste benim, sistem benden gözükmeli.

- UI tasarımcısı, kendi ürünleri

Dışarıda Figma Config India'da Specs'i, design system context'i ve kod katmanlarını duyurdu; MCP'ye yirmiden fazla araç eklendi. Figma'nın tasarım direktörünün rakamı masadaki gözlemi doğruluyor: üretilen kod satırı on yedi kat arttı, yayınlanan sürüm yalnızca 1,3 kat. Darboğaz üretimde değil, neyin yapılacağına karar vermekte ve onaylamakta. Masanın cevapsız kalan sorusu: senior kilit ekranları çizip gerisini AI'a bırakıyorsa, eskiden "geri kalan ekranları yapan" junior nereden başlayacak?

Tasarım sistemi artık ajanlar için yazılıyor.

Günün en kalabalık başlığı. Masadaki her ekip tasarım sistemine dokunmuş: Sahibinden sözleşmeye çevirdi, bir ajans guideline'ı olmayan bir sistemin boşluklarını yapay zekayla doldurdu, sigorta ve finansman markaları olan bir grup bir aydır tek bileşen kütüphanesinden çok markalı tema çıkarmaya çalışıyor, yatırım danışmanlığı ekibi web ve mobil için ayrı ajanlara "doğru bileşen mi kullanılmış" diye denetletiyor. Moderatörün sorusuna tek bir el kalktı: "Marka departmanından kurumsal bir design.md dosyası geldi mi?" O da tasarımcının pazarlama tarafına kendisi yazdığı bir dosyaydı. Markadan hala PDF geliyor.

Dışarıda sistemin okuru değişti: artık ajan okuyor. Luke Wroblewski'nin reçetesi kod tek kaynak, token'lar global stylesheet'te, AGENTS.md ajana mevcut değişkenleri yeniden kullanmasını söylüyor. Uber'in uSpec ajanı altı bölümlük bileşen spec'ini iki dakikanın altında Figma'da üretiyor; Spotify Encore'u MCP ile ajanlara açtı. Açık bir benchmark dört tasarım sistemini AI-hazırlık için 52-63 arasında puanladı; hiçbiri "AI-native" eşiğini geçemedi. Masanın açık sorusu: 106 bileşenli bir sistemde bile animasyon davranışları yok; Türkiye'de hareketi sisteme yazan bir ekip masada çıkmadı.

Doğrulama göze değil ölçüme emanet; karar insanda kalıyor ama insan darboğaz oluyor.

S-Harness'ta her prototip yüklendiği anda tasarım sistemine uyum açısından ölçülüyor: renkler, bileşenler, yazı tipi, dokunma alanları. "Bir model yorumu değil, her seferinde aynı cevabı veren bir ölçüm. Rapor bilgi verir, kararı yine insan verir." Çağrı merkezine düşen müşteri tipleri persona olarak sisteme eklenince her ekran o gözlerle de inceleniyor. Masadan soru geldi: "Yetki tamamen benden çıkabilir mi?" Cevap: her ajanın çıktısını bir kişi onaylıyor ya da reddediyor.

Masada daha sert bir gerçek de konuşuldu. Döngünün önüne insan koyunca güvenli ama yavaş; kaldırınca hızlı ama kimse "gerçekten düşündüğünü" gösteremiyor. Çağrı merkezine üç haftadır gelen bir soruyu bir insanın eylülde keşfedip SSS'yi bir sonraki yaza yetiştirmesi moderatöre "taş devri gibi" geldi. Designer Fund'ın 900 tasarımcıyla anketi de aynı yöne işaret ediyor: haftalık AI kullanımı bir yılda yüzde 54'ten 91'e çıktı, ama liderlerin yalnızca yüzde 28'i değerlendirme, ücret ya da işe alımı güncelledi.

Projenin başında hala bir insan var, ama bu sefer darboğaz oluyoruz. Patronlar da bunu bizimle beraber keşfediyor.

- Moderatör, kapanışa doğru

Tasarımcının yatayda başka disiplinlere girdiği, akışı "hisseden" tek kişi olduğu konuşulurken günün cümlesi de kayda geçti: "Biz yükselmiyoruz, duvarlar alçalıyor." Herkes aynı göz hizasına geliyor.

Figma'yı long'layan mı kazanacak, short'layan mı?

Günün yarı şaka yarı ciddi bahsi. Masada üç tavır vardı. Çıkanlar: sürüm geçmişi güvenilmez, kütüphane güncellemeleri kırılıyor, kişi başı maliyet yaklaşık 200 dolar; tasarım sistemi dışarıda, Figma yalnızca bir yüzey. Kalanlar: üretimde AI, müşteriyle iletişimde Figma; "Claude'da o canvas var mı? Ben tek sayfada çalışabiliyorum." İkisini de yapanlar: "Ayrılıp sağlama almak iddialı"; yıllık abonelikten aylığa geçmenin sebebi de bu belirsizlik. Sahibinden'in slaytındaki rakamlar masada kaldı: dönemin en yüksek aylık kapanışına göre Figma yüzde 69, Adobe yüzde 52, monday.com yüzde 70, Asana yüzde 52 aşağıda. Yatırım tavsiyesi değildir; bir yıl sonra bu sayfaya geri dönüp bakacağız.

Sen Figma'yı long'la, biz short'layalım. Bir yıl sonra bakacağız hangimiz para kazandı.

- Moderatör, tasarım sistemi turu

Başarılı iç ürünlerde tekrar eden yedi şey.

• Önce doğru ürün, sonra hız. Yapay zeka yanlış ürünü de hızlandırır.
• Süreci kur, kahramanı değil. İyi bir tasarımcının yaptığını bir platformda yaşat; her proje ondan geçsin.
• Her adım bir insan kararıyla kapanır. Üretim ajanda, karar insanda, gerekçe kayıtta.
• Ölçemediğin tutarlılığı savunamazsın. Sisteme uyum göze değil ölçüme emanet; ölçüm olmadan ROI konuşması da olmuyor.
• Bağlamı tek yerde topla, araca bağlama. "Bugün Figma var, önce Adobe vardı." Kararlar araçtan uzun yaşamalı.
• Paralel koş, pilotla, kayıt tut. Tam geçiş değil, mevcut akışın yanında pilot.
• Küçük başla. Bir skill bir metin dosyasıdır, bir ajan bir klasör. Bir banka araştırma deposuna Trello'yla başladı.

Yedi adımın her biri için masa ve dünya karşılaştırması, dışarıdan öne çıkan sekiz iş, on cümlede bir sabah, sırada ne var tablosu ve kaynak listesi 22 sayfalık raporda.