Modeller birkaç ayda bir değişince ürün ekipleri hem yol haritasına hem de yeni yeteneklere yetişemiyor. Üç şirket bu yüzden ayrı bir labs ekibi kurdu ve onu ana ürüne nasıl bağlayacağını tanımladı.
Every’de deneyler önce yalnızca labs’ta yaşıyor, ekip içinde benimsenenler erken müşterilere ve ürün ekibine geçiyor; ilerleme her hafta all hands’te Notion tracker üzerinden konuşuluyor. Anthropic Labs’te her projenin bir bet lead’i var ve modeller hazır olmayınca proje park edilip her yeni modelle eval harness’ta yeniden deneniyor. Google Labs mevcut bir iş biriminin altına konmadı, mezun etme laboratuvarı olarak başladı ve zamanla genişledi.
Google Labs mevcut bir iş biriminin altına konmadı, kendi bağımsızlığı olan bir ekip olarak kuruldu. Ekibin önceliği “önce kullanıcılar, sonra Google, en son labs” diye tanımlanmış; labs’ın işi kendini değil kullanıcıyı ve Google’ı başarılı kılmak. Labs, projeleri mevcut ürünlere mezun eden bir laboratuvar olarak başladı. AI kategorileri bulanıklaştırdıkça yeni ürün kategorileri de icat eden bir yapıya genişledi.
Every’de fikirler önce yalnızca labs’ta küçük deneyler olarak başlıyor. İlk eşik, ekipteki diğer kişilerin aracı kendiliğinden kullanmaya başlaması; bu olursa iş erken müşterilere ve ürün ekibine geçiyor. Örnekte Dan Shipper, editör Kate’in son üç yıldaki tüm copy edit’lerini indirip modele düzelttirdi ve aracı şirket içi agent’a ekledi. Kate benimseyince bir architect aracı gerçek bir sisteme çevirdi ve kabul edilen önerileri izleyen bir dashboard kurdu; Kate bu tür düzeltmelerde bir önceki aya göre %12 daha az iş yapıyor. Pipeline her hafta all hands’te Notion’daki bir tracker üzerinden gözden geçiriliyor.
Anthropic Labs ilk computer use ürününü 2024’te yaptı, ama modeller henüz hazır olmadığı için ürün ne otomasyonda ne de eğitimde işe yaradı. Ekip projeyi kapatmak yerine park etti ve bir eval harness içinde her yeni modelle yeniden çalıştırdı. Bir model sürümünde transcript’lere bakınca agent’ın çoğu zaman başardığını gördü. Labs bunu da başarı sayıyor: proje sadece modellerin hazır olmadığını gösterip bunu bir eval’e dönüştürdüyse işe yaramıştır. Labs’ta her projenin, büyütme ya da kapatma kararını veren bir “bet lead”i var (11:42 - 11:59).
AI’da neyin mümkün olduğu birkaç ayda bir değişiyor. Yol haritasını teslim eden ekipten aynı anda frontier’ı keşfetmesini beklemek ikisini de yavaşlatıyor.
Bu soruyu, keşif ekibini ana üründen ayıran şirketlerin onu nasıl kurduğunu ve projeleri ne zaman mezun ettiğini ya da park ettiğini birinci elden öğrenmek için sorduk.
Tasarım, ürün ve yapay zekadan seçtiğimiz en iyi okumalar, iki haftada bir çarşamba posta kutunda.
