Hız ve Değeri Nasıl Dengelersiniz: Yapay Zekâ Ürünleri Çağında Empatinin Temel Rolü

Transkripti okuyun:

Podcast yayınlarımızı bir yazılım programı kullanarak yazıya dökmeyi deniyoruz. Bot her zaman %100 doğru olmadığı için lütfen olası yazım hatalarını mazur görün.

Hannah Clark: Wicked filminin yarattığı heyecan trenine kişisel olarak katılsanız da katılmasanız da Oz Büyücüsü’ne aşina olduğunuzdan oldukça eminim. Hikâyede Teneke Adam karakteri, her şeyden çok bir kalbe sahip olmak isteyen insansı bir robot olarak tasvir edilir. Ancak sonunda bir kalp elde ettiğinde aldığı şey aslında bir kalbin taklididir: Teneke Adam’ı insana ait empatiye ve duygusal derinliğe sahip olduğuna ikna eden, talaşla doldurulmuş ipek bir çanta.

Nereye varacağımı anlamadıysanız, Teneke Adam’ın yapay zekâ konusunda bulunduğumuz noktaya dair oldukça ilgi çekici bir alegori sunduğunu söyleyebilirim. Büyük dil modelleri, empati ve derin insani anlayış gibi unsurları oldukça inandırıcı biçimde taklit edebilecekleri bir gelişmişlik seviyesine ulaştı ve bunun iki yönlü etkileri var. Bir yanda şaşırtıcı fırsatlar var. Diğer yanda ise etkinizi yavaşça eritebilecek gizli tuzaklar bulunuyor.

Bugünkü konuğum, uçtan uca ürün tasarım ajansı Metalab’de Ürün Direktörü olan Megan O’Rourke. Megan’ın rolü tasarım, geliştirme, araştırma ve insan yönetiminin kesişiminde yer alıyor. Bu nedenle hikâye anlatımı ile kullanıcı değeri arasındaki bağlantının son derece farkında. Belki daha da önemlisi, hem ürün geliştirmede hem de liderlikte verimlilik uğruna empatiyi göz ardı edersek gerçekten nelerin tehlikeye gireceğini biliyor.

Yapay zekâ destekli üretkenlik ile insan odaklı yankı arasındaki dengeleme çabasını, hikâye anlatımının veri kadar neden kritik olduğunu ve her ürün liderinin sürekli olarak sorması gereken soruyu (bunu sormak için cesaretleri varsa) konuştuk. Hadi başlayalım.

Bu arada, her hafta bunun gibi sohbetler gerçekleştiriyoruz. İlginizi çektiyse neden abone olmayasınız? Tamam, şimdi başlayalım.

Ürün Yöneticisi podcast’ine tekrar hoş geldiniz. Bugün Metalab’de Ürün Direktörü olan Megan O’Rourke ile birlikteyim.

Megan, bugün nasılsın?

Megan O’Rourke: Çok iyiyim. Burada olduğum için heyecanlıyım.

Hannah Clark: Ben de öyle. Bize biraz geçmişinden ve bugün Metalab’deki konumuna nasıl geldiğinden bahsedebilir misin?

Megan O’Rourke: Elbette. Kariyerime reklamcılık alanında başladım. Amerika’da çok cesur, yıkıcı ve kültürü şekillendiren işler yaratmasıyla tanınan büyük bir ajans olan Crispin Porter + Bogusky’de çalıştım. Yaratıcı süreci, değerlendirmeleri ve prodüksiyonu yöneten bir ekibin parçasıydım. Bu deneyim bana ayrıntılara değer vermeyi gerçekten öğretti.

Yüksek işçilik standardını ve dünya çapındaki yaratıcılarla çalışma deneyimini kazandım. Kendimi yaratıcı biri olarak görmesem de yaratıcı sürecin parçası olmayı çok seviyordum. Reklamcılığı sevdim, ancak zamanla biraz farklı bir şey arzuladığımı fark ettim. Bir kez yapılıp biten kampanyalar yerine, daha canlı ve gelişen; inşa edilebilen, evrilebilen ve sonunda bir ihtiyaca ve arzuya yanıt verebilen bir şey istiyordum.

Bu değişim beni 2016’dan beri çalıştığım Metalab’e getirdi. Yani neredeyse 10 yıl oldu. Ajans dünyasında bu uzun bir süre.

Hannah Clark: Artık herhangi bir işte uzun bir süre. Evet.

Megan O’Rourke: Herhangi bir işte. Herhangi bir işte. Ama bu, yaptığımız işin ve birlikte çalıştığımız insanların işimizi ilgi çekici tutma biçimi hakkında gerçekten çok şey söylüyor.

Orada olmaktan mutluyum. Metalab uçtan uca ürünler geliştiren, tasarım odaklı bir ajans. Erken aşamadaki girişimlerden Fortune 500 şirketlerine kadar uzanan şirketlerle ortaklık kuruyoruz. Bazı müşteriler bize sıfırdan yeni bir ürün geliştirmek için geliyor; bu her zaman eğlenceli ve zorlu oluyor. Bazıları ise mevcut bir ürünün kısmi ya da tamamen yeniden tasarlanması veya elden geçirilmesi için geliyor.

Dolayısıyla çok tasarım odaklıyız. Temel odağımız işçilik ve sonuçlar. Gerçekleşmeyecek vaatlerde bulunmuyoruz. Büyük strateji sunumlarımız yok. Sadece gerçekten harika ürünler geliştirmeye ve önem taşıyan ürünler yaratmaya odaklanıyoruz. Bugünkü rolüm Metalab’de ürün yönetimi direktörlüğü. Bu, ürün yönetimi işlevimize liderlik ettiğim anlamına geliyor.

Aynı zamanda daha yüksek profilli projelerimizin bazılarına dâhil oluyorum. Son dönemde mutlu ekipleri ve harika ürünler geliştiren ekipleri nasıl oluşturabileceğimizi çok düşünüyorum.

Hannah Clark: Evet. Seninle konuşacağım için çok heyecanlıyım çünkü tüm bu deneyimler, bugünkü ana konumuza çok iyi bağlanıyor: ürün ekipleri bu yapay zekâ çağında hikâye anlatımından ve empatiden nasıl yararlanabilir? Bu çağ oldukça kaotik ve gri alanlarla dolu.

Hikâye anlatımı ruhuyla, organizasyonlarımızda ve ürünlerimizde bu çok insani unsurlara öncelik vermezsek ne kazanabileceğimizi ve belki de neleri tehlikeye atacağımızı perspektife oturtan bir anekdot paylaşabilir misin?

Megan O’Rourke: Kişisel tarafa daha yakın bir örnek paylaşacağım. Gösterişli bir ürünle ilgili değil.

Büyük bir stratejik karar da değil; yalnızca çok insani bir an. Ekibimde gerçekten zeki ve işe çok bağlı bir kişi vardı. Toplantılarda her zaman çok aktifti, fikirlerini masaya getirirdi. Birkaç hafta boyunca bu kişinin giderek sessizleştiğini fark etmeye başladım.

Eskisi kadar konuşmuyordu. Biraz içine kapanmış görünüyordu. Dramatik bir durum yoktu, performansla ilgili bir endişe de söz konusu değildi; ancak hissedebildiğim bir değişim vardı. O anda şöyle düşündüm: Tamamen otomasyonla çalışıyor olsaydım, toplantılara benim yerime yapay zekânın katılmasını sağlasaydım ve yalnızca yapılması gereken işleri ya da tamamlanan işler panolarını takip etseydim, muhtemelen bunu fark etmeyecektim.

Ama oradaydım, dikkat ediyordum, nüansları okuyordum. Bir farklılık görebildim ve ona ulaşıp “Hey, nasılsın?” diyebildim. Resmî bir şey değildi; yalnızca insani bir bağlantı kurmak için iletişime geçtim. Konuşma sırasında daha derinde bir şeyler olduğunu fark ettim.

Kendini gerçekten bunalmış hissediyordu. Bu karmaşık ve hızlı ilerleyen ürün dünyasındaki yerinden pek emin değildi ve görünmez olduğunu düşünüyordu. Bu benim için bir aydınlanma anıydı çünkü yapay zekâ pek çok konuda çok başarılı, ancak bilgi eksikliğini veya sessiz anları fark etmekte başarılı değil.

O kişinin duraksamasını, sesini açıp kapatmasını ve sonra yeniden sessize almayı seçmesini fark etmedi. Bize “Bir şeyler ters gidiyor” demiyor. İnsan olarak fark ettiğimiz şeyin bu olduğunu düşünüyorum. Küçük bir örnek olabilir, ancak benim için temsil ettiği şey şu: İnsani bir yaklaşımla ve empatiyle liderlik ettiğimizde kazanacağımız şey güvendir.

Bunun iş birliği yapma ve birbirimizi destekleme biçimimizin temeli olduğunu düşünüyorum. Bu örnekte, geri bildirim verme şeklimizin temeli. Bunlar çalışma biçimimizin merkezinde yer alıyor. Sorunun “Burada ne tehlikede?” kısmına gelirsek: Bu anlarda yapay zekâya gereğinden fazla yaslanır ve onun bizim yerimize hazır bulunmasına, dikkat etmesine ve sezgi göstermesine izin verirsek bu sinyalleri kaçırırız.

Ekipteki insanlar kimsenin dikkat etmediğini veya umursamadığını hissettiğinde, bağlılığın azalmasına ya da içe kapanmaya giden yol çok hızlı açılır. Harika insanları, yaptıkları iş önemsenmediği için değil, gerçekten görülmediklerini hissettikleri için kaybetmek korkunç olurdu.

Hannah Clark: Evet. Buna birkaç farklı tepki vereceğim çünkü söylediklerin gerçekten çok çarpıcı. Öncelikle, birçok kişinin kültürümüzde ve toplumumuzda işin ve şirketin rolüyle ilgili yüzleşmek zorunda kaldığı bir noktaya değindiğini düşünüyorum.

Bizim için anlamlı olan şeyleri otomatikleştirmeye çalışıyorsak, bu şeyleri anlamlı kılan insani etkileşimlerden kendimizi uzaklaştırarak neleri kaybedebileceğimizi seçici biçimde düşünmemiz gerektiğini hatırlatıyor. Bir organizasyonda kültür yaratan, onu besleyen ve geliştiren temel insani etkileşimlerden kendimizi uzaklaştırdığımızda neleri kaybetme riskiyle karşı karşıya kalıyoruz? İnsanların dokuz, on yıl veya daha uzun süre kalmasını sağlayan şeyler bunlar.

Söylediğin bir başka dokunaklı nokta da söylenmeyenlerle ilgiliydi. Hikâye anlatımının açığa çıkarılmayan şeylerle de ilgili olması fikri. Yakın zamanda bununla ilgili çok güçlü bir an yaşadım. Bölgemde bir fringe festivali yeni sona erdi. Kariyer dışındaki zamanımda sahne sanatçısıyım. Orada gerçekleşen hikâye anlatımını, belki bir gün kendi gösterimi yapma fikriyle daha dikkatli gözlemliyordum.

İyi hikâye anlatıcılarını izlediğimde yüzeye çıkan ve ürün veya profesyonel bağlamda da geçerli olduğunu düşündüğüm bir şey var. Gerçekten iyi hikâye anlatıcıları, dâhil ettikleri ve dışarıda bıraktıkları şeyler konusunda seçici davranarak anları ve anlatıyı gösterebiliyor.

Bazen birkaç yıla yayılan bir yolculuğa çıkaran bir hikâye görürsünüz. Bazen de bir satış hunisinin akışı boyunca ilerler. Ancak dâhil etmeyi seçtiğiniz anlar ve hangi anları dışarıda bırakacağınız konusunda seçici olmanız, belirli bir anlatıda hangi anların eksik olduğuna dikkat etmeniz gerekir. Bu konuyu şimdi gündeme getirmen ilginç çünkü hikâye anlatımının söylememeyi seçtiklerimizle de ilgili olduğu son zamanlarda çok düşündüğüm bir şey.

Haklısın. İnsanlar olarak açıkça ifade edilmeyen şeylerden anlam çıkarma ve çok ince sessizliklerden anlam üretme konusunda benzersiz bir yeteneğimiz var. Biraz konudan sapmış oldum ama bu sohbetin gidişatını seviyorum.

Megan O’Rourke: Buna bayıldım. Sanırım birazdan buna değineceğiz, ancak insan amacını sürece dâhil etmenin önemli unsuru tam olarak bu.

Çok fazla bilgi var; fakat önemli olan, hangi bilgilerin kullanılacağına dair takdir yeteneği, sezgi ve deneyim. Tüm veriler önünüze sunulabilir, ama neyi kullanıyor, neyi dışarıda bırakıyor ve nasıl paketliyorsunuz? İnsan tarafının getirdiği fayda olarak gördüğüm nüans bu. Bu kararı yapay zekânın benim yerime vermesini istemiyorum.

Hannah Clark: Katılıyorum. Yapay zekânın bu kararı benim yerime vermesini istemiyorum. Bunun önemli bir aşama olduğunu düşünüyorum. Örneğin bir satış hunisini düşündüğümüzde farkındalık aşaması var. Bu aşamadaki pek çok şeyin üretilmeye uygun olduğunu düşünüyoruz.

Otomatikleştirilmesi mantıklı olan pek çok farkındalık aşaması çalışması yapabiliriz. Ancak satış hunisinin besleme kısmı, son derece kişisel deneyimleri derinlemesine dâhil etmek, duygusal bir bağ kurmak ve topluluktan yararlanmak için büyük bir fırsat sunuyor.

Burada çok büyük bir fırsat olduğunu düşünüyorum. Üretilmiş içerik miktarı bu kadar artmışken, gerçekten etkileyici ve insani unsurlara duyulan açlığın daha da artacağına inanıyorum.

Megan O’Rourke: Katılıyorum Hannah. Bu konuda tamamen aynı düşünüyoruz. Bu, giderek daha önemli bir farklılaştırıcı hâline gelecek.

Hannah Clark: Peki ürün tasarımındaki farklılaştırıcılardan söz ettiğimizde pratikte ne arıyorsun? Metalab’de bir anlatı geliştirirken veya bir müşteriyle çalışırken, empatik tasarım için koşullar yaratmak üzere ekibinle kullandığın daha spesifik stratejiler veya egzersizler neler?

Megan O’Rourke: Öncelikle insanlık ve empatinin yalnızca ne inşa ettiğimizde değil, bunu nasıl inşa ettiğimizde de ortaya çıktığını söyleyeyim. Ekibim bunu sürekli duymak zorunda kalıyor. Ben de “Sadece ne inşa ettiğimiz değil, bunu nasıl yaptığımız önemli” diyorum. Birlikte çalışma deneyimi, nasıl dinlediğimiz, nasıl meydan okuduğumuz, dürüst ve gerçek konuşmalar için nasıl alan yarattığımız önemli.

Son kullanıcılarımız için empati geliştirmeye yardımcı olması amacıyla kullanmayı sevdiğimiz bir egzersizi paylaşacağım. Ardından bu koşulları nasıl yarattığımıza ilişkin daha felsefi ve genel bir stratejik yaklaşımdan söz edeceğim. İlk egzersiz, muhtemelen birçok ürün yöneticisinin aşina olduğu deneyim haritalamasının temellerine dönmek.

Yeni bir projede müşterilerimizin çoğuyla yaptığımız bir çalışma bu. Basit ama çok güçlü çünkü sizi müşterinin veya hedef kitlenin yerine koyuyor ve onların bakış açısını aklınızda tutarak yolculuğu adım adım incelemenizi sağlıyor. Her an durup şu soruları soruyoruz: Kullanıcı ne düşünüyor? Ne yapıyor? Ne hissediyor? Sürtünme noktalarını ve duygusal yükselişleri ve düşüşleri belirliyoruz.

Ürün yaşam döngüsünü baştan sona bilen müşterilerimizle bile bunu yapmak önemli. Çünkü bu, empati geliştiren bir egzersiz. Çözümlere atlamadan önce bizi gerçek bir insani probleme dayandırıyor; oysa çözümlere atlamak kolay ve eğlenceli.

Bu nedenle bunun hem yeni bir ürüne veya sektöre alışan ekibimiz hem de paydaşların hizalanıp önemli olan şeylere, yani insanlara ve çözmeye çalıştığımız problemlere odaklanması açısından çok yararlı bir temel egzersiz olduğunu düşünüyoruz.

İkinci yaklaşım ise çalışma biçimimizi eleştirme ve ekip olarak karar alma şeklimizle ilgili. Birçok kuruluş gibi düzenli tasarım ve mühendislik değerlendirmeleri yapıyoruz, ancak bunlara çok empatik ve insani bir bakış açısıyla yaklaşıyoruz.

Bir kontrol listesi açıp kutucukları işaretlemek, “İyi görünüyor mu? Gereksinimleri karşılıyor mu? Teknik özelliklere uygun mu?” diye sormak yerine, ilk sorularımızı kullanıcının ve onun ihtiyaçlarının merkezine yerleştiriyoruz. “Bu, kullanıcının problemini anlamlı biçimde çözüyor mu? Sezgisel mi? Tasarımcı çalışmayı açıklamadan anlaşılabilir mi? Bu, insanlara nasıl hissettiriyor? Ve evet, işi ileriye taşıyor mu? Sonuçta kullanıcı için değer yaratıyor mu?” diye soruyoruz.

Çalışmayı değerlendirirken ilk soruların kullanıcıyla başlamasını sağlamak, iş birliğine yaklaşımımızın çok önemli bir parçası. Sonuçta bu, çok empatik ve çalışma biçimimizde son derece bilinçli bir yaklaşım. Metalab’de işe alım yaparken de aynı yaklaşımı benimsiyoruz. Empati bizim için temel bir gereklilik. Tasarımcıların, mühendislerin, ürün yöneticilerinin ve herkesin empatik bir zihniyete sahip olması gerekiyor.

Buna ekleyeceğim son şey şu: İnsanların kullanıcıyı savunduklarını hissetmeleri için koşullar yarattığınızda, masaya yalnızca kişisel bakış açılarını getirmezler; daha nesnel olurlar. Bazen bu, beklenmedik veya kapsam dışı fikirler getirmek anlamına gelir.

Bu anlarda fikirleri hemen susturmamak, meraklı ve açık kalmak çok önemli. Doğru problemi veya doğru kişiyi doğru şekilde ele almak için birbirimize nasıl meydan okuduğumuz, kültürümüzün temel unsurlarından biri.

Hannah Clark: Çalışma biçimiyle ilgili söylediklerini sevdim. İnsani unsurları merkezde tutmak, bu sohbetin tamamında karşımıza çıkacak bir tema gibi görünüyor.

İnsani müdahale ve bağlantının nerede kritik olduğunu, yapay zekânın nerede devreye girmesi gerektiğini biraz daha açmak istiyorum. Yapay zekâ için neyin, insanlar için neyin uygun olduğuna nasıl karar veriyoruz?

Metalab’de ekibinizin çalışma ve liderlik biçimini düşündüğünde, hangi görevin bir robota devredilebileceğine ve neyin insani alanda tutulacağına nasıl karar veriyorsun?

Megan O’Rourke: Soruyu tamamen yeniden çerçevelemek istemem ama bunun çoğu zaman ya o ya da bu olmadığını düşünüyorum. Daha çok, yapay zekâdan ne zaman yararlanacağımızı ve daha derinlere inmek için ne zaman içgörümüze dayanacağımızı bilmekle ilgili.

Büyük, küresel bir spor ürünleri üreticisiyle yaptığımız bir projeden örnek verebilirim. Şirketin dâhilî araç ekosistemini iyileştirmesine yardımcı oluyorduk. Fiziksel üretim yaşam döngüsü boyunca üretim iş akışı gibi şeyleri düşünün. Şirket çok fazla araştırma yapmıştı, ancak gerçekten eksik olan şey biraz netlik, ortak bir yön ve insanların bu girişimi tamamen uygulamaya koymasını sağlayacak duygusal bir bağdı.

Araştırma yığınlarını anlamlandırmamız ve geri bildirimleri kümelendirmemiz gerektiği için işe yapay zekâdan yararlanarak başladık. Ancak yapay zekâ, bu ürünlerin son kullanıcılarında oluşan duyguyu gerçekten yakalayamadı. Sonuçta paydaşlarımız için önemli olan buydu. İş gerekçeleri zaten vardı; ancak tüm bu bozuk araçların neden bu kadar büyük bir hayal kırıklığı yarattığını anlamaları gerekiyordu.

Yapay zekâ destekli çalışmanın büyük bölümünü bir kenara bıraktık ve sahaya çıktık. Haftalar boyunca düzinelerce kullanıcı grubuyla sahada vakit geçirerek neyin işe yaradığını ve neyin yaramadığını gerçekten anlamaya çalıştık. İşini yapmakta zorlanan birinin yanında oturma fırsatınız olduysa, bu senaryolarda söylediğimiz gibi işin kendisinin geçici çözüm hâline geldiğini görürsünüz. Bu, çok derin bir empati ve anlayış oluşturuyor ve çok daha anlamlı içerikler elde etmemizi sağladı.

Hikâye anlatımı amacıyla kullanabileceğimiz çok iyi alıntılar elde ettik. İnsanların karşılaştıkları zorluklardan yakınırken seslerindeki hayal kırıklığını duyabiliyordunuz. Videolar çektik; insanların günlük işlerini geçici çözümlerle nasıl yürüttüğünü görebiliyordunuz.

Birinin normalleştirdiği bir problem üzerinde çalışırken yanına oturmanın getirdiği içgörü ve empati anları gerçekten çok değerli. Böyle bir durumda kendinizi o deneyimden ayıramıyorsunuz. Sonunda bunlar, paydaş grubumuza aktardığımız hikâyenin temel dayanakları hâline geldi.

Problemin yüksek duygusal ağırlığını, bu insanların her gün yaptığı işleri ve işlerine ilişkin hislerini düşündük. Aynı zamanda paydaşların ekiplerinin yaşadığı zorlukların etkisini, bu insanların gerçek deneyimleri üzerinden gerçekten anlamalarını sağlayacak hikâye anlatımı ihtiyacını da göz önünde bulundurduk.

Uzun lafın kısası, bizim için bu nadiren ya o ya da bu oluyor. Daha çok yapay zekânın kullanılabileceği doğru anları bulmak ve sınırlılıklarını fark ettiğimizde daha insani yaklaşımlara dönmeye açık kalmakla ilgili.

Hannah Clark: Bu çok güzel bir cevap. İçinde pek çok şey var.

Esnek yaklaşımını takdir ediyorum. Sahada araştırma yapabilmenin ve ürününüzün etkilediği insanlarla kişisel olarak bağlantı kurabilmenin güzelliğiyle çok iyi örtüşüyor. Bir kişinin bunu nasıl deneyimlediğini gerçekten yakından görmenin yerini hiçbir şey tutmuyor.

Verileri ayrıştırıp genel içgörüler elde ettiğinizde, gerçek etkiyle aranızda büyük bir mesafe oluyor. Kullanıcı tarafında olsaydınız görebileceğiniz şeylerden kopuyorsunuz.

Bunu şöyle özetliyorum: Yapay zekâya ayrıştırma, düzenleme ve bilgileri anlaşılır hâle getirme konusunda yaslanacak kadar esnek olabilirsiniz. Ancak yorumlayıcı rolü üstlenmek ve gerçek etkinin ne olduğunu anlamak için insanlara daha çok güvenmeniz gerekir. Kullanıcının acı noktasını yakından anlamadığınızda, verilerin sunuluş biçimi bazı şeyleri gözden kaçırmanıza neden olabilir.

Megan O’Rourke: Kesinlikle. Büyük veri yığınlarına yalnızca bakarsanız, ses kayıtlarından gelen nüansları kaçırırsınız. Saha araştırması özetlerinin bir kısmında yapay zekâdan yararlanmayı denediğimizde alıntıların yanlış kişilere atfedildiğini ve duyguların fazlasıyla düzleştirildiğini gördük. Aynı yankıyı yaratmıyordu.

Bu nedenle “Tamam, buraya kadar yapay zekâdan yararlanabildik ama farklılaştırıcı unsur ne? Etkileyici hikâye noktası ne?” deme anını benimsemek önemli. Daha önce söylediğimiz gibi, bunu etkileyici ve insani bir şekilde nasıl aktaracağımızı anlamak ve yapay zekânın hızlandırdığı şeylerin üzerine inşa etmek, farklılaştırıcı unsur olmaya devam edecek.

Hannah Clark: Bu bana kendi deneyimimi hatırlattı. Ben de pazarlama geçmişinden geliyorum ve bir tarım müşterimiz vardı. Bunun dijital ürünlerle de bağlantılı olduğuna söz veriyorum. Pazarlama stratejimizde yalnızca doğrudan sonuçlara güveniyorduk. “Ne tür sonuçlar bekleyebilirsiniz? Bölgenizdeki ortalama müşteri hangi sonucu alıyor?” diye konuşuyorduk. Ürünün sonuçlarını satarken tamamen veri odaklı ve düzleştirilmiş bir yaklaşım benimsiyorduk.

Ürünün kullanıldığı çiftliklere gitme ve ürünleri doğrudan kullanan ailelerle ve topluluklarla röportaj yapma fırsatım oldu. Çözümünüze bağlı olarak bu, ortalama kullanıcıdan çok daha insani bir deneyim olabilir.

Hutterite kolonilerinden birinde vakit geçirme fırsatım oldu. Amerika Birleşik Devletleri’ndeki Amiş topluluklarıyla bazı benzerlikleri var. Toprakla iç içe yaşıyorlar, her şeyi el yapımı ve sıfırdan üretiyorlar; teknoloji kullanımı düşük bir topluluk. Bir ürünün gerçek etkisini görmek inanılmazdı.

Veri odaklı bir kampanyada yalnızca küçük ondalık noktalar olarak göreceğimiz sonuçların gerçek hayatta ne anlama geldiğini görmek, pazarlamacı, ürün çalışanı veya o çözümün arkasındaki kişi olarak düşünme biçiminizi tamamen değiştiriyor. İnsanların günlük yaşamını gerçekten etkileyen bir teklif sunduğunuzu anladığınızda, onlarla empati kurma ve ihtiyaçlarına göre ürün geliştirme ve strateji oluşturma biçiminiz yeniden şekilleniyor.

Artık yalnızca satın alıp sonuç alan müşteriler değiller. Sunduklarınızdan her gün gerçekten etkilenen insanlar. Herkesin böyle uygulamalı bir deneyim elde edecek kadar şanslı olmadığını düşünüyorum. Ancak kullanıcılara yaklaşmanın ve onlarla vakit geçirmenin yollarını bulmak çok değerli. Yolculuğu onların bakış açısından görmek ve sürtünme noktalarının çevrelerindeki pek çok insanı nasıl etkilediğini gerçekten anlamak gerekiyor.

Neyse, benden küçük bir hikâye saati.

Megan O’Rourke: Buna bayıldım. Bu deneyimi anlatırken sesindeki özeni ve bunun sende bıraktığı etkinin hâlâ devam ettiğini duyabiliyorum. Yapay zekâ bunu yapamaz. Yapay zekâ umursamayacak.

Derin bir biçimde umursamayacak. Bir kalbi yok. Elbette geçmişe bakıp “Bu neydi?” diye hatırlayabilirsin; ancak senin az önce paylaştığın aynı özeni ve inancı taşıyamaz. Özellikle uzaktan çalışılan bir kültürde bunun her zamankinden daha önemli olduğunu düşünüyorum.

Birçoğumuz dağıtık ekiplerde çalışıyoruz. Her gün son müşterilerimizin yanında değiliz. Yüz yüze geçirilen anlara ve bağlantıya öncelik veriyoruz çünkü bunlardan giderek daha azına sahibiz. Çiftçilerin her gün kullandığı ürünlerle birlikte bir hafta sahada vakit geçirmek daha fazla para ve zaman gerektirebilir. Bunun için iş gerekçesi oluşturmanız gerekebilir, ancak bu inanılmaz derecede değerli bir zaman kullanımıdır çünkü o deneyimi kalbinizde taşırsınız ve derinden önemsemeye başlarsınız.

Bence bu, hem paranın hem de zamanın çok iyi harcanmasıdır.

Hannah Clark: Katılıyorum. Bu çağın ham üretkenlik ile gerçekten müşteri odaklı ve sonuç odaklı olmak arasındaki farkı görünür kıldığını düşünüyorum. Bu bağlamda sonuç odaklı olmak, “Yaptığım şey gerçekten ulaşmaya çalıştığım insanlarla bağlantı kuruyor mu? İnsanların problemlerini kökünden çözüyor mu?” sorularını sormak anlamına geliyor.

Bir şeyleri çok hızlı yayımlayabilir, döngüleri hızlandırabilir ve pek çok işi yapabiliriz. Ancak ulaşmaya çalıştığımız insanlarla gerçekten bağlantı kurmuyorsa ve onların problemlerini kökünden çözmüyorsa, bu üretkenlik ucuz kalır.

Megan O’Rourke: Peki değerli mi?

Hannah Clark: Kesinlikle. Tam olarak öyle. O hâlde biraz pratik konuşalım. Yapay zekâyı her şeye entegre etmeye çok istekli müşterilerle çalışıyorsanız, bir müşterinin ürününde yapay zekâ araçlarından ne zaman yararlanılmasını, ne zaman insan odaklı bir süreç izlenmesini önerdiğinizi belirlemek için hangi çerçeveyi kullanırsınız?

Megan O’Rourke: Kendimize genellikle üç soru soruyoruz. Ancak bunları açıklamadan önce Metalab’in yaklaşık 20 yıldır faaliyet gösterdiğini ve pek çok teknoloji dalgası gördüğümüzü hatırlatmak isterim.

Her zaman bir heyecan dalgası olur. Bir şeyler öne çıkar: Web3, mobil öncelikli tasarım, şimdi de her şey yapay zekâ. Düzenli olarak yaptığımız konuşmalarda kendimize teknolojinin tek başına önemli olan şey olmadığını hatırlatıyoruz. Asıl soru, olumlu sonuçlara doğru ilerleyip ilerlemediğimiz.

Bu sözü baş tasarım yöneticimiz Sarah Vienna’ya atfedeceğim. Kendisi tam anlamıyla harika biri. Çok doğrudan ve yapıcı bir sorusu var: “Bu ürünün, özelliğin veya unsurun gerçekten var olması gerekiyor mu?”

Asıl soru şu: Gerçek bir ihtiyacı olan gerçek insanlar için gerçek bir problemi çözdüğü için mi bir şey inşa ediyorsunuz, yoksa trend olduğu ve kullanılabileceği için mi?

İkinci soru, yapay zekâ gerçekten bu iş için doğru araç mı? Deneyimi daha hızlı, daha iyi, daha akıllı ve umalım ki daha etkili hâle getiriyor mu? Yoksa ondan empati kurmak veya güven inşa etmek gibi iyi olmadığı bir şeyi yapmasını mı istiyoruz?

Üçüncü soru ise yanlış yaparsa riskin ne olduğu. İçerik etiketleme gibi düşük riskli bir çıktı için “Elbette, risk düşük” diyebilirsiniz. Ancak sonuçta doğruluğu, birinin anlaşıldığını hissetmesini veya reddedilmiş hissetmesini etkileyen bir şey söz konusuysa, bunun gerçekten kullanılması gerekip gerekmediğini sorgulamak ve doğrulamak gerekir.

Bu nedenle “Bunun var olması gerekiyor mu ve neden?” sorusu bize yapay zekânın asla bir şeyin inşa edilmesinin tek nedeni olmaması gerektiğini hatırlatıyor. Yapay zekâ işi güçlendirmek ve daha iyi çalışmasını sağlamak için kullanılmalı.

Hannah Clark: Bunu çok sevdim. Kolayca gözden kaçabilecek çok önemli bir yaklaşım ve soru hattı.

Uzun zaman önce, etik ürün tasarımı konusunda uzmanlaşmış bir şirkette çalışan Samantha Gonzalez ile konuşmuştuk. Süreçlerinin önemli bir parçası, müşterilerle doğaçlama egzersizleri yapmalarıydı. Onun kullandığı soru şuydu: “Ürününüzün kötü ikizi nedir?”

Bu, etik açıdan zayıf noktaları, gözden kaçan alanları ve “Bunun gerçekten var olması gerekiyor mu?” sorusunu farklı bir biçimde incelemeye yarıyordu. “Bu iyi bir şey mi?” diye düşünmenizi sağlıyordu.

Bu, senin anlattığın süreci hatırlatıyor. Üstelik bu konuşma yapay zekâ sohbet robotu hâline gelmeden çok önce gerçekleşmişti. Şimdi bu teknoloji konusunda büyük bir heyecan var. Bazen heyecanın içine kapılıp bu şeylerin doğurabileceği sonuçları düşünmüyoruz.

Umarım herkes bu süreci zamanla benimser.

Megan O’Rourke: Bunu başka ürünleri kullanırken muhtemelen sen de deneyimlemişsindir. Bu örneği kullanabilir veya kullanmayabilirsin; şirketin adını vermeyeceğim. Yaklaşık on yıldır kullandığım bir ürünü düşünüyorum.

Bu ürünü çok seviyorum, sadık bir kullanıcısıyım. Bir gün yapay zekâ özelliği kullanıma sunuldu ve bence hedefi tamamen ıskaladı. Bu bir fitness takip uygulaması. Hafta sonu yaptığım bir yürüyüşü yükledim ve açıkça sırtımı sıvazlamak amacıyla hazırlanmış güzel bir yapay zekâ özeti aldım: “Harika, daha önce yapmadığınız yeni bir yürüyüş. Harika yükselti…”

Bunların hepsi doğru olsaydı güzel olurdu. Ancak hiçbir bilgi doğru değildi. Uygulamanın sadık bir kullanıcısı olduğum için bu durum beni gerçekten hayal kırıklığına uğrattı. Doğru olmayan içerik gördüm; içerik çok genel ve konuyla ilgisiz hissettirdi.

Artık bu uygulamaya güvenebilir miyim? Yoksa her şeyi genel hatlarıyla mı ele alacak? Küçük ve kişisel bir örnek olabilir ama burada neyin tehlikede olduğunu gösteriyor. Sadık kullanıcılar yapay zekâ özelliğiyle bağ kuramadığında güvenilirlik aşınıyor. Uygulamayı hâlâ kullanıyorum, ancak artık o yapay zekâ özetini görmezden gelmek istiyorum.

Bana hiçbir değer sunmuyor ve “Bunun gerçekten var olması gerekiyor mu? Bir ihtiyacı çözüyor mu veya kullanıcıya fayda sağlıyor mu?” testini geçemiyor. Hatta tam tersine, faydadan çok zarar veriyor.

Hannah Clark: Ben de kullandığım ürünlerde benzer tepkiler verdim. Ayrıca ortaya çıkan bazı ürünlerde teknolojinin kötüye kullanılma ihtimalinin, ürünün dışında kalan insanlar için çok açık olduğunu düşünüyorum.

İsim vermeyeceğim. Gördüğüm çözüm, bir kişinin sesinden çok kısa bir örnek alarak şu anda yaptığımız şeye benzer sesli içerikler üretmekti. İçerik üreticilerinin ölçeklenmesine, daha fazla içeriği daha hızlı ve daha az zaman harcayarak üretmesine yardımcı olma değer önerisini anlayabiliyorum.

Sanki sohbet etmek için harcadığımız zaman boşa gidiyormuş gibi. Oysa bence işimin en iyi kısmı bu. Değer önerisini anlayabiliyorum, ancak bunun kötüye kullanılma potansiyeli üretkenlik açısından sunduğu değeri gölgede bırakıyor mu diye düşünüyorum. Gerçek sohbetler gerçekleştirmek yerine bunları dışarıya yaptırmamız iyi bir şey mi?

Bunlar kendime sorduğum sorular. Heyecanın, sağduyu katmanını kaybetmemize yol açmasından söz ederken kastettiğim de bu. Bir kişinin sesinden küçük bir örnek alıp onu istediğimiz şekilde çoğaltabilmemiz gerçekten iyi bir şey mi, emin değilim.

Megan O’Rourke: Bunun var olması gerekiyor mu?

Hannah Clark: Bunun var olması gerekiyor mu? Evet.

Megan O’Rourke: Daha da önemlisi, var olmayı hak ediyor mu? Temel bir “neden” var mı ve bunun karşılığında neyi feda ediyoruz? İkimizin de sevdiği o eksiksiz sohbeti elimizden mi alıyor?

Hannah Clark: Evet, o eksiksiz sohbeti.

Megan O’Rourke: Var olmayı hak etmiyor.

Hannah Clark: Kesinlikle. Şu anda içinde bulunduğumuz dönemde inşa ettiğimiz ürünlerin yaşadığımız dünyayı gerçekten ve görünmez biçimlerde şekillendirdiğini düşünüyorum. Bugün aldığımız ürün kararları yalnızca paydaşlar için ne tür değer yaratıp yaratmadığımızla ilgili değil.

Aynı zamanda gelecek nesiller ve yakın gelecekte kendimiz için nasıl bir değer ve kültürün temelini attığımızla da ilgili. Bize verilen bu önemli güç nedeniyle artık kendimize daha büyük sorular sormamız gerekiyor.

Bu biraz felsefi bir alana kayıyor ama yapay zekânın burada cevap olup olmadığını, yoksa çöpe atılması gereken bir yola mı saptığımızı sorgulamak önemli. Şimdi ürün tasarımında hikâye anlatımından söz edelim.

Yapay zekânın ortaya çıkışı anlatıya ve hikâye anlatımına yaklaşımımızı elbette değiştirdi. Yeni bir ürün geliştirirken insan hikâye anlatımını nasıl kullanıyorsunuz? Sıfırdan ürün geliştirdiğinizi söylemiştin. İnsan hikâye anlatımını bir ürünün ilk geliştirme sürecine nasıl taşıyorsunuz?

Megan O’Rourke: Bu, sohbetin daha önceki bölümüne bağlanıyor. Aradaki çizgiyi birleştiriyoruz. Bizim için hikâye anlatımı her zaman tasarım sürecimizin bir parçası oldu. Yüz sayfalık sunumlar hazırlamak yerine prototipi göstermeyi ve deneyimi hayata geçirmeyi savunduk.

Yapay zekâ çalışmalarımızın belirli bölümlerini kesinlikle hızlandırdı. Bir şeyleri daha hızlı sentezlememize veya kalıpları daha çabuk fark etmemize olanak tanıyor. Ancak neyin, nasıl ve ne zaman yapılacağına ilişkin nüans ve takdir yeteneği insan empatisine dayanıyor.

Metalab’de çok farklı müşteri türleriyle çalışıyoruz. İki kişilik bir kurucu ekibiyle çalışma biçimimiz, büyük bir kuruluşla ortaklığımızdan çok farklı. Örneğin iki kişilik bir kurucu ekip büyük bir sunumun tamamını izlemek ister mi? Hayır. Figma’yı açıp prototipi incelemek, hafif bir anlatı eşliğinde ilerlemek ve süreç içinde konuşup açmak isterler.

Bazen canlı olarak fikir üretiriz çünkü onlar için işe yarayan yöntem budur. Bu, paydaş görüşmeleri ve kuruluşlarının çalışma biçimini anlamakla ilgili. Mükemmel biçimde kurgulanmış bir hikâye anlatımına ihtiyaç duymazlar.

Buna karşılık, büyük kuruluşlarda yer alan ve daha geniş paydaş ekiplerini sürece dâhil etmek zorunda olan ürün ekipleriyle çalışırken sunumların ve hikâye anlatımının hazırlanmasına büyük özen gösteririz. Her karar için güçlü biçimde savunulabilir pozisyonlar ve gerekçeler oluştururuz.

Bu; deneyim, sezgi ve empati yoluyla gelişen bir anlayış. Bir ajansta çok farklı aşamalardaki müşterilerle çalışma fırsatımız olduğu için süreci ve yaklaşımı uyarlamak, bence insan odaklı olan taraf.

Temel bir sürecimiz var, ancak proje ekibinin derinden önemsemesine ve şu kritik soruları sormasına güveniriz: Bu kitle için, bu paydaş ihtiyacı için ve ulaşmayı umduğumuz hedefler için en uygun yöntem ne? İnsan empatisinin “nasıl”, “ne” ve “ne zaman” sorularına yönelik uyarlamayı yönlendirdiğini düşünüyorum.

Hannah Clark: Bunu biraz daha derinleştirelim. Bu empatik yaklaşımın bir içgörüyü veya çözümü yalnızca bu tür bir ortak çalışma yoluyla ortaya çıkardığı belirli bir örnek paylaşabilir misin?

Megan O’Rourke: Elbette. Tally Health adında çok ilginç bir müşterimiz var.

Uzun ömürlülüğe odaklanan bir şirket ve evde biyolojik yaş testi ile sağlık önerileri sunuyor. Sağlığı konusunda son derece tutkulu pek çok insanla çalışıyorlar. Bize geldiklerinde ellerinde çok fazla mevcut araştırma vardı. Hangi problemleri ve kimler için çözdüklerine dair güçlü bir kanaatleri bulunuyordu.

“Doğrudan tasarıma geçelim” dediler. Ancak ekibimiz eksik bir katman olduğunu hissetmeye devam etti. Nesnel olarak tüm verilere sahiptik, fakat davranışsal “neden” bağlamını kaçırıyorduk. İlk araştırma ve prototipleme çalışmalarıyla işe koyulduk ve sonuçların nasıl sunulacağını simüle etmeye başladık.

Testinizi gönderdiğinizi ve sonuçlarınızı aldığınızı düşünün. Biyolojik yaşınızla ilgili bu, duygusal ve zaman zaman yüzleştirici bir deneyim olabilir. Biyolojik yaşından daha genç olduğunu öğrenen insanların kendilerini doğrulanmış hissettiğini gördük. “Doğru yaşam ve sağlık seçimlerini yapmışım” diye düşünüyorlardı.

Biyolojik yaşından daha yaşlı çıkan kişilerde ise korku, utanç ve bazen inkâr gibi bir dizi duygu oluşuyordu. Buradaki fark yalnızca sayı değil, zihniyetti. “Olumsuz” veya zor sonuçlar alan kişilerin bile değişmeye motive olduğunu gördük.

Veriler oradaydı ama davranışın anlaşılması gerekiyordu. Bu, üründe büyük bir özelliğin ortaya çıkmasını sağlayan çok etkili bir içgörü oldu: kişiselleştirilmiş sağlık planları oluşturmak. İlginç olan, bunun ilk yol haritasında yer almamasıydı.

Araştırmadaki bulguları gördüğümüzde bu özellik deneyimin temel taşlarından biri hâline geldi ve ürün içindeki başlıca elde tutma unsurlarından biri oldu. Yalnızca verileri takip etseydik bu nüansı kaçıracaktık. İçgörüyü ortaya çıkaran şey empati ve insani yaklaşımdı; tasarım ekibimiz de bunu ürün içinde anlamlı ve etkili bir unsura dönüştürebildi.

Hannah Clark: Bu harika ve çok özlü bir örnek. Ayrıca bunu keşfetmenin ne kadar büyük bir şey olduğunu da düşünüyorum çünkü ürün portföyü ve ürünün gelecekte nasıl gelişebileceği konusunda yepyeni yollar açıyor. Empati odaklı bu süreç sayesinde keşfedilmiş çok büyük bir unsur. Bence inanılmaz bir örnek.

Burada çok zamanını aldık; konuştuk, farklı yerlere gittik. Ama bu konuya gerçekten tutkuyla bağlı olduğumuz belli.

Megan O’Rourke: Tutkuluyuz. Bu konu hakkında çok tutkuluyuz.

Hannah Clark: Kesinlikle. Bunun net olmasına sevindim. Ürün liderliği tarafına dönmek istiyorum çünkü bizi dinleyen pek çok ürün lideri var. Hepimiz yapay zekâ destekli üretkenliği korurken insani dokunuşu nasıl sürdüreceğimizi ve organizasyonlarımızın insani bileşenlerine nasıl odaklanacağımızı anlamaya çalışıyoruz.

Önümüzdeki hafta ekiplerde uygulamaya başlayabilecekleri üç somut adım olarak ürün liderlerine ne önerirsin?

Megan O’Rourke: Bunlar basit şeyler. Denemek için çok fazla onay gerektirmiyor; hemen uygulayabilirsiniz.

İlki, yalnızca istatistikleri değil, bir hikâyeyi paylaşmak. İnsani sesi, bir alıntıyı, ham bir videoyu veya kısa bir ses kaydını bir sonraki baskı ya da ekip değerlendirmesine taşımanın öneminden söz ettik. Bunun kendi başına konuşmasına izin verin. Geniş ekibinizin yalnızca büyük veri yığınlarını görmek yerine problemi oturup hissetmesini sağlamak çok önemli.

İkincisi, benim için biraz kişisel ama her hafta bir an yaratıp kontrol etmek veya geri bildirim vermek. “Geri bildirim cumaları” adını verdiğim küçük bir uygulamam var. Size uyan sıklıkta yapabilirsiniz. Resmî olması gerekmiyor; bir ekip üyesiyle kısa bir görüşme yapmak veya ekip üyelerine küçük bir takdir notu göndermek bile çok işe yarar.

Yapay zekâ günlük toplantıları ve benzeri şeyleri takip etmeye yardımcı olabilir, ancak takdir ve iletişime geçme işi sizden gelir. Bu kolay uygulanabilir bir adım. Özellikle cuma günü haftayı böyle tamamlamak iyi hissettiriyor.

Üçüncüsü, buna empati değerlendirme çerçevesi diyeceğim. Değerlendirmeleriniz için ürün incelemelerine getirmek istediğiniz sorulardan oluşan bir liste hazırlayın. Yol haritası kararlarınızı kullanıcı odaklı sorularla şekillendirin: Bu, kullanıcının problemini anlamlı biçimde çözüyor mu? Bunun var olmayı hak ediyor mu? Kullanıcı bu anda nasıl hissedebilir?

Bu soru hattı, konuşmayı “Bunu inşa ettik mi veya doğru mu inşa ettik?” sorusundan “Doğru nedenle doğru şeyi mi inşa ediyoruz?” sorusuna taşır.

Mesele yapay zekâyı kullanmamak değil; onu bilinçli kullanmak ve en önemli şeylere, yani insani bağlantı anları yaratmaya kapasite ayırmak için yapay zekâdan yararlanmak.

Hannah Clark: Çok güzel ifade ettin. Megan, bugün bana katıldığın için çok teşekkür ederim. Harika bir sohbet oldu. Her yere gittik; rahatlatıcı, empatik ve çok güzeldi. İnsanlar çevrim içi olarak seninle iletişimi nasıl sürdürebilir?

Megan O’Rourke: İnsanları kesinlikle metalab.com adresini takip etmeye davet ediyorum. Bu, tüm portföyümüzü görebilecekleri yer. Yeni çalışmalar ve portföy güncellemelerinden haberdar olmak için bizi LinkedIn veya Instagram’da da takip edebilirler.

Bana gelince, beni LinkedIn’de bulabilirsiniz. İnsanlarla bağlantı kurmaktan memnuniyet duyarım.

Hannah Clark: Harika. Seninle bağlantı kurmak çok güzeldi ve zaman ayırdığın için çok teşekkür ederim.

Bizi dinlediğiniz için teşekkürler. Daha fazla harika içgörü, nasıl yapılır rehberi ve araç incelemesi için theproductmanager.com/subscribe adresinden bültenimize abone olun. Bunun gibi daha fazla sohbeti, podcast’lerinizi dinlediğiniz her yerde The Product Manager’a abone olarak dinleyebilirsiniz.