Yapay Zekâ Odaklı Ürünlere Liderlik Etmek İçin 2026 Rehberi

Hannah Clark: İyi ya da kötü, sektör olarak bulunduğumuz nokta şu. Şu anda yapay zekâ geliştirmenin demokratikleşmesi, eskiden aylarca mühendislik kaynağı gerektiren şeylerin artık bir öğleden sonra içinde prototiplenebileceği anlamına geliyor. Ve elbette, daha hızlı ürün göndermek daha fazla rekabet baskısı demek; bu da öne çıkmamız gerektiği anlamına geliyor. Değil mi? Evet. Ancak bunu söylemek yapmaktan daha kolay, çünkü yalnızca ürün geliştirme için yepyeni bir yol haritasıyla çalışmıyoruz; aynı zamanda yıllardır dayandığımız dağıtım yöntemlerinde yaşanan büyük bir dönüşüme de uyum sağlıyoruz. Tüm bunların arasında, mevcut kullanıcı davranışları önümüzdeki yıl içinde büyük ölçüde ve sık sık değişecek olan müşterilerimize de odaklanmamız gerekiyor.

Bakın, size zaten bilmediğiniz bir şey söylediğimi biliyorum. Ancak bir ürün lideri olarak şu an şunu kabul etmek istiyorum: Siz harikasınız. Bu iş sürekli değişiyor ve her zaman zor; siz ise bunu başarıyorsunuz. Artık bu işi gerçekten çok iyi yaptığınızı ortaya koyduğumuza göre, önümüzdeki yılın en önemli zorluklarıyla nasıl başa çıkacağınızdan söz edelim.

Bugünkü konuğum, giderek kalabalıklaşan bir pazarda yapay zekâ odaklı araçlar geliştirirken tüm bu zorlukların üstesinden gelen Webflow’un Ürün Direktörü Rachel Wolan. Rachel, Dropbox’ın ana iş birimine liderlik etmek de dâhil olmak üzere 20 yılı aşkın ürün deneyimini beraberinde getiriyor ve şu anda Webflow’un yapay zekâ odaklı bir dijital deneyim platformuna dönüşümünü yönetiyor.

Bir pazara girmeden önce sorulması gereken kritik soruları, gerçek fırsatın neden çoğu zaman pazarın alt kısmında değil üst kısmında bulunduğunu ve rakiplerin gerçekten neyi tekrarlayamayacağını nasıl belirleyeceğinizi duyacaksınız. Hemen başlayalım.

The Product Manager Podcast’e tekrar hoş geldiniz. Bugün Webflow’un Ürün Direktörü Rachel Wolan ile birlikteyim.

Rachel, bugün nasılsın?

Rachel Wolan: Harikayım. Burada olmak çok güzel.

Hannah Clark: Bize biraz geçmişinden ve bugün Webflow’da bulunduğun noktaya nasıl geldiğinden söz ederek başlayabilir misin?

Rachel Wolan: Yıllar önce, 16 yaşındayken, bunu görebiliyor musun bilmiyorum ama Dreamweaver’da hata ayıklayan bir yazılım mühendisi olarak başladım.

Sonra Webflow’un neredeyse modern bir Dreamweaver gibi olduğunu fark ettim. Ürün yönetimi alanında, birçok farklı girişimde çalışarak yetiştim. Webflow’dan önce üç buçuk yıl boyunca Dropbox’ta ana iş biriminin genel müdürü olarak görev yaptım. Kariyer çizgimin temelinde birkaç farklı çalışma alanı var.

Bunlardan biri, uygulamalı yapay zekâ problemleri üzerinde çalışmak. Yapay zekânın aslında yalnızca makine öğrenmesi ürünleri anlamına geldiği dönemde, Talkdesk’te bu alanda çalışmaya başladım. Üretken yapay zekâ ürünleriyle bu yeni nesle geçmek gerçekten çok keyifli oldu. Şimdi Webflow’da Ürün Direktörü olarak bütün gün bunları düşünme fırsatım var.

Gerçekten heyecan verici bir dönem ve burada olmaktan mutluyum.

Hannah Clark: Evet. Şimdi, sahip olduğumuz ve çok şeyi mümkün kılan tüm bu harika üretken yapay zekâ araçlarıyla farklılaşmanın inceliklerine gireceğiz. Daha önce mümkün olmayan şeyleri mümkün hâle getiren bu araçlar, yazılım geliştirmeyi temelde nasıl düşündüğümüzü büyük ölçüde değiştirdi.

Peki senin gibi bu alanı değerlendiren ürün liderleri için, pazara girmeye karar vermeden önce sormamız gereken kritik sorulardan bazıları neler?

Rachel Wolan: Bence soruların çoğu aynı, ancak bazıları farklı. Aynı kalan sorulardan biri şu: Bu ürünün var olması gerekiyor mu?

Kullanıcıların bugün güvenle yapabildikleri şeylerde gerçek bir boşluk var mı? Ve sizin rekabet avantajınız nerede? Bence kendinize her zaman sormanız gereken temel soru bu. Gerçek bir ihtiyacı mı çözüyoruz? Gerçek bir problem mi bu? Dünyaya getirdiğiniz şey bir vitamin mi, yoksa ağrı kesici mi?

Her zaman sorduğum sorulardan biri de şu: İnsanlar bu ürünü nasıl keşfedecek? Günün sonunda bu gerçekten bir dağıtım sorusu. Dolayısıyla dağıtım avantajınız nedir? Bunlar her zaman sormanız gereken sorular. Ancak bu çağda farklı olabilecek başka sorular da var: Yapay zekâya daha özgü yeni dağıtım mekanizmaları var mı?

Bir sonraki model çıktığında bu ürün hâlâ önemini koruyacak mı? Bir sonraki model çıktığında ürün daha mı iyi olacak? Değişken bir zemin üzerine mi inşa ediyorsunuz? Ardından, her zaman sormanız gereken en önemli ve bugün yanıtlaması bazen daha da zor olan soru geliyor: Rakiplerin kolayca tekrarlayamayacağı neye sahipsiniz?

Bunun yine farklılaşmaya dayandığını düşünüyorum. Özellikle de çok sayıda farklı yapay zekâ odaklı ürün geliştirip kullanıma sunduğumuz şu dönemde bunu çok düşünüyoruz.

Hannah Clark: Kesinlikle. Araçların ve geliştirme kapasitesinin demokratikleştiğini gördüğümüz şu dönemde, özellikle son soru oldukça ilginç.

Hâlihazırda yerleşik oyuncuların bulunduğu bir alana girmekten biraz söz edelim; bu, geçmişte senin de karşılaştığın bir durum. Kızıl bir okyanusa girerken farklılaşmaya nasıl yaklaşıyorsun? Rakiplerine karşı nasıl kazanabileceğini belirlemek için, senin deyiminle vitamin ile ağrı kesici ayrımını yapmak üzere hangi çerçeveleri kullanırsın?

Rachel Wolan: Çoğu pazarda genellikle hem kızıl okyanus hem de mavi okyanus bulunduğunu düşünüyorum ve çoğu zaman yeterince anlaşılmayan nokta da bu. Kızıl okyanus çoğunlukla pazarın alt kısmında ortaya çıkar; buraya girmek biraz daha kolaydır. Mavi okyanus ise çoğu zaman pazarın üst kısmındadır; buraya girmek daha zordur ancak sonunda çok daha bağlı müşteriler ortaya çıkar.

Benim bunu düşünme biçimlerimden biri şu: Son kullanıcılar çoğu zaman tam olarak aynı problemi çözmeye çalışır. Peki bu son kullanıcılar nerede? Bizim örneğimizde küçük ve orta ölçekli işletmelerde mi çalışıyorlar, yoksa bağımsız çalışan serbest çalışanlar mı? Ya da daha büyük bir şirkette, bir ekipte çalışıp bir şey başarmaya mı uğraşıyorlar?

Temel olarak düşünülmesi gereken konu segmentasyon. Yeni ve temelde kalabalık bir pazara girmeye çalışırken sıkça düşündüğüm ikinci şey şu: Ürünüm bugün hangi konuda güçlü ve insanlar ürünü hangi amaçla satın alıyor? Bu, farklılaşmamıza katkı sağlar mı?

Bizim durumumuzda, kullanıma sunulmak üzere olan yeni bir yapay zekâ ortak üretim ürünümüz var. Ortak üretim, uygulama oluşturmak için oldukça popüler hâle gelen bir ürün alanı. Geriye dönüp baktığımızda şunu söyledik: Gerçek problem yalnızca bir prototip oluşturmak değil. Bir model, etrafında herhangi bir aracı ya da çerçeve olmadan da bunu kendi başına yapabilir.

Ancak en büyük zorluk, modelin bugün başardığı yüzde 80-90 seviyesinden yüzde 100’e çıkmak. Üretime nasıl geçeceksiniz? Güvenliğe ve gerekli koruyucu önlemlere sahip olduğunuzdan nasıl emin olacaksınız? Keşfedilebilir olduğunuzdan nasıl emin olacaksınız? Bizim durumumuzda uygulamalar oluşturuyoruz; dolayısıyla bunların SEO, yani Arama Motoru Optimizasyonu veya AEO, yani Yanıt Motoru Optimizasyonu aracılığıyla keşfedilebilir olması gerekiyor.

Bunların büyük bölümü, bir uygulamanın markaya uygun görünmesini nasıl sağlayacağımızı düşünmekle ilgili. Marka tasarım sisteminizi kullanıyor musunuz? Bu sistem değiştiğinde otomatik olarak güncelleniyor mu? Platformunuzu benzersiz kılan temel farklılaşma unsurları neler? Asıl bunları düşünmemiz gerekiyor.

Ardından şu soruyu sormalıyız: Bu yapay zekâ odaklı ürün, temel yetkinliklerden yararlanıyor mu?

Hannah Clark: Şu anda gördüğümüz bazı araçlardan söz etmek istiyorum. Piyasaya çıkan yapay zekâ kodlama araçları veya az kodlu, kodsuz araçlar sizi sıfırdan yüzde 80 seviyesine taşıyor; ancak bugün bu araçlarla elde edebileceğiniz sonuçlarla gerçekten üretime hazır sonuçlara ulaşmak arasında pazarda ciddi bir boşluk olduğunu görüyoruz.

Bu fırsatı şu anda çözülmesi gereken bir alan olarak görmenizi sağlayan hangi pazar sinyaliydi ve bu sinyal ürün stratejisini nasıl şekillendirdi?

Rachel Wolan: Öncelikle, daha önce hiç kod yazmamış birçok farklı insanın kod yazmaya başladığını gördük. Webflow’un misyonuna bakarsak, belki bir adım geri çekilip Webflow’un ne olduğundan söz edebilirim.

Webflow, yapay zekâ destekli, yerel dijital deneyim platformudur. Marka işletim sistemimizi kullanarak her türlü dijital deneyimi hayata geçirmenize yardımcı oluruz. Bu; içerik yönetim sisteminiz, tasarım sisteminiz ve temelde web sitesi oluşturmanız, bu web sitesindeki içeriği yönetmeniz ve ardından içeriği optimize etmeniz anlamına gelir.

Bunu düşünmeye başladığımızda şunu fark ettik: Ürün yöneticileri gibi birçok kişi prototipler oluşturmaya başlıyor. Peki büyüme pazarlamacılarının da uygulamalar oluşturmasını mümkün kılsak ne olur? İçerik pazarlamacılarının, hatta teknik açıdan daha az deneyimli kişilerin bile tamamen markaya uygun uygulamalar oluşturmasını mümkün kılsak ne olur?

Fikir böyle ortaya çıktı. Kodlama aracını başarıyla kullanan kişilerin çoğu, en az gelişmiş araçlarda bile biraz daha teknik olabiliyor. Örneğin kullanıcı deneyimi veya ürün geçmişleri olabiliyor ya da bir noktada yazılım mühendisi olarak çalışmış olabiliyorlar.

Kodlama araçlarını kullananların çoğu yazılım mühendisi. Biz de şunu düşündük: Bunu daha da basit hâle getirmek için ne yapabiliriz? Zor olan kısımların çoğu uygulamayı dağıtmak, güvenli bir şekilde dağıtıldığından emin olmak ve ilk andan itibaren markanıza uymasını sağlamaktı.

Bence insanların gerçekten zor bulduğu şeyler bunlardı. Biz de bugün bu boşluğun nerede olduğunu anlamaya çalışarak yola çıktık. Bir başka nokta da pazarımızda çok farklı kullanıcı profillerinin bulunmasıydı. Müşterileri adına çalışan ajanslar ve serbest çalışanlar var.

Çoğu zaman bir konsept göstermek istiyorlar. Bu da kavram kanıtlarını test etmeye başlamaları için bir yol sağlıyor. Ayrıca bir web sitesi veya marka, yan proje olarak gizli bir hediye çekilişi uygulaması ya da bir Cadılar Bayramı uygulaması oluşturmak isteyebilir. Genellikle bir yarışma düzenlemek ve bunu pazarlama deneyi olarak yürütmek isteyecekleri mevsimsel bir uygulama olabilir.

Bunun için mutlaka bir ajans tutmak istemiyorlar. Ajans bütçelerini, gerçekten kalıcı olacak şeyler ve müşterilerinin her gün ziyaret ettiği açılış sayfaları için kullanmak istiyorlar.

Bunun büyük bölümü, karşılanmamış talebin nerede olduğunu anlamaktı. Bence taleplerin tümü sıfır toplamlı değil. Çoğu zaman pazarı genişleten karşılanmamış bir talep var. Bu, pazarın başka bir bölümünden pay aldığınız anlamına gelmek zorunda değil.

Hannah Clark: Peki bu kadar hedefi ve vaadi gerçekleştirebilmek, her şeyi mümkün kılmak, ürünün ilk andan itibaren markaya uygun olmasını sağlamak ve insanlara tüm bu yetenekleri sunmak ile pazara hızlı çıkma arasındaki gerilimi nasıl dengeliyorsunuz?

Strateji açısından ne gibi ödünler vermek zorunda kaldınız ve en büyük zorluk ne oldu?

Rachel Wolan: En büyük zorluk, tüm müşterilerimiz için aynı anda kullanılabilir bir ürün sunup sunamayacağımızdı. Çoğu zaman ürünü daha küçük bir müşteri grubuna sunar, ardından kapsamı genişletirsiniz.

Bu durumda biraz daha fazla zaman ayırdık ve ürünün herkes tarafından kullanılabilir olmasını istedik. Ürün beta sürümünde olacak. Özellikle yapay zekâ ürünlerinde biraz daha fazla deneme ve yanılma söz konusu. Gerçek değerlendirme ölçütünün ne olduğunu görmek istiyorsunuz. Birinin yazdığı komut ne? Bu komuta verilen yanıttan veya üretilen sonuçtan memnun mu?

Bu nedenle ürünü diğer ürünlerden biraz daha esnek biçimde sunmaya çalışıyoruz. İnsanların ne oluşturmaya çalıştığını görmek ve ardından ürünümüzü buna göre uyarlamaya devam etmek istiyoruz. Her komutu önceden tahmin etmeye çalışmak yerine böyle ilerliyoruz.

Bir diğer nokta da platformumuzla entegrasyona ve birlikte çalışabilirliğe, tüm ekosistemimizi bir anda kapsama almaktan daha fazla öncelik vermemiz. Zaman içinde birçok farklı ekosistem iş ortağını entegre edeceğiz; ancak başlangıçta bunun biraz daha sonra gelebilecek bir şey olduğuna karar verdik.

Ödün vermemeye karar verdiğimiz başka konular da vardı. Dağıtımın çok kolay olması gerekiyordu. Güvenli olması gerekiyordu. Bence burada önemli olan, belirlediğimiz çıtayı karşılamak için hangi koşulların mutlaka sağlanması gerektiği.

Bizim durumumuzda bu çıta, komuttan üretime geçişti. Bu değer önerisinin ilk andan itibaren gerçek olmasını istedik. Üretimin ne anlama geldiğini zaman içinde genişletmeye devam edeceğiz; ancak müşterilerimizin belirli bir bölümü için bu çıtayı ilk günden karşılayacağız.

Hannah Clark: İlk andan itibaren kullanımı kolaylaştırmaktan kısaca söz ettin. Bu alanda özellikle ilginç bulduğum şey, yeni ürünler ortaya çıktıkça ve geliştikçe kullanıcıların yeni davranışları ve zihinsel modelleri benimsemesi gerektiği fikri.

Burada zamanlama büyük önem taşıyor. Kullanıcılarınızın ürünü etkili biçimde benimseyebilmek için belirli bir temel bilgiye sahip olduğunu varsaymanız gerekebiliyor. Teknik temeli olmayan kullanıcılar için ürün geliştirirken, hedeflediğiniz segmentin bir parçası oldukları düşünüldüğünde, bunu nasıl ele alıyorsunuz?

Rachel Wolan: Bunu düşünmenin birkaç farklı yolu var. Öncelikle ürünün her iki segment için de kullanılabilir ve faydalı olmasını istiyoruz: hem daha az deneyimli müşteriler hem de daha teknik müşteriler için.

Daha az teknik bir müşteri için ürün geliştirirken, örneğin bileşenleri entegre etmeyi çok kolaylaştırmayı düşünüyorum. Bileşenler genellikle bir tasarımcı veya geliştirici tarafından oluşturulur ve pazarlamacı tarafından kullanılmaz. Ancak biz bunları yerel olarak erişilebilir hâle getirdik.

Bir düğmeye basıyorsunuz ve bileşen anında komutunuzun içinde bağlam olarak paylaşılıyor. Bu da aldığımız tasarım kararlarından biriydi. Örneğin oluşturduğunuz bir uygulamaya gezinme menünüzü ve alt bilginizi ekleyebilmenin önemli olacağını düşündük. Ancak bunun birinin üzerinde uzun uzun düşünmesini gerektiren bir şey olmasını istemedik.

Ürünün ilk andan itibaren markanıza aitmiş gibi hissettirmesini sağlamak için bunun gibi birçok küçük karar aldık.

Hannah Clark: Stratejik konumlandırmadan biraz söz edelim. Diyelim ki daha kalabalık bir kategoride yapay zekâ ürünü geliştiriyorsunuz. Ne inşa edeceğinize, hangi konularda entegrasyon ortaklarına yaslanacağınıza nasıl karar veriyorsunuz? Platformunuzun benzersiz güçlü yönlerini nasıl belirleyip bunlardan nasıl yararlanıyorsunuz?

Rachel Wolan: Bizim durumumuzda platformumuzun benzersiz güçlü yönleri içerik yönetim sistemi etrafında oldukça netti. Müşteriler bizi bunun için satın alıyor. Karşılaştığımız en büyük zorluk, insanların geleneksel olarak bizi başsız veya birleştirilebilir içerik yönetim sistemi olarak görmemesiydi.

Bu yıl müşterilerimizin kullanmaya başladığı bir API sunduk. Böylece içerik yönetim sistemini temel olarak içerik için bir veritabanı olarak kullanabiliyor ve bu içeriği başka uygulamalarda değerlendirebiliyorlar.

Bunu kullanarak nasıl entegre olacağımızı gerçekten düşünmemiştik. Bu nedenle API’mizi bir büyük dil modeliyle daha kolay entegre edilebilecek şekilde nasıl değiştirmemiz gerektiğini değerlendirdik. Bunun bir parçası olarak yılın başlarında bir MCP sunucusu yayımlamış olmamızdan da yararlandık.

İnsanların büyük dil modeli üzerinden içerik yönetim sistemi API’mizi kullanmak istediği birçok farklı yöntemi gördük. Bu da uygulama oluşturma içinde insanların neler yapmak isteyebileceği konusunda bize fikir verdi. Ayrıca geliştirmekte olduğumuz bir yapay zekâ asistanımız da var.

Bence bunun büyük bölümü, insanların yapay zekâ ile neleri prototiplemek istediğine bakmak, ne yapmaya çalıştıklarını görmek ve ardından hangi özellikleri ürünleştirmemiz gerektiğini belirlemek.

Sorunuzun ikinci bölümü, kiminle ortaklık kurmanız gerektiğiyle ilgili. Webflow Cloud için zaten entegre ettiğimiz harika ortaklarımız vardı. Webflow Cloud’u bu yılın başlarında kullanıma sunduk. Depolama ve veritabanını zaten yerel olarak entegre etmiştik. Bu nedenle ortaklara yaslanmamız gereken bariz alanlardan biri buydu.

Günlükleme ve gözlemlenebilirlik gibi alanlarda, bunun mutlaka yapay zekâ destekli dijital deneyim platformu vizyonumuzun bir parçası olmadığı ancak geliştiricilere iyi hizmet sunmanın parçası olduğu farklı noktalar olacak. Bu ürünün, müşterilerimize sunduğumuz diğer tüm ürünlerle kurumsal düzeyde, birlikte çalışabilir ve yerel biçimde entegre olmasını istiyoruz.

Hannah Clark: Çok güzel ifade ettin. Şimdi dağıtım stratejilerinden söz edelim. Daha önce belirttiğin gibi, bu büyük bir zorluk. Ürününüzü insanların önüne çıkarabilmeniz ve bulabildiklerinden emin olmanız gerekiyor. AEO’nun genel kullanıma girdiğini gördüğümüz için bu durum gerçekten değişti.

İnsanların ürünleri genel olarak keşfetme biçimlerinde değişiklikler gördük. Ürün liderleri, yapay zekâ ürünleri geliştirirken keşfedilebilirlik ve dağıtım hakkında bugün, hatta bir yıl öncesine kıyasla nasıl düşünmeli?

Rachel Wolan: Bu harika bir soru. Belki de ürünlerin dağıtım tarihine geri dönüp bakmak faydalı olur.

İnterneti düşünerek başlayalım. İnternetin ilk dağıtım yöntemi arama motorlarıydı. Ana dağıtım mekanizması buydu. İnsanlar önce anahtar kelime doldurmayı öğrendi; ardından daha iyi içerikler sıralamalarda yükselmeye başladı. Arama motoru optimizasyonunda gerçekten bir sanat ve bilim var. Bunun arama motoru pazarlamasıyla yakından bağlantılı olduğu açık; ancak bu sektörde çok sayıda ajans ve milyarlarca dolarlık harcama bulunuyor.

Amaç arama motorlarında sıralamaya girmek. Ardından yaklaşık 10 yıl sonra mobil cihazlara geçiyorsunuz. Mobil cihazların kendi mobil uygulama mağazası optimizasyonu var. Hem iOS hem de Android mağazalarının uygulamanızı keşfedilebilir kılmak için temelde kendi arama motoru optimizasyonu bulunuyor.

Yani bulunduğunuz alana göre dağıtım mekanizmanızı öğrenmeniz gerekiyor. Bir sonraki nesil elbette sosyal medyaydı. İnsanlar viral olmaktan çok söz etti. Peki nasıl viral oluyordunuz? Sosyal uygulamalarda viral oluyordunuz. Bu nedenle uygulamalarınızın içine dağıtım mekanizmaları yerleştiriyordunuz.

Dropbox’ta bunu çok düşündük. Daha fazla depolama alanı kazanmak için bir bağlantı paylaşıyordunuz. Ben sizinle bir şey paylaşıyordum, siz kaydolduğunuzda ben daha fazla depolama alanı kazanıyordum. Bu bizim viral bağlantımız ve viral döngümüzdü. Ardından viral katsayıyı ölçüyorduk.

Şimdi yeni nesle geçtiğimizi düşünüyorum. Yepyeni dağıtım kanalları var. AEO’dan, yani yanıt motoru optimizasyonundan söz ettiniz.

Yanıt motoru optimizasyonu nedir? Öncelikle bir yanıt motoru, ChatGPT’ye girip “En iyi kurumsal düzeyde içerik yönetim sistemi nedir?” diye sormanızdır. Elbette Webflow’un bu sonuçta görünmesini istiyoruz. Bu nedenle şu soruyu düşünmeniz gerekir: Bu sonucu besleyen şey nedir?

Sonucu besleyen şeylerin başında elbette kendi içeriğiniz gelir. İçeriğinizin otorite sahibi olmasını istersiniz. Ayrıca farklı yanıt motorları farklı doğruluk kaynaklarını kullanır. Reddit’in birçok yanıt motoru için doğruluk kaynağı olduğu yaygın biçimde bildirildi. YouTube da birçok yanıt motoru için doğruluk kaynağı.

Bu nedenle bir ürün lideri olarak geriye doğru düşünmelisiniz: Markamın sıralanmasını istediğim temel mesaj nedir? Hangi soruları yanıtlamak istiyoruz? Ayrıca insanların ürününüzü değerlendirirken sorabileceği 50 sorunun ne olduğunu düşünmeniz gerekiyor.

Geleneksel olarak ürün pazarlamasını, ürün gereksinimleri belgenizi daha derli toplu bir blog yazısı biçimine dönüştürmek olarak düşünürdünüz. Bu, yeni bir ürünü duyurmayı düşünme biçiminiz olabilirdi. Ancak artık ürününüz hakkında keşfedilen çok uzun bir içerik kuyruğu var.

Bence çoğu zaman ürün yöneticisinin sorumluluğu, “Yanıtlamamız gereken 20 soru bunlar” diyebilmek olacak. Bu çok farklı. Ürününüzün gürültünün arasından sıyrılmasını sağlamak artık farklı bir oyun.

Ancak bunun büyük bölümü müşterinizi ne kadar iyi anladığınızla, bu kategoriyi değerlendirirken soracakları soruları ne kadar iyi bildiğinizle ve bunları ne kadar iyi yanıtladığınızla ilgili.

Hannah Clark: Bu yanıt çok etkiliydi. Şu anda özellikle AEO’ya uyarlama yapmaya çalışan ve arama ile keşfedilebilirlik optimizasyonunu nasıl düşüneceğini anlamaya çalışan çok sayıda insan ve şirket var. Bu, benzer ama yine de çok farklı bir düşünme biçimi.

Daha geniş tabloya baktığımızda, yapay zekâ araçlarının yazılım oluşturmayı demokratikleştirdiğini ve bunun özellikle B2B bağlamında kuruluşların geliştirme mi satın alma mı kararına yaklaşımını temelden değiştirebileceğini görüyoruz. Bunun önümüzdeki birkaç yıl içinde ürün stratejisini nasıl etkileyeceğini düşünüyorsun?

Rachel Wolan: Bu soruyu çok seviyorum. Bir geliştirici olarak sormanız gereken ilk soru şu olmalı: Bu, biramın tadını daha iyi yapacak mı? Yani iç kaynakları bu problemi çözmek için görevlendirmeli miyim? Bu gerçekten buna değer mi?

Bazen değer olabilir. Bir süreçte on kat iyileşme sağlayabilir ve piyasada bu ihtiyacı karşılayabilecek başka hiçbir şey olmayabilir. İnsanların kurum içinde yazılım geliştirmeyi deneyeceğini düşünüyorum. Yazılım üretmek yüz kat kolaylaşsa bile harika yazılım geliştirmenin hâlâ bir sanat olduğunu düşünüyorum.

Bu, insanların izinleri mutlaka düşündüğü anlamına gelmiyor. Farklı sistemlerin birbiriyle nasıl entegre olduğunu da mutlaka düşünmüş olmayabilirler. Üretken yazılımın bir sonucu olarak kurumsal yazılımlarda daha önce hiç görmediğimiz bir değişim hızının ortaya çıkacağını düşünüyorum.

API’ler daha hızlı değişecek. Entegrasyonlar daha sık bozulacak ve bunları sürdürmeniz gerekecek. Bu genellikle biranızın tadını daha iyi yapmaz. Bu nedenle bunu çok düşünüyorum.

Kendimiz geliştirebileceğimiz hâlde bir tedarikçiden satın almayı seçtiğimiz bir örnek vereyim. Özellikle kullanıcı araştırma ekibimizden gelen geri bildirimlerin birleştirilmesi için bir tedarikçiden ürün satın almayı seçtik.

Kayıt yazılımı, bir uygulama ve bir büyük dil modeli kullanarak bunu kendimiz bir araya getirebilirdik. Evet, bunu kesinlikle geliştirebilirdik. Ancak bunun işimizin temel unsurlarından biri olacağını düşünüyor muyum? Hayır. İşimizin merkezinde olduğunu düşünmüyorum.

Ekibimi daha etkili hâle getirmek için bütçemizin belirli bir bölümünü harcamaya razı mıyım? Evet, kesinlikle. Bence temel sorulardan biri bu.

Ardından, bunun yeniden satmaya çalışacağınız bir şey olup olmadığı sorusuna geliyoruz. Bazı şirketler önce kendileri için ürün geliştiriyor, sonra bunu yeniden satmaya çalışıyor. Bunun tamamen geçerli bir strateji olduğunu düşünüyorum. Biz de aynısını yapıyoruz. Webflow’un bir numaralı kullanıcısı biziz. Bu nedenle bu sorunu hissederek ilerliyoruz; bir şey çalıştığında da kendimiz kullandığımız için çalıştığını biliyoruz.

Büyük soru şu: Yatırım yapmak ve müşterilerinize yardımcı olmak istediğiniz bu şey gerçekten temel iş akışınızın bir parçası mı?

Hannah Clark: Bu noktaya gelmişken, yapay zekâ teknolojisinin gelişiminde bulunduğumuz bu aşamada, pazara girmek ve bir yapay zekâ stratejisi oluşturmak isteyen kişilere temel tavsiyen ne olurdu?

Şu anda zamanlama ve konumlandırma hakkında nasıl düşünmelerini önerirsin?

Rachel Wolan: Öncelikle şu soruyu sorardım: Hangi segmentte faaliyet gösteriyorsunuz? Hangi dikey alanda çalışıyorsunuz? Neredeyse dört çarpı dört veya sekiz çarpı sekiz gibi bir matris var. Bir şirket içinde, diyelim ki, 10 işlev ve gerçekleştirilecek herhangi sayıda iş var.

Buna neredeyse bir küp gibi bakardım. Bu kullanım alanı üst pazarda mı, ancak aynı son kullanıcı ve aynı yapılacak iş için alt pazarda da ortaya çıkıyor mu? Mevcut bir segmenti, mevcut bir kullanıcıyı ve mevcut bir işi hedefliyorsanız, şu anda yatırım yapmak için iyi bir zaman olduğuna dair çok güçlü bir sinyaldir.

Farklı olarak ne yapacaksınız? Pazar yükselişe geçmişse, insanları bu ürünü rakibinizden değil sizden satın almaya nasıl ikna edeceksiniz? Rakip platformunuza daha yakın olsa bile bunu düşünmelisiniz.

Bunun büyük bölümü genel stratejinizin ne olduğunu anlamak ve ardından zamanlamayı kabullenmek. Zamanlamayı değiştiremezsiniz. Benim söyleyeceğim şey, zamanın çok önemli olduğudur. Bir fırsat görüyorsanız, başka biri de o fırsatı görüyordur. O fırsata ilk ulaşan siz olmalısınız; yoksa fırsat muhtemelen ortadan kalkar.

Geçmişte uygulamaya koyma süreci belki biraz daha yavaştı; ancak artık uygulama çok daha hızlı. Zor olan kısım, insanların yeni bir pazara geçtiğinizi anlamasını sağlamak veya yeni bir şeyi denemelerini sağlamaktır.

İlginç olan, çalıştığım son 20 yılı aşkın süre boyunca hiç olmadığı kadar çok şirketin çok daha fazla araç denediği bir dönemde bulunmamız. Bu nedenle bilgi çalışanlarına yönelik yapay zekâ ürünleri geliştirmek için harika bir zaman.

Bence söyleyeceğim şey şu: Bunu yapmak için harika bir zamandayız; yalnızca hedefleyeceğiniz noktaları doğru seçmeniz gerekiyor.

Hannah Clark: Buna bayıldım. Tüm bilgeliğini paylaştığın için teşekkür ederim.

Bu alana gerçekten çok yakın olan ve dağıtım açısından olduğu kadar araçların kendisi açısından da tüm bu farklı noktaları değerlendirebilen birinden bunları dinlemek hem harika hem de çok öğretici. Rachel, dinleyiciler çalışmalarını nereden takip edebilir veya Webflow’da geliştirdikleriniz hakkında daha fazla bilgiye nasıl ulaşabilir?

Rachel Wolan: Geliştirdiklerimizi görmek için en iyi yer webflow.com/ai. Burada araçları kendiniz deneyebilirsiniz. Bana LinkedIn ve Twitter üzerinden de ulaşabilirsiniz. Bugün sizinle zaman geçirmek çok güzeldi.

Hannah Clark: Aynı şekilde. Katıldığın için çok teşekkürler.

Rachel Wolan: Ben teşekkür ederim.

Hannah Clark: The Product Manager Podcast’in bir sonraki bölümünde iyi ve kötü haberlerimiz var. İyi haber, kuruluşunuz büyüyor. Kötü haber ise kuruluşunuzun büyüyor olması. Bir kuruluşu ölçeklendirmek liderlik açısından hem bir nimet hem de bir lanet olabilir. Bir sonraki bölümümüz, ürün-pazar uyumu ile ölçeklenmiş ürün teslimatı arasındaki alana operasyon perspektifiyle yaklaşmayı ele alıyor.

Bu bölüm, yapay zekâ destekli platformların liderleri için özellikle önemli olacak. Eğer bu tanım size uyuyorsa, abone ol düğmesine basmayı unutmayın; böylece bölümü kaçırmazsınız.