Paramount’ın Ürün Başkan Yardımcısı, ürün yönetimindeki en büyük yapay zekâ kazanımlarının geri bildirim sentezinden geldiğini söylüyor

Joshua Karp ürün liderliğinde 20 yılı aşkın deneyime sahip; hatta MySpace'in ilk dönemlerinde ürün çalışmaları yaptı. Bugün, BET+ yayın hizmetini yönettiği Paramount'ta Ürün Başkan Yardımcısı olarak görev yapıyor.

Joshua ile yapay zekânın ürün ekiplerine liderlik etme biçimini nasıl değiştirdiğini öğrenmek için görüştük. Geri bildirimleri sentezlemede yapay zekâ kullanmanın kendisi için en büyük kazanım olduğunu söyledi.

Ürün liderleri yapay zekâya aşırı tepki verecek

Yayıncılık, medya, sosyal platformlar, ticaret ve abonelik işletmeleri genelinde dijital ürünler geliştirmiş, tüketici ürünleri alanında 20 yılı aşkın deneyime sahip bir ürün lideriyim.

Kariyerimin merkezinde oldukça basit bir soru yer aldı: İnsanları bir ürünü denemeye, ona geri dönmeye ve sonunda onu rutinlerinin bir parçası hâline getirmeye iten nedir?

Hızlı tüketici büyümesinin yaşandığı bir dönemde MySpace'teki erken dönem ürün çalışmalarından WWE'deki ürün liderliğine, Paramount'ta BET+ için edinme, etkileşim, elde tutma, para kazanma, kişiselleştirme, deneme ve platformlar arası deneyimleri kapsayan ürün stratejisine liderlik etmeye kadar çok farklı aşama ve ölçeklerde ürünler üzerinde çalıştım.

Yapay zekâ dönemine bu kadar heyecan duymamın nedenlerinden biri de bu. Teknoloji kusursuz değil ve büyük platform değişimlerinde sıklıkla yaptığımız gibi, sektörün bazı açılardan buna aşırı tepki vereceğini düşünüyorum. Ancak bu gerçek bir değişim ve ürün liderleri bu değişimle ilgilenmeli, ondan öğrenmeli ve müşteriler ile işletme açısından anlamlı değer oluşturduğu noktaları anlamalı.

BET+'ta ürüne liderlik etmek

BET+, Paramount ve Tyler Perry Studios ortaklığıyla kullanıma sunulan premium bir abonelik yayın hizmetidir. Hizmeti tutkulu bir kitle, güçlü bir özgün içerik programı ve büyüyen bir platformlar arası yayın deneyimi etrafında oluşturduk.

BET+'ın ilk lansmanından itibaren ekibin bir parçasıydım ve son 4,5 yıldır işletmenin ürün liderliğini yürütüyorum. Bu süre boyunca hizmet; web, mobil, bağlantılı TV ve iş ortağı platformları da dâhil olmak üzere bir düzineden fazla platforma yayıldı.

Ürün organizasyonu; para kazanma, içerik keşfi, video etkileşimi, deneme, kişiselleştirme, uyumluluk ve içerik stratejisini kapsıyor. Dağıtım modeli hem doğrudan tüketiciye hem de iş ortakları aracılığıyla dağıtıma dayanıyor; müşterilere sahip olduğumuz platformlar ve iş ortağı platformları genelinde hizmet sunuyor.

Yapay zekâ, PM'lerin ürün muhakemesine odaklanmasını nasıl sağlıyor?

Uzun süre boyunca ürün çalışmaları, bir ekibin bir fikre tepki verebilmesinden önce kapsamlı bir ön planlama, beyin fırtınası ve analiz sürecini gerektiriyordu. Bu çalışmalar hâlâ değerli olsa da artık her zaman bu şekilde gerçekleşmeleri gerektiğini düşünmüyorum.

Yapay zekâ; keşif, sentez, analiz, prototipleme ve hazırlık gibi ürün sürecinin ilk aşamalarını hızlandırıyor. Böylece ekipler gerçek soruna daha erken odaklanabiliyor ve doğru çözüme daha hızlı ilerleyebiliyor.

Örneğin yapay zekâ, ürün ekiplerinin hem nicel hem de nitel verileri analiz etmesine, müşteri geri bildirimlerini sentezlemesine, temaları belirlemesine ve ilk hipotezleri sınamasına yardımcı olabilir. Ayrıca prototipler, mesajlar, ürün fikirleri veya müşteri görüşmeleri için başlangıç noktaları oluşturmaya da yardımcı olabilir. Özellikle geri bildirimleri sentezleme becerisi benim için oyunun kurallarını değiştirdi.

Bu değerli çünkü ekiplerin daha hızlı ilerlemesine yardımcı oluyor ve başlangıçtaki boş sayfa sorununu ortadan kaldırıyor. Ayrıca insanlar soyut bir fikri tartışmak yerine somut bir şeye tepki verdiği için daha ilgi çekici bir tartışma ortamı oluşturuyor.

Ancak bu hâlâ bitiş çizgisi değil, başlangıç çizgisi.

İnsanların hâlâ müşterileri anlaması, işletme stratejisini ve hedeflerini belirlemesi, ödünleşimleri değerlendirmesi, yol haritasını sıralaması ve neyin geliştirmeye değer olduğuna ve ne kadarının geliştirileceğine karar vermesi gerekiyor. Yapay zekâ bu çalışmayı bilgilendirmeye yardımcı olabilir, ancak önceliklendirme, strateji, müşteri empatisi ve nihai kararlar konusunda hesap verebilirlik için insani ürün muhakemesi hâlâ zorunlu.

Harika ürün tasarımının, güçlü mühendisliğin ve geliştirdikleri şeyin tüm bağlamını anlayan ekiplerin değerine hâlâ yürekten inanıyorum. Yapay zekâ bunların yerini almıyor. Ancak yapay zekâ, somut bir şeyi ne kadar hızlı oluşturabileceğimi değiştirdi. Bu da değerlendirmeye, iyileştirmeye ve ilerletmeye değer olan şeye karar vermeye daha fazla enerji ayırmamı sağlıyor. Bu gerçekten büyük bir fark.

Josh'un Notları

Yapay zekâ, ürün ekiplerinin hem nicel hem de nitel verileri analiz etmesine, müşteri geri bildirimlerini sentezlemesine, temaları belirlemesine ve ilk hipotezleri sınamasına yardımcı olabilir. Ayrıca prototipler, mesajlar, ürün fikirleri veya müşteri görüşmeleri için başlangıç noktaları oluşturmaya da yardımcı olabilir. Özellikle geri bildirimleri sentezleme yeteneği, benim için oyunun kurallarını değiştirdi.

Yapay zekâ, işlevler arası ürün planlamasını nasıl geliştirir?

Yapay zekâ ayrıca ürün liderlerine işlevler arası ürün planlamasını yeniden düşünme fırsatı sunar.

Ekipler çoğu zaman birbirinden kopuk çalışarak planlama yapar. Ürün ve tasarım ekipleri, mühendislik kısıtlarını dikkate almadan önce bir deneyim tasarlayabilir. Ürün ve mühendislik ekipleri, tasarım sistemlerini veya kullanıcı deneyimine ilişkin etkileri değerlendirmeden ilerleyebilir. Ya da ekipler bir özelliği; pazarlama ihtiyaçlarını, operasyonel iş akışlarını, müşteri hizmetleri üzerindeki etkisini veya özellik kullanıma sunulduktan sonra nasıl destekleneceğini hesaba katmadan planlayabilir.

Yapay zekâ, bu sinyalleri sürecin daha erken aşamalarında entegre etme fırsatı yaratır. Ürün, tasarım, mühendislik, pazarlama, operasyon, müşteri hizmetleri, veri ve diğer paydaşlardan gelen geri bildirimleri ve kısıtları sentezlemeye yardımcı olarak ekibe neyi ve neden geliştirdiğine dair daha bütünsel bir bakış sunabilir.

Yapay zekâ, bu [müşteri] sinyallerini sürecin daha erken aşamalarında entegre etme fırsatı yaratır

Zaman içinde yapay zekâ bu bağlamı koruyup yeniden kullanabilir. Ekiplerin nasıl birlikte çalıştığını, bağımlılıkların nerelerde bulunduğunu, hangi kısıtların genellikle önemli olduğunu ve geçmişteki sorunlara neyin yol açtığını anladıkça bu bilgiyi gelecekteki planlamalara taşıyabilir. Bu, ekiplerin aynı hataları tekrarlamaktan kaçınmasına ve daha erken aşamada daha iyi kararlar almasına yardımcı olur.

Yapay zekânın ürün yönetimindeki en büyük faydası nasıl bir risktir?

Yapay zekânın en büyük olumlu sonucu, ekiplerin başlangıç çizgisine daha hızlı ulaşmasıdır.

Bu; karmaşık verileri anlamlandırmak, büyük miktarda nitel müşteri geri bildirimini sentezlemek, duygu analizini daha derinlemesine yapmak veya ürün gereksinimlerini daha iyi hazırlamak anlamına gelebilir.

Bu son derece yararlı olsa da gerçek bir risk de barındırır. Ürün yöneticileri disiplin ve muhakeme yetilerini korumaya devam etmelidir.

Ürün gereksinimleri buna iyi bir örnektir. Yapay zekâ ilk taslağı oluştururken veya yapıyı düşünmenize yardımcı olurken oldukça faydalı olabilir; ancak ona gereğinden fazla güvenmek tehlikelidir. Yapay zekâ nadiren her şeyi kendi başına doğru yapar ve gereksinimleri şekillendiren kritik uç durumları, iş bağlamını, müşteri nüanslarını ve teknik kısıtları çoğu zaman gözden kaçırır.

Dolayısıyla olumlu sonuç hız ve ivmedir. Dikkatli olmazsanız olumsuz sonuç ise ekiplerin yapay zekâ tarafından oluşturulan gereksinimleri tamamlanmış bir ürün yanıtıyla karıştırabilmesidir.

Yapay zekâ henüz geri bildirimleri yönlendirmeye dönüştüremiyor

Daha önce müşteri geri bildirimlerini yapay zekâyla sentezlemenin oyunun kurallarını değiştirdiğinden bahsetmiştim. Ancak bu geri bildirimleri ürün yönüne dönüştürmek, yapay zekânın henüz sonuç vermediği alanlardan biridir.

Yapay zekâ sentezleme konusunda oldukça faydalıdır. Büyük miktarlardaki müşteri geri bildirimlerini analiz edebilir, tekrarlanan temaları belirleyebilir, duygu durumunu özetleyebilir ve örüntüleri ortaya çıkarabilir. Bununla birlikte, yön belirlemeye yönelik rehberlikte hâlâ dikkatli olmak gerekir.

Disiplin olmadan yapay zekâ, küçük bir sinyalin olduğundan daha büyük görünmesine neden olabilir. Yapay zekânın bir müşteri geri bildirimi kümesine aşırı tepki verdiğini ve daha geniş bağlam tarafından desteklenmeyen bir ürün yönü değişikliği önerdiğini gördüm.

İnsan muhakemesinin önemli olmasının nedeni budur. Müşteri geri bildirimleri son derece değerlidir; ancak her geri bildirim aynı ağırlığı taşımaz. Geri bildirimi kimin sağladığını, ne kadar temsil edici olduğunu, daha geniş stratejiyle ne ölçüde örtüştüğünü ve beraberinde getirdiği ödünleşimleri hâlâ anlamanız gerekir.

Yapay zekâyı karar verici olarak değil, başka bir değerli sinyal olarak değerlendirin.

Gerçek dünyada bir geri bildirim sentezleme iş akışı

İşte yan projemde kullandığım bir yapay zekâ iş akışı.

Bu iş akışı, ham müşteri geri bildirimlerini, ürün kullanım verilerini ve analiz panolarını bir araya getirerek başlıyor. Yapay zekâ daha sonra bu bilgileri anlaşılır temalara, müşteri sorunlarına ve ürün fırsatlarına dönüştürüyor.

Örneğin yapay zekâ, müşteri geri bildirimleri arasındaki ortak temaları belirliyor, duygu durumunu ortaya çıkarıyor ve bu temaları önemli veri noktalarıyla ilişkilendiriyor. Bu sayede müşteri davranışının ve ürün performansının aynı soruna işaret ettiği noktalar görünür hâle geliyor. Bunun için ChatGPT ve Claude kullanıyoruz.

Daha sonra en önemli iki veya üç ürün sorununa ya da fırsatına odaklanıyor ve muhakememi kullanıyorum. Temaların anlamlı olup olmadığını, verilerin geri bildirimi destekleyip desteklemediğini, fırsatın ürün stratejisiyle uyumlu olup olmadığını ve test etmeye değer olup olmadığını değerlendiriyorum.

Bu iş akışı genellikle net bir ürün hipotezi, keskin bir problem ifadesi veya basit prototiplere, gereksinimlere ya da deneylere dönüştürülebilecek çözüm fikirleri ortaya çıkarıyor.

Yapay zekâ destekli ürünlerin ve özelliklerin neden hızlı geri bildirime ihtiyacı var?

Yapay zekâ destekli deneyimlerde, kullanıcıların karşısına mümkün olduğunca erken çıkmak önemlidir. Kullanıcı geri bildirimi her zaman önemlidir, ancak yapay zekâ söz konusu olduğunda daha da önemlidir; çünkü planlama sırasında kullanıcı tepkilerini, uç durumları veya beklenmedik kullanım senaryolarını çoğu zaman öngöremezsiniz.

Kaçınılması gereken en büyük hata, çok uzun süre kapalı bir ortamda geliştirme yapmaktır. Bunun yerine, yapay zekâ özelliklerini henüz prototip veya konsept aşamasında olsalar bile mümkün olduğunca erken kullanıcıların karşısına çıkarın. Bu kullanıcıların deneyimi nasıl yorumladığını ve deneyimle nasıl etkileşime girdiğini gözlemleyin.

En büyük hata, bir vakumda çok uzun süre geliştirme yapmaktır.

Çoğu zaman büyük fark yaratan ve daha özenli bir nihai ürün veya özellik ortaya çıkmasını sağlayan bir şey öğrenirsiniz.

Ürün liderleri neden evde yapay zekâyla denemeler yapmalı?

Tavsiyem, ürün yöneticisi şapkanızı takmanız, merakınızı korumanız ve yapay zekâyı uygulamalı olarak deneyimlemenizdir.

Yapay zekânın neler yapabildiğini, nerelerde yetersiz kaldığını ve kuruluşunuza nasıl yardımcı olabileceğini anlamanın tek yolu onu kullanmaktır.

Yalnızca profesyonel amaçlarla kullanmaktan söz etmiyorum. Yapay zekâyı kişisel işleriniz için de kullanmanızı öneriyorum. Aracılar oluşturun, iş akışlarını test edin ve yapay zekâyı planlama, araştırma, prototip oluşturma ve sorunlar üzerine düşünme süreçlerinde kullanın. Bazen kişisel olarak denediğiniz bir şey, profesyonel yaşamınızdaki bir kullanım senaryosuna veya ürün fırsatına gözlerinizi açabilir.

Ürün liderlerinin ayrıca ekiplerini ve kuruluşlarını yapay zekâdan korkmamaları konusunda teşvik etmeleri gerekir. İnsanların yapay zekâyla denemeler yapmaya, neyin işe yaradığını öğrenmeye, neyin işe yaramadığı konusunda dürüst olmaya ve bu öğrendiklerini düzenli olarak birbirleriyle paylaşmaya açık olduğu bir ortam oluşturmalıdırlar.

Ancak aynı zamanda yapay zekâ, araç kutusundaki araçlardan biri olmalıdır. Ürünü yönlendiren unsur yapay zekâ olmamalıdır. Ürün liderleri hâlâ geminin dümeninde olmalıdır.

Yapay zekâ artık hayatımızda ve onu görmezden gelmek akıllıca değildir. Ürün zihniyetinizin onunla birlikte gelişebilmesi için neler yapabildiğini, neler yapamadığını ve zaman içinde neler yapabilecek hâle gelebileceğini anlayın.

Takipte kalın

Joshua Karp'ın çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz.

CPO Club'da daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak!