Araç Kiti · AI-native
AI Ürün Hazırlık Kontrolü
Etkileyici bir demo, ürün değildir. Yapay zekâ özelliğinizin canlıya ne kadar hazır olduğunu altı boyutta ölçün: problem uyumu, veri, değerlendirme, guardrail, kullanıcı güveni ve operasyon.
Neden ayrı bir hazırlık kontrolü?
Klasik bir yazılım özelliği test edilir ve geçer. Yapay zekâ özelliği ise olasılıksaldır: aynı soruya farklı cevaplar verebilir, hata yapması kesindir ve model güncellendiğinde davranışı değişebilir. Bu yüzden “çalışıyor mu?” sorusu yetmez; “ne kadar iyi çalışıyor, nerede yanılıyor ve yanıldığında ne oluyor?” diye sormak gerekir. Ayrıntılı çerçeve için AI-native ürünleri yönetmek rehberine bakın.
| Boyut | Sorduğu soru |
|---|---|
| Problem–AI Uyumu | Bu problem gerçekten yapay zekâ istiyor mu; yanıldığında ne oluyor? |
| Veri ve Bağlam | Model neyle besleniyor; erişim, kalite ve KVKK net mi? |
| Değerlendirme (Eval) | Kaliteyi neyle ölçüyoruz; eşik ne? |
| Guardrail ve Güvenlik | Model neyi asla yapmamalı; hata anında kim müdahale ediyor? |
| Güven ve Deneyim | Kullanıcı sınırları görüyor, yanlışı düzeltebiliyor mu? |
| Operasyon ve Ekonomi | Maliyet, gecikme ve model güncellemeleri yönetiliyor mu? |
Dört hazırlık düzeyi
- Demo Aşaması (0–39): Etkileyici bir demo var; kalite ölçülmüyor, sınırlar yazılı değil.
- Pilot Aşaması (40–59): Küçük, kontrollü bir grupla öğrenmeye hazır; geniş yayına değil.
- Kontrollü Yayın (60–79): Kalite ölçülüyor, hatalara müdahale edilebiliyor; kademeli yayına hazır.
- Ölçeğe Hazır (80–100): Ölçülen, korunan ve kullanıcıya dürüstçe sunulan bir ürün.
Sık sorulan sorular
AI Ürün Hazırlık Kontrolü kimler için?
Bir yapay zekâ özelliği ya da AI-native ürün geliştiren ürün yöneticileri, ürün liderleri ve ekipleri için. Özelliğinizin bugünkü halini, olmasını istediğinize göre değil, gerçekte nasıl çalıştığına göre puanlayın.
Eval nedir, neden bu kadar önemli?
Eval, yapay zekâ ürününün cevaplarını sistematik olarak puanlayan kalite ölçüm düzeneğidir. Klasik yazılım test edilir ve geçer; yapay zekâ ise olasılıksaldır ve model, prompt ya da veri değiştiğinde davranışı değişebilir. Eval’i olmayan bir yapay zekâ ürünü, göstergesi olmayan bir uçaktır.
Guardrail ne demek?
Modelin yapmaması gereken şeyleri engelleyen sınırlardır: kişisel veri sızdırmak, kaynağı olmayan rakam uydurmak, kapsam dışı konularda kesin tavsiye vermek, onaysız geri alınamaz eylem yapmak. Ürün yöneticisi bu “asla yapmayacaklarımız” listesini çıkarır ve test edilmesini sağlar.
Dört hazırlık düzeyi neyi anlatıyor?
Demo Aşaması (0–39) etkileyici ama ölçülmeyen bir prototip; Pilot Aşaması (40–59) küçük ve kontrollü bir grupla öğrenmeye hazır; Kontrollü Yayın (60–79) kademeli yayına hazır; Ölçeğe Hazır (80–100) ölçülen, korunan ve dürüstçe sunulan bir ürün.
Bu bir güvenlik ya da KVKK denetimi mi?
Hayır. Bu bir öz değerlendirme aracıdır ve ürün ekibinin eksiklerini görmesini sağlar. Kişisel veri, güvenlik ve sorumlu yapay zekâ konularında hukuk ve bilgi güvenliği ekiplerinizin değerlendirmesinin yerini tutmaz.
Sıradaki araç
Problemden ürüne devam edin
Fizibilite Hesaplayıcı
Fiyat, maliyet, CAC ve kayıp oranından başabaşı, LTV/CAC’ı, nakit ihtiyacını ve üç senaryoyu hesaplar.
Adım 9 Aracı aç →Prototip ve Test Planı
Riskinize göre doğru prototip yöntemini seçer; hipotez, görevler, başarı ve vazgeçme ölçütüyle test kartını hazırlar.
Adım 7 Aracı aç →AI Prompt Kütüphanesi
Yapay zekâyı ürün ekibinizin düşünce ortağı yapan 20 hazır prompt. Bağlamınızı bir kez yazın, hepsi size göre güncellensin.
3 aşama + 10 adım Aracı aç →