Ürün geliştirmek eskisine göre daha kolay, ancak ne geliştireceğimizi tanımlamak asıl zorluk.

İnşaat artık bir engel değil.

Yapay zekâ destekli geliştirme, yazılım geliştirme yöntemini değiştirdi . Kod üretebilen, prototip oluşturabilen ve test süreçlerini hızlandırabilen araçlar sayesinde, eskiden haftalar veya aylar süren geliştirme süreçleri artık çok daha kısa sürede hayata geçirilebiliyor.

Mühendislik kapasitesi artık eskisi gibi bir engel değil. Artık daha fazla kuruluş, yeni ürünleri eskisinden daha hızlı bir şekilde deneyip piyasaya sürebiliyor. Ancak daha hızlı geliştirme, daha iyi ürünleri garanti etmiyor.

Hangi fikirlerin yatırıma değer olduğunu, hangi özelliklerin gerçek müşteri sorunlarını çözdüğünü ve hangi deneyimlerin peşinden gidilmeye değmediğini belirlemek için insan yargısı hala gereklidir.

Yapay zeka, fikir aşamasından lansmana kadar olan süreci büyük ölçüde kısaltabilir , ancak (şimdilik) sizin yerinize bu tür iş kararlarını veremez.

MIT'den yapılan araştırmalar, yapay zekanın mobil pazara giren yeni uygulamalarda büyük bir artışa yol açmasına rağmen, kullanım oranlarının aynı hızda artmadığını göstermiştir. Daha hızlı geliştirme daha fazla yazılım üretir, ancak daha fazla müşteri etkileşimi yaratmaz. Müşteriler, yazılım geliştirmenin kolaylaşması nedeniyle birdenbire günlerinde fazladan saatler bulmadılar.

Bu durum, karar vericiler için çıtayı yükseltiyor. Yapay zekâ, yazılım geliştirmenin önündeki birçok engeli ortadan kaldırırken, başarı giderek müşteri davranışlarından hızla öğrenmeye ve onların gerçekten neye değer verdiğini anlamaya bağlı hale geliyor. Giderek daha kalabalıklaşan bir pazarda öne çıkmanın tek yolu bu.

Müşteri içgörüleri en değerli varlığınızdır.

Her sürümden sonra aynı sorular ortaya çıkıyor: Sırada ne var? Daha fazla yatırım mı yapmalıyız yoksa başka bir şeye mi geçmeliyiz? Yapay zeka, yazılımı çok daha hızlı bir şekilde geliştirmeyi ve piyasaya sürmeyi mümkün kıldı, ancak bu kararları kolaylaştırmadı.

İşte bu yüzden ürün zekası çok önemlidir. Müşteri davranışını anlamak, karar vericilere çabalarını nereye odaklamaları gerektiği konusunda güven verir. Davranışsal veriler, müşterilerin sürekli olarak hangi özelliklere geri döndüklerini, hangi konularda zorluk yaşadıklarını ve ürünü kullanmayı nerede bıraktıklarını ortaya koyar. Ayrıca, başlangıçta dikkat çeken özellikler ile müşterilerin günlük iş akışının bir parçası haline gelen özellikler arasında ayrım yapmaya yardımcı olur. Bu ayrım, genellikle lansman günündeki etkileşimden veya anekdot niteliğindeki geri bildirimlerden daha uzun vadeli bir değer ortaya koyar.

Bu veriler ayrıca müşterilerin önemli görevleri nerede tamamladıklarını, nerede zorluklarla karşılaştıklarını ve nerede yollarını terk ettiklerini de ortaya koymaktadır. Bu sinyaller, insanların söylediklerinden ziyade gerçekte ne yaptıklarını yansıttığı için, genellikle tek başına müşteri görüşlerinden daha güçlü kanıtlar sunar.

Bu bilgiler, önceliklendirmeyi kolaylaştırarak yatırıma değer özellikleri, ilgi görmeyen fikirleri ve bir sonraki fırsatın nerede olabileceğini ortaya çıkarır. Ayrıca ürün ekiplerinin mevcut bir özelliği ne zaman geliştireceklerini, bir deneyimi ne zaman sadeleştireceklerini veya müşterilerin kullanmadığı bir şeye yatırım yapmayı ne zaman bırakacaklarını belirlemelerine yardımcı olabilir. Böylece, ürün kararları varsayımlara ve içsel inançlara değil, müşterilerin ürünü gerçekte nasıl kullandığına dayalı hale gelir.

Yapay zekâ yazılım geliştirmenin önündeki engelleri azaltırken, müşterileri derinlemesine anlamak her zamankinden daha değerli hale geliyor. En güçlü kuruluşlar, ürünlerini kullanan kişilerden öğrenmeye devam ederek, her sürümün gerçek müşteri içgörülerine dayanmasını sağlıyor.

Yapay zekâ destekli programlamadan yapay zekâ destekli ürün geliştirmeye

Yapay zekâ destekli geliştirme, yazılım geliştirme sürecini dönüştürdü ve ürün liderleri, kod yazmanın ötesindeki potansiyelini keşfetmeye henüz yeni başlıyorlar. Bir sonraki aşama, yapay zekâyı ürün zekasıyla birlikte kullanarak, zaman içinde ürünü şekillendiren kararları iyileştirmeyi içeriyor.

Büyük miktarda davranışsal veriyle uğraşırken, yapay zeka, müşteri davranışlarındaki değişiklikleri, beklenmedik kullanıcı yollarını ve aksi takdirde gözden kaçabilecek yeni trendleri vurgulayarak kalıpları daha hızlı bir şekilde ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.

Bu, karar vericilere dikkatlerini nereye yönlendirecekleri konusunda daha fazla güven verirken, aynı zamanda neler olup bittiğini yorumlamak ve en iyi yanıtı belirlemek için daha fazla zaman sağlar. Ürün ekipleri, gösterge panellerinde saatlerce cevap aramak yerine, davranışı anlamaya, potansiyel iyileştirmeleri test etmeye ve takip etmeye değer fikirleri belirlemeye odaklanabilirler.

Her sürüm yeni davranışsal veriler üretir. Ürün yönetimi ekipleri varsayımlara güvenmek yerine, bu kanıtları kullanarak bir sonraki adımı belirleyebilirler. Zamanla, her sürüm bir sonrakine yön vermeye yardımcı olur.

Bu şekilde kullanıldığında, yapay zeka hem ürün iyileştirme hem de geliştirmenin ayrılmaz bir parçası haline gelir. Yapay zekayı davranışsal içgörülerle birleştirmek, kuruluşların daha hızlı öğrenmesine, daha güvenli bir şekilde yanıt vermesine ve gerçek müşteri ihtiyaçlarını karşılayan ürünler geliştirmeye devam etmesine yardımcı olur. Verilerin gerçek müşteri ihtiyaçları hakkında ortaya koyduğu şeylere odaklanmak, ürününüzü kullanıcılara çekici hale getirmenin en iyi yoludur.

Yapay zekâ, ürün geliştirme hızını değiştirdi. Ancak her sürüm hala sağlam ürün değerlendirmesine dayanıyor; neyin geliştirileceğini, neyin atılacağını ve bir sonraki yatırımın nereye yapılacağını bilmek gerekiyor. Davranışsal içgörüler, karar vericiler için her sürümün, iç ekiplerin varsayımlarından ziyade müşterilerin gerçekte ne yaptığını yansıtmasını sağlamak için en iyi rehberdir.