Ürün geliştirmede yapay zeka desteği

Aposto'nun Paribu Ventures işbirliğiyle hayata geçirdiği son Entrepreneur's Thursday etkinliğinin ikinci oturumunda Togg ve Trumore’da Product Owner rolünü üstlenen Reşat Uğur Ulu, “Co-Develop: Ürün Geliştirmede AI” başlıklı sunumunu katılımcılarla paylaştı. Ulu, sunumunda yapay zeka araçlarının ürün geliştirme ve yazılım süreçlerinde nasıl kullanılabileceğini anlattı. 

Ayrıntılar: Sunumuna yapay zeka araçlarıyla tanışma yolculuğunu aktararak başlayan Ulu, başlangıçta Stable Diffusion ve Quill AI gibi pek çok yapay zeka aracını denediğini dile getirdi. Ulu, sunumunda hızla yükselen ve değişen geniş dil modellerine (LLM) de değindi. 

• LLM’lerin çok hızlı geliştiğine dikkat çeken Ulu, sürekli değişim yaşadığı için çok spesifik bir problemi çözmüyorsa LLM alanına girmenin sürdürülebilir olmadığını ifade etti. 

Yıkıcı etki: Ulu, yapay zeka alanındaki yıkıcı etkinin yeni yeni kendini göstermeye başladığına işaret ederek süreci iPhone’un gelişimine benzetti. 2009 yılı öncesinde de benzer akıllı telefonlar olduğunu, fakat asıl yıkıcı etkiyi iPhone’un yarattığını vurgulayan Ulu, AI’da da benzer bir akış görüleceğini dile getirdi. 

• Ulu, yapay zeka alanındaki bir sonraki aşamaların “demonetisation” ve “democratisation” olacağını belirtti. Yapay zeka araçlarını herkes geliştirebilir ve kullanabilir hâle gelirse bu aşamaların geride bırakılacağının da altı çizildi. 

Tavsiye: Ulu, oturum sırasında katılımcılara ürün geliştirirken “Bunu birine verdiğimde 2-3 yıl sonra şu an yapamayacağı neyi yapabilir?” diye düşünmelerini tavsiye etti. 

^{Fotoğraf: Deniz Sabuncu}

İnsan mı, yapay zeka mı?

Ulu, sunumunda insanın ve yapay zekanın önde olduğu belirli durumları da sıraladı. Belirsizlik durumunda aksiyon alma konusunda insanın hâlâ yapay zekadan önde olduğuna işaret eden Ulu, rastgele olmayan ve tüm sonuçların belli olduğu durumlarda yapay zekanın insandan daha iyi aksiyon aldığının da altını çizdi. Ulu, bu nedenle yapay zekanın belirsizlik olmayan alanlarda insanın yerini alabileceğini dile getirdi. 

Zorluklar: Ulu’nun sunumu, yapay zekayı yazılım geliştirme süreçlerine entegre ederken mühendislerin karşılaşabileceği zorluklara da yer verdi. İlk zorluğun yapay zekanın kabiliyetlerini ve sınırlarını anlamak olacağını ifade eden Ulu, bu noktada önyargılar konusunda dikkatli olunması gerektiğini belirtti. 

• Sunumda ikinci zorluğun ise veri girişi aşaması olacağı dile getirildi. Verinin miktarı ve kalitesinin çok önemli olduğuna dikkat çeken Ulu, doğru bir cevabın doğru bir veri girişini gerektireceğini ifade etti. 

• Yapay zeka eğitme ve ince ayar yapma aşamasının üçüncü zorluk olacağını belirten Ulu, yapay zekayı mevcut sistemlere entegre etmenin de bir başka zorluk olacağını dile getirdi. 

• Oturumda gündeme getirilen bir diğer zorluk ise kullanıcı odaklı bir tasarım geliştirme aşaması oldu. Ölçeklendirme ve sürdürme aşamalarının da önemli bir zorluk olabileceğine işaret eden Ulu, katılımcılara OpenAI hizmetlerini kullanmalarını tavsiye etti. 

Demo: Yapay zeka araçlarının geliştirme süreçlerine entegre edilmesinin verimliliği artırdığını ve kod kalitesini geliştirdiğini vurgulayan Ulu, sunumunda kendi üretim süreçlerinde kullandığı Eraser, Marblism ve Fume gibi yapay zeka araçlarından demolar da gösterdi.