AI mühendisliği şirketine dönüşmenin yolları

• AI artık geleceğin değil, bugünün temel teknolojisi ve şirketlerin işlerini bunun etrafında yeniden tanımlaması gerekiyor
• Vercel, kendi güçlü yönlerinden yararlanarak AI SDK ve v0 gibi araçlarla doğal AI entegrasyonunu hayata geçiriyor
• Geleneksel AI geliştirme yaklaşımı (Software 1.0) çökerken, herkesin hızla MVP oluşturup iyileştirebildiği bir AI çağı açılıyor
• Özel veri, hızlı geri bildirim döngüsü ve alan uzmanlığı, startup'ların Big Tech ile rekabet edebilmesinin temel unsurları
• AI, geliştiricilerin yerini alan değil, geliştiricilerin kapasitesini artıran bir araç olarak çalışmalı
• AI geliştirme, basit bir başlangıçtan kademeli optimizasyona giden yinelemeli bir yaklaşımla her ölçekteki şirket için erişilebilir

---

AI odaklı bir şirkete ilerlemenin yolu – Vercel'in anlattığı strateji

AI yeniliğinin hızı akıllı telefon devriminden daha yüksek

• Akıllı telefonların yaygınlaşması yıllar aldı, ancak AI birkaç ay içinde kitlesel benimsemeye ulaştı
• GPT-3 → GPT-4 → çok sayıda son teknoloji model üstel biçimde gelişti
• Artık önemli soru “AI bizi etkiler mi?” değil, “Onu nasıl entegre ederiz?”

Vercel'in stratejisi: mevcut güçlü yönlere AI'ı doğal biçimde eklemek

• Vercel, bir web framework şirketi olarak kimliğini korurken AI'ı doğal biçimde içine alıyor
  • AI SDK: farklı modelleri kolayca bağlamayı sağlayan, JavaScript merkezli bir geliştirme aracı
  • v0: doğal dil girdisiyle UI üreten, üretken web frontend aracı

Buradaki kilit nokta, kendi güçlü yanlarını bozup çarpıtmadan AI ile tamamlamak

AI mühendisliğinde paradigma değişimi

• Geçmişteki AI geliştirme yaklaşımı (sözde Software 1.0) şu özelliklere sahipti:
  • Ağırlıklı olarak çoğunlukla üniversitelerde kullanılan Python dili kullanılırdı,
  • Geliştirmeden önce karmaşık altyapının önce kurulması gerekirdi,
  • Belirli amaçlara uygun küçük modeller doğrudan eğitilmek zorundaydı,
  • Eğitim aylar hatta yıllar sürerdi,
  • Bu işler daha çok doktora sahip kişilerin ya da uzman grupların alanıydı,
  • Gerçek sonuç üretmek de aylar ile yıllar arasında zaman alırdı.
• Ancak bugünün AI çağı tamamen farklı işliyor:
  • TypeScript gibi tanıdık dillerle de AI kullanılabiliyor,
  • Önce kullanıcı deneyimini düşünen frontend merkezli bir yaklaşım benimseniyor,
  • Büyük dil modelleri (LLM) API üzerinden çağrılarak kullanılıyor,
  • Yalnızca prompt ile model kullanılabiliyor,
  • Uzman olmayanlar için bile herkes erişebiliyor,
  • Birkaç gün ila birkaç hafta içinde ürün dağıtılıp deney yapılabiliyor.
• Artık rekabet avantajı, fikir → deney → iyileştirme hızında yatıyor
• Diplomadan çok uygulama gücünün önem kazandığı bir dönemdeyiz

Big Tech ile rekabet etmek de mümkün

1. Özel veri: şirket içi belgeler, müşteri bilgileri gibi büyük modellerin erişemediği veri varlıkları
2. Geri bildirim döngüsü: startup'lar hızlı deney ve yinelemeli iyileştirme yapabilir
3. Alan karmaşıklığı: genelleştirilmiş modellerin çözemediği alanlara odaklanılırsa rekabet mümkün

“Rekabet etmek için gerekli silahlara zaten sahipsiniz”

AI optimizasyon döngüsü: basit başla, kademeli iyileştir

1. Önce çalışan bir şey yapın (biraz maliyetli olsa da olur)
2. Hızla yayına alın ve geri bildirim toplayın
3. Orta seviye modellere geçerek maliyeti düşürün
4. Performans değerlendirmesi (Eval) ile kaliteyi koruyun
5. Fine-tuning gibi yöntemlerle maliyeti daha da azaltın

Bu yaklaşım ister büyük şirket ister startup olsun herkes için uygulanabilir

AI'ı ürünün içine eritmek

• AI, yalnızca bir chatbot UI olmanın ötesine geçip uygulama içindeki bileşenlere doğal biçimde entegre edilmeli
• Örneğin generateText() gibi bir fonksiyonun bir iki satırıyla AI özellikleri sistem seviyesinde içselleştirilebilir
• Kullanıcı AI'ı “konuşulan bir varlık” olarak değil, işlevin bir parçası olarak hissettiğinde gerçek deneyim oluşur

v0: gerçek hayatta uygulanmış bir örnek

• Tasarımcılar, PM'ler ve geliştirici olmayan kişiler de prompt ile etkileşimli UI üretebilir
• “Kod bilmeden de UI prototipi yapılabilen bir araç”
• AI, kullanıcının uzmanlığının yerini almaz; onu güçlendiren bir yardımcı araç olur

AI çağında geliştiricinin yeri nerede?

• AI araçları başlamayı kolaylaştırır, ama düşünmek hâlâ insanın işidir
• Önemli olan, AI'dan yararlanarak benim daha iyi olabileceğim alanı bulmak
• Korku yerine deney ve iyileştirme yaklaşımıyla ilerlemek gerekir

AI devrimi çoktan başladı ve herkes bunun bir parçası olabilir
Şu anda gereken şey uygulama gücü ve öğrenme isteği