Gerçekten faydalı bir yapay zeka ürünü geliştirmenin 4 ilkesi

Granola CEO’sundan gerçekten faydalı bir yapay zeka ürünü geliştirmenin yolu

• Granola, görüntülü ve yüz yüze toplantı seslerini yapay zekayla gerçek zamanlı olarak yazıya döken; arka planı, katılımcıları ve karar bağlamını da dikkate alarak otomatik özet notlar oluşturan bir girişimdir.

Yapay zeka uygulaması girişimlerinde uygulanabilecek 4 ilke

1. Yakında ortadan kalkacak problemlere dokunmayın
   • LLM’lerin performansı ve bağlam penceresi birkaç ayda bir keskin biçimde genişliyor.
   • Granola, ilk kullanıcıların talep ettiği “uzun toplantıları işleme” özelliğini sonraya bıraktı; bunun yerine “özet kalitesi”ne odaklandı. Modeller geliştikçe uzunluk kısıtı doğal olarak çözüldü ve geriye yalnızca kalite farkı kaldı.
2. Yüksek marjinal maliyeti fırsata çevirin
   • En yeni modellere çağrı maliyeti, kullanıcı sayısıyla orantılı olarak artar. Büyük şirketler çok geniş kullanıcı kitlesi için en üst düzey modelleri kullanamaz.
   • Girişimler, ilk aşamada az sayıdaki müşteriye en pahalı modelleri ve çok aşamalı çağrıları rahatça kullanarak “Ferrari düzeyinde” bir deneyim sunabilir. Zamanla modellerin birim maliyeti sert biçimde düştükçe ölçekleme maliyeti de birlikte iner.
3. Context (bağlam) kraldır
   • LLM’lere “kural makinesi” olarak değil, “zeki ama bilgisi olmayan yeni bir stajyer” gibi bakın.
   • Toplantının amacı, katılımcılar ve proje geçmişi gibi bağlamlar sistemli biçimde toplanıp modele verilmelidir ki istenen çıktı alınabilsin. Model performansı ne kadar yükselirse yükselsin, “hangi bağlamın nasıl verildiği” rekabet gücünün çekirdeği olarak kalır.
4. Dar ama derin ilerleyin
   • Genel amaçlı chatbot’larla rekabet etmek istiyorsanız, son derece spesifik tek bir görevde rakipsiz olmanız gerekir.
   • Farkı yaratan şey, yapay zeka algoritmasından çok “wrapping”dir (bildirim akışı, toplantı katılımcılarını otomatik tanıma, yankı giderme gibi özenli UX detayları).
   • Kapsam ne kadar dar olursa hata örüntülerini o kadar hızlı bulup hafifletebilir, böylece “uncanny valley” etkisini azaltabilirsiniz.
     Sonuç

• Teknolojinin hızı iki katına çıkmış olsa da, “insanların gerçekten istediği şeyi yapın” şeklindeki ürün geliştirmenin temel ilkesi değişmiyor.
• Ortadan kalkmayacak problemlere, derinlikli kullanıcı deneyimine ve bağlam tasarımına odaklanıldığında gerçekten faydalı yapay zeka ürünleri ortaya çıkar.