Tasarımcılar yanlış savaş için bıçaklarını biliyor

• Yapay zeka ürün geliştirme maliyetini ve süresini ciddi ölçüde düşürdü, ancak neyin kimin için yapılacağına karar veren strateji darboğazı hâlâ yerinde duruyor
• Tasarım sektöründeki tartışmalar rol/üretim becerisi/zevk/standartlar gibi nasıl iyi yapılır sorusuna odaklanıyor; oysa bir ürünü gerçekten öldüren rakip, kayıtsızlık, alternatifler ve geçiş maliyetleriyle birlikte pazarın kendisi
• Uygulamanın pahalı olduğu dönemde sınırlı para ve zaman, yanlış fikirlerin önceden doğrulanmasını zorunlu kılıyordu; ucuz iterasyon ise durdurulması gereken ürünleri sürekli bitmiş ürün gibi üretmeye devam eden bir yapı yaratıyor
• Standartlar ve zevk, üzerimize yağan seçenekler arasından iyi sonuçları seçmek için gerekli; ancak kimsenin istemediği bir ürünü mükemmel kalitede yapma sorununu engellemez
• Yapay zeka çağında en yüksek kaldıraç, üretim hızı değil; neyin var olmaya değer olduğunu, kimin hangi sorununu neden şimdi çözmek gerektiğini belirleme becerisinde yatıyor

---

Uygulama kolaylaştı ama ürün hâlâ bulunamadı

• Bir şirket iki buçuk yıl boyunca ürünü dört kez kurup yeniden yaptı, ama hâlâ ürünün kimin için olduğuna yanıt veremedi
  • Ses arayüzü, şık bir web uygulaması ve yüksek seviyeli bir problem çözme motoru bile geliştirdi; ancak ilgi gösteren müşterilerle temas kuramadı
  • Uygulama darboğaz olmadığı için çeşitli fikirleri deneyebildi; fakat denemeler arasında net bir karar mekanizması ya da süreç yoktu
• Söz konusu ürün, hastalığı tedavi edebilecek moleküller icat ettiği hâlde üretim/dağıtım sistemiyle hastaların kim olduğunu bilmeyen bir biyoteknoloji şirketine benzetiliyor
• Ürün yapmanın maliyetinin neredeyse ortadan kalktığı bir durumda bile başarıyı belirleyen var olma nedeni ve hedef müşteri yeterince tartışılmıyor
• Roman Pichler’in ürün stratejisi çerçevesi yürütmenin üzerinde yer alan temel seçimleri iki soruya indirger
  • Ürün kimin için?
  • O kişi ürünü neden istemeli?
• Bir ürün organizasyonunun rolü çıktı üretmek değil, neyin yapılmaya değer olduğuna karar vermektir

Tasarım sektörünün hedef aldığı yanlış sorun

• Yapay zeka sonrası tasarım tartışmaları farklı biçimler alıyor, ancak çoğu ürünün nasıl yapılacağı noktasında kalıyor
  • Lisa Demchenko, ürün tasarımcılarının spesifikasyon yazarlığından sistem tasarımcılığına geçtiğini düşünüyor
  • Andrea Grigsby, yapay zekanın ikame etmekte zorlandığı rekabet avantajı olarak zevki (taste) öne çıkarıyor
  • Patrick Neeman, tarayıcı savaşlarını sona erdiren web standartları ittifakını yapay zeka çağına yanıt modeli olarak öneriyor
• Roller/üretim becerisi/zevk/standartlar/sistemler sonuçların kalitesiyle ilgilidir; ancak o sonucun en başta var olması gerekip gerekmediğine yanıt vermez
• Sektör işin kalitesi konusunda incelikli tartışmalar geliştirdi, fakat bu işi yapmalı mıyız sorusu karşısında zayıf kalıyor

Asıl rakip pazarın gerçekliği

• Ürün organizasyonu içindeki tasarımcılar/geliştiriciler/süreçler rakip değil, aynı hedefe yönelen ekip üyeleridir
• Ürünü nihai olarak reddedebilecek taraf, ürünü istemesi gereken gerçek insanlar ve pazardır
  • Pazar, ekibin ne kadar emek verdiğini dikkate almaz
  • Kuralları söylemez, siz ürünü yaparken koşulları değiştirir ve nedenini açıklamadan görmezden gelebilir
  • Kayıtsızlık/alternatifler/geçiş maliyetleri/sınırlı dikkat ürünle rekabet eder
• Üretim becerisi yakın mesafede kaliteyi artıran bıçak, strateji ise pazarın gerçekliğine ulaşabilecek menzile sahip silah olarak tasvir edilir
• Sektör bir silahlı çatışmaya girerken bile üretim becerisi denen güzel bıçağı daha da keskinleştirmeye odaklanıyor

Pahalı uygulama maliyetinin sağladığı doğrulama

• Ürünlerin başarısız olmasının başlıca nedeni düğme rengi ya da kod anti-pattern’leri değil; yanlış şeyin özgüvenle yapılması ve kimsenin zamanında dur dememesidir
• 2009’da Manhattan East Village’da Destination adlı bar açılırken çevrede en az altı rakip mekân vardı
  • Craft bira mekânı/spor barı/İrlanda pub’ı/dive bar/gey bar/Alman tarzı mekân zaten mevcuttu
  • Harcama yapmadan önce çevredeki işletmeler incelendi ve gün boyu vakit geçirilebilecek mahalle oturma odası gibi bir alanın boş olduğu stratejisi kuruldu
  • 150 bin dolar sermaye, 6 hafta ve tek bir fırsat olduğu için yanlış barı yapma seçeneği tolere edilemezdi
• Para/zaman/fiziksel emek kısıtları, fikir yanlışsa maliyet oluşmadan önce dürüstçe doğrulama yapmayı zorunlu kılıyordu
• Uygulama maliyeti sofistike bir strateji aracı değildi; ancak kötü kararları engelleyen son tesadüfi güvenlik mekanizması gibi çalışıyordu

Ucuz deneyler durma becerisini zayıflatıyor

• Yapay zekayla uygulama hızlı ve ucuz hâle geldiğinde, fikrin iyi olup olmadığını kontrol etmek için durma nedeni azalır; bir sonraki iterasyona geçmek kolaylaşır
• Cloud Native Patterns’ın deney maliyetini azaltma kalıbı, deney maliyeti düştükçe başarısız fikirlerden vazgeçmeye zorlayan baskının zayıfladığını ve harcanmış emeğe bağlanma eğiliminin ürünü daha uzun süre yaşatabileceğini özetler
• Birden fazla deneme hızlı, makul ve bitmiş ürün gibi göründüğünde ekip bunu ilerleme sanabilir
  • İki buçuk yıl sonra bile bunun gerçek müşteri değerine bağlanmadığını geç fark edebilir
• AJ Sunder’ın geliştirme ve satın alma karşılaştırması, anlamlı bir yazılımı bir öğleden sonra inşa etmek mümkün olduğunda temel sorunun “Neden kendimiz yapmayalım?”a dönüştüğünü savunur
  • Bu seçim, açıkça kararlaştırılmamış teknik borca ve operasyonel yüke yol açabilir
• Andrew Bosworth’un ürün ilkeleri, önce insanların yaşadığı sorunu bulmak ve sonra bunu çözüp çözemeyeceğini sormakla başlar
• Her süreci hızlandırmak yalnızca doğru hedefe daha hızlı varmak anlamına gelmez; bitmiş ürün gibi görünen yanlış hedeflere de daha hızlı varırsınız

Kaybolan maliyet ekibe taşınıyor

• Uygulama maliyeti bütçede göründüğünde bütçe onayı karar almayı zorunlu kılıyordu; uygulama neredeyse ücretsiz hâle gelince maliyet yok olmuyor, ekibe aktarılıyor
• Her şeyi yapıp tepkileri izleme yaklaşımı strateji değil, bitiş zamanı olmayan bir acil durum tatbikatına daha yakındır
  • Nedeni açıklanamayan yön değişiklikleri tekrarlanır
  • Ekip üyelerinin geceleri ve odaklanma kapasitesi tükenir
  • Çıktı daha güzel ya da güçlü olabilir; ancak son 6 ayın insan maliyeti görünmez
• Karar olmadan tekrarlanan acil durumlar ekibi güçlendirmez, tüketir; başka seçenekleri olan yetkin kişiler ilk ayrılanlar olabilir

İyi yapılmış ürün ile gerekli ürün farklıdır

• Standartlar ürünün doğru uygulanmasını sağlar, zevk sonucun kalitesini yükseltir; yapay zeka sınırsız çıktı ürettikçe ikisinin önemi de artar
• Jakob Nielsen’in yapay zeka kürasyonu tartışması, fikir üretimi fiilen ücretsiz hâle geldikçe seçenek üretmekten çok iyi seçenekleri ayıklayan ayırt etme becerisinin kıtlaşacağını savunur
• Standartlar da zevk de iyi seçim yapma becerileridir; ancak kimsenin istemediği bir ürünü kusursuz kalite ve spesifikasyonla uygulama durumunu engellemezler
• Marty Cagan’ın ürün ekipleri ile özellik ekipleri ayrımı, özellikleri verimli biçimde yayınlayan ekiplerle müşteri sorununu çözen ekipleri ayırır
  • Yanlış şeyi yayınlıyorsanız yayınlama verimliliğinin değeri yoktur
  • Yapay zekayla “uygulanabilir mi” şeklindeki fizibilite riski büyük ölçüde azaldı, ama “var olmalı mı” şeklindeki değer riski aynen duruyor
• Gale Robins, ne yapılacağını anlama faaliyetlerini ve çıktıları kısa oyun; neyin yapılmaya değer olduğuna karar verme becerisini uzun oyun olarak ayırır
  • Yapay zeka kısa oyunu hızlandırdı, ancak uzun oyunun zorluğunu azaltamadı

Müşterinin ürünü işe alma nedeni

• Clayton Christensen’in Jobs to Be Done yaklaşımı, müşterinin ürünün kendisini satın almadığını, belirli bir işi yaptırmak için ürünü işe aldığını savunur
• McDonald’s milkshake araştırmasında satışların önemli bir kısmı sabah 8’den önce işe gidip gelenlere yapılıyordu
  • İşe gidip gelenler uzun ve sıkıcı sürüş süresini geçirmek ve öğle yemeğine kadar tok kalmak için milkshake’i seçiyordu
  • Gerçek rakip başka milkshake’ler değil, bagel ve can sıkıntısıydı
• Yapılacak iş bulunduğunda ürün tasarımı netleşir; o iş kaçırılırsa en güzel ürün bile tercih edilmez
• Yapay zeka, müşterinin ürünü hangi iş için işe aldığını kendi başına bilmeden sürekli yeni milkshake’ler üretebilir

Skift’in dört bacağı kesme süreci

• Rafat Ali Skift’i başlatırken içerik stratejisini dört bacak üzerine tasarladı
  • Haber toplama
  • Kürasyon
  • Sendikasyon
  • Özgün habercilik
• İlk yapı mantıklıydı ve yatırımcılara anlatması kolaydı; ancak gerçek okurlar toplanan başlıklara ilgi göstermedi
• Dört bacak üçe, sonra ikiye indi; girişim sermayedarlarının duymak istediği plan terk edildikten sonra işleyen ürün bulundu
• Esas mesele ürünü inşa etmenin zor olması değil, açık pazarda insanların istediği kısmı keşfetmek ve istemediği kısmı çıkarmaktı
• O dönemde dört unsuru uygulamak gerçek zaman ve para gerektirdiği için performansa yakından bakıp kesinti yapılabiliyordu
• Aynı lansman yapay zeka çağında yapılsaydı birkaç gün içinde yalnızca dört unsur değil, istenmemiş özellikler bile tamamlanabilirdi
  • Tüm özellikler bitmiş ürün gibi görünürken neyin çıkarılması gerektiğini söyleyen sinyaller kolay uygulama sürecinin içinde kaybolabilirdi

Geriye kalan en önemli beceri karar vermek

• Üstün kalite, ürün tartışmasına katılmak için temel koşuldur; ancak iyi yapılmış olması doğru ürün olduğu anlamına gelmez
• Yapay zeka öğle yemeğinden önce yüzlerce yanıt üretebilir, fakat gerçekten gerekli yanıtın ne olduğuna karar veremez
• Buzz Usborne’un keşif ve teslim ayrımı, teslim maliyetinin düştüğü bir ortamda ne yapılacağına karar veren katmanı da otomatikleştirirsek, geriye yalnızca herkesin yaptığına benzeyen ortalama yazılımların hızlı ve ucuz biçimde kalacağını savunur
• Uygulama yavaş ve pahalıyken yanlış ürünü yapma hatası uzun üretim sürecinin içinde gizlenebilirdi; uygulama maliyeti düşünce muhakeme becerisinin yokluğu doğrudan görünür hâle gelir
• Ürün sorumlularının en yüksek kaldıracı şu üç şeye karar vermektedir
  • Neyin var olmaya değer olduğu
  • Kimin için olduğu
  • Neden şimdi gerekli olduğu
• Roman Pichler’in sözünü ettiği strateji-yürütme boşluğunun yürütme tarafında yol haritaları/ritüelleşmiş süreçler/lansman faaliyetleriyle meşgul olunabilir; fakat bunlar karar sorumluluğunun yerini tutamaz
• Joe Smiley’nin tasarım olgunluğu tartışması, kıdemli insanların strateji yerine üretim sahasındaki acil müdahalelere çekildiği durumu ele alır
• Herkesin her şeyi yapabildiği bir çağda, neyin yapılmaya değer olduğunu bilme becerisi geriye kalan tek temel kaldıraçtır; pazar sonuca varmadan önce ürün organizasyonu kararını vermelidir