29-30 Mayıs’da düzenlenen Alive 25’in birinci günü ‘Ürün‘, ikinci günü ‘Tasarım‘ ekseninde konuşmalar gerçekleşti. Her konuşmada yapay zekanın dönüştürücü gücüne de vurgu yapıldı.
Deneyimli bir tasarımcı olarak, ürün yöneticilerinin ve tasarım ekiplerinin “AI destekli ortak akıl” pratiğini nasıl benimsediğini gözlemlemek hem motive edici, hem de ilham vericiydi.
Bu yazıda, önceki yıllarda olduğu gibi, benim bakış açımdan, etkinliğe dair bazı notlar bulacaksınız.
Ürün Günü’nden
Sağlam mental modeller
Janna Lipenkova’nın “AI şirketlerinin %80’i batıyor” vurgusuyla, başarılı bir AI ürünü için doğru varsayımları nasıl kurmamız gerektiğini hatırladık.
Erman Taylan ve Yusuf Hilmi, LLM’lerin design system’lere doğrudan bağlanarak kod üretebildiğine değindiler. Y Combinator’daki güncel girişimlerin %30’u kodlarının %95’ini AI ile yazıyormuş.
Hız ve kalite dengesi ile geleceğin genel amaçlı altyapısı
Ateş Yankı Öksüz’den Vibe PM süreçlerini dinledik; “Jira’dan önce kullanıcıya gidiyoruz, Miro+GPT ile wireframe’den UX’e, Cursor ile prototipe” diyerek “gerilla” mikro testlerle hızlı dönmenin altını çizdi.
Melis Tahta Kayhan, elektrik gibi bir “general purpose” teknoloji olarak AI’ın, insan odaklı ürün geliştirme süreçlerimizi kökten dönüştüreceğini savunuyor.
Daha sonra bazı başka konuşmacılar da buna benzer görüşlerini bildirdiler ki bu da zaten karşı çıkmanın çok akıllıca olmadığı bir görüş diye düşünüyorum.
Bu sunumda, ilginç bir bilgi de paylaşıldı: AI’ın en çok geliştirdiği sektörlerden biri inşaatmış. Mantıken üzerine düşününce hak vereceğimiz bir detay ama şahsen daha önce buna çok kafa yorduğumu söyleyemem. ‘AI’a lütfen demeyin, çok su tüketir’den farklı bir bakış açısı, ilgi çekici buldum.
AI’ı tehdit etmek
Ayça Selva Baydar Ketenci çok hoşuma giden bir tüyo verdi. AI’a “sen bunu cevaplayamazsan 100 kişi zarar görecek” dersen %20 daha iyi cevap veriyormuş.
Agentic AI’la iş birliği ve prompt odaklı sistemler
Serhat Can, akıllı ajanların birbirleriyle koordinasyon kurup problem çözdüğü “agentic” dünyada UX’in hala her şeyin odağı olduğunu düşünüyor. Bütün anneler Facebook’tan ChatGPT’ye geçti gibi bir tespit paylaştı, sanırım herkesin ortak düşüncesiydi, gerçekten de böyle. PM’ler artık Cursor ile kod yazıyor, yazılımcılara ihtiyaç azalıyor genel olarak. (İkinci günkü konuşmalardan Trendyol ekibi de buna çok güzel bir örnek paylaşarak desteklemiş oldu. Bahsedeceğim.)
Adem Yavuz Yılmaz, Berna Aksoy ve Gizem Kuzucu, “5 Why?” metodolojisini (bu konuda ileri okuma yapabilirsiniz) AI süreçlerine entegre etmenin ve tek kişilik unicorn vizyonunun altını çizdiler. Bu çok “olur gibi” bulduğum bir gidişat, yeni akım olabilir. Konuşmada genel olarak PM’ler hala ölmedi mesajı verildi (buraya gülücük gelecek).
Her toplantıda GPT ile probleme odaklanmak
Emir Alkaş ve Eran Filiba, organizasyonun dokusuna AI’yı nasıl yerleştirdikleri ile birlikte “yapay zekasız bir toplantı artık mümkün değil” tespitini paylaştılar.
Elif Baş’ın “%40’a yakın servis sağlayıcı AI’dan habersiz etkileşime girmiş, %110 daha olumlu aksiyon almış” verisi, her gün birçok yeni örneği duyurulan ve artık heyecanımızı bir nebze kaybettiğimiz AI tool’ların, hype değil, gerçek problem çözme aracı olması gerektiğini gösteriyor. Konuşmadan “daha fazla AI, daha iyi UX değildir” çıkarımı da yaptım bi’ tık.
Hız sancıları
Egem Eraslan’ın “çok hızlı gitmek motivasyonu besler ama artan hatalar ekibi yorabilir” uyarısı, hız-risk dengesini yeniden hatırlattı. Hız ile ilgili, üzerine düşünmemiz gereken fikirleri var Midas CEO’sunun. Katıldığım bir alıntı bırakıyorum buraya; “2-3 ay içinde bir ürünü çıkmazsam heyecanımı kaybediyorum. Çıkınca feedbacklerle doyum devam ediyor.”
- Fazla hızlı gitmek de zararlı. Haftada 2-3 hata ile karşılaşmaya başlandığında (bir üründe) o ekip o hıza alışık değildir.
- Bir sorunu çözmek için 3 ay verildiyse neden 2 ya da 4 değil, sorgulamak lazım.
- Bazı ürünleri, özellikle problem yaşamak için hızlı çıkmalı. Bazen sorun çözmek için mutsuz olmaya hazır olmalısın.
- “Bir ürünümüzü çıkana kadar tasarım 4 kez değişti.” (Bu benim de çok yaşadığım şeylerden biri. Bazen aylar-yıllar alan işler, ete kemiğe bürünene kadar tasarım dili{m-iz} değişiyor ve defalarca baştan sona sıfırdan çalışabiliyoruz arayüzleri.)
Dinamik onboarding
Mert Alican Bektaş’ın, yetkin olmayan kullanıcıları da kapsayan dinamik arayüz ve tahmine dayalı analitikle “ürün oryantasyonu” stratejileri dikkat çekiciydi. Dinamik arayüzler (kişiselleştirme) artık daha sık tercih ediliyor. (Önceki konuşmalarda da değinilmişti.) DH‘de bu yöntemlere sıkça başvuruyoruz.
Bilal Kabaklı, “Refine–Decide–Act” döngüsünün AI çağında da geçerliliğini koruduğunu; sezgisel fikirlerin bile başlangıçta yol gösterici olabileceğini anlattı. Elinizde bir data yoksa bile insanların sezgisel fikirleri gerçek çözüme yakın sonuçlar verebilir. Sunumda paylaşılan “gözleme örnek” bilimsel makalenin özetini paylaşıyorum:
1906 yılında Plymouth’ta düzenlenen bir hayvan fuarında, katılımcılardan bir öküzün kesildikten sonraki ağırlığını tahmin etmeleri istenmiş. Galton, 787 kişinin tahminlerini toplamış ve bu tahminlerin ortalamasını hesaplamış. Tahminlerin ortalaması 1197 pound (yaklaşık 543 kg) çıkmış, oysa öküzün gerçek ağırlığı 1198 pound (yaklaşık 544 kg) imiş. Yani, ortalama tahmin sadece 1 pound farkla neredeyse mükemmel bir sonuç vermiş.
Galton, başlangıçta kalabalığın ortalama bir tahmin yapamayacağını düşünse de bu sonuç bireylerin sezgisel tahminlerinin ortalamasının, uzmanların tahminlerinden bile daha doğru olabileceğini gösteriyor. Bu olay “kalabalığın bilgeliği” (wisdom of crowds) kavramının temelini oluşturuyor.
Yine de bireyler birbirlerinin tahminlerinden haberdar olduklarında, sosyal etkileşimler çeşitliliği azaltabilir ve kolektif tahminlerin doğruluğunu düşürebilir.
Radikal önceliklendirme
Cem Tonguç, ZoomAI ile toplantı asistanlığı, şirket bünyesinde hali hazırda yürütülen 2000’e yakın A/B testi ve “hayır diyebilme” kültürünün Booking’de nasıl hayat bulduğunu paylaştı. ZoomAI, Jira’ya ticket açıp, ilgili kişilere mail bile atabiliyormuş. Zoom toplantılarına devam ediyorsanız ilginizi çekebilir.
Tasarım Günü’nden
Ölçeklenebilir araştırma ve pratiklerin sınırları
Deniz Kartepe, 2024’te AI destekli UX araştırmasının iki kat arttığını; “her şeyi otomatikleştirme değil, kritik noktada AI” mottosunu benimsediklerini vurguladı.
Eda Yalkın ve Yağmur Gökçe, Commencis örneğiyle AI ile toplanan verileri tasarım sürecine nasıl dahil ettiklerini anlattılar.
Yeni tasarım vizyonu ve transactional deneyimler
Özgür Alaz’ın “Barbie bebek değil, Barbie evreni yaratın” metaforu, yapay zekanın hayal gücümüzü nasıl genişletebileceğine dair taze bir perspektif sundu, sunumun geri kalanında da yaratıcı bakış açısına şahit olmak güzeldi. FriendFeed zamanlarından beri, neredeyse 20 yıldır takipleşiriz ama nihayet tanışmak güzeldi. Konuşmasındaki bir sözün özellikle altını çizmek istiyorum: “Yapay zeka ile ‘daha kolay’ değil, ‘artık mümkün’ olan şeylere odaklanmalıyız.”
Emrah Sarıbaz, Zalando ve diğer e-ticaret örnekleri üzerinden, müşteri geri bildirimini stratejik bir varlık olarak nasıl kullandıklarını paylaştı.
Davranışsal ekonomi, akış ve haptic feedback
Gökhan Kara, insan doğasını unutmadan ikna edici deneyimler tasarlamanın püf noktalarını “AI + psikoloji” ekseninde anlattı.
Buse Eker ve Alişan Yazgı’nın, Tattoo uygulamasındaki “dövme oluşturuluyor” bekleme ekranına kattıkları haptic feedback deneyiminin, kullanıcı psikolojisi üzerindeki etkisini dinlemek hoştu.
Kültürel not ve ürünü 7 açıdan parlatmak
Caner Aras, “AI bombardımanı”nın içimizde yarattığı duyarsızlığı, doğru aracı uzun vadeli başarı için seçmenin önemini vurguladı. “Her gün onlarca AI aracı çıkıyor, bunların %90’ı kayboluyor. Diğer girişimlere göre 2 kat daha fazla.”
Bu AI tool bombardımanı benim de dikkatimi çeken, artık duyurulan birçok yeni tool için heyecan bile duymamama sebep olan bir şeydi ve daha birkaç gün önce bunu konuşuyorduk arkadaşlarla aramızda.
Değer Demircan Acılıoğlu, Şişecam’da yürütülen tasarım süreçlerine dair çok yönlü bir içerik sundu. Paşabahçe’den soda şişelerine, hatta çamaşır makinesi camlarına kadar uzanan geniş ürün gamına dair örnek görüntüler oldukça ilginçti.
Özellikle siyah arkaplanda cam ürünlerin görsel sunumu için yapılan 6-7 farklı ışık ve açıdan çekim süreci dikkat çekiciydi — şeffaflığı ve ışık oyunlarını göstermek için katlanılan bu zahmetli süreç, fiziksel ürün tasarımında görsel iletişimin ne kadar kritik olduğunu hatırlattı.
Araç değil, partner
Serdal Korkut Avcı, sunumunda yapay zekayı sadece bir “araç” değil, tasarım kararlarını birlikte düşünebildiğimiz bir “partner” gibi konumladı. AI tool’ların hızlı değişimi ve sürekli öğrenme gerekliliği, “şu araçla devam edeyim” diyebileceğimiz net bir zemin bırakmıyor.
Felsefi çerçevesi güçlü ve vizyoner bir konuşmaydı. AI’ı sadece üretkenlik aracı değil, fikir geliştirme ve düşünceyi yönlendirme alanlarında da ciddi bir aktör olarak konumlamamız gerektiğini düşündürdü.
Kimliği dönüştürmek
Süleyman Yılmaz, sanatçı bakış açısının AI sürecinde sürekliliğini nasıl koruduğunu ve cilalanmış vasatlığın tuzaklarına dikkat çekti. Vasat promt, cilalanmış sonuç alınca, iyi bir şey sanabiliyorsunuz gerçekten. Birkaç yıl önceki Galata Kulesi Atatürk anma videosu giydirmesi ile Commodore’da zıplayan mouse animasyonu arasında yaşadıklarını dinlemek keyifliydi.
Önemli bir de tespit paylaşalım: “Tüketici artık final kadar süreci de merak ediyor. Bu yüzden firmalar bunu AI ile yaptık, sürdürülebilir olduk vs. diyor.”
Kurumsal entegrasyon ve sürece güven
Gizem Ölçer, Akbank enterprise tarafında üç yıl bile sürebilen UX entegrasyon projelerini, veri odaklı iyileştirme döngülerini anlattı.
Zeynep Fermancı & Öyküm Diker, Trendyol’da geliştirdikleri AI-powered Figma eklentilerini nasıl kod bilmeden yaptıklarını ve nelere derman olduğunu güzelce sunumlaştırmışlardı. Serhat Can’ın yukarıda bahsettiğim düşüncesini destekleyip, genişleten bir şey bu.
Sadece PM’ler değil, tasarımcılar da herhangi bir yazılımcıya ihtiyaç duymadan epey ileri gidebiliyorlar ama ne kadar ‘temiz kod’ oluyor, bu konuda endişeler hala sürüyor. Bu konuşmada da dile getirildi bu. Bu konuda 2023 yılının başında yazdığım ilgili yazıyı burada bulabilirsiniz.
Kodlama dışındaki konularda da “AI yalan söyleyebilir, mutlaka kontrol edin” uyarısı kıymetliydi. Bazen gerçekten doğru olmayan bilgiler üzerinde diretebiliyor.
Last but not least: Ayna gibi modelleme
Mert Kütükoğlu, “Not a Magic Button, a Mirror” diyerek, AI modeline ‘net kurallar’ ve ‘roller’ atamanın geri bildirim süreçlerinde nasıl fark yarattığını gösterdi.
AI modelini mesleki olarak bir role sokma işini ben de çok sık yapıyorum. Kurallar tanımlayıp, formatı veriyorum. Gerisi WhatsApp’te doktorumla ya da mimarımla konuşuyormuşum gibi, hatta bazen daha iyi.
Nereye Evriliyoruz?
Alive 25’te yapılan konuşmalar, AI’ın artık “yenilik” değil, altyapı haline geldiğini gösterdi. Tıpkı internetin ya da elektriğin bir dönem yaptığı gibi, yapay zeka da artık gündelik üretim süreçlerinin -bazen- görünmez ama belirleyici parçası.
Bu dönüşüm, hem ürün yöneticileri hem de tasarımcılar için yeni beceriler ve yeni zihinsel modeller gerektiriyor.
2017’de düzenlenen UXAlive sırasında yazdığım tweet’i hortlatmak için daha iyi bir yer ve zaman olamaz sanırım. “What’s UX design’s future?” diye sorulmuş ve en iyi yanıtlara ödül verilmişti. 8 yıl önce şunu demişim: “UX Tasarımının geleceği muhtemelen duyguları olan yapay zekalar olacak – en azından doğru insan davranışlarına onlar karar verecek diye düşünüyorum.” Kimin kazandığımı söylememe gerek yok sanırım?
Bu görselin de yer aldığı ilgili yazı şurada.
Şunu net görebiliyoruz: AI ile “daha hızlı üretmek” değil, “farklı türde şeyler üretebilmek” mümkün hale geliyor.
Önümüzdeki dönemde bizi bekleyen bazı şeyler;
Rol kırılımının bulanıklaşması: Tasarımcı, PM, developer gibi roller, AI ile destekli süreçlerde daha çok iç içe geçiyor. Kod bilmeden ürün çıkarabilen tasarımcılar ya da görsel düşünebilen PM’ler artık istisna değil.
Mikro testler ve iteratif kültürün yükselişi: Herkesin hızlı test edip döngüye girmesi, karar süreçlerini demokratikleştiriyor ama aynı zamanda yorucu olabiliyor.
Yaratıcı kontrol ihtiyacı: “Vasat prompt → cilalanmış çıktı” tehlikesine karşı, yaratıcı sezgiler ve eleştirel düşünce daha kıymetli hale geliyor.
AI partnerliği: Zekayı modellemenin en etkili yolu hala insan. Yapay zeka en iyi, ona net rol, görev ve çerçeve verildiğinde işliyor. Yani “prompt yazmak” yeni bir stratejik beceri artık.
Şeffaflık ve süreç iletişimi: Ürün kadar sürecin de kullanıcıya açık hale gelmesi, güven ve merak duygusunu pekiştiriyor. “Bu AI ile mi yapıldı?” sorusu yerini yavaş yavaş “Nasıl yapıldı?” merakına bırakıyor.
AI ile “yapmış olmanın” ötesine geçerek, daha rafine, odaklı, bütünsel üretim yaklaşımlarını benimseyenler kazanacak.
Teşekkür
Bu etkinliğe, adı değişmeden önceki haliyle birlikte —sanırım on yıldır— katılıyorum. Malum dönemde biraz ara verilmişti, mevcut haliyle gördüğüm kadarıyla tam gaz devam ediyor.
Mustafa Dalcı ve Eran Filiba başta olmak üzere, Brick Institute ve bütün organizasyon ekibini, çıtayı daha da yukarı taşıma gayretleri ve sektöre katkıları için gönülden tebrik ediyorum. Her iki gün de dükkanı Mustafa Dalcı ile açtık gibi oldu. Kendisini zaten tebrik etmiştim ama buradan da bir kez daha dile getirmek istedim.
Etkinliğe 2 günde toplam 400’ün üzerinde kişi katılmış, artarak devam edeceğini umuyor, dijital ürün ve deneyimlerimizi bir adım daha öteye taşımak için gelecek Alive buluşmalarında aynı heyecan ve merakla buluşmayı iple çekiyorum.
Önümüzdeki yılın konseptini şimdiden merak etmeye başladım. Bir temennim var aslında. Sadece dokunmatik yerine, sesli, hareket-jest tabanlı arayüzler ve beyin-bilgisayar etkileşimi üzerine kafa yorulabilir.
