Yapay zekâ destekli geliştirme, yazılımın nasıl üretildiğini değiştirdi. Araçlar kod oluşturabiliyor, prototip hazırlayabiliyor ve testleri hızlandırabiliyor. Böylece daha önce haftalar veya aylar süren fikirler çok daha kısa sürede incelenebiliyor.
Artan mühendislik kapasitesi daha iyi ürünleri garanti etmiyor. Ekiplerin hangi fikirlerin yatırım gerektirdiğine, hangi özelliklerin gerçek müşteri sorunlarını çözdüğüne ve hangi deneylerin sona ermesi gerektiğine karar vermesi gerekiyor. Yapay zekâ fikirden sürüme giden yolu kısaltabiliyor, ancak bu ticari kararları veremiyor.
MIT araştırması, yapay zekânın mobil uygulama mağazalarına giren yeni uygulamalarda artışa yol açtığını, ancak kullanımın aynı hızda büyümediğini ortaya koydu. Daha fazla yazılım otomatik olarak daha fazla müşteri ilgisi yaratmıyor.
Ürün zekâsı, ekiplerin müşterilerin gerçekte ne yaptığını anlamasına yardımcı olabilir. Davranış verileri kullanıcıların nerede geri döndüğünü, zorlandığını, önemli görevleri tamamladığını veya yolculuklarını yarıda bıraktığını gösterir. Bu sinyaller, kalıcı iş akışı değerini ilk ilgiden veya kişisel geri bildirimlerden ayırabilir.
Yapay zekâ büyük miktarda davranış verisini analiz etmeye, beklenmedik kullanıcı yolculuklarını ve yeni eğilimleri ortaya çıkarmaya da yardımcı olabilir. Ürün zekâsıyla birlikte kullanıldığında ekiplerin her sürümden öğrenmesine ve bir özelliği geliştirmeye, deneyimi sadeleştirmeye veya yatırımı durdurmaya karar vermesine yardımcı olur.
Geliştirme hızı değişti, ancak güçlü ürün muhakemesi hâlâ gerekli. En yararlı kararlar, ekiplerin varsayımlarına değil müşteri davranışlarına dayanır.
Yorumlar
0Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.