ANA YETENEK · 01
AI Product Engineering
Yapay zekâyı, insanların günlük işinde kullanabileceği bir ürün deneyimine dönüştürüyoruz.
Projeyi konuşalım ↗- 01Bilgi kaynakları↓
- 02Bağlam + erişim↓
- 03Model + araçlar↓
- 04Kaynaklı yanıt
Veri, karar ve deneyim aynı sistemde.
BAKIŞIMIZ
Bir modelin yanıtı, ancak doğru bağlam ve iyi bir deneyimle ürün değerine dönüşür.
Kullanıcı ihtiyacından başlayıp bilgi kaynaklarını, model davranışını ve arayüzü birlikte tasarlarız. Kurum içi bilgi asistanı, kaynaklı arama veya kontrollü bir ajan akışı için önce küçük bir kullanım alanını sınar, sonuç uygunsa gerçek sisteme bağlarız.
KULLANIM SENARYOLARI
Veriden ürüne.
Somut bir yol.
Bu örnekler birlikte geliştirebileceğimiz kullanım alanlarını anlatır. Kapsamı ve başarı ölçüsünü projenin verisine göre belirleriz.
Bilgiye sor, kaynağını gör.
- GİRDİ
- Onaylı dokümanlar, erişim kuralları ve kullanıcının sorusu.
- ÜRÜNDEKİ SONUÇ
- İlgili bölümlere dayanan, kaynak bağlantıları olan bir yanıt; bilgi yoksa açık bir sınır.
- NASIL ÖLÇERİZ?
- Yanıtın kaynakla tutarlılığı, doğru kaynağı bulma ve yanıt süresi.
Taslağı hazırla, kararı kullanıcıya bırak.
- GİRDİ
- Destek talebi, ürün bilgisi ve izin verilen işlem araçları.
- ÜRÜNDEKİ SONUÇ
- İncelenebilir yanıt veya işlem taslağı; gerekli noktada insan onayı.
- NASIL ÖLÇERİZ?
- Taslağın kabul oranı, düzeltme ihtiyacı ve tamamlanan görevler.
KALİTE VE ÜRÜN KARARLARI
Çalıştığını görmek.
Katkısını ölçmek.
Gerçek sorularla değerlendirme
Temsilî kullanıcı sorularıyla bir test seti kurar; doğru, eksik ve hatalı yanıtları birlikte inceleriz.
Ürün içinde kontrol
Kullanıcıya kaynak, düzenleme ve geri bildirim alanı sunar; modelin yapabileceği işlemleri yetkilerle sınırlarız.
Yayında görünür davranış
Model sürümünü, yanıt süresini ve kullanım maliyetini takip ederek değişiklikleri ölçülebilir biçimde ilerletiriz.
NELER YAPIYORUZ
Fikirden çalışan
sisteme.
- 01AI kullanım alanı keşfi ve prototipleme
- 02Kaynaklara dayalı arama ve yanıt üretimi (RAG)
- 03Ürün içi asistanlar ve konuşma deneyimleri
- 04Araç kullanabilen, sınırları belirli ajan akışları
- 05Model entegrasyonu ve değerlendirme setleri
- 06Yetki, maliyet, gecikme ve üretim takibi
ÜRÜN ALANLARI
Bu yetenek nerede
değer üretir?
KİMLER İÇİN?
Doğru problem,
doğru ortaklık.
Bilgisi farklı kaynaklara dağılmış ekipler
Mevcut ürününe anlamlı bir AI özelliği ekleyen şirketler
Bir AI fikrinin uygulanabilirliğini önce sınamak isteyen kurucular
ÇALIŞMA BİÇİMİ
Dört adım.
Tek, görünür süreç.
Kullanım alanı
Kimin hangi işini kolaylaştıracağımızı ve başarı ölçüsünü netleştiririz.
Veri ve prototip
Kaynakları, erişimi ve en küçük çalışan deneyimi hazırlarız.
Değerlendirme
Gerçek görevlerle kaliteyi, maliyeti ve kullanıcı deneyimini sınarız.
Ürüne bağla
Uygun bulunan akışı arayüze ve operasyonlara entegre eder, takip ederiz.
ÜRÜN DENEYİMİMİZ
Websoftik Akademi Lab
Websoftik Akademi Lab, deneysel fikirleri anlaşılır etkileşimlere dönüştürme yaklaşımımızı gösterir. Keşif ve prototip çalışmalarında aynı ürün düşüncesinden yararlanırız.
Case study’yi incele ↗SIRADAKİ YETENEK
◎Machine Learning & Personalization↗