Yapay zeka destekli ürün geliştirme

Ürün ekipleri yapay zeka araçlarını artık araştırmada, gereksinim yazarken, tasarımda ve prototiplemede kullanıyor. Yazılımcılar da kod yazarken, incelerken ve test ederken bu araçlardan yararlanıyor.

Bu eğitimde araçların nerede zaman kazandırdığını ve hangi hatalarının kolayca gözden kaçtığını gösteriyoruz. Bir ekibin kaliteden ödün vermeden onlarla nasıl çalışabileceğini de ele alıyoruz.

İletişime geçin

Eğitim ne hakkında?

Tek bir ürünün menülerini öğretmiyoruz, çünkü araçlar birkaç ayda bir değişiyor. Üzerinde durduğumuz alışkanlıklar ekip hangi aracı kullanırsa kullansın işe yarıyor. Katılımcılar araca yeterli bağlamı vermeyi, ürettiğini kontrol etmeyi ve işi kendileri yapmanın ne zaman daha hızlı olacağını fark etmeyi öğreniyor.

Oturumlar uygulamalı; katılımcılar kendi işlerine benzeyen görevler üzerinde çalışıyor.

Kimler için?

Ürün yöneticileri
Bir problemi araştırmak, daha net gereksinimler yazmak ve bir fikri, yazılım ekibinin backlog'una girmeden önce çalışan bir prototiple denemek.
Tasarımcılar
Eskizlerden etkileşimli prototiplere daha hızlı geçmek ve birini seçmeden önce daha fazla seçeneği denemek.
Yazılım geliştiriciler
Kod asistanlarını ve agent'ları bakımını yaptıkları kod tabanında kullanmak ve bu araçların ürettiği kodu bir ekip arkadaşının kodu kadar dikkatle incelemek.
Ekip liderleri ve yöneticiler
Ekibin çalışma biçiminde neyin değiştiğini, hangi risklerin kural gerektirdiğini ve araçların harcanan emeğe değip değmediğini değerlendirmek.

Konular

Konular arasındaki denge gruptaki kişilere göre değişiyor. Bunu önceden sizinle kararlaştırıyoruz.

Ürün geliştirmenin hangi aşamalarında yapay zeka araçlarının işe yaradığı
Bir fikirden net bir gereksinim dokümanına ve çalışan bir prototipe ulaşmak
Kod asistanları ve agent'lar: bağlam vermek, değişiklikleri küçük tutmak ve yaptıklarını incelemek
Yapay zekanın ürettiği işi kullanıcıya ulaşmadan önce test etmek ve kontrol etmek
Dış yapay zeka servislerini kullanırken veri gizliliği, güvenlik ve fikri mülkiyet
Araç seçmek ve kullanımları için ekip içi kurallar koymak

Ekibinize göre

Teknik olmayan ekipler için
Eğitim araştırma, gereksinim yazımı, prototipleme ve yapay zeka çıktısının kalitesini değerlendirme üzerinde yoğunlaşıyor. Kod bilgisi gerekmiyor.
Yazılım ekipleri için
Kod agent'ları, kod inceleme, test, MCP gibi araç entegrasyonları ve mevcut bir kod tabanında çalışma konularında daha derine iniyor.

Sık sorulan sorular

Ürün, tasarım ve yazılım ekipleri eğitime birlikte katılabilir mi?

Evet. Karma bir grupta ürün, tasarım ve yazılım tarafından katılımcılar aynı problem üzerinde, her biri kendi açısından çalışıyor.

Ürün geliştirme eğitiminde hangi yapay zeka araçları kullanılıyor?

Genellikle kurumunuzun izin verdiği araçları, mevcut veri politikalarınıza uyarak kullanıyoruz. Henüz onaylanmış bir araç yoksa uygun araçları sizinle birlikte belirliyoruz.