Yapay zekaya uygulama yaptırmak mümkün mü, yoksa yazılım firması mı gerekir?
Yapay zekâ ile uygulama yapmak prototip ve küçük iç araçlar için mümkündür; kullanıcıya açılacak, para ya da kişisel veri taşıyan bir ürün için çoğu zaman yazılım ekibi gerekir. Pratik kural şudur: işin başarısızlığı yalnızca sizi etkiliyorsa yapay zekâ araçları yeterli olabilir, müşterinizi ya da verisini etkiliyorsa ekip gerekir.
Arama motorlarında "yapay zeka ile uygulama yapma" ve "yapay zeka ile mobil uygulama yapma" diye aranan şey iki ayrı türde araçtır. Birincisi kod asistanları: tarif ettiğiniz ekranı ve işlevi sizin için kod olarak yazar, kodu çalıştırıp yayınlamak yine size kalır. İkincisi no-code ve yapay zekâ uygulama oluşturucuları: tarif ettiğiniz uygulamayı barındırılan bir ortamda hazır bileşenlerle kurar. İkisi de bir fikri günler içinde ekranda göstermek için iyidir.
Zorluk, ekrandaki ilk sürümden sonra başlar. Giriş ve yetkilendirme, verinin nerede durduğu, ödeme, bildirimler, mağaza onayı, sürüm güncellemeleri ve hata olduğunda kimin düzelteceği, uygulamanın asıl maliyetini oluşturur. Bu işlerin hiçbiri "uygulama çalışıyor" görüntüsünde kendini göstermez. Aşağıdaki tablo, proje türüne göre hangi yolun daha uygun olduğunu gösteriyor.
Proje türüne göre hangi yol uygun?
| Proje türü | Uygun yol | Dikkat edilecek nokta |
|---|---|---|
| Fikir denemesi, yatırımcı sunumu | Yapay zekâ araçları | Prototip çöpe atılabilir olmalı |
| Yalnızca ekibin kullandığı basit iç araç | Yapay zekâ araçları, bir geliştirici gözetiminde | Gerçek müşteri verisi girmeyin |
| Müşteriye açık, hesap ve kişisel veri içeren uygulama | Yazılım ekibi | Güvenlik ve KVKK sorumluluğu sizde |
| Ödeme alan ya da sipariş yöneten ürün | Yazılım ekibi | Hata para ve itibar kaybettirir |
| Mevcut ERP, CRM ya da muhasebe ile bağlanacak | Yazılım ekibi | Entegrasyon ve test işi büyüktür |
| Mağazada yayınlanacak mobil uygulama | Hibrit: prototip araçla, ürün ekiple | Mağaza kuralları ve test süreci vardır |
Yapay zekâ ile yapılan uygulama nerede tıkanır?
Tıkanma noktaları beş başlıkta toplanır. Her biri, prototipin ürüne dönüşmesini engelleyen ayrı bir iştir.
- Güvenlik: Kod asistanları çalışan ama savunmasız kod üretebilir. OWASP Mobile Top 10 listesi; hatalı kimlik bilgisi kullanımı, güvensiz kimlik doğrulama, güvensiz veri saklama ve tedarik zinciri güvenliği gibi riskleri sayar. Bunları ancak ne arayacağını bilen biri denetleyebilir.
- Mağaza yayını: Apple, App Store inceleme yönergelerinde uygulamanın yeniden paketlenmiş bir web sitesinin ötesinde özellik sunmasını ve gizlilik politikasına uygulama içinden ulaşılmasını bekler. Eksik olanlar reddedilme sebebi olabilir.
- Test şartları: Google, 13 Kasım 2023 sonrasında açılan kişisel geliştirici hesaplarında üretime çıkmadan önce kapalı test ister: en az 12 testçi, kesintisiz 14 gün. Ayrıntılar Google Play test gereksinimleri sayfasında. Kural zamanla değişebilir, yayın öncesi sayfayı kontrol edin.
- Kişisel veri: Kullanıcı verisini işleyen her uygulama KVKK kapsamına girer. Verinin hangi sunucuda, hangi yapay zekâ hizmetinde işlendiğini bilmek gerekir; KVKK'nın üretken yapay zekâ rehberi bu konuda yol gösterir.
- Bakım: İşletim sistemi sürümleri ve kütüphaneler değişir. Kodu kimse tanımıyorsa, ilk büyük güncellemede uygulama çalışmaz hale gelebilir.
Yazılım firmasına gitmeden önce ne yapılmalı?
En pahalı hata, ne istediğini bilmeden firmaya gitmektir. Önce yapay zekâ araçlarıyla hızlı bir prototip çıkarmak bu yüzden iyi bir hazırlıktır: ekranları ve akışları somut hale getirir, ilk görüşmeyi kısaltır. Firmaya prototipi şu sorulara yazılı cevaplarla birlikte götürün.
- Uygulamanın tek cümlelik amacı ve ilk kullanıcıları kim?
- Hangi veriler tutulacak ve bunların hangileri kişisel veri?
- Hangi sistemlerle (muhasebe, stok, CRM) konuşacak?
- Hangi işler mutlaka çalışmalı, hangileri sonraya kalabilir?
- Uygulama yayına çıktıktan sonra bakımı kim yapacak?
- Mağaza hesapları ve kaynak kod kimin adına olacak?
Prototipin kodunu olduğu gibi ürüne taşımak zorunda değilsiniz. Birçok ekip prototipi bir tasarım belgesi gibi kullanır ve ürünü temiz bir mimariyle yeniden kurar. Hibrit yolun asıl değeri budur.
Ürün aşamasına geçerken hangi kontroller yapılmalı?
Yapay zekâ ile başlayan bir projeyi bir ekibe devretmeden ya da yayına almadan önce şu kontrolleri yapın:
- Kod incelemesi: Bir geliştirici kodu satır satır okusun; koda gömülü şifre ve anahtar, hatalı yetkilendirme ve gereksiz izinler aransın.
- Veri haritası: Hangi verinin nereye gittiği ve hangi dış hizmetin çağrıldığı kâğıt üzerinde çizilsin.
- Gerçek cihaz testi: Farklı telefon ve işletim sistemi sürümlerinde, zayıf bağlantıda deneyin.
- Hesap sahipliği: Geliştirici hesapları, alan adı ve bulut hesapları sizin adınıza açılsın.
- Geri dönüş planı: Hatalı sürüm çıkarsa önceki sürüme dönülebilsin.
Örnek: Randevu uygulaması hangi yoldan gitmeli?
Örneğin 12 kişilik bir güzellik salonunun randevu uygulaması istediğini varsayalım. İlk hafta salon sahibi, yapay zekâ aracıyla randevu ekranını ve takvimi gösteren bir prototip çıkarıyor. Çalışanlara gösterince üç eksik buluyor: iptal akışı, hatırlatma mesajı ve personel bazlı takvim. Bu aşamada harcanan emek düşüktür ve karar için elde somut bir şey vardır.
Uygulama müşterilerin adını, telefonunu ve randevu geçmişini tutacak. Bu, kişisel veri demektir; ayrıca mağazada yayınlanacak. Bu noktada ürün aşamasını bir yazılım ekibine vermek mantıklıdır. Salon sahibi prototipi ve yukarıdaki altı soruya yazılı cevaplarını götürür; ekip keşif görüşmesinde kapsamı netleştirir. Aynı salon yalnızca çalışanların kullanacağı bir vardiya tablosu isteseydi, yapay zekâ aracı ve bir geliştiricinin kısa incelemesi yeterli olabilirdi. Senaryo varsayımsaldır; gerçek kapsam ve süre keşifte belirlenir.
Yapay zekâ araçları hangi işlerde gerçekten işe yarar?
Bu araçlar, sonucu hemen görüp beğenmediğinizde atabileceğiniz işlerde en iyi sonucu verir. Tek ekranlı bir form, veriyi tabloda gösteren bir pano, bir hesaplama aracı ya da bir müşteri sunumunda gösterilecek tıklanabilir model bu gruba girer. Kod yazmayı bilmeyen bir yönetici de bu işlerin bir kısmını kendisi yapabilir.
Araç, belirsiz ve uzun süreli işlerde zorlanır. Kullanıcı yetkileri, birden çok rol, çevrimdışı çalışma, eski bir sistemle senkronizasyon ya da ödeme gibi konular birbirine bağlıdır; bir yeri düzeltirken başka bir yer bozulabilir. Üretilen kodun neden öyle yazıldığını soracak kimse olmadığında bu bozulmalar geç fark edilir. Bu yüzden proje büyüdükçe işin ağırlığı kodu yazmaktan kodu doğrulamaya kayar ve doğrulama için deneyimli bir geliştirici gerekir.
Maliyet tarafında da dikkatli olun. Araç abonelikleri ucuz görünür, ancak aylarca süren deneme yanılma, düzeltme istekleri ve sonunda yeniden yazım, toplam emeği artırabilir. Hangi yolun daha ucuza geldiğini ancak kapsamı yazıya döktükten sonra karşılaştırabilirsiniz.
Hibrit yol nasıl işler?
Hibrit yolda iş iki aşamaya bölünür. Birinci aşamada siz, yapay zekâ araçlarıyla kısa sürede tıklanabilir bir prototip çıkarır, gerçek kullanıcılara gösterirsiniz. İkinci aşamada bir yazılım ekibi, prototipten öğrenilenlerle ürünü sağlam bir mimariyle kurar. Prototip bir belirsizlik giderme aracıdır; ekibin işi ise güvenlik, test, yayın ve bakımı sorumluluğa bağlamaktır.
- Prototip: Ekranları ve ana akışı çıkarın, üç ya da beş kişiye gösterin.
- Karar: Neyin gerçekten kullanıldığını yazın; kullanılmayan özellikleri çıkarın.
- Keşif: Ekiple veri, entegrasyon ve mağaza gereksinimlerini netleştirin.
- Ürün: Ekip, güvenlik ve test işini üstlenerek geliştirmeye başlasın.
- Yayın ve bakım: Mağaza süreci, izleme ve güncellemeler için sorumlu belli olsun.
Sık yapılan hatalar nelerdir?
- Prototipi ürün sanmak ve gerçek müşteri verisini hemen içine koymak.
- Kodu kimsenin incelememesi; çalışan uygulamayı güvenli uygulama saymak.
- Mağaza onayı ve test süresini takvime koymamak.
- Hesapların ve kaynak kodun tek bir kişinin kişisel hesabında kalması.
- Bakımı planlamamak; ilk işletim sistemi güncellemesinde yalnız kalmak.
- Yapay zekâ aracının kullanım koşullarını ve ürettiği kodun lisans durumunu kontrol etmemek.
Hatson Tech bu konuda nasıl yardımcı oluyor?
Hatson Tech'te ilk görüşme ve keşif ücretsizdir. Elinizde yapay zekâ ile çıkardığınız bir prototip varsa, bunu mobil uygulama geliştirme sürecimizde başlangıç belgesi olarak kullanırız: neyin olduğu gibi kalabileceğini, neyin yeniden kurulması gerektiğini birlikte belirleriz. Sabit fiyat yayımlamıyoruz; kapsam keşiften sonra netleşir.
Her projede ilk adım aynıdır: ne yapılacağını, kimin kullanacağını ve neyin yanlış gidebileceğini yazıya dökmek. Bu notlar hem yapay zekâ araçlarının daha doğru kod üretmesini sağlar hem de yazılım firmasının teklifini hızlandırır.
Karar sürecinde ayrıca yapay zekâ çözümünü satın almak mı, geliştirmek mi yazımıza ve tedarikçi seçimi rehberimize bakabilirsiniz.