Dağınık notları net problem ifadelerine, kullanıcı içgörülerine, öncelikli özelliklere ve hazırlanmış yapılandırılmış gereksinimlere, yol haritalarına ve prototiplere dönüştürmek için AI’nın nasıl kullanıldığını görün.
Çoğu ürün işi düzenli bir brif ile başlamaz. “Dağınık fikirler” olarak başlar: yarım cümlelerle dolu bir Notion sayfası, üç farklı problemin karıştığı Slack konuşmaları, sahibi olmayan aksiyon maddeleriyle toplantı notları, rakip özelliklerinin ekran görüntüleri, ev dönüşü kaydedilmiş ses notları ve kimsenin artık açıklayamadığı "hızlı kazanımlar" backlog'u.
Dağınıklık sorun değil. Tıkanma, dağınıklık plan haline geldiğinde başlar.
Fikirler yapılandırılmadan kalırsa ekipler aynı şeyleri tekrar kararlaştırmakla vakit harcar: ne inşa ediyorsunuz, kimin için, başarı neye benziyor ve ne yapmıyorsunuz. Bu yavaş döngülere, belirsiz ticket’lara, uyumsuz paydaşlara ve önlenebilir yeniden yazımlara yol açar.
Az miktarda yapı iş hızını değiştirir:
Yapay zeka, ham girdileri çalışılabilir bir şeye dönüştürmede iyidir: uzun konuşmaları özetlemek, kilit noktaları çıkarmak, benzer fikirleri gruplayıp problem ifadeleri ve ilk taslak kullanıcı hikâyeleri önermek gibi.
Yapay zeka ürün yargısını yerine koyamaz. Stratejinizi, kısıtlarınızı veya müşterilerinizin gerçekten neye değer verdiğini bilmez—bunu sağlamazsanız bağlam vermezsiniz—ve sonuçları gerçek kullanıcılar ve verilerle doğrulamanız gerekir.
Sihirli promptlar yok. Sadece dağınık girdilerden net problemlere, seçeneklere, önceliklere ve gönderilebilir planlara geçmek için tekrarlanabilir adımlar—AI’yı yoğun işleri azaltmak için kullanırken ekip kararlar üzerinde odaklansın.
Çoğu ürün işi fikirler kötü olduğu için başarısız olmaz—başarısız olur çünkü kanıt dağınıktır. AI’dan özet veya önceliklendirme istemeden önce temiz, eksiksiz bir giriş akışına ihtiyacınız var.
Toplantılardan, destek ticket’larından, satış görüşmelerinden, iç dokümanlardan, e-postalardan ve sohbet thread’lerinden ham materyali çekin. Ekibiniz Zendesk, Intercom, HubSpot, Notion veya Google Docs gibi araçları zaten kullanıyorsa, ilgili parçaları tek bir çalışma alanına (tek bir doküman, veritabanı veya gelen kutusu tarzı pano) kopyalayarak veya dışa aktararak başlayın.
An’a uyan yöntemi kullanın:
AI burada da yardımcıdır: çağrıları transkribe edebilir, noktalama temizleyebilir ve biçimlendirmeyi standartlaştırabilir—anlamı yeniden yazmadan.
Bir öğe eklediğinizde hafif etiketler iliştirin:
Orijinalleri (kelimesi kelimesine alıntılar, ekran görüntüleri, ticket linkleri) notlarınızla birlikte saklayın. Bariz çoğaltmaları kaldırın ama aşırı düzenlemeyin. Amaç, AI aracınızın daha sonra başvurabileceği, kökeni kaybolmamış tek güvenilir bir çalışma alanı oluşturmaktır.
Ham girdileri (notlar, Slack thread’leri, çağrı transkriptleri, anketler) topladıktan sonra sonraki risk “sonsuz yeniden okuma”dır. AI, hacmi önemli bilgiyi kaybetmeden sıkıştırmanıza yardımcı olur—sonra sinyali birkaç net kovaya gruplar.
Her kaynağa bir sayfayı geçmeyen brif isteyerek başlayın: bağlam, en önemli çıkarımlar ve saklanması gereken doğrudan alıntılar.
Yararlı bir kalıp: “Bunu özetle: hedefler, acılar, istenen sonuçlar, kısıtlar ve kelimesi kelimesine alıntılar (maks 8). Bilinmeyenleri bırak.” Son satır, AI’nın her şeyi netmiş gibi göstermesini engeller.
Sonra birden fazla brifi birleştirip AI’dan şunları isteyin:
Burada dağılmış geri bildirim yığın olmaktan bir haritaya dönüşür.
AI’den temaları çözümden ayrılmış problem ifadelerine dönüştürmesini isteyin:
Temiz bir problem listesi sonraki adımları—kullanıcı yolculukları, çözüm seçenekleri ve önceliklendirme—çok daha kolay yapar.
Aynı kelimenin farklı anlamlara gelmesi ekipleri yavaşlatır (“hesap”, “workspace”, “seat”, “project”). AI’den notlarınızdan bir sözlük önermesini isteyin: terimler, sade dil tanımları ve örnekler.
Bu sözlüğü çalışma dokümanınıza koyun ve gelecekteki ürün belgelerinden bağlayın (PRD’ler, yol haritaları) ki kararlar tutarlı kalsın.
Ham notları temalara ayırdıktan sonra her temayı üzerinde uzlaşılabilecek bir problem ifadesine dönüştürün. AI, çözüm odaklı ve belirsiz fikirleri kullanıcı ve çıktı diline yazarak (örn. “bir gösterge paneli ekle” yerine “kullanıcılar veriyi export etmeden ilerlemeyi göremiyor”) yardımcı olur.
AI’den birkaç seçenek taslağı oluşturmasını isteyin, sonra en net olanı seçin:
For [kim], [hangi iş] zor çünkü [mevcut sürtünme], bu da [etki] ile sonuçlanıyor.
Örnek: Takım liderleri için haftalık iş yükünü takip etmek zor çünkü veriler üç farklı araçta duruyor; bu da devirlerde aksama ve fazla mesaiye yol açıyor.
AI’den metrik önerisi isteyin, sonra gerçekten takip edebileceğiniz olanları seçin:
Gizli inançlar girdiğinizde problem ifadeleri başarısız olur. AI’den muhtemel varsayımları (örn. kullanıcıların tutarlı veri erişimine sahip olduğu), riskleri (örn. eksik entegrasyonlar) ve keşfedilecek bilinmeyenleri listelemesini isteyin.
Son olarak kısa bir “kapsam dışı” listesi ekleyin ki ekip kaymasın (örn. “tüm yönetici alanını yeniden tasarlamayacağız”, “bu aşamada yeni bir faturalandırma modeli yok”, “bu fazda mobil uygulama yok”). Problem net kalır ve sonraki adımlar düzenli başlar.
Fikirleriniz dağınık hissediyorsa büyük olasılıkla kimin için olduğu, ne yapmaya çalıştığı ve acının nerede gerçekleştiği karışıyordur. AI bunları hızla ayırmanıza yardımcı olur—ama hayali bir müşteri yaratmadan.
Zaten sahip olduklarınızla başlayın: destek ticket’ları, satış görüşmesi notları, kullanıcı röportajları, uygulama incelemeleri ve iç geri bildirimler. AI’den verideki örüntülere (hedefler, kısıtlar, kullandıkları dil) dayanan 2–4 “hafif persona” taslağı oluşturmasını isteyin, stereotip değil.
İyi bir prompt: “Bu 25 not temelinde en üst 3 kullanıcı tipini özetle. Her biri için: birincil hedef, en büyük kısıt ve çözüme bakmaya neyin tetiklediği.”
Persona kimin olduğunu söyler; JTBD neden yaptığını. AI’den JTBD ifadeleri önermesini isteyin, sonra gerçek bir kişinin söyleyeceği gibi düzenleyin.
Örnek format:
When [situation], I want to [job], so I can [outcome].
AI’den her persona için birden fazla versiyon üretmesini isteyin ve sonuçlardaki farkları (hız, kesinlik, maliyet, uyumluluk, çaba) vurgulayın.
Davranışa odaklanan, ekranlara değil adımlara bakan bir sayfa yolculuğu oluşturun:
Sonra AI’den sürtünme noktalarını (karışıklık, gecikmeler, el değişimleri, risk) ve değer anlarını (rahatlama, güven, hız, görünürlük) tespit etmesini isteyin. Bu, ürününüzün gerçekten nerede yardımcı olabileceğini—ve nerede olmaması gerektiğini—yerine koyar.
Problem ifadeleriniz netleşince, “çözüm kilitlenmesini” önlemenin en hızlı yolu seçim yapmadan önce birden fazla yön üretmektir. AI burada hızlıca alternatifler keşfetmede faydalıdır—ama yargıyı siz korursunuz.
AI’ye 3–6 birbirinden farklı çözüm yaklaşımı (aynı özelliğin varyasyonları değil) önermesini söyleyin. Örneğin: self-serve UX değişiklikleri, otomasyon, politika/süreç değişiklikleri, eğitim/onboarding, entegrasyonlar veya hafif bir MVP.
Sonra kontrast üretmek için “Eğer X’i inşa edemeseydik ne yapardık?” veya “Yeni altyapı gerektirmeyen bir seçenek ver” diye sorun. Bu gerçek takaslar üretir.
AI’den kaçırabileceğiniz kısıtları listelemesini isteyin:
Bunları daha sonra gereksinimler için kontrol listesi olarak kullanın—tasarımın sizi köşeye sıkıştırmasından önce.
Her seçenek için AI’den kısa bir anlatı isteyin:
Bu mini hikâyeler Slack veya dokümanda paylaşması kolaydır ve teknik olmayan paydaşların somut geri bildirim vermesini sağlar.
Son olarak AI’den muhtemel bağımlılıkları haritalamasını isteyin: veri boru hatları, analytics event’leri, üçüncü taraf entegrasyonları, güvenlik incelemesi, hukuk onayı, faturalama değişiklikleri veya app-store gereklilikleri. Çıktıyı hipotez olarak görün—ama zaman çizelgeleri kaymadan önce doğru konuşmaları başlatmanıza yardımcı olur.
Tema ve problem ifadeleriniz netleştiğinde sıradaki adım bunları ekip tarafından inşa edilip test edilebilecek işe dönüştürmektir. Amaç mükemmel bir belge değil—“bitti”nin ne olduğu konusunda ortak anlayıştır.
Her fikri önce bir özellik (ürünün ne yapacağı) olarak yeniden yazın, sonra o özelliği küçük teslimlere bölün (bir sprint içinde gönderilebilecek parçalar). Yararlı bir desen: Özellik → yetenekler → ince dilimler.
AI ürün planlama araçları kullanıyorsanız, kümelenmiş notlarınızı yapıştırıp ilk kırılımı isteyin. Sonra ekip diliniz ve kısıtlarınızla düzenleyin.
AI’den her teslimi şu formatta tutarlı kullanıcı hikâyelerine çevirmesini isteyin:
İyi bir prompt: “Bu özellik için 5 kullanıcı hikâyesi yaz, her biri 1–3 gün içinde bitebilecek kadar küçük olsun ve teknik uygulama detaylarından kaçın.”
AI, atlanabilecek kabul kriterleri ve uç durumlar için özellikle faydalıdır. İsteyin:
Tüm ekibin kabul edeceği hafif bir kontrol listesi oluşturun, örneğin: gereksinimler gözden geçirildi, analytics event adlandırıldı, hata durumları kapsandı, metin onaylandı, QA geçti ve sürüm notları hazırlandı. Kısa tutun—kullanması acı verici olursa kullanılmaz.
Temiz bir problem listesi ve çözüm seçenekleriniz olduktan sonra amaç, takasları görünür kılmak—böylece kararlar adil, siyasete dayalı değilmiş gibi hissedilir. Basit bir kriter kümesi konuşmayı somutlaştırır.
Çoğu ekip için anlaşılabilir dört sinyalle başlayın:
Her kriter için bir cümle yazın ki “etki = gelir” Sales ile Product için aynı şeyi ifade etmesin.
Fikir listenizi, keşif notlarınızı ve tanımları yapıştırın. AI’den düzenleyebileceğiniz ilk taslak tabloyu oluşturmasını isteyin:
| Item | Impact (1–5) | Effort (1–5) | Confidence (1–5) | Risk (1–5) | Notes |
|---|---|---|---|---|---|
| Passwordless login | 4 | 3 | 3 | 2 | Reduces churn in onboarding |
| Admin audit export | 3 | 2 | 2 | 4 | Compliance benefit, higher risk |
Bunu bir cevap anahtarı değil bir taslak olarak değerlendirin. Kazanç: yapıyı sıfırdan uydurmak yerine düzenleme hızıdır.
“Sıradaki döngüde bunu yapmazsak ne kırılır?” diye sorun. Nedenini bir satırla yakalayın. Bu, daha sonra “zorunlu şişmesi”nin önüne geçer.
Yüksek etki + düşük çaba kombinasyonunu hızlı kazanımlar olarak, yüksek etki + yüksek çaba kombinasyonunu uzun vadeli bahisler olarak işaretleyin. Sonra sıralamayı onaylayın: hızlı kazanımlar daha büyük yönü desteklemeli, dikkat dağıtmamalı.
Yol haritası bir istek listesi değil—sırada ne yaptığını, neden önemli olduğunu ve henüz ne yapmadığınızı paylaşan ortak bir anlaşmadır. AI, önceliklendirilmiş backlog’unuzu anlaşılır, test edilebilir bir plana dönüştürerek bunu yapmanıza yardımcı olur.
Önceki adımda önceliklendirdiğiniz maddelerle başlayın ve AI’dan 2–4 kullanıcı çıktısına odaklı kilometre taşı önermesini isteyin. Örneğin: “Onboarding düşüşünü azalt” veya “Ekiplerin birlikte çalışmasını kolaylaştır” gibi çıktı odaklı ifadeler “Onboarding revizyonu gönder”dan daha inandırıcıdır.
Sonra her kilometre taşını şu iki soruyla test edin:
Her kilometre taşı için kısa bir sürüm tanımı üretin:
Bu “dahil/dışlanmış” sınırı, paydaş kaygısını azaltmanın en hızlı yollarından biridir çünkü gizli kapsam büyümesini engeller.
AI’den yol haritanızı tek sayfalık bir anlatıya dönüştürmesini isteyin:
Okunabilir tutun—biri 30 saniyede özetleyemiyorsa çok karmaşıktır.
İnsanlar planların nasıl değiştiğini bildiklerinde güven artar. Küçük bir “değişiklik politikası” bölümü ekleyin: yol haritası güncellemesi için ne tetikler (yeni araştırma, kaçırılan metrikler, teknik risk, uyumluluk değişiklikleri) ve kararlar nasıl iletilecek. Güncellemeleri öngörülebilir bir yerde paylaşırsanız (örn. /roadmap), yol haritası evrilse bile güvenilir kalır.
Prototipler belirsiz fikirlerin dürüst geribildirim aldığı yerdir. AI “doğru ürünü tasarlar” diye bir mucize yapmaz ama çok fazla yoğun işi ortadan kaldırarak daha erken test etmenizi sağlar—özellikle birden fazla seçenek üzerinde iterasyon yapıyorsanız.
AI’den bir tema veya problem ifadesini ekran ekran akışına çevirmesini isteyin. Kullanıcı tipini, yapmak istedikleri işi ve herhangi bir kısıtı (platform, erişilebilirlik, hukuk, fiyatlandırma) verin. Amacınız piksel mükemmelliği değil—tasarımcının veya PM’in hızlıca eskizleyebileceği tutarlı bir yol.
Örnek prompt: “Mobilde ilk defa kullanıcıların X’i yapması için 6 ekranlı bir akış oluştur. Giriş noktalarını, ana eylemleri ve çıkış durumlarını ekle.”
Mikro metin genellikle atlanır—ve geç düzeltmesi acı verir. AI’yı kullanın:
Ürün tonunuzu verin (“sakin ve net”, “dostça ama kısa”) ve kaçınılan kelimeleri belirtin.
AI hafif bir test planı oluşturabilir:
Daha fazla ekran inşa etmeden önce AI’dan bir prototip kontrol listesi isteyin: önce ne doğrulanmalı (değer, anlaşılırlık, gezinme, güven), hangi sinyaller başarı sayılır ve ne pivot ettirir. Bu prototipi odaklı tutar ve öğrenmeyi hızlandırır.
Bir akışı doğruladıktan sonra bir sonraki darboğaz genellikle “onaylanmış ekranları” gerçek bir uygulamaya çevirmektir. Bu noktada Koder.ai gibi bir vibe-coding platformu doğal olarak iş akışına uyabilir: sohbetle özelliği (problem, kullanıcı hikâyeleri, kabul kriterleri) tanımlayarak geleneksel teslim-teslim sürecinden daha hızlı çalışan bir web, backend veya mobil yapı oluşturabilirsiniz.
Pratikte ekipler bunu kullanır:
Ana fikir bu kılavuzla aynı: yoğun işleri ve çevrim süresini azaltın, insan kararlarını (kapsam, takaslar, kalite standardı) ekibin elinde tutun.
Bu noktada temalar, problem ifadeleri, kullanıcı yolculukları, seçenekler, kısıtlar ve önceliklendirilmiş bir planınız muhtemelen vardır. Son adım, başkalarının tüketmesini kolaylaştırmak—bir toplantıya katılmadan.
AI burada ham notlarınızı tutarlı belgelere dönüştürebilir: net bölümler, mantıklı varsayılanlar ve “burayı doldur” yer tutucuları.
AI’dan girdilerinizden bir PRD taslağı oluşturmasını isteyin, ekibinizin tanıdığı bir yapı kullanarak:
“TBD metrik sahibi” veya “Uyumluluk incelemesi notları ekle” gibi yer tutucular bırakın ki inceleyenler eksikleri görsün.
AI’den PRD’den iki SSS seti üretmesini isteyin: biri Destek/Satış için (“Ne değişti?”, “Kimin için?”, “Nasıl giderilir?”) ve biri iç ekipler için (“Neden şimdi?”, “Neler dahil değil?”, “Söz vermekten kaçınmamız gerekenler?”).
AI’den takip üzerine basit bir kontrol listesi üretin: takip/event’ler, sürüm notları, doküman güncellemeleri, duyurular, eğitim, rollback planı ve lansman sonrası gözden geçirme.
Paylaşırken insanları sonraki adımlara bağlayın; göreli yollar gibi /pricing veya /blog/how-we-build-roadmaps gibi metinleri kullanın ki dokümanlar farklı ortamlarda taşınabilir kalsın.
AI ürün düşüncesini hızlandırabilir, ama sizi sessizce yoldan çıkarabilir. En iyi ekipler AI çıktısını ilk taslak olarak görür—yararlı ama asla nihai değil.
En büyük problemler genellikle girdilerle başlar:
Bir şeyi PRD’ye veya yol haritasına kopyalamadan önce hızlı bir kalite kontrolü yapın:
Eğer bir şey “çok düzgün” geldiyse modele kaynak göster: “Bu gereksinimi hangi notlarım destekliyor?” diye sorun.
Bir aracın veriyi nasıl sakladığını bilmiyorsanız hassas bilgileri yapıştırmayın: müşteri isimleri, ticket’lar, sözleşmeler, finansallar veya yayımlanmamış strateji. Bilgileri kırpın veya yer tutucularla değiştirin (örn. “Müşteri A”, “Fiyat Planı X”).
Mümkünse onaylı bir çalışma alanı veya şirketinizin yönetilen AI’sını kullanın. Veri ikametgahı ve dağıtım coğrafyası önemliyse, gerçek uygulama kodu üretirken veya barındırırken sınırları karşılayan platformları tercih edin.
AI’yi seçenek üretmek ve takasları vurgulamak için kullanın. Nihai önceliklendirme, risk kararları, etik seçimler ve taahhütler için insanlara dönün—özellikle müşterileri, bütçeleri veya zaman çizelgilerini etkileyen her şeyde.
Tutarlı çıktılar almak için “büyük süreç”e gerek yok. Hafif bir haftalık ritim fikirleri akıtırken kararları erkenden zorlar.
Yakala → kümele → karar ver → taslak hazırla → test et
Promptta yapıştırın:
Küçük tutun: PM kararları ve dokümantasyonu sahiplenir, tasarımcı akışları ve testleri şekillendirir, mühendis uygulanabilirlik ve uç durumları belirtir. Destek/satış haftalık 15 dakika katılsın ki öncelikler gerçek müşteri acısında kalsın.
Daha az tekrarlayan hizalanma toplantısı, fikir → karar süresinin kısalması ve “eksik detay” hatalarının azalmasını izleyin. Spesifikasyonlar daha netse, mühendislerin daha az netleştirici soru sorması ve kullanıcıların daha az beklenmedik değişiklik görmesi gerekir.
Araştırma aşamasında Koder.ai gibi araçları deniyorsanız, teslim sinyallerini de takip edebilirsiniz: doğrulanmış bir prototipin ne kadar hızlı dağıtılan bir uygulamaya dönüştüğü, iterasyon sırasında rollback/snapshot kullanım sıklığı ve paydaşların çalışan yazılımı daha erken gözden geçirip geçiremediği.
Pratik bir bonus: ekip iş akışınızdan öğrenimleri paylaşırsanız (ne işe yaradı, ne yaramadı), bazı platformlar—Koder.ai dahil—içerik üretimi veya yönlendirmeler yoluyla kredi kazandırma yolları sunar. Amaç süreç değil; denemeyi ucuzlatmak ve ürün sisteminizi inceltirken maliyeti azaltmak.
Dağınık girdiler plan olarak ele alındığında sorun olur. Yapı yoksa ekipler kimin için olduğu, başarının ne olduğu, kapsamın ne olduğu gibi temel konuları tekrar tekrar tartışmaya devam eder; bu da belirsiz biletler, uyumsuz paydaşlar ve yeniden çalışmaya yol açar.
Küçük bir yapı “bir not yığını”nı şu hale getirir:
Ham materyalleri (tek bir doküman, veritabanı veya gelen kutusu tarzı pano) fazla düzenlemeden tek bir çalışma alanında toplayarak başlayın.
Minimum yakalama kontrol listesi:
Özgünleri yakın tutun (ekran görüntüleri, ticket bağlantıları) ki AI özetleri izlenebilir kalsın.
Modelden yapılandırılmış bir özet isteyin ve belirsizliği korumasını sağlayın.
Örnek talimat kalıbı:
Birden fazla kaynak özetini birleştirin, sonra AI’den şunları isteyin:
Pratik çıktı kısa bir tema tablosu olabilir: tema adı, açıklama, destekleyici kanıt ve açık sorular. Bu, yeniden okumak yerine çalışma haritanız olur.
Çözüm tartışmalarından önce her temayı problem biçimine sokun.
Şablon:
Sonra ekleyin:
Biletler, görüşmeler, kullanıcı röportajları ve iç geri bildirim gibi gerçek girdilerle 2–4 hafif persona taslağı hazırlayın, sonra motivasyonu Jobs To Be Done ile ifade edin.
JTBD formatı:
Son olarak basit bir yolculuk haritası çıkarın (önce/sıra/sonra) ve şunları işaretleyin:
Önce 3–6 farklı çözüm yaklaşımı oluşturun ki çözüm kilitlenmesini önleyin.
AI’den şu tür farklı manevra alanlarında seçenek istemesini isteyin:
Sonra “Eğer X inşa edemeseydik ne yapardık?” veya “Yeni altyapı gerektirmeyen bir seçenek ver” gibi sorularla takasları zorlayın.
Önce Feature → capabilities → thin slices şeklinde başlayın ki işler sprint içinde gönderilebilir olsun.
Sonra AI’den şunları isteyin:
Hikâyeleri sonuç odaklı tutun ve uygulanabilirlik için değilse detayları implante etmeyin.
Herkesin anlayacağı puanlama kriterleri tanımlayın (ör. Etki, Çaba, Güven, Risk) ve her biri için bir cümle yazın.
AI’yi kullanarak backlog’unuzdan ilk taslak bir puan tablosu oluşturun, ama bunu bir başlangıç noktası olarak kabul edin. Sonra:
AI’yi ilk taslaklar için kullanın, ama paylaşmadan veya karara bağlamadan önce kısa bir kalite ve gizlilik kapısı uygulayın.
Kalite kontrolleri:
Gizlilik temelleri:
Son madde “kendinden emin uydurmaları” varsayılan gerçek haline gelmesini engeller.
