Yapay Zeka, Dağınık Fikirleri Ekranlara, Mantığa ve Akışlara Nasıl Dönüştürüyor

“Ekranlar, mantık ve akışlar” gerçekte ne demek\n\nİnsanlar “fikri ekranlara, mantığa ve akışlara dönüştür” dediğinde, ürün planını somutlaştırmanın birbirine bağlı üç yolunu anlatıyorlar.\n\n### Ekranlar: kullanıcının gördüğü şey\n\nEkranlar kullanıcının etkileştiği sayfalar veya görünümlerdir: bir kayıt sayfası, pano, ayarlar sayfası, “görev oluştur” formu. Bir ekran sadece başlıktan ibaret değildir—üzerinde ne olduğunu (alanlar, düğmeler, mesajlar) ve ne amaçla kullanıldığını (o ekranda kullanıcının niyeti) içerir.\n\n### Akışlar: bir hedefe giden yol\n\nAkışlar kullanıcının bir şeyi tamamlamak için ekranlar arasında nasıl ilerlediğini tarif eder. Akışları rehber bir rota olarak düşünün: önce ne oluyor, sonra ne oluyor ve kullanıcı nereye varıyor. Bir akış genelde bir “mutlu yol” (her şey sorunsuz gider) ve varyasyonlar (şifre unutuldu, hata durumu, geri dönen kullanıcı vb.) içerir.\n\n### Mantık: kurallar, kararlar ve sistem davranışı\n\nMantık ekran arkasında (çoğu zaman ekranda da açıklanan) sistemin karar verdiği veya zorunlu kıldığı her şeydir:\n\n- Kurallar (şifre gereksinimleri, plan sınırları)\n- Kararlar (kullanıcıyı onboarding’e yönlendir veya atla)\n- Durumlar (oturum açık vs kapalı, deneme vs ücretli)\n- Kenar durumlar (kopya e-posta, zayıf bağlantı, boş veri)\n\n### Ürün planında nasıl bir araya geliyorlar\n\nPratik bir ürün planı bu üçünü birbirine bağlar:\n\n- Ekranlar yapı taşlarını tanımlar.\n- Akışlar bu taşların kullanıcı hedeflerini gerçekleştirmek için nasıl bağlandığını tanımlar.\n- Mantık neyin izinli olduğunu, koşullara göre neyin değiştiğini ve işler beklendiği gibi gitmediğinde kullanıcıya ne gösterileceğini tanımlar.\n\nAI burada işe yarar çünkü dağınık notları (özellikler, istekler, kısıtlar) alıp bu üç katmanın ilk taslağını önerebilir—böylece siz üzerinde tepki verip, düzeltip, rafine edebilirsiniz.\n\n### Küçük örnek: kayıt → onboarding → ilk görev\n\nBasit bir görev uygulaması hayal edin:\n\n- Ekranlar: Kayıt, E-posta Doğrulama, Onboarding Soruları, İlk Görevi Oluştur, Görev Listesi.\n- Akış (mutlu yol): Kayıt → E-posta Doğrulama → Onboarding → İlk Görevi Oluştur → Görev Listesi.\n- Mantık: E-posta zaten kullanımdaysa “hesap mevcut” göster ve giriş seçeneği sun; doğrulama atlanırsa erişimi kısıtla; onboarding tamamlanmadıysa daha sonra hatırlat; ilk görev oluşturulduktan sonra onay durumu göster ve ardından Görev Listesini göster.\n\nBunun özeti: kullanıcıların ne gördüğü, nasıl ilerledikleri ve deneyimi hangi kuralların yönettiği.\n\n## Ham fikirlerin neden plana dönüşmeden takıldığı\n\nHam ürün fikirleri nadiren düzenli bir belge olarak gelir. Genelde dağınık parçalar halinde ulaşır: telefondaki notlar, uzun sohbet dizileri, toplantı notları, kağıt üzerindeki hızlı eskizler, ses kayıtları, destek talepleri ve son dakikada eklenen “bir şey daha” fikirleri. Her parça değerli olabilir, ama birlikte net bir plana dönüştürülmesi zordur.\n\n### Dağınık orta: tekrarlar, çelişkiler ve boşluklar\n\nHer şeyi bir araya getirdiğinizde desenler görünür—ve problemler de:\n\n- Aynı fikir beş farklı şekilde tanımlanmış (“kaydedilen öğeler ekle”, “istek listesi”, “favoriler”, “yer imi”).\n- Gereksinimler çelişiyor (“misafir ödeme” vs “güvenlik için giriş gerekli”).\n- Önemli adımlar eksik (“Ödeme başarısız olursa ne olur?” “Kullanıcı geçmiş faturaları nerede görür?”).\n\nBu sorunlar ekibin yanlış yaptığı anlamına gelmez. Farklı kişilerden, farklı zamanlarda, farklı varsayımlarla gelen girdilerde normaldir.\n\n### Belirsiz hedefler akışları karıştırır\n\n“Niçin” net değilse fikirler takılır. Hedef bulanıksa (“onboardingi iyileştir”), akış ekran karmasaya dönüşür: ekstra adımlar, isteğe bağlı sapmalar ve belirsiz karar noktaları.\n\nBunu şu hedefle karşılaştırın: “Yeni kullanıcının hesabını bağlamasına ve iki dakika içinde bir başarılı işlem gerçekleştirmesine yardımcı ol.” Şimdi ekip her adımı şu kriterle değerlendirebilir: bu adım kullanıcıyı o sonuca götürüyor mu yoksa sadece gürültü mü?\n\nNet hedefler yoksa ekipler ekranlar yerine sonuçlar üzerinde tartışır—ve akışlar birden fazla amaca hizmet etmeye çalışırken karmaşıklaşır.\n\n### Gizli maliyet: sonradan yeniden çalışma\n\nYapı eksikse kararlar ertelenir. Başta hızlı gelir (“tasarımda hallederiz”), ama acıyı genelde daha ileri taşır:\n\nBir tasarımcı tel çerçeveler oluşturur ve eksik durumları ortaya çıkarır. Geliştiriciler kenar durumları ister. QA çelişkiler bulur. Paydaşlar özelliğin ne yapması gerektiği konusunda anlaşamaz. Sonra herkes geri gider—mantığı yeniden yazar, ekranları tekrar yapar, yeniden test eder.\n\nYeniden çalışma pahalıdır çünkü birçok parça zaten bağlı hale gelmiştir.\n\n### “Daha fazla fikir” = “düzenli fikir” değil\n\nBeyin fırtınası miktar üretir. Planlama ise şekil gerektirir.\n\nDüzenlenmiş fikirlerin özellikleri:\n\n- net bir hedef ve başarı kriterleri\n- küçük bir kullanıcı görev seti\n- tutarlı bir sözlük (her kavram için tek bir terim)\n- açık adımlar, kararlar ve sonuçlar\n\nAI, fikirlerin takıldığı bu noktada en yararlıdır—ama amaç daha fazla öneri üretmek değil, girdiler yığınını takımın üzerine inşa edebileceği yapılandırılmış bir başlangıca dönüştürmektir.\n\n## AI girdilerinizi nasıl yakalar, temizler ve kümeler\n\nErken ürün notlarının çoğu yarım cümleler, ekran görüntüleri, ses kayıtları ve araçlar arasında dağılmış “unutma” notlarının karışımıdır. AI bu karmaşayı tartışılabilir bir şeye dönüştürebildiği için faydalıdır.\n\n### Adım 1: Dağınık notları özetle ve normalleştir\n\nÖnce, AI ham girdileri net, tutarlı maddelere dönüştürebilir—niyeti değiştirmeden. Genellikle şunları yapar:\n\n- kısaltmaları tam cümlelere çevirir (örn. “kaydet sonra” → “Kullanıcılar öğeleri daha sonra incelemek üzere kaydedebilir”)\n- terimleri standartlaştırır (örn. “müşteri/ kullanıcı” → birini seçip her yerde uygular)\n- dolgu ifadelerini kararlar, sorular ve gereksinimlerden ayırır\n\nBu temizlik önemlidir çünkü on farklı stil uygursa fikirleri iyi gruplayamazsınız.\n\n### Adım 2: Fikirleri adlandırılmış gruplara kümeler\n\nSonra AI benzer notları temalara ayırabilir. Bunu yapışkan notları otomatik sıralamak gibi düşünün—ve sonra her yığma etiket önermesini.\n\nÖrneğin, “Onboarding”, “Arama ve Filtreler”, “Bildirimler” veya “Faturalandırma” gibi kümeler oluşturabilir. İyi kümeleme yalnızca anahtar kelime eşleşmesi yapmaz; ilişkileri ("bu maddelerin hepsi ödeme sürecini etkiliyor") da vurgular.\n\n### Adım 3: Kopyaları ve yakındaki tekrarları tespit et\n\nBeyin fırtınasında aynı gereksinim sık sık küçük varyasyonlarla tekrar eder. AI şunları işaretleyebilir:\n\n- aynı olanlar (kopyala/yapıştır tekrarları)\n- near-duplicate (aynı fikir, farklı ifade)\n- örtüşen kapsam (“e-posta uyarıları” vs “bildirim ayarları”)\n\nHiçbir şeyi silmek yerine orijinal ifadeyi koruyun ve birleştirilmiş bir sürüm önerin, böylece hangisinin doğru olduğunu seçebilirsiniz.\n\n### Adım 4: Daha sonra tekrar kullanacağınız ana varlıkları çıkar\n\nEkranlar ve akışlar için hazırlık olarak AI şu varlıkları çekebilir:\n\n- kullanıcılar ve roller (admin, misafir, alıcı)\n- eylemler (oluştur, onayla, dışa aktar)\n- ekranlar (ayarlar, profil, sepet)\n- veri alanları (e-posta, adres, plan türü)\n\n### İnsan incelemesi hâlâ gerekli\n\nKümelenme bir başlangıçtır, karar değil. Grup isimlerini gözden geçirmeniz, kapsam içi/dışı olanları onaylamanız ve yanlış birleştirmeleri düzeltmeniz gerekir—çünkü burada yapılan bir yanlış varsayım daha sonra ekranlara ve kullanıcı akışlarına yansır.\n\n## Kümelerden ilk ekran haritasına (bilgi mimarisi)\n\nKümeleriniz hazır olduğunda (ör. “içerik bulma”, “kaydetme”, “hesap”, “ödeme”), bir sonraki adım bu kümeleri ürünün ilk geçiş haritasına dönüştürmektir. Bu bilgi mimarisi (IA): neyin nerede durduğuna ve insanların nasıl dolaştığına dair pratik bir taslaktır.\n\n### Kümeleri uygulama bölümlerine dönüştür\n\nAI her kümeyi alıp kullanıcılara doğal gelen bir üst düzey bölüm seti önerebilir—genellikle sekme çubuğunda veya ana menüde göreceğiniz türden şeyler. Örneğin, “keşfet” kümesi Ana Sayfa veya Keşfet olabilir; “kimlik + tercihler” Profil olabilir.\n\nAmaç kusursuzluk değil; kafa karışıklığını azaltan ve sonraki akış işini kolaylaştıran sabit “kova”lar seçmektir.\n\n### İlk geçiş ekran envanterini oluştur\n\nBu bölümlerden AI düz bir dilde ekran listesi üretebilir. Genellikle şunları alırsınız:\n\n- Temel ekranlar (örn. Ana akış, Arama sonuçları, Öğenin detayları, Profil)\n- Destekleyici ekranlar (Filtreler, Bildirimler, Kaydedilen öğeler)\n- Yardımcı ekranlar (Giriş yap, Şifre unutuldu, İzin istemleri)\n\nBu ekran envanteri kapsamı erken ortaya koyar: kimse tel çerçeve çizmeden önce neyin üründe olduğunu görebilirsiniz.\n\n### İnsan terimleriyle navigasyon yapısını öner\n\nAI ayrıca navigasyonun nasıl çalışabileceğini çok tasarımcılaşmadan önerebilir:\n\n- Sekmeler sık ziyaret edilen hedefler için (Ana Sayfa, Ara, Kaydedilenler, Profil)\n- Nadiren kullanılan öğeler için bir menü (Ayarlar, Yardım, Hukuki)\n- Doğrudan giriş noktaları için derin bağlantılar (bir e-postadan belirli öğeyi açma)\n\nBu önerileri kullanıcı önceliklerine göre değil, UI trendlerine göre değil, gözden geçirebilirsiniz.\n\n### Daha sonra ihtiyaç duyacağınız eksik ekranları belirle\n\nAI sık unutulan ekranları işaretleyebilir: boş durumlar (sonuç yok, hiçbir şey kaydedilmedi), hata durumları (çevrimdışı, ödeme başarısız), Ayarlar, Yardım/Destek ve onay ekranları.\n\n### İteratif tutun\n\nGeniş başlayın: az sayıda bölüm ve kısa bir ekran listesi seçin. Sonra sınırları rafine edin—"Ana Sayfa"yı "Ana Sayfa" ve "Keşfet" olarak bölün veya "Bildirimler"i Profil altına taşıyın—ta ki harita gerçek kullanıcı beklentileri ve ürün hedefleriyle eşleşene kadar.\n\n## AI’nın hedefler ve görevlerden kullanıcı akışları önermesi\n\nYararlı bir kullanıcı akışı niyetle başlar, ekranlarla değil. Eğer AI'ya dağınık bir beyin fırtınası veriyorsanız, önce AI'dan kullanıcı hedeflerini çıkarmasını isteyin—kişinin ne yapmak istediğini ve hedefe ulaşmak için hangi görevleri yapacağını. Bu, konuşmayı “ne inşa etmeliyiz?” yerine “kullanıcının başarılı olması için ne olmalı?” sorusuna çevirir.\n\n### 1) Hedeflerden başla, sonra bir akış seç\n\nAI'dan belirli bir kullanıcı türü için en iyi 3–5 hedefi listelemesini isteyin (yeni kullanıcı, dönen kullanıcı, admin vb.). Sonra bir hedef seçin ve dar kapsamlı bir akış isteyin (tek sonuç, tek bağlam). Bu, kimsenin uygulayamayacağı "her şey akıyor" akışlarını önler.\n\n### 2) Temiz bir mutlu yol üret\n\nSonra AI'dan mutlu yolu adım adım üretmesini isteyin: her şey yolunda giderken en basit sıra. Çıktı numaralandırılmış adımlar gibi okunmalı (örn. "Kullanıcı plan seçer → ödeme bilgilerini girer → onaylar → başarı ekranı görür").\n\n### 3) Gerçeklikte olan dalları ekle\n\nMutlu yol stabil olunca, yaygın alternatiflere dallar ekleyin:\n\n- Atla (onboarding, isteğe bağlı adımlar)\n- Düzenle (onaylamadan önce değişiklik yapma)\n- İptal et (yolda çıkış)\n- Tekrar dene (ödeme başarısız, zayıf bağlantı)\n\nAI'dan hangi adımların kullanıcı seçimi (düğmeler, seçimler, onaylar) ve hangi adımların otomatik (doğrulama, kaydetme, senkronizasyon) olduğunu etiketlemesini isteyin. Bu ayrım ekiplerin neye UI gerektiğine, neyin mesajlaşma gerektirdiğine ve neyin arka plan mantığı olduğuna karar vermesine yardımcı olur.\n\n### 4) Paylaşılabilir bir diyagram açıklamasına dönüştür\n\nSon olarak, akışı ekibinizin dokümanlara veya ticket’lara yapıştırabileceği basit bir diyagram açıklamasına çevirin:\n\n\nStart: Goal selected\n1. Screen: Choose option\n2. Screen: Enter details\n3. System: Validate\n - If invalid -> Screen: Error + Fix\n4. Screen: Review & Confirm\n5. System: Submit\n - If fail -> Screen: Retry / Cancel\n6. Screen: Success\nEnd\n\n\nBu, Figma açılmadan veya gereksinimler yazılmadan önce konuşmaları hizalı tutar.\n\n## Akışları net mantığa dönüştürmek: kurallar, durumlar ve kenar durumlar\n\nBir kullanıcı akışı birinin nereye gidebileceğini gösterir. Mantık ise neden gidebildiğini (veya gidemediğini) ve bir şeyler ters gittiğinde ürünün ne yapması gerektiğini açıklar. Ekipler burada sık vakit kaybeder: akışlar "tamamlanmış" görünür, ama kararlar, durumlar ve hata yönetimi hâlâ örtük kalır.\n\nAI, görsel veya yazılı bir akışı teknik olmayan paydaşların tasarım ve geliştirmeden önce gözden geçirebileceği düz bir dilde bir “mantık katmanına” dönüştürebildiği için faydalıdır.\n\n### Adımları kurallar ve izinlere çevir\n\nHer adımı küçük if/then kurallar ve izin kontrolleri olarak yeniden yazmakla başlayın. Amaç açıklıktır, tamlık değil.\n\nAkışı değiştiren ana karar örnekleri:\n\n- Oturum açık vs kapalı: Oturum kapalıysa Giriş ekranına yönlendir; başarı sonrası orijinal adıma geri döndür.\n- Rol/izin: Kullanıcı “görüntüleyici” ise Düzenle eylemlerini gizle; “admin” ise düzenleme ve onaylara izin ver.\n- Uygunluk: Hesap gecikmedeyse ödeme engelle ve faturalandırma ekranı göster.\n\nAI bu kuralları taslaklarken insan-dostu isimler verin (örn. “R3: Kaydetmek için oturum açılmalı”). Bu, inceleme toplantılarında tartışmayı kolaylaştırır.\n\n### Durumları tanımla: yükleniyor, boş, hata (ve “başarı”)\n\nAkıştaki her ekranın açık durumları olmalı. Her ekran için bir kontrol listesi isteyin:\n\n- Yükleniyor: kullanıcı ne görüyor, eylemler devre dışı mı, ne “yüklenmiş” durumunu tetikler?\n- Boş: “henüz veri yok” ne anlama gelir ve birincil sonraki adım nedir?\n- Hata: mesaj tonu, tekrar deneme davranışı ve hataların engelleyici mi yoksa engellemeyen mi olduğu\n\n### Veri gereksinimlerini erkenden yakala\n\nAkışlar veri belirtilmeden gerçeğe dönüşmez. AI ilk taslağı şu şekilde çıkarabilir:\n\n- Ne kaydedilmeli (taslak vs son), nerede (cihaz, sunucu, her ikisi)