Yapay Zeka, spesifikasyon hazırlayabilir, kod yazabilir ve geri bildirimi analiz edebilir—bu, ürün yöneticileri ve mühendislerin rollerini, iş akışlarını ve hesap verebilirliğini yeniden şekillendiriyor.

Uzun süre boyunca ürün yönetimi ile mühendislik arasındaki ayrım nispeten nettir: Ürün Yöneticileri (PM'ler) keşif ve kararlardan sorumluydu (ne yapılacağı ve neden), mühendislik ise uygulamadan sorumluydu (nasıl yapılacağı, ne kadar süreceği ve hangi ödünlerin kabul edilebilir olduğu).
Yapay Zeka araçları bu ayrımı ortadan kaldırmıyor—ama handoff noktalarını zayıflatıyor.
Çoğu ekip belgeleri işbirliğinin birimi olarak ele aldı: bir PRD, kullanıcı öyküleri seti, tasarım dosyası, test planı. PM'ler girdileri üretir (veya düzenler), mühendislik bunları çalışan yazılıma dönüştürür ve geri bildirim döngüleri bir şey üretildikten sonra gerçekleşirdi.
Bu model doğal olarak sınırlar yarattı: belgeyi yazmadıysanız çoğunlukla değerlendirici oluyordunuz.
Yapay Zeka destekli taslak oluşturma, özetleme ve üretme ile ekipler giderek ürünün paylaşılan bir "modeli" üzerinde çalışıyor: sorgulanabilen, yeniden biçimlendirilebilen ve formatlar arasında çevirilebilen yaşayan bir bağlam paketi.
Aynı temel niyet hızla şuna dönüşebilir:
Çeviri ucuzladığında sınır hareket eder. PM'ler daha erken uygulamayı sorgulayabilir ("X'i değiştirirsek ne gerekir?") ve mühendisler daha erken ürün niyetini çekebilir ("Y için optimize edersek hedef hala geçerli mi?").
Yapay Zeka, tarihsel hattınızın dışındaki işleri yapma sürtünümünü azaltır. Bu faydalı ama aynı zamanda beklentileri değiştirir: PM'lerden daha kesin olmaları, mühendislerden ise kapsamı şekillendirmede daha doğrudan yer almaları istenebilir.
İlk bulanıklaşan şey pratik işlerdir: spesifikasyonlar, küçük kod değişiklikleri, test ve veri soruları—hızın önemli olduğu ve Yapay Zeka'nın niyeti dakikalar içinde eser haline getirebildiği alanlar.
Yapay Zeka araçları giderek "ilk taslak" gereksinim yazarı gibi davranıyor. Bu, gereksinim çalışmasını boş bir sayfadan başlatmak yerine sıklıkla gözden geçirilip sıkıştırılabilecek bir taslakla başlamaya kaydırıyor.
Yaygın PM çıktıları daha hızlı üretilip standartlaştırılması kolay hale geliyor:
Kazanım Yapay Zeka'nın "ürünü bildiği" değil. Yapay Zeka yapıyı tutarlı uygulayabilir, terminolojiyi uniform tutar ve alternatifleri hızlıca üretebilir—böylece PM'ler ve mühendisler daha çok niyet ve kısıtlar üzerinde tartışır, belge formatı üzerinde değil.
Yapay Zeka belirsizliği aynalar. İstem "onboarding'i iyileştir" diyorsa geniş kullanıcı öyküleri ve yüzeysel kabul kriterleri alırsınız. Ekip sonra neyin "iyi" olduğunu kabul etmeden uygulanabilirliği tartışır.
Basit bir düzeltme: bağlam + karar + kısıtlar ile istem verin. Hedef kullanıcıları, mevcut davranışı, başarı metriğini, platform limitlerini ve neyin değişmemesi gerektiğini ekleyin.
Yapay Zeka çıktısını bir teklif olarak ele alın, spesifikasyon olarak değil.
Bu hızla birlikte hesap verebilirliği kaybetmeden ilerlemeyi sağlar—ve daha sonra ortaya çıkan “belgede vardı” sürprizlerini azaltır.
Yapay Zeka, destek talepleri, görüşme notları, uygulama değerlendirmeleri, anket yorumları ve topluluk konuları gibi dağınık girdileri saatler içinde yapılandırılmış temalara dönüştürerek haftalar süren keşif işini sıkıştırabilir. Manuel olarak her şeyi okumak yerine, ürün ve mühendislik aynı özetten başlayabilir: tekrar eden acı noktaları, ortaya çıktığı bağlamları ve keşfedilmeye değer fırsat alanlarının kısa listesini.
Modern Yapay Zeka araçları benzer şikayetleri kümeleme ("ödeme mobilde başarısız oluyor"), kullanıcının yapmaya çalıştığı "işi" çıkarma ve ortak tetikleyicileri (cihaz türü, plan katmanı, iş akışı adımı) yüzeye çıkarma konusunda iyidir. Değer sadece hız değil—paylaşılan bağlamdır. Mühendisler, teknik kısıtlarla (gecikme artışları, entegrasyon uç durumları) ilişkili desenleri görebilir; PM'ler ise bunları kullanıcı sonuçlarına bağlayabilir.
Keşfi hızlı tutup Yapay Zeka kaynaklı varsayıma dönüştürmemek için basit bir döngü kullanın:
Yapay Zeka en kolay bulunan ve en duygusal olan şeylere aşırı uyum sağlayabilir: güç kullanıcıları, öfkeli talepler veya en iyi yazılmış kanal. Ayrıca çelişkileri yumuşatan, ürünü etkileyen önemli öğeleri silikleştiren fazla düzenli anlatılar üretebilir.
Koruyucu önlemler şunlar: segmentler arasında örnekleme, kullanıcı tabanı büyüklüğüne göre ağırlıklandırma, "sıklık" ile "etki"yi ayırma ve gözlemler ile yorumlar arasındaki net ayrımı koruma.
Yapay Zeka özetleyip öneride bulunur. İnsanlar karar verir.
Takasları seçmek, strateji belirlemek ve ne yapılmaması gerektiğine karar vermek yargı gerektirir: iş bağlamını, zamanlamayı, teknik maliyeti ve ikinci dereceden etkileri anlamak gerekir. Amaç daha hızlı keşif, dış kaynaklı ürün düşüncesi değil.
Yapay Zeka, ekiplerin ürünü inşa etmeden önce nasıl "gördüğünü" değiştiriyor. Tasarımın statik mock'ları bırakıp PM'ler, tasarımcılar ve mühendislerin günbegün gelişen bir prototip üzerinde işbirliği yaptığı bir dünya yaygınlaşıyor—çoğu zaman Yapay Zeka ile üretilip revize ediliyor.
Yapay Zeka destekli tasarım araçları ve LLM'lerle ekipler şunları hızlıca taslaklayabilir:
Erken prototipler sadece "nasıl göründüğü" değil; aynı zamanda durumlar boyunca "ne dediğini" ve "nasıl davrandığını" de kodlar.
Mühendisler, etkileşim desenlerini hızlıca keşfetmek için Yapay Zeka kullanabilir—sonra ağır tasarım çalışması başlamadan önce gruba seçenekler sunar. Örneğin bir mühendis filtreleme, toplu işlemler veya kademeli açıklama için alternatifler üretebilir ve önerileri performans, erişilebilirlik ve bileşen kütüphanesi yetenekleri gibi kısıtlarla kontrol edebilir.
Bu geri bildirim döngüsünü kısaltır: fizibilite ve uygulama detayları UX hâlâ şekillendirilebilirken ortaya çıkar, geç aşama handoff'tan sonra değil.
PM'ler Yapay Zeka'yı prototipin dilini ve uç durumlarını test etmek için kullanabilir: "Sonuç yokken kullanıcı ne görüyor?", "Bu hata kullanıcıyı suçlamadan nasıl açıklanmalı?", "Hangi adımlar bir ilk kez kullanıcıyı kafası karıştırabilir?"
Ayrıca taslak SSS'ler, araç ipuçları ve A/B testleri için alternatif mesajlar üretebilirler—böylece ürün keşfi sadece özellikleri değil, dili de kapsar.
Handoff, "sonlandırılmış ekranlar"dan paylaşılan bir prototip + net kararlar: kapsamda olan, ertelenen ve ölçülebilir olan şeyler şeklinde kayar.
Prototip, kısıtlar, öğrenimler ve gereksinimler değiştikçe tüm ekibin güncellediği yaşayan bir varlık olur—sürprizleri azaltır ve UX'i sürekli, çapraz fonksiyonel bir sorumluluk haline getirir.
Yapay Zeka kod üretimi, ürün niyeti ile çalışan yazılım arasındaki mesafeyi değiştiriyor. Bir PM bir asistana küçük bir UI, örnek bir API isteği veya minimal bir betik yazdırabildiğinde, konuşmalar soyut gereksinimlerden somut davranışa kayar.
Aynı zamanda "vibe-coding" platformları iş birliği dinamiklerini değiştiriyor: Koder.ai gibi araçlar ekiplerin sohbetten doğrudan web, backend ve mobil uygulama dilimlerini oluşturmasına izin verir; böylece PM bir akışı önerir, mühendis sertleştirir ve ikisi aynı varlık üzerinde yineleyebilir—tam bir build döngüsünü beklemeden.
Çoğu Yapay Zeka aracı, tanımlaması kolay ama bir mühendisin tam döngüsünü haklı çıkarması zor olan görevlerde parlak:
Bu şekilde kullanıldığında, Yapay Zeka kodu hızlı bir eskiz olur—gönderilmesi için değil, üzerine tepki verilmesi için.
PM'lerin mühendis olmak zorunda kalmadan bundan faydalanmaları gerekmez. Küçük bir Yapay Zeka üretimli kavram kanıtı belirsizliği azaltıp hizalanmayı hızlandırabilir, örneğin:
Amaç gereksinimi daha erken test edilebilir ve tartışılabilir kılmaktır: "Bu demek istediğimiz mi?" yerine "Ne demek istediğimiz?" diye sormak.
Çalışan kod otomatik olarak ürüne uygun kod demek değildir.
Güvenlik ve gizlilik gereksinimleri (gizlilerin yönetimi, PII), mimari konvansiyonlar (servis sınırları, veri modelleri) ve sürdürülebilirlik (okunabilirlik, izleme, hata yönetimi) hâlâ önemlidir. Yapay Zeka tarafından üretilen kod genellikle göremediği bağlamsal kısıtları kaçırır—iç kütüphaneler, uyumluluk kuralları veya ölçek beklentileri gibi.
İyi bir takım normu: üretim kodunun sahibi mühendisliktir, ilk taslağı kim oluşturursa oluştursun.
PM tarafından oluşturulan parçalar tasarım eseri ya da keşif olarak görülmeli—niyet için faydalı, ancak aynı standartlarla kapıdan geçirilmemeli: kod incelemesi, testler, tehdit modelleme gerektiğinde ve mimari ile uyum sağlama gibi.
Bir Yapay Zeka yapı platformu kullanıyorsanız aynı prensip geçerlidir: Koder.ai hızlıca çalışan bir React UI ve Go backend oluşturabilse (arkada PostgreSQL ile), ekiplerin yine de açık merge ve yayın sahipliği olması gerekir. Snapshot/rollback ve kaynak kodu dışa aktarma gibi özellikler yardımcı olur ama mühendislik hesap verebilirliğinin yerini almaz.
Yapay Zeka araçları "ne demek istediğimiz" ile "ne gönderdiğimiz" arasındaki döngüyü sıkıştırıyor. Kabul kriterleri genellikle PM'ler tarafından yazılır ve daha sonra mühendislik veya QA tarafından yorumlanırdı; şimdi LLM'ler bu kriterleri dakikalar içinde somut test vakalarına dönüştürebilir—unit testleri, API testleri ve uçtan uca akışlar.
Kriterler açıksa, Yapay Zeka gerçek kullanıcı davranışını yansıtan ve insanların sıklıkla unuttuğu uç durumları da içeren test senaryoları taslaklayabilir. Örneğin "Kullanıcı e-postasını değiştirebilir ve yeniden doğrulamalıdır" kriteri, geçersiz e-postalar, süresi geçmiş doğrulama linkleri ve doğrulamadan önce giriş yapma girişimleri için testlere genişletilebilir.
Ortaya çıkan pratik iş akışı:
Bu ortak bir varlık yaratır: kabul kriterleri artık bir handoff belgesi değil—otomatik doğrulama tohumudur.
Otomatik üretilen testler inandırıcı görünür ama önemli olanı kaçırabilir. Yaygın başarısızlık modları arasında yalnızca mutlu yolun test edilmesi, yanlış şeyi doğrulama (ör. UI metni yerine bir durum değişikliğini doğrulama) veya gerçek sistemle uyuşmayan varsayımların teste dahil edilmesi vardır.
En büyük risk regresyon körlüğüdür: ekipler "testler var" diye bir özelliği korunduğunu varsayar, ama testler en olası kırılmaları korumuyor olabilir.
Yapay Zeka tarafından üretilen testleri taslak olarak görün, kanıt olarak değil.
Kriterleri otomatikleştirmeyi kolaylaştırmak ve yanlış anlaşılmayı zorlaştırmak için kısa bir kontrol listesi kullanın:
Gereksinimler testlenebilir olduğunda Yapay Zeka yürütmeyi hızlandırır. Olmadığında ise kafa karışıklığını hızlandırır.
Yapay Zeka analitiği konuşur hâle getiriyor: "Yeni onboarding aktivasyonu artırdı mı?" bir isteme dönüşebiliyor ve dakikalar içinde SQL, bir grafik ve yazılı bir deney raporu alıyorsunuz.
Bu hız iş akışını değiştirir—PM'ler sırada beklemeden hipotezleri doğrulayabilir, mühendisler ise ad-hoc çekimler yerine ölçüm kalitesine odaklanabilir.
Modern araçlar SQL taslağı çıkarabilir, bir funnel tanımı önerebilir, gösterge tablosu oluşturabilir ve bir A/B testini özetleyebilir (kazanç, güven, segment kırılımları). PM'ler için bu keşifte ve yayından sonra izleme sırasında daha hızlı yineleme demektir. Mühendislik içinse daha az tek seferlik istek ve veri yakalama iyileştirmelerine daha fazla zaman demektir.
Yakalanması gereken nokta: Yapay Zeka şirketin gerçeği yerine bir tanımla memnuniyetle cevap verir. Kendi kendine servis en iyi şu şartlarda çalışır:
Tanımlar tutarlıysa, PM öncülüğündeki analiz katkı sağlar—mühendisler sayılara güvenip bulguları operasyonelleştirmeye yardım edebilir.
Tekrarlayan iki sorun:
Paylaşılan bir metrik sözlüğü oluşturun (tek gerçeklik kaynağı) ve önemli analizler için hızlı bir inceleme zorunlu tutun: büyük lansmanlar, deney raporları ve yönetim panosu KPI'ları.
15 dakikalık bir "analitik PR" (PM draftlar; analist/mühendis gözden geçirir) tanım uyuşmazlıklarını erken yakalar ve karar sonrası sayılar üzerine tartışma yerine ortak bağlam oluşturur.
Yapay Zeka backlog yönetimini değiştirmez—ancak dokusunu değiştirir. Grooming, yarım yazılmış ticket'ları çözmekten çok kasıtlı takaslar yapmaya dönüşür.
Yapay Zeka iyi kullanıldığında backlog, sadece bir liste değil daha temiz bir iş haritası olur.
Refinement sırasında Yapay Zeka dağınık girdileri—satış görüşme notları, destek thread'leri, toplantı transkriptleri—tutarlı yapılı ticket'lara hızlıca çevirebilir. Özellikle faydalı olduğu alanlar:
Ana değişim: PM'ler daha az yazmak, daha çok niyeti doğrulamak için zaman harcar. Mühendisler daha az tahmin eder ve daha erken varsayımları sorgular.
Yapay Zeka destekli incelemeler bir ticket taahhüt edilmeden önce risk sinyallerini (açık olmayan fonksiyonel olmayan gereksinimler, gizli migration işleri, güvenlik/gizlilik endişeleri, entegrasyon karmaşıklığı) vurgulayabilir.
Bu, mühendisliğin bilinmeyenleri daha erken yüzeye çıkarmasına yardımcı olur—çoğu zaman grooming sırasında sprint ortasında değil—böylece tahminler saatler değil risk üzerine konuşmalar haline gelir.
Pratik bir model: her aday iş için Yapay Zeka'dan bir "risk kontrol listesi" üretmesini isteyin: bu işi 2× zorlaştırabilecek ne, hangi spike gerekli, neyin tasarım veya veri ile doğrulanması gerekir.
Otomatik önceliklendirme çekici: etki metriklerini modele verin ve backlog'u sıralasın. Tehlike, ölçmesi en kolay şey için optimize etmesi—stratejik önem, uzun vadeli platform işi veya marka güveni gibi—değil.
Basit kural: Yapay Zeka önerir; insanlar karar verir ve nedenini belgelendirir. Bir madde yukarı/aşağı hareket ediyorsa sebebi (strateji bağı, risk, müşteri taahhüdü) ticket'a yazın ki ekip sadece bir sıralama değil bağlam paylaşsın.
PM'ler ve mühendislik aynı Yapay Zeka araçlarını paylaştığında yeni hata modları da paylaşılır. Yönetişim ekipleri yavaşlatmak için değil—kim karar verir, kim kontrol eder ve bir şey ters gittiğinde ne olacağı net olsun diye gereklidir.
Yapay Zeka destekli işler görünmez şekilde pahalıya patlayana kadar görünmeyen şekillerde başarısız olabilir:
Sahipliği iş akışı düzeyinde tanımlayın, iş unvanı düzeyinde değil:
Kuralları küçük ve uygulanabilir tutun:
Koder.ai gibi bir platform benimserseniz, bunu SDLC'nizin bir parçası gibi ele alın: sohbetten ne üretilebileceğini, neyin dışa aktarıldıktan sonra kod incelemeden geçirilmesi gerektiğini ve yinelemeler hızlıyken snapshot/rollback'in nasıl kullanılacağını tanımlayın.
Yapay Zeka hatalarını diğer üretim riskleri gibi ele alın:
Yapay Zeka sadece mevcut işleri hızlandırmaz—PM ile mühendislik arasında net bir ad altında olmayan yeni görevler yaratır. Bu görevleri erken kabul eden ekipler kafa karışıklığı ve yeniden işi önler.
Tekrar eden birkaç sorumluluk ortaya çıkıyor:
Bu işler herkesin işi olduğunda genelde kimsenin işi olur. Bir sahip atayın, güncelleme periyodunu belirleyin ve nerede saklanacağına karar verin (wiki, repo veya her ikisi).
Bunlar büyük organizasyonlarda resmi roller, küçük ekiplerde ise mevcut ekip üyelerinin üstlendiği şapkalar olabilir.
PM'ler teknik okuryazarlıkten fayda sağlar: diff'leri üst düzey okuyabilmek, API'leri anlamak ve değerlendirmelerin nasıl çalıştığını bilmek.
Mühendisler ise ürün düşüncesi kazanır: daha net problem çerçeveleri, kullanıcı etkisi ve deney tasarımı—sadece uygulama detayları değil.
Eşli oturumlar (PM + mühendis) düzenleyin: istemleri, şablonları ve kabul kriterlerini birlikte oluşturun; sonra Yapay Zeka çıktısını gerçek örneklerle karşılaştırın. İyi olanı paylaşılan bir oyun kitabına (şablonlar, yapılacaklar/yapılmayacaklar, inceleme kontrol listeleri) kaydedin ki öğrenme takım içinde çoğalsın.
Biraz yapı çok yol alır. Amaç her yerde Yapay Zeka eklemek değil; rollerin net kaldığı ve ekibin gerçekten hangi şeylerin çıktısını iyileştirdiğini öğrendiği kontrollü bir pilot yürütmektir.
Gerçek kapsamlı bir özellik seçin (ne çok küçük kopya değişikliği ne de çeyrekler süren büyük platform yeniden yazımı). Başlangıç/bitiş noktalarını tanımlayın: ilk gereksinim taslağından üretim sürümüne kadar.
Pilot için bir rol haritası yazın tek sayfada: kim problem tanımının sahibi (PM), teknik yaklaşımın sahibi (mühendislik), UX kararları (tasarım) ve kalite geçitleri (QA). Kim öneride bulunur kim karar verir notunu ekleyin.
Sadece 2–3 Yapay Zeka kullanım durumunu seçin, örneğin:
Girdileri standartlaştırın: istemler için tek paylaşılan bir şablon ve Yapay Zeka çıktıları için bir bitiş tanımı (ne doğrulanmalı, neye güvenilebilir).
2–4 sprint çalıştırın, sonra genişletmeden önce durun ve gözden geçirin.
Eğer takım taslak oluşturmanın ötesine hızlı uygulama deneylerine girmek istiyorsa, pilotu kontrollü bir build ortamında yapmayı düşünün (ör. Koder.ai'nin planlama modu artı snapshot/rollback). Nokta mühendisliği atlatmak değil—inceleme kapılarını korurken yinelemeyi ucuzlatmaktır.
Bir baz alın (önceki benzer özellikler) ve karşılaştırın:
Paylaşılan bir istem deposu tutun (sürümlenmiş, iyi/kötü örneklerle). Haftalık 20 dakikalık bir inceleme yapın; ekip AI çıktılarından örnek alıp etiketlesin: doğru, yanıltıcı, bağlam eksik veya çabaya değmez.
Nihai ilke: paylaşılan varlıklar, net hesap verebilirlik, görünür kararlar.