AI ile oluşturulmuş ilk versiyonunuzu yayınladıktan sonra neler olur: izleme, geri bildirim, hata düzeltmeleri, güncellemeler ve sonraki sürümleri planlama üzerine pratik rehber.
“Lansman” tek bir an değildir—kimin ürününüzü kullanabileceğine, ne taahhüt ettiğinize ve ne öğrenmeye çalıştığınıza dair alınmış bir karardır. AI ile oluşturulmuş bir v1 için en riskli varsayım genellikle UI değil; AI davranışının gerçek insanlar için yeterince faydalı, güvenilir ve tekrarlanabilir olup olmadığıdır.
Duyurmadan önce yayın türü konusunda açık olun:
Bir “lansman” nihai hedeflediğiniz kitleyi temsil ediyorsa 20 beta kullanıcı kadar küçük olabilir.
Bir AI v1 her şeyi aynı anda optimize edemez. Ana hedefi seçin ve kararlarınızı ona göre şekillendirin:
Hedefi yazıya dökün. Bir özellik buna hizmet etmiyorsa muhtemelen dikkatinizi dağıtır.
Başarı gözlemlenebilir ve zaman sınırlı olmalı. Örnekler:
v1, konuşmanın başlangıcıdır; bitiş çizgisi değildir. Kullanıcılara hangi parçaların stabil, hangi parçaların deneysel olduğunu ve sorunları nasıl rapor edeceklerini söyleyin.
İçeride, gerçek kullanım başladığında metinleri, akışları ve AI davranışını sık sık revize edeceğinizi varsayın.
Lansman günü “göndermek”ten çok v1’in gerçek kullanıcılarla hayatta kalıp kalamayacağını garanti altına almaktır. Yeni özelliklerin peşine düşmeden önce temeli kilitleyin: ulaşılıyor mu, ölçülebiliyor mu ve sahipliği net mi?
Platformunuz dağıtım, barındırma ve operasyonel araçları bir arada sunuyorsa—Koder.ai gibi—Gün 0’da bu avantajı kullanın. Tek tıkla dağıtım/barındırma, özel alan adları, anlık görüntüler/geri alma gibi özellikler, yönetmeniz gereken görünmez lansman günü hata noktalarını azaltır.
Sıkıcı ama kritik kontrollerle başlayın:
/health) kurun ve sağlayıcınız dışında izleyin.Eğer bugün yalnızca bir saatiniz varsa, buraya harcayın. Harika bir AI özelliği olsa bile kullanıcılar boş bir sayfa görüyorsa önemi kalmaz.
Analitik kurmak, analitiğe güvenmek ile aynı şey değildir.
Ayrıca AI’ye özgü hataları yakaladığınızdan emin olun: zaman aşımı, model hataları, araç hataları ve “boş/bozuk çıktı” durumları.
Basit ve somut tutun: uygulama bozulursa ne yaparsınız?
Yığınınız anlık görüntüleri ve geri almayı destekliyorsa (Koder.ai bu konsepti içerir), geri alma ile “ileriye yama” arasında ne zaman geri alma yapacağınızı kararlaştırın ve adımları belgeleyin.
Tek bir sayfa—paylaşılan doküman, Notion veya /runbook—oluşturun ve şu soruları yanıtlayın:
Sahiplik net olduğunda, ilk haftanız kaotik yerine yönetilebilir olur.
v1 sonrası ölçüm, “daha iyi hissetmek”e dayanmak yerine savunabileceğiniz kararlar almanızı sağlar. Günlük bakabileceğiniz küçük bir metrik seti ve bir şey değiştiğinde çekebileceğiniz daha derin tanılama mantıklıdır.
Gerçek değer sunan bir Kuzey Yıldızı metriği seçin—genellikle “başarılı sonuçlar” (tamamlanan görevler, üretilip kullanılan belgeler, kabul edilen cevaplar) olur.
Ardından 3–5 destekleyici metrik ekleyin:
Bu metrikleri birlikte gösteren basit bir gösterge tablosu kurun ki takasları fark edebilin (ör. aktivasyon artarken tutma düşüyor).
Klasik ürün analitiği AI'nin yardımcı mı yoksa rahatsız edici mi olduğunu söylemez. Kalite ve güvene işaret eden AI-özel sinyalleri izleyin:
Bunları kullanım senaryosu, kullanıcı tipi ve girdi uzunluğuna göre segmentleyin. Ortalamalar başarısızlık ceplerini gizler.
İyi görünen ama karar değiştirmeyen metriklere dikkat edin:
Bir metrik belirli bir eylem tetiklemiyorsa (“%10 düşerse X yaparız”), ana gösterge tablosunda olmamalıdır.
AI ile oluşturulmuş bir v1’i izlemeden yayınlamak, gösterge ışığını kapatıp araba sürmek gibidir. Uygulama “çalışıyor” görünse de ne zaman başarısız olduğunu, yavaşladığını veya sessizce para yaktığını bilemezsiniz.
Her şeyi ayarlamadan önce ilk gerçek kullanıcılar için temiz bir bazal alın:
Logları yapılandırılmış tutun (user_id, request_id, model, endpoint, latency_ms gibi alanlar) ki bir olay anında hızlıca filtreleyebilin.
İlk birkaç gün kenar durumlar ortaya çıkar: uzun girdiler, alışılmadık dosya formatları, beklenmedik diller veya aynı akışa tekrar tekrar yüklenme. Bu pencerede panoları sıkça kontrol edin ve gerçek izlerin bir örneğini inceleyin. Aradığınız mükemmellik değil—örüntüler: ani sıçramalar, yavaş sürüklenmeler ve tekrarlayan hatalardır.
Kullanıcı acısı veya finansal risk yaratan sorunlar için uyarılar koyun:
Uyarıları tek bir yere yönlendirin (Slack, PagerDuty, e-posta) ve her uyarının ilgili gösterge panosu veya log sorgusuna bağlantı içermesini sağlayın.
24/7 on-call yoksa gece ne olacağına karar verin: kim uyandırılır, hangi sorunlar sabaha kadar bekleyebilir ve acil durum nedir. Basit bir rota ve kısa bir runbook (“durum sayfasını kontrol et, geri al, feature flag kapat”) panik ve tahmin yürütmeyi önler.
Geri bildirim yalnızca verilecekse değerlidir: vermesi kolay, anlaşılması kolay ve doğru kişiye yönlendirilmesi kolay olmalı. v1 lansmanında amaç “daha fazla geri bildirim toplamak” değil—“yeterli bağlamla ve eyleme dönüştürülebilir biçimde doğru geri bildirimi toplamak”tır.
Uygulama içinden görünür tek bir kanal seçin. Uygulama içi widget ideal, ama kısa bir form açan basit bir “Geri bildirim gönder” bağlantısı da işe yarar.
Hafif tutun: isim/e-posta (opsiyonel), mesaj ve bir veya iki hızlı seçim. Kullanıcılar rapor edecek yer ararsa, çoğunluk sessiz kalır ve yalnızca güç kullanıcılarından gelen bildirimleri duyarsınız.
“Bu bozuk” ile düzeltilebilir bir rapor arasındaki fark bağlamdır. Kullanıcıya üç basit soru sorun:
AI özellikleri için bir soru daha ekleyin: “Paylaşabiliyorsanız, ne yazdınız veya ne yüklediniz?” Form ekran görüntüsü eklemeye izin verir ve temel meta veriyi (app sürümü, cihaz, zaman) otomatik ekleyin. Bu, saatler süren yazışmaları kurtarır.
Geri bildirimi uzun, okunmayan bir gelen kutusuna dönüştürmeyin. Triyaj edip eyleme dönüşecek temalara ayırın:
Etiketleme hızla örüntüler yaratır: “20 kişi adım 2'de kafası karışmış” bir UX düzeltmesidir, destek problemi değil.
Bir raporu düzelttiğinizde kişiye bildirin. Kısa bir yanıt—“Bugün bir düzeltme yayınladık; raporunuz için teşekkürler”—sinirli kullanıcıları müttefike çevirebilir.
Ayrıca küçük kamu güncellemeleri (kısa bir changelog sayfası bile) paylaşın ki insanlar ilerlemeyi görsün. Bu tekrar bildirimleri azaltır ve kullanıcılardan yüksek kaliteli geri bildirim almaya istekli hale getirir.
Lansmandan sonraki ilk hafta, “bizde çalışıyordu” ile gerçek kullanım karşılaşır. Hata raporları gerçek kesintilerden yeni kullanıcının önem verdiği küçük rahatsızlıklara kadar değişir. Amaç her şeyi düzeltmek değil—güveni hızlıca geri kazanmak ve üretimde gerçekten neyin kırıldığını öğrenmektir.
Bir rapor geldiğinde ilk kararı dakikalar içinde verin, saatler değil. Basit bir triyaj şablonu her sorunu baştan tartışmamanızı sağlar:
Bu, neyin acil yama gerektirdiğini ve neyin bir sonraki sürüme kadar bekleyebileceğini netleştirir.
Erken ekipler sıklıkla her şikayeti acil olarak ele alır. Ayırın:
“Bozuk” olanı hemen düzeltin. “Rahatsız edici” maddeleri toplayın, temalara ayırın ve en yüksek etkili olanları partiler halinde ele alın.
Acil yamalar küçük, geri alınabilir ve doğrulanması kolay olmalı. Deploy etmeden önce:
Mümkünse feature flag veya konfigürasyon anahtarları kullanın ki riskli bir değişikliği başka bir deploy gerektirmeden devre dışı bırakabilesiniz.
Kamuya açık veya yarı herkese açık bir changelog (/changelog) tekrar soruları azaltır ve güven inşa eder. Kısa tutun: ne değişti, kim etkilenir ve kullanıcıların sonraki adımı ne olmalı.
Çoğu v1 AI uygulaması temel fikir yanlış olduğu için değil—kullanıcıları “aha” anına hızlıca ulaştıramadığı için başarısız olur. Lansmandan sonraki ilk haftada onboarding ve UX düzeltmeleri genellikle en yüksek getirili işlerdir.
Taze bir hesap (ve mümkünse yeni bir cihaz) ile kayıt ve ilk kullanım deneyimini bizzat yaşayın. Tereddüt ettiğiniz, tekrar okuduğunuz veya “senden ne istiyorlar?” diye düşündüğünüz her nokta gerçek kullanıcıların düşeceği yerdir.
Analitik varsa şunlara bakın:
Hedefiniz kullanıcıları hızlıca değere götüren kısa, belirgin bir sıradır. İlk başarılı sonuca doğrudan yardımcı olmayan her şeyi çıkarın.
Sık işe yarayan iyileştirmeler:
Uzun yardım sayfalarına yönlendirmek yerine sürtünme noktalarına küçük yardımlar koyun:
AI özellikleri için beklentiyi erkenden koyun: aracın neyi iyi yaptığı, ne yapamayacağı ve “iyi bir prompt”un nasıl göründüğü.
Hemen deney yapmak cazip olsa da, küçük testler ancak event izleme kararlı ve örneklem gerçek olduğunda anlamlıdır. Düşük riskli testlerle başlayın (metin, düğme etiketleri, varsayılan şablonlar). Her testi tek bir çıktıya odaklayın—ör. onboarding tamamlanma oranı—ki net karar verip kazananı yayına alabilesiniz.
Bir v1 testte “iyi” hissedip gerçek kullanıcı geldiğinde aniden yavaşlayabilir (ve pahalı hale gelebilir). Performans ve maliyeti tek problem olarak ele alın: her ek saniye genelde ek token, tekrar ve altyapı maliyeti demektir.
Yalnızca AI çağrısını ölçmeyin. Kullanıcının algıladığı toplam gecikmeyi ölçün:
Her uç nokta ve kullanıcı eylemi (arama, üretme, özetleme vb.) için ayırın. Tek bir “p95 gecikme” sayısı nerede gecikme olduğunu saklar.
Maliyet, uzun prompt'lar, verbose çıktılar ve tekrar çağrılar nedeniyle hızla artar. Kaliteyi korurken kullanılabilecek yaygın kollar:
Bir şey yavaşladığında veya başarısız olduğunda “yeterince iyi”nin ne olduğunu tanımlayın.
Model ve araç çağrıları için zaman aşımı kullanın. Şunlar gibi fallback'ler ekleyin:
“Güvenli mod” daha basit ve temkinli (kısa, daha az araç çağrısı, belirsizliği açıkça belirten) çıktılar vererek yüksek yük altında uygulamayı yanıt verir kılar.
Lansmandan sonra prompt'unuz karışık kullanıcı verileriyle karşılaşacak: eksik bağlam, garip formatlama, belirsiz istekler. Gerçek prompt örneklerini inceleyin ve şablonları sıkılaştırın:
Küçük prompt düzenlemeleri genellikle doğrudan token ve gecikme tasarrufu sağlar—altyapıya dokunmadan.
v1 yayınlandığında uygulamanız gerçek kullanıcılarla ve gerçek davranışlarla buluşur. Güvenlik ve gizlilik sorunları nazik betada nadiren görünür; genellikle biri hassas veriyi prompt'a yapıştırdığında, bir bağlantı kamuya paylaşıldığında veya birisi istekleri otomatikleştirmeyi denediğinde ortaya çıkar.
AI uygulamaları sık sık “kazara veri atığı” üretir: promptlar, model çıktıları, araç çağrıları, ekran görüntüleri ve hata izleri. Lansmandan sonra hızlı bir log incelemesi yapın ve gereğinden fazla kullanıcı verisi saklamadığınızdan emin olun.
Özellikle:
Hata ayıklama için log gerekiyorsa hassas alanları maskelenmiş tutun ve detaylı istek/yanıt loglamayı varsayılan kapalı yapın.
Lansmandan sonra sahiplik ve sınırları doğrulama zamanı:
Bir v1 tuzağı “destek her şeyi görebilir” kolaylığıdır. Bunun yerine desteke hedeflenmiş araçlar verin (meta veri görme, tam içeriği değil) ve erişim denetim kaydı tutun.
Basit korumalar bile çöküşleri ve maliyetli model faturalarını önleyebilir:
Ayrıca prompt injection gibi AI-özgü kötüye kullanımları izleyin. Mükemmelliğe gerek yok—sadece tespit ve limitler olsun.
Kısa ve uygulanabilir olsun:
Bir şey ters gittiğinde hız ve netlik mükemmellikten üstündür—özellikle ilk haftada.
Lansmandan sonra “AI'yi geliştirmek” belirsiz bir hedef olmaktan çıkıp ölçülebilir değişiklikler dizisine dönüşmeli. Büyük değişim, model davranışını ürün davranışı gibi ele almak: değişiklik planla, test et, güvenle yayınla ve sonucu izle.
Çoğu AI uygulaması birkaç koldan evrilir:
Küçük prompt ayarları bile sonuçları anlamlı şekilde değiştirebilir; bu yüzden bunları bir sürüm olarak ele alın.
Hafif bir değerlendirme seti oluşturun: 30–200 anonimleştirilmiş gerçek kullanıcı senaryosu ki temel görevleri ve kenar durumları temsil etsin. Her senaryo için “iyi”nin ne olduğunu tanımlayın—bazen referans cevap, bazen kontrol listesidir (doğru kaynak kullanımı, doğru format, politika ihlali yok).
Bu test setini çalıştırın:
Geri alma planınız olsun: önceki prompt/model konfigürasyonunu versiyonlayın ki kalite düşerse hızlı dönebilesiniz. (Platform seviyesi versiyonlama/anlık görüntüler Koder.ai gibi araçlarla tamamlayıcı olabilir.)
Kod değişikliği olmasa bile kalite bozulabilir—yeni kullanıcı segmentleri, bilgi tabanındaki yeni içerik veya yukarı akış model güncellemeleri çıktıları kaydırabilir. Değerlendirme puanlarını zaman içinde izleyin ve son konuşmalardan örneklem alıp gerilemeleri saptayın.
Güncellemeler kullanıcı sonuçlarını etkilediğinde (ton, daha sık reddetme, farklı biçimlendirme), kullanıcılara açıkça bildirin. Beklentileri ayarlamak “kötüleşti” şikayetlerini azaltır ve kullanıcıların iş akışlarını uyarlamasını kolaylaştırır.
v1 göndermek büyük ölçüde ürünün çalıştığını kanıtlamaktır. Bunu gerçek bir ürüne dönüştürmek ise bir döngüyü tekrarlamaktır: öğren → karar ver → gönder → doğrula.
Tüm sinyalleri (destek mesajları, incelemeler, analitik, hata raporları) tek bir backlogta toplayın. Sonra her öğeyi net bir biçime sokun:
Önceliklendirme için basit bir etki vs. çaba skoru işe yarar. Etkiyi tutma, aktivasyon veya gelire bağlayın; çabayı ürün + AI çalışmasını (prompt değişikliği, değerlendirme güncellemesi, QA zamanı) dahil ederek değerlendirin.
Ekip büyüklüğünüze ve risk toleransınıza uygun bir ritim seçin: haftalık hızlı öğrenmek için, iki haftada bir çoğu ekip için, aylık ağır QA veya uyumluluk gerektiren işler için. Ne seçerseniz seçin, iki kural ekleyin:
v1.1 güvenilirlik ve benimsemeye odaklanmalı: en büyük sürtüşmeleri düzeltmek, onboarding'i sıkılaştırmak, başarı oranını yükseltmek ve görev başına maliyeti düşürmek. v2 daha büyük bahisler içersin: yeni iş akışları, yeni segmentler, entegrasyonlar veya büyüme denemeleri.
Her sürüm, gelecek destek yükünü azaltacak dokümanları güncellemelidir: kurulum notları, bilinen sınırlamalar, destek betikleri ve SSS. Basit bir kural: Bir soruyu iki kez yanıtladıysanız, dokümantasyona ekleyin.
Platform benzeri bir çözüm kullanıyorsanız (Koder.ai gibi), platformun ne sağladığını (deploy, barındırma, rollback) ve ekibinizin neyi yönettiğini (promptlar, değerlendirmeler, politikalar) belgeleyin ki operasyonel sorumluluk ölçek büyüdükçe net kalsın.
AI ile oluşturulmuş bir v1 için “lansman”, kimin ürünü kullanabileceğine, ne taahhüt ettiğinize ve ne öğrenmeye çalıştığınıza dair bir karardır. Bu şu biçimlerde olabilir:
En riskli varsayımlarınızı—AI'nin kullanışlılığı ve güvenilirliği—test eden en küçük lansmanı seçin.
Tek bir ana hedef seçin ve kapsamı ona göre belirleyin:
Gözlemlenebilir hedefler tanımlayın ki hızlı karar verebilesiniz.
Her hedefi gösterge tablonuzdan ölçülebilir bir metrikle ilişkilendirin.
İlk olarak “sıkıcı ama kritik” temel kontrolleri yapın:
/health endpoint'iKullanıcılar uygulamaya güvenilir biçimde erişemezse, diğer her şey anlamsızdır.
Sadece analitiği kurmak yetmez—analitiğe güvenmeyi doğrulayın:
Ayrıca AI'ye özgü başarısızlıkları da loglayın: zaman aşımı, sağlayıcı hataları, araç hataları, boş/bozuk çıktılar.
Stres altında uygulanabilir olsun:
Paylaşılan bir runbook'a yazın ki olay anında doğaçlama yapmayın.
Değer sunan bir Kuzey Yıldızı (North Star) seçin, ardından birkaç destekleyici metrik ekleyin:
Vanity metriklerden kaçının (sayfa görüntüleme, ham sohbet sayısı, üretilen token'lar)—ancak bir metrik bir aksiyon tetikliyor olmalı.
Güven ve faydayı gösteren AI-özel sinyalleri izleyin:
Bu metrikleri kullanım senaryosuna ve kullanıcı tipine göre segmentleyin—ortalama sorunlu alanları saklar.
Performans ve maliyeti tek sistem olarak ele alın:
Anormal harcama için alarmlar koyun, böylece maliyet patlamasını erken yakalarsınız.
Veri sızıntıları ve kötüye kullanımları önlemek için temel önlemleri alın:
İlk günde kusursuz savunmaya gerek yok—sınırlar, görünürlük ve net bir müdahale yolu sağlayın.
Basit kural: Bir özellik hedefe hizmet etmiyorsa erteleyin.