Röportajlar
Maciej Saganowski, AI Ürünleri Direktörü, Appfire – Röportaj Serisi
Maciej Saganowski Appfire’da AI Ürünleri Direktörüdür.
Appfire işbirliği, iş akışlarını basitleştirme ve üretkenliği takım genelinde artırma amacıyla tasarlanmış企业 yazılım çözümlerinin önde gelen bir sağlayıcısıdır. Atlassian, Salesforce ve Microsoft gibi platformlarla entegre olan araçlara uzmanlaşan Appfire, proje yönetimi, otomasyon, raporlama ve IT hizmet yönetimi için özel olarak tasarlanmış güçlü bir uygulama seti sunar. Küresel bir varlık ve inovasyona bağlılık ile şirket, yazılım ekosistemlerini optimize etmeye çalışan organizasyonlar için güvenilir bir ortak haline gelmiştir ve geniş bir endüstri yelpazesinde hizmet vermektedir.
Appfire,企业 işbirliği çözümleri sağlayıcı olarak bilinir, Appfire’ın AI sürümlü ürünlerin geliştirilmesine yaklaşımını bize tanıtın.
Geçtiğimiz yıl, pazar AI güçlendirilmiş çözümlerle dolup taşmaya başladı, şirketler rekabetçi kalmak için yön değiştirdiler. Bu ürünlerin bazıları beklentileri karşıladı, ancak satıcıların gerçek müşteri ihtiyaçlarını etkili çözümlerle adres etme fırsatı vẫn mevcuttur.
Appfire’da AI inovasyonunun ön saflarında kalmaya odaklanıyoruz, böylece企業 işbirliği nhuçlarını öngörüp aşabiliyoruz. AI entegrasyonuna, sadece “AI hazırlığı” iddiasında bulunmak yerine gerçek değer sağlamak amacıyla yaklaşıyoruz. AI sürümlü ürünlerin geliştirilmesine yaklaşımımız, müşterilerimiz için sorunsuz, etkili deneyimler yaratmaya odaklanıyor.
AI’nin kullanıcı deneyimi içinde kaybolmasını, onu gölgelendirmemesini veya daha da kötüsü, kullanıcıların tamamen yeni özellikler öğrenmesini gerektirerek ek bir yük oluşturmasını istemiyoruz.
“Değer Zamanı” AI güçlendirilmiş özelliklerimiz için en kritik hedeflerden biridir. Bu ilke, bir kullanıcı – özellikle yeni bir kullanıcı – ürünlerimizden yararlanmaya ne kadar nhanh başlayabileceğini odaklıyor.
Örneğin, Canned Responses ile bir destek görevlisi, müşteri ile tüm e-posta işini araştırmak zorunda kalmaz; AI, en uygun yanıt şablonunu önerebilir, böylece zaman kazanıp doğruluğu artırabilir.
Appfire, Atlassian ile birlikte WorkFlow Pro’yu Rovo ajanı olarak piyasaya sürdü. Bu AI güçlendirilmiş ürün, benzer ürünlerle dolu bir pazarda nelerle öne çıkıyor?
Bu ürün kategorisi nispeten nadirdir. Jira sınıfı yazılım otomasyon yapılandırma asistanı sunan ilk şirketlerden biriyiz – ve bu sadece başlangıç.
WorkFlow Pro Jira için AI güçlendirilmiş bir otomasyon asistanıdır ve takımların otomasyon iş akışlarını kurma ve yönetme şeklini dönüştürüyor. Atlassian’ın Rovo AI tarafından güçlendirilen bu asistan, kullanıcıların yeni otomasyonlar kurmasında veya mevcut olanlarını sorun gidermesinde yardımcı oluyor.
Tarihsel olarak, Jira otomasyon ürünleri karmaşık ve özel bir uzmanlık gerektiriyordu. WorkFlow Pro bu yapılandırmaları basitleştiriyor ve yeni veya daha az deneyimli Jira yöneticilerinin, ürün belgelerine, forumlara bakmak veya pahalı hatalar riski altına girmek zorunda kalmadan görevlerini gerçekleştirmelerini sağlıyor.
Yeni bir Jira yöneticisi, ajanın bir görevi nasıl gerçekleştireceğini sorabilir ve kurulan otomasyon uygulamasına (JMWE, JSU veya Power Scripts) bağlı olarak, ajan istenen sonucu elde etmek için adım adım bir rehberlik sağlar. Bu, mutfağınızdaki Michelin yıldızlı bir şef gibi, her soruya kesin talimatlarla cevap veren bir şef gibi.
Appfire’da, müşterilerimizin hayatlarını basitleştirmeye kararlıyız. WorkFlow Pro’nun bir sonraki sürümünde, kullanıcılar, yapılandırıcı UI’ye navigasyon veya herhangi bir komut dosyası dilini bilme gereği duymadan, sadece istedikleri sonucu yazarak yeni otomasyonlar talep edebilecekler. Şef analojimize geri dönecek olursak, bir sonraki sürüm, kullanıcıların sadece bir yemeği nasıl pişireceğini sormalarına değil, aynı zamanda onların adına yemeği hazırlamasına olanak tanıyacak.
AI ürünleri gibi WorkFlow Pro üzerinde iterasyon yaparken kullanıcı geri bildirimini nasıl dahil edersiniz? Müşteri girdisi, bu araçların geliştirilmesinde hangi rolü oynar?
Appfire’da kullanıcılarımızla çok yakından çalışıyoruz. Tasarımcılarımız ve ürün müdürlerimiz düzenli olarak onlarla etkileşime girerken, ayrıca ürün vizyonumuzu ve yol haritalarını bilgilendiren daha geniş araştırma girişimlerini gerçekleştiren bir kullanıcı araştırma grubuna da sahibiz.
Hem nicel verileri hem de zorluklar, “AI bu anda yardımcı olabilir mi?” sorusunu sorarak analiz ediyoruz. Kullanıcının sorununu yeterince anlarsak ve AI’nin bir çözüm sunabileceğine inanıyorsak, ekibimiz bu sorunu gidermek için teknolojiyle deneylere başlar. Her bir özelliğin yolculuğu teknolojiyle değil, kullanıcının ağrı noktasından başlar.
Örneğin, kullanıcılarımızdan, yeni yöneticilerin karmaşık otomasyonlar oluştururken önemli bir engel ile karşılaştıklarını öğrendik. Birçoğu bu karmaşık komut dosyası mekanizmalarını incelemek ve ustalaşmak için yeterli deneyime veya zamana sahip değil. WorkFlow Pro, bu ağrı noktasını hafifletmek, kullanıcıların Jira’yı daha kolay öğrenmesini ve yapılandırmasını amaçlıyor.
WorkFlow Pro’nun ötesinde, Appfire ek AI sürümlü uygulamalar geliştirmeyi planlıyor. Bu yeni ürünler, kullanıcıların hedef koyma, iş takibi ve verilerini daha etkili bir şekilde kullanma şeklini nasıl dönüştürecek?
AI, gelecekteki bilgi işçilerinin neler başarmasını ve yazılım ile nasıl etkileşime gireceğini derinden etkileyecek. Kuruluşlar daha düz, daha çevik ve daha verimli hale gelecek. Projeler, teslimatı koordine etmek için daha az kişi gerektirecek. Bu, cüretkar bir öngörüyü andırsa da, already şekilleniyor ve AI güçlendirilmiş üç ilerleme yoluyla gerçekleşiyor:
- Teknik olarak karmaşık veya monoton görevleri AI’ye devretme
- Yazılım ile doğal dil kullanarak etkileşim
- Agentic iş akışları
AI’nin monoton görevlerin yükünü azalttığını ve bu ürünlerde yeni kullanıcıları kolaylaştırdığını zaten görüyoruz. Örneğin, AI asistanları toplantı notları alabilir veya eylem maddelerini listeleyebilir. Appfire örneğinde, bir müdür yeni bir Ana Hedef (OKR) çerçevesi oluşturduğunda, AI, endüstri en iyi uygulamalarına ve şirketin benzersiz bağlamına dayanarak Ana Hedef kelimeleşmesini önerebilir, böylece kullanıcıların etkili OKR’leri tanımlaması daha kolay hale gelir.
Doğal dil arayüzleri, yazılımı tasarlayış ve kullanım şeklimizde büyük bir paradigma değişikliğini temsil ediyor. Yazılımın son 50 yıllık evrimi, bilgi işçileri için neredeyse sınırsız yetenekler yarattı, ancak bu bağlı güç önemli bir karmaşıklık getirdi.
Şimdiye kadar, bu karmaşıklığı gezinmek için kolay bir yol yoktu. Şimdi, AI ve doğal dil arayüzleri bunu yönetilebilir ve erişilebilir hale getiriyor. Örneğin, Appfire’ın en popüler uygulama kategorilerinden biri Belge Yönetimidir. Birçok Fortune 500 şirketi, uyumluluk veya düzenleyici inceleme için belge iş akışlarına ihtiyaç duyar. Yakında, bu iş akışlarını oluşturmak, sistemle konuşmak kadar basit olabilir. Bir müdür, “Bir politikayı tüm çalışanlara onaylatmak ve dağıtmak için önce üst düzey liderlik ekibi tarafından gözden geçirilip onaylanması gerekiyor” diyebilir. AI, bu talimata rozum edecek ve iş akışını oluşturacaktır. Eğer herhangi bir ayrıntı eksikse, AI, açıklama isteyecek ve daha sorunsuz akışlar için ipuçları sunacaktır.
Ek olarak, “agentic iş akışları” AI devriminin bir sonraki cephesini temsil ediyor ve biz de Appfire’da WorkFlow Pro aracımızla bunu benimsiyoruz. Gelecekte, AI ajanları insan işbirlikçileri gibi daha karmaşık görevleri gerçekleştirebilecek: araştırma yapma, birden fazla kaynaktan bilgi toplama ve bir öneriyi teslim etmek için diğer ajanlar ve insanlar ile koordinasyon. Bu ajan tarafından yürütülen yaklaşım, basit etkileşimlerin ötesine geçecek; ajanlar, sizin bile farkına varmadan bir sunum deck’i taslağı önerebilecek.
Özetle, bilgi işlerinde AI ile nereye gittiğimiz, bir aracı kullanmakla benzer: nereye gitmek istediğimizi biliriz, ancak genellikle aracın iç işleyişini anlamak veya ayarlamak zorunda değiliz.
Ayrıca mevcut Appfire ürünlerini AI ile güçlendiriyorsunuz. AI’nin bu ürünlerin işlevselliğini ve kullanıcı deneyimini nasıl geliştirdiğini örneklerle açıklayabilir misiniz?
Her bir uygulamamız benzersizdir, farklı kullanıcı zorluklarını çözer ve çeşitli kullanıcı rolleri için tasarlanmıştır. Bu nedenle, bu uygulamalarda AI kullanımı, belirli fonksiyonları iyileştirmeye ve kullanıcı deneyimini anlamlı bir şekilde geliştirmeye yöneliktir.
Canned Responses’da AI, kullanıcıların bir talebin içeriğine ve mevcut şablonlara dayanarak hızlı bir şekilde yanıtlar formüle etmesine yardımcı olarak müşteri iletişimini hızlandırıyor. Bu AI özelliği, sadece zaman kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda müşteri etkileşimlerinin kalitesini de artırır.
OKR for Jira için, AI, OKR (Hedef ve Ana Hedef) çerçevesine yeni olan kullanıcıları basitleştirebilir ve açıklığa kavuşturabilir. Bu genellikle karmaşık olan metodolojiyi basitleştirerek, AI, belirli hedeflere uyumlu etkili Ana Hedefler oluşturmada rehberlik sağlayabilir, OKR sürecini daha erişilebilir hale getirebilir.
Son olarak, WorkFlow Pro, belgelerimizle etkileşimimizin yenilikçi bir yolunu temsil ediyor ve agentic iş akışlarına ve doğal dil otomasyon taleplerine bağlılığımızı gösteriyor. Bu AI sürümlü yaklaşım, yeni Jira yöneticileri için giriş barajını azaltıyor ve deneyimli yöneticiler için iş akışlarını basitleştiriyor.
Paylaşılan AI hizmetleri, özetleme özelliği gibi, birden fazla Appfire uygulaması genelinde geliştiriliyor. Bu hizmetlerin platformunuz genelindeki kullanıcı üretkenliğini nasıl etkileyeceğini öngörüyorsunuz?
Appfire’da geniş bir uygulama yelpazesi ve çeşitli pazar yerleri bulunuyor: Atlassian, Microsoft, monday.com ve Salesforce.
Bu kadar geniş bir uygulama seti ve AI için çeşitli kullanım durumları ile, paylaşılan bir iç AI hizmeti tasarlayıp geliştirmeye karar verdik, bu hizmet birden fazla uygulamada kullanılabilir.
Bir platform AI hizmeti geliştirdik, bu hizmet ürün ekiplerimizin birden fazla büyük dil modeline (LLM) bağlanmasını sağlıyor. Hizmet canlı olduğunda, yerel olarak çalışan modeller ve önceden paketlenmiş promt’lar gibi özelliklerle hizmetin genişletilmesine devam edeceğiz.
AI teknolojilerinin hızlı evrimi ile, Appfire’ın AI geliştirme yaklaşımının değişen müşteri nhuçlarına ve piyasa taleplerine cevap vermeye devam etmesini nasıl sağlıyorsunuz?
Appfire’da bir ürün müdürünün en önemli önceliği, teknik olarak mümkün olan ile anlamlı müşteri sorunlarını çözmek arasındaki boşluğu köprülemektedir. AI yetenekleri hızla ilerlerken, piyasa trendlerini takip ediyor ve endüstrinin en iyi uygulamaları için aktif olarak izliyoruz.
Müşteri tarafında, kullanıcılarımızla sürekli etkileşim halindeyiz, sadece uygulamalarımız içinde değil, kullandıkları alt platformlar hakkında da zorluklarını anlamaya çalışıyoruz.
Teknik olarak mümkün olan ve anlamlı bir müşteri ihtiyacını belirlediğimizde, güvenli ve sağlam bir AI özelliğini sunmaya odaklanıyoruz. Lansman öncesi, bu çözümleri kullanıcılarla test ediyor ve gerçekten onların ağrı noktalarını adres edip etmediğini doğruluyoruz.
Appfire, AI sürümlü bir SaaS peyzajında faaliyet gösteriyor. AI inovasyonlarınızın benzersiz kalmasını ve kullanıcılar için değer yaratmaya devam etmesini sağlamak için hangi adımları atıyorsunuz?
Appfire’ın AI’ye yaklaşımı amacına odaklanıyor. AI’yi sadece bir kutuyu işaretlemek için entegre etmiyoruz; amacımız AI’nin ürünlerimiz içinde öyle doğal bir şekilde çalışması ki, kullanıcı için neredeyse görünmez hale gelsin. AI’nin, Jira’daki iş akışlarını basitleştirmek, karmaşık belge süreçlerini yönetmek veya stratejik planlamayı basitleştirmek gibi müşterilerimizin karşılaştığı gerçek zorlukları çözmeye yardımcı olmasını istiyoruz.
Birçok SaaS ürünü, tam potansiyellerini açığa çıkarmak için uzmanlaşmış uzmanlığa ihtiyaç duyuyordu. AI vizyonumuz, öğrenme eğrisini azaltmak ve uygulamalarımızı daha erişilebilir hale getirmektir. İlk Rovo ajanımız WorkFlow Pro’yu piyasaya sürerek bu yolculuğun önemli bir adımını atıyoruz. Sonunda, AI’nin uygulamalarımız içindeki amacının, kullanıcıların daha hızlı değer elde etmesini sağlamak olduğunu amaçlıyoruz.
İleriye bakıldığında, AI geliştirme trendlerinin SaaS endüstrisini önümüzdeki yıllarda en çok etkileyeceklerini düşünüyorsunuz?
AI geliştirme trendleri arasında, AI güçlendirilmiş ajanların yükselişi ve güvenlik ile gizlilik konusunda artan endişeler, SaaS endüstrisini önümüzdeki yıllarda şekillendirecek.
Bazıları, ajan teknolojisinin henüz vaat edileni karşılayamadığını ve göreceli olarak olgunlaşmadığını söylüyor. Bu eleştirmenlere, teknolojinin 1-2 yıl içinde ne başarmayı başaramayacağını thường abarttığımızı, ancak on yıl içinde neler başarmayı başarácağını genellikle küçümsediğimizi söyleyebilirim. Mevcut ajan kullanım örnekleri gerçekten sınırlı olsa da, yazılım değer zincirinde agentic iş akışlarına yönelik büyük yatırımları görüyoruz. OpenAI, Anthropic ve Appfire’ın şu anda çalıştığı veya çalışmayı planladığı platformlar, ajan teknolojisine önemli yatırımlar yapıyor. OpenAI, “Sistem 2” ajanlar üzerinde çalışıyor, bu ajanlar nedenleme yeteneğine sahip olacak. Anthropic, regular uygulamaları ve web sitelerini kullanabilen, insan eylemlerini taklit eden modelleri piyasaya sürdü. Atlassian, Rovo’yu tanıtarken, Salesforce Agentforce’u piyasaya sürdü. Her hafta, ajan ilerlemesinde yeni duyurular geliyor ve biz de Appfire’da bu gelişmelerden heyecan duyuyoruz ve uygulamalarımıza entegre etmeyi dört gözle bekliyoruz.
Aynı zamanda, AI yetenekleri genişledikçe, AI entegrasyonu ile ilgili riskler de artıyor: veri güvenliği ve gizliliği. Şirketler, AI entegrasyonunun hem kendi varlıklarını hem de müşterilerinin varlıklarını koruduğundan, daha geniş güvenlik önlemleri dahil olmak üzere emin olmalıdır. İnovasyon ile güçlü güvenlik uygulamaları arasındaki denge, AI’nin SaaS’teki tam değerini açığa çıkarmak ve sorumlu, güvenli ilerlemeleri sağlamak içinessential olacaktır.
Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Appfire ziyaret edebilir.
