Maciej Saganowski, Appfire’ın AI Ürünleri Direktörü – Röportaj Serisi

Maciej Saganowski Appfire’ın AI Ürünleri Direktörüdür.

Appfire işbirliği, iş akışlarını basitleştirme ve takım çapında üretkenliği artırma için tasarlanmış企业 yazılım çözümlerinin önde gelen sağlayıcılarından biridir. Atlassian (TEAM ), Salesforce (CRM ) ve Microsoft gibi platformlarla entegre olan araçlara uzmanlaşan Appfire, proje yönetimi, otomasyon, raporlama ve IT hizmet yönetimi için uyarlanmış bir dizi uygulamaya sahiptir. Küresel bir varlık ve inovasyona bağlılık ile şirket, yazılım ekosistemlerini optimize etmeye çalışan organizasyonlar için güvenilir bir ortak haline gelmiştir ve çeşitli endüstrilere hizmet vermekte ve takımların hedeflerine etkili bir şekilde ulaşmalarını sağlamaktadır.

Appfire,企业 işbirliği çözümleri sağlamakla tanınır, Appfire’ın AI sürümlü ürünler geliştirme yaklaşımını bize tanıtabilir misiniz?

Geçtiğimiz yıl, pazar AI güçlendirilmiş çözümlerle dolu olarak şirketlerin ilgili ve rekabetçi kalma çabaları ile dolup taşmıştır. Bu ürünlerin bazıları beklentileri karşılasa da, gerçek müşteri ihtiyaçlarını etkili çözümlerle karşılayan satıcılar için hala bir fırsat vardır.

Appfire’da, AI inovasyonunun ön saflarında kalmaya odaklanıyoruz, böylece企业 işbirliği’nin değişen ihtiyaçlarını önceden görebiliyor ve aşabiliyoruz. AI entegrasyonuna, sadece farklılaşma adına “AI hazır” olduğunu iddia etmek yerine, gerçek değer sunmayı amaçlayarak yaklaşıyoruz. AI sürümlü ürünler geliştirme yaklaşımımız, müşterilerimiz için sorunsuz, etkili deneyimler yaratmaya odaklanmıştır.

AI’nin kullanıcı deneyimi içinde kaybolmasını, onu gölgelememesini veya daha da kötüsü, kullanıcıların tamamen yeni özellikler öğrenmesini gerektiren ek bir yük oluşturmasını istemiyoruz.

“Değer Zamanı” AI güçlendirilmiş özelliklerimizin en kritik hedeflerinden biridir. Bu ilke, bir kullanıcının, özellikle yeni bir kullanıcının, ürünlerimizden yararlanmaya başlamak için ne kadar süre gerektiğini odaklar.

Örneğin, Canned Responses ile, bir destek görevlisi müşteriye yanıt verirken 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 nasıl öne çıkıyor?

Bu ürün kategorisi nispeten nadirdir. Jira sınıfı yazılım otomasyon yapılandırma asistanı gönderen 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 WorkFlow Pro, kullanıcıların yeni otomasyonları yapılandırma veya mevcut olanları hata ayıklama konusunda yardımcı oluyor.

Tarihsel olarak, Jira otomasyon ürünleri karmaşık olmuş ve özel bir düzeyde uzmanlık gerektirmiştir. WorkFlow Pro bu yapılandırmaları basitleştiriyor ve yeni veya menos deneyimli Jira yöneticilerinin görevlerini ürün belgeleri, forumlar veya pahalı hatalar olmadan gerçekleştirmelerini sağlıyor.

Yeni bir Jira yöneticisi, ajanın bir görevi nasıl gerçekleştireceğini sorabilir ve kurulan otomasyon uygulamasına (JMWE, JSU veya Power Scripts) bağlı olarak, ajan adım adım bir rehberlik sağlar. Bu, mutfaktaki Michelin yıldızlı bir şef gibi, her soruya kesin talimatlar veren bir şef gibi.

Appfire’da, müşterilerimizin hayatlarını basitleştirmeye bağlıyız. WorkFlow Pro’nun gelecek sürümünde, kullanıcılar, yapılandırıcı UI’ye navigasyon yapmadan veya herhangi bir komut dosyası dilini bilmeden, yalnızca istenen sonucu yazarak yeni otomasyonlar talep edebileceklerdir. Şef analojimize geri dönersek, gelecek sürüm kullanıcıya sadece yemeği nasıl pişireceğini sormakla kalmayacak, aynı zamanda yemeği onların adına hazırlayarak daha önemli görevlere odaklanmalarını sağlayacaktır.

AI ürünler gibi WorkFlow Pro üzerinde iterasyon yaparken, müşteri geri bildirimi nasıl dahil ediyorsunuz? Müşteri girdisi, bu araçların geliştirilmesinde nasıl bir rol oynuyor?

Appfire’da, kullanıcılarımızla çok yakın çalışıyoruz. Tasarımcılarımız ve ürün müdürlerimiz düzenli olarak onlarla görüşüyor ve ayrıca kullanıcılarımızın zorlukları hakkında daha geniş araştırma girişimlerinde bulunan bir kullanıcı araştırma grubuna sahibiz.

Hem nicel verilere hem de zorluklar ve “AI bu anda yardımcı olabilir mi?” sorusuna odaklanan kullanıcı hikayelerine analiz ediyoruz. Bir kullanıcı vấnmasını yeterince anlarsak ve AI’nin bir çözüm sunabileceğine inanırsak, ekibimiz bu teknolojiyi vấnmayı çözmek için deneysel çalışmalara başlar. Her bir özelliğin yolculuğu teknoloji ile değil, kullanıcıların ağrı noktalarından başlar.

Örneğin, kullanıcılarımızdan, yeni yöneticilerin karmaşık otomasyonlar oluştururken önemli bir engel ile karşılaştıklarını öğrendik. Birçoğu belgelere çalışmak veya karmaşık komut dillerini ustaca kullanmak için zaman veya deneyim eksikliği yaşıyor. WorkFlow Pro, bu ağrı noktalarını hafifletmek için geliştirildi ve kullanıcıların Jira’yı daha kolay öğrenmelerine ve yapılandırmalarına yardımcı oldu.

WorkFlow Pro’nun ötesinde, Appfire ek AI sürümlü uygulamalar geliştirmeyi planlıyor. Bu yeni ürünler, kullanıcıların hedefler koyma, iş takibi yapma ve veriyi daha etkili bir şekilde kullanma şeklini nasıl değiştirecek?

AI, gelecekteki bilgi işçilerinin neler başarması möglich olacağını ve yazılım ile nasıl etkileşime gireceğini derinden etkileyecek. Kuruluşlar daha düz, daha çevik ve daha verimli hale gelecek. Projeler, teslimatı ve koordinasyonu için daha az kişi gerekecek. Bu, cesur bir tahmin gibi görünse de, zaten şekillenmeye başladı:

1. Teknik olarak karmaşık veya monoton görevleri AI’ye devretme
2. Yazılım ile doğal dil kullanarak etkileşim kurma
3. Agentic iş akışları

AI, already, bu ürünlerde monoton görevlerin yükünü azaltıyor ve yeni kullanıcıları bu ürünlere alıştırıyor. Örneğin, AI asistanları toplantı notları alabilir veya eylem maddelerini listeleyebilir. Appfire örneğinde, bir müdür yeni bir Ana Hedef (OKR) çerçevesi içinde bir Ana Sonuç oluşturduğunda, AI, endüstri standartlarına ve şirketin benzersiz bağlamına dayalı olarak Ana Sonuç ifadesini önerebilir, böylece kullanıcıların etkili OKR’leri tanımlama yükünü hafifletir.

Doğal dil arayüzleri, yazılımın tasarımı ve kullanımında önemli bir paradigmaya işaret ediyor. Yazılımın son 50 yıllık evrimi, bilgi işçileri için几乎 sınırsız yetenekler yaratmıştır, ancak bu bağlı güç önemli bir karmaşıklık getirmiştir.

Şimdiye kadar, bu karmaşıklığı gezmenin kolay bir yolu yoktu. Ancak AI ve doğal dil arayüzleri, bunu yönetilebilir ve erişilebilir hale getiriyor. Örneğin, Appfire’ın en popüler uygulama kategorilerinden biri Belgeler 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 politikanın tüm çalışanlara dağıtılmadan önce üst düzey liderlik ekibi tarafından onaylanması ve incelenmesi gerekir” diyebilir. AI, bu talimata uyacak 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 ajanımız WorkFlow Pro ile bunu benimsiyoruz. Gelecekte, AI ajanları, insan işbirlikçileri gibi davranarak, araştırma yapma, çoklu kaynaklardan bilgi toplama ve diğer ajanlar ve insanlarla koordinasyon yoluyla bir teklif sunma gibi karmaşık görevleri üstlenebileceklerdir. Bu ajan tabanlı yaklaşım, basit etkileşimlerin ötesine geçecek; belki de bir sunum deck’i hazırlamadan önce önerilerde bulunabileceklerdir. Ajanlarla sesli etkileşimler daha yaygın hale gelecek ve kullanıcıların hareket halindeyken çalışmasına olanak tanıyacaktır.

Özetle, bilgi işlerinde AI ile nereye gittiğimiz, nasıl araçları kullanıyoruz gibi bir duruma benzer: nereye gitmek istediğimizi biliriz, ancak genellikle aracın iç işleyişini anlamamız gerekmez.

Ayrıca mevcut Appfire ürünlerini AI ile güçlendiriyorsunuz. Mevcut Appfire uygulamalarının işlevselliğini ve kullanıcı deneyimini nasıl iyileştirdiğini örneklerle açıklayabilir misiniz?

Her bir uygulamamız benzersizdir, farklı kullanıcı zorluklarını çözmeye yönelik olarak tasarlanmış 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 taleplerin 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, örneğin, AI, OKR (Hedef ve Ana Sonuç) çerçevesine yeni başlayan kullanıcıları destekleyebilir. Bu genellikle karmaşık olan metodolojiyi basitleştirerek ve açıklığa kavuşturarak, AI, belirli hedeflere uygun etkili Ana Sonuçlar oluşturmada rehberlik sağlayabilir, böylece OKR süreci daha erişilebilir hale gelir.

Son olarak, WorkFlow Pro, belgelerimize ve agentic iş akışlarına ve doğal dil otomasyon taleplerine olan bağlılığımızı örnekleyen yenilikçi bir etkileşim yoludur. Bu AI sürümlü yaklaşım, yeni Jira yöneticileri için giriş engelini azaltır ve deneyimli yöneticiler için iş akışlarını basitleştirir.

Paylaşılan AI hizmetleri, özetleme özelliği gibi, birden fazla Appfire uygulaması genelinde geliştiriliyor. Bu hizmetlerin, platformunuz genelindeki kullanıcı verimliliğine nasıl bir etkisi olacağını öngörüyorsunuz?

Appfire’da, Atlassian, Microsoft, monday.com (MNDY ) ve Salesforce gibi çoklu pazar yerlerinde geniş bir uygulama portföyüne sahibiz.

Böyle geniş bir uygulama yelpazesi ve AI için çeşitli kullanım durumları ile, paylaşılan bir iç AI hizmetini tasarlayıp inşa etmeye karar verdik ve bu hizmet, ürün ekiplerimizin birden çok büyük dil modeline (LLM) bağlanmasına olanak tanıyacak.

Hizmet canlı olduğunda, yerel olarak çalıştırılan modeller ve önceden paketlenmiş promtlar gibi özelliklerle genişletmeye devam edeceğiz.

AI teknolojilerinin hızlı evrimi ile, Appfire’ın AI geliştirme yaklaşımının değişen müşteri ihtiyaçlarına ve piyasa taleplerine nasıl devam ettiğini güvence altına alıyorsunuz?

Appfire’da, bir ürün müdürünün en önemli önceliği, teknik olarak mümkün olanı anlamlı müşteri sorunlarını çözmekle köprü kurmaktır. AI yetenekleri hızla ilerlerken, pazar trendlerini takip ediyor ve endüstrinin en iyi uygulamalarını izliyoruz. Müşteri tarafında, kullanıcılarımızla sürekli olarak etkileşim halindeyiz, sadece uygulamalarımızda değil, kullandıkları alt platformlarda da zorluklarını anlamaya çalışıyoruz.

Teknik olarak mümkün olanı anlamlı bir müşteri ihtiyacıyla örtüştüğümüzde, güvenli ve güçlü bir AI özelliğini sunmaya odaklanıyoruz. Bu çözümleri kullanıcılarla deneyerek ve test ederek, gerçekten onların ağrı noktalarına hitap ettiğinden emin oluyoruz.

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 yaklaşımı, amacına odaklanır. AI’yi sadece bir kutuyu işaretlemek için entegre etmiyoruz; amacımız, AI’nin ürünlerimizde doğal bir şekilde çalışması, neredeyse kullanıcı tarafından fark edilmemesidir. AI’nin, müşterilerimizin gerçekten karşılaştığı zorlukları çözmeye odaklanmasını istiyoruz – ister Jira’da iş akışlarını basitleştirme, ister karmaşık belge süreçlerini yönetme, ister stratejik planlama iş akışlarını basitleştirme olsun. İdeal olarak, AI kullanmak, bir kalem gibi doğal olmalıdır.

Çok sayıda SaaS ürünü, tam potansiyellerini açığa çıkarmak için uzmanlaşmış uzmanlığa ihtiyaç duyar. 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 uygulamalarımızdaki amacının, kullanıcıların değer elde etmesini daha hızlı hale getirmek olması amaçlanmaktadır.

İleriye bakıldığında, AI geliştirme trendlerinin hangilerinin önümüzdeki yıllarda SaaS endüstrisine en büyük etkiyi yapacağını düşünüyorsunuz?

AI’nin SaaS endüstrisini önümüzdeki yıllarda şekillendirecek iki büyük trend, AI güçlendirilmiş ajanların yükselişi ve güvenlik ile gizlilik endişelerinin artmasıdır.

Bazıları, ajan teknolojisini henüz vaat edilenin altına düşerek olgunlaşmadığını öne sürüyor. Bu şüphecilere, teknolojinin 1-2 yıl içinde ne başarmayı vaat ettiğini sık sık abarttığımızı, ancak on yıl içinde ne başarmayı başarabileceğini büyük ölçüde küçümsediğimizi söyleyebilirim. Mevcut ajan kullanım örnekleri gerçekten sınırlı olsa da, yazılım değer zinciri boyunca agentic iş akışlarına yönelik büyük yatırımları görüyoruz. OpenAI, Anthropic ve Appfire’ın çalıştığı veya çalışmayı planladığı platformlar gibi şirketlerin temel modelleri, ajan teknolojisinde önemli yatırımlar yapıyor. OpenAI, “Sistem 2” ajanlar üzerinde çalışıyor; bu ajanlar akıl yürütebiliyor. Anthropic, insan eylemlerini taklit edebilen ve düzenli uygulamaları ve web sitelerini kullanabilen modelleri piyasaya sürdü. Atlassian, Rovo’yu tanıtarken, Salesforce Agentforce’u başlattı. Her hafta, ajan ilerlemesinde yeni duyurular geliyor ve biz de Appfire’da bu gelişmelerden heyecan duyuyoruz.

Aynı zamanda, AI yetenekleri genişledikçe, veri güvenliği ve gizliliği ile ilgili riskler de artıyor. Kuruluşlar, AI entegrasyonunun hem kendi varlıklarını hem de müşterilerinin varlıklarını koruduğundan ve daha geniş güvenlik önlemlerini saygı duyduğundan emin olmalıdır. İnovasyonu güçlü güvenlik uygulamalarıyla dengelemek, SaaS’ta AI’nin tam değerini açığa çıkarmak ve sorumlu, güvenli ilerlemeleri ermögilmek için gereklidir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Appfire‘ı ziyaret edebilir.