Yapay Zeka ile Tasarım Nasıl Yapılır? VOYA’nın UX/UI Yaklaşımı

Bir tasarım aracına birkaç cümle yazıp saniyeler içinde bir arayüz oluşturabiliyoruz. İlk bakışta etkileyici görünen ekranlar, farklı görsel alternatifler ve çalışan prototipler artık çok daha erişilebilir.

Peki bu çıktılar, kullanıcının ihtiyacını karşılayan bir dijital ürüne dönüşüyor mu?

Asıl tasarım işi burada başlıyor. Çünkü bir ödeme ekranını çizmekle insanların o ekranda güvenle ödeme yapmasını sağlamak arasında önemli bir fark var. Yapay zeka üretimi hızlandırabiliyor. Üretilenin hangi problemi çözdüğünü, hangi koşullarda çalışacağını ve nasıl doğrulanacağını belirlemek ise tasarım sürecinin sorumluluğu olmaya devam ediyor.

VOYA’da AI ile tasarıma yaklaşımımız, kullanıcı ihtiyacını, iş hedefini ve ürünün gerçek koşullarını aynı çerçevede ele almaya dayanıyor. Yapay zekayı da bu çerçevede; düşünmeyi, alternatif geliştirmeyi ve öğrenmeyi destekleyen bir araç olarak konumlandırıyoruz.

Yapay zeka ile tasarım nedir?

Yapay zeka ile tasarım; araştırma verilerini anlamlandırmak, fikir geliştirmek, kullanıcı akışları oluşturmak, arayüz alternatifleri hazırlamak ve prototip üretmek gibi tasarım faaliyetlerinde AI araçlarından yararlanmaktır.

Bu kavram çoğu zaman görsel üretimiyle anılıyor. Oysa dijital ürün tasarımında kullanım alanı çok daha geniş. Bir SaaS ürününün ilk kullanım deneyimini kurgulamak, bir finans uygulamasındaki karmaşık işlem adımlarını değerlendirmek veya bir formdaki hata mesajlarını geliştirmek de AI destekli tasarımın parçası olabilir.

Buradaki kritik ayrım, çıktı ile karar arasındaki ilişkidir. AI bir öneri sunabilir. O önerinin kullanıcıya, iş modeline ve teknik yapıya uygunluğunu değerlendirecek bir tasarım yaklaşımına ihtiyaç vardır.

AI ile tasarım nasıl yapılır?

Sağlıklı bir AI destekli UX/UI tasarım süreci altı temel adımda ele alınabilir:

1. Kullanıcı problemi ve iş hedefi tanımlanır.
2. Araştırma, mevcut ürün ve teknik kısıtlar üzerinden bağlam oluşturulur.
3. AI ile alternatif akışlar, içerikler ve arayüz taslakları geliştirilir.
4. Seçilen yaklaşım tasarım sistemine ve ürün kurallarına uyarlanır.
5. Prototip gerçek kullanıcılarla değerlendirilir.
6. Geliştirme sonrasında ürünün performansı ölçülür.

Bu adımların her projede aynı ağırlıkta olması gerekmez. Yeni bir ürün tasarlamakla mevcut bir ödeme akışını iyileştirmek farklı ihtiyaçlar doğurur. AI kullanımının kapsamını da bu ihtiyaçlar belirlemelidir.

VOYA’nın yaklaşımı: Anlarız, kurgularız, tasarlarız, geliştiririz

VOYA’nın tasarım yaklaşımını dört aşamada anlatıyoruz: Anlarız, kurgularız, tasarlarız ve geliştiririz. Yapay zekayı bu sürecin farklı noktalarında değerlendirmek mümkün. Her aşamada önemli olan, aracı hangi soruyu yanıtlamak için kullandığımızı bilmektir.

1. Anlarız: Önce doğru problemi tanımlarız

“Uygulamayı daha modern yapalım” bir beklentiyi anlatır. Tasarımı yönlendirebilmek için bunun arkasındaki ihtiyacı anlamak gerekir.

Kullanıcılar bir işlemi tamamlayamıyor mu? Ürünün sunduğu faydayı göremiyor mu? Yoksa büyüyen ürünün mevcut yapısı yeni ihtiyaçları taşımakta mı zorlanıyor?

Başlangıçta bu soruları netleştirmek, üretilecek ekranlardan daha belirleyici olabilir. Kullanıcı görüşmeleri, analitik veriler, destek talepleri ve paydaş görüşleri problemi farklı açılardan görmemizi sağlar.

AI bu malzemeleri düzenlemeye yardımcı olabilir. Örneğin izin verilen ve uygun şekilde hazırlanmış görüşme notlarından tekrar eden konuları çıkarmak, bir toplantıdaki açık soruları listelemek veya dağınık bir brief’i yapılandırmak için kullanılabilir.

Ancak bir AI özeti tek başına araştırma bulgusu sayılmaz. Özetin kaynakla karşılaştırılması, çelişen ifadelerin korunması ve varsayımların açıkça ayrılması gerekir. Kullanıcıların söylemediği bir ihtiyaç, modelin önerisinden hareketle gerçek kabul edilmemelidir.

2. Kurgularız: Ekranlardan önce akışları düşünürüz

Bir dijital ürün, kullanıcının amacına ulaşmak için izlediği yollarla birlikte çalışır. Bu nedenle yalnızca ekranların görünümünü değil, adımlar arasındaki ilişkiyi de tasarlamak gerekir.

Örneğin bir para transferi akışında alıcı seçimi, tutar girişi ve onay ekranı ilk bakışta yeterli görünebilir. Fakat bakiye yetersiz olduğunda, işlem limiti aşıldığında veya bağlantı kesildiğinde ne olacağı da deneyimin parçasıdır.

AI ile farklı akış alternatifleri ve olası durumlar çıkarılabilir. Böylece ekip, taslağı daha fazla senaryo üzerinden tartışabilir. Sonrasında hangi adımların gerekli olduğu; kullanıcı beklentileri, ürün kuralları ve teknik ekipten alınan bilgilerle netleştirilir.

Özellikle fintech ve SaaS ürünlerinde kısa bir akış her zaman iyi bir akış anlamına gelmez. Kullanıcıya sonuçları anlaması için gereken bilgi ve kontrolü vermek de tasarımın işidir.

3. Tasarlarız: Alternatifleri ürünün diline dönüştürürüz

AI, bir fikrin farklı arayüz karşılıklarını hızlıca görünür hale getirebilir. Bilgi hiyerarşisi, içerik yerleşimi veya etkileşim yaklaşımı için hazırlanan taslaklar, ekip içi değerlendirmeyi somutlaştırabilir.

Bu aşamada değerlendirme ölçütümüz, ekranın gerçek kullanımda ne kadar anlaşılır olduğudur. Kullanıcı öncelikli aksiyonu fark ediyor mu? Bilgiler karar vermesine yardımcı oluyor mu? Mobilde aynı görev rahatça tamamlanabiliyor mu?

Seçilen yaklaşımın ürünün tasarım sistemiyle uyumlu hale gelmesi gerekir. Renkler, tipografi, bileşenler, boşluklar ve etkileşim davranışları birlikte ele alınmalıdır. AI’ın ürettiği tek bir ekranın, ürünün geri kalanıyla tutarlı çalışacağı varsayılmamalıdır.

Yükleniyor, boş, hatalı, başarılı ve yetkisiz erişim gibi durumları da aynı tasarımın parçası olarak düşünürüz. Ürünün kalitesi, bu durumların ne kadar özenle ele alındığıyla da ortaya çıkar.

4. Geliştiririz: Tasarımı doğrular, hayata geçişini destekleriz

Bir prototipin çalışması, çözümün kullanıcı için doğru olduğunu göstermeye yetmez. Prototipi değerlendirmek için gerçek görevler ve açık sorular gerekir.

Kullanıcı beklenen aksiyonu bulabiliyor mu? Bir terimi yanlış yorumluyor mu? İşlemin tamamlandığını anlayabiliyor mu? Yardım almadan ilerleyebiliyor mu?

AI bu değerlendirmeler için görev taslakları ve kontrol listeleri hazırlamaya yardımcı olabilir. Gerçek kullanıcıların davranışını gözlemlemek ise ayrı bir öğrenme kaynağıdır. Modelden bir kullanıcı gibi davranmasını istemek, kullanıcı testinin sağladığı kanıtı sunmaz.

Geliştirme ekibine aktarımda da ekranların yanında bileşen davranışları, istisnalar, içerik kuralları ve etkileşim detayları açıklanmalıdır. Yayına alınan ürün, başlangıçta belirlenen hedeflerle birlikte değerlendirilir. Böylece tasarım kararları kullanım verileriyle yeniden ele alınabilir.

AI tasarım araçları nasıl seçilmeli?

Araç seçimini, çözülmesi gereken işe göre yapmak daha sağlıklıdır. Her aşamayı aynı araçla yürütmek zorunda değiliz.

Araçların özellikleri değişebilir. Kalıcı olan ihtiyaç; çıktıyı düzenleyebilmek, kararları takip edebilmek ve mevcut iş akışıyla çalışabilmektir.

İyi bir tasarım prompt’u nasıl yazılır?

“Modern bir finans uygulaması tasarla” gibi bir komut, ürüne özgü kararlar vermek için sınırlı bağlam sunar. Daha yararlı bir başlangıç için kullanıcıyı, görevi, problemi, kısıtları ve beklenen çıktıyı tarif etmek gerekir.

Örneğin aşağıdaki prompt, temsili bir SaaS ürünü için hazırlanmıştır:

Çok şubeli işletmelerin kullandığı bir raporlama ürününde, şube yöneticisinin günlük satış performansını değerlendirdiği akışı çalışıyoruz. Kullanıcı önce kendi şubesinin verilerini görmeli, ardından önceki dönemle karşılaştırma yapabilmeli. Mevcut problem, çok sayıda metriğin aynı öncelikte sunulması. Mobil kullanım öncelikli. Mevcut bileşen yapısı korunacak. Önce eksik bilgileri ve varsayımları listele. Ardından iki farklı bilgi hiyerarşisi öner; her alternatifin hangi kullanıcı ihtiyacına karşılık geldiğini açıkla. Veri bulunamaması, yükleme hatası ve karşılaştırma verisinin eksik olması durumlarını da ele al. Bilinmeyen ürün kurallarını uydurma.

Bu örneğin amacı ilk seferde kusursuz bir ekran elde etmek değildir. Ekipçe değerlendirilebilecek, gerekçeleri ve açık noktaları görülebilen bir taslak oluşturmaktır.

Örnek: Bir ödeme ekranında AI nasıl kullanılabilir?

Aşağıdaki senaryo bir müşteri vaka çalışması değildir; yaklaşımı somutlaştırmak için hazırlanmıştır.

Bir ödeme ekranında kullanıcıların işlemi tamamlamadan ayrıldığını düşünelim. İlk refleks, ekranı yeniden çizmek olabilir. Fakat ayrılmanın nedeni toplam tutarın geç görünmesi, teslimat koşullarının belirsizliği veya hata sonrasında girilen bilgilerin kaybolması da olabilir.

Önce mevcut veriler ve kullanıcı gözlemleriyle olası nedenleri inceleriz. AI, izin verilen ve kişisel bilgilerden arındırılmış destek kayıtlarını konulara ayırmak veya araştırılacak soruları düzenlemek için kullanılabilir.

Sonraki adımda farklı çözüm hipotezleri geliştirilebilir: toplam tutarı daha erken göstermek, hata mesajını ilgili alanın yanında açıklamak veya ödeme hatasında form verisini korumak gibi.

Bu alternatifleri prototip üzerinden değerlendirdikten sonra seçilen çözümü hayata geçirir ve etkisini ölçeriz. Ödeme tamamlama oranının yanında hata sıklığı, tekrar denemeler ve destek ihtiyacı da incelenebilir.

Bu örnekte AI’ın değeri, ekibin alternatifleri daha hızlı somutlaştırmasına yardımcı olmasıdır. Hangi alternatifin işe yaradığını ise değerlendirme ve ölçüm gösterir.

AI destekli tasarımın başarısı nasıl ölçülür?

Üretilen ekran sayısı tek başına iyi bir başarı ölçütü değildir. Daha fazla çıktı, daha fazla değerlendirme ve düzeltme yükü de yaratabilir.

AI kullanımını değerlendirirken iki soruyu birlikte sorarız: Süreç daha verimli hale geldi mi? Ortaya çıkan deneyim hedeflenen ihtiyacı karşıladı mı?

Süreç tarafında alternatif hazırlama süresi, revizyon ihtiyacı ve geliştirme sırasında ortaya çıkan belirsizlikler izlenebilir. Ürün tarafında ise görevi tamamlama başarısı, hata oranı, kritik adımlarda terk ve destek talebi gibi göstergeler kullanılabilir.

Hangi metriğin anlamlı olduğu projeye göre belirlenmelidir. Sonuçları karşılaştırabilmek için başlangıç değerinin ve ölçüm yönteminin de tanımlanması gerekir. “AI kullandık, daha iyi oldu” demek yerine değişimin nerede ve nasıl gerçekleştiğini görmek isteriz.

AI ile tasarım yaparken nelere dikkat edilmeli?

İlk çıktıyı tamamlanmış tasarım kabul etmek, en temel risklerden biridir. Özellikle ikna edici görünen arayüzler, eksik iş kurallarını ve hatalı varsayımları gizleyebilir.

Araştırma bulgularıyla AI önerilerini birbirine karıştırmamak gerekir. Benzer şekilde, görsel olarak sade bir ekranın erişilebilir ve anlaşılır olduğu da ayrıca değerlendirilmelidir. Klavye kullanımı, odak sırası, kontrast ve hata geri bildirimleri tasarım incelemesinin parçasıdır.

Veri kullanımı da başlangıçta ele alınmalıdır. Müşteri bilgileri, kişisel veriler ve paylaşımı kısıtlı dokümanlar için uygun erişim ve araç koşulları kontrol edilmelidir. Tasarım bağlamı oluşturmak, eldeki bütün bilgileri bir araca aktarmayı gerektirmez.

Son olarak, tasarım sisteminden bağımsız üretilen çok sayıda alternatifin bakım maliyetini düşünmek gerekir. Bir ekranın hızlı oluşması, ürünün tamamına kolayca entegre edileceği anlamına gelmez.

AI ile tasarım yapmak ve AI ürün deneyimi tasarlamak

Bir tasarım sürecinde yapay zekadan yararlanmakla, yapay zeka içeren bir ürün tasarlamak farklı sorular doğurur.

İlkinde AI, ekibin çalışma aracıdır. İkincisinde kullanıcı, ürünün içindeki AI sistemiyle etkileşime girer. Bu durumda sistemin ne yapabildiği, hangi bilgiye dayanarak çıktı verdiği ve kullanıcıya ne kadar kontrol sunduğu deneyimin merkezine yerleşir.

Örneğin AI tarafından hazırlanan bir rapor özetinde kullanıcı kaynak verilere ulaşabiliyor mu? Hatalı bir öneriyi düzeltebiliyor mu? Sistem emin olmadığında bunu anlayabiliyor mu?

VOYA’nın AI ürün dönüşümü yaklaşımında, bu sorular da arayüz kadar önem taşır. AI özelliğinin kullanıcıya somut bir fayda sağlaması ve ürünün genel deneyimiyle birlikte çalışması gerekir.

Sıkça sorulan sorular

Yapay zeka ile UX/UI tasarımı yapılabilir mi?

Evet. Araştırma notlarının düzenlenmesi, akış alternatifleri, arayüz taslakları, metinler ve prototipler için kullanılabilir. Ürün kararları kaynak veriler, kullanıcı ihtiyaçları ve teknik koşullarla birlikte değerlendirilmelidir.

AI ile tasarım yapmak için tasarım bilgisi gerekir mi?

Bir taslak üretmeye başlamak için kapsamlı tasarım bilgisi gerekmeyebilir. Ancak çıktının kullanılabilirliğini, tutarlılığını ve ürüne uygunluğunu değerlendirmek tasarım yetkinliği gerektirir.

Yapay zeka tasarımcıların yerini alır mı?

AI, tasarım işinin bazı parçalarını otomatikleştirebilir ve çalışma biçimini değiştirebilir. Problemi tanımlamak, çelişen ihtiyaçlar arasında karar vermek ve sonucu doğrulamak ise tasarım sürecinde sahiplenilmesi gereken sorumluluklardır.

AI tasarım süresini ne kadar kısaltır?

Her proje için geçerli bir oran vermek doğru olmaz. Kazanç, görevin niteliğine, girdilerin kalitesine ve çıktının ihtiyaç duyduğu düzeltmeye bağlıdır. Toplam efor, üretim ve kontrol süresi birlikte değerlendirilerek ölçülmelidir.

VOYA, AI destekli tasarıma nasıl yaklaşıyor?

VOYA, AI kullanımını kullanıcı ihtiyacı, iş hedefi ve ürünün koşulları etrafında ele alır. Hedef; araştırmadan prototipe uzanan süreçte alternatifleri daha hızlı değerlendirmek ve tasarım kararlarını sağlam bir zeminde geliştirmektir.

Ürününüz için doğru başlangıcı birlikte belirleyelim

AI ile tasarımın değeri, üretilen çıktının çözdüğü problemle ortaya çıkar. Bu nedenle başlangıç sorumuz, hangi aracın kullanılacağından önce ürünün hangi ihtiyacına odaklanılması gerektiğidir.

VOYA Digital olarak fintech ve SaaS ürünlerinde araştırma, UX/UI tasarımı, tasarım sistemi ve prototipleme süreçlerini birlikte ele alıyoruz. Ürününüzün mevcut deneyimini değerlendirmek veya AI destekli yeni bir deneyimi kurgulamak için bizimle iletişime geçebilirsiniz.