Bir müşteri “ürüne AI ekle” dediğinde gerçekte ne inşa ederim

“Ürüne AI ekle”, artık en sık duyduğum brief, ve neredeyse hiç tek bir özellik değil. Altında genelde dört farklı işten biri yatar: bir spinner göstermek yerine yanıtı akıtan bir sohbet veya arama, sıfırdan yazmak yerine Figma’dan bir bileşen taslağı çıkaran bir tasarımdan-koda adımı, birinin yeniden yazmasını zorlamak yerine dağınık bir şeyi (bir ekran görüntüsü, bir PDF, bir tablo) okuyan dahili bir araç, veya girdinin hiç metin olmadığı gerçek bir multimodal özellik. Bunun gerçekte hangisi olduğunu adlandırmak tüm yapımı belirler.

İlk görüşmeyi bir model karşılaştırma tablosuyla başlamak yerine, brief’i bu dört kategoriye ayırmakla geçirmeyi tercih ederim. Model nadiren zor kısımdır. Etrafındaki tesisat - tokenlar akarken durum, bir ajanın gerçekten ayrıştırabileceği bir Figma dosyası, dahili bir botun işlemesi gereken ekran görüntüleri için bir kuyruk - haftaların gittiği yer orasıdır.

1. Vercel AI SDK ile akan UI

Beş saniyelik bir beklemeden sonra hepsini birden yanıtlayan bir sohbet kutusu, model hızlı olsa bile bozuk hissettirir - insanlar ilk cümleyi o hâlâ yazılırken okur, sonra değil. Vercel AI SDK’nın useChat ve useCompletion kancaları token akışını yönetir, ama müşterilerin gerçekten değerlendirdiği şey etrafındakidir: isteği gerçekten iptal eden bir dur düğmesi, son mesajı çoğaltmayan bir yeniden üret, ve bir kod bloğu veya tablo cümlenin ortasında akarken zıplamayan bir arayüz.

Mevcut yapılarda en çok gördüğüm bozulma biçimi akışın kendisi değil - durumdur. Her token’da tüm mesaj listesini yeniden render eden bir React bileşeni, iptal edilen bir istekten sonra hiç sıfırlanmayan bir yükleme bayrağı, bir hatadan sonra devre dışı kalan bir giriş alanı. Bunların hiçbiri tek bir mutlu-yol mesajlı bir demoda görünmez; hepsi bir kullanıcının günün onuncu mesajından sonra görünür.

2. MCP ile Figma-to-Code, ve insanın hâlâ bakması gereken yer

Bir Figma dosyasını açığa çıkaran bir MCP sunucusu, Cursor veya Claude’un bir ekran görüntüsünden tahmin etmek yerine gerçek düzeni - frame adlarını, boşluk tokenlarını, bileşen varyantlarını - okumasını sağlar. Bu, bir bileşenin ilk taslağını hızlıca makul bir duruma getirir: doğru yapı, kabaca doğru boşluklar, yer tutucu yerine gerçek sınıf adları.

Bir tasarımcının hiç çizmediği duyarlı kesme noktalarını, erişilebilirliği veya durumları - hover, disabled, boş, yükleniyor - bir kişi kontrol etmeden doğru getirmez. MCP çıktısını hızlı bir ilk taslak olarak ele alırım, birleştirilmeye hazır bir PR olarak değil: kazandırdığı zaman incelemede değil, standart kodu yazmaktadır.

3. AI destekli dahili araçlar, ve multimodal’ın gerçekten kazandırdığı yer

Yaptığım en iyi ROI’ye sahip AI özelliği nadiren müşteriye dönüktür. Bir tedarikçinin PDF faturasını okuyup bir muhasebecinin eskiden yeniden yazdığı alanları dolduran dahili bir araç, veya bir hata raporunun ekran görüntüsüne bakıp bileti taslak hâline getiren bir araç - halka açık bir chatbottan daha düşük risk, çoğu insanın beklediğinden daha yüksek hacim, ve kimse pürüzlü bir kenara aldırmaz çünkü kendi zamanlarını kurtarıyor.

Multimodal AI’ın - metin yerine bir görüntü veya PDF okuyan bir model - kendini amorti ettiği yer de tam olarak burasıdır. “Mümkün olduğu için” müşteriye dönük bir özelliğe görüntü girdisi eklemek genelde ek hata yüzeyine değmez. Bir çalışanın günde kırk kez doldurduğu, aksi hâlde yeniden yazacağı bir belgenin yerini alan bir forma eklemek, ilk ayda kendini amorti eder.

Sonuç: modeli adlandırmadan önce özelliği adlandırın

“Ürüne AI ekle”, ancak şunlardan biri olduğunda bir plana dönüşür: doğru şekilde akan bir sohbet, bir geliştiricinin yerini almak yerine taslak çıkaran bir tasarım adımı, belirli bir yeniden yazma işini otomatikleştiren dahili bir araç, veya gerçek bir multimodal girdi. Bu ayın en çok konuşulan modeli yerine işe uyan modeli, Vercel AI SDK ve MCP ile bağlayarak dördünü de inşa ederim. AI’ın aslında ne okuması veya söylemesi gerektiğini formdan yazın, dördünden hangisi olduğunu size söyleyeyim.