Yapay zeka startupları, yenilikçi çözümler sunma hedefleriyle yola çıksalar da, geçmişteki girişimlerin sıkça karşılaştığı bir soruyla yüz yüze geliyor: Ürün-pazar uyumunu nasıl sağladıklarını nasıl anlayacaklar?
Ürün-pazar uyumu konusu yıllar boyunca detaylı bir şekilde incelenmiş, bu konuda birçok kitap kaleme alınmıştır. Ancak, yapay zeka alanı, köklü uygulamaları alt üst ediyor.
“Gerçekten de, teknoloji dünyasında daha önce öğrendiğimiz tüm oyun kitaplarından çok farklı,” diyor Ann Bordetsky, San Francisco’daki bir etkinlikte kalabalığa hitap ederken. “Bu tamamen farklı bir alan.”
Yapay zeka dünyasındaki değişim hızı en önemli unsurlardan biri. Bordetsky, “Teknoloji kendisi statik değil,” diyor.
Ancak, kurucuların ve işletmecilerin ürün-pazar uyumunu değerlendirmek için bazı yolları var.
Dinleyicilere hitap eden Murali Joshi, “harcama dayanıklılığı”nı izlemeyi öneriyor. Yapay zeka birçok şirkette henüz benimsenme aşamasının başında ve harcamalarının büyük kısmı deneysel çalışmalara yönelik.
“Artık insanları sadece deneysel yapay zeka bütçelerinden, CXO bütçelerine doğru kaymaya başladıklarını görüyoruz,” diyor Joshi. “Bunun içine girmek, bu aracın, çözümün ya da platformun kalıcı olup olmadığını anlamak açısından kritik öneme sahip.”
Joshi, startupların klasik metrikleri de göz önünde bulundurmalarını öneriyor: günlük, haftalık ve aylık aktif kullanıcı sayısı. “Müşterileriniz, ödedikleri araç ve ürünle ne sıklıkla etkileşimde bulunuyor?” diye soruyor.
Bordetsky de bu görüşe katılıyor ve nitel verinin, bazı nicel metriklere ek bir derinlik katabileceğini belirtiyor. Bu metrikler, müşterilerin bir ürünü kullanmaya devam edip etmeyeceklerine dair ipuçları verebilir.
Bordetsky, kullanıcı veya müşteri ile nitel görüşmeler yapmanın oldukça faydalı olduğunu ekliyor. Joshi, üst düzey yöneticilerle yapılan görüşmelerin de yardımcı olabileceğini vurguluyor. “Bu teknolojinin yığınındaki yeri nedir?” diye sormayı öneriyor. Startupların, kendilerini “ana iş akışları açısından daha yapışkan” hale getirmenin yollarını düşünmeleri gerektiğini ifade ediyor.
Son olarak, AI startuplarının ürün-pazar uyumunu bir süreklilik olarak düşünmelerinin önemli olduğunu vurgulayan Bordetsky, “Ürün-pazar uyumu, bir zaman diliminde elde edilen bir sonuç değil,” diyor. “Bunu, bir miktar ürün-pazar uyumuyla başlayıp zamanla güçlendirmek olarak düşünmelisiniz.”
