Ürün yönetimi ve yapay zeka üzerine düşünceler.
AI adoption sadece araç dağıtmak veya eğitim vermekle olmuyor. Şirket içi AI kullanımını quest, ölçüm, bütçe ve davranış tasarımı olan bir ürün gibi yönetmek gerekiyor.
AI ajanları artık sadece araç çağırmıyor; API keşfediyor, fiyat görüyor ve ödeme yapıyor. Bu değişim PM'ler için bütçe, limit ve checkout deneyimini yeni bir ürün yüzeyine dönüştürüyor.
AI modelleri güçlendikçe asıl ürün sorusu değişiyor: Bu yeteneği kime, hangi bağlamda, hangi güven katmanıyla açacağız? PM'ler için erişim tasarımı artık roadmap'in kenarında değil merkezinde.
Voice AI artık sadece dikte veya müşteri destek botu değil. Sağlık SaaS ürünlerinde asıl değer, konuşmayı doğru iş akışına bağlayabilmekte.
4 Mayıs 2026'da Anthropic, Goldman ve Blackstone ile 1.5 milyar dolarlık bir ortak girişim kurdu. OpenAI aynı gün 10 milyar dolarlık benzer bir yapı açıkladı. Kurumsal yazılım için ne anlama geliyor?
ChatGPT bu hafta resmi reklam testine başladı. Ama Seer Interactive'in analizi gösteriyor ki algoritma 46 gün önce sessizce değişmişti. Bu, AI platformlarına ve dağıtım stratejilerine nasıl bakmalıyız?
Sierra geçen hafta 950 milyon dolar topladı. Nordstrom 5 haftada canlıya geçti, Cigna 8 haftada. Bu hızla rekabet etmeyi planlamıyorsanız, planlamak için artık çok geç olabilir.
OpenAI'ın Apps SDK'sıyla ChatGPT artık bir dağıtım kanalı. Expedia, Spotify, Canva orada. Peki ürününüz orada mı? Bu savaşı kaçırmak App Store savaşını kaçırmak gibi olabilir.
Anthropic, Goldman Sachs ve Blackstone ile 1.5 milyar dolarlık bir danışmanlık şirketi kurdu. Bu haber, PM'lerin yıllardır görmezden geldiği bir gerçeği yüzümüze vurdu.
Workday 400 milyon dolar AI geliri açıkladı. Ama kimse o özelliği kullanmıyor. Bu sadece Workday'in sorunu değil — ve PM'ler bu farkı sistematik olarak görmezden geliyor.
Kullanım oranı yukarıda, herkes mutlu. Ama AI feature'ınız gerçekten değer üretiyor mu? Geleneksel metrikler bu soruyu yanıtlamıyor.
Claude Opus 4.7, yayınlanmamış 125 kelimelik bir metinden yazarını tespit etti. PM'lerin yıllardır güvendiği anonimleştirme varsayımı artık tek başına yetmiyor.
Claude 4, GPT-5, Gemini 2.5, Llama 4 — hepsi masada. Ama hangi modeli seçeceğin artık mühendislerin değil, PM'in kararı. Ve bu farkı görmezden gelmek pahalıya mal oluyor.
Kod tabanınızın %70'ini AI yazdıysa ve bunu hiç belgelemedi iseniz — Serie A due diligence sürecinde tek bir soru her şeyi durdurabilir. Bu bir geliştirici sorunu değil, PM sorunu.
AI, PM mesleğini öldürmüyor. Ama gerçekten outcome yöneten PM'lerin değerini katlıyor. Koordinasyon gürültüsü kalktığında, asıl iş daha net görünüyor.
WTA Madrid programını bulmak için BeinSports abonesi olmak gerekiyor. Ama aboneliğe karar vermenin yolu o programı görmekten geçiyor. Bu döngüyü kırmak product'ın işi.
AI demolar neden hep harika görünür? Çünkü onları harika göstermek için tasarlarız. Ama gerçek kullanıcılar, gerçek veriler ve gerçek baskı altında hikaye başka türlü yazılıyor.
Her yeni model duyurusu bir heyecan dalgası yaratıyor. AI ürünleri yöneten PM'ler için ise aslında bir karar anı. Ve kimse bu kararın ne kadar zor olduğunu konuşmuyor.
App Store'daki yeni uygulama sayısı 2026'nın ilk çeyreğinde %80 arttı. AI coding araçları bu arz şokunu yarattı. Peki herkes uygulama yapabiliyorsa, bir PM olarak fark nasıl yaratılır?
AI ajanlar artık gerçek sistemlerde gerçek işlemler yapıyor. Ama kim olduklarını kimse sormuyor — ve bu soruyu sormak PM'in işi.
Snap 1.000 kişiyi çıkardı. Sebebi: yeni kodun %65'i artık yapay zeka yazıyor. Ama asıl soru 'mühendisler bitiyor mu?' değil. Tıkanıklık nereye taşındı?
Inference maliyetleri 2 yılda 900 kat ucuzladı. Çoğu SaaS şirketi bunu fark etti ama ne yapacağını bilmiyor. Tasarrufu cebe atmak kolay — reinvest etmek zor.
Stateless'tan stateful'a geçiş bir teknik karar değil, bir ürün kararı. Çoğu PM bunu henüz yapmıyor — ve bu görünüyor.
Prompt mühendisliği bir iletişim disipliniydi. Context mühendisliği ise bir ürün tasarımı disiplini. Ve bu fark, kimin sorumlu olduğu sorusunu tamamen değiştiriyor.
Anthropic'in Claude Managed Agents lansmanı sadece teknik bir duyuru değil. PM'ler için yeni bir build-vs-buy sorusu: hız mı, kontrol mü?
MCP Mart 2026'da 97 milyon yüklemeye ulaştı. Bu sadece teknik bir milestone değil — MCP server'ı olmayan SaaS ürünleri artık AI ajanların göremediği bir dünyada yaşıyor. Bu bir dağıtım krizi.
Naval Ravikant 'vibe coding yeni ürün yönetimidir' dedi. Kısmen haklı. Ama build hızını 10x artıran bir araç, öğrenme hızını artırmıyor. Ve işte bu fark her şeyi değiştiriyor.
AI iyi bir uygulayıcı ama berbat bir öngörücü. Bu durum PM'nin işini tamamen değiştiriyor — ne yapılacağını tarif etme becerisi, yazmaktan daha değerli hale geliyor.
Stanford 2026 AI Index iki eğri gösteriyor: benimseme yukarı, şeffaflık aşağı. PM olarak üzerine ürün inşa ettiğin zeminin giderek daha opak hale gelmesi ne anlama geliyor?
AI artık herkesin erişebildiği bir altyapı haline geldi. Aynı modelleri kullanan şirketler arasında farkı ne yaratıyor? Veri, entegrasyon ve güven — her zaman olduğu gibi.
AI agent'lar beklendiği gibi çalışmadığında ilk şüpheli genellikle model oluyor. Oysa sorun çoğunlukla modelden önce başlıyor — agent'a verdiğimiz bağlamda.
PM pazarı K şeklinde ikiye ayrılıyor. Üst kol büyüyor, alt kol eriyor. Hangi tarafsın?
AI ürünlerin aktivasyon rakamları çarpıcı. Retention rakamları değil. Bu fark neden önemli ve ne yapmalı?
Kullanıcılar AI araçlarını benimsiyor ama çıktılara güvenmiyor. Bu sadece bir güven problemi değil — bir ürün tasarım problemi.
OpenAI Sora'yı kapattı. Günde 1 milyon dolar yakıyordu, kullanıcı sayısı zirvenin yarısına düşmüştü, Disney ortaklık haberini kamuoyuyla aynı anda öğrendi. Ama asıl soru şu: Bu ürünü kim, ne zaman durdurmalıydı?
AI user research araçları 1.000 sanal kullanıcıyla test yapabileceğinizi söylüyor. Etkileyici. Ve beni biraz endişelendiriyor — çünkü araştırmanın asıl değeri bilmediğimiz şeyi keşfetmekten geliyor.
a16z 'yapılabilecek her özellik yapılacak' dedi. Bu güzel bir söz gibi görünüyor — ama PM açısından bakınca tablo hiç de güzel değil. Kısıtın ortadan kalkması her şeyi kolaylaştırmıyor.
GitHub Copilot, bir pull request'e gizlice reklam metni ekledi. 11.000 repo etkilendi. Herkes 'skandal' dedi — ben 'tasarım boşluğu' diyorum. Ve bu fark önemli.
MCP Mart 2026'da 97 milyon kurulumu geçti. Ama hâlâ çoğu PM'in radarında değil. Ve bu, sessiz bir stratejik risk.
a16z geçen hafta yazdı: 2026'nın en büyük AI trendi, kullanıcının prompt yazmak zorunda kalmaması. PM olarak bunu okuyunca duraksadım.
AI ajanları yaygınlaştıkça SaaS'ın onlarca yıllık fiyat modeli çatırdıyor. Ama 'outcome-based pricing' klinik yazılımda gerçekten işler mi?
AI ile rakipler artık özelliklerinizi haftalar içinde klonlayabiliyor. Peki gerçek rekabet avantajı nerede? Cevap özellik listesinde değil — öğrenme döngünüzün hızında.
Yapay zeka artık sadece mühendislerin meselesi değil. Product Manager'ların AI'ı anlaması, daha iyi ürün kararları almalarını sağlıyor.
Salesforce, Adobe, Intuit gibi yazılım devlerinin hisseleri bu yıl %25-30 düştü. a16z 'AI uygulama yazılımını yiyecek' dedi. Peki bir PM olarak sana bu ne anlam ifade ediyor?
OpenClaw 72 saatte 60.000 GitHub yıldızına ulaşarak yapay zekanın öneriden eyleme geçtiğini kanıtladı. Bir PM olarak bu dönüşümün ürün kararlarımı nasıl değiştirdiğini paylaşıyorum.