Şirketler Yapay Zeka SaaS Ürünlerini Nasıl Oluşturuyor?

Gerçek kullanıcı arayüzleri içinde yapılandırılmış çıktı üretimi

En etkili yapay zeka özelliklerinden bazıları içerik üretmez - üzerine inşa edebileceğiniz bir yapı oluşturur.

Excalidraw AI mükemmel bir örnektir. İstediğiniz akışı tanımlıyorsunuz - "bir kullanıcı kaydoluyor, e-postasını doğruluyor ve kontrol paneline giriyor" - ve yapay zeka buna uygun Mermaid.js kodunu yazıyor. Diyagram anında görünür ve uygulama içinde tamamen düzenlenebilir. Sıfırdan başlamıyorsunuz - kullanım durumuna uyan akıllı, yapılandırılmış bir temel elde ediyorsunuz.

Bu statik bir grafik değil. Düşünen bir kod, manipüle edebileceğiniz görsel bir iş akışına dönüştürüldü.

Komutları kullanıcı arayüzü düzenlerine dönüştüren Uizard ve yapay zekanın kullanıcı hedeflerine göre ön uçları ve arka uç sorgularını yapılandırdığı Retool gibi diğer araçlar da bunu keşfediyor.

Tüm bu durumlarda, LLM yalnızca kullanıcının daha hızlı hareket etmesine yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda ürünün ana dilinde çıktılar üretiyor.

İş akışına yerleştirilmiş karar destek aracıları

Çoğu SaaS aracı, kullanıcının bir sonraki adımda ne yapacağını bildiğini varsayar. Yapay zeka bunu değiştiriyor.

Artık bir projenin, sorunun veya belgenin mevcut durumunu okuyabilen ve bir sonraki eylemi önerebilen yerleşik aracılar görüyoruz.

İçinde LinearYapay zeka, hataları ve sorunları özetler, ardından önem derecesine, sıklığına veya engelleyici durumuna göre önceliklendirme önerir. Sadece biletleri özetlemekle kalmıyor, aciliyeti yorumluyor ve ekibi, esasen departmanlar arasında bir köprü görevi gören dikey bir yapay zeka aracısı rolünü üstlenerek harekete geçmeye yönlendiriyor.

Asana AI, proje verileriyle benzer bir şey yapıyor. Sıkışmış görevleri, yanlış hizalanmış sahipleri veya program kaymasını tespit ediyor ve işi yeniden dengelemek için sessizce güncellemeler öneriyor.

Bu tür bir aracı içerik üretmez. Sistemin içindeki sinyalleri (görev ilerlemesi, ödevler, girdiler) okur ve işin yönünü değiştiren küçük, yararlı hamleler yapar.

Kullanıcıya uyum sağlayan yapay zekaya özgü ilk katılım

Çoğu ilk katılım akışı statiktir - birkaç yönlendirmeli tıklama, belki bir kontrol listesi. Ancak LLMs , kullanıcının ne istediğiyle başlamayı ve bunun etrafında inşa etmeyi mümkün kılıyor.

Coda'da işe alım daha çok bir sohbet gibi. Ne yapmaya çalıştığınızı tarif ediyorsunuz - bir ekibi saha dışında planlamak, müşteri çıktılarını yönetmek, alışkanlıkları takip etmek - ve yapay zeka sizi harekete geçirmek için bir çalışma alanı iskelesi oluşturuyor. Tablolar, düğmeler, formüller - zaten yerinde.

Guidde farklı bir yaklaşım benimsiyor: ürün meta verilerini ve yapay zekayı kullanarak girdilerinize göre uygulama içi kılavuzları otomatik olarak oluşturuyor. Siz ne tür bir rehbere ihtiyacınız olduğunu söylüyorsunuz, o da akışı oluşturuyor - manuel çekim gerekmiyor.

Eskiden bir tur olan şey artık bir başlangıç.

Bir niyetle ortaya çıkarsınız. Ürün yapıya yanıt verir.

Yapılandırılmış çıktıdan uyarlanabilir ilk katılıma kadar, ele aldığımız her kullanım durumu doğal dil, bağlam, bellek ve dinamik çıktıları işleyebilen altyapıya dayanır. Bu araçlardan bazıları perde arkasında çalışır. Diğerleri ise doğrudan ürün stack içine yerleştirilmiştir.

Şu anda AI-native SaaS 'ı güçlendiren en önemli platformlara bakalım - aracılar oluşturmanıza, RAG boru hatlarını yönetmenize, girdileri yapılandırmanıza ve LLMs leri gerçek iş akışlarına bağlamanıza yardımcı olanlar.

1. Botpress

Botpress , sorulara yanıt vermekten daha fazlasını yapması gereken temsilciler oluştururken başvuracağınız araçtır. Mantık, bellek, eylem akışları ve çok kanallı dağıtımı tek bir yerde birleştirerek yapay zekanın nasıl davranacağı üzerinde gerçek kontrol isteyen ekipler için üretilmiştir.

Herhangi bir arka uca bağlayabilir, dönüşler arasında bağlam aktarabilir, API çağrılarını işleyebilir ve gerçek sonuçları tetikleyebilirsiniz - hepsi aynı görüşmenin içinden. Özellikle sohbetin yalnızca yanıt vermekle kalmayıp davranışları yönlendirmesi gereken durumlarda güçlüdür. Kullanıcıları işe almak, ziyaretleri planlamak, dahili operasyonları yönetmek veya destek yönlendirmek olsun, Botpress sorunsuz hissettirir.

Platform ayrıca web'i, aşağıdaki gibi platformları da destekler WhatsApp ve Telegramve özel SDK'ları kutudan çıkarır - böylece temsilciniz kullanıcılarınızın zaten bulunduğu yere gider.

Temel Özellikler:

• Mantık, bellek ve API eylemleri üzerinde tam kontrol
• Test, analiz ve sürüm oluşturma için yerleşik araçlar
• Çok kanallı destek (web, WhatsApp, Slack, özel)
• Canlı müşteri temsilcilerine kolay aktarım, yedek akışlar ve özel UI widget'ları

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz Plan: 5 $ AI kredisi dahil ayda 0 $
• Plus: $89/ay - canlı temsilci aktarımı ve analizleri içerir
• Ekip: $495/ay - rol yönetimi, SSO, işbirliği ekler
• Kurumsal: Yüksek ölçekli veya uyumluluk ağırlıklı ekipler için özel fiyatlandırma

2. LangChain

LangChain, sohbete hiç benzemeyen birçok yapay zeka özelliğinin bel kemiğidir - planlama aracıları, dahili yardımcı pilotlar, analitik açıklayıcılar, adını siz koyun. Esnektir, modülerdir ve geliştiricilere LLMs 'leri araçlara, API'lere ve belleğe bağlamak için net bir yol sunar.

Bu esneklik bazı ödünleri de beraberinde getirir. LangChain oldukça SDK merkezlidir - düzenleme ve hata ayıklamanın çoğu Python veya JavaScript'in derinliklerinde gerçekleşir. LangFlow adında kodsuz bir oluşturucu tanıttılar, ancak henüz erken ve çekirdek SDK deneyiminin cilası veya kararlılığından yoksun.

Yine de, temsilcinizin nasıl düşündüğü, planladığı ve hareket ettiği üzerinde tam kontrole ihtiyacınız varsa - bu, çoğu insanın ulaştığı araçtır.

Temel Özellikler:

• Araç kullanımı, planlama ve hafıza desteği ile ajan çerçevesi
• OpenAI fonksiyonları, RAG boru hatları, vektör arama için yerel destek
• İş akışlarını ve muhakeme adımlarını zincirlemek için modüler tasarım
• Çoğu API, vektör DB'leri ve belge yükleyicileri ile çalışır

Fiyatlandırma:

• LangChain OSS: Ücretsiz ve açık kaynak
• LangSmith (hata ayıklama + izleme): Şu anda ücretsiz; kullanıma dayalı fiyatlandırma yakında

3. Çam kozalağı

Pinecone, neredeyse her üretim RAG sisteminde görülen vektör veritabanıdır ve bunun iyi bir nedeni vardır. Hızlıdır, ölçeklenebilir ve minimum kurulumla yüksek boyutlu verileri depolamanıza ve almanıza olanak tanır. İster destek biletlerini, ister dahili dokümanları veya yapılandırılmış bilgiyi indeksliyor olun, Pinecone, LLM iş akışlarınıza ilgili bağlamı almayı kolaylaştırır.

Yeni yayınlanan Pinecone Assistant bunu daha da kolaylaştırıyor. Yığın oluşturma, gömme ve geri alma işlemlerini perde arkasında gerçekleştirir, böylece ekipler altyapıyı yönetmeye gerek kalmadan veriye duyarlı aracılar ve arama özellikleri oluşturabilir.

stack tek şey nadiren Pinecone'dur; ancak hızlı, filtrelenmiş erişim önemli olduğunda Pinecone çoğu ekibin başvurduğu bir araçtır. LangChain veya Cohere'e bağladığınızda, RAG tabanlı herhangi bir asistan için güvenilir bir temele sahip olursunuz.

Temel Özellikler:

• Hızlı, üretime hazır vektör araması
• Pinecone Assistant (2025) özet alma karmaşıklığı
• Meta veri filtreleri, çok kiracılı indeksleme, hibrit puanlama
• Yönetilen altyapı - barındırma veya ayarlama gerekmez

Fiyatlandırma:

• Başlangıç: 5 milyon vektöre kadar ücretsiz
• Standart: Kullanım tabanlı, elastik ölçeklendirme
• Kurumsal: Özel kapasite ve destek

4. Uyum

Cohere, hızlı ve yüksek kaliteli yerleştirmeler için başvurulacak bir platform olarak başladı ve hala bu alana hükmediyor. Ancak geçtiğimiz yıl içinde, Rerank API 'si ve barındırılan Command R modelleri gibi araçlar sayesinde erişimle artırılmış üretime (RAG) güç veren daha geniş bir platforma dönüştü.

Rerank API, Cohere'in öne çıktığı yerdir. Arama sonuçlarını bir sorguyla ne kadar iyi eşleştiklerine göre yeniden sıralamanızı sağlar - böylece LLM'nize 20 ham yığın iletmek yerine, önemli olan 3 tanesini gönderirsiniz. Sonuç: daha hızlı yanıtlar, daha düşük token kullanımı ve kasıtlı olduğunu hissettiren daha keskin yanıtlar.

Ayrıca çok dilli destek, uzun bağlam farkındalığı ve gömme, arama ve yeniden sıralamayı tek bir yerde işleyen isteğe bağlı barındırılan bir stack elde edersiniz - ince ayar gerekmez.

Cohere, modelinizin nedenlerini değiştirmeniz değil, gördüklerini iyileştirmeniz gerektiğinde parlar. Rerank API'sini Pinecone gibi iyi bir vektör deposu ve LangChain gibi akıllı bir orkestratör ile eşleştirdiğinizde daha kısa, daha doğru ve daha açıklanabilir yanıtlar elde edersiniz.

Temel Özellikler:

• Daha keskin, bağlama duyarlı yanıt seçimi için Rerank v3.5
• Düşük gecikmeli API'ler ile barındırılan RAG stack
• Pinecone, LangChain ve LlamaIndex ile iyi çalışır

Fiyatlandırma:

• Yerleştirmeler: Ayda 100 bin sorguya kadar ücretsiz
• Rerank: Kullanıma dayalı (fiyatlandırma için iletişime geçin)

5. LlamaIndex

LlamaIndex belirli bir fikir etrafında inşa edilmiştir: Yapay zekanız yalnızca ona verdiğiniz veriler kadar iyidir. Ve bu verileri PDF'lerden, wiki'lerden, veritabanlarından veya elektronik tablolardan çekiyorsanız, LlamaIndex bu verileri yapı, meta veri ve akıllı yönlendirme ile erişim için hazır hale getirme yönteminizdir.

Vektör araması yapan Pinecone veya alaka düzeyini yeniden sıralayan Cohere'in aksine, LlamaIndex modeli besleyen boru hattına odaklanır. Kaynaklarınızı parçalara ayırır ve indeksler, belge meta verilerini takip eder ve sorguları yalnızca anahtar kelimelere veya katıştırmalara göre değil, yapıya ve amaca göre yönlendirir.

Özellikle bağlamın önemli olduğu ve genel erişimin bozulduğu, alana özgü içeriğe (ürün kılavuzları, müşteri verileri, mühendislik günlükleri) dayanan yapay zeka ürünleri geliştiren ekipler için kullanışlıdır.

LlamaIndex bazı alanlarda LangChain ile örtüşmektedir, ancak ajan planlama veya araç kullanımına değil, daha çok veri hazırlama ve indekslemeye odaklanmıştır.

Temel Özellikler:

• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için dizin oluşturma işlem hatları
• Akıllı sorgu yönlendirme ve kaynak izleme
• Pinecone, Chroma veya yerel bellek depoları ile çalışır
• Yüksek güvene sahip dahili veri erişimine ihtiyaç duyan acentelerle en iyi şekilde eşleşir

Fiyatlandırma:

• Açık Kaynak: Ücretsiz (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK, yapay zekanın sadece köşeye atılmış bir sohbet robotu değil, ürünün bir parçası gibi hissetmesini isteyen ekipler içindir. React, Svelte veya Next.js kullanarak uygulamanızın içinde yanıt akışı, bellek ve harici araçları çağırmak için tam destekle duyarlı, sohbet benzeri arayüzler oluşturmanıza yardımcı olur.

Next.js'in arkasındaki aynı ekip tarafından inşa edilmiştir ve bu da ön uç durumunu ve UX'i ne kadar iyi ele aldığını göstermektedir. En son sürüm ayrıca model girdilerini, araç kullanımını ve topraklama kaynaklarını yapılandırmak için yakında çıkacak bir standart olan MCP(Model Context Protocol) desteğini de ekliyor. Bu da daha temiz API'ler, daha kolay özelleştirme ve asistanınızın ne yaptığı üzerinde daha iyi kontrol anlamına geliyor.

Burada aracılar oluşturmazsınız - ancak zaten bir aracınız varsa, onu cilalı bir ürün deneyimine dönüştürmenin yolu budur. SDK herhangi bir ön uç stack temiz bir şekilde uyar ve MCP, araç kullanımı ve akış desteği, onu yerel hissetmesi gereken AI arayüzleri için ideal hale getirir.

Temel Özellikler:

• Yapay zeka arayüzlerini doğrudan React veya Svelte uygulamalarına ekleyin
• Akış, sohbet geçmişi, araç desteği ve topraklama
• Yapılandırılmış, kontrol edilebilir model davranışı için MCP'yi destekler
• Next.js'nin yaratıcıları tarafından oluşturuldu - ön uç UX için optimize edildi

Fiyatlandırma:

• Açık kaynak SDK: Ücretsiz
• Vercel hosting: Kullanıma dayalı (işlem + bant genişliği)

7. Yapmak

Make, SaaS ürünleri için koli bandı gibidir - özellikle de yapay zekayı entegre etmenin ilk günlerinde. Çok fazla kod yazmadan uygulamaları bir araya getirmenize, iş akışlarını tetiklemenize ve hatta yapay zeka modellerini eklemenize olanak tanıyan görsel bir otomasyon platformudur.

Ürün ekiplerine, tam bir arka uç veya düzenleme katmanı gerektirmeden yapay zeka davranışını prototipleme yeteneği sağlamada gerçekten başarılıdır. Bir kullanıcı bir sohbette olumsuz geri bildirim sağladığında bir destek takibini tetiklemeniz mi gerekiyor? Make'i kullanın. Bu mesajı OpenAI ile özetlemek ve Hubspot CRM'inize kaydetmek mi istiyorsunuz? O zaman da Make'i kullanın.

Karmaşık planlama aracıları veya derin araç kullanımı için tasarlanmamıştır, ancak sadece A'yı B'ye C'ye bağlamanız gereken görevler için hızlı, esnek ve kolaydır. Bu, özellikle ürününüz yapay zeka öncelikli olmadığında ancak perde arkasına biraz zeka yerleştirmek istediğinizde kullanışlıdır.

Temel Özellikler:

• Yüzlerce önceden oluşturulmuş uygulama entegrasyonuna sahip görsel oluşturucu
• AI girdilerinden eylemleri tetiklemek kolaydır (örneğin GPT özetleri → e-posta / gönder / CRM)
• Yerleşik OpenAI modülü, ayrıca HTTP ve webhook desteği
• Ekip operasyonları, geri bildirim döngüleri ve hafif otomasyon için ideal
  
  

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz: 1.000 operasyon/ay, 2 aktif senaryo
• Çekirdek: $9/ay - küçük ekipler ve hafif kullanım için
• Profesyonel: $16/ay - daha fazla işlem, zamanlama ve hata işleme ekler
• Kurumsal: Özel - görev açısından kritik akışları yürüten ekipler için

1. Yapay zekayı sadece bir eklenti değil, ürünün bir parçası haline getirin

Yapay zeka temel deneyiminizi desteklemeli, kenarda durmamalıdır. Bağlantısız bir özellik gibi hissedilirse - köşede yüzen bir sohbet penceresi gibi - kullanılmayacaktır.

Bunun yerine, yapay zekayı insanların zaten güvendiği iş akışlarına entegre edin. Linear'da yapay zeka, sorun takibini ve önceliklendirmeyi destekler. Coda'da, kullanıcının hedefleri etrafında tablolar ve mantık oluşturur. Bu özellikler ayrı hissettirmez - ürünün çalışma şeklinin bir parçasıdır.

Kullanıcıların nerede takıldığını veya işin nerede yavaşladığını belirleyerek işe başlayın. Yapay zekayı sadece etkilemek için değil, bu anları yumuşatmak için kullanın.

2. Sadece girdi değil, niyet etrafında inşa edin

LLMs ler, sadece ne yazdıklarını değil, birinin neden bir şey yaptığını anladıklarında en iyi şekilde çalışırlar. Bu, ürününüzün kullanıcı amacını erkenden yakalaması ve akışları bunun etrafında tasarlaması gerektiği anlamına gelir.

Notion AI veya Duolingo Max gibi araçları kullanışlı kılan da budur. Sadece yanıt vermekle kalmıyor, yanıtlarını bağlama ve hedeflere göre şekillendiriyorlar. Bu da ancak kullanıcı deneyiminizi kullanıcının yalnızca sözlerinden değil, niyetinden de öğrenecek ve ona rehberlik edecek şekilde yapılandırırsanız işe yarar.

Sorunuz: Kullanıcı neyi başarmaya çalışıyor? Ardından, bundan yola çıkın.

3. Kullanıcılara görünürlük ve kontrol sağlayın

Yapay zeka kararları desteklemeli, onları bir kara kutu içinde vermemelidir. Kullanıcılar modelin ne yaptığını, bilgiyi nereden aldığını ve davranışını nasıl ayarlayacağını anlamalıdır.

İyi yapay zeka arayüzleri bir şeyi neden önerdiklerini açıklar. Kullanıcıların yeniden denemesine, düzenlemesine veya alternatifleri keşfetmesine izin verirler. Bu, kullanıcıların güven oluşturmasına yardımcı olur ve otomasyona aşırı bağımlılığı önler.

Veri kaynaklarını gösterin, mantıklı olduğunda istem mantığını gösterin ve her zaman manuel geçersiz kılmalar için yer bırakın.

4. Uç durumlar ve başarısızlıklar için hazırlanın

LLMs her zaman beklediğiniz şekilde davranmaz. Bağlamı kaçırabilir, belirsiz çıktılar üretebilir veya talimatları yanlış yorumlayabilirler. Ürününüz buna hazır olmalıdır.

Korkuluklar ekleyin. Belirsiz yanıtları yönlendirmek için güven puanlarını kullanın. Diğer büyük dil modellerine veya insan desteğine zarif geri dönüşlere izin verin. Ve en önemlisi, kullanıcıların yapay zeka ile nasıl etkileşime girdiğini takip edin, böylece nerede yardımcı olduğunu ve nerede çalışması gerektiğini öğrenebilirsiniz.

Yapay zeka ürününüzü geliştirmeli, öngörülemez hale getirmemelidir.

5. Güçlü bir kullanım örneğiyle başlayın ve kademeli olarak genişletin

İlk günden itibaren tüm ürününüzü yapay zeka odaklı hale getirmenize gerek yok. En başarılı ekipler küçükten başlar - bir özellik, bir iş akışı - ve kullanıcılar her gün buna güvenene kadar geliştirir.

Bu, işe alım, belge arama, analiz özetleri veya görev otomasyonu olabilir. Yapay zekanın sürtünmeyi azaltabileceği veya hızı artırabileceği bir alana odaklanın ve ölçeklendirmeden önce iyi çalışmasını sağlayın.

Güçlü, güvenilir özellikler güven oluşturur. Kullanıcılarınız bunlara bir kez güvendiğinde, diğer kullanım durumlarına genişletmek çok daha kolay hale gelir.