Michael Jordan gibi Slam Dunk Yapmak – Yeni Nesil İş Analisti (Agentic Business Analyst)
Bu makalemde özellikle Michael Jordan ve Slam Dunk’a atıfta bulunmamın bir sebebi var. Michael Jordan’a baktığımızda 90’lı yılların efsanevi basketbolcusu, NBA’i dünyaya tanıtan yıldız. Sadece bununla da değil; bir ara basketbol kariyerine ara verip amatör ligde beyzbol, hobi olarak golf oynayan bir multi-sport oyuncu.
Benzer şekilde Slam Dunk’a yakından baktığımızda bir basketbol hareketinden daha çok kol, bacak, el, göz koordinasyonu, aşil tendon hepsinin bir arada kullanıldığı hemen hemen %100 sayıyla sonuçlanan bir multi-disiplin ve multi-kas atletizm hareketi.
Özetleyecek olursam hem Michael Jordan hem de Slam Dunk multi-X olan, çok yönlü sporcu ve atletizm hareketidir. Peki bu durumun bizimle, yeni nesil iş analistiyle ne ilgisi var. Şöyle ki; artık her şeyin, özellikle de teknik tarafın yapay zeka ile çok kolaylaştığı, hızlandığı bilişim dünyasında iş analistinin de multi-X bir yapıya bürünüp aşağıdaki disiplinlere hâkim olması gerekmektedir:
Artık her şeyin, özellikle de teknik tarafın yapay zeka ile çok kolaylaştığı,
hızlandığı bilişim dünyasında iş analistinin de multi-X bir yapıya bürünüp
aşağıdaki disiplinlere hâkim olması gerekmektedir.
Vibe Analysis + PRD Generation + Prompt/Context Engineering
Yapay zeka ile birlikte iş analistinin analiz tarafında eli iyice güçlenmiş durumdadır. Tek yapması gereken personlarını iyi tanımlayıp mümkün olduğunca çok kullanıcıyla etkileşim haline girip doğru soruları sorarak onlardan bol bol veri toplamasıdır. Ardından bu elde ettiği verileri analiz edip Product Requirements Document (PRD) haline çevirmesi ve vibe coding platformları için hazır hale getirmesi gerekmektedir. Benim en çok kullandığım PRD başlıkları:
- Ürüne Genel Bakış — problem, çözüm, hedefler ve kapsam dışı maddeler
- Kullanıcılar ve Personalar — persona tablosu
- İş Gereksinimi
- Kullanıcı Gereksinimleri
- Fonksiyonel Gereksinimler
- Fonksiyonel Olmayan Gereksinimler — performans, kullanılabilirlik, erişilebilirlik, tarayıcı desteği
- Sistem Gereksinimleri, Teknoloji ve Mimari — fonksiyonel gereksinimlerin sistem tarafına yansıması, katman katman teknoloji seçimleri ve ortam değişkenleri
- Tasarım ve Görsel Stil — renk paleti, bileşen kütüphanesi, tam sayfa envanteri, navigasyon yapısı, akışlar, bilgi mimarisi
- Veri Modelleri — yapay zekanın tahmin yapmasını önlemek için örnekleriyle birlikte açık şemalar
- Alternatif ve İstisnai Senaryolar
- Örnek / Başlangıç Verisi — daha iyi arayüz üretimi için örnekler, prototipler
- Açık Sorular ve Riskler— yapay zekanın boşlukları doldurmaması için
- Varsayımlar, İş Kuralları ve Kısıtlar
- Yapay Zeka Platform İpuçları — dokümanı en verimli şekilde kullanmak için hızlı referans kılavuzu
Vibe Analysis + PRD Generation + Prompt/Context Engineering
Yapay zeka ile birlikte iş analistinin analiz tarafında eli iyice güçlenmiş durumdadır. Tek yapması gereken personlarını iyi tanımlayıp mümkün olduğunca çok kullanıcıyla etkileşim haline girip doğru soruları sorarak onlardan bol bol veri toplamasıdır. Ardından bu elde ettiği verileri analiz edip Product Requirements Document (PRD) haline çevirmesi ve vibe coding platformları için hazır hale getirmesi gerekmektedir. Benim en çok kullandığım PRD başlıkları:
- Ürüne Genel Bakış — problem, çözüm, hedefler ve kapsam dışı maddeler
- Kullanıcılar ve Personalar — persona tablosu
- İş Gereksinimi
- Kullanıcı Gereksinimleri
- Fonksiyonel Gereksinimler
- Fonksiyonel Olmayan Gereksinimler — performans, kullanılabilirlik, erişilebilirlik, tarayıcı desteği
- Sistem Gereksinimleri, Teknoloji ve Mimari — fonksiyonel gereksinimlerin sistem tarafına yansıması, katman katman teknoloji seçimleri ve ortam değişkenleri
- Tasarım ve Görsel Stil — renk paleti, bileşen kütüphanesi, tam sayfa envanteri, navigasyon yapısı, akışlar, bilgi mimarisi
- Veri Modelleri — yapay zekanın tahmin yapmasını önlemek için örnekleriyle birlikte açık şemalar
- Alternatif ve İstisnai Senaryolar
- Örnek / Başlangıç Verisi — daha iyi arayüz üretimi için örnekler, prototipler
- Açık Sorular ve Riskler— yapay zekanın boşlukları doldurmaması için
- Varsayımlar, İş Kuralları ve Kısıtlar
- Yapay Zeka Platform İpuçları — dokümanı en verimli şekilde kullanmak için hızlı referans kılavuzu
Yukarıdaki başlıkların altı iyi bir şekilde doldurulduğu zaman vibe coding için önemli bir aşama hallolmuş olacaktır. Burada iş analistinin dikkat etmesi gereken iki konu:
- Doğru “elicitation tekniklerini” kullanarak verileri eksiksiz toplaması
- Doğru “modelleme tekniklerini” kullanarak bunları modellemesidir.
Bu teknikleri kullanırken iş analistinin “prompt engineering”den daha derin ve kapsamlı bir konsept olan “context engineering”e geçmesi demektir. Bunu başarabilmesi için iş analistinin hem hikaye anlatıcılığı yetkinliklerini hem de hayal gücünü artırması gerekmekte, hikayeyi ilgili dokümanlar ve bilgilerle zenginleştirmelidir. İş analisti prompt’ları kuru kuruya yapay zekaya vermemelidir.
Bu teknikleri kullanırken iş analistinin “prompt engineering”den daha
derin ve kapsamlı bir konsept olan “context engineering”e geçmesi
demektir. Bunu başarabilmesi için iş analistinin hem hikaye anlatıcılığı
yetkinliklerini hem de hayal gücünü artırması gerekmekte, hikayeyi
ilgili dokümanlar ve bilgilerle zenginleştirmelidir. İş analisti
prompt’ları kuru kuruya yapay zekaya vermemelidir.
Vibe Design + UX
Vibe analysis’de gereksinimlerin sistematik, detaylı ve örneklendirilerek verilmesinin yanında Vibe Coding aşamasında istenilen çıktıların alınması için yapay zekanın doğru kullanıcı deneyimi bileşenleriyle yönlendirilmesi gerekmektedir. Bu aşamada karşımıza Vibe Design + UX kavramı ortaya çıkmaktadır.
Bu kavramın altında aşağıdaki başlıkların yine yapay zeka destekli Design + UX platformları kullanılarak çıkarılması, PRD dokümanının zenginleştirilmesi ve bu çıktılarla yapay zekanın Vibe Coding aşamasında beslenmesi gerekmektedir:
- Interaktif tasarım
- Bilgi mimarisi
- Prototipler
- Ekran tasarımları
Vibe Coding
Analiz ve tasarım aşamalarının hızlı bir şekilde geçilmesiyle artık sıra bu konseptlerin ete kemiğe büründürüldüğü vibe coding aşamasına gelmektedir. Ne kadar iyi analiz ve tasarım yaparsanız yapın yapay zekanın göreceği halüsinasyon ve atlayacağı promptları ve anahtar kelimeleri düşünerek ilk etapta istediğiniz gibi bir sonuç elde edemeyeceğinizi bilmeniz gerekmektedir. Her zaman ilk denemeden sonra döngüsel bir şekilde yapay zeka ile konuşarak ürününüzü “fine tune” etmeniz gerektiğini unutmayın.
Vibe Coding Yapılırken Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Detaylarda kaybolmayın, net bir vizyonla başlayın
- Bir “mühendis” gibi değil, bir “sanatçı” gibi düşünün
- Fonksiyonaliteden önce, geliştireceğiniz ürünün kullanıcılarda ne hissettireceğine odaklanın
- Büyük düşünün, küçük küçük ilerleyin
- Her yeni bir oturumda ürününüzün hedefini yapay zekaya tekrar tekrar anlatın
- Hata yapmaktan, eski bir versiyona dönmekten korkmayın
- Programlamaya ve programlama diline hakim olmasanız bile kod gözden geçirmesi yapın
- Kullandığınız parametre ve değişken isimleri anlamlı olsun
- Front-end kodlamadan back-end kodlamaya geçerken frene basın
- Sık sık “commit” yapın
Vibe coding yaparken “yönetmenin” siz, yapay zekanın “oyuncu” olduğunu unutmayın.
Vibe Testing + “AI-Powered Test Automation”
Yapay zekadan önce test otomasyonu yaparken yazdığımız test otomasyon scriptlerinde yapılacak işi tek tek, adım adım tanımlamamız gerekiyordu. Mesela “Sepete Ekle” butonunu id, css selector veya XPath yaklaşımlarından birini kullanarak önce yerini belirlememiz ardından butona basılmasını komutlarla söylememiz gerekiyordu. Butonun yeri değiştiği zaman da büyük ihtimalle o zamana kadar yazdığımız test otomasyon script’i kırılıyor, onu revize etmemiz gerekiyordu.
Eskiden test otomasyonunda butonun yeri değiştiği zaman büyük ihtimalle o zamana kadar yazdığımız test otomasyon script’i kırılıyor, onu revize etmemiz gerekiyordu.
Yapay zeka ile birlikteyse artık sadece prompt olarak “Sepete Ekle” demeniz yeterli hale geldi. “Sepete ürün bir buton aracılığıyla mı eklenecek?”, “Buton nerede?”, “Butona nasıl erişirim?”; tüm bu soruların cevabı artık daha önceden bu konuda milyonlarca kez eğitilmiş yapay zekanın işi olarak sizi ilgilendirmiyor.
Artık iyi prompt yazan herkes nasıl yazılımcıysa, iyi prompt yazan herkes test uzmanı olmuş durumdadır. Bu da test otomasyonunu hem yazması kolay hem de ürün değişince kırılmaz hale getiren ve en az 100 kat hızlandıran bir disiplin haline getirmiştir.
Artık iyi prompt yazan herkes nasıl yazılımcıysa, iyi prompt yazan herkes
test uzmanı olmuş durumdadır. Bu da test otomasyonunu hem yazması kolay
hem de ürün değişince kırılmaz hale getiren ve en az 100 kat hızlandıran
bir disiplin haline getirmiştir.
Vibe Business Development + Sales + Marketing + Project Planning
İş analistinin görevi artık ürünü geliştirmekle de bitmemektedir. Ürün çıktıktan sonra yapay zeka destekli araçları kullanarak ürünün iş geliştirmesi, planlaması, pazarlanması, duyuru ve postlarının otomasyonu ve hatta satışının gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Bu da iş analistinin görevini “ürün sahipliği” mertebesine taşımaktadır.
Yapay zeka ile birlikte iş analistinin görevi “ürün sahipliği”
mertebesine taşınmıştır.
İş Analisti Kariyer Yolunun Evrimi: I-Shaped’den Comb-Shaped Kariyer’e
Tüm bu yukarıda anlattıklarım artık sadece ben iş analizinden anlarım başka bir disiplinle uğraşmam mantığını ortadan kaldırmış; iş analistinin:
- Sistem analizi ve modelleme
- Veri tablosu
- Kodlama
- Ekran tasarımı ve UX
- Test
- İş geliştirme, pazarlama ve satış
olmak üzere tüm disiplinlerden yeterince değil; baya derin bir şekilde anlaması ve hakim olması gerekliliğini ortaya koymuştur. Bu da aşağıdaki şekilde görüleceği üzere I-Shaped bir kariyer yolundan Comb-Shaped bir kariyer yoluna geçiş anlamına gelmektedir.
“I-Shaped” bir kariyer yolundan “Comb-Shaped” bir kariyer yoluna geçiş:
From I-Shaped to Comb-Shaped Illustration
Michael Jordan’ı Michael Jordan yapan onun sadece basketbolda iyi olması değil; diğer sporlarda da başarılı olması, multi-sport bir atlet olmasıdır. Aynı durum multi-disiplin olması gereken iş analisti için de geçerlidir.
Michael Jordan’ı Michael Jordan yapan onun sadece basketbolda iyi olması değil; diğer sporlarda da başarılı olması, multi-sport bir atlet olmasıdır. Aynı durum multi-disiplin olması gereken iş analisti için de geçerlidir.
Özetle iş analistinin sahip olması gereken yetkinlikler:
- Vibe Analysis + PRD Generation + Prompt/Context Engineering
- Vibe Design + UX
- Vibe Coding
- Vibe Testing + “AI-Powered Test Automation”
- Vibe Business Development + Sales + Marketing + Project Planning
Koray YİTMEN
Yapay Zeka Destekli
İş Analizi ve PO Eğitimi
Bu eğitim, yapay zeka araçlarının IIBA metodolojisiyle iş analizi ve proje yönetiminde nasıl kullanılacağını öğretir. Katılımcılar, bir proje üzerinde çalışarak bu süreci deneyimler. Yapay zeka, daha kaliteli ve yenilikçi ürünlerin hızlı ve ekonomik geliştirilmesini sağlar.