Brick by Brick'e hoş geldiniz!

Bültenimizin demokratik yollarla belirlenen yeni ismiyle birinci, toplamda ise beşinci sayısından selamlar!

Bu sayıda da hem iki farklı konuyu irdeleyeceğiz hem de tasarım, ürün ve yapay zeka dünyasından kısa kısa ilgimizi çekenleri paylaşacağız.

Bu bültende AI Native Çalışan konuşuyoruz, sağ olsun Eran o kadar detaylı bir içerik oluşturdu ki, ikinci konumuzu biraz daha hafif ve bizden bir içerikle bağlıyoruz, Alive videolarını paylaşacağız. Hazırsanız başlayalım ve sözü Eran'a bırakalım.

AI Native: Trend Değil Devrim

​Eran'ın yazısının devamını buradan okuyabilirsiniz.​

Alive'25 Videoları

Eran'dan kalemi alalım ve diğer konumuza geçelim. Diğer konumuz Alive videoları. İlk konu biraz yoğun olduğu için kendimize kıyak geçiyoruz, öncelikle Brick'in Youtube hesabını takip etmenizi tavsiye ederiz.

​

AI’sız ürün yönetimi nasıl olur, “kehanet gibi değil de” gerçek tecrübeyle anlatıldı. 🙂 Bilal Kabaklı’ya göre, temel karar alma ve analitik yetenekler hala en önemli şey; AI gelse de işin özünü bilenler öne çıkacak. İşin operasyonundan çok “doğru kararları hızlı almak” daha kritik hale geliyor.

​

​

“Yapay Zeka Evreninde Tasarım” başlıklı sunumda, klasik tasarım anlayışının AI sayesinde hızla değiştiği ve artık “sadece güzel yapmak” değil, hayal gücüyle canlı, sürreal işler üretmenin öne çıktığı konuşuldu. Özgür Alaz'a göre, bol içerik bolluğunda fark yaratmak için sıradanı değil, gündemle ve insanlarla etkileşen tasarımlar şart

​

​

Akın, Vibe PM: AI ile Ürün Yönetimi” konuşmasında, klasik PM’likten çıkıp kod bilmeden prototipleme ve hızlı testlerle değer yaratmanın yollarını anlattı. Ona göre, artık “backlog bakıcısı” olmak yerine, kullanıcı deneyimine ve hızlı denemeye odaklanan, elini AI araçlarına atan PM’ler bir adım önde.

​

AI & Ürün Geliştirmede Hız” sohbetinde, Midas kurucusu Egem, hızın sadece rekabet avantajı değil, hayatta kalmanın anahtarı olduğunu vurguladı. Egeme göre, AI sayesinde PM’ler artık hem takımlarını daha küçük tutup hem de daha çok iş çıkarabiliyor; hız ve deneme-yanılma kültürü öne çıkıyor

​

“10x Ürün Yöneticileri Neyi Farklı Yapıyor” oturumunda, Cem Tonguç radikal önceliklendirme, ‘hayır’ diyebilme ve stratejik liderliğin, AI çağında klasik teknik yetkinliklerden daha fazla öne çıktığını anlattı. Cem'e göre, AI rutin işleri kolaylaştırsa da, insan odağı ve vizyon hâlâ gerçek farkı yaratıyor.

​

Serdal Korkut Avcı’nın “Tasarım ve Üründe Yapay Zeka” oturumunda kehanet gibi değil de, gerçekten bugün tasarımda Gen-AI’ın bir “partner” olma yolculuğu konuşuldu: Sadece bir araç değil, birlikte fikir üreten ve süreçleri hızlandıran bir yoldaş gibi. Serdal'a göre, insan ve algoritma arasındaki bu yeni diyalog tasarımcıya yepyeni bir oyun alanı açıyor.

​

​

Emrah Sarıbaz’ın “The Future of The Transactional Customer Experience” sunumunda, deneyimde teoride değil pratikte neler değişiyor ona baktık. AI ve makine öğrenimiyle e-ticarette artık ürünü bulmak, satın almak ve teslimat süreçleri çok daha kişisel ve hızlı hale geliyor. Dikkat çeken nokta; AI’ın sadece öneri yapmakla kalmayıp, ödeme ve teslimat gibi sıkıcı adımları da neredeyse görünmez hale getirmesi.

​

Süleyman Yılmaz’ın konuşmasında, yapay zekanın tasarımda nasıl devrimsel değil de daha çok “cilalanmış vasatlık” ürettiğine dair epey samimi ve dürüst yorumlar vardı. 🙂 Bize göre, final çıktıdan ziyade artık süreçlerin ve hikayenin daha önemli hale gelmesi, yeni dönemin en çarpıcı noktası. Sunum Andy Warhol referansları ve Galata Kulesi’ndeki projeksiyon gösterileriyle dolu.

Kısa Kısa Notlar:

• Tasarımda AI, hız ve kolaylık sağlıyor ama özgünlük tartışmalı.
• “Süreç mi, sonuç mu?” sorusu yeniden gündemde.
• Gerçek veriyle yapılan işler (ör: deniz kaplumbağası takibi) daha dokunaklı.

​

​

Mert Kütükoğlu’nun “Not a Magic Button, a Mirror” sunumunda OpenAI ve Webflow entegrasyonuyla dil öğrenme uygulaması geliştirilme süreci anlatılıyor. Kendi deneyimlerinde, promptların netliği ve kullanıcı testlerinin önemi vurgulanıyor. Ona göre süreçte “AI bir sihirli buton değil, aynadır” yaklaşımı önemli. Yani, yapay zeka insanın yerine geçmez; sadece yansımamız. İlginizi çekebilir: Kullanıcıdan gelen geri bildirimler ve testlerle ürünün sürekli iyileştiğini görmek güzel.

Kısa Kısa...

Şimdi de bu 2 haftada dikkatimizi çekenlere bakalım.

Ürün Yönetimi

• ProductDirection'dan Nacho Bassino, AI'ın ürün keşif süreçlerini nasıl kökten değiştirdiğini anlatıyor. Geleneksel "5 kullanıcı görüşmesi yeterli mi?" derdinden çıkıp, AI ajanlarıyla tüm müşteri geri bildirimlerini (Gong kayıtları, destek biletleri, uygulama incelemeleri) dakikalar içinde analiz edebiliyoruz artık. Yazara göre artık savunma pozisyonundan çıkıp saldırgan strateji yapma zamanı - hem öğrenme maliyeti düştü hem de rakipler de aynı hızda hareket ediyor 🚀

​

• Timo Stegeman'ın son yazısında Product Discovery için gerçekten ihtiyacınız olan 5 framework'ü toplamış. Yüzlerce araç yerine sadece şunlara odaklanın: Triple Diamond (büyük resmi görmek için), User Research Landscape (doğru sorular sormak için), Levers Framework (pattern'leri yakalamak için), Atomic Research (araştırma yöntemlerini birleştirmek için) ve Opportunity Solution Tree (her şeyi bağlamak için). Çok detaylı bir rehber ama sonunda gerçekten Product Discovery'nin temellerini oturtacaksınız 🎯

​

• OpenAI'den ayrılan Calvin French-Owen'ın şirket içi deneyimlerini anlattığı bu yazı, teknoloji dünyası için oldukça değerli içgörüler sunuyor. French-Owen, OpenAI'nin 14 aylık süreçte 1.000 kişiden 3.000 kişiye çıkmasının yarattığı hızlı büyüme dinamiklerini, tamamen Slack üzerinden işleyen iletişim kültürünü ve "herkes mini-yönetici" mantığıyla çalışan araştırma ekiplerini detaylarıyla anlatıyor. Özellikle Codex projesinin sadece 7 haftada hayata geçirilmesi ve 630.000 PR oluşturması, OpenAI'nin hızlı karar alma kabiliyetini gözler önüne seriyor 🚀

AI

• Every.to'dan GPT-5 elden inceleme: Hız artı, halüsinasyon eksi: Haftalarca test sonrası verdikleri değerlendirmede GPT-5'in günlük kullanımda çok hızlı ve kapsamlı araştırma cevapları verdiğini, halüsinasyon yerine daha sık karşı çıktığını belirtiyorlar. Kodlamada: Cursor'da bug çözme ve özellik geliştirmede detay odaklı, büyük codebase'leri anlama konusunda başarılı. Yazımda: daha az klişe AI ifadeleri, nuanslı ses tonu. Zayıf yanları: agentic programlamada fazla temkinli, front-end/back-end'de Claude Opus 4'ten düşük kalite, büyük görevlerde detaylarda kaybolma, yazı kalitesini değerlendirme konusunda başarısız 🤖

​

• Google'dan Guided Learning: Cevap değil anlama odaklı AI tutoru: Eğitim şirketi olarak ilgimizi çekti, Google, Gemini'ye entegre ettiği Guided Learning ile sadece cevap vermek yerine adım adım öğrenmeyi hedefliyor. LearnLM modelleri eğitim araştırmaları temelinde geliştirilmiş - öğrenenlerin aktif katılım göstermesi prensibine dayanıyor. Özellikler: açık uçlu sorularla tartışma başlatma, çok modlu yanıtlar (resim, video, interaktif quiz), kişiselleştirilmiş açıklamalar. Eğitimciler Google Classroom'da doğrudan paylaşabilir 🎯

​

• Rakesh Gohel'den AI Agent Infografiği: AI Agent pazarında 2025'te gerçekten dikkat çeken trendler var ve hype'ın ötesinde somut gelişmeler yaşanıyor. Agentic RAG sistemiyle Perplexity gibi şirketler gerçek zamanlı veri çekimi yapıyor, ElevenLabs tarzı Voice Agent'lar doğal konuşmayla etkileşim sağlıyor, Computer Using Agents ise OpenAI'nin Operator'ü gibi bilgisayarı insan gibi kullanabiliyor. Coding Agent'lardan Deepresearch sistemlerine kadar pek çok alanda Multi-Agent çözümler artık gerçek iş yüklerini 10x hızla hallediyor - kehabet gibi değil de, bize göre bu alan artık olgunlaşma döneminde 🤖

​

• Linear'dan yapay zeka ajanları için yepyeni bir rehber geldi: Agent Interaction Guidelines (AIG). Temel olarak AI ajanlarının insanlarla nasıl etkileşime geçmesi gerektiğine dair 6 temel prensip belirlemişler - ajanın kimliğini açık etmesi, platformda doğal davranması, anında geri bildirim vermesi gibi. Özellikle "ajan sorumlu tutulamaz, nihai sorumluluk insanda kalmalı" kuralı gerçekten mantıklı geldi bize 🤖

• Hugging Face LLM Course: Ücretsiz, reklamı olmayan kapsamlı eğitim: Hugging Face'in tamamen ücretsiz LLM kursu, NLP'den güncel LLM tekniklerine kadar geniş yelpazede konuları kapsıyor. 12 bölümde Transformers, Datasets, Tokenizers kütüphanelerini öğretirken, aynı zamanda fine-tuning, dataset curation, reasoning modelleri gibi ileri seviye konular da var. Python bilgisi gerekli, PyTorch/TensorFlow opsiyonel. Çok dilli destek mevcut - Türkçe dahil birçok dilde topluluk çevirileri bulunuyor. Her bölüm haftalık 6-8 saat çalışma süresi planlanmış 🎓

• Biraz da kendimizden bahsetsek olmaz mı? Çiçeği burnunda yazarımız Elin Su Şentürk, AI Native çalışanlar konusunu tam zamanında yakaladı ve hazırladığı 2 blog yazısı Brick Institute websitemizde taze çıktı! İlk yazısında AI çağında vazgeçilmez olmak için 4 kritik yetkinlik alanını ve 30 günlük pratik roadmap'i paylaşmış - süper actionable. İkinci yazısında ise prompt engineering sanatını ele almış. En sevdiğimiz kısım: aynı görevleri sıradan ve profesyonel promptlarla yaptırıp sonuçları karşılaştırmış. Eee ne demiştik? Teoriden sıkıldık, herkes yapay zekayı yaparak ve yaşayarak öğrensin istiyoruz. 😉
  ​

Tasarım

• Figma Make: Prompt'tan app'e giden en kısa yol: Yapan yapıyor kardeşimin yeni konuğu Figma'nın prompt-to-app aracı Make. İlgili sayfada topluluktan yaratılan uygulamalar sergileniyor. 3D ASCII Model Viewer, Fortune Cookie, Teddy Bear Builder, AI8Digital gibi çeşitli projeler var - çoğu ücretsiz. Pattern Generator, CSS Color Clash Game, HVAC iş sitesi, mobil kahve uygulaması gibi farklı kategorilerde örnekler mevcut. Figma Make ile basit bir prompt'la interaktif prototipler, mini uygulamalar ve test araçları yaratılabiliyor 🛠️

​

• Bir tasarımcı olmamasına rağmen tasarım yaklaşımına bakmanızı tavsiye ettiğimiz bir kişi var: Danny Postma. Şu paylaşımında dönüşüm sağlayan bir öncesi-sonrası gösterimini iletiyor:

Daha öncelerden paylaştığı şu anasayfa da yine dönüşüm konusunda ilham verici. Testlerde tasarımcıların daha çok beğendiği arayüzler yerine, kalabalık arayüzlerin dönüşüm konusunda başarılı olduğunu güzel bir örnekle paylaşıyor.​

• Tasarım dünyasında yetenek krizi: Bu tasarımcılar nasıl yetişecek? Airbnb gibi tasarım odaklı bir şirketin sadece tek bir tasarımcı alımı yapması ve bunun için 10+ yıl deneyim istemesi, sektördeki büyük sorunu gözler önüne seriyor. Son 5 yılda senior tasarımcılara talep fırlarken, junior pozisyonlar %43 azalmış - şu an sadece %1'i staj, %5'i 2 yıldan az deneyim gerektiriyor. Bize göre bu "süper IC" (Individual Contributor) kültürü, sektörü kısır bir döngüye sokuyor ve gelecek nesil tasarımcıları yetiştirme fırsatını elimizden alıyor 🔄

Yaklaşan Brick Institute Eğitimleri

Bülteni bitirirken de biraz kendimizden bahsedelim. Sayısız eğitim paketlerimizden ilginizi çekeceğini düşündüklerimizi özet geçiyoruz:

Görsel Düş: Yapay Zeka ile Yaratıcılık Atölyesi

Melis ile birlikte farklı AI araçlarını kullanarak üretim süreçleri başlatmayı, yaratıcı fikirleri görsele dönüştürmeyi deneyimleyeceğiz.
​

Vibe PM: Lovable ile Prototipleme

Yukarıda da bahsettik, artık yapay zeka araçlarıyla gerçek bir ürün olmasa da prototip çıkarmak iş süreçlerimizin temelinde olacak. Yankı bize bu süreci anlatacak.

Design to Code: AI ile Figma

Uzun bir süre sonra yüzyüze eğitim ile karşınızdayız. Kurumlar için bu tarz eğitimler düzenlerken bireyler için de fiziksel eğitimleri güzel bir konu ile başlatıyoruz. Figma'nın AI eklentisi ile tasarımı koda nasıl dönüştüreceğimize bakacağız.

​

👋 Tasarım, ürün ve yapay zeka dünyasında gelişme bitmez. Ancak bu haftalık bizden bu kadar diyelim! İki hafta sonra yeni sayıyla gelene kadar okuyun, paylaşın ve kendinize iyi bakın!