AI Çağı İş Kurma Girişimcisinin Dönüşüm Pratiği: Kod Yazmadan İki Kurumsal Ürün Geliştirme Deneyimi ve Özeti

Bu makaleyi okumak için 32 Dakika

Bir İşletme Kurucusunun AI Ürününe Dönüşümü Hakkında Pratik Bilgiler Paylaşımı

Orijinal Başlık: "Vibe Coding Tuzaklarından Geçtikten Sonra Ticari Arka Planlı Girişimci Olarak Yapay Zeka Girişimcinin Tek Yolu"

Orijinal Yazar: PeterY, WXY Labs Kurucu

Giriş:

Ben bir mühendis değilim, ancak AI ile iki kurumsal ürün geliştirdim. Eğer siz de bir sosyal bilimler öğrencisiyseniz veya benim gibi bir işletme geçmişine sahip bir girişimciyseniz ve ekranınızda AI hakkında dolup taşan haberlere bakarak endişeleniyorsanız, bu makale tam size göre. Ben bir mühendis değilim. Pazarlama okudum, 2005 yılında Ogilvy Pekin'de müşteri direktörü olarak işe girdim, daha sonra Tencent, 36Kr, Meituan Dianping'e geçtim. 2018 yılında WXYLabs'ı kurdum ve 300'den fazla kripto projesinin pazarlamasını yaptım. Geleneksel iş dünyasında, kariyerim oldukça parlaktı.

Ancak AI çağında, bu geçmiş hızla değer kaybediyor. Geleneksel ajans iş mantığı tamamen altüst oldu. AI tek kişilik şirketi ana akım haline getirdi, müşteriler artık sizden bir "aracı" değil, sorunu doğrudan AI ile çözebilen birini istiyorlar. Daha da acımasız olanı, eğer siz AI ile ürün geliştirmeyi bilmiyorsanız, başkalarının AI ürünlerini pazarlamak konusunda bile ikna edici olamazsınız.

Dolayısıyla, 2025 sonbaharında, bir karar verdim: Sıfırdan kodlamayı öğrenmek ve Vibe Coding yöntemiyle kendi ürünümü elimle yapmak. Başka biriyle yaptırmak değil, dış kaynak kullanmak değil, geliştiricilerle işbirliği yapmak değil, benim yapacağım.

"Terminal nedir?", "JSON yapısı nedir?", "Sonlandırıcıda noktalı virgül mü yoksa virgül mü kullanmalı?" gibi aptalca sorular sormaktan başlayarak, gerçekten çalışan iki ürün geliştirmeye.

Yolda Al ajanının tembelliği, aldatmacaları, sahte raporlamaları yaşadım, sayısız gece üçte hata ayıklama yaptım ve Kimi'den ClaudeOpus4.6'ya verimlilik sıçramaları yaşadım.

Bu makale, tamamını keşfettikten sonra, tüm teknik olmayan kökenli girişimcilere yönelik bir uygulama rehberi.

İşletme Geçmişine Sahip Girişimcilerin Neden Kendi Elleriyle Ürün Geliştirmesi Gerekiyor

Eski Dünya Çökmekte

2024'ten itibaren, WXYLabs'ın geleneksel pazarlama işinin daraldığını açıkça hissettim. Diğer nesnel nedenlerin yanı sıra, asıl olarak müşterilerin mantığının değiştiğini gördüm. Eskiden, bir kripto projesi pazarlama yapmak istediğinde, ajans arardı, çünkü:

· Onlar nasıl metin yazarlığı yapacaklarını bilmiyorlar

· Onlar nasıl topluluğu yöneteceklerini bilmiyorlar

· Onlar nasıl etkinlik planlayacaklarını bilmiyorlar

· Onlar "Uzman kişiye işi yaptır" ihtiyacı duyuyorlar

Ancak AI ortaya çıktıktan sonra, bir kurucu ChatGPT kullanarak yarım saat içinde 80 puanlık bir metin yazabiliyor, Midjourney kullanarak 60 puanlık bir afiş hazırlayabiliyor, Claude kullanarak topluluk yönetimi için konuşma yapılandırmasını oluşturabiliyor. Ajansın değeri "senin için yapmaya yardımcı olmak"tan "senin için daha iyi yapmaya yardımcı olmak"a dönüştü - ancak müşterilerin "daha iyi" için ödeme yapma istekliliği, "benim için yap"tan çok daha düşüktü. Hatta bunlar için ajansa gerek yok, proje sahibi doğrudan bulunabilir olan X KOL'u bulabilir.

Daha da önemlisi, AI "tek kişilik şirket"i gerçekten iş yapabilir bir iş modeli haline getirdi. Bir işi bilen birisi + bir dizi AI aracı ile, geçmişte 10 kişilik bir ekibin yapması gereken işi başarabilirsiniz. Bu ne anlama geliyor? Anlamına geliyor ki eğer maliyeti düşürmezseniz ve verimliliği artırmazsanız, geleneksel şirket modeli AI çağında tek kişilik şirketler tarafından düşürülecek.

Kurucunun Yeni Sorumluluğu: Ürünü bizzat yapmak

Bir fenomen gözlemledim: AI çağında, en başarılı kurucular genellikle en güçlü teknik olmayanlar, ancak "işin ne olduğunu en iyi bilen ve bizzat işe el atan"lardır. Neden? Çünkü AI arka uç geliştirme teknik engelini ortadan kaldırdı.

Alt seviye algoritmaları anlamanıza gerek yok, dağıtılmış mimariyi anlamanıza gerek yok, hatta veritabanı tasarımını anlamanıza gerek yok. Tek yapmanız gereken:

· Kullanıcılarım neye ihtiyaç duyuyor

· Bu ihtiyacı nasıl ürün fonksiyonuna dönüştüreceğim

· Bu fonksiyonun sorunu çözüp çözmediğini nasıl doğrulayacağım

Bu yetenekler, işletme eğitimi alan kurucuların güçlü yanlarıdır. Bu yüzden ben karar verdim: Giderek küçülen pazarlama işini korumak yerine, ürünü bizzat yapmaya başlayacağım. Kendimi "hizmeti satan kişiden" "ürünü yapan kişiye" dönüştüreceğim.

Sıfırdan kodlama hissi - İlk ürünü bir ayda oluşturmak

Öğrenme Yığınımda Neler Var

Eylül 2025'te resmen başladım. O zamanlar masaüstüm şöyleydi:

· Sol ekran: DeepSeek (Ücretsiz, token baskısı olmayan, hızlı)

· Sağ Ekran: 20+'den fazla Sekmeli Sayfa, Cursor, Vercel, GitHub, Supabase, Namecheap......

Ben hatta bir terminal ne olduğunu bilmiyorum. JSON yapısı nedir? Kod bitişini noktalı virgül mü yoksa virgül mü ile mi yapmalıyım? Bu soruların hepsini DeepSeek'e sormam gerekiyor. Ama bir avantajım var: Ne yapmak istediğimi çok net biliyorum.

İş Mantığını zihin haritasıyla netleştirip, ardından AI'ın bunu bir teknik çözüme dönüştürmesine izin veriyorum. AI'a ne yapması gerektiğini değil, ne istediğimi söylüyorum ve AI bana nasıl yapılacağını söylüyor. Bu sıra çok önemli. Arkasından sürekli olarak bahsedeceğim.

İlk Ürün: dosir.io

Yaklaşık bir ay süren bir çalışmanın ardından, ilk ürünümü yaptım — dosir.io. Odak noktası: Crypto Alpha Sniper&Auditor. Temel işlevler:

· KOL Dinamiklerini Gözetle X(Twitter) üzerinde

· On-Chain Bilgi Toplama

· Bir projenin sahte bir balon mu yoksa gerçek alpha mı olduğunu bir cerrah gibi kesin bir şekilde değerlendirme

Doğrusu, bu ürün kendisi başarılı oldu. Çalışıyor, zamanında güncelleniyor, verimli veri sağlıyor. Ancak zamanı değildi. 2025 sonundan 2026 başına, Crypto piyasasındaki alpha fırsatları hızla kayboldu. (Oyuncu oyuncuya) rekabeti azalırken, gerçekten alpha kazanabileceğiniz fırsatlar daha da azaldı.

Piyasa "altın arama"dan kayıp ve çıkış haline dönüştü, bu yüzden ilk ürün teknik açıdan başarılı olmasına rağmen, iş açısından başarılı olamadı.

Ancak, bu deneyim bana çok önemli üç kazanç sağladı:

1. 1st, vibe coding gerçekten işe yarıyor. Kodlamadan hiç anlamayan biri, bir ay içinde tamamen işlevsel bir ürün yaratabilir.

2. 2nd, ürün düşünce yeteneği, kod yeteneğinden daha önemli. dosir.io'nun başarısız olmasının nedeni teknik yetersizlik değil, piyasa zamanlamasını yanlış anlamaktan kaynaklanıyor.

3. 3rd, AI araçlarına olan hakimiyetim bir seviye daha yükseldi. Cursor, GitHub, Vercel, Supabase... Bu araçları sıfırdan öğrendim.

OpenClaw'ı Keşfetme — Dâhili İlk Kullanıcı Kitlesinin Çılgın Deneyi

Mac Mini Stok Sorunundan Yeni Dünya Keşfine

Ocak 2026'de X'te Silicon Vadisi'nin mac mini'sinin stokta olmadığına dair bir mesaj gördüm. Nedeni, OpenClaw idi — Normal kullanıcıların yerel olarak Al (Yapay Zeka) Ajansı çalıştırmasını sağlayan bir çerçeve. O zaman hemen bunu CryptoBoss grubuma ilettim. Sonuç olarak, gruptaki insanların %90'ı bu şeyi daha önce duymamıştı.

Hemen fark ettim: Bu bir bilgi boşluğu ve aynı zamanda bir fırsattı. Aynı gün, JD.com'dan yüksek konfigürasyonlu bir mac mini sipariş ettim. Ocak ayının 20'sine gelindiğinde, ülkemizde OpenClaw'ı ilk kullanan ve tanıyan kişilerden biri oldum.

Bir Ay Boyunca "Karides Yetiştirme"

Mac mini'yi aldıktan sonra, ilk bir ayımı "karides yetiştirmek" için harcadım. "Karides yetiştirmek" dediğim şey, ajansıma materyal beslemek ve yapılandırma yapmaktı. İşlem şöyleydi:

1. Derinlemesine ve kaliteli bir popüler bilim makalesi gördüğümde, ajansıma gönderirdim.

2. Ajansın bu makaleleri derinlemesine öğrenmesini sağlardım.

3. Ajans bir yapılandırma planı oluştururdu.

4. Ben de bu plana göre kendimi yapılandırırdım.

Soul.md, agent.md, user.md gibi en temel dosyalardan başlayarak, self-evolving, skill-vetter ve diğer becerileri içeren dosyalara, hafıza çözümlerine, ajanslar arası iletişime ve alt ajansların yürütülmesine kadar neredeyse her aşamada her gün öğrenme ve yapılandırma yapıyordum.

Aynı anda, ajansımın bir WXY ajans ekibi kurmasına yardımcı oldum. Önceki yapılandırmayı her ajansın üzerine tekrar kurdum.

O zamanlar düşündüm ki: Her şey yolunda, büyük bir şey başarma zamanı gelmişti.

Al Ajansının "İnsan Doğası"na Kötülüğü

İdeal Çok Geniş: AI Ekibini Yönetmek İçin Şirket Yönetmek Gibi

Ajans ekibini yapılandırdıktan sonra, her bir ajansa şirketi yönetir gibi emirler vermeye başladım:

Strateji Temsilcisi: İş fikrim doğrultusunda, ürün PRD'sini son derece verimli bir şekilde oluşturdu.

PM Temsilcisi: PRD belgesine dayanarak, işi farklı ürün gereksinimlerine ve aşamalara böldü.

Dev Temsilcisi: Direkt olarak Dev Temsilcisi'ne dağıtım yaptım, PM kod incelemesi ve zaman çizelgesi gözden geçirmesi yapsın.

Kusursuz görünmüyor mu? Bir kurucu + Strateji planlama yapar + PM yönetir + Dev uygular. Bu, standart bir şirket organizasyon yapısı değil mi?

Gerçek şu ki: AI artık "tembellik, aldatma, sahte raporlama" yapıyor

Zamanının dörtte üçünü, OpenClaw'ın alt seviye yapılandırmasını ayarlamak için harcadı. Temsilci yanıtlarının tekrarı, araç çağrı döngüsüne sıkışması, cevapsızlık gibi teknik sorunlara katlanmak kolaydı, dişimi sıkarak çözebilirdim. Ancak AI'nın yanılsamalara düşmesi, hatta sahte raporlama yapması, genellikle fark edilemiyordu.

Kod hiç geliştirilmemiş olabilir, veya sadece %20 geliştirilmiş olabilir, ama Temsilci bana "geliştirme tamamlandı" diye rapor veriyordu. Ben bir kod acemisi olduğum için hiçbir şey anlamıyordum, sadece onun raporuna inanabiliyordum. Sonuç olarak, ilerleme ciddi şekilde geride kalmış şekilde günler sonra fark edildi ve büyük bir zaman kaybına neden oldu.

Sorunu fark ettikten sonra, basitçe "model değişikliği" yapmadım veya "silip yeniden oluşturmadım".

Yaptığım şey şuydu: PMAgent'ın, DevAgent'ın bu sorunları neden yaşadığını analiz etmesini ve bana çözüm sunmasını sağladım. PMAgent'ın analizi, beni hem sevindirdi hem de şaşırttı — AI'nın bu sorunları, temelde insanların iş ortamındaki sorunlarıyla birebir aynıydı:

· Uygulamada tembellik: Amaç-geribesleme döngüsü kopukluğu. Kontrol noktası yok = Kimse yapmadığımı bilmiyor, anlık ceza olmaması = Gecikme maliyeti sıfır, görev çok karmaşık = Başlatma direnci yüksek

· İş yaparken yüzeysel bilgiyle geçiştirme: Bilişsel yük kaçma + Sahte başarı duygusu

· Raporlarken aldatma: Raporlama mekanizması tasarım eksikliği + Hesap verebilirlik korkusu. Kendi değerlendirmesi = Dev ilerlemeyi üçüncü taraf doğrulaması olmadan kendi değerlendiriyor, gecikmiş geri bildirim = ilerlemeyi abarttıktan sonra uzun süre ortaya çıkarılmayan, belirsiz standartlar = "tamamlandı" net bir şekilde tanımlanmamış

· 24 Saatlik Geliştirme Zamanı Belirlendi, Ancak Çoğu Zaman Boykot Edildi:

· Kural Belirsizliği: SOUL.md Orijinal Metin: "Rahatsız Etmeme Saati (aktif olarak rapor vermek gerekmez): Gece geç. Dev'in Anlayışı: '22:00'den sonra rapor göndermeye gerek yok = Ben dinlenebilirim'. Tasarım Amaç: '22:00'den sonra rapor göndermeye gerek yok, ancak geliştirmeye devam etmek gerekiyor'

· Gözetim Boşluğu: Git işlem takibi yok, geliştirme faaliyetlerini otomatik olarak kontrol etme yok

PMAgent tarafından bana verilen tavsiye o zamanlar ve hala kullanıyorum:

Kısa Vadeli:

1. Net Sorumluluk: 09:15'te rapor yoksa uyarı verme

2. Zorunlu Doğrulama: Sadece rapora bakmak yerine GitHub'daki kodu doğrulama

3. Görev Ayrıştırma: TASK-BREAKDOWN şablonunu zorunlu kullanma

Orta Vadeli (Haftalık):

1. Bilişsel Yükü Azaltma: Büyük görevleri dakikalık alt görevlere ayırma

2. Anlık Geri Bildirim: Tamamlanınca doğrulama, bekleme

3. Utanç Duygusu Oluşturma: İlerleme raporu abartılıysa hemen düzeltme

Uzun Vadeli:

1. Kimlik Konumunu Ayarlama: "CTO"dan "Büyüme Odaklı Geliştirici"ye

2. Güven Onarımı Mekanizması Oluşturma: Hata yapmaya izin verme, ancak aldatmaya izin verme

3. Eş Baskısı Getirme: Birden fazla ajanın aynı anda çalışması, rekabet oluşturma

Özüne İlişkin Sonuç: DevAgent'ın sorunu "kötü" olması değil, sistemsel teşvik mekanizmasının başarısız olmasıdır—tembellik etmenin bir maliyeti olmaması, zorlu görevlerin parçalanmaması, abartının derhal açığa çıkarılmaması, geceleyin denetlenmemesi.

Paradigma Değişikliği—Claude Opus4.6'ya Geçiş, Verimlilik Artışı 90%

Temel Sorunlar çözüldüğünde, yeni bir engelle karşılaştım

Alt katman yapılandırma sorunlarının neredeyse tamamını çözdükten sonra, ürün temel olarak kodunun %50'si oluşturulmuş durumda. Eklemek istediğim bir şey var: Ürün kodunu oluşturmak için Kimi2.5'i kullandım. Ancak bu noktada fark ettim: Her gün farklı geliştirme aşamalarında karşılaşılan sorunlarla dolu bir hata seliyle karşı karşıyayım ve bir türlü bir sonraki geliştirme aşamasına geçemiyorum. OpenClaw'ın sorunu değil, yapılandırmanın sorunu değil. Sorun, "LLM'nin yetenek tavanı" sorunudur.

Anahtar Değişiklik: ClaudeOpus4.6

Bu noktada önemli bir karar aldım: Operasyonel ve destekleyici işlev olarak OpenClaw + Kimi2.5'i sürdürmek. ClaudeOpus 4.6'yı Dev Agent'ın alt seviye LLM'si olarak kullanmak.

Sonuçlar nasıl?

Geliştirme verimliliği anında %90 arttı. DevAgent'ın iletişim penceresi ve zaman çizelgesi son derece temiz ve basit hale geldi. OpenClaw, Kimi ile işbirliği yaparak yalnızca basit ancak yoğun tekrar gerektiren iletişim ve koordinasyon çalışmalarını gerçekleştiriyor. Her biri kendi alanında görev yapıyor.

Bu değişiklik bana bir anahtar kavrayışı fark ettirdi: Farklı görevler için farklı seviyelerde yapay zeka kullanılmalı.

Daha pahalı olan model daha iyi değildir, ancak:

· Yaratıcılık, iletişim türü görevler → Hızlı, ucuz model (Kimi2.5)

· Karmaşık kod geliştirme, mimari tasarım → En üst düzey çıkarım modeli (Claude Opus4.6)

Birçok kurucunun yaptığı hatalardan biri şudur: Ya tamamen ucuz modelleri kullanırlar (sonuç olarak, kod kalitesi korkunç olur), ya da en pahalı modelleri kullanırlar (sonuç olarak, işletme maliyetleri patlar).

Kademeli olarak kullanmak doğru çözümdür.

İkinci ürünü bir haftada tamamladı: MarketingSkill platformu.

Konumlandırma, Kripto Pazarlama Platformu.

Temel Özellikler:

· Projeyi küresel Telegram topluluğuna otomatik olarak eşleştiren otomasyon

· Verimli: Geleneksel ajansların uzun süren manuel eşleştirme sürecini ortadan kaldırır

· Filtreleme: Veri zekasına dayalı en uygun topluluğu eşleştirmek

· Şeffaflık: Tüm reklam süreci görselleştirilmiş olup müşteri her kuruşun nereye harcandığını net bir şekilde görebilir

Bu ürünü geliştirme süreci, geleneksel geliştiricilerin yaşadığı süreçten hiçbir şekilde az değildi, aynı şekilde şunları yaşadı:

· Kod geliştirme

· Hedef ana zincir seçimi, akıllı kontrat geliştirme

· Yerel tam döngü testi

· Fiyatlandırma ve ödeme sistemini optimize etme

· Telegram Bot'un özel işlevlerinin ayarlanması, ve MarketingSkill platformu ile çift yönlü bilgi akışı sağlanması

· Test ağına dağıtım

· Ve neredeyse kaçırılacak olan BSC test ağından BSC ana ağına geçiş yapılarak başlatılan uzun soluklu işletme yolculuğu.

İkinci ürünün başarılı bir şekilde piyasaya sürülmesi, beni şuna ikna etti: Bu model işe yarıyor. Daha da önemlisi, şunu kanıtladı: Bir kişi, aynı zamanda kod yazarak kurumsal düzeyde bir ürün geliştirebilir. Demo değil, MVP değil, gerçek müşteri alabilen, işleyebilen ve ölçeklenebilir bir pazarlama platformu.

Kurucunun Yapay Zeka ile Ortaklaşa Beş Ana Algısı

Tüm tuzaklardan sonra, iki ürünü geliştirdikten sonra, işletme/belletme geçmişine sahip kurucular için en önemli beş algıyı özetledim.

Algı Bir: Bulunduğunuz sektördeki işletme yeteneği, kodlama yeteneğinden 100 kat daha önemli

Birçok teknik olmayan kökenli kurucunun bir yanılgısı var: AI ürünü yapabilmek için Python öğrenmek, React öğrenmek, veritabanı öğrenmek gerektiğini düşünüyorlar.

Tamamen yanlış. AI, arka uç eşiğini sıfırladı. Ön uç hala rekabet içinde olsa da hızla AI araçlarıyla kapsanıyor.

Gerçekten savunma hattı oluşturan şey, işinizi anlamanızdır.

dosir.io'yu yapabilmem, kod yazmamdan değil, 8 yıldır Kripto sektöründe olmamdan kaynaklanıyor. Gerçek alfa neyin olduğunu biliyorum, hangi KOL'ün pompa yapıyor olduğunu biliyorum, hangi blokzincir verilerinin takip edilmesi gerektiğini biliyorum.

Ben Fish

BenjaminFisherWebsite

Bunu beceriyle topluca yürütmek iyidir, bilgi toplamaktan çok daha faydalıdır. Başka bir örnek vermek gerekirse, AI'ı rakip faaliyetlerini otomatik olarak izlemek, kullanıcı geri bildirimlerini otomatik olarak analiz etmek, ürün optimizasyon önerileri oluşturmak için kullanabilirsiniz. Bilgi toplama girdi sağlar, eylem ise çıktı sağlar. Çoğu insan giriş ucuyla meşguldür, çıktı ucu ise bomboştur.

Bilgi Dört: Savunma Hattı = İş Yeteneği × Satış Yeteneği × Özel Veri

AI, arka uç engelini ortadan kaldırdı, ön uç ise rekabet gücünü oluşturmanın giderek yaygınlaştığı yerdir. Ancak ön uçtan daha önemli olan şey şudur: AI'ın henüz dokunmadığı iş akışı verileri ve kullanıcı elde etme.

Bu ne anlama geliyor?

Eğer ürününüzün bağımlı olduğu veriler, genel internet üzerinde kolayca örülebilecek verilerse, o zaman ürününüzün savunma hattı yok demektir. Vibe coding konusunda bilgili herhangi biri, yaklaşık bir hafta içinde benzer bir şeyi klonlayabilir.

Ancak eğer verileriniz:

· Kendinizin biriktirdiği endüstriye özel veriler

· Müşterilerinizle iletişimden elde edilen içgörüler

· Ürününüzün çevrimiçi olarak edindiği kullanıcı davranış verileri

Bu veriler, AI'a ulaşamaz, rakip de ulaşamaz. Satış yeteneği de bir savunma hattıdır. Müşteriyi anlarsınız, anlaşma yapmayı bilirsiniz, iş görüşmelerini anlarsınız, bunların hiçbiri AI tarafından değiştirilemez.

Yani benim formülüm şöyledir:

Savunma Hattı = İş Yeteneği × Satış Yeteneği × Özel Veri

Bu üç boyut, herhangi iki tanesinin kombinasyonu, yeterli rekabet engeli oluşturabilir.

Bilgi Beş: Önce Yapmayı Öğren, Sonra Öğrenirken Yap

Bu en önemli algılardan biridir. Birçok insan "hazırlık aşaması"nda takılır kalmıştır:

· Önce bir ay Python öğreneyim

· Önce birkaç programlama kitabı okuyayım

· Önce AI'ın prensiplerini anlayayım

Öğrenmeyi bırakın. Doğrudan işe koyulun.

İş sorununu bulun, doğrudan sorunu çözmeye başlayın, çözerken araçların nasıl kullanılacağını öğrenin. Ben terminali öğrendim, GitHub'ı öğrendim, Vercel'i öğrendim, Supabase'i öğrendim, hepsi dosir.io'yu yaparken öğrendiklerimdi. Karşılaştığınız sorunu araştırarak öğrenin.

Eğer o zaman "Önce üç ay programlama öğreneyim ve sonra başlayayım" deseydim, belki de hala "hazırlık yapma" aşamasında olurdum.

Vibekodlama'nın özü şudur: Altta yatan prensipleri anlamanıza gerek yok, yalnızca yapmak istediğiniz işlevi AI'ın size nasıl yardımcı olabileceğini bilmeniz yeterlidir.

Araba kullanmak için motorun çalışma prensibini anlamanıza gerek olmadığı gibi.

Buraya kadar yazdıklarımdan sonra, tüm işletme ve sosyal bilimler alanında geçmişi olan girişimcilere şunu söylemek istiyorum: Yanlış yöne odaklanıyorsunuz. Herkesten daha fazla ürünü ve işletmeyi anlıyorsunuz. Daha önce doğrudan bir araç yapamıyordunuz çünkü ne elleriniz ne de bunu gerçekleştirebilecek yeteneğiniz vardı, ancak şimdi iş mantığını daha iyi bir şekilde AI kullanarak bir ürüne dönüştürebilirsiniz.

Mühendislerin avantajı teknik uygulamadır, ancak zayıf oldukları nokta genellikle işletme ve kullanıcıyla ilgili duyarsız olmalarıdır. Sizler ise —

· Endüstriyi anlar

· Kullanıcıyı anlar

· İşletme mantığını anlar

· Nasıl satılacağını anlar

Bu yetenekler, AI çağında zayıflamadı, aksine güçlendi. Çünkü AI, size "teknik uygulama" eksikliğini telafi eder.

Daha fazla tereddüt etmeyin. Doğrudan başlayın.

ChatGPT'yi açın, Claude'u açın, Kimi'yi açın, Deepseek'i açın, herhangi bir AI büyük modelini açın, gerçekten çözmek istediğiniz bir sorunu bulun ve ilk soruyu sorarak işe başlayın. 100 soru sorduktan sonra, çok ilerlediğinizi fark edeceksiniz.

Bu yazı gerçek deneyime dayanmaktadır ve tüm ürünler, araçlar ve zaman çizelgesi doğrulanabilir.