"Yeni yazılım kokusu" genellikle ş akışı hayal kırıklığı yarattığı anda kaybolur. Bu, en iyilerimizin başına bile gelir; aslında, takımların neredeyse %60'ının başına gelir, bu da geleneksel değerlendirmelerin sonuç vermediğini açıkça gösterir.
Harekete geçmek için riskleri yeterince erken ortaya çıkarmak için bir yönteme ihtiyacınız var. Bu kılavuzda, AI ile yazılımı değerlendirerek, kararınızı vermeden önce operasyonel riskleri ve benimseme engellerini ortaya çıkarmak için neler yapabileceğinizi inceliyoruz. Araçları incelemek ve gizli riskleri ortaya çıkarmak için bir çerçeve sunarken, ClickUp'ta değerlendirmeyi nasıl düzenli tutabileceğinizi de açıklıyoruz. 🔍
Yazılımı AI ile değerlendirmek ne anlama gelir?
Yazılımı AI ile değerlendirmek, satın alma sürecinde AI'yı araştırma ve karar verme aşaması olarak kullanmak anlamına gelir. Takımınız, satıcıların web sitelerini, incelemeleri, belgeleri ve demoları manuel olarak incelemek yerine, AI'yı kullanarak seçenekleri tutarlı bir şekilde karşılaştırabilir ve satıcıların iddialarını erken aşamada test edebilir.
Bu, değerlendirmeler araçlar ve görüşler arasında yayıldığında önemlidir. AI, bu girdileri tek bir görünümde birleştirir ve manuel olarak incelerken gözden kaçması kolay olan boşlukları veya tutarsızlıkları vurgular. Ayrıca, satıcıdan net bir cevap almak için AI ve genel yazılım yetenekleri hakkında sorulacak belirli soruları da iyileştirir.
Geleneksel yazılım değerlendirmesini AI destekli bir yaklaşımla karşılaştırdığınızda aradaki fark daha net ortaya çıkıyor.
Geleneksel yazılım değerlendirmesi ile AI destekli değerlendirme karşılaştırması
Geleneksel yazılım değerlendirmeleri genellikle dağınık satıcı sayfalarından ve çelişkili incelemelerden bir kısa liste oluşturmanızı gerektirir. Sonunda, karar vermeye çalışırken aynı temel sorulara geri dönüp ayrıntıları yeniden doğrulamaya başlarsınız.
Bu nedenle, alıcıların %83'ü ilk satıcı listesini süreç ortasında değiştiriyor. Bu, girdileriniz parçalı olduğunda ilk kararlarınızın ne kadar istikrarsız olabileceğinin açık bir göstergesidir. AI'yı kullanarak bilgileri önceden sentezleyerek, en başından itibaren her araçta aynı titiz kriterleri uyguladığınızdan emin olarak bu yeniden çalışmayı atlayabilirsiniz.
| Geleneksel değerlendirme | AI destekli değerlendirme |
|---|---|
| Sekmeler ve elektronik tablolar arasında özellikleri karşılaştırma | Tek bir komutla yan yana karşılaştırmalar oluşturma |
| Yorumları tek tek okumak | Kaynaklar genelinde duyguları ve tekrarlanan temaları özetleme |
| RFP sorularını manuel olarak hazırlama | Tanımlanmış kriterlere dayalı satıcı anketleri hazırlama |
| Temel bilgileri netleştirmek için satış çağrılarını beklemek | Kamuya açık belgeleri ve bilgi tabanlarını doğrudan sorgu ile incele |
Bu ayrımı akılda tutarak, değerlendirme döngüsü boyunca AI'nın en çok hangi aşamalarda etkili olduğunu daha kolay görebilirsiniz.
AI'nın değerlendirme döngüsüne uygunluğu
AI, girdilerin hacmi yüksek ve yanlış okunması kolay olan keşif, karşılaştırma ve doğrulama aşamalarında en yararlıdır. Yüksek hacimli verileri incelerken ve ilk varsayımlarınızı baskı testi ile kontrol etmeye çalışırken keşif ve karşılaştırma aşamalarında en yararlıdır.
Başlangıçta AI, sorun tanımlarını ve değerlendirme kriterlerini netleştirmeye yardımcı olur. Daha sonra stratejist rolünde hareket ederek bulguları birleştirir ve kararları paydaşlara iletir.
AI, ilk aşama sentez katmanı olarak en iyi şekilde çalışır. Nihai kararlar için yine de belgeler, sözleşmeler ve denemelerdeki kritik iddiaların doğrulanması gerekir.
📮 ClickUp Insight: Anket katılımcılarımızın %88'i kişisel görevleri için AI kullanıyor, ancak %50'den fazlası iş yerinde AI kullanmaktan çekiniyor. Üç ana engel nedir? Sorunsuz entegrasyon eksikliği, bilgi eksikliği veya güvenlik endişeleri. Peki ya AI çalışma alanınıza entegre edilmiş ve zaten güvenliyse? ClickUp Brain, ClickUp'ın yerleşik AI asistanı, bunu gerçeğe dönüştürüyor. Basit dilde komutları anlar, AI'nın benimsenmesiyle ilgili üç endişeyi de ortadan kaldırırken, sohbetlerinizi, görevlerinizi, belgelerinizi ve bilgilerinizi Çalışma Alanı genelinde birbirine bağlar. Tek bir tıklama ile cevapları ve içgörüleri bulun!
Yazılım Değerlendirmesi için Neden AI Kullanmalı?
AI, araştırma sürecini hızlandırır ve araçlar arasında tutarlı bir bakış açısı sağlar, böylece değerlendirmeleri karşılaştırmak ve savunmak daha kolay hale gelir. Etkisi birkaç pratik şekilde ortaya çıkar:
- Hız: Birden fazla kaynağı paralel olarak sorgulayarak günler veya haftalar süren manuel araştırmaları kısaltın.
- Kapsam: Manuel incelemelerde gözden kaçması kolay, az bilinen araçları ve erken uyarı işaretlerini ortaya çıkarın.
- Tutarlılık: Süreç ortasında standartları değiştirmek yerine, her seçeneği aynı kriterlere göre değerlendirin.
- Dokümantasyon: Paydaşların inceleyip sorgulayabileceği net özetler ve karşılaştırma görünümleri oluşturun.
🔍 Biliyor muydunuz? Chatbot'lardan AI Ajanlarına (çok adımlı görevleri planlayıp yürütebilen sistemler) geçişin , tedarik ve yazılım verimliliğini %25 ila %40 oranında artırması bekleniyor .
🔍 Biliyor muydunuz? Chatbot'lardan AI Ajanlarına (çok adımlı görevleri planlayıp yürütebilen sistemler) geçişin , tedarik ve yazılım verimliliğini %25 ila %40 oranında artırması bekleniyor .
AI Yazılımını Değerlendirmek İçin Neden Yeni Sorular Gerekir?
AI tabanlı araçları değerlendirirken, geleneksel özellikler ve uyumluluk kontrol listeleri sadece hikayenin yarısını anlatır. Standart kriterler genellikle bir aracın ne yaptığına odaklanır, ancak AI, eski çerçevelerin yakalayamadığı değişkenlik ve riskler getirir.
Öncelik vermeniz gereken soruları değiştirir:
- Model opaklığı: Akıl yürütme sürecinin tam olarak görünürlüğü olmadığında çıktıların nasıl üretildiğini anlayın.
- Veri işleme: Şirket verilerinin nasıl depolandığını, yeniden kullanıldığını veya eğitim için nasıl kullanıldığını netleştirin.
- Çıktı değişkenliği: Aynı komut farklı sonuçlar verdiğinde tutarlılığı test edin.
- Hızlı yineleme: Demolar, denemeler ve üretim kullanımı arasındaki davranış değişikliklerini hesaba katın.
- Entegrasyon derinliği: AI yeteneklerinin, izole özellikleri değil, gerçek ş akışlarını desteklediğini doğrulayın.
Basitçe söylemek gerekirse, AI yazılımını değerlendirmek yüzeysel kontrollerden çok davranış, kontrol ve uzun vadeli uygunlukla ilgili sorulara dayanır.
AI Yazılımını Değerlendirirken Sorulması Gereken 13 Soru
Bu soruları, yapay zeka tedarikçileri için ortak bir anket olarak kullanın, böylece uygulamaya geçtikten sonra değil, yanıtları yan yana karşılaştırabilirsiniz.
| Sorulacak soru | Güçlü bir cevap nasıl olur? |
|---|---|
| 1) AI hangi verilere erişir ve bu veriler nerede bulunur? | "İşte eriştiğimiz girdiler, bunları nerede sakladığımız (bölge seçenekleri), nasıl şifrelediğimiz ve ne kadar süre sakladığımız. " |
| 2) Verilerimizden herhangi biri şu anda veya ileride eğitim amacıyla kullanılıyor mu? | "Ön tanımlı olarak hayır. Eğitim sadece isteğe bağlıdır ve sözleşme/DPA bunu yansıtmaktadır." |
| 3) Satıcıda kimler verilerimize erişebilir? | "Erişim, rolle sınırlıdır, denetlenir ve belirli fonksiyonlarla sınırlıdır. Erişimi nasıl kaydeder ve inceleriz. " |
| 4) Bu özelliği hangi modeller destekliyor ve sürümler sessizce değişiyor mu? | "Kullandığımız modeller, sürümlerini nasıl oluşturduğumuz ve davranış değişiklikleri olduğunda sizi nasıl bilgilendirdiğimiz." |
| 5) AI emin olmadığında ne olur? | "Güven sinyallerini ortaya çıkarır, açıklama isteriz veya tahminde bulunmak yerine güvenli bir şekilde geri adım atarız." |
| 6) Aynı komutu iki kez çalıştırırsak, aynı sonucu beklemeli miyiz? | "Deterministik ve değişken kavramları ve önemli durumlarda tutarlılık için nasıl yapılandırma yapılacağı aşağıda açıklanmıştır." |
| 7) Gerçek bağlam sınırları nelerdir? | "Bunlar pratik sınırlardır (belge boyutu/geçmiş derinliği). Bağlam kesildiğinde yapılacak şey şudur. " |
| 8) AI'nın neden bir öneride bulunduğunu veya bir eylemde bulunduğunu görebilir miyiz? | "Girdileri, çıktıları ve neden X'i önerdiğinin izini inceleyebilirsiniz. Eylemlerin denetim izi vardır." |
| 9) Harekete geçmeden önce hangi onaylar vardır? | "Yüksek riskli eylemler inceleme gerektirir, onaylar rol bazlı olabilir ve bir eskalasyon yolu vardır." |
| 10) Bu, takımlar ve roller arasında ne kadar özelleştirilebilir? | "Komut istemlerini/şablonları standart hale getirebilir, bunları değiştirebilecek kişileri kısıtlayabilir ve çıktıları rol göre özelleştirebilirsiniz." |
| 11) Gerçek ş akışlarına entegre oluyor mu yoksa sadece "bağlantı" kuruyor mu? | "İki yönlü senkronizasyonu ve gerçek tetikleyicileri/eylemleri destekliyoruz. İşte hata yönetimi ve bunu nasıl izlediğimiz." |
| 12) Sürümü düşürürsek veya iptal edersek, ne bozulur ve neyi dışa aktarabiliriz? | "İşte tam olarak neyi sakladığımız, neyi dışa aktarabileceğiniz ve talep üzerine verileri nasıl sildiğimiz. " |
| 13) Kaliteyi zaman içinde nasıl izlersiniz? | "Sapmaları ve olayları izliyor, değerlendirmeler yapıyor, sürüm notları yayınlıyor ve net bir eskalasyon ve destek sürecine sahibiz." |
💡 Profesyonel ipucu: Bu soruların yanıtlarını paylaşılan bir AI satıcı anketinde merkezileştirerek kalıpları ve ödünleşmeleri tespit etmeyi düşünün. Takımınız her seferinde sıfırdan başlamak yerine bunları değerlendirmelerde yeniden kullanabilir ve böylece ş akışı yönetimini iyileştirebilir.
AI yönetici özeti, görev dağılımı, kanal etkinliği ve yanıt dağılımını gösteren ClickUp Anket şablonu gösterge paneli.
ClickUp Anket şablonunu kullanarak takımınıza, tedarikçilerin yanıtlarını tek bir yerde düzenli bir şekilde toplayıp araçları yan yana karşılaştırabilecekleri bir ortam sağlayabilirsiniz. Ayrıca, alanları özelleştirebilir ve sahipler atayabilirsiniz, böylece süreci sıfırdan yeniden oluşturmanıza gerek kalmadan aynı çerçeveyi gelecekteki satın alımlarınızda da yeniden kullanabilirsiniz.
Adım Adım: AI ile Yazılımı Değerlendirme
Aşağıdaki aşamalar, takımınızın AI'yı kullanarak yazılım değerlendirmesini nasıl yapılandırabileceğini gösterir, böylece kararlar izlenebilir kalır ve daha sonra kolayca gözden geçirilebilir.
Aşama 1: AI ile yazılım ihtiyaçlarınızı tanımlama (sorun farkındalığı)
Çoğu değerlendirme, siz bir demo görmeden önce başarısız olur. Bu yaygın bir tuzaktır: Aslında çözmeye çalıştığınız sorun üzerinde önceden anlaşmaya varmadan doğrudan karşılaştırmalara geçersiniz. AI, bu aşamada en yararlıdır çünkü erken aşamada netlik sağlar.
Örneğin, bir pazarlama ajansında çalışıyor ve daha iyi işbirliği gibi belirsiz bir hedefle bir proje yönetimi aracı arıyorsanız. AI, ş akışlarınız, takım boyutunuz ve mevcut teknoloji yığınınızla ilgili ayrıntıları sorarak bu niyeti daraltmanıza yardımcı olur ve böylece belirsiz fikirleri somut gereksinimlere dönüştürür.
AI'yı kullanarak aşağıdaki gibi soruları inceleyin:
- Takımımız şu anda hangi özel engellerle karşı karşıya?
- Sektörümüz için hangi özellikler "olmazsa olmaz", hangileri "olsa iyi olur" kategorisinde yer alıyor?
- Bizim boyutumuzdaki takımlar genellikle bu konuda hangi araçlara güveniyor?
- Bu gereksinimler için gerçekçi bir bütçe aralığı nedir?
Bu soruların yanıtları netleştikçe, gerçek ihtiyaçları karşılamayan etkileyici özelliklerin peşinden koşma olasılığınız azalır. Tüm bunları, gereksinimlerin tek seferlik bir kontrol listesi yerine paylaşılan bir referans olarak yer aldığı ClickUp Docs'ta kaydedebilirsiniz.
Yeni girdiler geldikçe belge gelişir:
- Paydaşların endişeleri açık kısıtlamalara dönüşür
- Karşılaştırmalar başlamadan önce yeni tanımlanan yazılım kategorileri yakalanır.
Belgeler değerlendirme görevleriyle aynı Çalışma Alanı’nda bulunduğundan, bağlam kaybolmaz. Araştırma veya demo aşamasına geçtiğinizde, faaliyetlerinizi doğrudan daha önce onayladığınız gereksinimlere bağlayabilirsiniz.
📌 Sonuç: Değerlendirme süreci net bir şekilde tanımlandığından, bir sonraki adım çok daha odaklı hale gelir.
2. Aşama: AI ile yazılım seçeneklerini keşfetme (çözüm farkındalığı)
Gereksinimler ayarlandıktan sonra sorun değişir. Soru, odak noktasını ihtiyacımız olan şeyden gerçekçi olarak uygun olan şeye kaydırır. Değerlendirme de burada yavaşlar, arama genişler ve seçenekler birbirine karışır.
AI, daha derinlemesine incelemeye geçmeden önce seçenekleri doğrudan sektör, takım boyutu, bütçe aralığı ve temel ş Akışları gibi kriterlere eşleyerek bu yayılmayı kontrol eder.
Bu aşamada, komutlarınız şöyle görünebilir:
- Bu gereksinimlere uygun yazılım araçları hangileridir?
- Bizim boyutumuzdaki bir takım için [Araç Adı]'nın güvenilir alternatifleri nelerdir?
- Ajanslar ve kurumsal takımlar için hangi araçlar uygundur?
- Hangi seçenekler büyük bir yeniden çalışma gerektirmeden büyümeyi destekleyebilir?
Bunu yönetilebilir tutmak için, her adayı ClickUp görevlerinde ayrı bir öğe olarak izleyebilirsiniz. Her araç, bir sahibi, araştırma bağlantıları, AI çıktıları notları ve net sonraki adımlar içeren tek bir görev alır. Seçenekler ilerledikçe veya düştükçe, liste tek bir yerde güncellenir ve konuşmalar arasında bağlamın takip edilmesine gerek kalmaz.
📌 Sonuç: Sonuç, her biri kendi sahipliği ve geçmişi olan, çok daha derin bir karşılaştırmaya hazır, daraltılmış bir kısa liste halindeki uygulanabilir seçeneklerdir.
3. Aşama: AI ile özellikleri ve fiyatları karşılaştırma (değerlendirme aşaması)
Kısa listeler yeni bir sorun yaratır: karşılaştırma yorgunluğu. Özellikler net bir şekilde uyuşmaz, fiyatlandırma kademeleri kısıtlamaları belirsizleştirir ve satıcı kategorileri takımların çalışma şekliyle uyuşmaz.
AI'yı kullanarak, özellikleri kendi gereksinimlerine göre eşleştirerek, fiyatlandırma kademelerini basit bir dille özetleyerek ve yalnızca büyük ölçekte ortaya çıkan kısıtlamaları ortaya çıkararak araçlar arasındaki farklılıkları normalleştirebilirsiniz. Sınırlı otomasyonlar veya eklenti fiyatlandırması gibi sorunları ortaya çıkararak zamandan tasarruf etmenizi sağlar.
Bu noktada, şunu sormak isteyeceksiniz:
- Her fiyat kademesinde hangi özellikler yer almaktadır?
- Ücretsiz veya giriş seviyesi planlar hangi konularda sınırlamalar getirir?
- Hangi özellikler ekstra maliyet getiriyor veya ölçeklendirme konusunda yetersiz kalıyor?
- Araçlar hangi noktalarda örtüşüyor ve hangi noktalarda anlamlı farklılıklar gösteriyor?
Bu girdiler hazır olduğunda, ClickUp belgesinde satıcıların pazarlama kategorileri yerine orijinal gereksinimlere göre yan yana karşılaştırma tabloları oluşturun.
ClickUp Brain'i kullanarak, karşılaştırmadan doğrudan kısa ve öz artı ve eksileri özetleyebilirsiniz. Bu, yorumlamanın kaynak materyale bağlı kalmasını sağlayarak ayrı notlara veya konuşmalara sapmayı önler.
📌 Sonuç: Kararlarınız, içgüdüsel hislere değil, belgelenmiş ödünleşmelere dayalı olarak daraltılır. Karşılaştırmanın kendisiyle birlikte gerekçeler de korunarak, bir seçeneğin neden ilerlediğini ve diğerinin ilerlemediğini tam olarak belirtmek daha kolay hale gelir.
4. Aşama: AI ile entegrasyonları ve ş akışına uygunluğu değerlendirme
İki araç kağıt üzerinde benzer görünebilir, ancak mevcut yığınınızda çok farklı davranabilir. Bu nedenle, yeni aracın işi basitleştirip basitleştirmediğini veya ek bir yük getirip getirmediğini belirlemek çok önemlidir.
AI, kısa listeye alınan her bir aracı mevcut kurulumunuza eşler. Yalnızca hangi entegrasyonların mevcut olduğunu sormakla kalmayıp, işlerin gerçekte nasıl akışının olduğunu da test edebilirsiniz. Örneğin, bir müşteri adayı CRM'nizde hareket ettiğinde veya bir destek talebi geldiğinde ne olur?
Bu aşamadaki sorular şunlar gibi olabilir:
- Bu araç mevcut sistemlerimizle etkileşime girdiğinde ne bozulur?
- Hangi devirler insan müdahalesi gerektirir?
- Otomasyonlar nerede sessizce başarısız olur veya tek yönlü senkronizasyon yapar?
- Bu araç koordinasyonu azaltıyor mu yoksa yeniden dağıtıyor mu?
Eksik tetikleyiciler veya tam gibi görünse de sorunlara neden olan entegrasyonlar gibi sorunları vurgular. Entegrasyonlar ve otomasyon aynı sistem içinde çalıştığı için ClickUp bu durumda güçlü bir seçimdir.
ClickUp entegrasyonları, Slack, HubSpot ve GitHub dahil 1.000'den fazla aracı birbirine bağlayarak görünürlüğü artırır. Ayrıca, görevlerin oluşturulmasını, durumların güncellenmesini, işlerin yönlendirilmesini ve yürütmenin halihazırda gerçekleştiği Çalışma Alanı'nda takip işlemlerinin başlatılmasını destekler.
ClickUp Otomasyonlarını kullanarak, rutin geçişlerin denetimsiz bir şekilde tutarlı bir şekilde çalışıp çalışmadığını kontrol edebilirsiniz. Harici araçları birbirine bağlamayı atlayabilir ve davranışı bir kez tanımlayarak, bunun Alanlar, Listeler ve ş Akışlarında uygulanmasını sağlayabilirsiniz.
📌 Sonuç: Bu aşamanın sonunda, fark daha net hale gelir.
- Bazı araçlar geniş bir bağlantı ağına sahiptir, ancak yine de insanların işini koordine etmesini gerektirir.
- Diğerleri bu koordinasyonu ş akışının içine dahil ederler.
Nihai karar verildiğinde, bu anlayış özelliklerin eşitliği daha ağır basar.
5. Aşama: AI ile gerçek dünya kullanımını doğrulama (karar aşaması)
Artık kararlar nadiren eksik özelliklere veya belirsiz fiyatlandırmaya bağlıdır. Cevaplaması daha zor olan soru, yenilik etkisi geçip gerçek kullanım başladığında aracın iş yapmaya devam edip etmeyeceğidir.
AI burada araştırmacıdan çok desen bulucu olarak yararlıdır. AI, sağladığınız inceleme kaynaklarında (G2, belgeler, forumlar) tekrarlanan temaları özetleyebilir, ardından sorunların takım boyutuna veya kullanım durumuna göre kümelenip kümelenmediğini test etmenize yardımcı olabilir.
Bu aşamada sıkça sorulan sorular şunlardır:
- İlk birkaç ayın ardından kullanıcılar hangi sorunları bildiriyor?
- Kullanım arttıkça hangi ş akışları zorluk yaşar?
- G2 ve Reddit gibi inceleme sitelerinde hangi temalar tekrar ediyor?
- Hangi tür takımlar bu aracı seçtikleri için pişmanlık duyuyor?
AI, uyum sürecindeki sürtüşmeleri ve yapısal sınırlamaları ayırt edebilir veya şikayetlerin belirli takım boyutları, sektörler veya kullanım durumları etrafında yoğunlaşıp yoğunlaşmadığını gösterebilir. Bu bağlam, bir sorunun yönetilebilir bir ödün mü yoksa temel bir uyumsuzluk mu olduğuna karar vermeye yardımcı olur.
İçgörüler biriktikçe, verileri ClickUp Gösterge Panellerinde görünür hale getirebilirsiniz — riskleri, açık soruları, uygulamaya ilişkin endişeleri ve incelemeci kalıplarını tek bir yerde izlemeyi yapabilirsiniz. Paydaşlarınız da aynı işaretleri görebilir: tekrarlayan şikayetler, benimseme riskleri, bağımlılıklar ve çözülmemiş boşluklar.
📌 Sonuç: Bu aşama, sürtüşmenin nerede ortaya çıkabileceği, bunu ilk olarak kimin hissedeceği ve kuruluşunuzun bunu absorbe etmeye hazır olup olmadığı konusunda netlik sağlar.
Aşama 6: AI ile nihai karar ve satın alma
Şu ana kadar değerlendirme işi büyük ölçüde tamamlandı, ancak doğru seçenek açık olsa bile, takımınız uygulamanın pratikte nasıl işleyeceğini gösteremediği takdirde kararlar beklemede kalabilir.
AI'yı kullanarak şimdiye kadar öğrendiğiniz her şeyi karar vermeye hazır çıktılar halinde birleştirebilirsiniz. Buna, nihai seçenekleri karşılaştıran yönetici özetleri, kabul edilen ödünlerin açık beyanları ve sürtüşmeleri öngören uygulama planları dahildir.
AI'nın aşağıdaki gibi soruları yanıtlamasını bekleyebilirsiniz:
- Öğrendiklerimiz ışığında, hedeflerimize ve bütçemize en uygun seçenek hangisidir?
- Bilerek kabul ettiğimiz tavizler nelerdir?
- İlk 30, 60 veya 90 gün içinde gerçekçi bir uygulama nasıl olur?
- Bu kararı, incelemeye dayanacak şekilde liderliğe nasıl açıklayabiliriz?
ClickUp Brain, belgeler, karşılaştırmalar, görevler, geri bildirimler ve riskler gibi tüm değerlendirme bağlamına erişebildiğinden, özetler ve uygulama kontrol listeleri oluşturabilir ve genel değerlendirme şablonlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir. Bu özelliği kullanarak, bağlamı ayrı araçlara aktarmadan liderlere yönelik notlar hazırlayabilir, oryantasyon planları oluşturabilir ve sahipleri başarı ölçütleri etrafında uyumlu hale getirebilirsiniz.
📌 Sonuç: Bu materyallerin paylaşımıyla konuşma değişir. Paydaşlarınız aynı kanıtları, varsayımları ve riskleri tek bir yerde inceler. Sorular hedef odaklı hale gelir ve kabul daha doğal bir şekilde gerçekleşir.
Deneme sürümlerde neleri test etmelisiniz ki demoların sizi yanıltmasına izin vermeyesiniz
Denemelerde özellikleri değil, ş akışlarını test edin:
- Gerçek bir ş akışını baştan sona yürütün (alınma → devretme → onaylama → raporlama)
- Gerçek rollerle (yönetici, müdür, katkıcı, misafir) izinleri test edin.
- Kurulum süresini ve başarısızlık noktalarını (kullanıcıların takıldığı yerleri) ölçün.
- İstisnaları zorlayın (devir kesintisi, eksik alan, gecikmeli onay)
- Soru: Kullanıcıları, projeleri veya otomasyonları ölçeklendirdiğinizde ne bozulur?
AI ile Yazılımı Değerlendirirken Sık Yapılan Hatalar
AI, yazılım değerlendirmesini güçlendirebilir, ancak bu, disiplinli bir şekilde kullanıldığında mümkündür. Aşağıdaki hatalardan kaçının:
- AI çıktılarını doğrulamamak: AI, özellikleri, fiyatları veya sınırlamaları yanlış yorumlayabilir, bu da doğrulamayı kritik hale getirir.
- Gereksinim aşamasını atlamak: Net ihtiyaçlar olmadan araçları karşılaştırmak, sorun çözme yerine özellik peşinde koşmaya yol açar.
- Entegrasyon derinliğini göz ardı etmek: İddia edilen entegrasyonlar yalnızca verilerin senkronizasyonunu gerçekleştirebilir, devam eden ş akışı yönetimini destekleyemeyebilir.
- Veri gizliliği sorularını ihmal etmek: Belirsiz veri erişimi, depolama veya yeniden kullanım politikaları, aşağı akışta uyumluluk riski yaratır.
- İzole değerlendirme: Son kullanıcıları erken aşamada dışlamak, genellikle daha sonra benimseme sürecinde sürtüşmelere yol açar.
- AI özelliklerini AI yetenekleriyle karıştırmak: Sonradan eklenen bir chatbot, temel ş akışlarına entegre edilmiş AI ile aynı değeri sunmaz.
AI Odaklı Yazılım Değerlendirmesi için En İyi Uygulamalar
AI tabanlı yazılım değerlendirmesi, aşağıdaki uygulamaları kullanarak kararlarınızda sistematik olarak uyguladığınızda en iyi sonucu verir:
ClickUp gibi merkezi bir platformunuz varsa, bu en iyi uygulamaları kolayca hayata geçirebilirsiniz.
- Giderek daha spesifik sorular sorun: Sorun tanımlamasıyla başlayın, ardından gereksinimler, kısıtlamalar ve ödünler netleştikçe soruları daraltın.
- AI çıktılarını gerçek verilerle karşılaştırın: Özellikleri, fiyatları ve sınırlamaları satıcı belgeleri ve güvenilir inceleme kaynakları ile karşılaştırarak doğrulayın.
- Notları, kararları ve onayları merkezileştirin: Gereksinimleri, bulguları, riskleri ve onayları tek bir paylaşılan Çalışma Alanı’nda tutarak parçalanmış bağlamdan kaçının.
- Ş akışlarına göre araçları değerlendirin: Yalıtılmış yetenekleri karşılaştırmak yerine, işin baştan sona nasıl ilerlediğine odaklanın.
ClickUp'ı Kullanarak Yazılım Kararlarını Operasyonel Hale Getirin
Yazılım değerlendirmesi, bilgi eksikliğinden dolayı başarısız olmaz. Kararlarınız, birbiriyle uyumlu çalışmak üzere tasarlanmamış araçlar, konuşmalar ve belgeler arasında dağınık olduğu için başarısız olur.
ClickUp, gereksinimleri, araştırmaları, karşılaştırmaları ve onayları birbirine bağlı tutan tek bir Çalışma Alanı'na değerlendirmeyi getirir. ClickUp Docs'ta ihtiyaçları belgeleyebilir, satıcıları görevler olarak izleyebilir, ClickUp Brain'de bulguları özetleyebilir ve SaaS yayılmasını yaratmadan Gösterge Panelleri aracılığıyla liderliğe gerçek zamanlı görünürlük sağlayabilirsiniz.
Değerlendirme, uygulama ile birlikte yürütüldüğünden, takımınızda değişiklikler olduğunda veya araçların yeniden değerlendirilmesi gerektiğinde, bunların ardındaki mantık da görünürlük ve denetleme altında kalır. Satın alma süreci olarak başlayan şey, kuruluşunuzun karar verme sürecinin bir parçası haline gelir.
Takımınız yazılımları değerlendirmek için halihazırda AI kullanıyorsa, ClickUp bu bilgileri başka bir sistem eklemeden eyleme dönüştürmenize yardımcı olur.
ClickUp'ı ücretsiz olarak kullanmaya başlayın ve yazılım kararlarınızı merkezileştirin. ✨
Sık Sorulan Sorular
Evet, doğruluk birçok kaynaktaki kalıpları, tutarsızlıkları ve eksik bilgileri tespit etmek anlamına geldiğinde, AI yazılımı değerlendirmeye yardımcı olabilir. Özellikleri karşılaştırabilir, incelemeleri özetleyebilir ve satıcıların iddialarını büyük ölçekte stres testine tabi tutabilir, bu da erken ve orta aşama değerlendirmeleri daha güvenilir hale getirir.
Belirsiz komutlar veya yanlış çıktılar nedeniyle önyargılar ortaya çıkabilir. Açıkça tanımlanmış gereksinimler kullanın, karşılaştırmalı sorular sorun ve iddiaları belgeler ve denemeler gibi birincil kaynaklarla doğrulayın.
Hayır, AI seçenekleri daraltabilir ve daha keskin demo soruları hazırlayabilir, ancak pratik kullanımı taklit edemez. Ş Akışlarını, kullanılabilirliği ve takımın benimseme düzeyini gerçek koşullarda test etmek için demolar ve deneme sürümleri hala gereklidir.
Etkili takımlar, gereksinimleri, karşılaştırmaları ve nihai gerekçeleri tek bir paylaşılan Çalışma Alanı'nda merkezileştirerek yazılım kararlarını belgeler. Bu, bağlamı korur ve araçları daha sonra yeniden gözden geçirirken tekrarlanan tartışmaları önler.
AI yazılımının yanıtlarını değerlendirirken, veri işleme veya model davranışıyla ilgili belirsiz iddialara, tutarsız açıklamalara ve eksik ayrıntılara dikkat edin.