Prompt Önerileri: Neyi Çözer, Nerede Yanıltır

Üretken yapay zeka arayüzlerinde boş bir giriş kutusu kullanıcıya ne yapabileceğini söylemez. Prompt önerileri bu boşluğu doldurmak için var, ama doldururken kullanıcının ne isteyeceğini de belirliyorlar. İki etki aynı tasarım kararından çıkıyor; çoğu ekip yalnızca birincisini ölçüyor.

Bilişsel yük azalmıyor, yer değiştiriyor

Prompt önerilerinin gerekçesi genelde şöyle kurulur: kullanıcı sıfırdan cümle kurmak zorunda kalmaz, yük azalır. Yarısı doğru. Sıfırdan yazmak üretim maliyeti ister; dört öneriyi okuyup hiçbirinin işine yaramadığına karar vermek de değerlendirme maliyeti ister. Tanıma hatırlamadan ucuz olduğu için öneriler kararsız yeni kullanıcıda işe yarar. Ne isteyeceğini bilen kullanıcı için aynı öneriler sadece gürültü.

Yani soru "öneri yükü azaltır mı" değil. Soru şu: kime, hangi anda?

Arama önerisi hızlandırır, prompt önerisi ilan eder

Arama kutusundaki otomatik tamamlama, zaten bildiğiniz bir şeyi daha hızlı yazdırır. Niyet sizde, sistem sadece tuş vuruşu tasarruf ediyor. Üretken bir araçta ise öneri çoğu zaman niyetten önce gelir ve farklı bir iş yapar: sistemin ne yapabildiğini ilan eder.

Bunun pratik sonucu fazla konuşulmuyor. Eğer ilk ekranda gösterdiğiniz dört önerinin dördü de metin yazdırma üzerineyse, kullanıcı sistemin metin yazdırmaktan başka bir şey yapmadığı sonucuna varır. Öneri listesi, farkında olmadan ürünün sınırlarını çiziyor. Bu yüzden önerileri en popüler kullanım senaryosuna göre değil, yeteneğin genişliğini temsil edecek şekilde seçmek gerekir.

Üç tür, üç ayrı iş

Kullanım senaryosu önerileri

İlk ekranda duran, boş sayfa sendromunu kıran öneriler. İşi hız değil, kapsamı göstermek. "Bir blog yazısı oluştur" ile "Bu tabloda aykırı değerleri bul" yan yana durduğunda kullanıcı aradaki mesafeyi görür ve kendi işini o mesafenin içine yerleştirir.

Otomatik tamamlama

Kullanıcı yazmaya başladıktan sonra devreye girer, kazancı gerçekten zaman ve yazım hatası. Bunu genelde sunucu tarafında tutulan kısa bir sık kullanılanlar listesiyle çözerim; her tuş vuruşunda modele gitmek hem gecikme hem fatura demek, kazandırdığı doğruluk da o maliyeti karşılamıyor.

Takip önerileri

Bir cevaptan sonra çıkan "daha ayrıntılı ister misiniz" türü öneriler bağlamı en iyi bilen türdür, ama zamanlaması en kötü olandır. Kullanıcının kendi sonraki sorusunu kurduğu anla çakışıyorlar. Cevabın hemen altına değil, kullanıcı birkaç saniye hareketsiz kaldıktan sonra göstermek bu çakışmayı büyük ölçüde kaldırır.

Kaç öneri?

Öneri sayısını artırmanın maliyeti herkese yayılır, faydası yayılmaz. Gösterdiğiniz her öneri, niyeti listede olmayan kullanıcı tarafından da okunur ve elenir. Kapsama tarafında ise matematik acımasız: aracınızın makul sayıda farklı kullanım senaryosu varsa, diyelim otuz, dört öneriyle kullanıcının aklındaki işi yakalama şansınız en iyi durumda 4/30, yani yüzde on üç civarı.

Bu sayı, kapsamayı hedeflemenin anlamsız olduğunu söylüyor. Üç dört öneriyi farklı kategorilerden seçin ki kullanıcı listeden seçim yapmak yerine alanın şeklini çıkarsayabilsin. Hedef, kullanıcının işini listede bulması değil; listeye bakıp kendi işinin de mümkün olduğunu anlaması.

Tıklama oranı yanlış soruyu ölçüyor

Öneri önerilerinin başarısı neredeyse her yerde tıklama oranıyla raporlanıyor. Bu ölçüt yalnızca şunu söyler: öneriye tıklamak yazmaktan kolaydı. Kullanıcının istediği şey olup olmadığı hakkında tek kelime etmez.

Tıklamadan sonrasına bakın. Önerilen prompt tıklandıktan sonra hemen elle düzeltildiyse o öneri başarısızdır, tıklama oranı ne kadar parlak olursa olsun. Oturum öneriden sonra devam ettiyse öneri işini yapmıştır. Daha uzun vadede izlenmeye değer bir sinyal daha var: haftalar içinde kendi promptunu yazan kullanıcı oranı düşüyorsa, bir asistan değil bir menü kurmuşsunuzdur. Menü de bir ürün olabilir, ama o zaman arayüzü menü gibi tasarlamak gerekir, serbest metin kutusunun arkasına saklamak değil.