İnsan tasarımcı yok olmayla mı karşı karşıya?

Son birkaç yılda makine öğrenimi ve yapay zeka manşetlerde saha sık görünmeye başladı. Teknoloji hızla ilerliyor. Yapay zekanın hesaplamalar için ihtiyaç duyduğu fiziksel limitler artık geride kaldı. Bugün, aslında bambaşka bir soruyla karşı karşıyayız: Önümüzdeki birkaç yıl içerisinde hangi makine öğrenimi insan zekasına üstün gelecek?

Hangi kalifiye işte insanların yerini yapay zeka alacak?

Makine öğrenimleri kendilerini oldukça hızlı geliştirmeye başladılar. Belki de makinelerin fabrikalarda insanların yerine geçtiği zaman gibi bir dönüm noksasındayız. Yapay zeka tasarım yapabilir mi?

Peki birkaç yıl içinde hangi insan endüstrisi yok olacak? “İnsan” tasarımcı yok olmayla mı karşı karşıya?

Makine Öğrenimi Neden Bu kadar Hızlı Gelişiyor?

Bu konuda biraz Google'ı suçlayabilirsiniz. Yani, en azından iyi taraflarını.

Google'daki mühendisler son birkaç yıldır araştırma ve sınıflandırma problemlerinde makine öğrenimini kullanıyorlar ve aslına bakarsanız mükemmel sonuçlar elde ediyorlar. Çekirdek algoritamalarının bir kısmı yapay zeka ve makine öğrenimi kullanabilmek adına yeniden yazıldı. Bu ekip, başka hiçbir teknolojiyle bu ilerlemeyi kaydedememişti.

Google'ın arama motoru ekibinin kullandığı bir başka algoritma ise RankBrain. RankBrain daha önce Google'ın çok zorlandığı, doğal-lisan sorgularının temelini algılayabiliyor.

Ancak RankBrain, Google'ın topluma karıştırdığı bir yapay zeka.

Bu takımlar çok etkileyici sonuçlar elde ettiler. Düşünülmeyeni yaptılar. Aslında kullandıkları teknolojiyi açık-kaynak haline getirip insanların da aynı algoritmayı kullanarak kendi problemlerini cözmelerini sağladılar. Bunun sonucu ise TensorFlow.

TensorFlow ve diğer benzer yazılım teknolojileri, elektronik araştırmalarımızda limitleri kaldırıyorlar ve daha önce ulaşamadığımız bilgilere erişebilmemizi sağlıyorlar.

Makinelerin fazla gelişmeye başladığının en yakın zamandaki örneğini, Facebbok'un botlarının iletişim kurabilmek için kendi dillerini oluşturdukları zaman gördük.

Bu birçok insana ürkütücü gelebilir, ancak yapay zeka ve makine öğrenimini bilen insanlar için bu olması beklenen bir şeydi. Algoritmalar, hedeflerini gerçeklştirene kadar evrim geçirmeye devam edecekler ve bu durum çok beklenmeyen bir şekilde sonuçlanabilir.

Makine öğrenimi (Machine Learning), son yıllarda hızlı bir gelişim gösteriyor ve bu durum bir dizi faktöre bağlıdır. İşte makine öğreniminin neden bu kadar hızlı geliştiğine dair bazı nedenler:

1. Veri artışı: İnternet ve dijital teknolojilerin yaygınlaşması ile birlikte, büyük miktarda veri üretiliyor ve bu veri, makine öğrenimi algoritmalarının eğitilmesi ve geliştirilmesi için kullanılıyor. Daha fazla veri, algoritmaların daha doğru ve etkili hale gelmesini sağlar.

2. Hesaplama gücündeki artış: Gelişmiş donanım teknolojileri sayesinde, özellikle GPU (Graphics Processing Unit) tabanlı sistemler, büyük miktarda veriyi işlemek için gereken hesaplama gücünü sağlar. Bu, makine öğrenimi modellerinin daha hızlı eğitilmesini ve geliştirilmesini sağlar.

3. Algoritmik gelişmeler: Makine öğrenimi alanında yapılan araştırmalar, daha etkili ve verimli algoritmaların ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu algoritmalar, öğrenme süreçlerini hızlandırır ve daha iyi sonuçlar elde etmeye yardımcı olur.

4. Yazılım ve araçların geliştirilmesi: TensorFlow, PyTorch ve Scikit-learn gibi açık kaynaklı yazılım kütüphaneleri ve araçlar, makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırır. Bu, araştırmacılar ve mühendisler için süreçleri hızlandırır ve makine öğrenimi projelerinin başarılı bir şekilde tamamlanmasını destekler.

5. Yatırım ve endüstriyel ilgi: Teknoloji şirketleri, akademi ve hükümetler, makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) alanlarına büyük yatırımlar yapıyor. Bu yatırımlar, araştırma ve geliştirmeyi hızlandırarak, alanın hızla ilerlemesine katkıda bulunur.

6. Çapraz disiplinli işbirliği: Makine öğrenimi, bilgisayar bilimi, istatistik, matematik ve diğer disiplinlerin bir araya gelmesiyle oluşan bir alan olduğundan, farklı alanlardan gelen uzmanlar arasındaki işbirliği ve bilgi paylaşımı, makine öğreniminin hızla gelişmesine katkıda bulunur.

7. Küresel rekabet: Ülkeler ve şirketler arasındaki rekabet, makine öğrenimi ve AI alanlarında hızlı gelişmeye yol açar. Bu rekabet, sürekli olarak daha iyi teknolojilerin geliştirilmesini ve inovasyonun teşvik edilmesini sağlar.

8. Eğitim ve bilgi erişimi: Makine öğrenimi ve AI alanlarındaki eğitim ve bilgiye erişimin artması, daha fazla insanın bu teknolojilere katkıda bulunmasına ve onları kullanarak çeşitli problemleri çözmeye çalışmasına olanak tanır. Bu da alandaki hızlı gelişmeye katkı sağlar.

9. Uygulama alanlarının genişlemesi: Makine öğrenimi ve AI teknolojileri, sağlık, finans, eğitim, ulaşım ve daha birçok sektörde kullanılıyor. Bu çeşitlilik, alandaki gelişmelerin farklı uygulamalar ve problemler için adapte edilmesini sağlar ve bu da genel olarak hızlı bir ilerleme getirir.

10. Başarı öyküleri ve farkındalık: Makine öğrenimi ve AI alanındaki başarı öyküleri, diğer şirketlerin ve araştırmacıların da bu teknolojilere yönelmesine ve yatırım yapmasına neden oluyor. Başarı öyküleri ayrıca, makine öğrenimi ve AI'nin potansiyeline dair farkındalığı artırarak, bu alanlardaki gelişmelerin hızlanmasına yardımcı olur.

Tüm bu faktörler, makine öğreniminin hızla gelişmesine ve sürekli olarak daha gelişmiş, daha etkili ve daha geniş uygulama alanlarına sahip teknolojilere yol açmasına katkıda bulunur.

Peki Bu Durum Tasarımı Nasıl Etkileyecek?

Tasarım, tabii ki bütün bu sonuçların dışında kalmıyor. Son zamanlarda tasarımın otomasyonlaştırılmasına gidildiğini görebiliyoruz.

Logo tasarımları, son zamanlarda bir çok ücretsiz araç içermeye başladı ama bu araçları kullanarak elde edeceğiniz kalite, istenenin oldukça altında kalıyor. Örneğin kendi logomun tasarımı için, en önemlisi, markamın değerini anlayabilecek, gerçek bir “insan” tasarımcı tercih ederim.

“Anlayabilecek” biriyle konuşabilmek, konsept oluşturabilmek için iletişim kurup, ürün son haline gelmeden değişik fikirler alabilmek isterim.

Logo tasarımı için birçok yapay zeka seçeneği var ve nerdeyse tamamı aynı yolu izliyor: markanız hakkında birkaç soru soruyor, nasıl bir logo istediğinizi soruyor ve size font seçmeniz için birkaç seçenek sunuyor. İşte logonuz hazır. Peki logo otomatik olarak hazırlanmış gibi duruyor mu? Hayır. Özellikle tasarımcı olmayan birinin anlaması mümkün değil. Kendi websiteniz için bunu kullanır mısınız? Eminim kullanırdınız. Peki ya ben kullanır mıyım? Kesinlikle hayır.

Bir web sitesi için konsept oluşturulmadan önce markanın amacının ve çalışma şeklinin tamamiyle anlaşılmış olması gerekiyor. İşte bu noktada yapay zeka çok yetersiz kalıyor. Bu zamanların yapay zekaları henüz çok zayıf. Tasarımlar ve kararlar gerçek bir zeka yerine tamamlanmamış verilerle oluşturuluyor. Peki ya gerçek zeka? Gerçekten neyin tasarlanmakta olduğunu anlayabilmek? Tasarımcıların kovulup da yerlerine botların geldiği zaman, muhtemelen hala birkaç yıl, ya da birkaç nesil geride olacağız.

Çünkü; bir yapay zeka markanızın değerini anlayabilir mi? Kim bilir belki bir gün, peki ya bugün? Teknoloji çok gelişmiş olabilir, ama hala insan tasarımcıları yok edecek seviyede değiliz.

Yapay zeka (AI) sinema sektörü sayesinde Alien ve Blade gibi filmlerle yıllar içinde büyük bir ilgi topladı.

Bu filmlerde tasvir edilen androidler şu an için bilim kurgudan başka bir şey değiller ama teknoloji geliştikçe yapay zekanın hayatımızda daha çok yer edinmeye başladığını görebiliyoruz.

Makine öğrenimi ve yapay zeka, tasarım süreçlerini ve sektörünü önemli ölçüde etkileyecek ve değiştirecektir. İşte bu durumun tasarımı nasıl etkileyeceğine dair bazı öngörüler:

1. Otomatikleştirilmiş tasarım araçları: Makine öğrenimi algoritmaları, tasarım süreçlerini otomatikleştirme ve hızlandırmaya yardımcı olacak araçların geliştirilmesine olanak tanır. Bu tür araçlar, tasarımcılara zaman kazandırarak, daha yaratıcı ve yenilikçi projelere odaklanmalarını sağlar.

2. Kişiselleştirilmiş tasarımlar: Makine öğrenimi, kullanıcı verilerini ve tercihlerini analiz ederek, kişiselleştirilmiş tasarım önerileri sunabilir. Bu, daha kullanıcı odaklı ve etkili tasarımların geliştirilmesine olanak tanır.

3. Veri destekli tasarım kararları: Makine öğrenimi ve veri analizi, tasarımcıların daha bilinçli ve veriye dayalı kararlar almasına olanak tanır. Bu, tasarımların daha etkili ve başarılı olmasına katkıda bulunur.

4. İşbirlikçi tasarım süreçleri: Makine öğrenimi ve yapay zeka, tasarımcılar arasındaki işbirliğini ve bilgi paylaşımını teşvik eden platformlar ve araçlar sunarak, tasarım süreçlerini daha verimli hale getirebilir.

5. Yeni malzeme ve üretim teknolojileri: Makine öğrenimi, malzeme bilimi ve üretim teknolojilerindeki inovasyonları hızlandırarak, tasarımcılara daha sürdürülebilir ve yenilikçi çözümler sunar.

6. Yaratıcı süreçlerde AI desteği: Makine öğrenimi ve yapay zeka, tasarımcıların yaratıcı süreçlerine ve fikir geliştirmeye katkıda bulunarak, yeni ve özgün tasarım fikirleri ortaya çıkarabilir.

7. Eğitim ve beceri geliştirme: Tasarım sektöründeki profesyoneller, makine öğrenimi ve yapay zeka becerilerini geliştirerek, kariyerlerinde daha fazla fırsat yakalayabilir ve sektördeki değişikliklere uyum sağlayabilir.

8. Sürdürülebilir ve ekolojik tasarımlar: Makine öğrenimi ve yapay zeka, tasarımcılara enerji verimliliği, atık azaltma ve geri dönüşüm gibi sürdürülebilir ve çevre dostu uygulamaları değerlendirmelerine yardımcı olabilir.

Yapay Zekada Doğal Dil Öğrenimi

Chatgpt gibi Chatbotlar genellikle İngilizce gibi doğal dilleri kullanarak web ziyaretçileriyle etkileşim kuran otomatik temsilci yazılımlarıdır. Firmalar için git gide daha önemli bir yere sahip olmaya başlayan bu yazılımlar genellikle müşteri araştırmaları, satış ve destek süreçlerini yürütüyorlar. Chatbotlar için yapay zeka geliştirmeleri mecburi bir şey değil. Yapay zeka olmadan chatbotlar, sistem geliştiricilerinin tanımladığı belirli dil yönlendirmelerini anlamak üzere programlanıyorlar. Eğer cümle tanımlanmış yönlendirmelerden saparsa, bu tip chatbotlar bu komutları çözümleyemezler.

Yapay zeka doğal dilleri anlama alanında büyük bir etki yarattı. Şu an yaygın olan yapay zeka temelli kişisel dijital asistanlarının başarısını tartışamayız: Apple-Siri, Amazon-Alexa, Microsoft-Cortana ve Google Assistant.

Web Sitesi Tasarımlarında Yapay Zeka

Yapay zekanın bir kolu olan makine öğrenimi insan-makine etkileşimleri için farklı avantajlar sunuyor. Öğrenme yetisi olmadan uygulamalar problemlere tekrar tekrar aynı şekilde yaklaşacak ve çözüm odaklı optimizasyon yapmadan her seferinde aynı hatayı yapacaklar.

Makine öğrenimi web uygulamalarının kullanıcı alışkanlıklarına ve tercihlerine zamanla adapte olabilmelerini sağlayan bir teknolojidir. Uygulamanın git gide daha akıllı olmasının sonucu olarak da kullanıcı deneyimi (UX) gelişir.

Sağladığı bu avantajlara rağmen yapay zeka uygulamalı web siteleri neden hala yaygınlaşmadı?

Bunun bir sebebi tarihine rağmen yapay zeka aynı bilgi teknolojileri gibi hala gelişmekte olan bir teknoloji. Yapay zekanın kullandığı araçlar şu anki web geliştiricileri için anlamsız terimlerden başka bir şey değil. Web sitesi tasarımlarına yapay zeka geliştirmelerini eklemek şu an çoğu şirket için ulaşılamaz bir uygulama.

Yapay zekanın ticarileşme potansiyeli web teknoloji oyuncularının gözünden kaçmıyor. Google ve Facebook gibi şirketler web uygulamalarına makine öğrenimi gibi özellikleri eklemeye yarayan yapay zeka araçlarını tasarımcılarla paylaşıyorlar. Örneğin wit.ai ve Dialogflow, Facebook ve Google'ın sahip olduğu ücretsiz hizmetler.

Bu yapay zeka araçları girişimcilerin tasarımlarda yapay zeka uygulamalarının yer alabilmesi adına evrensel sektör liderleri tarafından sunuluyor. Artık tasarımlarınıza doğal dil öğrenimi özelliklerini eklemek için bir yapay zeka uzmanı tutmanıza gerek yok.

Bunun yerine web sitesi tasarımcıları var olan web veya mobil teknoloji platformlarınızdaki chatbotlara yapay zeka entegre edebilirler. Ayrıca web geliştiricileri de artık teknolojide avantaj yakalamak için olağandışı yapay zeka programa dillerini öğrenmek zorunda değiller. Bunun yerine zaten tanıdık olan API ve araçlarla çalışabilirler: Phyton, Ruby, C++, Java, HTML, CSS, JavaScript vs.

Bu araçları kullanarak yapay zeka uygulamaları geliştirmek de o kadar kolay değil tabii. Araçlar bu işi kolaylaştırıyor olabilir ama hala yapay zeka karışıklıklarını gidermek için geliştiriciler bazı dilleri ve konseptleri öğrenmeliler. Neyse ki bu araçları kullanma konusunda hızlanmaları için geliştiricilerin yardım alabileceği birçok online belge mevcut. Tabii entegre etmeyi ve teknolojiyi özelleştirmeyi öğrenmek çok daha makul bir yol.

Bu araçları entegre etme konusundaki en zorlayıcı şeylerden biri de spesifik domaininizdeki konsepti anlaması için yazılımı özelleştirme ihtiyacı. Bu araçlar günlük dil talimatları anlayabilmek için genel amaçlı bir başlangıç noktası olarak tasarlandı. Yani spesifik domain konseptiniz veya ziyaretçilerinizin tamamlamak istedikleri görevler için iyi çalışmayabilirler.

"İnsan" geliştiriciler web sitesi tasarımınıza uygun konsept hiyerarşileri için yazılımları özelleştirmeliler. Hata şansını düşürmek ve müşterilerin ihtiyaçlarını anlamak için gerekli olan bu geliştirme oldukça zaman alıcı ve can sıkıcı bir süreç olabiliyor.

Bu süreci basitleştirmek ve araçların benimsenmesini sağlamak için satıcılar spesifik sektörler ve görevler için belirli domain modelleri geliştirmeye başladı. Örneğin Dialogflow kahve dükkanları, restoranlar, oteller, havayolları gibi hedef sektörler ve ürün desteği, navigasyon, web aramaları gibi genel görevler için hazır temsilciler sunuyor.

Bunun gibi hazır domainlerle web sitelerine yapay zeka entegre etme işlemleri çok daha kolaylaşacak gibi görünüyor.

Yapay Zekanın Geleceği

Yapay zeka uygulamalı yazılımların gelişmesiyle kullanıcıların online girişimlerle etkileşimlerinde köklü değişiklikler olacak. Yakın gelecekte chatbotlar kullanıcı ve online girişimler arasındaki iletişimde başlangıç noktası konumunda olacak.

Bunun ürün anketi, hata veya satış planlaması olması önemli değil, chatbotlar doğal dillerden kullanıcıların ihtiyaçlarını analiz edebilecek ve becerileri dahilinde bu alandaki bütün sorunlar yapay zekalar sayesinde çözülebilecek.

Yapay zeka uygulamalı chatbotlar gelecek nesil için markanızda ve internette müşterilerinizin dijital asistanı olabilirler.

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi teknolojileri sayesinde geliştirilen chatbotlar, gelecekte markaların ve işletmelerin dijital asistanları olarak önemli bir rol oynayabilirler. İşte chatbotların bu konudaki potansiyel katkıları:

1. Müşteri hizmetleri: Chatbotlar, müşteri hizmetleri alanında 7/24 destek sağlayarak, müşteri sorunlarını ve sorgularını hızlı ve etkili bir şekilde çözmeye yardımcı olabilirler. Bu, müşteri memnuniyetini artırır ve şirketlerin maliyetlerini düşürür.

2. Kişiselleştirilmiş deneyimler: Yapay zeka destekli chatbotlar, müşteri verilerini ve tercihlerini analiz ederek, kişiselleştirilmiş ürün ve hizmet önerilerinde bulunabilir. Bu, müşterilere daha özel ve değerli deneyimler sunar.

3. Satış ve pazarlama: Chatbotlar, satış süreçlerinde müşterilere rehberlik ederek ve pazarlama faaliyetlerine katılarak, satışları ve gelirleri artırmaya yardımcı olabilirler.

4. Etkinlikler ve kampanyalar: Chatbotlar, etkinliklerin ve kampanyaların duyurusu ve yönetimi konusunda, kullanıcılara bilgi sağlayarak ve onlarla etkileşime geçerek, başarı oranlarını artırabilirler.

5. Sosyal medya ve topluluk yönetimi: Chatbotlar, sosyal medya ve topluluk yönetimi konularında, kullanıcılarla etkileşime geçerek ve onların sorularına cevap vererek, marka itibarını ve sadakatini artırabilirler.

6. İçerik ve öneriler: Chatbotlar, kullanıcıların ilgi alanlarına ve tercihlerine göre özelleştirilmiş içerik ve öneriler sunarak, kullanıcıların sürekli olarak ilgi duydukları içeriklere ulaşmalarını sağlar.

7. Eğitim ve destek: Chatbotlar, kullanıcıların yeni ürün ve hizmetler hakkında bilgi edinmelerine ve öğrenmelerine yardımcı olarak, ürün kullanımı ve tatmini konusunda olumlu etkiler yaratır.

8. Veri analizi ve geri bildirim: Chatbotlar, kullanıcılarla etkileşimler sırasında toplanan verileri analiz ederek, işletmelerin müşteri davranışları ve tercihleri hakkında daha iyi anlayışlar elde etmelerine ve ürünlerini ve hizmetlerini geliştirmelerine yardımcı olur.

Yakın Gelecekte Web Sitesi Sektörünü Neler Bekliyor?

21. yüzyılın ortalarına gelirken, web sitelerinin git gide çok daha önemli hale geldiğini görebiliyoruz.

Oyuna giren yeni teknikler, teknolojiler ve hareketlerle, bir şeylerin nereye gittiğiyle ilgili tahminlerimiz gittikçe belirsizleşiyor. Hepimizin bilmek istediği tek bir şey var; 20 yıl sonra web tasarımı manzarası nasıl görünecek?

Geliştirici Araçları Oyunu Değiştirecek

21. yüzyılın ortalarına gelirken, web sitelerinin git gide çok daha önemli hale geldiğini görebiliyoruz. İnsanlar zamanlarının çoğunu çevrimiçi platformlarda harcamaya başladıkça, dijital kullanıcı deneyimleri neredeyse bütün büyük organizasyonlarının temel taşı haline gelecek ama ortada küçük bir problem var:

Ortada iyi yazılımlar için büyük bir talep var ama bunları inşa edebilecek, yeterince iyi geliştiriciler yok. Olsa bile, bunun altyapısı için çok fazla zaman ve dikkat gerekiyor. -Craig Frost, Pusher'da tasarımcı.

İyi haber ise; bu boşluğun kapanabilmesi için geliştirici araçlarında bir patlama var.

Örneğin bazı araçlar, uygulamalar için gerçek zamanlı özellikler yapmayı kolaylaştırıyor. Yani kullanıcıların tarayıcıyı yenilemelerine gerek kalmadan, otomatik olarak güncellenebiliyorlar.

Web sistemlerinin nasıl yaratıldığını yeniden tanımlama trendi sayesinde de, JavaScript'te CSS'in nasıl yükseldiğini görebiliyoruz.

JavaScript'deki CSS sayesinde, uygulama tasarlama biçimimiz çok değişti. Durum, "HTML içeriktir, CSS onun nasıl göründüğüdür ve JavaScript onun ne yaptığıdır" düşüncesinden ileri taşındı. Yeniden kullanılabilir bileşenler yapmaya odaklanmak birçok sorunu çözdü. Eğer bunu geliştirebilirsek, şimdi ve daha sonrası için bir şeyleri yapma şeklimizde iyi bir değişiklik olabilir. -Haukur Páll Hallvarðsson, Pusher'da mühendis.

Geliştirici araçlarının gelişmesiyle birlikte web deneyimleri çok daha hızlı ve ucuz hale gelebilir.

Web siteleri yapmak eskiden yavaş, pahalı ve sürdürmesi zor uygulamalardı. Ayrıca çok fazla beceriye ve çok fazla insana ihtiyacınız vardı. Artık güç, ürün oluşturan insanların elinde. Bu da demek oluyor ki, uygulamaları sürdürmek için daha az, müşterilerin ihtiyaçları için daha çok vakit harcayabiliriz. Onlarla iletişim kurmaya ve ihtiyaç duydukları şeyleri inşa etmeye odaklanabiliriz. Kullanıcıların ihtiyaçlarını nasıl mı anlayacağız? Maalesef bu da değişen bir şey.

Veriler tasarımla buluştu

Gelecek tamamen verilerle tasarımı bir araya getirmekle ilgili olacak. Bu yalnızca tasarımın değil, bütün işletmenin temeli haline gelecek. Tasarımı kişiselleştirmek için kullanıcı verilerinden yararlanan deneyimler tasarlamaktan bahsediyorum. Bana başka biri için de anlamlı olan bir deneyim sunmayın; bana, 25-40 yaş arası bir adam gibi davranmayın, Nathan Shetterley gibi davranın. -Nathan Shetterley.

Bunu reklamlarda görebiliyoruz. Google, kullanıcılarının ilgi alanlarını anlayabilmek için Gmail'i tarıyor ve kullanıcılarına, ilgili olabilecekleri spesifik reklamlar sunuyor. Tabii şu an için bu deneyimi reklamlar dışında yaşamamız pek mümkün değil.

Bu teknolojinin altyapısı şu an için var, yalnızca geliştirilmesi gerekiyor. Bu da biraz zaman alacak. O gün geldiğinde de, bu deneyim yalnızca müşteriler için değil çalışanlar için de var olacak.

Çalışma alanınızda sık kullandığınız araçları kendiniz düzenliyorsunuz. Neden sistem size otomatik olarak "bunlar sizin sık kullandığınız araçlar değil mi?" demiyor ve bir çalışan olarak hayatınızı kolaylaştırmıyor? Korkmayın, tasarımcılar önümüzdeki 10 yıl içinde bu deneyimin mümkün olabileceğini düşünüyorlar.

Web Sitesinde Animasyonlar

Eğer sohbet robotları (chatbots) giderse, metin yazma (copywriting) becerileri, görsel web sitesi tasarım becerileri kadar önemli hale gelebilir. Tabii gitgide daha çok rağbet gören başka bir şey daha var: animasyon.

Evet daha önce kullanıcı arayüzü animasyonlarının rahatsız edici olduklarını düşünmüştük ama son zamanlarda, kullanıcılara geribildirim verme ve sürece dahil etme gibi yardımlar sunarak çok iyi bir geri dönüş yaptılar.

Peki bu geri dönüş neden? Animasyonlar olmadan, insanlar zaman gibi basit şeylere bakarlardı. Ekranda bu tip şeylerin olması tasarımı oldukça yapay yapıyordu. Kullanıcı arayüzleri hep oradaydı ama olay yalnızca dengeyi sağlamakla ilgiliydi.

Kullanıcı animasyonlarının yeni popülerliğiyle birlikte, ortada becerikli uygulayıcılar için yükselen bir talep oluştu. Artık internette bir animasyon yapabiliyorsunuz ve bu bir resimden daha tanıdık hale gelebiliyor.

Sanal gerçeklik (VR) ve arttırılmış gerçeklik (AR)

Tasarım stüdyoları tarafından gitgide daha çok rağbet gören bir başka beceri de 3D. Özellikle de konu sanal gerçekliğe geldiğinde 3D çok önemli bir beceri haline geliyor.

Bazı geliştiriciler sanal gerçekliği geçici bir heves gibi görüyorlar ama çocuklar buna su gibi bakıyorlar. Biz bu olayın ilerlemeyeceğini düşünsek de bu çocuklar bu tip cihazların var olduğu bir dünya da yaşayacaklar.

Arttırılmış gerçekliği de arka plana atamayız. Biraz zaman almış olabilir ama Apple'ın ARkit'i ve Google'ın ARCore'u çıkarmasıyla işler oldukça hızlandı.

Sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçeklik (AR) teknolojileri, bazı geliştiriciler ve kullanıcılar tarafından geçici bir heves olarak görülse de, bu teknolojilerin potansiyeli ve sürekli gelişimi, gelecek nesillerin yaşamlarında önemli bir rol oynamalarını sağlayabilir. Çocuklar ve gençler, VR ve AR teknolojilerinin var olduğu bir dünyada büyüdükçe, bu teknolojilere daha doğal ve uyumlu bir şekilde adapte olabilirler.

Apple'ın ARKit ve Google'ın ARCore gibi gelişmeler, bu teknolojilerin hızla ilerlemesine ve daha yaygın hale gelmesine yardımcı olmaktadır. İşte VR ve AR'nin gelecekteki olası etkileri ve uygulamaları:

1. Eğitim: VR ve AR, öğrencilere daha etkileşimli ve gerçekçi öğrenme deneyimleri sunarak eğitimi daha ilgi çekici ve verimli hale getirebilir. Ayrıca, öğrencilerin zorlu konuları daha iyi anlamalarına ve kavramalarına yardımcı olabilir.

2. Sağlık: VR ve AR, tıbbi eğitim ve cerrahi simülasyonlar için kullanılabilir. Ayrıca, rehabilitasyon süreçlerinde ve hastaların anksiyete ve stresle başa çıkmasına yardımcı olan terapilerde de kullanılabilir.

3. İş ve endüstri: AR ve VR, endüstriyel ve mühendislik uygulamalarında, ürün tasarımı, prototipleme, bakım ve onarım gibi alanlarda kullanılabilir. Bu, süreçleri hızlandırabilir ve daha düşük maliyetlerle daha etkili sonuçlar elde edilmesini sağlar.

4. Eğlence ve oyun: VR ve AR oyunları ve deneyimleri, kullanıcıların gerçek dünya ile etkileşime geçen yeni ve sürükleyici oyun dünyalarına dalmalarına olanak tanır. Bu, eğlence ve oyun sektöründe devrim yaratarak, kullanıcıların beklentilerini ve deneyimlerini değiştirebilir.

5. Sosyal medya ve iletişim: VR ve AR, sosyal medya ve iletişim platformlarında yeni etkileşim biçimleri sunarak, kullanıcıların sanal ortamlarda sosyalleşmelerine ve deneyimler paylaşmalarına olanak tanır.

6. Perakende ve alışveriş: AR teknolojisi, perakende ve alışveriş deneyimlerini zenginleştirerek, kullanıcılara ürünleri ve hizmetleri deneme ve değerlendirme fırsatları sunar.

7. Turizm ve seyahat: VR ve AR, kullanıcıların seyahat etmeden farklı yerleri ve kültürleri keşfetmelerine olanak tanır. Turistler, VR ve AR sayesinde, gitmeyi düşündükleri yerleri önceden deneyimleyebilir ve seyahat planlarını daha iyi oluşturabilirler. Ayrıca, müzeler ve turistik yerlerde kullanılan AR uygulamaları, ziyaretçilere daha zengin ve bilgilendirici deneyimler sunar.

8. Mimari ve şehir planlaması: VR ve AR teknolojileri, mimarlar ve şehir planlamacıları için yapıları ve şehirleri sanal ortamda inceleme ve değerlendirme imkanı sunar. Bu, daha iyi tasarımların oluşturulmasına ve yapıların etkilerinin önceden analiz edilmesine olanak tanır.

9. Kentsel ulaşım ve navigasyon: Artırılmış gerçeklik, kullanıcılara gerçek zamanlı yol tarifi, trafik bilgisi ve toplu taşıma seçenekleri sunarak kentsel ulaşımı kolaylaştırabilir.

Tüm bu uygulama alanları, VR ve AR teknolojilerinin sadece geçici bir heves olmadığını, bunun yerine gelecekte yaşamlarımızın önemli bir parçası haline gelebileceğini göstermektedir. Çocuklar ve gençler bu teknolojilere adapte oldukça, VR ve AR'nin etkisi ve potansiyeli daha da artacaktır.