Şirketler AI SaaS Ürünlerini Nasıl Geliştiriyor?

Çoğu SaaS ürünü, neye ihtiyacı olduğunu zaten bilen kullanıcılar için geliştirildi. Panoyu açarsınız, birkaç menüye tıklarsınız ve işe başlarsınız. Yapısı belli, öngörülebilir — ve biraz da eski.

AI bunu değiştiriyor. Gösterişli özelliklerle değil, daha derin bir şeyle: gerçek zamanlı uyum sağlayan, niyeti anlayan ve kendini kullanıcıya göre şekillendiren yazılımla. Sadece “otomatik” değil — aynı zamanda farkında bir davranış.

Uzağa bakmanıza gerek yok. Eskiden bir senaryoyu takip eden bir kurumsal sohbet botu artık yanıtlar sunabiliyor, eylemleri tetikleyebiliyor ve tüm destek akışında bağlamı koruyabiliyor — arada insan olmadan.

Ve bu değişim sadece sohbetle sınırlı değil. Kullanıcıların yazma, öğrenme, başlatma, analiz etme ve oluşturma şekillerinde de ortaya çıkıyor. SaaS’ı tanımlayan statik iş akışları sessizce daha akıllı bir şeyle değiştiriliyor.

Nelerin değiştiğine ve bunun yazılımın yeni nesli için ne anlama geldiğine daha yakından bakalım.

AI SaaS nedir?

AI SaaS — yani Yapay Zeka Hizmet Olarak Yazılım — AI yeteneklerini doğrudan temel kullanıcı deneyimine entegre eden bulut tabanlı yazılımdır. Buna doğal dil girişi, üretken yanıtlar, kişiselleştirilmiş akışlar ve uyarlanabilir arayüzler gibi özellikler dahildir.

Fark sadece teknik değil — davranışsal da. AI SaaS’ta ürün talimat beklemez. Tahminler yapar, eylemler sunar ve deneyimi kullanıcının niyetine göre şekillendirir.

Bu ince değişim, değerin nasıl sunulduğunu tamamen değiştiriyor. Kullanıcılara bir araç seti vermek yerine, AI SaaS sonuçlar sunar — çoğu zaman kullanıcı daha sormadan. İşte bu yüzden SaaS tasarımı, başlatma ve kullanıcı deneyimi için eski yöntemler artık güncelliğini yitiriyor.

Grammarly, Duolingo ve Notion gibi araçlar sadece AI eklemiyor — ürün deneyimini bunun etrafında yeniden tasarlıyor.

Geleneksel SaaS ve AI SaaS

AI, SaaS’ın yerini almıyor — onu yeniden şekillendiriyor. Temel değişim sadece özelliklerde değil, kullanıcıların ürünlerle nasıl etkileşime geçtiği ve karşılığında ne beklediğiyle ilgili.

Geleneksel SaaS yapılı ve kurallara dayalıdır. Kullanıcılar sabit akışları takip eder, öngörülebilir düğmelere tıklar ve formları doldurur. Ürün sadece girdiye tepki verir — fazlası yoktur.

AI SaaS bu modeli tersine çeviriyor. Kullanıcılar adımları atlıyor, sorular yazıyor ve ürünün niyetlerini anlamasını bekliyor. Artık akışlar tasarlamak değil — yorumlayan, uyarlanan ve gerçek zamanlı yanıt veren sistemler inşa etmek önemli.

Ürün ekipleri için bu, temel ilkeleri yeniden düşünmek anlamına geliyor:

• Doğrusal kullanıcı deneyimi, açık uçlu girişlere yerini bırakıyor
• Statik dokümantasyon, canlı bilgi getirme ile değiştiriliyor
• Arayüzler tepkisel olmaktan çıkıp proaktif hale geliyor

Sonuç olarak, yeni bir ürün mantığı ortaya çıkıyor — varsayılan olarak sonuca odaklı, bağlamı bilen ve dinamik.

Nelerin değiştiğini anlamak için iki modeli yan yana karşılaştırmak ve her birinin kullanıcı deneyimini nasıl şekillendirdiğine bakmak faydalı.

‍

Anlaşılmak istiyorlar ve AI tam olarak bunu sağlıyor.

AI’nın SaaS Ürünlerini Nasıl Dönüştürdüğüne Dair Gerçek Örnekler

Her SaaS ürününün AI’a ihtiyacı yok, ancak bunu iyi kullanan ekipler için büyük dil modelleri (LLM’ler) daha önce mümkün olmayan ürün deneyimlerinin kapısını açıyor.

AI’nın SaaS’ta sadece sohbet arayüzleri ve otomatik tamamlama alanlarının ötesine geçtiğini görüyoruz. En iyi uygulamalarda, AI ajanları ürünün içinde çalışıyor — kullanıcı girdilerini analiz ediyor, önceki etkileşimlerden bağlam alıyor ve son derece kişiselleştirilmiş yanıtlar üretiyor.

İşte LLM’lerin halihazırda üretimde iyi çalıştığı iki alan.

Gerçek arayüzlerde yapılandırılmış çıktı üretimi

En etkili AI özelliklerinin bazıları içerik üretmiyor — üzerine inşa edilebilecek yapı üretiyor.

Excalidraw AI bunun mükemmel bir örneği. İstediğiniz akışı tarif ediyorsunuz — “bir kullanıcı kaydolur, e-postasını doğrular ve panele ulaşır” — ve AI buna uygun Mermaid.js kodunu yazıyor. Diyagram anında uygulama içinde tamamen düzenlenebilir şekilde görünüyor. Sıfırdan başlamıyorsunuz — kullanım amacına uygun akıllı, yapılandırılmış bir temel elde ediyorsunuz.

Bu, düşünebilen bir kodun görsel bir iş akışına dönüştürülmüş hali.

Diğer araçlar da bunu araştırıyor — örneğin Uizard, istemleri UI düzenlerine dönüştürüyor; Retool’da ise AI, kullanıcı hedeflerine göre ön yüzleri ve arka uç sorgularını yapılandırıyor.

Tüm bu örneklerde, LLM sadece kullanıcıyı hızlandırmıyor — ürünün ana dilinde çıktılar üretiyor.

İş akışına yerleşik karar destek ajanları

Çoğu SaaS aracı, kullanıcının bir sonraki adımı bildiğini varsayar. AI bunu değiştiriyor.

Şimdi, bir projenin, görevin veya belgenin mevcut durumunu okuyup bir sonraki adımı öneren yerleşik ajanlar görüyoruz.

Linear’da AI, hata ve sorunları özetliyor, ardından önceliklendirme önerileri sunuyor — ciddiyet, sıklık veya engelleyici durumuna göre. Sadece biletleri özetlemiyor; aciliyeti yorumluyor ve ekibi harekete yönlendiriyor, bir dikey AI ajanı rolü üstlenerek departmanlar arasında köprü oluyor.

Asana AI ise benzer bir şekilde proje verileriyle çalışıyor. Takılan görevleri, uyumsuz sahipleri veya zaman çizelgesi kaymalarını tespit ediyor — ve işleri dengelemek için sessizce güncellemeler öneriyor.

Bu tür bir ajan içerik üretmiyor. Sistem içindeki sinyalleri — görev ilerlemesi, atamalar, girdiler — okuyor ve işin yönünü değiştiren küçük, faydalı hamleler yapıyor.

Kullanıcıya uyum sağlayan AI tabanlı onboarding

Çoğu başlatma akışı statiktir — birkaç yönlendirmeli tıklama, belki bir kontrol listesi. Ancak LLM’ler, kullanıcının istediğiyle başlayıp bunun etrafında inşa etmeyi mümkün kılıyor.

Coda’da, başlatma daha çok bir sohbet gibi hissettiriyor. Ne yapmak istediğinizi tarif ediyorsunuz — ekip dışı etkinlik planlamak, müşteri teslimatlarını yönetmek, alışkanlıkları takip etmek — ve AI, başlamanız için bir çalışma alanı iskeleti oluşturuyor. Tablolar, düğmeler, formüller — hepsi hazır.

Guidde ise farklı bir yaklaşım sunuyor: ürün metadatası ve AI kullanarak, girdinize göre uygulama içi rehberleri otomatik oluşturuyor. Hangi türde rehbere ihtiyacınız olduğunu söylüyorsunuz, o da akışı oluşturuyor — manuel yakalama gerekmiyor.

Eskiden bir tur olan şey artık bir avantaj.

Niyetle geliyorsunuz. Ürün ise yapıyla yanıt veriyor.

Yapılandırılmış çıktılardan uyarlanabilir başlatmaya kadar, ele aldığımız her kullanım senaryosu doğal dil, bağlam, hafıza ve dinamik çıktıları yönetebilen bir altyapıya dayanıyor. Bu araçların bazıları arka planda çalışıyor, bazıları ise doğrudan ürün yığınına entegre.

Şimdi AI tabanlı SaaS’ı güçlendiren en önemli platformlara bakalım — ajan oluşturmanıza, RAG hatlarını yönetmenize, girdileri yapılandırmanıza ve LLM’leri gerçek iş akışlarına bağlamanıza yardımcı olanlara.

AI destekli SaaS Ürünleri Oluşturmak İçin En Popüler 7 Araç

1. Botpress

Botpress, ajanlarınızın sadece soruları yanıtlamaktan fazlasını yapması gerektiğinde başvuracağınız platformdur. Yapay zekanın nasıl davrandığı üzerinde gerçek kontrol isteyen ekipler için tasarlanmıştır — mantık, hafıza, eylem akışları ve çoklu kanal dağıtımını tek bir yerde birleştirir.

Herhangi bir arka uca bağlanabilir, konuşma boyunca bağlamı aktarabilir, API çağrılarını yönetebilir ve gerçek sonuçlar tetikleyebilirsiniz — hepsi aynı sohbetin içinde. Özellikle sohbetin sadece yanıt vermekle kalmayıp davranışı yönlendirmesi gereken durumlarda güçlüdür. İster kullanıcıları onboarding etmek, ister ziyaret planlamak, dahili operasyonları yönetmek veya destek yönlendirmek olsun, Botpress tüm süreci sorunsuz hale getirir.

Platform, web, WhatsApp ve Telegram gibi platformları ve özel SDK'ları kutudan çıktığı gibi destekler — böylece ajanınız kullanıcılarınızın zaten bulunduğu her yerde olabilir.

Başlıca Özellikler:

• Mantık, hafıza ve API eylemleri üzerinde tam kontrol
• Test, analiz ve sürüm yönetimi için yerleşik araçlar
• Çoklu kanal desteği (web, WhatsApp, Slack, özel)
• Canlı temsilciye kolay aktarım, yedek akışlar ve özel arayüz bileşenleri

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz Plan: Aylık $0, $5 AI kredisi dahil
• Plus: $89/ay — canlı temsilci devri ve analizler dahil
• Team: $495/ay — rol yönetimi, SSO ve iş birliği ekler
• Kurumsal: Yüksek ölçekli veya uyumluluk gerektiren ekipler için özel fiyatlandırma

2. LangChain

LangChain, sohbet gibi görünmeyen birçok AI özelliğinin temelini oluşturur — planlama ajanları, dahili yardımcılar, analiz açıklayıcıları ve daha fazlası. Esnek, modülerdir ve geliştiricilere LLM'leri araçlara, API'lara ve hafızaya bağlamak için net bir yol sunar.

Bu esneklik bazı ödünlerle gelir. LangChain çok SDK odaklıdır — orkestrasyonun ve hata ayıklamanın çoğu Python veya JavaScript içinde gerçekleşir. Kod gerektirmeyen LangFlow adında bir oluşturucu sundular, ancak henüz erken aşamada ve ana SDK deneyimi kadar olgun veya kararlı değil.

Yine de, ajanınızın nasıl düşündüğü, planladığı ve davrandığı üzerinde tam kontrol istiyorsanız — çoğu kişinin tercih ettiği araç budur.

Başlıca Özellikler:

• Araç kullanımı, planlama ve hafıza desteğiyle ajan çerçevesi
• OpenAI fonksiyonları, RAG iş akışları, vektör arama için yerel destek
• İş akışlarını ve mantık adımlarını zincirlemek için modüler tasarım
• Çoğu API, vektör veritabanı ve doküman yükleyiciyle çalışır

Fiyatlandırma:

• LangChain OSS: Ücretsiz ve açık kaynak
• LangSmith (hata ayıklama + izleme): Şu anda ücretsiz; yakında kullanım bazlı fiyatlandırma

3. Pinecone

Pinecone, neredeyse her üretim RAG sisteminde karşınıza çıkan vektör veritabanıdır — ve bunun iyi bir nedeni var. Hızlı, ölçeklenebilir ve yüksek boyutlu verileri depolamanıza ve geri getirmenize minimum kurulumla olanak tanır. Destek taleplerini, dahili dokümanları veya yapılandırılmış bilgileri indeksliyor olun, Pinecone ile ilgili bağlamı LLM iş akışlarınıza kolayca dahil edebilirsiniz.

Yeni çıkan Pinecone Assistant bunu daha da kolaylaştırıyor. Parçalama, gömme ve aramayı arka planda yöneterek ekiplerin altyapı ile uğraşmadan veriyle çalışan ajanlar ve arama özellikleri oluşturmasını sağlar.

Genellikle yığınınızdaki tek şey değildir — ancak hızlı ve filtrelenmiş arama önemliyse, çoğu ekibin tercihi Pinecone olur. LangChain veya Cohere ile entegre edin, RAG tabanlı her asistan için güvenilir bir temeliniz olur.

Başlıca Özellikler:

• Hızlı, üretime hazır vektör arama
• Pinecone Assistant (2025) arama karmaşıklığını soyutlar
• Meta veri filtreleri, çoklu müşteri indeksleme, hibrit puanlama
• Yönetilen altyapı — barındırma veya ayar gerektirmez

Fiyatlandırma:

• Starter: 5 milyon vektöre kadar ücretsiz
• Standard: Kullanıma göre, esnek ölçeklendirme
• Kurumsal: Ayrılmış kapasite ve destek

4. Cohere

Cohere, hızlı ve yüksek kaliteli gömme işlemleri için başvurulan ilk platform olarak başladı — ve bu alanda hala lider. Ancak son bir yılda, Rerank API'si ve barındırılan Command R modelleri gibi araçlar sayesinde, arama destekli üretim (RAG) sağlayan daha geniş bir platforma dönüştü.

Cohere'nin öne çıktığı yer Rerank API'dir. Arama sonuçlarını bir sorguyla ne kadar iyi eşleştiğine göre yeniden sıralamanıza olanak tanır — böylece LLM'nize 20 ham parça göndermek yerine, önemli olan 3 tanesini gönderirsiniz. Sonuç: Daha hızlı yanıtlar, daha az token kullanımı ve daha net, amaca yönelik cevaplar.

Ayrıca çok dilli destek, uzun bağlam farkındalığı ve gömme, arama ve yeniden sıralamayı tek bir yerde yöneten isteğe bağlı bir barındırılan platform sunar — ince ayar gerekmez.

Cohere, modelinizin gördüklerini iyileştirmeniz gerektiğinde öne çıkar — modelin mantığını değiştirmek yerine. Rerank API'sini Pinecone gibi iyi bir vektör deposu ve LangChain gibi akıllı bir orkestratörle eşleştirirseniz, daha kısa, daha doğru ve daha açıklanabilir yanıtlar elde edersiniz.

Başlıca Özellikler:

• Daha keskin, bağlam odaklı yanıt seçimi için Rerank v3.5
• Düşük gecikmeli API'larla barındırılan RAG yığını
• Pinecone, LangChain ve LlamaIndex ile uyumlu çalışır

Fiyatlandırma:

• Gömülü temsiller: Ayda 100.000 sorguya kadar ücretsiz
• Rerank: Kullanıma göre (fiyat için iletişime geçin)

5. LlamaIndex

LlamaIndex belirli bir fikre dayanır: AI'niz, ona verdiğiniz veri kadar iyidir. Ve bu verileri PDF'lerden, vikilerden, veritabanlarından veya tablolardan alıyorsanız, LlamaIndex verilerinizi yapılandırır, meta veriler ekler ve akıllı yönlendirme ile aramaya hazır hale getirir.

Vektör aramayı yöneten Pinecone'dan veya alaka düzeyini yeniden sıralayan Cohere'den farklı olarak, LlamaIndex'in odak noktası, modele veri sağlayan hattır. Kaynaklarınızı parçalara ayırır ve indeksler, doküman meta verilerini takip eder ve sorguları sadece anahtar kelime veya gömme ile değil, yapı ve amaca göre yönlendirir.

Özellikle alana özel içeriklere dayanan AI ürünleri geliştiren ekipler için faydalıdır — ürün kılavuzları, müşteri verileri, mühendislik günlükleri gibi — bağlamın önemli olduğu ve genel aramanın yetersiz kaldığı durumlarda.

LlamaIndex bazı alanlarda LangChain ile örtüşür, ancak daha çok veri hazırlama ve indekslemeye odaklıdır, ajan planlamasına veya araç kullanımına değil.

Başlıca Özellikler:

• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri için indeksleme hatları
• Akıllı sorgu yönlendirme ve kaynak takibi
• Pinecone, Chroma veya yerel bellek depolarıyla çalışır
• Yüksek güvenilir dahili veri erişimi gerektiren ajanlarla en iyi eşleşir

Fiyatlandırma:

• Açık Kaynak: Ücretsiz (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK, AI'nın ürünün bir parçası gibi hissettirilmesini isteyen ekipler içindir — sadece köşeye eklenmiş bir sohbet botu olarak değil. React, Svelte veya Next.js kullanarak uygulamanızın içinde yanıt veren, sohbet benzeri arayüzler oluşturmanıza yardımcı olur — akış yanıtları, hafıza ve harici araç çağırma desteğiyle.

Next.js'in arkasındaki ekip tarafından geliştirildiği için ön yüz durumu ve kullanıcı deneyimini çok iyi yönetir. Son sürüm ayrıca MCP (Model Context Protocol) desteği ekler — model girdilerini, araç kullanımını ve kaynakları yapılandırmak için yeni bir standart. Bu da daha temiz API'lar, kolay özelleştirme ve asistanınızın ne yaptığı üzerinde daha fazla kontrol anlamına gelir.

Burada ajan oluşturmazsınız — ancak zaten bir ajanınız varsa, onu profesyonel bir ürün deneyimine dönüştürmenin yolu budur. SDK, herhangi bir ön yüz yığınına kolayca entegre olur ve MCP, araç kullanımı ve akış desteğiyle, doğal hissettiren AI arayüzleri için idealdir.

Başlıca Özellikler:

• AI arayüzlerini doğrudan React veya Svelte uygulamalarına ekleyin
• Akış yanıtları, sohbet geçmişi, araç desteği ve kaynak gösterme
• Yapılandırılmış, kontrol edilebilir model davranışı için MCP desteği
• Next.js'in yaratıcıları tarafından geliştirildi — ön yüz deneyimi için optimize edilmiş

Fiyatlandırma:

• Açık kaynak SDK: Ücretsiz
• Vercel barındırma: Kullanıma göre (işlem + bant genişliği)

7. Make

Make, SaaS ürünleri için adeta bir bant görevi görüyor — özellikle de yapay zekâ entegrasyonunun ilk aşamalarında. Uygulamaları birbirine bağlamanızı, iş akışlarını tetiklemenizi ve hatta AI modellerini çok az kod yazarak entegre etmenizi sağlayan görsel bir otomasyon platformu.

Ürün ekiplerine, tam bir arka uç veya orkestrasyon katmanı gerektirmeden AI davranışlarını hızlıca prototipleme imkânı sunmada gerçekten başarılı. Bir kullanıcı sohbet sırasında olumsuz geri bildirim verdiğinde destek takibi başlatmak mı istiyorsunuz? Make kullanın. O mesajı OpenAI ile özetleyip Hubspot CRM'inize kaydetmek mi istiyorsunuz? Yine Make kullanın.

Karmaşık planlama ajanları veya derin araç kullanımı için tasarlanmamış olsa da, A'dan B'ye, oradan C'ye bağlamanız gereken işler için hızlı, esnek ve kullanıcı dostu. Özellikle ürününüz AI odaklı değilse ama arka planda biraz zekâ eklemek istiyorsanız çok işe yarıyor.

Başlıca Özellikler:

• Yüzlerce hazır uygulama entegrasyonu ile görsel oluşturucu
• AI çıktılarından kolayca aksiyon tetikleme (ör. GPT özetleri → e-posta/gönder/CRM)
• Dahili OpenAI modülü, ayrıca HTTP ve webhook desteği
• Ekip operasyonları, geri bildirim döngüleri ve hafif otomasyonlar için ideal
  
  

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz: Ayda 1.000 işlem, 2 aktif senaryo
• Core: 9$/ay — küçük ekipler ve hafif kullanım için
• Pro: 16$/ay — daha fazla işlem, zamanlama ve hata yönetimi ekler
• Kurumsal: Özel — kritik öneme sahip akışlar yürüten ekipler için

SaaS Ürünlerine AI Eklerken En İyi Uygulamalar

AI ile geliştirmek sadece yeni bir özellik eklemek değildir — çoğu zaman ürününüzün temel işleyişini değiştirir. Bu en iyi uygulamalar, ekiplerin en önemli olana odaklanmasına yardımcı olur: fayda, açıklık ve kullanıcı güveni.

1. AI'ı ürünün bir parçası yapın, sadece ek bir özellik olarak bırakmayın

AI, temel deneyiminizi desteklemeli, kenarda kalmamalı. Eğer bağımsız bir özellik gibi hissedilirse — örneğin köşede duran bir sohbet penceresi gibi — kullanılmaz.

Bunun yerine, AI'ı insanların zaten kullandığı iş akışlarına entegre edin. Linear'da AI, görev takibi ve önceliklendirmeyi destekler. Coda'da ise kullanıcı hedeflerine göre tablolar ve mantık oluşturur. Bu özellikler ayrı durmaz — ürünün işleyişinin bir parçasıdır.

Kullanıcıların nerede takıldığını veya işlerin yavaşladığını belirleyerek başlayın. AI'ı bu anları kolaylaştırmak için kullanın, sadece etkilemek için değil.

2. Sadece girdiye değil, amaca odaklanın

LLM'ler, birinin neden bir şey yaptığını anladığında en iyi sonucu verir — sadece yazdıklarını değil. Yani ürününüz, kullanıcı amacını erken yakalamalı ve iş akışlarını buna göre tasarlamalı.

Notion AI veya Duolingo Max gibi araçları faydalı kılan da budur. Sadece yanıt vermezler — yanıtlarını bağlama ve hedeflere göre şekillendirirler. Bu, ancak kullanıcı deneyimini amaca göre yönlendirir ve öğrenirse mümkün olur, sadece kelimelerine göre değil.

Şunu sorun: Kullanıcı neyi başarmaya çalışıyor? Sonra, buradan yola çıkın.

3. Kullanıcıya görünürlük ve kontrol verin

AI, kararları desteklemeli, onları kapalı kutuda vermemeli. Kullanıcılar modelin ne yaptığını, bilgiyi nereden aldığını ve davranışını nasıl ayarlayabileceklerini anlamalı.

İyi AI arayüzleri neden bir öneride bulunduklarını açıklar. Kullanıcıya tekrar deneme, düzenleme veya alternatifleri keşfetme imkânı tanır. Bu, kullanıcıların güvenini artırır ve otomasyona aşırı bağımlılığı önler.

Veri kaynaklarını gösterin, uygun olduğunda istem mantığını açıklayın ve her zaman manuel müdahale için alan bırakın.

4. Sıra dışı durumlara ve hatalara hazırlıklı olun

LLM'ler her zaman beklediğiniz gibi davranmaz. Bağlamı kaçırabilir, belirsiz çıktılar üretebilir veya talimatları yanlış anlayabilir. Ürününüz buna hazır olmalı.

Koruyucu önlemler ekleyin. Belirsiz yanıtlar için güven puanlarıyla yönlendirme yapın. Diğer büyük dil modellerine veya insan desteğine sorunsuz geçiş imkânı tanıyın. Ve en önemlisi, kullanıcıların AI ile nasıl etkileşime girdiğini izleyin ki nerede fayda sağladığını, nerede geliştirilmesi gerektiğini öğrenebilin.

AI, ürününüzü geliştirmeli, öngörülemez hale getirmemeli.

5. Güçlü bir kullanım alanıyla başlayın, kademeli olarak genişletin

Tüm ürününüzü ilk günden itibaren AI tabanlı yapmak zorunda değilsiniz. En başarılı ekipler küçük başlar — tek bir özellik, tek bir iş akışı — ve kullanıcılar her gün ona güvenene kadar geliştirir.

Bu, onboarding, doküman arama, analiz özetleri veya görev otomasyonu olabilir. AI'ın sürtünmeyi azaltabileceği veya hızı artırabileceği tek bir alana odaklanın ve ölçeklendirmeden önce iyi çalışmasını sağlayın.

Güçlü ve güvenilir özellikler güven oluşturur. Kullanıcılarınız bunlara bağımlı hale geldiğinde, diğer kullanım alanlarına genişlemek çok daha kolay olur.

SaaS Ürünlerinize Bugün AI Ekleyin

SaaS ürününüze gerçek zamanlı zekâ katmak istiyorsanız — ister onboarding, ister destek, ister dahili iş akışları için olsun — bir modelden fazlasına ihtiyacınız var. AI'ı ürün mantığınız, kullanıcı bağlamınız ve araçlarınızla buluşturacak bir altyapı gerekir.

İşte tam bu noktada Botpress devreye giriyor. Sadece basit sohbetin ötesine geçmek ve sonuç odaklı AI ajanları tasarlamak isteyen ekipler için geliştirildi.

Kendi API'lerinize bağlayabilir, bilgi kaynakları ekleyebilir, hafızayı yönetebilir ve WhatsApp, web veya özel uygulamalar gibi kanallara — hepsini tek bir yerden — dağıtım yapabilirsiniz. İster bir AI asistanı ekleyin, ister uygulamanızın içine tam bir ajan katmanı oluşturun.

Hemen oluşturmaya başlayın — ücretsizdir.

Sıkça Sorulan Sorular

1. Hangi sektörler bugün AI SaaS benimsemeye en uygun?

Bugün AI SaaS benimsemeye en uygun sektörler arasında müşteri desteği, sağlık, finans, eğitim ve insan kaynakları yer alır – tekrarlayan iş akışlarının otomasyonu veya doğal dil anlama sayesinde doğrudan verimlilik artışı sağlanabilen alanlardır. Bu sektörler, öngörülebilir görevlerin yüksek hacmi nedeniyle şimdiden güçlü bir yatırım getirisi (ROI) elde ediyor.

2. SaaS ürünüme AI eklemek için yeniden inşa etmem gerekir mi?

SaaS ürününüze AI eklemek için ürünü baştan inşa etmeniz gerekmez. Çoğu şirket, mevcut altyapı ile çalışan API'ler veya entegrasyon araçları kullanarak AI'yı belirli bir özelliğe – örneğin akıllı arama veya sohbet botu desteği – entegre ederek başlar.

3. AI ajanı ile sohbet botu arasındaki fark nedir?

AI ajanı ile sohbet botu arasındaki fark şudur: Sohbet botu sabit soruları yanıtlar, AI ajanı ise çok adımlı işlemleri yürütür ve görevleri kendi başına tamamlamak için sistemlerle veya API'lerle etkileşime girer.

4. SaaS'a AI eklerken kaçınılması gereken en büyük hatalar nelerdir?

SaaS'a AI eklerken kaçınılması gereken en büyük hatalar; AI özelliklerini net bir kullanım alanı olmadan başlatmak, şeffaflık veya kullanıcı kontrolünü göz ardı etmek, kullanıcı amacını doğru şekilde yakalayıp anlamamak ve gerçek kullanıcılarla faydasını doğrulamadan AI'ı ölçeklendirmektir.

5. Ürünüme AI eklemeye nasıl başlamalıyım?

Ürününüze AI eklemeye başlamak için, kişiselleştirilmiş onboarding veya akıllı arama gibi yüksek etkili, düşük riskli tek bir özelliğe odaklanın. Sınırlı bir kullanıcı grubuna sunun ve ölçeklendirmeden önce iyileştirin; böylece gerçekten bir sorunu çözdüğünüzden emin olursunuz.