Teknik Olmayan Kullanıcılar İçin Yapay Zeka Aracı Tasarımı

Teknik bilgi sahibi olmayan kullanıcılar için yapay zeka aracı geliştirmek, ekrana bir sohbet kutusu koymaktan ibaret değildir. İyi bir araç, kullanıcıya nereden başlayacağını gösterir; kullandığı veriyi açıkça belirtir, hatalı sonuçlarda kontrolü kullanıcıya bırakır ve riskli işlemlerden önce onay ister.

Bir yapay zeka aracında modele bağlanmak genellikle kolay kısımdır. Asıl mesele, müşteriniz boş ekrana baktığında ne yapacağını anlaması, hatalı çıktıyı fark edebilmesi ve sürecin kontrolünü kaybetmeden işi bitirebilmesidir. Pek çok ürün bu yükü kullanıcıya bırakır: “Ne isterseniz yazın.” Bu bir kullanıcı deneyimi değil, teknik sorumluluğu müşteriye devretmektir.

Öne Çıkanlar

• Teknik olmayan kullanıcılar için AI aracı, açık uçlu sohbet yerine tek bir işe odaklanan görev akışıyla daha kolay benimsenir.
• AI çıktısı kaynak, veri kapsamı ve belirsizlik bilgisi olmadan güvenilir görünse bile denetlenebilir değildir.
• Metin taslağı üretmek ile müşteriye e-posta göndermek aynı yetki seviyesi değildir; riskli eylemler insan onayı gerektirir.
• Kişisel veri ve şirket verisi, arayüz tasarlanmadan önce erişim, saklama ve aktarım sınırlarıyla belirlenmelidir.
• İlk sürümde modeli değil, kullanıcının girdi, doğrulama ve onay akışını iyileştirmek daha fazla fark yaratır.

Yapay zeka aracı yapmak, sohbet kutusu eklemek değildir

Kullanıcı modelle ilgilenmez. Teklif hazırlamak, müşteri isteğini sınıflamak, bir dokümanı anlamak veya ürün metnini iyileştirmek ister.

Bu nedenle yapay zeka uygulaması tasarımı, “hangi modeli seçelim?” sorusuyla başlamaz. İlk soru şudur: “Kullanıcı bugün hangi işi yavaş, hataya açık ya da tekrar eden biçimde yapıyor?”

Kurumlarda AI kullanımı hızla artıyor. Ancak bir ekibin AI kullanması, geliştirdiği aracın anlaşılır veya güvenilir olduğu anlamına gelmez.

Kullanıcı modelle değil, işiyle ilgilenir

Bir operasyon yöneticisinin hedefi “müşteri talebini JSON formatına dönüştürmek” değildir. Gelen isteğin hangi hizmetle ilgili olduğunu, ne kadar acil olduğunu ve hangi ekibe yönlendirileceğini görmek ister.

Kullanıcının ekranda teknik terimler, prompt kutuları veya model seçenekleri görmesi gerekmez. Buna karşılık, sistemin hangi talep verilerini kullandığını, neden belli bir öneri sunduğunu ve çıktının nereye gideceğini bilmelidir.

Aradaki fark önemlidir: Teknik ayrıntıları saklamak yararlı olabilir. Kararın nasıl verildiğini saklamak yararlı değildir.

Her problem açık uçlu sohbet gerektirmez

Bazı görevlerde chatbot doğru arayüzdür. Soru değişkense, kullanıcı keşif yapmak istiyorsa veya takip soruları bekleniyorsa sohbet doğal çalışabilir.

Fakat aynı işlem düzenli olarak tekrarlanıyorsa sohbet ek yük yaratır. Kullanıcı her seferinde bağlamı yeniden yazmak, gerekli bilgileri hatırlamak ve sonucu yorumlamak zorunda kalır.

Örneğin teklif hazırlığının ilk aşaması için daha uygun akış şudur:

1. Kullanıcı hizmet türünü seçer.
2. Bütçe aralığını ve hedef teslim tarihini girer.
3. İhtiyaç alanlarını işaretler.
4. AI, bu bilgilerden teklif taslağı oluşturur.
5. Ekip taslağı düzenler, onaylar ve gönderir.

Teknoloji aynı kalabilir. Değişen, aracın kullanılabilirliğidir.

Google’ın AI kullanıcı deneyimi kalıpları da, kullanıcıyı boş ekranda bırakmak yerine örnek istemler, öneriler ve aşamalı açıklamalar sunmayı önerir. Google’ın AI UX rehberi, bu yaklaşımın neden gerekli olduğunu ayrıntılandırır.

Görev odaklı arayüz ne zaman daha iyi çalışır?

İşin başlangıcı ve beklenen çıktısı belliyse, görev merkezli bir arayüz daha verimli olur. Özellikle aşağıdaki durumlarda sohbet yerine yapılandırılmış bir akış kullanılmalıdır:

• Kullanıcı her seferinde aynı bilgileri vermek zorundaysa
• Çıktının belirli bir formatta hazırlanması gerekiyorsa
• Yanlış işlem ticari veya hukuki risk yaratıyorsa
• AI’ın kullandığı kaynakların görünür olması gerekiyorsa
• Sonuç bir kişiye, müşteriye veya başka sisteme aktarılacaksa

Örnek senaryo: Bir danışmanlık şirketinin operasyon ekibi için hazırlanan ilk sürümün yalnızca boş bir sohbet ekranından oluştuğunu düşünün. Ekip her müşteri isteğinde sektör, bütçe, teslim tarihi ve ihtiyaçlar gibi aynı ayrıntıları yeniden yazmak zorunda kalır. Araç teknik olarak “çalışır”, ama düzenli kullanan çıkmaz. İkinci sürüme dört alanlı bir form, önceki talep örnekleri ve teklif taslağı önizlemesi eklendiğinde model aynı kalır; değişen, ekibin hazırlık süresi ve hata oranıdır.

Teknik olmayan kullanıcıların AI araçlarında takıldığı beş yer

Teknik olmayan kullanıcılar AI’dan değil, belirsizlikten uzak durur. Araç belirsizliği azaltmak yerine artırıyorsa kullanıcı birkaç denemeden sonra eski Excel dosyasına, e-posta şablonuna veya manuel işleyişe döner.

Boş ekranda ne yazacağını bilememek

“Nasıl yardımcı olabilirim?” ifadesi zararsız görünür. Ancak kullanıcıya karar verme yükü bindirir.

Kullanıcı ne kadar ayrıntı girmesi gerektiğini bilmez. Aracın hangi ifadeleri anlayacağını da tahmin edemez. Yanlış soru sorarsa, hatalı sonucun kendi hatası olduğunu düşünebilir.

Bunun yerine arayüzde örnek girdiler, seçilebilir başlangıç seçenekleri ve kısa yönlendirmeler olmalıdır. “Ürün açıklaması oluşturun” demek yerine, “Ürün özelliklerini girin, marka tonunu seçin, yasak ifadeleri ekleyin” gibi açık bir süreç kurun.

Sonucun doğru olup olmadığını değerlendirememek

AI’ın akıcı metin üretmesi, metnin doğru olduğu anlamına gelmez. Teknik olmayan kullanıcı için en büyük risk, yanlış yanıtı fark edecek bağlama sahip olmamaktır.

Bu nedenle sonuç tek başına verilmemelidir. Araç, yanıtın hangi belgeye, tarihe veya müşteri kaydına dayandığını göstermelidir. Bir belge özeti çıkarıyorsa ilgili paragraf açılabilmeli; müşteri destek yanıtı hazırlıyorsa kullanılan bilgi bankası maddesine bağlantı vermelidir.

NIST’in üretken AI risk profili, üretken AI kullanıcılarının sistem çıktısına gereğinden fazla güvenmesiyle oluşabilecek otomasyon yanlılığı riskine dikkat çeker. Kullanıcıyı endişelendirmek gerekmez. Ancak doğrulama gerektiren noktalar görünür olmalıdır.

AI’ın hangi veriyi kullandığını bilmemek

“AI bunu nereden biliyor?” sorusunun yanıtı yoksa araç güven kaybeder. Daha kötüsü, kullanıcı hassas verileri nereye girdiğini bilmeden paylaşabilir.

Bir müşteri destek asistanı yalnızca yayımlanmış yardım merkezi içeriklerini mi kullanıyor? Yoksa sipariş kayıtlarına da erişiyor mu? Bir belge özetleme aracı dosyayı yalnızca işlem sırasında mı kullanıyor, yoksa saklıyor mu?

Bunlar arka planda kalacak teknik ayrıntılar değildir. Kullanıcının işlem yapıp yapmayacağını belirleyen ürün bilgileridir.

Yanlış işlemden geri dönememek

Yanlış bir metin üretmek ile yanlış e-posta göndermek arasında ciddi fark vardır. İlki düzeltilebilir. İkincisi müşteri ilişkilerinde, fiyat algısında veya itibarınızda sorun yaratabilir.

İyi bir yapay zeka kullanıcı deneyimi, kullanıcıya aşağıdaki seçenekleri verir:

• Çıktıyı düzenleme
• İşlemi iptal etme
• Önceki sürüme dönme
• İnsan desteğine aktarma
• Hatanın nedenini bildirme

“Tekrar deneyin” düğmesi bunların yerine geçmez.

Araçtan çok şey beklemek

AI’ın her soruya yanıt vermesi gerektiği düşüncesi yanlıştır. Güvenilir bir araç, yapamayacağı şeyleri de açıkça söyler.

Örneğin bir randevu ön eleme aracı, kullanıcının verdiği bilgilere göre uygun hizmet seçeneklerini açıklayabilir. Ancak kritik bir sağlık, hukuk veya finans değerlendirmesini kesin karar gibi sunmamalıdır. “Bu bilgiyle kesin sonuç veremem; şu uzmanla görüşmeniz gerekir” demek zayıflık değil, doğru sınırdır.

Kullanılabilir AI aracı için altı tasarım ilkesi

Teknik olmayan kullanıcılar için AI, karmaşıklığı gizleyen bir sihir numarası olmamalıdır. Sınırları açık, denetlenebilir bir iş aracı olmalıdır.

1. Tek bir işi netleştirin

Araç, ilk ekranda hangi görevi yaptığını açıklamalıdır. “AI asistanı” ifadesi fazla geniştir.

Bunun yerine aşağıdakiler daha nettir:

• “Müşteri talebini teklif taslağına dönüştürün.”
• “Bu sözleşmenin ödeme ve fesih maddelerini özetleyin.”
• “Ürün bilgilerine göre açıklama taslağı oluşturun.”
• “Gelen talebi doğru ekibe yönlendirin.”

Tek bir işe odaklanmak, aracın tüm işlevlerini ilk sürümde kapsadığı anlamına gelmez. Yalnızca başlangıç noktasını belirginleştirir.

2. Örnekler ve seçeneklerle başlangıcı kolaylaştırın

Kullanıcıdan iyi prompt yazmasını beklemek, ürün kararını kullanıcıya bırakmaktır. Teknik olmayan biri, doğru soruyu kestirmek zorunda kalmadan aracı kullanabilmelidir.

Başlangıç sayfasında örnekler verin. Zorunlu alanları sadeleştirin. Serbest metin gerekiyorsa, alanın altında hangi bilginin beklendiğini yazın.

Bir e-ticaret markasının içerik ekibinin, ürün açıklaması hazırlayan araca yalnızca ürün adını girdiğini düşünün. Çıktılar genel kalır ve birbirine benzer. Ürün özellikleri, hedef müşteri, ton tercihi ve kullanılmaması gereken ifadeler için kısa alanlar eklendiğinde AI daha “yaratıcı” olmaz; ama ekip daha iyi bağlam verdiği için metinler kullanılabilir hale gelir.

3. Kaynak ve veri sınırlarını görünür yapın

Araç, ürettiği yanıtın neye dayandığını göstermelidir. Bu, her seferinde uzun teknik açıklamalar sunmak anlamına gelmez.

Kısa ve anlaşılır ifadeler yeterlidir:

• “Bu özet, yüklediğiniz sözleşmenin 4–8. sayfalarına dayanır.”
• “Yanıt, yardım merkezi bilgilerinden hazırlanmıştır.”
• “Bu araç müşteri geçmişi veya ödeme verisine erişmez.”
• “Son güncelleme: 4 Ekim 2026.”

NIST’in güvenilir AI çerçevesi; şeffaflık, açıklanabilirlik, güvenilirlik ve hesap verebilirliği birlikte ele alır. NIST AI Risk Management Framework, güvenin yalnızca model kalitesine bağlı olmadığını gösterir.

4. Çıktıyı taslak olarak sunun

AI’ın görevi çoğu zaman ilk taslağı hızlandırmaktır; nihai kararı vermek değil.

Bu yüzden sonuç ekranında “gönder”, “yayınla” veya “uygula” düğmesi tek başına bulunmamalıdır. Kullanıcı önce düzenleme, karşılaştırma ve önizleme yapabilmelidir.

Özellikle dışarıya gönderilecek içeriklerde kullanıcının şunları yapabilmesi gerekir:

• Metni değiştirmek
• Tonu ayarlamak
• Kaynağı kontrol etmek
• Alternatif taslak istemek
• İşlemi tamamen bırakmak

5. Riskli işlemden önce insan onayı alın

Daha yüksek otomasyon her zaman daha iyi bir AI ürünü demek değildir. AI’ın e-posta taslağı üretmesi yararlı olabilir. O e-postayı müşteriye otomatik göndermesi ise bambaşka bir risk düzeyidir.

AI’ın yaptığı iş	Risk seviyesi	İnsan onayı
Metin taslağı oluşturmak	Düşük	Önerilir
Belgeyi özetlemek	Düşük	Önerilir
Müşteri talebini etiketlemek	Orta	Örnekleme ve denetim gerekir
E-posta veya teklif göndermek	Orta	Zorunlu
Fiyat değiştirmek	Yüksek	Zorunlu
Kayıt silmek veya müşteri verisi aktarmak	Yüksek	Zorunlu ve kayıt altına alınmalı

Bu tablo yalnızca ürün güvenliğiyle ilgili değildir. İşletmenin sorumluluk sınırını da belirler.

AI fikrinizde hangi işlemlerin taslak, hangilerinin onay gerektirdiğini netleştirmek istiyorsanız, yapay zeka çözümünü iş akışınıza göre planlamak daha doğru başlangıçtır. Model seçimi, bu kararların arkasından gelir.

6. Belirsizliği ve hatayı saklamayın

AI emin değilse bunu söylemelidir. Kaynak yetersizse tahmin yürütmemelidir. Kullanıcının verdiği bilgiler çelişiyorsa açıklayıcı soru sormalıdır.

Hata anı, ürünün en önemli ekranlarından biridir. İyi bir hata mesajı üç iş görür:

1. Ne olduğunu açıklar.
2. Kullanıcının ne yapabileceğini söyler.
3. Gerekirse insan desteğine yönlendirir.

“Bir sorun oluştu” mesajı bunların hiçbirini yapmaz.

Veri ve gizlilik, arayüz kararının parçasıdır

Veri koruma, geliştirme bittikten sonra eklenecek bir sözleşme maddesi değildir. Kullanıcının hangi alanları gördüğünü, hangi verileri girdiğini ve sistemin nelere eriştiğini doğrudan etkiler.

Kullanıcı hangi veriyi girdiğini anlamalı

Formdaki alan adı belirsizse kullanıcı gereğinden fazla bilgi paylaşabilir. “Açıklama” yerine “Talebinizi anlamak için gerekli iş bilgisi” yazmak daha yönlendiricidir.

Hassas veri isteniyorsa, neden istendiği de anlatılmalıdır. Kullanıcıya “Bu bilgi yalnızca teklif taslağı oluşturmak için kullanılır” demek hem amacı hem sınırı açıklar.

Gereksiz kişisel veri istemeyin

AI aracı, bir görevi tamamlamak için gerçekten hangi verilere ihtiyaç duyar? Bu sorunun yanıtı kapsam aşamasında verilmelidir.

Örneğin ürün açıklaması hazırlayan bir aracın müşterinin telefon numarasına ihtiyacı yoktur. Toplantı özeti aracı da katılımcıların tüm kişisel bilgilerini kalıcı olarak saklamak zorunda olmayabilir.

Veri minimizasyonu yalnızca hukuki bir konu değildir. Daha az veri, daha düşük hata yüzeyi ve daha anlaşılır bir kullanıcı akışı sağlar.

Şirket verisini herkese açık araçlara plansız taşımayın

Çalışanların müşteri listelerini, sözleşmeleri, fiyatlandırma dosyalarını veya iç yazışmaları rastgele üretken AI araçlarına kopyalaması bir ürün stratejisi değildir. Bu, denetimsiz veri akışıdır.

KVKK’nın üretken yapay zeka ve kişisel veriler rehberi, paylaşılan verinin niteliğinin ve kişisel veri risklerinin dikkatle değerlendirilmesi gerektiğini vurgular. Bu yazı hukuki tavsiye değildir. Ancak AI projesinin başında hukuk ve veri koruma değerlendirmesi yapılması gerektiği açıktır.

AI aracınızı kodlamadan önce cevaplayın

Yapay zeka aracı nasıl yapılır sorusunun kısa yanıtı kod yazmak değildir. Önce iş akışının kapsamını belirlemek gerekir.

Ajansa veya yazılım ekibine başvurmadan önce aşağıdaki kısa brief’i tamamlayın:

1. Kullanıcı bugün hangi işi manuel yapıyor? İşin nasıl başladığını, ne sıklıkla tekrarlandığını ve ne kadar zaman aldığını yazın.

2. Başarılı sonuç nasıl görünüyor? “Daha iyi cevap” demek yerine ölçülebilir bir çıktı tanımlayın: taslak süresi, düzeltme sayısı veya doğru yönlendirme oranı gibi.

3. Hangi yanlış sonuç kabul edilemez? Yanlış fiyat, yanlış müşteri bilgisi, uydurma kaynak veya yetkisiz veri aktarımı gibi sınırları belirleyin.

4. AI hangi veriye erişecek? Yalnızca yüklenen belge mi kullanılacak, bilgi bankası mı, CRM kaydı mı, stok sistemi mi? Her kaynak ayrı değerlendirilmelidir.

5. Kullanıcı hangi noktada kontrolü geri alacak? Düzenleme, onay, geri alma ve insan desteği aşamalarını yazın.

6. Başarıyı hangi metrik gösterecek? Yalnızca kullanım sayısı yeterli bir ölçüt değildir. Tamamlama oranı, düzeltme oranı, terk oranı ve işlem süresi birlikte izlenmelidir.

Bu sorulara açık yanıt veremiyorsanız ürün fikri henüz olgunlaşmamıştır. Model seçimi bu eksikliği kapatmaz.

Teknik olmayan kullanıcılarla AI aracı nasıl test edilir?

Kullanıcı testinde “Beğendiniz mi?” sorusu zayıf sonuç verir. İnsanlar çoğu zaman nezaketen aracı beğendiklerini söyler, sonra bir daha kullanmaz.

Gerçek görev verin ve sessizce izleyin

Kullanıcıya günlük işinden bir görev verin. Örneğin: “Bu müşteri talebinden teklif ön taslağı çıkarın” veya “Bu sözleşmedeki yenileme tarihini bulun.”

Ardından şunları gözlemleyin:

• İlk ekranda ne yapacağını anlıyor mu?
• Hangi alanda duraksıyor?
• Sonuca neden güveniyor veya güvenmiyor?
• Yanlış çıktıyı fark ediyor mu?
• İşlemi tamamlıyor mu, yoksa eski yöntemine mi dönüyor?

Test sırasında açıklama yapma isteğinizi bastırın. Siz açıklamak zorunda kalıyorsanız, arayüz kendini açıklayamıyordur.

Başarı, düzeltme ve terk oranını ölçün

AI aracının başarısı yalnızca yanıt üretebilmesiyle ölçülmez. Aşağıdaki metrikler daha anlamlıdır:

• Görevi tamamlama oranı
• İlk denemede doğru sonuç oranı
• Kullanıcının yaptığı düzenleme sayısı
• İnsan desteğine geçiş oranı
• İşlemi yarıda bırakma oranı
• Manuel sürece göre zaman farkı

AI destekli bir web uygulaması kullanıcıyı hızlandırırken ona daha fazla kontrol işi çıkarıyorsa gerçek bir fayda sağlamaz.

İlk sürümde model değil akış iyileştirin

Kullanıcılar “cevap kötüydü” dediğinde sorun her zaman model olmayabilir. Girdi yetersiz kalmış olabilir. Kaynak görünür olmayabilir. Araç yanlış görevi çözmeye çalışıyor olabilir.

Bu nedenle çoğu durumda ilk geliştirme önceliği şudur:

1. Girdi alanlarını netleştirin.
2. Varsayılan seçenekleri iyileştirin.
3. Kaynak görünürlüğü ekleyin.
4. Onay ve geri alma adımlarını düzeltin.
5. Ancak sonra model veya entegrasyon değişikliğini değerlendirin.

Özel AI aracı ne zaman mantıklıdır?

Hazır bir araç ihtiyacınızı karşılıyorsa özel ürün yaptırmayın. Her AI ihtiyacı sıfırdan geliştirilen bir uygulama gerektirmez.

Hazır araçlar, genel metin taslağı hazırlama, toplantı notlarını düzenleme veya kişisel araştırma gibi standart görevler için yeterli olabilir. Özel AI aracı ise belirli koşullarda anlamlıdır.

Tekrarlayan, tanımlı ve ölçülebilir işlerde özel akış kurun

Özel araç aşağıdaki durumlarda daha uygundur:

• Aynı işlem ekip tarafından sık tekrar ediliyorsa
• İş akışı belirli adımlardan oluşuyorsa
• Çıktının belirli formatta olması gerekiyorsa
• Şirket verisi veya mevcut sistemlerle bağlantı gerekiyorsa
• İnsan onayı ve işlem kaydı kritikse
• Sonuç, zaman veya hata oranıyla ölçülebiliyorsa

Örneğin müşteri isteklerini doğru ekibe yönlendiren, teklif için eksik verileri toplayan veya bilgi bankasına dayalı yanıt taslağı üreten araçlar ürünleşmeye uygundur.

Mevcut sistemle bağlantı gerektiğinde ürünleşme düşünün

AI web sitenizden gelen formu okuyacak, CRM kaydı oluşturacak, ilgili ekip için görev açacak ve insan onayından sonra müşteriye yanıt hazırlayacaksa artık yalnızca chatbot değildir. Bu, bir iş akışıdır.

Bu tür sistemlerde arayüz performansı, erişilebilirlik ve entegrasyon kalitesi de önem kazanır. Gerektiğinde performans odaklı özel web uygulaması yaklaşımı, AI özelliğinin yavaş ve karmaşık bir katmana dönüşmesini engeller.

Sık sorulan sorular

Yapay zeka aracı tasarlarken chatbot şart mı?

Hayır. Kullanıcının görevi netse form, seçim ekranı, belge yükleme süreci veya tek eylemli bir araç sohbet ekranından daha anlaşılır olabilir. Chatbot, açık uçlu keşif ve takip soruları için uygundur; her işlem için değil.

Teknik olmayan kullanıcılar AI aracını nasıl kullanmayı öğrenir?

Kullanıcının iyi prompt yazması beklenmemelidir. Örnek girdiler, hazır seçenekler, açıklayıcı etiketler ve görev merkezli akışlar ilk kullanımı kolaylaştırır.

AI’ın yanlış cevap verdiğini kullanıcı nasıl anlar?

Kaynakları göstermek, kullanılan veriyi açıklamak, belirsizliği açıkça belirtmek ve kullanıcıya düzenleme veya insan desteğine geçme seçeneği vermek gerekir. Akıcı metin tek başına doğruluğu kanıtlamaz.

Yapay zeka hangi işlemleri otomatik yapabilir?

Düşük riskli taslak, özet, sınıflandırma ve öneri görevleri otomatikleştirilebilir. Müşteriye mesaj göndermek, fiyat değiştirmek, veri silmek veya kişisel veri aktarmak gibi işlemler için insan onayı gerekir.

AI aracında kişisel veri kullanılabilir mi?

Kişisel veri kullanımı; amaç, veri türü, erişim, saklama, aktarım ve güvenlik önlemleri değerlendirilmeden tasarlanmamalıdır. Ürün kapsamı belirlenirken KVKK yükümlülükleri için hukuk ve veri koruma değerlendirmesi alınmalıdır.

Hazır AI aracı varken özel AI aracı yaptırmak ne zaman mantıklıdır?

İş akışı tekrarlanıyorsa, şirket verisiyle veya mevcut yazılımlarla bağlantı gerekiyorsa, çıktı biçimi denetlenmek isteniyorsa ve iş sonucu ölçülebiliyorsa özel araç anlamlı olabilir.

İyi AI aracı kullanıcıyı daha teknik yapmaya çalışmaz

Teknik olmayan kullanıcılar için yapay zeka aracı tasarlamak, kullanıcıyı prompt uzmanına çevirmek değildir. Doğru bilgileri toplamak, güvenilir taslak üretmek, riski görünür kılmak ve gerektiği yerde insan denetimini korumaktır.

Başarılı araçların altı ortak özelliği vardır: Tek görevi netleştirir, boş ekran sunmaz, veri sınırlarını gösterir, sonucu düzenlenebilir biçimde verir, riskli işlemlerde onay ister ve belirsizliği gizlemez. Bunlar yoksa en iyi model bile kullanıcı için yalnızca iyi konuşan bir kara kutuya dönüşür.