- Katılım
- 21 May 2023
- Mesajlar
- 496
- Tepki
- 17
- Puan
- 18
Güncelleme — 14 Temmuz 2026: 2025'te “yaklaşan yenilik” olarak anlatılan birçok özellik artık tasarım araçlarının normal parçası. Yapay zekâ; fikirleri ekran taslağına dönüştürme, metin ve görsel varyasyonları üretme, prototip hazırlama, arayüz kodu taslağı çıkarma ve mevcut tasarım sisteminde alternatifler deneme işlerinde kullanılabiliyor.
Bu hız, iyi bir web sitesi sonucunu kendiliğinden garanti etmiyor. Yapay zekâdan alınan çıktı; marka kuralları, gerçek kullanıcı ihtiyacı, erişilebilirlik, performans, güvenlik ve içerik doğruluğu açısından insan tarafından değerlendirilmediğinde yalnız daha hızlı üretilmiş bir sorun haline gelebilir.
Figma'nın güncel yardım belgelerinde Figma Make, mevcut tasarım ve içerikten işlevsel prototip veya web uygulaması üretmeye yardımcı olan “prompt-to-app” aracı olarak tanımlanıyor. Figma ayrıca metin düzenleme, görsel üretme/düzenleme, katman adlandırma ve tasarım içinde arama gibi farklı yapay zekâ işlevleri sunuyor. Özellik erişimi plan, koltuk türü ve kuruluş yöneticisinin ayarlarına göre değişebildiği için eski araç listelerini sabit kabul etmeyin.
“Siteyi yapay zekâlı yapalım” ölçülebilir bir hedef değildir. Bunun yerine tek bir darboğaz tanımlayın:
Ardından yapay zekânın görevi ile insanın kararını ayırın. Örneğin araç beş hata mesajı önerebilir; ancak hukuk, marka tonu, erişilebilirlik ve gerçek ürün davranışı kontrolünü ekip yapar. Bu ayrım, yanlış bir çıktının doğrudan canlı siteye taşınmasını önler.
Genel bir komutla üretilen ekran çoğunlukla rastgele renkler, tutarsız boşluklar ve üründe bulunmayan bileşenlerle gelir. Araca mümkünse şu bağlamı sağlayın:
Üretilen sonucu tasarım sistemine zorla benzetmek yerine, sistemde bulunmayan ihtiyacı da kaydedin. Belki yapay zekâ yanlış bir bileşen üretmiştir; belki de ürünün gerçekten yeni bir duruma ihtiyacı vardır. Son kararı bileşen sahibi ekip vermelidir.
Yapay zekâ bir görsel için alternatif metin önerebilir veya düşük kontrast şüphesini işaretleyebilir; fakat içeriğin amacını ve kullanıcı bağlamını her zaman doğru anlayamaz. W3C'nin güncel erişilebilirlik kaynaklarını temel alın ve en az şu kontrolleri insan gözetiminde yapın:
Otomatik tarama yararlı bir ilk filtredir; klavye, ekran okuyucu ve mümkünse engelli kullanıcılarla yapılan değerlendirme yerine geçmez.
İşlevsel görünen bir prototip, üretim kalitesinde kod anlamına gelmez. Gereksiz paketler, büyük istemci betikleri, yinelenen CSS, eksik hata durumları ve erişilemeyen kontroller canlıya çıkmadan önce incelenmelidir. Yapay zekâ ile üretilen arayüzü de normal kod gibi sürüm kontrolü, inceleme, test ve performans bütçesinden geçirin.
Siteye sohbet asistanı veya doğal dille çalışan bir özellik ekliyorsanız risk yalnız yanlış cevap değildir. OWASP, kötü niyetli girdilerin model talimatlarını değiştirmeye çalıştığı prompt injection saldırılarının veri sızıntısı veya izinsiz işlemlere yol açabileceğini açıklıyor.
Üretim öncesi sınırlar:
Destek yanıtı yardımcısı: Asistanı açık web yerine onaylanmış yardım merkezi içeriğiyle sınırlandırın. Her yanıtta dayandığı sayfayı göstersin; hesabı değiştirmesin ve güven düzeyi düşük olduğunda destek ekibine yönlendirsin. Başarıyı yalnız sohbet sayısıyla değil, doğru çözülen talep ve yanlış yönlendirme oranıyla izleyin.
Kayıt akışı varyasyonları: Gerçek bileşenleri ve metin sınırlarını kullanarak iki veya üç ekran alternatifi üretin. Tasarımcı erişilebilirlik ve marka kontrolü yaptıktan sonra prototipi kullanıcılarla sınayın. Canlıya çıkacak varyasyonu yalnız estetik beğeniyle değil, görevi tamamlama ve hata oranıyla seçin.
Google'ın güncel üretken yapay zekâ içerik rehberi; üretim yönteminden çok doğruluk, kalite ve ilgiyi vurguluyor. Kullanıcıya ek değer sağlamadan çok sayıda sayfa üretmek ölçekli içerik kötüye kullanımı kapsamına girebilir. Bu nedenle yapay zekâ taslağını yayımlamadan önce özgün deneyim, kaynak, editör kontrolü ve güncellik ekleyin; başlık, açıklama, yapılandırılmış veri ve görsel alternatif metinlerini de doğrulayın.
Yapay zekâ, web tasarımında alternatif üretme ve prototipleme süresini kısaltabilir. Kalıcı değer ise dar problem tanımı + gerçek tasarım sistemi + insan incelemesi + erişilebilirlik + güvenlik + kullanıcı testi birleşiminden gelir. Hızlanan üretimi kalite kapılarından muaf tutmayın; kararları aracın etkileyici demosuna değil, gerçek kullanıcı sonucuna dayandırın.
Bu hız, iyi bir web sitesi sonucunu kendiliğinden garanti etmiyor. Yapay zekâdan alınan çıktı; marka kuralları, gerçek kullanıcı ihtiyacı, erişilebilirlik, performans, güvenlik ve içerik doğruluğu açısından insan tarafından değerlendirilmediğinde yalnız daha hızlı üretilmiş bir sorun haline gelebilir.
Temel ilke' Alıntı:
Yapay Zekâ Web Tasarımında Nerede Değer Sağlar?
- Araştırmayı düzenleme: Görüşme notlarını konu başlıklarına ayırma, tekrar eden şikâyetleri gruplama ve araştırmacının kontrol edeceği ilk özet taslağını çıkarma.
- Ekran alternatifleri: Aynı içerik hiyerarşisi için farklı yerleşimler, mobil uyarlamalar veya boş durum örnekleri üretme.
- İçerik tasarımı: Buton, hata mesajı, form açıklaması ve yardım metni için bağlama uygun kısa seçenekler oluşturma.
- Prototipleme: Bir akışı yalnız statik ekran yerine tıklanabilir veya işlevsel taslakla daha erken sınama.
- Geliştirici devri: Bileşen yapısı ve durumlarını açıklama, örnek kod üretme ve tekrarlanan arayüz işlerini hızlandırma.
- Kalite desteği: Eksik durumları, tutarsız adlandırmaları veya olası erişilebilirlik sorunlarını inceleme listesine çıkarma.
Figma'nın güncel yardım belgelerinde Figma Make, mevcut tasarım ve içerikten işlevsel prototip veya web uygulaması üretmeye yardımcı olan “prompt-to-app” aracı olarak tanımlanıyor. Figma ayrıca metin düzenleme, görsel üretme/düzenleme, katman adlandırma ve tasarım içinde arama gibi farklı yapay zekâ işlevleri sunuyor. Özellik erişimi plan, koltuk türü ve kuruluş yöneticisinin ayarlarına göre değişebildiği için eski araç listelerini sabit kabul etmeyin.
Önce Araç Değil, Dar Bir Problem Seçin
“Siteyi yapay zekâlı yapalım” ölçülebilir bir hedef değildir. Bunun yerine tek bir darboğaz tanımlayın:
- Kullanıcılar fiyatlandırma paketleri arasındaki farkı anlamıyor.
- Mobil kayıt formunda hangi alanın hatalı olduğu fark edilmiyor.
- Destek ekibi aynı teslimat sorularını tekrar tekrar yanıtlıyor.
- Tasarım ekibi gerçek içerik olmadan boş şablonlar üzerinde çalışıyor.
Ardından yapay zekânın görevi ile insanın kararını ayırın. Örneğin araç beş hata mesajı önerebilir; ancak hukuk, marka tonu, erişilebilirlik ve gerçek ürün davranışı kontrolünü ekip yapar. Bu ayrım, yanlış bir çıktının doğrudan canlı siteye taşınmasını önler.
Tasarım Sistemi Bağlamını Verin
Genel bir komutla üretilen ekran çoğunlukla rastgele renkler, tutarsız boşluklar ve üründe bulunmayan bileşenlerle gelir. Araca mümkünse şu bağlamı sağlayın:
- Renk, tipografi, boşluk ve köşe değişkenleri
- Kullanılmasına izin verilen gerçek bileşenler ve durumları
- Mobil/masaüstü kırılım kuralları
- Gerçekçi örnek içerik ve en uzun metin senaryoları
- Marka dili, yasaklı ifadeler ve hata mesajı ilkeleri
- Klavye, odak sırası ve kontrast gibi erişilebilirlik beklentileri
Üretilen sonucu tasarım sistemine zorla benzetmek yerine, sistemde bulunmayan ihtiyacı da kaydedin. Belki yapay zekâ yanlış bir bileşen üretmiştir; belki de ürünün gerçekten yeni bir duruma ihtiyacı vardır. Son kararı bileşen sahibi ekip vermelidir.
Erişilebilirlik Kontrolünü Otomasyona Bırakmayın
Yapay zekâ bir görsel için alternatif metin önerebilir veya düşük kontrast şüphesini işaretleyebilir; fakat içeriğin amacını ve kullanıcı bağlamını her zaman doğru anlayamaz. W3C'nin güncel erişilebilirlik kaynaklarını temel alın ve en az şu kontrolleri insan gözetiminde yapın:
- Tüm işlevlere klavyeyle erişim ve görünür odak
- Başlık sırası, form etiketi ve hata ilişkilendirmeleri
- Metin ve arayüz bileşenlerinde yeterli kontrast
- Yakınlaştırmada ve dar ekranda içerik kaybı olmaması
- Ekran okuyucuyla anlamlı ad, rol ve durum bildirimi
- Hareket azaltma tercihi ve zaman sınırı kontrolleri
Otomatik tarama yararlı bir ilk filtredir; klavye, ekran okuyucu ve mümkünse engelli kullanıcılarla yapılan değerlendirme yerine geçmez.
Üretilen Kodda Performans ve Güvenliği Ölçün
İşlevsel görünen bir prototip, üretim kalitesinde kod anlamına gelmez. Gereksiz paketler, büyük istemci betikleri, yinelenen CSS, eksik hata durumları ve erişilemeyen kontroller canlıya çıkmadan önce incelenmelidir. Yapay zekâ ile üretilen arayüzü de normal kod gibi sürüm kontrolü, inceleme, test ve performans bütçesinden geçirin.
Siteye sohbet asistanı veya doğal dille çalışan bir özellik ekliyorsanız risk yalnız yanlış cevap değildir. OWASP, kötü niyetli girdilerin model talimatlarını değiştirmeye çalıştığı prompt injection saldırılarının veri sızıntısı veya izinsiz işlemlere yol açabileceğini açıklıyor.
Üretim öncesi sınırlar:
- Modelin erişebileceği veri ve işlemleri en az yetkiyle sınırlayın.
- Müşteri verisini ve gizli şirket bilgisini onaysız istemlere göndermeyin.
- Hesap, ödeme veya silme gibi etkili işlemlerde sunucu tarafı yetki kontrolü ve açık kullanıcı onayı kullanın.
- Yanıtları kayıt altına alın; ancak loglarda kişisel veri ve sır bırakmayın.
- Asistanın bilmediğini söyleyebileceği ve insana aktarabileceği bir yol oluşturun.
İki Uygulanabilir Örnek
Destek yanıtı yardımcısı: Asistanı açık web yerine onaylanmış yardım merkezi içeriğiyle sınırlandırın. Her yanıtta dayandığı sayfayı göstersin; hesabı değiştirmesin ve güven düzeyi düşük olduğunda destek ekibine yönlendirsin. Başarıyı yalnız sohbet sayısıyla değil, doğru çözülen talep ve yanlış yönlendirme oranıyla izleyin.
Kayıt akışı varyasyonları: Gerçek bileşenleri ve metin sınırlarını kullanarak iki veya üç ekran alternatifi üretin. Tasarımcı erişilebilirlik ve marka kontrolü yaptıktan sonra prototipi kullanıcılarla sınayın. Canlıya çıkacak varyasyonu yalnız estetik beğeniyle değil, görevi tamamlama ve hata oranıyla seçin.
Yapay Zekâ ile İçerik Üretirken
Google'ın güncel üretken yapay zekâ içerik rehberi; üretim yönteminden çok doğruluk, kalite ve ilgiyi vurguluyor. Kullanıcıya ek değer sağlamadan çok sayıda sayfa üretmek ölçekli içerik kötüye kullanımı kapsamına girebilir. Bu nedenle yapay zekâ taslağını yayımlamadan önce özgün deneyim, kaynak, editör kontrolü ve güncellik ekleyin; başlık, açıklama, yapılandırılmış veri ve görsel alternatif metinlerini de doğrulayın.
İlgili Konular
Resmî Kaynaklar
- Figma: Figma Make SSS
- Figma: Güncel yapay zekâ özellikleri
- W3C Web Accessibility Initiative
- OWASP: Prompt injection riski
- Google Search: Üretken yapay zekâ içeriği rehberi
Özetle
Yapay zekâ, web tasarımında alternatif üretme ve prototipleme süresini kısaltabilir. Kalıcı değer ise dar problem tanımı + gerçek tasarım sistemi + insan incelemesi + erişilebilirlik + güvenlik + kullanıcı testi birleşiminden gelir. Hızlanan üretimi kalite kapılarından muaf tutmayın; kararları aracın etkileyici demosuna değil, gerçek kullanıcı sonucuna dayandırın.
Dijital Dünyanıza Yön Veren Pusula
Ekli dosyalar
Son düzenleme:
