monday.com ve LangSmith: Kodla Başlayan Yapay Zeka Değerlendirme Devrimi

Yapay zeka projelerinin çoğunu yapan ekipler, bir anda 'çalışıyor' dedikleri bir modelin, üretimde tamamen başarısız olduğunu fark eder. Bu durum, teknoloji dünyasında 'AI Winter' diye bilinen bir döngüye neden olur: umutla başlanır, hayal kırıklığıyla biter. Ama monday.com, bu döngüyü kırmak için bir şey çok daha derin yapmaya karar verdi: LangSmith ile birlikte, ilk günden itibaren kodla çalışan, test edilebilir, ölçülür ve sürekli iyileştirilebilir bir AI değerlendirme stratejisi kurdu. Bu sadece bir entegrasyon değil, bir felsefi devrim.

Kodla Başlayan Değerlendirme: Neden Bu Kadar Önemli?

Tradisyonel AI geliştirme süreçlerinde, model performansı genellikle son dakika testlerinde, manuel olarak ve belirsiz metriklerle ölçülür. 'Bu model iyi çalışıyor' demek, aslında 'bugün 87% doğruluk verdi' demektir. Ama bu sayı, bir hafta sonra ne olacak? Kullanıcılar farklı bir dil mi kullanıyor? Veri dağılımı değişti mi? Bu sorulara cevap vermek için, yalnızca bir metrik değil, bir sistem gerekir.

monday.com’un yeni stratejisi, bu soruları kodun içinde cevaplamayı hedefliyor. LangSmith, açık kaynaklı bir araçtır ve AI geliştiricilerin modellerini test etmek, karşılaştırmak ve izlemek için özel olarak tasarlandı. monday.com, bu aracı doğrudan kendi çalışma platformunun altyapısına entegre ederek, her yeni AI modülünün, her yeni otomasyonun, her yeni API çağrısının — hatta her bir kullanıcı etkileşiminin — doğruluğunu, tutarlılığını ve etkisini otomatik olarak ölçmeye başladı.

LangSmith: Kodun İçindeki Test Merkezi

LangSmith, yalnızca bir test aracı değil. Gerçekten bir 'AI operasyon merkezi'. Bu araç, geliştiricilerin yazdığı kodun içindeki her prompt, her yanıt, her hata ve her geri bildirimi kaydeder. Daha da önemlisi, bu verileri zaman içinde karşılaştırır. Örneğin: Bir müşteri hizmetleri chatbotu, 15 Nisan'da 'fatura sorunum' sorusuna 'Bunu çözmem için size bir form gönderiyorum' diye cevap veriyordu. 20 Nisan'da aynı soruya 'Sorununuzu çözmek için bir teknik ekibe yönlendiriyorum' dedi. Hangisi daha iyi? LangSmith, kullanıcı geri bildirimleri, çözüm süresi ve tekrarlanan sorulara dayanarak bu değişimi otomatik olarak skorlar ve geliştiricilere 'Bu değişiklik performansı %18 düşürdü' diye uyarır.

monday.com, bu sistemi kendi geliştirici araçları olan monday dev ile birleştirdi. Artık bir yazılımcı, bir AI modülünü kodda yazarken, aynı anda test senaryolarını da tanımlıyor. Değişiklik yapar, commit eder, CI/CD pipeline’ı çalışır ve LangSmith otomatik olarak modelin yeni sürümünün önceki sürüme göre ne kadar daha iyi veya daha kötü olduğunu raporlar. Bu, AI geliştirme sürecini, 'kod yazıp bırakma' modelinden, 'kod yazıp sürekli ölçme ve iyileştirme' modeline taşıyor.

Microsoft 365 ve Teams Entegrasyonu: Neden Bu Kadar Büyük?

monday.com’un Microsoft Marketplace’de 4.8/5 puan alması ve 15.000’den fazla değerlendirme toplaması, sadece bir ürün başarısı değil, bir ekosistem başarısı. Microsoft 365 Copilot ve Teams ile entegrasyonu, bu stratejinin gerçek dünyada ne kadar etkili olduğunu gösteriyor. Bir ekip, Teams’te bir meeting sonrası not alıyor. AI, bu notu özetliyor. Ama bu özet doğru mu? Hangi kararlar atlandı? Hangi eylemler unutuldu? LangSmith, bu özetin önceki özetlerle karşılaştırmasını yapar, kullanıcıların 'Bu özet eksik' dediği durumları kaydeder ve geliştiricilere 'Bu promptun 73%’i yanlış özet üretiyor' diye bildirir.

Bu, AI'nın sadece 'yardımcı' olmaktan çıkıp, 'sorumlu bir iş ortağı' haline gelmesi anlamına geliyor. Artık AI, bir 'süper asistan' değil, bir 'test edilebilir sistem bileşeni'. Ve bu, monday.com’un en büyük yeniliği: AI’yı bir sihirbazlık değil, bir mühendislik disiplini haline getirmek.

Ne Anlama Geliyor? Sadece bir Platform Değil, Bir Yeni Standart

Bu strateji, AI geliştirme dünyasında bir dönüm noktası. Diğer şirketler, AI'yi 'kullanıcı dostu arayüzlerle' pazarlıyor. monday.com ise, AI'nın 'güvenilirlik altyapısını' pazarlıyor. Bu, sadece teknik bir avantaj değil, bir pazarlama stratejisi. Müşteriler artık 'Bir AI aracına ihtiyacım var' demiyor. 'Bir AI aracına ihtiyacım var, ama test edilebilir, ölçülebilir ve güvenilir olsun' diyor.

İşte bu yüzden, bu strateji sadece monday.com için değil, tüm AI endüstrisi için kritik. Eğer bir şirket, AI'nın nasıl test edildiğini, nasıl iyileştirildiğini açıkça anlatamıyorsa, o zaman o AI, bir 'kazanç' değil, bir 'risk' olmaya devam edecek. monday.com, bu riski kodun içine gömdü. Ve bu, geleceğin AI platformlarının nasıl inşa edileceğini yeniden tanımlıyor.

Gerçekten Değişiyor Mu?

Evet. Çünkü artık, AI geliştirme, 'dene-bakalım' değil, 'ölç-bakalım' oluyor. Artık bir AI modeli, bir test dosyası olmadan dağıtılamıyor. Artık bir geliştirici, bir promptu yazarken, 'bu promptun doğruluk skoru ne?' diye düşünüyor. Bu, AI'nın doğasını değiştiren bir değişim. Kodun içine gömülen ölçüm, AI'yı insanla birlikte çalışabilecek bir sistem haline getiriyor. Ve bu, sadece monday.com’un başarısı değil, tüm teknoloji dünyasının geleceğidir.

Monday Motivasyonu için 'Bir hafta daha başlıyor' demek yerine, artık 'Bir AI testi daha başlatılıyor' demek daha doğru. Çünkü artık, her Pazartesi, sadece insanlar çalışmaya başlamıyor — sistemler de test edilmeye başlıyor.