0
🖼️ Resim
"Microsoft'ta kıdemli UX araştırmacısıyım: Teknoloji geçmişim olmadan yapay zekaya nasıl adım attım ve öğrendiğim üç ders."
PRIYANKA KUVALEKAR, Microsoft Teams Calling ve yapay zeka deneyimleri üzerine kullanıcı deneyimi araştırmalarını yönetiyor. Mimarlıktan yapay zekaya geçiş yaptı. Bu süreçte UX tasarımı eğitimi aldı ve büyük teknoloji şirketlerinde çalıştı. Araştırmaları, yapay zeka değerlendirmesi, erişilebilirliği ve kullanıcı deneyiminin teknolojiyle nasıl birleştiğine odaklanıyor.
Görünen o ki, 2025 yılında Microsoft'a başvurmuş ve orada kıdemli UX araştırmacısı olarak göreve başlamış. Hindistan'da eğitimini tamamlayan Kuvalekar, beş yıl mimarlık eğitimi aldı. Mezun olduktan sonra kariyer planlarını yapmaya başladı. Mimarlık mı, dijital alan mı? Sonunda dijital dünyayı tercih etti. Üç aylık bir kullanıcı deneyimi kursuna kaydoldu ve sonrasında yüksek lisans programına yöneldi.
2018'in Ocak ayında Philadelphia'ya taşınarak yüksek lisans eğitimine başladı. İlk sektörel deneyimini Korn Ferry’de stajyer UX araştırmacısı olarak kazandı. Bir yıl süren stajın ardından tam zamanlı bir işe geçti. 2021 yılına geldiğimizde, Cisco’da UX araştırma lideri olarak yeni bir adım attı ve bu pozisyonda üç buçuk yıl geçirdi.
Anlaşılan, yapay zekaya duyduğu ilgi, Cisco'daki projelerle başladı. Webex toplantıları ve mesajlaşmalarına yönelik bazı yapay zeka özellikleri üstünde çalışmalar yürüttü. AI deneyimiyle ilgili yeterli bilgiye sahip olmanın ne kadar hayati olduğunu fark etti ve çeşitli sertifika programlarına katıldı. Yapay zeka eğitimleri alarak, kullanıcı deneyimi için değerlendirilecek sistemlerin geliştirilmesine büyük katkı sağladı.
Kuvalekar, yapay zeka ile ilgili en hayati üç dersi de paylaşıyor. İlk olarak, yapay zekanın sürekli değerlendirme gerektirdiğini vurguladı. AI sistemlerinin kullanıcı deneyiminden gelen geri bildirimlerle sürekli olarak revize edilmesi şarttır. İkincisi, yapay zekanın bazı engelleri kaldırabileceği gibi yeni engeller de yaratabileceği. Erişilebilirlik açısından düşünülmediğinde, bu sistemlerin eşitlik sağlaması pek mümkün olmuyor. Son olarak, AI hakkında yeterince bilgi sahibi olmanın her alanda etki yaratmak için yeterli olduğu ifade etti.
Teknolojik bir arka plan olmadan bile yapay zeka alanına girmek mümkün. Kuvalekar, kullanıcı deneyimi ve ürün yöneticiliği perspektifinden bakarak AI ile kalitenin nasıl tanımlanabileceğini araştırmayı öneriyor. Projelerde staj yapmak ya da gönüllü olarak AI uygulamalarını deneyimlemek, yeni fırsatlar sunuyor. Özellikle, kullanıcı odaklı sorular sormak ve bunların yanıtlarını keşfetmek, araştırmacılara ciddi katkılar verebilir.
Kendi tecrübelerinden hareketle yapay zeka ile kullanıcı etkileşimi arasında güçlü bir köprü inşa edilebileceğini vurgulayan Priyanka Kuvalekar, #yapayzeka, #kullanıcıdeneyimi ve #erişilebilirlik gibi kelimelerin bu alandaki çalışmaların önemini gözler önüne serdiğini belirtiyor.
