Yapay zeka sistemleri için bağlam oluşturma konusu son dönemde büyük önem kazandı. Tüketici yazılımlarında, arama odaklı birçok girişim ortaya çıktı. Doküman yönetimi ve toplantı takibi de bu alanda yer alıyor. Tüm bu araçlar, dijital yaşamımızdaki bağlamı yakalamayı amaçlıyor. Diğer araçlarla bağlantılar kurmak da hedefler arasında. Kullanıcılar, tüm verileri sorgulayarak bilgiye ulaşabiliyor. Bazı uygulamalar daha da ileri gitti. Rewind ve Microsoft Recall buna iyi bir örnek. Bu uygulamalar, ekranınızdaki her şeyi kaydediyor. Böylece, hatırlamanıza yardımcı oluyorlar.
Yeni bir girişim olan Littlebird de benzer bir hedefle yola çıktı. Ancak farklı bir yaklaşım sergiliyor. Rewind gibi uygulamalar ekran görüntüleri saklıyor. Ya da görsel veriler topluyorlar. Littlebird ise ekranı ‘okuyor’. Ardından bağlamı metin formatında depoluyor. Bu, önemli bir fark yaratıyor. Yeni nesil bir yapay zeka aracı olarak dikkat çekiyor.
Littlebird’ün Yenilikçi Yaklaşımı ve Çalışma Prensibi
Ürünün temel fikri oldukça basit. Uygulama, ekranınızı sürekli okuyor. Bu sayede, üretkenlik için ek bağlama ihtiyaç duymuyorsunuz. Şirket, birçok yapay zeka aracının dikkat dağıttığını düşünüyor. Littlebird ise arka planda çalışmayı tercih ediyor. Yalnızca ihtiyaç duyduğunuzda karşınıza çıkıyor. Bu, kullanıcı deneyimini iyileştiriyor.
Uygulamayı bilgisayarınıza kurduğunuzda, ayarlamalar yapabilirsiniz. Hangi uygulamaların göz ardı edileceğini belirleyebilirsiniz. Böylece, istenmeyen bağlamlar yakalanmıyor. Şirket, şifre yöneticilerini otomatik olarak yoksaydığını belirtiyor. Web formlarındaki hassas alanlar da korunuyor. Şifreler ve kredi kartı bilgileri buna dahil. İsterseniz Gmail, Google Takvim gibi uygulamaları da bağlayabilirsiniz. Apple Takvim ve Anımsatıcılar da entegre edilebilir.
Uygulama, verileriniz hakkında sorular sormanıza olanak tanıyor. Başlamak için hazır oluşturulmuş istemler sunuluyor. Örneğin, “Bugün neler yaptım?” gibi sorular var. “Bana göre hangi e-postalar önemli?” de seçenekler arasında. Birkaç günlük kullanımda, bu istemlerin kişiselleştiğini fark ediliyor. Zamanla daha ilgili hale geliyorlar.
Toplantı Yönetimi ve Akıllı Rutinler
Littlebird, Granola benzeri bir not alma aracına sahip. Bu araç, sistem sesini kullanıyor. Arka planda çalışarak toplantı deşifrelerini yakalıyor. Ardından notlar oluşturuyor. Eylem öğeleri de bu notlara ekleniyor. Detaylı toplantı görünümünü açtığınızda bir seçenek bulunuyor. “Toplantıya Hazırlan” adı verilen bu özellik önemli. Geçmiş toplantıların bağlamını kullanıyor. E-postalar ve şirket geçmişi de değerlendiriliyor. Böylece toplantı hakkında daha fazla bilgi sağlıyor. Özellik, Reddit gibi kaynaklardan da bilgi çekiyor. Kullanıcıların belirli bir ürün veya şirket hakkındaki düşüncelerini paylaşıyor.
“Rutinler” adı verilen başka bir araç da var. Bu araç, Littlebird için detaylı istemler sunuyor. Belirli aralıklarla çalışacak şekilde ayarlanabiliyor. Günlük, haftalık veya aylık rutinler oluşturulabiliyor. Şirket, hazır kullanıma uygun bazı rutinler listeliyor. Günlük brifing, haftalık aktivite özeti bunlar arasında. Dünün çalışma özeti de hazır rutinlerden biri. Kullanıcılar kendi rutinlerini de oluşturabilirler. Özel talimatlarla kişiselleştirme mümkün.
Littlebird’ün Kurucuları ve Vizyonu
Littlebird, 2024 yılında kuruldu. Alap Shah, Naman Shah ve Alexander Green tarafından hayata geçirildi. Kardeşler Alap ve Naman, Sentieo’yu da kurmuşlardı. Sentieo, kurumsal yatırımcılar için bir platformdu. Daha sonra AlphaSense’e satıldı. Ayrıca Thistle adında sağlıklı bir gıda şirketi de kurmuşlardı. Alap, yapay zeka ajanlarının ekonomiyi nasıl etkileyebileceğine dair Citrini makalesinin de yazarlarındandı. Bu makale, birçok teknoloji hissesinin düşüşüne neden olmuştu. Green ise donanım, yazılım ve yapay zeka alanlarında çeşitli şirketler kurdu.
Green, bir görüşmede şunları belirtti: “Alap’ın ortaya attığı ilginç bir problemle başladık. Yapay zeka, kullanıcıların verileriyle ilgili olacak. Modeller sizin hakkınızda hiçbir şey bilmiyor. Bu da onların faydasını sınırlıyor. Yapay zeka ile değişebilecek çeşitli kullanıcı arayüzü ve işletim sistemi paradigmalarını düşünüyorduk. Bu süreç, Littlebird projesini başlattı.”
Green, Rewind’ın Littlebird‘ün hedeflediği şeye yakın olduğunu da belirtti. Ancak Rewind ekran görüntülerini kullanıyordu. Bu da iyi bir arama deneyimi sunmuyordu. Green, girişimin henüz başlangıç aşamasında olduğunu söyledi. Çözülmesi gereken birçok sorun var. Büyük dil modellerinin (LLM) kullanıcılar hakkındaki farklı bağlamları anlaması bunlardan biri.
Güvenlik, Gizlilik ve Gelecek
Littlebird ile kullanıcılar verilerini istedikleri zaman kaldırabilirler. Veriler, bulutta şifreli olarak saklanıyor. Green, verilerin bulutta saklanmasının nedenini açıkladı. Farklı yapay zeka iş akışları için güçlü modeller çalıştırmak istediklerini belirtti. Bu, yerel olarak mümkün değil.
Green ayrıca şunları ekledi: “Görsel bilgi depolamıyoruz. Sadece metin saklıyoruz. Bu, verileri çok daha hafif hale getiriyor. Recall ve Rewind’ın zorlandığı bir diğer neden de buydu. Ekran görüntüsü almak çok daha fazla veri gerektiriyor. Ayrıca bunun daha invaziv olduğunu düşünüyorum.”
Littlebird uygulamasını indirmek ve kullanmak ücretsiz. Ancak daha fazla kullanım limiti için ücretli planlar sunuluyor. Görüntü oluşturma gibi özelliklere erişmek için ödeme yapılıyor. Planlar aylık 20 dolardan başlıyor.
Girişim, 11 milyon dolarlık yatırım aldı. Yatırım turuna Lotus Studio liderlik etti. Lenny Rachitsky, Scott Belsky ve Gokul Rajaram da katıldı. Justin Rosenstein, Shawn Wang ve Russ Heddleston da yatırımcılar arasında.
Yatırımcıların çoğu, ürünün düzenli kullanıcıları. Google ve Facebook’ta reklam ürünleri üzerinde çalışmış Rajaram, ürünü beğendiğini belirtti. Kendi çalışmalarını hatırlama, geri çağırma ve açıklama sürtünmesini ortadan kaldırdığını söyledi. DocSend kurucu ortağı ve CEO’su Heddleston da bir örnek verdi. Şirketin pazarlama sitesini bu araçla yeniden yazdığını anlattı. Toplantı, e-posta ve Notion gibi kaynaklardan bağlam kullandığını belirtti.
Kendi haber bültenini ve podcast’ini yöneten Rachitsky de yorum yaptı. Yapay zekanın sahip olduğu bağlam kadar iyi olduğunu vurguladı. Günün önemli detaylarını kaçırdığını söyledi. Araca, üretkenlik iş akışlarını iyileştirmek için sorular sorduğunu belirtti. Daha mutlu olmak için de kullanıyormuş. Uzun vadeli başarı için uygulamanın önemli bir kullanım durumu bulması gerektiğini ekledi. Rachitsky’nin bu konudaki düşünceleri, ürünün geleceği açısından büyük önem taşıyor.
Yapay zeka teknolojileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için Dijital Pazarlama ve SEO Uzmanlığı Platformunu ziyaret edebilirsiniz.
“Sanırım her şey, o vazgeçilmez kullanım durumunu bulmakla ilgili” dedi. “Şu anda bu ürünün başarısı için önemli olan tek şey bu. Birçok kişinin bunu zaten kendi için bulduğunu biliyorum. Ekip, bu kullanım durumları ortaya çıktıkça bu deneyimlere odaklanıyor.”
Rachitsky ayrıca şunları ekledi: “Podcast’imde birçok yapay zeka ürünü geliştiricisi ağırladım. En tutarlı tema, ürününüzü piyasaya sürene kadar insanların onu nasıl kullanacağını bilememenizdir. Strateji, erken ürünleri piyasaya sürmek. İnsanların nasıl kullandığını görmek ve bu kullanım durumlarına odaklanmaktır. Tamamen çözülmüş bir şey beklemek yerine bu yol daha etkili.”
Daha fazla güncel Yapay Zeka haberleri için sitemizi ziyaret edebilirsiniz.
