Yapay zekâ gündemi o kadar yoğun ki birçok yönetici kendini “bir şey yapmalıyız” baskısı altında buluyor. Hazır sohbet araçlarını denemekle bir iş sürecine yapay zekâ yerleştirmek ise aynı şey değil. İlki bireysel verimlilik, ikincisi kurumsal bir proje: veri, sorumluluk, ölçüm ve bakım gerektiriyor. Bu yazı, kurumsal tarafta ilk adımın nasıl atılacağını üç başlıkta özetliyor.
Doğru problemi seçmek
İyi bir ilk proje, teknolojinin en etkileyici göründüğü yer değil, en çok tekrar eden ve en iyi ölçülebilen iştir. Uygun adayların ortak özellikleri şunlardır:
- Tekrar: Her gün benzer biçimde yapılan işler; belge sınıflandırma, destek taleplerini yönlendirme, metinden alan çıkarma, uzun raporları özetleme.
- Veri: Geçmişe dönük örneklerin elde olması; örnek yoksa model öğrenecek bir şey bulamaz.
- Ölçülebilir hata: Doğru ya da yanlış olduğu kısa sürede anlaşılan çıktılar.
- İnsan onayı: Son kararın bir çalışanda kalabildiği, hatanın geri alınabildiği işler.
Stratejik kararlar, sorumluluğun devredilemeyeceği işler ve müşteriyle doğrudan ve denetimsiz konuşan sistemler ilk proje için yanlış adaylardır. Seçimi yaparken işi fiilen yapan ekibin görüşü alınmalıdır; masadan bakınca basit görünen bir adım, sahada yazılı olmayan onlarca istisna barındırabilir.
Veri gerçeği
Projelerin çoğu modelde değil veride takılır. Veri genellikle birkaç sistemde dağınık, eksik ya da tutarsızdır; erişim yetkileri belirsizdir. Bu yüzden ilk haftalar veriye erişim, kalite ve etiketleme işine ayrılmalıdır. Verinin nerede işleneceği de erken bir karardır: bulutta mı, kurum içinde mi, hangi tedarikçinin altyapısında? Kişisel veri söz konusuysa KVKK yükümlülükleri, aydınlatma metinleri ve tedarikçi sözleşmeleri modelden önce netleşmelidir. Verinin kalitesi ölçülmeden model başarısı hakkında konuşmak anlamsızdır; eksik ve çelişen kayıtların oranı pilotun ilk çıktısı olmalıdır.
Pilot nasıl kurulur?
Pilot kısa süreli, tek süreçle sınırlı ve başarı ölçütü baştan yazılı olmalıdır: doğruluk, işlem süresi, insan müdahale oranı, maliyet. Mevcut durum aynı ölçütlerle ölçülmeden pilot başlatılmamalıdır; aksi hâlde sonuç “iyi görünüyor”dan öteye geçmez. Çıktıların bir çalışan tarafından onaylandığı bir aşama tasarımın parçası olmalı, modelin emin olmadığı durumlar bu aşamaya düşmelidir. Pilot ekibi küçük tutulmalı, ancak içinde iş birimi, yazılım ve veri sorumluluğu birlikte bulunmalıdır; yalnızca teknik ekiple kurulan pilotlar, çıktıyı kullanacak kişilerin güvenini kazanmakta zorlanır.
Ölçekleme
Pilot başarılı olduğunda hızla yaygınlaştırma isteği doğar; oysa önce pilotun kestirme yolları temizlenmelidir. Üretimde izleme gerekir: modelin zamanla sapıp sapmadığı, hata oranının değişip değişmediği, maliyetin öngörülen sınırda kalıp kalmadığı. Kullanıcıların düzeltmelerinin modele geri döndüğü bir geri bildirim döngüsü ve çıktıdan kimin sorumlu olduğunun yazılı olması, ölçeklemenin teknik olmayan ama vazgeçilmez parçalarıdır.
Kurumsal yazılım ve yapay zekâ alanında çalışan Ivmia, projeleri bu sırayla ele alıyor: önce ölçülebilir tek bir süreç, ardından insan onaylı pilot, sonucu ölçülmüş olanın genişletilmesi. Şirket, yapay zekâyı bağımsız bir ürün olarak değil, kurumun mevcut sistemleri ve iş akışlarıyla bütünleşen bir bileşen olarak konumlandırıyor. Ivmia Teknoloji‘nin yaklaşımı, vizyonu ve çalışma ilkeleri hakkında bilgi web sitesinin kurumsal sayfasında yer alıyor.
Yapay zekâya başlamanın en güvenli yolu, en büyük hayali değil en iyi ölçülebilen işi seçmektir. Veriyi dürüstçe değerlendiren, pilotu ölçütlerle kuran ve ölçeklemeyi izleme ve sorumlulukla birlikte düşünen kurumlar, teknolojiyi gündem baskısından çıkarıp işin kalıcı bir parçası hâline getirir.