İşletmede Yapay Zekâ: Hangi İşten Başlamalı?
Yapay zekâ projelerinin çoğu, çözdüğü sorun tanımlanmadan başladığı için sonuçsuz kalıyor.
Görsel: Pixabay · Pixabay Lisansı
Yanlış başlangıç
"Yapay zekâ kullanalım" bir hedef değildir. Bu cümleyle başlayan projeler, çözülecek sorun bulmaya çalışırken tükenir.
Doğru başlangıç, halihazırda acı veren bir işi tanımlamaktır.
İyi aday işlerin ortak özellikleri
Çok tekrar eden, metin ağırlıklı ve tam doğruluk gerektirmeyen işler.
Sınıflandırma, özetleme, taslak üretme ve arama bu kategoriye girer.
Yüzde doksan doğrulukla faydalı olan işler iyi adaydır; yüzde yüz gerektirenler değildir.
Somut örnekler
Gelen destek taleplerinin konuya göre sınıflandırılması ve doğru ekibe yönlendirilmesi.
Uzun belgelerden özet çıkarılması ve anahtar bilgilerin ayıklanması.
Ürün açıklamalarının taslak olarak üretilmesi ve çok dilli sürümlerinin hazırlanması.
Şirket içi dokümanlar üzerinde doğal dille arama yapılması.
Kötü adaylar
Finansal hesaplama. Model hesap yapmaz, hesap yapar gibi görünür. Bu işler deterministik kodla yapılmalıdır.
Hukuki ve tıbbi karar. Sorumluluk taşıyan kararlar insana ait olmalıdır.
Kesin doğruluk gerektiren veri dönüşümleri.
Getiri hesabı
İşin süresini, sıklığını ve kaç kişi tarafından yapıldığını ölçün.
Model kullanımının maliyetini hesaplayın: istek başına ücret, beklenen hacim.
Yüzde yüz otomasyon beklemeyin. İnsanın kontrol ettiği yarı otomatik akışlar bile önemli tasarruf sağlar.
Pilot kurun
Küçük ve ölçülebilir bir alanla başlayın. Tüm şirkete yaygınlaştırmadan önce gerçek veriyle sonuç görün.
Pilotun başarı ölçüsünü baştan tanımlayın. "Faydalı oldu mu" sorusunun cevabı ölçüye dayanmalıdır.
Sağlayıcı riski
Model sağlayıcıları değişir; modeller emekliye ayrılır. Buna hazırlıklı olun.
Kendi projelerimizde kullandığımız bazı modellerin aniden erişilemez hale geldiğini yaşadık. Bu nedenle uygulamayı tek modele bağlamamak, merkezi bir yapılandırma ve alternatif model zinciri kurmak önemli.
Ücretsiz servisler deneme için uygundur ancak üretim için yeterli hız ve süreklilik sunmayabilir; ölçtüğümüz bazı ücretsiz uçlarda yanıt süreleri dakikalara çıkıyor ve istekler zaman aşımına uğruyordu.
Veri gizliliği
Hangi verinin model sağlayıcısına gideceğini belirleyin. Kişisel veri ve ticari sır gönderilmemelidir.
Gerekirse veriyi maskeleyin. Bu kararı baştan vermek, sonradan düzeltmekten kolaydır.
Pilot projeyi doğru kurmak
Pilotun başarı ölçüsü baştan yazılmalıdır: hangi sayı, ne kadar iyileşirse başarılı sayacağız?
Süreyi sınırlayın; altı haftayı aşan pilotlar, karar vermeden süregiden projelere dönüşür.
Mevcut yöntemle karşılaştırma yapın. Yapay zekâ çözümü, basit bir kural tabanlı çözümden daha iyi sonuç vermiyorsa gerek yoktur.
Ekip içi yetkinlik
Dışarıdan alınan çözümler bile içeride bir sahip gerektirir.
Bu kişi teknik uzman olmak zorunda değildir; süreci bilen ve çıktıyı değerlendirebilen biri yeterlidir.
Çıktı kalitesini düzenli örnekleme ile ölçmesi gerekir. Kalite sessizce bozulur ve yalnız düzenli kontrol bunu yakalar.
Çalışanlara temel kullanım eğitimi vermek, denetimsiz ve riskli kullanımı büyük ölçüde azaltır.
Sık sorulanlar
Yapay zekâ projesi ne kadar sürede sonuç verir?
Dar kapsamlı bir pilot genellikle haftalar içinde ölçülebilir sonuç üretir. Kurumsal çapta yaygınlaştırma ise süreç değişikliği gerektirdiği için aylar alır.
Kendi modelimizi eğitmeli miyiz?
Çoğu işletme için gerekmez. Hazır modelleri kendi verinizle besleyerek kullanmak, model eğitmekten çok daha hızlı ve ucuzdur. Model eğitimi ancak çok özel alanlarda ve büyük veriyle anlamlı olur.
Yapay zekâ yatırımının geri dönüşü nasıl hesaplanır?
Otomatikleşen işin kişi-saat maliyetinden, model kullanım ücreti ve kontrol süresinin maliyetini çıkarın. Hata azalmasının getirisini de eklemek gerekir; bazı süreçlerde asıl kazanç buradadır.
