İşletmenin yapay zekâya hazır olması, kullanılacak işin ve doğru sonucun tanımlanmasına bağlıdır. Önce tek bir görev seçin; onaylı bilgi kaynaklarını, erişim sınırlarını ve çıktıyı kimin kontrol edeceğini belirleyin. Doğru cevabın bilinmediği bir işi otomatikleştirmeden önce bilgi eksikliğini çözün.
Önce tek bir iş seçin
“Şirkete yapay zekâ ekleyelim” yerine tekrar eden bir işi tarif edin. Gelen talepleri ilgili ekibe ayırmak, onaylı dokümanlardan cevap taslağı hazırlamak veya toplantı notlarından takip edilecek işleri çıkarmak gibi bir başlangıç seçilebilir. İşin kim tarafından, hangi bilgiyle ve hangi sıklıkta yapıldığını yazın. Bugünkü sorun hız, tutarlılık, bilgiye erişim veya iş yükü olabilir; bunların hepsi aynı çözümü gerektirmez.
Önce daha basit bir düzenleme ihtimalini de değerlendirin. Eksik alanı olan bir formu düzeltmek veya net bir yönlendirme kuralı tanımlamak bazen yeterlidir. Yapay zekânın gerekli olduğu noktayı açıklayabiliyorsanız kapsam da netleşir. İlk proje için değerlendirilebilir çıktısı olan, sorumlusu belirli ve işletmenin sonucunu kontrol edebildiği bir iş seçin.
Bilgi kaynaklarını hazırlayın
Bir bilgi asistanı için dosyaların bir klasörde bulunması yeterli hazırlık değildir. Belgelerin güncel olup olmadığını, birbiriyle çelişip çelişmediğini ve kim tarafından onaylandığını inceleyin. Fiyat, ürün özelliği ve çalışma koşulu gibi değişen bilgilerde kaynak ve güncelleme sorumluluğu özellikle önem taşır. Doğru cevabın işletme içinde bile bulunamadığı bir soruyu sisteme devretmek belirsizliği ortadan kaldırmaz.
Hangi bilgilerin kullanılabileceğini ve hangi kişilerin hangi bilgiye erişebileceğini yazın. Müşteri verileri, şirket içi belgeler ve kamuya açık içerikler aynı kullanım sınırına sahip olmayabilir. Seçilecek sağlayıcının veriyi nasıl işleyeceği, erişim ve saklama ayarları sözleşme ve ürün belgeleri üzerinden ilgili sorumlularla değerlendirilmelidir. Bu hazırlık, araca veri aktarıldıktan sonra değil önce yapılmalıdır.
AI ne yapabilir, insan neyi onaylar?
Bir cevap taslağı hazırlamak ile o cevabı müşteriye göndermek farklı yetkilerdir. Talebi sınıflandırmak ile müşteriye fiyat vermek de aynı sorumlulukta değildir. İlk kapsamda sistemin ne önerebileceğini, hangi işlemi yapabileceğini ve hangi durumda bir kişiye devredeceğini belirleyin. Her adımda onay istemek işi yavaşlatabilir; onayı gerçekten sonuç doğuran kararlara yerleştirin.
NIST'in AI Risk Management Framework kaynağı, yapay zekâ ürün ve sistemlerinin geliştirilmesi, kullanımı ve değerlendirilmesinde güvenilirliği ele alan gönüllü bir çerçevedir. Bu yazıdaki kontrol tablosu ise ilk iş projesi için hazırlanmış pratik bir karar yardımcısıdır; bir sertifikasyon veya uyumluluk değerlendirmesi değildir.
Operasyon sorumlusu kadar teknik sorumlu da belli olsun. Yanlış bir çıktı görüldüğünde kim inceleyecek, bilgi kaynağını kim düzeltecek ve iş gerekirse hangi mevcut yöntemle devam edecek? Bu cevaplar yoksa proje bir gösterim olarak çalışabilir fakat günlük işte sahipsiz kalabilir.
Pilottan önce hazırlık kontrolü
Aşağıdaki tabloyu seçtiğiniz tek iş için doldurun. Her satırın karşısına bir kanıt veya açık eksik yazın: örnek girdi, onaylı belge, görev sahibi veya değerlendirme listesi gibi. Bir alandaki eksikliği başka bir alandaki yüksek puanla kapatmayın. Örneğin iyi bir demo, belirsiz veri kullanımını veya sahipsiz bir iş akışını telafi etmez.
Hazırlık çalışması sonunda üç karar mümkündür: dar kapsamlı pilota başlamak, önce belirli eksikleri tamamlamak veya mevcut iş için başka bir çözüm seçmek. Erteleme kararının da koşulu olsun. Hangi belge veya sorumluluk tamamlandığında konu yeniden değerlendirilecek? Böylece hazırlık kontrolü süresiz beklemeye değil, uygulanabilir bir sonraki adıma dönüşür.
| Kontrol | Pilot için gereken kanıt | Eksikse yapılacak iş |
|---|---|---|
| İşin amacı | Sınırları belirli görev ve bugünkü sorun | Süreç ve kullanıcı görüşmesi yapın. |
| Bilgi hazırlığı | Onaylı kaynaklar ve güncelleme sahibi | Kaynakları ayıklayıp çelişkileri giderin. |
| Yetki ve sorumluluk | Yapılabilecek işlem, onay ve devretme kuralı | İş ve teknik sahiplerini atayın. |
| Değerlendirme | Gerçek işi temsil eden örnekler ve kabul ölçütü | Test örnekleri ve hata sınıfları hazırlayın. |
| İşletme devamlılığı | İzleme, düzeltme ve mevcut yönteme dönüş planı | Günlük kullanım sorumluluğunu tanımlayın. |
Pilot için gerçekçi test soruları
Temsili pilot: Asistanın onaylı destek belgelerinden müşteriye cevap taslağı hazırladığını düşünün. Test dosyasına yalnızca kolay sorular koymayın. Güncel bir bilgi sorusu, eski belgede farklı cevap bulunan bir soru, eksik bilgiyle gelen talep ve kaynakta cevabı olmayan bir soru hazırlayın.
Her örnek için kabul edilecek cevabı ve kaynağı önceden yazın. Botun doğru bilgiye ulaşması kadar, bilgi yokken bunu söylemesi ve gerekli durumda insana aktarması da testin parçasıdır. Taslaklar ilk aşamada ekip kontrolünden geçebilir.
| Test sorusu | Beklenen davranış | Hazır değilse |
|---|---|---|
| Bilgi onaylı belgede var | Doğru bilgiyi ve ilgili kaynağı kullanır. | Kaynak seçimini inceleyin. |
| İki belgede farklı bilgi var | Güncel belgeyi ayırt eder veya çelişkiyi bildirir. | Eski sürümleri ayıklayın. |
| Gerekli bilgi eksik | Tamamlayıcı soru sorar. | Giriş ve soru akışını düzeltin. |
| Cevap kaynakta yok | Bilmediğini belirtir ve uygun kişiye aktarır. | Kapsam dışı davranışı düzeltin. |
Hızı değil, toplam işi karşılaştırın
Bir görevin ilk taslağı daha hızlı çıkabilir; fakat düzeltme ve kontrol süresi arttığında toplam kazanç farklı olur. Değerlendirmeye işi yapan kişinin süresini, sonucun kullanılabilirliğini ve tekrar iş yapma ihtiyacını birlikte dahil edin. Kullanım maliyeti kadar bilgi güncelleme, izleme ve destek işini de planlayın.
Pilot sonunda devam, daraltma, yeniden çalışma veya durdurma kararı verin. Karar için başlangıçtaki sorunla aynı ölçütleri kullanın. Başarılı bir pilotun sonraki adımı tüm şirkete yayılmak zorunda değildir; farklı belge grubuna veya tek bir ekibe genişlemek daha değerlendirilebilir olabilir. Büyüyen kapsamla birlikte veri, yetki ve sorumluluk kararlarını da yeniden ele alın.
- İşin bugünkü hali ve iyileştirme hedefi yazılı mı?
- Kaynakların sahibi, güncelleme biçimi ve kullanım sınırı belli mi?
- Kapsam dışı durumda devralacak kişi var mı?
- Çıktıyı sınayacak gerçekçi örnekler hazır mı?
- Kontrol, bakım ve destek dahil toplam iş yükü ölçülebiliyor mu?