Kurumsal AI
Kurumsal AI projeleri neden pilot aşamasında kalıyor?
Bir AI pilotu birkaç haftada etkileyici sonuç verebilir. Aynı çalışmayı gerçek kullanıcıların, gerçek verinin ve gerçek sorumlulukların olduğu ortama taşıdığınızda tablo değişir. Çünkü pilot teknolojiye; ürün ise bütünüyle sisteme bakar.
Pilot çoğu zaman yanlış soruyu cevaplıyor
Pilotlarda genellikle “model bunu yapabiliyor mu?” sorusuna odaklanıyoruz. Oysa canlı kullanımda asıl sorular farklı: Çıktının sahibi kim? Hatalı yanıt nasıl fark edilecek? Kullanıcı hangi durumda sisteme güvenmemeli? Kaynak veri değiştiğinde ne olacak?
Teknolojinin çalışması gerekli; fakat tek başına ürün kararı vermek için yeterli değil. İyi bir pilot, yalnız kabiliyeti göstermek yerine bir sonraki kararın belirsizliğini azaltmalı.
Sahiplik sonradan eklenemez
Kurumsal AI sistemlerinde model bir yanıt üretir; fakat o yanıtın iş sonucundan model sorumlu değildir. Süreç sahibi, veri sahibi, teknik ekip ve operasyon ekibi arasındaki sorumluluk sınırları pilot aşamasında konuşulmadığında sistem canlıya yaklaştıkça yavaşlar.
Bu nedenle ürün tanımının içinde yalnız özellikler değil; onay, geri bildirim, izleme, itiraz ve gerektiğinde insan devri de bulunmalıdır.
Ölçüm, model kalitesinden daha geniştir
Bir demo için birkaç başarılı örnek ikna edici görünebilir. Ürün içinse kaliteyi sürekli ölçmek gerekir. Yanıt doğruluğu kadar gecikme, maliyet, kaynak gösterme, kullanıcı davranışı ve operasyonel hata oranı da ürünün parçasıdır.
Başarı ölçütü baştan tanımlanmadığında pilot başarılı ilan edilir; fakat neyin ölçekleneceği bilinmez.
Pilotun bitişi bir karar üretmeli
Her pilotun sonunda üç karardan biri açık olmalı: ölçekle, değiştir veya durdur. “Biraz daha deneyelim” kararı çoğu zaman teknik eksikten değil, ürün sorusunun başta net kurulmamış olmasından doğar.
Kurumsal AI projelerini pilot aşamasından çıkaran şey yalnız daha iyi model değildir. Net problem, görünür sahiplik, ölçülebilir başarı ve işletilebilir bir ürün modelidir.