Yapay Zeka

Yapay zekâ projeleri çoğu zaman “model seçimi” üzerinden konuşulur; ancak gerçek başarı, doğru problem seçimiyle başlar. Kurum içinde yapay zekâdan fayda sağlamak isteyen ekipler önce şu soruyu sormalıdır: Bu süreçte karar verme yükünü azaltan veya maliyeti düşüren bir otomasyon ihtiyacı var mı? Örneğin çağrı merkezi sınıflandırma, anomali tespiti, talep tahmini, sahtecilik analizi veya doküman sınıflandırma gibi konular genellikle iyi adaydır. Buna karşılık az veri olan, ölçümü zor veya süreç sahipliği belirsiz alanlarda yapay zekâ projesi çok hızlı tıkanır.

Problem seçimi kadar kritik diğer konu veri hazırlığıdır. Kurumların elinde veri var gibi görünse de veri çoğu zaman dağınık, eksik veya tutarsızdır. Veri kalitesi iyi değilse en iyi model bile zayıf sonuç verir. Bu nedenle projenin ilk fazında veri envanteri çıkarılmalı, veri kaynakları belirlenmeli, eksik alanlar tespit edilmeli ve veri standartları tanımlanmalıdır. Ayrıca veri üzerinde yapılacak işlemler KVKK ve güvenlik politikalarıyla uyumlu olmalıdır. Kişisel veri işleme gerekiyorsa açıkça kapsam ve amaç tanımlanmalıdır.

İyi bir yapay zekâ projesi, MVP yaklaşımıyla yönetilir. Büyük bir sistemi tek seferde kurmak yerine küçük bir doğrulama modeli ile başlanır. Bu model; temel bir metrikle (örneğin doğruluk, hata oranı, zaman kazancı) ölçülür. Model hedefi netse iyileştirme adımları planlanır: daha iyi veri, daha iyi özellikler, daha iyi süreç entegrasyonu. Örneğin bir talep sınıflandırma modelinde ilk hedef doğru kategori önerisi olabilir; ikinci adım otomatik yanıt taslağı üretimi olabilir.

Kurum içinde bir yapay zekâ projesinin sürdürülebilirliği için sahiplik çok önemlidir. Veri sahibi birim, teknik ekip ve karar vericiler aynı hedefe hizalanmalıdır. FEBO, problem seçimi, veri hazırlığı, model tasarımı ve süreç entegrasyonunu birlikte ele alarak yapay zekâ projelerinin ölçülebilir fayda üretmesini hedefler.

Etiketler: