Şirketler için Güvenli ve Güvenilir AI Ajanları için 3 Değerlendirme

Gartner’e göre, 30% of GenAI projeleri muhtemelen 2025 yılı sonunda proof-of-concept sonrasında terk edilecek. GenAI’nin erken benimsenmesi, çoğu şirketin veri altyapısı ve yönetim uygulamalarının etkili AI dağıtımı için hazır olmadığını gösterdi. GenAI ürünleştirme ilk dalgası önemli engellerle karşılaştı ve birçok kuruluş proof-of-concept aşamalarından anlamlı iş değerine ulaşmak için mücadele etti.

GenAI ürünleştirme ikinci dalgasına girerken, şirketler bu teknolojileri başarılı bir şekilde uygulamak için sadece bir LLM’yi verilerine bağlamanın yeterli olmadığını anlamaya başladılar. AI’nin potansiyelini açığa çıkarmak için üç temel dayanak gerekiyor: verilerin düzenlenmesi ve AI ile entegrasyon için hazırlanması; GenAI’nin getirdiği özel zorlukları ele almak için veri yönetim uygulamalarının yenilenmesi ve AI ajanlarının güvenli ve güvenilir bir şekilde kullanılması için doğal ve sezgisel bir şekilde dağıtılması. Bu dayanaklar birlikte, şirket ortamlarında güvenli ve etkili AI ajanları için güçlü bir temel oluşturur.

Verilerinizi AI için Doğru Şekilde Hazırlamak

Yapılandırılmış veri yapılandırılmış veri gözle görünür şekilde düzenlenmiş gibi görünse de, LLM’ler genellikle bu yapılandırılmış veriyi etkili bir şekilde anlamak ve çalışmak için mücadele eder. Bu, çoğu şirketin verisinin anlamlı bir şekilde etiketlenmediği için olur. Veriler genellikle “ID” gibi anlaşılmaz etiketlere sahiptir ve bu etiketin bir müşteri, ürün veya işlem için olup olmadığını açıkça belirtmez. Yapılandırılmış verilerle, ayrıca farklı veri noktaları arasındaki bağlam ve ilişkileri yakalamak da zordur, örneğin müşteri yolculuğundaki adımların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğu. Bilgisayarlı görü uygulamalarında görüntüleri anlamlı bir şekilde etkileşim için etiketlememiz gerektiği gibi, şirketler şimdi de verilerini anlamlı bir şekilde etiketlemek ve tüm sistemler boyunca ilişkileri belgelemek için karmaşık bir görev üstlenmelidir.

Ayrıca, veriler birçok farklı yerde dağılmıştır – geleneksel sunuculardan çeşitli bulut hizmetlerine ve farklı yazılım uygulamalarına. Bu sistemlerin yaması, AI çözümlerini uygulamaya çalışırken daha da problematik hale gelen kritik uyumluluk ve entegrasyon sorunlarına yol açar.

Temel bir başka zorluk, farklı sistemler ve departmanlar arasındaki iş tanımlarının tutarlı olmamasıdır. Örneğin, müşteri başarı takımları “upsell”ı bir şekilde tanımlarken, satış takımı onu başka bir şekilde tanımlayabilir. Bu sistemlere bir AI ajanı veya sohbet botu bağladığınızda ve sorular sorduğunuzda, farklı cevaplar alırsınız çünkü veri tanımları uyumlu değildir. Bu uyumsuzluk, güvenilir AI çözümlerini uygulamak için kritik bir engel oluşturur.

Kötü veri kalitesi, “çöp içe, çöp dışarı” senaryosuna yol açar ve AI araçları tüm şirkete dağıtıldığında bu durum daha da ciddi hale gelir. Yanlış veya dağınık veriler, sadece bir analizi etkilemez – tüm sistemi kullanan herkesin soruları ve etkileşimleri yoluyla yanlış bilgileri yayılır. AI sistemlerine gerçek iş kararları için güven oluşturmak için şirketlerin, AI uygulamalarının temiz, doğru ve uygun iş bağlamında anlaşılan verilere sahip olduğundan emin olmaları gerekir. Bu, şirketlerin veri varlıklarına karşı yaklaşımını değiştirmeyi gerektirir – kalite, tutarlılık ve anlamsal açıklık verinin kendisi kadar önemli hale gelir.

Yönetim Yaklaşımlarını Güçlendirmek

Veri yönetimi, son yıllarda şirketlerin主要 odak noktası olmuştur, principalmente analitikte kullanılan verilerin yönetilmesi ve korunması üzerine yoğunlaşmıştır. Şirketler, hassas bilgileri haritalamak, erişim standartlarına uymak, GDPR ve CCPA gibi yasalara uymak ve kişisel verileri tespit etmek için çaba sarf etmişlerdir. Bu girişimler, AI’ye hazır veri oluşturmak için önemlidir. Ancak şirketler, iş akışlarına GenAI ajanlarını tanıttıklarında, yönetim zorluğu sadece verinin kendisine değil, AI ile kullanıcıların etkileşim experienceına da uzanır.

Artık sadece temel veriyi değil, aynı zamanda kullanıcıların AI ajanlarıyla etkileşim sürecini de yönetmek zorundayız. Mevcut yasalar, zoals Avrupa Birliği’nin AI Yasası, ve daha birçok düzenleme, AI ajanlarının şeffaf, açıklanabilir ve izlenebilir cevaplar vermesini gerektirir. Kullanıcılar, “Dün kaç grip hastası alındı?” gibi bir soru sorduğunda ve sadece “50” gibi bir cevap aldıklarında, bu bilgiyi kritik kararlar için güvenle kullanamazlar. Verilerin nereden geldiğini, nasıl hesaplandığını veya “alındı” ve “dün” gibi terimlerin tanımlarını bilmediklerinde, AI’nın çıktısı güvenirliğini kaybeder.

Belgelerle etkileşimlerden farklı olarak, kullanıcılar cevapların nereden geldiğini ve doğruluğunu belge veya politikalar aracılığıyla doğrulayabildikleri halde, yapılandırılmış veriyle AI ajanları arasındaki etkileşimler thường bu düzeyde izlenebilirlik ve açıklanabilirlikten yoksundur. Bu sorunları çözmek için şirketler, sadece hassas verileri korumakla kalmayan, aynı zamanda AI etkileşim experienceını yönetilen ve güvenilir hale getiren yönetim önlemleri uygulamalıdır. Bu, yalnızca yetkili personelin belirli bilgilere erişebilmesi için güçlü erişim kontrolleri oluşturmayı, veri sahipliği ve sorumlulukları net bir şekilde tanımlamayı ve AI ajanlarının çıktıları için açıklamalar ve referanslar sağlamayı içerir. Yönetim uygulamalarını bu考虑lerle güncelleyerek, şirketler AI ajanlarının gücünü güvenli bir şekilde kullanabilir, aynı zamanda gelişen düzenlemelere uymaya devam edebilir ve kullanıcı güvenini koruyabilir.

Prompt Mühendisliğinin Ötesine Geçmek

Şirketler, veri erişilebilirliğini iyileştirmek amacıyla GenAI ajanlarını tanıttıklarında, prompt mühendisliği yeni bir teknik engel olarak ortaya çıkmıştır. İş kullanıcıları için uzmanlık gerektiren bir kariyer yolu olarak tanıtılsa da, prompt mühendisliği temelde veri analitiğinde karşılaştığımız aynı engelleri yeniden yaratmaktadır. Mükemmel prompt’lar oluşturmak, özel SQL sorguları yazmak veya paneller oluşturmak gibi teknik uzmanlık gerektirir ve çoğu iş kullanıcısının sahip olmadığı veya sahip olmaması gerektiği bir beceridir.

Şirketler, veri erişilebilirliğini iş kullanıcılarının veri sistemlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için eğitim vermeye, belgeler oluşturmaya ve uzman roller geliştirmeye çalıştılar. Ancak bu yaklaşım yanlıştır – kullanıcıları veri sistemlerine adapte etmeye çalışmak yerine, verilerin kullanıcıları anlamasını sağlamalıyız. Prompt mühendisliği, teknik aracılar oluşturmaya devam etme tehdidinde bulunmaktadır.

Gerçek veri demokrasisi, sistemlerin iş dili anlamasını gerektirir, kullanıcıların veri dili öğrenmesini değil. Yöneticiler müşteri tutma hakkında sorduğinde, teknik terminoloji veya prompt’lara ihtiyaç duymamalıdır. Sistemler niyeti anlamalı, farklı etiketler arasındaki ilgili verileri tanımlamalı ve bağlamsal cevaplar sağlamalıdır. Bu, iş kullanıcılarının kararlar üzerinde odaklanmasını sağlar, teknik sorular sormak için değil.

Sonuç

AI ajanları, şirketlerin nasıl çalıştığını ve kararlar aldığını önemli ölçüde değiştirecek, ancak bunları dağıtmadan önce ele alınması gereken benzersiz bir dizi zorluğu da getirecek. AI ile her hata, teknik olmayan kullanıcıların self-service erişimine sahip olduğu durumlarda daha da büyür, bu nedenle temelleri doğru şekilde oluşturmak kritik önem taşır.

Veri kalitesi, anlamsal uyum ve yönetim gibi temel zorlukları başarıyla ele alan ve prompt mühendisliğinin sınırlarının ötesine geçen şirketler, veri erişimi ve karar almayı güvenli bir şekilde demokratikleştirmek için konumlandırılacaktır. En iyi yaklaşım, işbirliği yapan bir ortam oluşturmaktan oluşur, bu da insan-insan ve makine-makine etkileşimlerini hizalar. Bu, AI tarafından yönlendirilen içgörülerin doğru, güvenli ve güvenilir olmasını sağlar ve şirket genelinde bir kültür oluşturur, bu kültür verileri yönetir, korur ve tam potansiyeline ulaşmasını sağlar.