Yapay Zeka Kötü Toprağı Düzeltemez: Şirketlerin Yapay Zeka Dağıtımını Başarılı Hale Getirmek İçin İç Ekosistemlerini Nasıl Hazırlayabileceği

İş liderlerinin genellikle sadece kâra odaklandıkları şeklinde bir klişe olmasına rağmen, yakın tarihli bir çalışmanın gösterdiği üzere, şirketlerin %80’den fazlası, yapay zeka harcamalarının getirdiği getirileri (ROI) takip etmemektedir. Buna karşılık, ROI’yi takip edenler, bunun beklentileri karşılamadığını keşfediyorlar, çünkü küresel CEO’ların sadece dörtte biri, yapay zeka yatırımlarının ROI beklentilerini karşıladığını rapor etmektedir.

Ama atasözü gibi, “kötü bir marangoz aletlerini suçlar” – yani, birçok durumda ROI beklentileri karşılamıyor çünkü yapay zeka dağıtımları başarısızlığa mahkûm edilmiştir. Bir işyerini bir bahçe olarak ele alırsak, üretkenlik ve kârların büyümesi için, yapay zeka gibi bir aracı dağıtmadan önce certain adımların atılması gerekmektedir ki en büyük ölçülebilir etkiye sahip olsun.

1. Adım: İnsanların Nerede Temel Olduğunu Belirleme

Belki de LLM ürünlerinin pazarlamasındaki yeteneklerin abartılması nedeniyle, yapay zekanın bir tak ve çalıştır işi olduğu şeklinde bir yanlış anlama vardır. Gerçekte, en iyi yapay zeka dağıtımları, insan denetiminin nerede vazgeçilmez olduğunu belirleyerek başlar.

Örneğin, bir hukuk hizmetleri firması ile çalışırken, benim ve ekibim, büyük hacimli yasal belgeleri işleyebilen bir yapay zeka sistemi uygulamakla görevlendirıldık – bunları sınıflandırma, önemli gerçekleri çıkarma ve dosyaları tutma, redaksiyona tabi tutma veya silme kararı verme.

Yapay zeka, belgelerin ilgili olduğunu taramak, hassas verileri etiketlemek ve cevapları özetlemek gibi ağır işleri üstlenirken, sonuçlar daha sonra yasal kararları onaylayabilen ve sınıflandırmaları gerekli olduğunda geçersiz kılabilen insan avukatlara iletildi.

Bu, firmayı potansiyel risklerden korumaya yardımcı olmakla kalmadı, aynı zamanda otomasyon maliyetini denetim maliyetinden ayırarak, gelecekte daha temiz ROI denetimleri için de yol açtı.

2. Adım: Yapay Zekanın İnsanlarınızı En İyi Şekilde Nasıl Tamamlayabileceğini Belirleme

Yapay zeka üzerindeki ROI’yi en üst düzeye çıkarmak için, organizasyonunuzun nerede en iyi şekilde hizmet edebileceğini seçici olmanız gerekir. En uygun süreçler, tekrarlayan veya kural tabanlı görevleri içerir (örneğin, temel müşteri hizmetleri triajı veya fatura kodlaması), bilgi yoğun aramalar gibi sözleşme hükümleri ve hata eğilimli veri girişi gibi diğerleri.

Ardından, yapay zeka modellerinin iş akışını bozmadan tamamlamak için stratejik olarak yapılandırılması eşit derecede önemlidir. Bunu yapmak için, iş akışlarınızı görevlere ayırın ve sonra bu görevleri üç işlem kategorisinden birine etiketleyin: üretme, seçme veya yargılama. Üretme görevleri yapay zekaya devredilebilir, yargıya ihtiyaç duyan görevler insan çalışanlarda kalır ve seçim görevleri, yapay zekanın bir sonraki adımları önerdiği ve insanların en iyi yolu belirlediği işbirliği içinde bir süreç olabilir.

Yukarıdaki hukuk hizmetleri örneğinde, yapay zeka, belgeleri sınıflandırma (üretme), hassas içeriği işaretleme (üretme) ve muhtemel cevapları yüzeye çıkarma (seçici) gibi ilk triajı işliyordu. Bu şekilde, insan çalışanların rolü, belgelerin ince detaylarına dalmaktan, sonuçları doğrulamaya (yargılama) geçti – günlerce süren işleri saatlere indirgeyerek.

ROI açısından, bu, kuralların istisnalarına daha fazla zaman ayırma özgürlüğü sağlar – ve bu, kârların saklandığı yerdir.

3. Adım: Eğitim Verilerinizi Standartlaştırma

LLM’leri kurumsal verilerinizle ince ayarlayarak rekabet avantajları kilitleyebilirsiniz, ancak yapay zekanın verimli olması için, iyi, temiz veri olan besleyici bir toprağa ihtiyacı vardır. Kötü veya gürültülü veriler sonuçları zehirler ve önyargıları artırır. Kısa sürede, veri disiplininiz çıktı güvenilirliğini belirler.

Bu ne anlama geliyor? Büyük hacimli ve çeşitli veri önemli olmakla birlikte, aynı zamanda yüksek kaliteli olması da önemlidir. Veri formatları ve adlandırma kuralları arasındaki tutarsızlıklar veya eksik/eksik alanlar ham girişlerin kalitesini olumsuz etkileyecektir. Benzer şekilde, kopya veya yapılandırılmamış veri boru hatları depolama faturalarını şişirecek ve model performansını yavaşlatacaktır.

Dolayısıyla, veri girişlerinin kaliteli kontrolü ve güçlü yönetimi – yani erişim kontrolü ve düzenleyici uyuma sahip olması – zorunludur. Bu filtreler olmadan, yapay zeka yatırımı yapmıyorsunuz, sadece temizleme döngülerine para yakıyorsunuz.

Tüm yapay zeka hype’ine rağmen, liderlerin möglich olduğunca hızlı bir şekilde uygulamaya dalmak için baskı hissetmeleri anlaşılabilir, ancak bir modeli stratejik olarak dağıtmak veya tohum ekmeden önce toprağı gübrelemek için zaman ayırmak, çok daha büyük bir başarı ve yatırım getirisi sağlayacaktır.