Dört En Pahalı AI Hataları

Şirketler, insan denetimini olmadan AI’ı dağıttıklarında, temelde bir deterministik olmayan otomatik sistemin kendisini doğrulamasını talep ediyorlar.

Sorun, AI’ın test için kötü olması değildir. AI, özellikle önceden belirlenen kuralları izlemek için harika bir iş çıkarır. Ancak markanızı gerçekten zarar verebilecek hatalar, insan yargısının en çok önemli olduğu alanlarda yaşanıyor. Bir iade politikası hakkında bir sanrı. Bir şikayete karşı marka dışı bir cevap. Bir güvenlik koruması yangın testinde dayanamıyor.

Teslio, şirket içi ekipler için gerçekleştirdiği tüm çalışmalarda, dört hata modu, müşteri tarafından görülebilen hasarın çoğunu oluşturuyor. Bunların hiçbiri, yalnızca otomatik test ile tespit edilemez.

1. Aslında Koruyamayan Güvenlik ve Güvenlik Önlemleri

Müşteri, sohbet botunuza doğru soruyu doğru şekilde sorar. Bot, onlara 10 dolar karşılığında 1.000 dolarlık bir ürün sunar. Ya da sunmamalıdır. Ya da temel bir iş kuralını ihlal eder çünkü kimse sınır koşullarını test etmedi.

Risk basittir. Hasar anidir ve hasar halka açıktır.

Gerçek sorun, sadece otomatikleştirme değildir, ancak bunda da vardır. Güvenlik önlemleri standart değildir, bunlar özel iş bağlamınıza uyarlanmalıdır. En iyi uygulamalar izlenirse bile, güvenlik önlemleri savunmasız kalabilir. “Şiirsel kaçışlar” gibi teknikler, iyi niyetli güvenlik önlemlerinin yaratıcıları tarafından hiç öngörülmemiş şekillerde manipüle edilebileceğini gösteriyor. Şirketlerin sorması gereken soru, “güvenlik önlemimiz endüstri standartlarına uyuyor mu?” değil, “bu model nasıl yeni şekillerde manipüle edilebilir?” olmalıdır.

Bunun için karşıt düşünme gerekiyor. Güvenlik önlemi tasarımı ve saldırı yüzeyi hakkında bilgi sahibi olan, yaratıcı ve sorgulayıcı insanlar gerekiyor. Kenarlarda test etmek, stres testi yapmak, karmaşık sorular sormak gerekiyor. Bu, yalnızca uyumluluk testini geçen bir güvenlik önlemi ile gerçekten dayanıklı bir güvenlik önlemi arasındaki farktır.

2. Sanrılarda Gizli İş Mantığı ve Doğruluk Hataları

Gerçeklik, AI’ın sanrılar yaşadığını gösteriyor. Benim öğrendiğim şey, bir alanda uzmanlık sahibi olduğunuzda, hemen sanrıyı fark edersiniz. Doğru cevap almak için hangi soruları sormanız gerektiğini bilirsiniz.

Ancak burada kritik bir kusur vardır. İç ekibinize güvenmek için bir neden yoktur. Bir ürünü içten外tan bilirseniz, ürünü nasıl çalıştıracağınızı bilirsiniz. İç ekipler, ürünün nasıl çalışması gerektiğini bilir, ancak gerçek kullanıcılar için nasıl çalıştığını bilmezler.

Bu noktada, sisteme taze bir bakış açısı getiren insanların denetimi devreye giriyor. Sadece AI’ın size dediğiniz şeyi yapmasını doğrulamıyorlar, ayrıca farklı departmanlar için ilginç olabilecek konuları ortaya çıkarıyorlar ve gerçek dünya başarısızlıklarının alanlarını vurguluyorlar.

Şirketler, büyük dil modellerinin üzerine kendi süreçlerini ve iş akışlarını eklemeye başladıklarında, test gereksinimleri çok daha kritik hale geliyor.

3. Kullanıcı Deneyimi ve Kullanılabilirlik Ihmalleri

Hissi doğru mu? Görüntü doğru mu? Ödeme işlemleri biraz uzun mu? Cevap, bir müşteri için doğru tonu ve hızda mı?

Bu tür sorular, otomatik araçların cevaplayamayacağı sorulardır. Ve bunlar, müşteriler için çok önemli olan sorulardır.

Test geçmek ve gerçekten iyi olmak arasında temel bir fark vardır. Bir AI etkileşimi, kabul kriterlerinizin tümünü karşılayabilir, ancak kullanıcı tarafından yanlış olarak algılanabilir. Teknik olarak doğru olabilir, ancak organizasyonel olarak hantal olabilir. Doğru bilgiyi yanlış tempoda veya tonda verebilir.

Bu noktada, insan faktörünün devreye girmesi gerekiyor. AI’ın nasıl başarısız olabileceğini tanıyan, müşterilerin yaşadığı bölgelerde, kullandıkları cihazlar ve ödeme yöntemleriyle test yapan insanlar gerekiyor. Bir ürünü San Francisco’da, en yeni iPhone ile test eden jemand, Jakarta’da, orta düzey bir Android cihaz ve zayıf bir internet bağlantısı ile test eden jemandın deneyimini yaşayamaz.

Ürünü gerçekten kullanan, deneyimi anlayan, ürüne karşı geri bildirimde bulunan jemand gerekiyor.

4. Doğrulanmış Uzmanlık Sanrısı

Bu, en ince hata ve belki de en tehlikelisidir. Şirketler, AI’ı yeterli test olmadan dağıttıklarında, AI’ın alanla ilgili yeterli bilgi edineceğini umuyorlar. AI’ın bir konuda kendinden emin görünmesi, doğru olduğunu anlamına geliyor.

Ancak burada başka bir boyut daha var. AI özelliklerini kullanan çoğu insan da aynı varsayımı yapıyor. Çıktıyı sorgulamıyorlar. Eğer otoriter görünüyorsa ve açıkça yanlış değilse, ona güveniyorlar. Kötü tıbbi tavsiye. Yanlış hukuki rehberlik. Hatalı finansal öneriler. Sonuçlar, kullanıcılar AI’ı doğru kabul ettiğinde ve onu sorgulamak için hiçbir neden olmadığı zaman katlanıyor.

AI, yapılmış şeyleri bilmek konusunda çok iyidir. Ancak yeni durumlar için ne yapılması gerektiğini bilmekte iyi değildir. Her işletme yeni durumlar yaşar. Her ürün kenar durumları vardır. Her müşteri yolculuğunda, AI’ın vermediği doğru cevap anı vardır.

Yayın Hazırlığını Yeniden Tanımlamak

Olgun bir AI yayınlama stratejisi, yalnızca otomasyon odaklı zihniyetin ötesine geçmeyi gerektirir. İnsan faktörünü içeren yapılandırılmış bir çerçevenin oluşturulmasını gerektirir.

• Mühendislik: Bu ekip, sistem bütünlüğünü, model ve altyapı katmanında başarısızlık nasıl görüneceğini ve güvenlik önlemlerinin nereye yerleştirilmesi gerektiğini belirlemelidir.
• Ürün: Liderler, AI’ın hangi kararları bağımsız olarak alabileceğini, hangi kararlar için insan onayının gerektiğini ve hangilerini hiç almaması gerektiğini belirlemelidir.
• Tasarım ve Kalite Güvence: Bu profesyoneller, kullanıcı deneyimi konusunda sorumluluk sahibi olmalıdır. Kullanıcıların AI’ın ne yaptığını anladıklarını, yanlış olduğunda bunu tanıyabildiklerini ve hatalı olduğunda etkili bir şekilde geri bildirimde bulunabildiklerini garantilemelidir.

AI’ın müşterilerimiz için harika deneyimler yaratabileceğini kabul etmeliyiz, ancak AI’ın kendi yargıcı ve jürisi olamayacağını da kabul etmeliyiz. AI kalitesinin sorumluluğu, ekipler arasında dağıtılmış, insan uzmanlığına dayanan ve gerçek dünya testlerine dayanan bir organizasyonel sorumluluktur.