Döngüyü Kırma: Kuruluşlar Nasıl Doomprompting’den Kaçınabilir ve Başarıya Ulaşabilir

1950’lerin teorik kavramından bu yana, yapay zeka (AI), çeşitli tekniklerle, özellikle de makine öğrenimi sistemleriyle, işletmelerin artan fırsatlar ve verimlilik yaşamasına olanak tanıdı. Bu araçlar/teknolojiler, tahmin ve karar verme süreçlerini iyileştirdi ve gelecekteki teknik gelişmelerin temelini oluşturdu. Son zamanlarda, Generative AI, çalışma şeklimizi değiştirmeye ve AI deneyimini demokratize etmeye söz verdi. Kullanıcılar artık ChatGPT gibi AI modelleriyle “prompting” yoluyla etkileşime giriyor. Ancak bu faydalar, Doomprompting gibi yeni bir zorluğu da beraberinde getiriyor. Bu, online içerikte tanımlanmamış bir hedef olmadan sürekli olarak içerik taraması yapmakla eşdeğerdir ve kullanıcıları rabbit holes’a hapseder. AI ile birlikte, rabbit hole geri konuşur. Sürekli AI promt iyileştirmesi, hem generative hem de agentic modeller için, mükemmel çıktıyı elde etme arzusu (ve bazen spesifik bir hedef olmadan) tarafından yönlendirilir ve artan maliyetlere ve azalan geri dönüşlere yol açar. Bu, başarının önündeki büyük bir engel oluşturur ve AI teknolojisini kullanma amacını boşa çıkarır.

İşletmeler AI ile ilgili bütçelerini artırırken, karar vericilerin yatırımlarından gerçek geri dönüşleri anlamaları ve ne gibi bir değer ürettiği konusunda net olmaları gerekir. 2025 yılında IEEE tarafından yayınlanan bir rapor, “AI’nin Gizli Maliyetleri: Nasıl Küçük Verimsizlikler Büyük Ekonomik Yükler Haline Geliyor“, küçük ayarlamaların nasıl önemli ekonomik yükler haline gelebileceğini gösteriyor. Bu pahalı mücadeleye düşmemek için, işletmelerin LLM’leri kullanarak personelin eğitimini geliştirmeleri ve AI yatırımlarının tam potansiyelini gerçekleştirmeleri gerekir.

Generative AI, optimizasyon ve verimlilik vaat ediyor. Ancak, ekipler sürekli iyileştirme döngüsüne (veya radar-less dolaşmaya) takıldığında, verimsizlik bu temeli zayıflatıyor.

“Workslop”ı Temizleme

Ekiplerin mükemmel bir cevap üretmek için sürekli olarak çıktıları iyileştirmesinin nedenlerinden biri, workslop’tur. İlk olarak Harvard Business Review’da tanımlanan workslop, ‘AI tarafından üretilen ve önemli bir işi ilerletmeye yeterli substance olmayan iş içeriğini’ kapsar.

Bu AI tarafından üretilen ‘slop’, doomprompting döngüsünün ilk domino taşıdır. Alt düzey içerikleri iterasyonlar veya düzenleme yoluyla değiştirmek önemlidir, ancak ne zaman durulması gerektiğini anlamak da önemlidir, böylece azalan geri dönüşlerin eşiğine ulaşılmasın. İşletmelerin AI eğitimine zaman yatırımını dengeli bir şekilde yaklaşmaları gerekir. Bir yandan, ekipler gerekli kalite konusunda bilinçli olmalıdır; diğer yandan, ne zaman fazla olduğunu bilmelidir. AI modellerinin akıllıca kullanımını sağlayan eğitim ve net hedefler, personelin eğitiminde de faydalı olacaktır.

Doomprompting’den Kaçınmak için Agentic AI’yi Kullanma

Son yıllarda, işletmeler agentic AI’ye ilgi ve yatırımını önemli ölçüde artırdı, bu da operasyonel verimliliği iyileştirmesiyle tanınır. Agentic AI, karmaşık görevleri ele alabilir, birden fazla ajan (RAG ve eylem ajansları dahil) ile birlikte çalışabilir ve görevi otomatik olarak tamamlayabilir.

Bu özellikler, AI’nin doomprompting’i hafifletmesine veya tamamen önleyebilmesine yardımcı olabilir. Bu, GenAI arayüzlerini görevi tamamlamak için birden fazla promt ile yönlendirmek ihtiyacını ortadan kaldırabilir. Bir örnek, AI destekli IT operasyonları veya AIOps’te bulunabilir, bu da AI’yi günlük görevlere entegre ederek IT’yi modernize ediyor. Geleneksel olarak, ekipler sistemleri manuel olarak ayarlayarak zaman harcarlar. 21. yüzyıl departmanları, kritik fonksiyonları otomatik olarak ele alan AI’yi kullanarak IT’yi modernize eden departmanlardır; bunlar, sorun giderme, olay yanıtı ve kaynak tahsisi gibi görevleri içerir.

Agentic AI sistemlerinin karmaşık bir olayı otomatik olarak ele alabileceği başka bir örnek de vardır. Bu ajanslar, ITOps ile birlikte, sorun bağlamını anlamak, eylem ajanslarını kullanarak IT sistemlerinde son mile düzeltmeler yapmak ve öğrenme ajanslarını kullanarak çözümü daha etkili bir şekilde anlamak ve gelecekteki olaylarda uygulamak için birlikte çalışabilir.

Agentic AI’nin akıllı otomasyonu, insan etkileşimini azaltır ve görevleri otomatik olarak gerçekleştirir. İşletmelerin değişen taleplerine cevap verebilmek için, tekrarlayan görevler ve operasyonlar otomatik AI’ye devredilmelidir. Bu, doomprompting’i besleyen yeniden promtlama ve tekrarlayan iyileştirme döngüsünü ortadan kaldırır. Otomatik operasyonlar, AI modellerinin manuel girdi olmadan değişen değişkenlere sürekli olarak optimize edilip yanıt vermesini sağlar ve bu, minimum insan müdahalesiyle daha hızlı sonuçlar elde edilmesini sağlar.

Eğitimli profesyoneller, insan-çevrimiçi yaklaşım yoluyla günlük operasyonlar içinde önemli bir rol oynamaya devam edecek, ancak zamanları, sonuç doğrulaması için daha iyi kullanılacaktır. Bu yaklaşım, hataların veya aşırı ayarlamaların ortaya çıkma riskini en aza indirir.

Doomprompting’i Önlemek için Yönetim

McKinsey’nin yakın zamanda gerçekleştirdiği bir anket göre, %88’lik bir oran, en az bir işlevde AI’yi kullandığını bildirdi. Bu, 2024 yılına göre %10’luk bir artış ve 2023 yılına göre %33’lük bir artışı temsil ediyor. Agentic AI için bu artış daha da belirgin. 2023’te %33’ten 2025’te %80’e çıktı.

Bu yaygın benimseme, işletmelerin doomprompting’e karşı yeni çözümler bulmasına yol açıyor. Bu araçlardan biri de sağlam yönetim çerçeveleridir. Bu çerçeveler, AI projelerinin iş hedefleriyle uyumlu kalmasını ve sürekli optimizasyon dansına düşmemesini sağlamak için özenle hazırlanmalıdır. Ekipler bu çerçeveleri geliştirdiklerinde, aşağıdaki noktaları dikkate almalılar:

• Rehberlik kurulumu: AI modellerine gelen ve giden veri akışları giderek daha karmaşık hale geliyor. Bunu basitleştirmek için, AI rehberleri, ekiplerin verilere nasıl yaklaşacağı, kararlar alacağı ve AI çıkışlarını sorumlu bir şekilde nasıl yöneteceğine dair bir çerçeve oluşturmalıdır.
• Kullanıcı eğitimi: Promt kullanımında uygun eğitim, optimal üretkenlik için faydalı olabilir.
• Özel modellerin kullanımı: Endüstri ve amaç özel AI modelleri, daha hızlı ve anlamlı çıkışlar sağlayabilir.
• AI modellerinin eğitimi: AI modellerini endüstri, görev veya kuruluş özel veri (mümkün olduğunda) ile eğitmek, daha az workslop ve daha uygun çıkışlar sağlayabilir.
• Kuralların geliştirilmesi: AI geliştirme ve dağıtımını yönlendirmek için net kurallar oluşturmak ve uygulamak esastır. Ekipler operasyonel sınırları belirlediğinde, benimsenen sistemlerin organizasyonel hedefler, etik standartlar ve düzenleyici gereksinimlerle uyumlu olduğunu garantiler.

AI çözümlerinin benimsenme oranı artarken, yönetim aynı oranda artmıyor. 2025 PEX Endüstri Raporu’na göre, işletmelerin weniger yarısı AI yönetim politikasına sahip. Sadece %25’i bir politika uygulamaya çalışıyordu ve yaklaşık üçte biri herhangi bir AI yönetim politikasına sahip değildi. Bu çerçeveler, işletmelerin kabul edilebilir performansın sınırlarını belirlemelerine yardımcı olmak için belirleyici bir faktör olabilir.

Doomprompting Döngüsünden Kaçış

Doomprompting döngüsüne düşmemek için, işletmelerin sonuçları mükemmellikten daha önemli görmeye odaklanan AI stratejilerini benimsemeleri gerekir. Promt eğitimi, amaç özel AI modelleri ve bağlamsal kuruluş verisiyle eğitilen modeller, geniş çaplı yeniden promtlama ihtiyacını azaltabilir. Agentic AI, otomatik IT operasyonları ve güçlü yönetim çerçevelerini kullanan işletmeler, kritik kaynaklarını iş hedeflerine ulaşmak için optimize edebilir ve sürekli optimizasyon döngülerine takılmaz. Başarı, ekiplerin zihniyetlerini sürekli iyileştirmeden, odaklanmış yürütme ve ölçülebilir sonuçlara kaydırdığında gelir. Autonomous IT operasyonları ve güçlü yönetim çerçeveleri, işletmelerin kritik kaynaklarını iş hedeflerine ulaşmak için optimize etmesine ve sürekli optimizasyon döngülerine takılmamasına yardımcı olabilir.