GenAI PoC’nin Başarılı Olması İçin Taktiksel Adımlar

Proof of Concept (PoC) projeleri yeni teknolojinin test edildiği alanlardır ve GenAI de bu durumdan muaftır. GenAI PoC’nin başarıyla sonuçlanması ne anlama gelir? Basitçe söylemek gerekirse, başarılı bir PoC, üretim aşamasına sorunsuz bir şekilde geçiş yapabilendir. Problemin kaynağı, teknolojinin yeniliği ve hızlı evrimi nedeniyle, çoğu GenAI PoC’sinin teknik uygulanabilirlik ve accuracy, recall gibi metriklere odaklanmasıdır. Bu dar odak, PoC’lerin başarısız olmasına neden olan birincil nedenlerden biridir. McKinsey anketi, mentre katılımcıların dörtte birinin accuracy konusunda endişe duyduğunu, ancak birçok kişinin güvenlik, açıklanabilirlik, fikri mülkiyet (IP) yönetimi ve düzenleyici uyum konusunda da benzer şekilde mücadele ettiğini buldu. Veri kalitesinin düşük olması, ölçeklenebilirlik sınırları ve entegrasyon sorunları gibi ortak sorunları eklediğinizde, birçok GenAI PoC’sinin neden üretim aşamasına geçemediğini anlamak kolaydır.

GenAI PoC’lerinin Gerçekliği: Hype’ın Ötesinde

GenAI benimseme açıkça yükselişte, ancak PoC’lerin gerçek başarı oranı belirsizdir. Raporlar çeşitli istatistikler sunar:

• Gartner, 2025 yılı sonuna kadar en az %30’unun PoC aşamasından sonra terk edileceğini öngörüyor, bu da %70’nin üretim aşamasına geçebileceği anlamına geliyor.
• Avanade tarafından yapılan bir çalışmaya göre (RTInsights), %41’lik bir GenAI projesi hala PoC aşamasındadır.
• Deloitte’un Ocak 2025 The State of GenAI in the Enterprise raporu, yalnızca %10-30’unun üretim aşamasına geçebileceğini tahmin ediyor.
• IDC araştırması (CIO.com), ortalama olarak yalnızca 5 GenAI PoC’sinin (%13) üretim aşamasına geçtiğini buldu.

Tahminler %10 ile %70 arasında değişse de, gerçek başarı oranı muhtemelen daha düşük uçtadır. Bu, birçok organizasyonun PoC’lerini üretim aşamasına geçebilecek şekilde tasarlamakta zorlandığını gösterir. Düşük başarı oranı kaynakları tüketebilir, coşkuyu azaltabilir ve inovasyonu durdurabilir, bu da “PoC yorgunluğu” olarak bilinen bir duruma neden olabilir; burada ekipler, üretim aşamasına geçemeyen pilotlar çalıştırıyor hisseder.

Boşuna Harcanan Çabaları Aşmak

GenAI, benimseme döngüsünün masih erken aşamalarındadır, tıpkı bulut bilişim ve geleneksel AI’nin önce olduğu gibi. Bulut bilişim, yaygın benimsenmeye ulaşmak için 15-18 yıl aldı, geleneksel AI ise 8-10 yıl benötirdi ve hala büyümeye devam ediyor. Tarihi bir rehber olarak, AI benimseme döngüsü, initial heyecanla başlayan, ardından ortaya çıkan zorluklarla yavaşlayan, ancak sonunda geniş çapta kullanıma ulaşan bir döngü izler. Eğer tarih bir rehberse, GenAI benimseme döngüsü de kendi iniş ve çıkışlarını yaşayacaktır.

Bu döngüyü etkili bir şekilde navigasyon etmek için, organizasyonların her PoC’nin üretim aşamasına geçebilecek şekilde tasarlandığından emin olmaları gerekir, böylece ortak tuzaklardan kaçınılabilir. Bu zorlukları tanıyarak, önde gelen teknoloji ve danışmanlık firmaları, GenAI girişimlerini başarılı bir şekilde ölçeklemek için yapılandırılmış çerçeveler geliştirdiler.

Bu makalenin amacı, bu çerçeveleri ve stratejik çabaları tamamlayıcı, GenAI PoC’nin üretim aşamasına geçme olasılığını önemli ölçüde artıran pratik, taktiksel adımları belirlemektedir.

GenAI PoC için Ana Taktiksel Adımlar

1. Üretim Aşamasına Geçebilecek Bir Kullanım Senaryosu Seçin

İlk ve en önemli şey, üretim aşamasına geçebilecek bir kullanım senaryosu seçmektir. Bu, kapsamlı bir GenAI Hazırlık değerlendirmesi yapmanız anlamına gelmez. Bunun yerine, her kullanım senaryosunu bireysel olarak veri kalitesi, ölçeklenebilirlik ve entegrasyon gereksinimleri gibi faktörler temelinde değerlendirin ve üretim aşamasına ulaşma olasılığı en yüksek olanları önceliklendirin.

Doğru kullanım senaryosunu seçerken dikkate almanız gereken birkaç önemli soru:

• PoC’m benim uzun vadeli iş hedeflerimle uyumlu mu?
• Gerekli veri yasal olarak erişilebilir ve kullanılabilir mi?
• Üretim aşamasına geçişi engelleyecek açık riskler var mı?

2. Başarı Metriklerini Tanımlayın ve Uyum Sağlayın

PoC’lerin başarısız olmasına neden olan en büyük nedenlerden biri, iyi tanımlanmış başarı metriklerinin eksikliğidir. Hedefler ve ROI beklentileri konusunda güçlü bir uyum olmadan, teknik olarak sağlam PoC’ler bile üretim aşamasına geçmek için gerekli desteği elde etmekte zorlanabilir. ROI’yi tahmin etmek kolay değildir, ancak bazı öneriler:

• Bu çerçeveyi geliştirin veya benimseyin.
• Maliyet hesaplayıcıları gibi bu OpenAI API fiyatlandırma aracını ve bulut sağlayıcı hesaplayıcılarını kullanarak masrafları tahmin edin.
• Tek bir hedef yerine, belirsizliği hesaba katmak için olasılıkla birlikte bir aralık tabanlı ROI tahmini geliştirin.

Örneğin, Uber’in QueryGPT ekibi, metinden SQL’e GenAI aracının potansiyel etkisini nasıl tahmin ettiğini burada görebilirsiniz.

3. Hızlı Deneysel Çalışmaları Destekleyin

GenAI uygulamaları geliştirmek, sürekli iterasyon gerektiren bir deneysel çalışmadır. Teknoloji yığını, mimari, ekip ve süreçleri seçerken, bu iteratif yaklaşımı desteklediğinden emin olun. Seçimler, hipotezler oluşturma, testleri çalıştırma, veri toplama, sonuçları analiz etme, öğrenme ve iyileştirme için sorunsuz bir deneyimi sağlamalıdır.

• Deneysel çalışmayı hızlandırmak için küçük ve orta ölçekli hizmet sağlayıcıları düşünün.
• Başlangıçta benchmark’lar, evals ve değerlendirme çerçevelerini seçin, böylece bunlar kullanım senaryonuza ve hedeflerinize uyumlu olsun.
• Değerlendirmeyi otomatikleştirmek (yarı otomatikleştirmek) için LLM-as-a-judge veya LLM-as-Juries gibi teknikleri kullanın.

4. Düşük Sürtünme Çözümleri Hedefleyin

Düşük sürtünme çözümü, daha az onay gerektirir ve böylece benimseme ve ölçeklendirme için daha az itirazla karşılaşılır. GenAI’nin hızlı büyümesi, PoC’leri ve üretim dağıtımlarını hızlandırmak için tasarlanmış araçlar, çerçeveler ve platformların patlamasına neden oldu. Ancak bu çözümlerden banyakları, IT, hukuk, güvenlik ve risk yönetim ekiplerinden yoğun bir inceleme gerektiren kara kutular olarak çalışır. Bu zorlukları ele almak ve süreci basitleştirmek için, düşük sürtünme çözümü oluştururken aşağıdaki önerilere dikkat edin:

• Onay yol haritası oluşturun: Ortak takım endişelerini ele almak ve onayları almak için özel bir yol haritası oluşturmayı düşünün.
• Önceden onaylanmış teknoloji yığınlarını kullanın: Mümkünse, zaten onaylanmış ve kullanılan teknoloji yığınlarını kullanmaya çalışın, böylece onay ve entegrasyon gecikmeleri önlenir.
• Temel araçlara odaklanın: İlk PoC’ler genellikle model fine-tuning, otomatik geri bildirim döngüleri veya geniş observability/SRE gerektirmez. Bunun yerine, vektörleştirme, gömme, bilgi alma, guardrails ve UI geliştirme gibi temel görevler için araçlara öncelik verin.
• Düşük kod/hiç kod araçlarını dikkatli kullanın: Bu araçlar zaman çizelgesini hızlandırabilir, ancak siyah kutu doğaları, özelleştirme ve entegrasyon yeteneklerini sınırlar. Onları dikkatli bir şekilde kullanın ve uzun vadeli etkilerini düşünün.
• Güvenlik endişelerini erken ele alın: Sentetik veri oluşturma, PII veri maskeleme ve şifreleme gibi teknikleri kullanarak güvenlik endişelerini proaktif bir şekilde ele alın.

5. İnce, Girişimci Bir Ekibi Bir Arayın

Her proje gibi, başarı için doğru ekibi ve temel becerileri sahip olmak kritiktir. Teknik uzmanlıktan öte, ekibinizin juga girişimci ve çevik olması gerekir.

• Doğru problemi çözdüğünüzden emin olmak için ürün müdürleri ve konu uzmanlarını (SME’ler) dahil etmeyi düşünün.
• Ekibinizde tam yığın geliştiricileri ve makine öğrenimi mühendislerinin her ikisinin de bulunduğundan emin olun.
• PoC veya daha yüksek öncelikli, uzun vadeli projelerden iç kaynakları ödünç almaktan kaçının. Bunun yerine, doğru yeteneği hızlı bir şekilde getirebilecek küçük ve orta ölçekli hizmet sağlayıcılarını düşünün.
• Hukuk ve güvenlik ortaklarını ilk günden itibaren ekibe dahil edin.

6. İşlevsel Olmayan Gereksinimleri de Önceliklendirin

Başarılı bir PoC için, net problem sınırları ve sabit bir dizi işlevsel gereksinim belirlemek önemlidir. Ancak, işlevsel olmayan gereksinimleri göz ardı etmemelisiniz. PoC, problem sınırları içinde kalmalıdır, ancak mimarisi yüksek performans için tasarlanmalıdır. Daha spesifik olarak, milisaniye gecikme süresi elde etmek acil bir gereksinim olmayabilir, ancak PoC, beta kullanıcıların genişlemesiyle sorunsuz bir şekilde ölçeklenebilmelidir. Esnek ve araçlardan bağımsız bir modüler mimari tercih edin.

7. Hallüsinasyonları Ele Almak için Bir Plan Geliştirin

Hallüsinasyonlar, dil modelleriyle kaçınılmazdır. Bu nedenle, GenAI çözümlerini sorumlu bir şekilde ölçeklemek için guardrails kritiktir. Ancak, PoC aşamasında otomatik guardrails’in gerekli olup olmadığını ve ne ölçüde gerektiğini değerlendirin. Guardrails’i görmezden gelmek veya aşırı mühendislik yapmak yerine, modellerinizin hallucinate ettiğini tespit edin ve PoC kullanıcılarına bildirin.

8. Ürün ve Proje Yönetimi En İyi Uygulamalarını Benimseyin

Bu XKCD illüstrasyonu, PoC’ler için de üretim için olduğu kadar geçerlidir. Her durumda uygun bir playbook yoktur. Ancak, proje ve ürün yönetiminden en iyi uygulamaları benimsemek, işleri basitleştirmeye ve ilerleme kaydetmeye yardımcı olabilir.

• Taktiksel planlama ve yürütme için kanban veya agile yöntemlerini kullanın.
• Her şeyi belgeleyin.
• Ortak takımlarla etkili bir şekilde işbirliği yapmak için scrum-of-scrums düzenleyin.
• Paydaşlarınızı ve liderliğinizi ilerlemeler hakkında bilgilendirin.

Sonuç

GenAI PoC’yi başarılı bir şekilde yürütmek, yalnızca teknik uygulanabilirliği kanıtlamakla ilgili değildir; uzun vadeli temel seçimlerin değerlendirilmesiyle ilgilidir. Doğru kullanım senaryosunu seçerek, başarı metrikelerini tanımlayarak, hızlı deneysel çalışmayı destekleyerek, sürtünmeyi minimize ederek, doğru ekibi bir araya getirerek, hem işlevsel hem de işlevsel olmayan gereksinimleri ele alarak ve hallucination gibi zorluklar için planlar geliştirerek, organizasyonlar PoC’den üretime geçme olasılıklarını önemli ölçüde artırabilir.

Bununla birlikte, yukarıda belirtilen adımlar eksiksiz değildir ve her öneri her kullanım senaryosu için geçerli olmayacaktır. Her PoC benzersizdir ve başarının anahtarı, bu en iyi uygulamaları özel iş hedeflerine, teknik kısıtlamalara ve düzenleyici ortamına uyarlamaktır.

Güçlü bir vizyon ve strateji, GenAI benimsemesi için Temel unsurlardır, ancak doğru taktiksel adımlar olmadan, hatta en iyi planlar bile PoC aşamasında tıkanabilir. Uygulama, büyük fikirlerin başarılı olup olmadığına karar veren yerdir ve net, yapılandırılmış bir yaklaşım, inovasyonun gerçek dünya etkisine dönüşmesini sağlar.