Başarılı Bir GenAI PoC İçin Taktiksel Adımlar

Kavram kanıtı (PoC) projeleri yeni teknolojinin test edildiği alanlardır ve GenAI de buna istisna değildir. Bir GenAI PoC için başarı gerçekten ne anlama geliyor? Basitçe söylemek gerekirse, başarılı bir PoC, üretim aşamasına sorunsuz bir şekilde geçiş yapan bir PoC’dir. Problem, teknolojinin yeniliği ve hızlı evrimi nedeniyle, çoğu GenAI PoC’sinin öncelikle teknik uygulanabilirlik ve accuracy ve recall gibi metriklere odaklanmasıdır. Bu dar odak, PoC’lerin başarısız olmasına neden olan birincil nedenlerden biridir. McKinsey anketi katılımcıların dörtte birinin accuracy konusunda endişe duyduğunu buldu, ancak birçok kişi güvenlik, açıklanabilirlik, fikri mülkiyet (IP) yönetimi ve düzenleyici uyumluluk ile aynı ölçüde mücadele etti. Poor veri kalitesi, ölçeklendirme sınırları ve entegrasyon sorunları gibi ortak sorunları ekleyin ve birçok GenAI PoC’sinin neden ilerlemeyeceğini görmek kolaydır.

Heyecanın Ötesinde: GenAI PoC’lerin Gerçekliği

GenAI benimseme açıkça yükselişte, ancak PoC’lerin gerçek başarı oranı belirsiz. Raporlar farklı istatistikler sunuyor:

• Gartner 2025 yılı sonunda, en az %30’unun PoC aşamasından sonra terk edileceğini öngörüyor, bu da %70’in üretim aşamasına geçebileceği anlamına geliyor.
• Avanade tarafından yapılan bir çalışma (RTInsights te alıntılanmıştır), GenAI projelerinin %41’inin PoC aşamasında takıldığını buldu.
• Deloitte’nin Ocak 2025 The State of GenAI in the Enterprise raporu, yalnızca %10-30’unun üretim aşamasına geçebileceğini tahmin ediyor.
• IDC tarafından yapılan bir araştırma (CIO.com te alıntılanmıştır), ortalama olarak yalnızca 37 PoC’den 5’inin (%13) üretim aşamasına geçtiğini buldu.

Tahminler %10 ile %70 arasında değişse de, gerçek başarı oranı muhtemelen daha düşük uçtadır. Bu, birçok organizasyonun PoC’leri ölçeklendirme yoluna sahip tasarlamakta zorlandığını vurgulamaktadır. Düşük başarı oranı kaynakları tüketebilir, coşkuyu azaltabilir ve inovasyonu durdurabilir, bu da sıklıkla “PoC yorgunluğu” olarak adlandırılan duruma neden olur, burada ekipler üretim aşamasına geçmeyen pilotları çalıştırıyor hisseder.

Boşa Harcanan Çabaların Ötesine Geçmek

GenAI hala benimseme döngüsünün erken aşamalarındadır, bulut bilişim ve geleneksel AI gibi öncekiler gibi. Bulut bilişim, yaygın benimsemeye ulaşmak için 15-18 yıl aldı, geleneksel AI ise 8-10 yıl benötirdi ve hala büyümeye devam ediyor. AI benimseme tarihi, ilk heyecan ardından beklentilerin aşırı şişmesi, ortaya çıkan zorluklar sonrasında bir yavaşlama ve sonunda ana akım kullanımına geçiş ile karakterizedir. Tarih bir rehber ise, GenAI benimseme de kendi iniş ve çıkışlarına sahip olacaktır.

Bu döngüyü etkili bir şekilde navigasyon etmek için, organizasyonlar her PoC’nin ölçeklenebilirlik açısından tasarlandığından emin olmalıdır, boşa harcanan çabalara yol açan ortak tuzaklardan kaçınmalıdır. Bu zorlukları tanıyarak, önde gelen teknoloji ve danışmanlık firmaları, organizasyonların deneyden çıkarak GenAI girişimlerini başarılı bir şekilde ölçeklendirme yardımcı olmak için yapılandırılmış çerçeveler geliştirdiler.

Bu makalenin amacı, bu çerçeveleri ve stratejik çabaları, bir GenAI PoC’nin testten gerçek dünya etkisine geçme olasılığını önemli ölçüde artıran pratik, taktiksel adımları belirleyerek tamamlamaktır.

Başarılı Bir GenAI PoC İçin Ana Taktiksel Adımlar

1. Üretim Aşamasına Göz Önünde Bulundurarak Bir Kullanım Örneği Seçin

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

Doğru kullanım örneğini seçerken dikkate alınması gereken birkaç daha önemli soru:

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

2. Başlangıçtan Önce Başarı Metriklerini Tanımlayın ve Uyum Sağlayın

PoC’lerin takıldığı en büyük nedenlerden biri, başarıyı ölçmek için iyi tanımlanmış metriklere sahip olmamasıdır. Hedefler ve ROI beklentileri konusunda güçlü bir uyum olmadan, teknik olarak sağlam PoC’ler bile üretim için onay kazanmakta zorlanabilir. ROI’yi tahmin etmek kolay değildir, ancak burada bazı öneriler bulunmaktadır:

• Bu gibi bir çerçeve geliştirin veya benimseyin.
• Maliyet hesaplayıcıları gibi bu OpenAI API fiyatlandırma aracını kullanarak 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’ye GenAI aracının potansiyel etkisini nasıl tahmin ettiğini burada görebilirsiniz.

3. Hızlı Deneysel Çalışmaları Etkinleştirin

GenAI uygulamaları oluşturmak, sürekli iterasyon gerektiren bir deneysel çalışmadır. Teknoloji yığını, mimari, takım ve süreçleri seçerken, bu yinelemeli yaklaşımı desteklediğinden emin olun. Seçimler, hipotezler oluşturma, testleri çalıştırma, verileri toplama, sonuçları analiz etme, öğrenme ve iyileştirme dahil olmak üzere sorunsuz bir deneysel çalışmayı sağlamalıdır.

• Deneysel çalışmayı hızlandırmak için küçük ve orta ölçekli hizmet sağlayıcıları düşünün.
• Kullanım örneğinize ve hedeflerinize uyumlu olduğu şekilde benchmark leri, değerlendirmeleri ve değerlendirme çerçevelerini baştan belirleyin.
• Değerlendirmeyi otomatikleştirmek (yarı otomatikleştirmek) için LLM-as-a-judge veya LLM-as-Juries gibi teknikleri kullanın.

4. Düşük Sürtünme Çözümlerine Hedefleyin

Düşük sürtünme çözümü, daha az onay gerektirir ve bu nedenle, benimseme ve ölçeklendirme için daha az veya hiç itiraz yoktur. GenAI’nin hızlı büyümesi, PoC’leri ve üretim dağıtımlarını hızlandırmak için tasarlanmış araçlar, çerçeveler ve platformların patlamasına yol açmıştır. Ancak bu çözümlerden banyakları, IT, hukuk, güvenlik ve risk yönetimi ekiplerinden kapsamlı bir inceleme gerektiren kara kutu olarak çalışır. Bu zorlukları ele almak ve süreci basitleştirmek için, düşük sürtünme çözümü oluştururken aşağıdaki önerilere dikkat edin:

• Onaylar için bir yol haritası oluşturun: Ortak takım endişelerini ele almak ve onayları almak için bir yol haritası oluşturmayı düşünün.
• Önceden onaylanmış teknoloji yığınlarını kullanın: Mümkün olduğunda, onaylanmış ve kullanılan teknoloji yığınlarını kullanmaya çalışın, böylece onay ve entegrasyonda gecikmeler önlenir.
• Temel araçlara odaklanın: İlk PoC’ler genellikle model ayarlamasına, otomatik geri bildirim döngülerine veya genişletilmiş gözlem ve SRE’ye ihtiyaç duymaz. 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 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 olarak ele alın.

5. İnce, Girişimci Bir Takım Oluşturun

Her proje gibi, başarı için doğru takımı ve temel becerileri sahip olmak kritiktir. Teknik uzmanlıktan öte, takımınız da çevik ve girişimci olmalıdır.

• Doğru problemi çözdüğünüzden emin olmak için ürün yöneticileri ve konu uzmanı uzmanları (SME) dahil edin.
• Takımınızda hem full-stack geliştiriciler hem de makine öğrenimi mühendisleri olduğundan 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 ekibinize dahil edin.

6. İşlevsel Olmayan Gereksinimleri de Önceliklendirin

Başarılı bir PoC için, net problem sınırlarını belirlemek ve sabit bir dizi işlevsel gereksinimi 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 süresine ulaşmak acil bir gereksinim olmayabilir, ancak PoC, beta kullanıcıların genişlemesiyle birlikte sorunsuz bir şekilde ölçeklenebilmelidir. Esnek ve araçlardan bağımsız kalan modüler bir mimari tercih edin.

7. Hallüsinasyonları Ele Almak için Bir Plan Oluşturun

Hallüsinasyonlar, dil modelleriyle kaçınılmazdır. Bu nedenle, guardrails, GenAI çözümlerini sorumlu bir şekilde ölçeklendirme için kritiktir. Ancak, PoC aşamasında otomatik guardrails’in gerekli olup olmadığını ve ne ölçüde gerekli olduğunu değerlendirin. Guardrails’i göz ardı etmek veya aşırı mühendislik yapmak yerine, modellerinizin hallüsinasyonlara uğradığını belirleyin ve PoC kullanıcılarına bildirin.

8. Ürün ve Proje Yönetimi En İyi Uygulamalarını Benimseyin

Bu XKCD görseli, PoC’ler için üretim gibi geçerlidir. Her durum için geçerli bir playbook yoktur. Ancak, proje ve ürün yönetiminden en iyi uygulamaları benimsemek, işleri basitleştirmeye ve ilerleme kaydetmeye yardımcı olabilir.

• Taktik planlama ve yürütme için kanban veya çevik yöntemleri kullanın.
• Her şeyi belgeleyin.
• Ortak takımlarla etkili bir şekilde işbirliği yapmak için scrum-of-scrums düzenleyin.
• Paydaşlarınız ve liderliğinizle ilerlemeleri hakkında bilgi paylaşın.

Sonuç

Başarılı bir GenAI PoC çalıştırmanın teknik uygulanabilirlik kanıtlamakla ilgili olmadığı, uzun vadeli temel seçimleri değerlendirmekle ilgili olduğu anlaşılmalıdır. Doğru kullanım örneğini seçerek, başarı metrikelerini uyumlu hale getirerek, hızlı deneysel çalışmayı etkinleştirerek, sürtünmeyi en aza indirerek, doğru takımı oluşturarak, hem işlevsel hem de işlevsel olmayan gereksinimlere dikkat ederek ve hallüsinasyonlar gibi zorluklar için planlayarak, organizasyonlar bir GenAI PoC’nin testten gerçek dünya etkisine geçme olasılığını önemli ölçüde artırabilir.

Bununla birlikte, burada belirtilen adımlar eksiksiz değildir ve her öneri her kullanım örneği için geçerli olmayacaktır. Her PoC benzersizdir ve başarı anahtarı, bu en iyi uygulamaları spesifik iş hedeflerine, teknik kısıtlamalara ve düzenleyici ortamınıza uyarlamaktır.

Güçlü bir vizyon ve strateji, GenAI benimsemesi için gereklidir, ancak doğru taktiksel adımlar olmadan, hatta en iyi planlar bile PoC aşamasında takılabilmektedir. Uygulama, harika fikirlerin ya başarılı ya da başarısız olduğu yerdir ve net, yapılandırılmış bir yaklaşım, inovasyonun gerçek dünya etkisine dönüşmesini sağlar.