Veri Kalitesi Neden Enterprise AI’nin Başarısına ya da Başarısızlığına Karar Verir

OpenAI’nin 2022’nin sonlarında ChatGPT’yi piyasaya sürmesinden bu yana, her şirket AI ile daha hızlı ilerlemeye çalışıyor. Büyük donanım şirketleri gibi Nvidia, daha önce hiç olmadığı kadar çok GPU satarken, büyük model oluşturucular gibi OpenAI ve Anthropic daha da büyük modeller oluşturmaya devam ediyor.

Ancak, en gelişmiş modellere ve en büyük bütçelere sahip olmakla birlikte, birçok AI projesi hala hedefine ulaşamıyor. Sağlık hizmetlerinden ulaşıma, finansa ve daha birçok sektörde bunu gördük. Bunun nedeni uzak değil: AI, eğitildiği veri ve gerçek zamanlı aldığı veri kadar iyidir. Bu veriler zayıf şekilde etiketlenmiş, eski veya eksik olduğunda, hiçbir model tutarlı veya güvenilir sonuçlar üretemez.

Bu, birçok şirketin bugün karşılaştığı büyük bir sorun. AI araçlarına大量 yatırım yaparken, veri sistemleri dağınık ve güvensiz kalıyor. Sonuç, bir ilerleme izlenimi yaratıyor. Modeller etkileyici cevaplar üretirken, bu cevaplar genellikle zayıf temellere dayanıyor. AI başarısızlığının gerçek engeli, model performansı değil, veri kalitesidir.

Veri Kalitesinin Gerçek Anlamı

Yüksek kaliteli veri, sadece doğruluk anlamına gelmez. Güncel, eksiksiz ve eldeki sorunla ilgili bilgi anlamına gelir. Bir e-ticaret sitesinde bir müşteri siparişini iptal etmeye çalıştığını düşünün. Sistem, sipariş ayrıntılarını, sevkiyat durumunu ve ödeme kaydını kontrol etmesi gerekir. Bu veri noktaları birbirleriyle konuşmayan farklı sistemlerde yaşıyorsa, AI asistanı yararlı bir cevap veremez.

İyi veri, bu noktaları anında bağlar. AI’nin tüm resmi görmesine izin verir, sadece parçalarını değil. Kötü veri ise modelin tahmin etmesine neden olur. Ve AI tahmin etmeye başladığında, para kaybına ve güven kaybına neden olan hatalar yapar. Recent örnekler, böyle varsayımların ne kadar tehlikeli olabileceğini gösteriyor.

New York City’nin iş sohbet botu, eski veya eksik yasal bilgilere dayanarak yasadışı tavsiyeler verdi. Air Canada’nın müşteri hizmetleri botu, şirket politikasından bağlam eksikliği nedeniyle yanlış iade talepleri yaptı. Büyük işe alım sistemleri, önyargılı veya yanlış etiketlenmiş verilere dayanarak yanlış adayları da filtreledi, EEOC’nin ilk AI ile ilgili anlaşmasını gördük. Bu başarısızlıklar sadece teknik değil, aynı zamanda itibarsız ve mali, ve güvensiz verilere dayanan AI sistemlerinden kaynaklanıyor.

Endüstri araştırmaları, bu sorunun kapsamını doğruluyor. Gartner, AI projelerinin %80’inin ölçeklenmesini, kötü veri kalitesi ve yönetimine bağladı. Benzer şekilde, bir MIT Sloan Management Review anketi, veri sorunlarının, algoritmalar değil, şirket AI projelerinin çökmesinin en önemli nedeni olduğunu buldu.

Kültür, Kod kadar Önemlidir

Veri kalitesini iyileştirmek, tek bir araç veya komutla çözülebilecek bir şey değil. Bir kültür değişimi gerektirir. İşte bu nedenle iş liderleri, veriyi bir yaşam sistemi olarak görmeli ve ona bakım ve hesap verebilirlik göstermelidir. Bu, sadece “verileri iyileştirmek” istemekle ilgili değil – bu yeterli değil. Organizasyonun her parçası, bilginin nasıl hareket ettiğini, kime ait olduğunu ve değiştiğinde ne olduğu anlamalıdır.

Gerçek dünya sistemlerinde bunu nasıl oynandığını gördük. Çok sayıda AI uygulaması, geceleyin veri güncellemelerine dayanır. Veritabanınız günde bir kez yenilendiğinde, modelin bilgisi her zaman gerçeklikten geride kalacaktır. Hızlı değişen ortamlarda, bu gecikme, eski bilgiler ve kötü kararlar anlamına gelebilir. Şirketlerin, verinin nasıl toplandığından, nasıl teslim edildiğine kadar tüm veri akışını yeniden düşünmeleri gerekiyor.

Bunu iyi yapmak, enormous zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabilir. Veri boru hatları, netlik ve amaçla tasarlandığında, AI sistemleri en recent ve ilgili bilgilere göre öğrenip hareket edebilir. Değilse, ekipler veriyi temizlemek için daha fazla zaman harcarlar.

Veri yönetimindeki uzmanlar, veri yönetiminde sık sık, güçlü veri kalitesinin anahtarının, insanlar, süreçler ve platformlar arasındaki geri bildirim döngüsü olduğunu belirtiyorlar. Bu döngü olmadan, bilgi eskir ve modeller gerçek dünya koşullarından kopar – bazen “veri sürüklenmesi” olarak adlandırılan bir sorun.

Hız ile Bütünlüğü Dengelerken

Sık sık, hızlı hareket etmek ve doğru kalmak arasında bir gerilim vardır. Çok sayıda organizasyon, AI yatırımlarından anında sonuçlar bekler, ancak acele etmek daha büyük sorunlara neden olabilir. Hedef, veri esnekliği ile bütünlüğü olmalıdır. Diğer bir deyişle, hızlı hareket edebilen ancak doğruluğunu kaybetmeyen sistemler oluşturmak gerekir.

Bu noktada, her şirketin verinin kaynağından modele gerçek zamanlı olarak akması için net yollar tanımlaması gerekir. Ayrıca, hangi bilginin dahil edileceği ve hangisinin dışarıda tutulacağı tanımlamak da yardımcı olur. Hassas veya özel veri, modele asla ulaşmamalıdır, kullanıcı teknik olarak erişimi olsa bile. Bu sınırı korumak, güven oluşturur ve AI sistemlerinin bilgi sızdırmasını veya yanlış kullanmasını önler.

AI daha otonom hale geldikçe, insan denetimi kritik olacaktır. Model, iş eylemlerinin tam kontrolüne sahip olmamalıdır. Kararlar da dahil olmak üzere hiçbir karar vermemelidir. Bunun yerine, taleplerde bulunmalıdır. Daha da önemlisi, insanlar modelin eylemlerini her zaman gözden geçirmeli ve onaylamalıdır, böylece şirket politikası ve düzenlemelerle uyumlu olduklarını garantileyebilirler.

Temelden Kaliteyi Oluştururken

Büyük ölçekli veri kalitesini korumak, sadece hataları temizlemekle ilgili değildir. Mimariyle başlar. En güvenilir verilerin nerede yaşadığını tanımlamanız ve bu verilerin bir araya geldiği güvenilir bir sistem tasarimanız gerekir. Oradan, modelin hangi veriyi kullandığını ve nereden geldiğini takip edebilirsiniz.

Bu yaklaşım, karışıklığı önler ve sistemi şeffaf tutar. Ayrıca, bir şeyler yanlış gittiğinde, ekiplerin daha hızlı sorun gidermesine de yardımcı olur. Modelin cevabına hangi verinin yol açtığını tam olarak bildiğinizde, sorunları yayılmadan önce doğrulayabilir ve düzeltebilirsiniz.

Şirket AI’nin geleceği, altyapısına varsayılan olarak kaliteyi entegre eden şirketlere ait olacak. AI sistemlerinin hem akıl yürütme hem de veri entegrasyonunu bir pakette ele alan “AI cihazları” görmeyi bekliyoruz. Bu, şirketlerin akıllı sistemleri veri kontrolünü kaybetmeden dağıtmalarını daha kolay hale getirebilir.

Analystler, verilerini etkili bir şekilde birleştirebilen ve yönetebilen organizasyonların, AI projelerinden daha hızlı benimseme ve daha yüksek getiri göreceğini öngörüyor. Recent bir rapor, veri hazırlığını açıklıyor ve bu yeteneğin, sürekli inovasyon yapan şirketleri, sadece erken pilotlarla yetinenlerden ayırdığını belirtiyor. Fark, genellikle AI sistemlerinin tutarlı ve iyi yapılandırılmış bilgilere dayanıp dayanmadığına bağlı oluyor.

Sonuç

Veri kalitesi, model tasarımındaki đột phámlara kıyasla heyecan verici görünmeyebilir, ancak AI’nin başarılı olup başarısız olmasına karar veren sessiz bir güçtür. Temiz, güncel ve tutarlı veri olmadan, en akıllı sistemler bile tökezler. Buna sahip olduğunuzda, даже mütevazi AI projeleri kalıcı değerler yaratabilir.

Her AI’ye yatırım yapan lider, basit bir soru sormalı: Kararlarımızı yönlendiren verilere güveniyoruz mu? Gördüğümüz üzere, “evet” diyebilen şirketler, zaten AI yarışında öndeki şirketler.