Kurumsal yapay zekâ pilotları neden üretime geçemiyor?
Başarılı bir demo ile üretime alınabilir bir sistem arasındaki fark, çoğu zaman modelde değil süreç tasarımında.
Yapay zekâ projelerinde en sık gördüğümüz tablo şu: etkileyici bir demo hazırlanıyor, yönetim heyecanlanıyor, ancak proje pilot aşamasını geçemiyor. Sebep neredeyse hiçbir zaman model kalitesi olmuyor.
Üretime alınabilir bir sistemin demo'dan üç temel farkı var: veri sınırlarının netliği, hata durumlarının tanımlı olması ve maliyetin öngörülebilirliği. Bu üçü tanımlanmadığında sistem ilk gerçek yükte güven kaybediyor.
Veri sınırı, asistanın hangi kaynaklara erişeceğinin ve hangi kullanıcının neyi görebileceğinin baştan yazılması demek. Bunu sonradan eklemek, çoğu zaman mimariyi yeniden kurmak anlamına geliyor.
İkinci konu hata davranışı. Sistem bilmediği bir soruya ne yanıt verecek? Kaynak bulunamadığında kullanıcıyı nereye yönlendirecek? Bu senaryolar yazılmadığında kullanıcı ilk yanlış yanıtta sisteme olan güvenini kaybediyor.
Önerimiz, iki haftalık bir keşif çalışmasıyla tek bir dar senaryo seçmek; ölçülebilir bir hedef koymak ve o senaryoyu uçtan uca üretim kalitesinde kurmak. Geniş kapsamlı bir pilot yerine küçük ama tam bir sistem, kurum içinde çok daha hızlı yayılıyor.
Bu konuda destek mi arıyorsunuz?
Kurumunuzun durumunu 45 dakikalık ücretsiz keşif görüşmesinde değerlendirip somut bir yol haritası çıkarıyoruz.
Görüşme planla