Yapay Zekâ Danışmanlığı: Şirketler Nereden Başlamalı?

Yapay zekâ danışmanlığına nereden başlanır? İlk projeyi seçmek için 5 soru, veri hazırlık kontrol listesi, KVKK notları ve 90 günlük pilot planı.

Yazar: Abdulaziz Akyol · Kurucu ve CEO, CX Teknoloji

Yapay zekâ danışmanlığı, şirketin hangi iş sorununu yapay zekâyla çözmesinin mantıklı olduğunu belirleyen, bunun için gereken veri ve altyapıyı değerlendiren ve ilk uygulamayı ölçülebilir bir hedefle hayata geçiren hizmettir. Başlangıç noktası bir model ya da araç seçimi olmamalı; tekrarlanan, bugünkü maliyeti ölçülebilen ve verisi bulunan bir iş sorunu seçilmelidir.

Yönetim kurulunda “rakipler yapay zekâ kullanıyor, biz ne yapıyoruz?” sorusu sorulduğunda şirketler çoğu zaman iki yoldan birine sapar. Ya herkese bir sohbet aracı lisansı alınır ve kimin hangi veriyle ne yaptığı bilinmez, ya da büyük bir proje başlatılır ve aylar sonra verinin hazır olmadığı anlaşılır. Bu yazı ikisinin arasındaki yolu anlatıyor: küçük, ölçülebilir ve şirketin kendi verisine dayanan bir başlangıç.

Yapay zekâ danışmanı ne yapar, ne yapmaz?

Yapay zekâ danışmanı model seçmeden önce süreci anlar. Bir çalışmanın ilk haftaları genellikle şu sorularla geçer: Bu iş bugün kim tarafından, hangi ekranda, hangi belgeye bakılarak yapılıyor? Hata olduğunda nasıl fark ediliyor? Hangi kayıtlar tutuluyor ve ne kadar güvenilir? Bu sorular cevaplanmadan önerilen her model bir varsayıma göre tasarlanmış olur.

Danışmanın yapmaması gereken şey, her sorunu yapay zekâya yönlendirmektir. Bazı işler basit bir kural, bir ERP raporu ya da bir form düzenlemesiyle çözülür ve bunu söylemek de işin parçasıdır. CX Teknoloji'nin yapay zekâ danışmanlığı bu ayrımı keşif aşamasında yazılı olarak yapar: hangi iş yapay zekâ gerektirir, hangisi klasik otomasyonla ya da bir süreç düzeltmesiyle yeterlidir.

Yapay zekâ şirkette hangi işleri yapabilir?

Üretim ve hizmet şirketlerinde yapay zekâ uygulamalarının büyük kısmı üç gruptan birine girer. Hangisiyle uğraştığınızı bilmek, gereken veriyi, ekibi ve riski baştan belirler.

Dil modeli tabanlı asistanların şirket bilgisiyle nasıl kurulduğunu kurumsal yapay zekâ asistanı yazısında, görüntü tarafının temelini görüntü analitiği nedir yazısında anlattık.

İlk yapay zekâ projesi nasıl seçilir?

İyi bir ilk proje, sonucu tartışmasız ölçülebilen projedir. Heyecan verici olması ikinci planda kalır. Aday projeleri şu beş soruyla süzün:

1. İş tekrarlanıyor mu? Günde onlarca kez yapılan bir sınıflandırma, ayda bir yapılan stratejik analizden daha iyi bir adaydır.
2. Bugünkü maliyeti ölçülebiliyor mu? Harcanan saat, kaçan hata, bekleme süresi gibi bir başlangıç değeri yoksa iyileşme de gösterilemez.
3. Veri var mı ve erişilebilir mi? Kayıtlar dijital mi, kâğıtta mı? Sahibi kim, hangi sistemden çekilebiliyor?
4. Hata maliyeti katlanılabilir mi? İlk projede modelin yanıldığı durumu bir insanın yakalayabileceği işler seçilmeli; doğrudan müşteriye ya da makineye giden kararlar ilk proje için uygun değildir.
5. Sahibi kim? Sonucu kullanacak birimin yöneticisi projeyi istemiyorsa teknik başarı kullanıma dönüşmez.

Bu süzgeçten geçen işler genellikle sıradan görünür: satın alma taleplerinin sınıflandırılması, kalite şikâyetlerinin kök neden kategorisine ayrılması, bakım teknisyeninin kılavuzda aradığı bilgiye sahada telefondan ulaşması. İlk proje için sıradan olmak bir avantajdır; hedef nettir ve değeri herkes tarafından anlaşılır.

Varsayımsal bir örnek: Bir yan sanayi firmasında kalite mühendisleri müşteri şikâyetlerini e-postadan okuyup Excel'e kök neden kategorisiyle işliyor olsun. İş her gün tekrarlanıyor, geçmiş yılların kayıtları kategori bilgisiyle duruyor, hata maliyeti düşük (yanlış kategoriyi mühendis düzeltir) ve sahibi belli (kalite müdürü). Başlangıç değeri de ölçülebilir: şikâyet başına harcanan süre ve aynı şikâyete farklı mühendislerin ne kadar tutarlı kategori verdiği. Bu senaryo beş sorunun beşinden de geçer. Aynı firmada “yapay zekâ ile talep tahmini” fikri ise geçmiş satış verisi kampanya ve fiyat değişikliklerinden arındırılmadığı için ikinci sıraya düşebilir.

Veriniz yapay zekâya hazır mı?

Yapay zekâ projelerinde en sık takılma noktası veridir. Hazırlığı hızlıca değerlendirmek için şu kontrol listesini kullanabilirsiniz:

• Kayıtlar dijital ve tek bir yerde mi, yoksa her vardiyanın kendi Excel dosyası mı var?
• Aynı kavram her sistemde aynı adla mı geçiyor? Örneğin ürün kodu ERP'de ve MES'te aynı mı?
• Geçmiş kayıtlarda sonuç bilgisi var mı? Bir şikâyetin sonunda neden kaynaklandığı yazılmış mı?
• Dokümanların güncel sürümü belli mi? Aynı prosedürün üç farklı sürümü dolaşıyorsa asistan da üç farklı cevap verir.
• Erişim yetkileri tanımlı mı? İK ya da finans belgeleri herkesin göreceği bir havuza karışmamalı.

Bu listede birden fazla “hayır” varsa ilk iş veri katmanını düzenlemektir. Bu bir gecikme sayılmaz; aynı veri katmanı sonraki her projede yeniden kullanılır ve yönetim raporlamasına da doğrudan fayda sağlar.

Hazır araç mı, şirkete özel çözüm mü?

Her yapay zekâ ihtiyacı için özel geliştirme gerekmez. Genel yazışma, özetleme ve çeviri gibi işlerde kurumsal lisanslı hazır araçlar yeterli olabilir. Burada asıl iş, çalışanların bu araçları hangi verilerle ve hangi kurallarla kullanacağını belirlemektir; bunun için yazılı bir şirket içi yapay zekâ politikası gerekir.

Şirkete özel çözüm şu durumlarda anlamlı hale gelir: cevabın şirketin kendi dokümanlarına dayanması ve kaynak göstermesi gerekiyorsa, sonucun ERP ya da MES gibi bir sisteme yazılması gerekiyorsa, verinin şirket dışına çıkmaması isteniyorsa ya da görüntü işlemede olduğu gibi sahaya uyarlanmış bir model gerekiyorsa. Son iki durumda modelin şirket içindeki sunucularda (on-premise) çalıştırılması da seçenekler arasına girer.

KVKK ve veri güvenliği baştan nasıl ele alınır?

Kişisel veri içeren her yapay zekâ projesinde işlemenin amacı, hukuki dayanağı, saklama süresi ve verinin kimlere aktarıldığı tasarım aşamasında belirlenmelidir. Dil modeli kullanan projelerde ek bir soru vardır: çalışanın yazdığı metin ve yüklediği belge nereye gidiyor, servis sağlayıcı bunu saklıyor ya da model eğitiminde kullanıyor mu? Bu sorunun cevabı, bulut servisi ile şirket içinde çalışan model arasındaki tercihi doğrudan etkiler.

Sistemler KVKK ilkelerine göre tasarlanır: veri en aza indirilir, erişim rolle sınırlandırılır, kayıtlar denetlenebilir tutulur. Güncel mevzuat ve kurul kararları için birincil kaynak Kişisel Verileri Koruma Kurumu'nun resmi sitesidir. Bu genel bilgidir, hukuki danışmanlık yerine geçmez.

İlk 90 günde ne olmalı?

Aşağıdaki plan bir yöntem önerisidir; süreler şirketin büyüklüğüne ve verinin durumuna göre uzar ya da kısalır.

Pilotun insan onaylı kurulması ilk projelerde özellikle önemlidir: model öneri üretir, son kararı çalışan verir ve her düzeltme kayda geçer. Böylece hata riski sınırlı kalır ve modelin ne kadar doğru çalıştığı gerçek veriyle ölçülür. Pilot tasarımının ayrıntısı doğru pilot nasıl tasarlanır yazısında, bütçenin nasıl kurgulanacağı yapay zekâ yatırımı bütçeleme yazısında.

Sonuç: ilk adım için ne yeterli?

Bir iş sorunu, o sorunun bugünkü maliyeti ve sonucu kullanacak bir yönetici: yapay zekâya başlamak için bunlar yeterlidir. Model, araç ve altyapı seçimi bu üçü netleştikten sonra gelir. CX Teknoloji'de keşif aşamasında aday işleri birlikte listeler, veri hazırlığını yerinde inceleriz; pilotu kuran ekip de aynı ekiptir. Şirketiniz için doğru başlangıç noktasını görmek isterseniz ücretsiz dijital olgunluk ön değerlendirmesiyle başlayabilirsiniz.

Sık sorulan sorular

Yapay zekâ danışmanlığı ile yapay zekâ yazılımı satın almak arasındaki fark nedir?

Danışmanlık hangi sorunun yapay zekâyla çözüleceğine ve başarının nasıl ölçüleceğine karar verir; yazılım satın almak bu kararın uygulanmasıdır. Sorun ve ölçüt zaten netse doğrudan ürün almak yeterli olabilir. Net değilse kısa bir keşif çalışması yanlış ürüne bütçe ayrılmasını önler.

Yapay zekâ projesi için çok büyük miktarda veri gerekir mi?

Her proje için gerekmez. Dokümanlardan cevap veren bir asistan mevcut prosedür ve kılavuzlarla çalışabilir; sınıflandırma ve tahmin projeleri ise geçmiş kayıtlara ve doğru etiketlere ihtiyaç duyar. Belirleyici olan, verinin düzenli, güncel ve erişilebilir olmasıdır.

Genel amaçlı sohbet araçlarını şirkette kullanmak güvenli mi?

Hangi sürümün, hangi sözleşme koşullarıyla ve hangi verilerle kullanıldığına bağlıdır. Kurumsal lisanslarda veri saklama ve model eğitiminde kullanım koşulları bireysel sürümlerden farklı olabilir, bu yüzden sözleşme okunmalıdır. Kişisel veri ve ticari sır içeren belgeler için kurallar yazılı bir politikayla belirlenmelidir.

İlk yapay zekâ projesinin sonucu ne zaman görülür?

Pilot genellikle birkaç aylık bir dönem olarak planlanır ve sonucu bu dönemin sonunda ölçülür. Süre, verinin hazır olup olmadığına ve entegrasyon ihtiyacına bağlıdır. Önemli olan, başlamadan önce neyin hangi eşikle ölçüleceğinin yazılı olmasıdır.

Yapay zekâ çalışanların yerini mi alacak?

İlk projelerde yapay zekâ genellikle çalışanın tekrarlayan işini hızlandıran bir yardımcı olarak kurulur ve son karar insanda kalır. Hangi görevlerin değişeceği süreç bazında ele alınmalı ve çalışanlara açıkça anlatılmalıdır. Sahayı sürece katmadan kurulan sistemler genellikle kullanılmaz.