Yapay zekâya nereden başlanır? Küçük ve ölçülebilir bir işle.

"Biz de yapay zekâ kullanalım" cümlesi artık hemen her yönetim toplantısında geçiyor. Ama bu cümleden sonra ne yapılacağı çoğu zaman belirsiz kalıyor. İşletmede yapay zekâya nereden başlanır sorusunun cevabı aslında teknolojiden çok iş seçimiyle ilgili: hangi iş, kim yapıyor, ne kadar sürüyor ve daha iyi olduğunu nasıl anlayacağız? Bu yazıda ilk projeyi küçük, güvenli ve ölçülebilir tutmanın yolunu anlatıyoruz.

Neden "büyük proje" ile başlamamalı?

Yapay zekâ ile ilgili ilk heves genellikle iddialı fikirler doğurur: tüm müşteri hizmetlerini otomatiğe bağlamak, satış tahminini tamamen makineye bırakmak, şirketin bütün belgelerini tek bir akıllı asistanda toplamak. Bu fikirler kötü değildir ama ilk adım için fazla büyüktür.

Büyük projelerde üç sorun üst üste biner. Birincisi, verinin nerede ve ne durumda olduğu belli değildir. İkincisi, başarının tanımı yapılmamıştır; "daha verimli olacağız" ölçülebilir bir hedef değildir. Üçüncüsü, ekip yapay zekânın nerede iyi, nerede zayıf olduğunu henüz deneyimlememiştir. Sonuç, aylarca süren bir hazırlık ve ortada gösterilecek somut bir kazanç olmamasıdır.

Küçük bir işle başlamak ise hem bütçeyi hem de hayal kırıklığı riskini sınırlar. Üstelik ekip, gerçek bir iş üzerinde yapay zekânın davranışını görerek sonraki adımlar için sağlam bir sezgi kazanır.

İyi bir ilk iş nasıl görünür?

İyi bir ilk yapay zekâ işi genellikle şu özellikleri taşır:

• Sık tekrar eder. Haftada birkaç kez değil, günde onlarca kez yapılan bir iş.
• Metin ağırlıklıdır. Mail okumak, belge özetlemek, form verisini sınıflandırmak, teklif taslağı hazırlamak gibi işler bugünkü dil modellerinin güçlü olduğu alandır.
• Hata maliyeti düşüktür. Çıktıyı bir insan kontrol edip onaylar; yanlış bir öneri doğrudan müşteriye ya da muhasebeye gitmez.
• Sonucu ölçülebilir. Bugün bu işe ne kadar zaman harcandığı ya da ne kadar gecikme yaşandığı kabaca bilinir.
• Sahibi bellidir. İşi bugün yapan kişi projeye katılır ve sonucu değerlendirir.

Örnek vermek gerekirse: gelen talep maillerini konusuna göre ayırmak ve ilgili kişiye yönlendirmek, uzun teknik şartnameleri tek sayfalık özete çevirmek ya da iç yazışmalarda sık sorulan soruları derleyip taslak yanıt hazırlamak iyi adaylardır. Mail tarafını ayrıca gelen mailleri yapay zekâ ile sınıflandırmak yazımızda ele aldık.

Adım adım ilk proje

İlk projeyi şu sırayla yürütmek işleri sade tutar:

1. İş listesini çıkarın. Ekiplerden, "her gün tekrar eden ve sizi yoran" üç işi yazmalarını isteyin.
2. Bir tanesini seçin. Yukarıdaki beş özelliğe en çok uyanı seçin; en heyecan verici olanı değil.
3. Bugünkü durumu kaydedin. İşin ortalama süresini, aylık adedini ve sık yaşanan hataları not edin. Bu kayıt olmadan sonradan kazanç konuşmak zordur.
4. Veriyi kontrol edin. İş hangi veriyle yapılıyor, bu veride kişisel veri ya da ticari sır var mı? Bu soruyu atlamayın; ayrıntısı yapay zekâ araçlarına şirket verisi vermek yazımızda.
5. Küçük bir deneme kurun. Birkaç haftalık, sınırlı sayıda kullanıcıyla çalışan bir deneme yeterlidir.
6. Sonucu ölçün ve karar verin. Devam, düzelt ya da bırak. Üçü de geçerli bir sonuçtur.

Hazır araç mı, özel çözüm mü?

İlk denemede çoğu zaman hazır araçlar yeterlidir. ChatGPT, Gemini ya da Claude gibi genel amaçlı sohbet araçlarının kurumsal sürümleri, bir ekibin yapay zekâyı tanıması için iyi bir başlangıç sunar. Burada dikkat edilmesi gereken, kullanılan sürümün veri koşullarını okumak ve ekibe neyin girilip neyin girilmeyeceğini açıkça söylemektir.

Hazır araçlar, iş mevcut sistemlerinize bağlanmak zorunda kaldığında yetersiz kalmaya başlar. Örneğin maillerin CRM'e otomatik işlenmesi ya da ERP verisiyle çalışan bir asistan, bir entegrasyon ve bazen özel yazılım gerektirir. Bu noktaya geldiyseniz ilk deneme zaten değerini göstermiş demektir.

Başlamadan önce kontrol listesi

Bu tablodaki satırların yarısı bile boşsa, önce onları doldurmak yapay zekâ aracı seçmekten daha değerlidir.

Yapay zekânın sınırlarını baştan konuşun

Dil modelleri akıcı yazar ama her zaman doğru yazmaz. Kaynağı olmayan bilgiyi kendinden emin bir dille üretebilir, hesaplamalarda hata yapabilir, şirketinize özgü kuralları bilmez. Bu yüzden ilk projede "yapay zekâ taslağı hazırlar, insan onaylar" düzeni neredeyse her zaman doğru olandır. Ekibin bu sınırları ilk günden bilmesi, hem gereksiz hayal kırıklığını hem de kontrolsüz kullanımı önler.

Globya'da nasıl yapıyoruz

Bir firmanın dijital bilişim danışmanı olarak işe teknoloji değil iş listesiyle başlıyoruz. Telefonla yaptığımız ilk görüşmede tekrar eden işleri birlikte konuşuyor, ücretsiz ön analiz kapsamında en uygun ilk adayı ve ölçüm yöntemini öneriyoruz. Deneme olumlu sonuç verirse entegrasyon, yazılım, KVKK ve barındırma tarafını tek elden yürütüyoruz; ayrı ayrı tedarikçi aramanız gerekmiyor. Fiyat, kapsam netleştikten sonra yazılı teklifle verilir.

Sık sorulan sorular