Kurumsal Yapay Zekânın Çoğu Neden Pilot Aşamada Kalıyor

Modeller darboğaz değil. Bir süredir zaten değiller.

Girdiğim hemen her kuruluşta çalışan bir demo vardır. Biri onu bir hafta sonunda yapmış, yönetim kurulunu etkilemiş ve on sekiz ay sonra hâlâ bir demodur. Kısıt hiçbir zaman yetenek değildi. Kısıt, sonucun sahibinin olmaması, "çalışıyor"un ne anlama geldiğinin hiç yazılmamış olması ve hiçbir bütçe kaleminin hiç kıpırdamamış olmasıdır.

Pilotlar güvenli olmak üzere tasarlanır

Bir pilotun dezavantajı yoktur. Gerçek sürecin yanında çalışır; bu yüzden bozulsa da hiçbir şey bozulmaz. Bu güvenlik, tam da hiçbir zaman bir üst seviyeye geçmemesinin nedenidir: üretim, eski sürecin kapatılması demektir ve bir şeyi kapatmak, altına imza atmaya razı birini gerektirir.

İlk sorduğum soru "hangi modeli kullanıyorsunuz?" değildir. Şudur: bu sistem bir salı gecesi saat 03.00'te yanlış bir cevap üretirse, kimin telefonu çalar? Bir cevap yoksa, elinizde bir dağıtım yok demektir. Elinizde bir bilim projesi var.

Başlangıç ölçütleri kıyaslamaları yener

Ekipler modelleri birbirleriyle kıyaslar ama hiçbir zaman kendileriyle kıyaslamazlar. Herhangi bir şey devreye alınmadan önce üç rakam isterim: mevcut sürecin maliyeti nedir, ne kadar sürer ve ne sıklıkla yanlış sonuç verir. Bunlar olmadan üretim bütçesi savunulamaz ve altı ay sonra işin işe yarayıp yaramadığı da bilinemez.

Bu üç rakam, herhangi bir doğruluk skorundan çok daha fazla siyasi iş görür. Bir teknoloji sohbetini bir operasyon sohbetine dönüştürürler ve fon bulan sohbetler operasyon sohbetleridir.

Önemli olan en dar şeyi devreye alın

İçgüdü, platformu inşa etmektir. Disiplin ise, gerçek bir ekibin her gün dokunduğu tek bir iş akışını almak, bir yedek planla üretime almak ve bir çeyrek boyunca çalıştırmaktır. Tek bir üretim sistemi bir kuruluşa beş pilottan daha fazlasını öğretir; çünkü erişim, görev başına maliyet, eskalasyon, denetim, tedarikçi modeli değiştirdiğinde ne olacağı gibi hiç de gösterişli olmayan her soruyu yüzeye çıkarmaya zorlar.

Bir şirket bunu bir kez yaptığında, ikinci dağıtım daha hızlı olur. Asıl avantaj modelin kendisi değil, bu katlanmadır.

Bu pratikte nasıl görünüyor

Hedefleri olan bir sahip belirleyin. Çıkış kriterlerini inşadan önce yazın. Başlangıç ölçütünü ölçün. Tek bir iş akışını devreye alın. Diğer her operasyonel kalem kadar ciddiyetle her ay gözden geçirin. Bu sofistike bir tavsiye değil. Sadece çoğu kuruluşun atladığı kısım ve yapay zekâ programlarının bir sistem yerine bir sunum dosyası olmasının nedeni budur.

Öne geçen şirketler daha iyi modellere sahip olanlar değil. İşi bitirenlerdir.