Girişiminiz bir yapay zekâ özelliği geliştirmeli mi? Pratik bir çerçeve

“Yapay zekâ eklemeliyiz” şu anda ürün yol haritası toplantılarında en sık duyulan ve en az sorgulanan cümlelerden biri. Biraz durup düşünmeye değer, çünkü yanlış yapay zekâ özelliğini geliştirmek, yapay zekâyı tamamen atlamaktan daha pahalıya mal olur: Gerçek mühendislik zamanı harcarsınız, gerçek bir operasyonel karmaşıklık eklersiniz ve çoğu zaman kullanıcıların sessizce görmezden geldiği bir şeyi yayına alırsınız.

Teknolojiden değil, sorundan başlayın

Sorulması gereken soru “Yapay zekâyı nerede kullanabiliriz?” değil, “Kullanıcılarımızın bugün yaptığı işin en sinir bozucu, en tekrarlı ya da ölçeklenmesi en zor kısmı hangisi?” sorusudur. Bu sorunu yapay zekâdan hiç bahsetmeden net bir şekilde tanımlayabiliyorsanız doğru yoldasınız. Dürüst cevap “Belirli bir sorunumuz yok, sadece yatırımcı sunumu için bir yapay zekâ özelliği istiyoruz” ise, tek satır kod yazılmadan önce bunu kendinize itiraf etmeye değer.

Herhangi bir şeyi tanımlamadan önce cevaplanması gereken dört soru

1. Görev temelde dille, örüntü eşleştirmeyle ya da ölçekte muhakeme gerektiren kararlarla mı ilgili?

Yapay zekâ özellikleri genellikle özetleme, taslak hazırlama, sınıflandırma, arama ya da öneri gibi görevlerde maliyetini hak eder: doğası gereği belirsiz olan ve kesin kurallar yazılması zor işler. Görev aslında net ve sabit bir iş kuralları setiyse, sadece kuralları yazarak daha hızlı ve daha iyi bir sonuç alırsınız.

2. Üzerinde çalışabileceğiniz gerçek verileriniz var mı?

Bir öneri motorunun öğrenmesi için gerçek kullanıcı davranışına ihtiyacı vardır. Bir destek asistanının cevaplarını dayandırabilmesi için gerçek dokümantasyona ve geçmişteki gerçek destek taleplerine ihtiyacı vardır. Bunlara henüz sahip değilseniz dürüst hamle, önce verileri toplamak ve yapay zekâyı daha sonra yeniden değerlendirmektir. Yetersiz ya da uydurma verilerle geliştirilmiş bir model hiç olmamasından daha kötü performans gösterir ve gösterdiğinde de güveni sarsar.

3. Yanıldığında ne olur?

Her yapay zekâ özelliği zaman zaman yanılır; bu, bugün mevcut en iyi sistemler için bile geçerlidir. Asıl tasarım sorusu, bunun bedelinin ne olduğudur. Yanlış bir film önerisi omuz silkip geçilecek bir şeydir. Bir müşterinin destek akışında aldığı ve buna göre hareket ettiği yanlış bir cevap ya da finansal bir özetteki yanlış bir rakam ise gerçek bir sorundur. Hata maliyeti düşük olan özellikler güvenle tamamen otomatikleştirilebilir. Hata maliyeti yüksek olan özellikler ise çıktıyı inceleyen bir insana ya da kullanıcının hataları kendisinin yakalayıp düzeltebileceği net bir yola ihtiyaç duyar.

4. Yayından sonra bakımını yapabilir misiniz?

Bir yapay zekâ özelliği bir kerelik bir geliştirme değildir. Gerçek dünyadaki veriler değiştikçe modeller kayar, kullanım ölçeklendikçe maliyetler değişir ve “ayın yapay zekâ sağlayıcısı” sorunu gerçektir: Bugün üzerine geliştirdiğiniz araç bir yıl içinde ciddi bir yeniden çalışma gerektirebilir. Bütçenizi yalnızca ilk sprint için değil, özelliğin sürekli ilgi isteyeceğini hesaba katarak yapın.

İşe yarar bir içgüdü kontrolü

Özellik tanımından “yapay zekâ” kelimesini çıkarsaydınız, geriye kalan özellik hâlâ gerçekten faydalı görünür müydü? “Gelen destek taleplerini aciliyete ve konuya göre otomatik olarak kategorilere ayır” ifadesi, yanında yapay zekâ kelimesi olsa da olmasa da faydalı görünür. “Bir yapay zekâ sohbet penceresi ekle” bu testi geçemez: Bu, sorun arayan bir teknolojidir, tersi değil.

Gerçekten değdiği durumlar

Yapay zekâ özellikleri, bir kullanıcının şu anda yavaş ve elle yaptığı bir işi — sıralama, arama, taslak hazırlama, önceliklendirme — halihazırda sahip olduğunuz gerçek verileri kullanarak neredeyse anlık hâle getirdiğinde yerini hak eder. Bu, yatırımcı sunumundaki bir onay kutusu değil, gerçek ve savunulabilir bir ürün iyileştirmesidir.

Burncode'un yapay zekâ çalışmalarına dokunmadan önce her müşterisiyle yaptığı kapsam belirleme konuşması tam olarak budur: Gerçek sorundan ve mevcut gerçek verilerden yola çıkmak ve yol haritasında bu çeyrek “yapay zekâ ekle” yazdığı için değil, yalnızca gerçekten doğru araç olduğunda bir model önermek.