Başarısız olacak bir AI projesini fark etmenin en hızlı yolu ilk soruyu dinlemektir. Eğer "hangi modeli kullanmalıyız?" ise, proje çoktan rotasından çıkmıştır. Model son kararlardan biridir, ilki değil. İlk karar süreç tasarımıdır: bu kimin için, gerçekte ne karar veriyorlar, bu karar neye dayanıyor ve tüm bu yapı zamanla nasıl daha iyi hale geliyor?
Birçok AI çalışmasına başladım ve işe yarayanların hepsi aynı şekilde başlıyor — teknolojiyle değil, bir döngüyü haritalandırarak. AI, bir iş döngüsünün içindeki bir bileşendir. Asla döngünün kendisi değildir.
Modelden önce döngüyü tasarla
Her işe yarayan AI sistemi, dört parçalı bir döngünün içinde durur. Döngüyü doğru kurun, teknoloji seçimi neredeyse sıkıcılaşır — ki istediğiniz tam olarak budur. Yanlış kurun, dünyanın en akıllı modelinin tutunacak bir şeyi olmaz.
Dört parça, sırasıyla
Kullanıcı — çıktıyı kullanan kişi
Kişiyi ve sonucu kullandıkları tam anı adlandırın. Yapamıyorsanız, bir oyuncak inşa ediyorsunuz. "Model destek taleplerini özetler" bir kullanım senaryosu değildir; "nöbetçi müdür, her eskalasyon görüşmesinden önce üç satırlık bir özet okuyup bilgili biçimde içeri girer" bir senaryodur. İyi çıktının ne olduğunu kullanıcı tanımlar.
Veri — yanıtın dayandığı şey
Gerçek nerede yaşıyor, ne kadar güncel ve sahibi kim? Bir AI sistemi, üzerinde durduğu şey kadar iyidir. Kurtarmam istenen projelerin çoğunda bir model problemi yoktur; model kostümü giymiş bir veri problemi vardır — girdiler dağınık, eski ya da çelişkilidir ve hiçbir model zekâsı bunu düzeltmez.
Karar — gerçekte değişen ne
Çıktı bir eylemi değiştirmelidir. Onun yüzünden aşağı akışta hiçbir şey değişmiyorsa, kimsenin açmadığı bir dashboard inşa etmişsinizdir. Çıktıdan farklı bir davranışa giden çizgiyi izleyin: gönderilen bir e-posta, yönlendirilen bir vaka, ayarlanan bir fiyat, önceliklendirilen bir çağrı. Değişen eylem yoksa, değer yoktur.
Geri bildirim — çalıştığını nasıl öğrenir
Sistemin doğru olduğunu nasıl bileceksiniz, yanlış olduğunda nasıl yakalayacaksınız ve nasıl iyileştireceksiniz? Ekiplerin atladığı kısım budur ve sistemin gerçeklikle teması sonrası hayatta kalıp kalmayacağını belirleyen kısım da budur. Geri bildirim yolu olmadan bir AI sistemi işletmiyorsunuz — gözleriniz kapalı uçuyor ve umuyorsunuz.
Yanlış sıra ile doğru sıra
Gördüğüm hemen her sıkıntılı projede sıralama terstir. Çözüm nadiren daha iyi bir modeldir; daha iyi bir başlangıç noktasıdır.
Model-önce (projeler nasıl tıkanır)
- Heyecan verici bir model seç
- Bir kullanım senaryosu aramaya çık
- Etkileyici bir demo yap
- Gerçekten dağıtmakta zorlan
- Kimse sahiplenmez; söner
Süreç-önce (projeler nasıl yayınlanır)
- Kullanıcıyı ve kararı haritala
- Verinin gerçek ve güncel olduğunu doğrula
- Başarının ne demek olduğunu tanımla
- İşi gören en basit aracı seç
- Yayınla, ölç, iyileştir — bir sahiple
"Bu kararı son on kez birinin elle verdiği anı bana anlatın. Neye baktılar, neye karar verdiler ve sonra ne oldu?" Sistemi kapsamlandırmak için ihtiyacınız olan neredeyse her şey — kullanıcı, veri, karar ve onu ölçme yolu — bu yanıtın içinde saklıdır.
Bazen dürüst yanıt "AI değil"dir
Döngüyü haritalamak bazen asıl problemin eksik bir form, birleştirilmemiş bir veri kümesi ya da tek bir otomasyon kuralı olduğunu — modele gerek olmadığını — ortaya çıkarır. Bunu söylemek işin parçasıdır ve tavsiyemin bir değeri olmasının nedeni budur: satacak tek ürünü olan bir satıcı değil, bir ekonomist ve bir inşacıyım. Amaç AI değil, iş sonucudur.
AI, bir iş döngüsünün içindeki bir bileşendir, döngünün kendisi değil. Önce döngüyü tasarlayın; model seçimi neredeyse sıkıcılaşır — ki istediğiniz tam olarak budur.
Bir AI girişimini mi kapsamlandırıyorsunuz?
Ekiplerin önce döngüyü tasarlamasına yardım ediyorum — kullanıcı, veri, karar, geri bildirim — ki inşa gerçekten yayınlansın. Yapay Zeka Stratejisi ve Yapay Zeka Danışmanlığı sayfalarına bakın veya bir danışmanlık görüşmesi planlayın.