Özel Yapay Zekâ ve Hazır Araçlar: Nasıl Karar Verilir?

Görev genelse, taslak yazma, özetleme, deşifre, çeviri, ve araç ihtiyaç duyduğu veriyi görebiliyorsa hazır bir yapay zekâ aracı kullanın. Değer kendi içeriğinize, kendi iş akışınıza veya sistemlerinizden çıkamayacak veriye bağlıysa özel bir şey geliştirin. Karar nadiren model kalitesiyle ilgilidir; çünkü özel çalışmaların çoğu araçların kullandığı modellerin aynısını kullanır.

Bu rehber üç gerçek seçeneği, her birinin geliştirme ve işletme maliyetini, ikisinin de işe yarayıp yaramadığının nasıl değerlendirileceğini ve yanıtı özelliklerden daha sık belirleyen veri sorularını kapsar.

Önemli noktalar

• Özel, nadiren özel model demektir: Genellikle barındırılan bir modelin etrafına sarılmış kendi veriniz ve iş akışınız demektir.
• Atlanan kalem kullanım maliyetidir: Yapay zekânın bir geliştirme maliyeti, bir de hacimle artan işlem başına maliyeti vardır.
• Veri konumu birçok vakayı tek başına belirler: İçerik sistemlerinizden çıkamıyorsa araç listesi hızla kısalır.
• Taahhütten önce değerlendirin: İkisini de elli gerçek örnekle çalıştırın; yapay zekâ kalitesi hakkındaki görüşler alışılmadık ölçüde güvenilmezdir.

İki değil üç seçenek

Ortadaki seçenek iş değerinin çoğunun bulunduğu ve alıcıların en sık atladığı yerdir; çünkü "geliştir ya da satın al" çerçevesi onu gizler. Abonelik ile model eğitmek arasında seçim yapmıyorsunuz; genellikle genel bir ürün ile aynı model üzerine kurulmuş ince ve özgül bir uygulama arasında seçim yapıyorsunuz.

Görev genelse satın alın

Hazır çözüm, iş işletmenize özgü olmadığında kazanır: metin yazma ve düzenleme, toplantı özetleme, deşifre, çeviri, görsel üretimi, kodlama desteği.

Anında kullanılabilirlik, sıfır mühendislik maliyeti, satıcı güncelledikçe sürekli iyileşme ve bir destek sözleşmesi elde edersiniz. Takas şudur: araç sistemlerinizi göremez, sürecinizi izleyemez ve her rakibinizde aynı yetenek vardır.

Hacim düşükse de satın alın. Bir görev ayda elli kez oluyorsa, abonelik neredeyse kesinlikle geliştireceğiniz her şeyden iyidir.

Değer verinizde veya iş akışınızdaysa geliştirin

Özel çalışma; yanıt yalnızca sizde olan içeriğe, politikalarınız, ürün kataloğunuz, vaka geçmişiniz, bağlıysa ya da yapay zekâ adımı, sistemlerinizde başka bir şeyi tetiklemesi gereken bir iş akışının içinde duruyorsa gerekçelidir.

Güvenilir desen dardır: onaylı içeriğiniz üzerinde erişim, kaynak gösterme, kapsamı ele aldığınız konularla sınırlama ve bilmediğini söyleyip bir kişiye devretmesi için açık bir yol. Çıkışı olmayan bir asistan en iyi tahminini üretir; güveni en hızlı yıkan başarısızlık biçimi budur.

İşe yarayan görevler ortak bir biçime sahiptir: yüksek hacim, yapılandırılmamış girdi ve çıktının doğru olup olmadığını hızla anlayabilen bir insan. İncelenmeden tam doğru olması gereken her şey, geliştirseniz de satın alsanız da yapay zekânın en zayıf olduğu yerdir.

İki parçalı maliyeti anlayın

Yapay zekâ diğer yazılımlardan farklı fiyatlanır. Bir geliştirme maliyeti ve trafikle büyüyen bir kullanım maliyeti vardır.

Ayrılmış kapasite tuzaktır. Sürekli faturalanır, oysa çoğu iş trafiği aralıklıdır; kendi barındırmanın tercihle değil mevzuat veya sürekli ölçekle gerekçelendirilmesinin nedeni budur.

Taahhütten önce gerçekçi hacimde işletme maliyetini modelleyin. Testte önemsiz görünen istek başına maliyet üretimde ciddi bir kalem olur ve projelerin en sık öngöremediği rakam budur.

Kararı veri sınırı versin

Özellikleri karşılaştırmadan önce bunları yanıtlayın; çünkü seçenekleri her yetenek karşılaştırmasından hızlı eler:

• Bu içerik altyapınızdan hiç çıkabilir mi?
• Yargı alanınız veya müşteri sözleşmeleriniz işlemenin nerede yapılacağını kısıtlıyor mu?
• Satıcı girdilerinizle varsayılan olarak eğitim yapıyor mu ve bu yazılı olarak kapatılabiliyor mu?
• İstem ve çıktılar için hangi saklama süresi geçerli?
• İçerik kişisel veri içeriyorsa KVKK veya GDPR kapsamında hukuki dayanağınız nedir?

Sağlık, finans veya hukuk içerikleri için bunlar, performansı ne olursa olsun tüketici sınıfı araçları sıklıkla eler.

İkisini de gerçek örneklerle değerlendirin

Yapay zekâ çıktı kalitesi hakkındaki görüşler alışılmadık ölçüde güvenilmezdir; çünkü akıcı bir yanlış yanıt, doğru ama kuru bir yanıttan iyi okunur.

Doğru sonucu bilinen elli gerçek örnek toplayın. Her adayı bunlarla çalıştırın, sonuçları puanlayın ve bir inceleyenin yapması gereken düzeltmeleri sayın. Bu değerlendirme kümesi, sonradan bir model değişikliğinin işleri iyileştirip iyileştirmediğini de söyler, ekiplerin en çok "keşke önce bunu kursaydık" dediği şey.

İnceleyenin düzeltme oranını zaman içinde ölçün. Düşmelidir. Düşmüyorsa sistem düzeltmelerden öğrenmiyordur ve bir öneri motoru için ödeme yapıyorsunuzdur.

Sonuçlu kararlarda insanı tutun

Düşük sonuçlu, geri alınabilir kararları izlemeyle otomatikleştirin. Birinin parasını, istihdamını, sağlığını veya hukuki durumunu etkileyen her şeyde karar verici olarak bir insan bırakın, AB'de bu yalnızca iyi uygulama değil düzenleyici bir beklentidir.

İnceleme döngüsünü lansmandan önce tasarlayın: kim kontrol ediyor, ne kadar hızlı, yanlış olduğunda ne yapıyor ve düzeltme kaybolmak yerine sistemi nasıl iyileştiriyor.

Pratik sıra

Geliştirmeyi bekliyor olsanız bile bir ay hazır bir araçla başlayın. Neredeyse hiçbir maliyeti yoktur, görevin gerçekten yapay zekâya uygun olup olmadığını söyler ve ihtiyaç duyacağınız değerlendirme örneklerini üretir.

İşe yarıyor ama verinize ulaşamıyor veya iş akışınıza uymuyorsa, bu sizin özel geliştirme şartnamenizdir, ve onu bir demodan değil kanıttan yazmış olursunuz.

İlgili rehberler

• Uygulamada nasıl göründüğü için bakın: Yapay Zeka İş Akışı Otomasyonu: Kullanım Alanları ve Riskler.
• İkinci bir bakış açısı için: Özel Yönetim Panosu Geliştirme: Metrikten Aksiyona.

Özel Yapay Zekâ ve Hazır Araçlar: Nasıl Karar Verilir? bakımını birinin üstleneceği modellere ve veri hatlarına dönüştüğünde Veri Ürününüzü Konuşalım.