Yapay Zeka İş Akışı Otomasyonu: Kullanım Alanları ve Riskler

Yapay zekâ iş akışlarında girdinin yapılandırılmamış, çıktının kontrol edildiği yerlerde yardımcı olur: gelen mesajları sınıflandırma, belgelerden alan çıkarma, kişinin onayladığı metni taslaklama ve uzun kayıtları özetleme. Güvenilir örüntü, insan incelemesiyle birlikte yüksek hacimdir. İncelenmeden tam doğru olması gereken her şey ise en zayıf olduğu alandır.

Geliştirmenin ötesinde, hacimle artan kullanım maliyetlerini ve değerlendirme ile izlemeyi bütçeleyin. Birçok proje tek seferlik olarak fiyatlanır ve sonra işlem başına işletme maliyetiyle karşılaşır.

Önemli noktalar

• Kontrol edilebilir, sınırlı görevler seçin: Yüksek hacim, yapılandırılmamış girdi ve çıktıyı onaylayan bir kişi.
• Kendi içeriğinize dayandırın: Genel bilgi kendinden emin yanlışlar üretir; onaylı materyaliniz işe yarar yanıtlar.
• Sonucu veri kalitesi belirler: Yapay zekâ projelerinin çoğu modelde değil mükerrer ve bayat kayıtlarda başarısız olur.
• Sonuçlu kararlarda insanı tutun: Parayı, istihdamı, sağlığı veya hukuki durumu etkileyen her şey bir kişi gerektirir ve AB'de bu bir düzenleyici beklentidir.

Teknolojiden değil bir görevden başlayın

"Yapay zekâ kullanmalıyız" diye başlayan projeler demo üretir. Belirli bir görevden başlayanlar sonuç üretir.

İşe yarayan görevler ortak bir biçime sahiptir: yeterince sık gerçekleşirler, girdi kural yazmak için fazla değişkendir ve birisi çıktının doğru olup olmadığını hızla anlayabilir. Gelen e-postayı doğru ekibe yönlendirmek, tedarikçi faturalarından değer çıkarmak, temsilcinin düzenleyeceği bir ilk yanıt taslağı yazmak veya uzun bir vaka geçmişini özetlemek buna uyar.

Uymayanlar, yanlış olmanın pahalı ve fark edilmesinin zor olduğu görevlerdir. Çıktıyı doğrulamak işi yapmak kadar sürüyorsa otomasyon eforu ortadan kaldırmamış, yalnızca taşımıştır.

Modelden önce döngüyü tasarlayın

Sınırlı görev, doğrunun net tanımlandığı tek bir iştir. "Müşteri sorularını yanıtla" sınırlı değildir; "yayınlanmış politikamızı kullanarak teslimat süresi sorularını yanıtla" sınırlıdır.

Girdi, sistemin gördüğü ve nereden geldiğidir. Hayal kırıklığı yaratan sonuçların çoğu model yeteneğine değil girdi kalitesine dayanır.

İnsan incelemesi, çıktıyı kimin, ne kadar hızlı kontrol ettiği ve yanlış olduğunda ne yaptığıdır. Bunu lansmandan önce tasarlayın; düzeltmenin kaybolmak yerine sistemi nasıl iyileştireceği dahil.

Sonuç, ölçüttür: örneklem üzerinden doğruluk, kazanılan zaman ve inceleyenlerin çıktıyı değiştirme oranı. Sonuncusu dürüst sinyaldir ve zamanla düşmelidir.

Fazla beklemeden önce veriyi düzeltin

Yapay zekâya atfedilen iş sorunlarının çoğu iki sıradan veri sorununa dayanır: mükerrer kayıtlar ve bayatlık.

Veri kalitesinin altı boyutu vardır — doğruluk, eksiksizlik, tutarlılık, güncellik, geçerlilik ve tekillik — ama nadiren altısını da ele almanız gerekir. İki yüz kaydı gerçeklikle karşılaştırarak örnekleyin, hataları türüne göre sayın ve baskın olan ikisini düzeltin.

Temizlikte değil girişte düzeltin. Kayıt anında doğrulama, her alan için tek yetkili kaynak ve sistemi atlatma güdüsünü ortadan kaldırmak, herhangi bir periyodik temizlikten fazlasını çözer. Sistemler kendiliğinden sapmaz; gerçek bir adımın kolayca kaydedilemediği yerde sapar.

Asistanları kendi onaylı içeriğinize dayandırın

Genel bilgiden yanıt veren bir asistan işletmeniz hakkında kendinden emin biçimde yanlış olacaktır. Belgelenmiş politikalarınızdan, kaynak göstererek ve kapsamı ele aldığınız konularla sınırlı yanıt veren ise işe yarar.

Ona bilmediğini söyleyip bir kişiye devretmesi için açık bir yol verin. Çıkışı olmayan bir asistan en iyi tahminini üretir ki güveni en hızlı zedeleyen başarısızlık biçimi budur.

İşletme maliyetini izleyin. Kullanım bazlı model fiyatlandırması hacimle artar ve testte önemsiz görünen görüşme başına maliyet, üretim ölçeğinde gerçek bir kalem olur. Taahhütte bulunmadan önce bunu netleştirin.

Tahminin ne zaman gerçekçi olduğunu bilin

Tahmin etmek istediğiniz şey için birkaç yıllık tutarlı geçmişiniz, tahmine göre değişecek bir kararınız ve harekete geçecek biriniz varsa hazırsınız. Bunlardan biri eksikse model pahalı bir rapora dönüşür.

Önemli olan veri satırı değil, sonucun örnekleridir. Tahmin etmek istediğiniz olayın birkaç yüz gerçek örneği, olayın neredeyse hiç görünmediği milyonlarca kayıttan değerlidir.

Net bir eylemi olan bir şeyi tahmin edin — hangi müşterilerin ayrılma ihtimalinin yüksek olduğu, hangi siparişlerin geç kalacağı, hangi ekipmanın bakım gerektirdiği. Gelir tahmini popülerdir ve nadiren birinin davranışını değiştirir.

Aynı disiplin öneriler için de geçerlidir. Birkaç yüz ürünün altında özenle hazırlanmış listeler genellikle algoritmadan iyi çalışır ve öneri motorunun gerekli olduğu yerde bile yerleşim ile dürüstlük algoritmik incelikten önemlidir.

Sonuçlu kararlarda insanı tutun

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

Aynı özen insanları ölçerken de geçerlidir. Çalışan analitiği; iş yükü, çevrim süreleri, devirler ve kapasite gibi sistemi incelediğinde savunulabilirdir ve kişileri kontrol etmedikleri sayılarla sıraladığında savunulması zordur. Bireylerden önce ekipleri ve süreçleri ölçün, neyin neden toplandığını söyleyin, insanlara kendi verilerini gösterin ve hangi kararı besleyeceğini söylemeden asla yeni bir metrik eklemeyin.

Geri alınabilecek kadar küçük başlayın

İlk kullanım senaryosunu birkaç hafta boyunca mevcut süreçle paralel, gerçek iş üzerinde çalıştırın. Çıktıları karşılaştırın, düzeltmeleri sayın ve teorik olarak değil fiilen kazanılan zamanı ölçün.

Bu karşılaştırma ucuzdur ve tartışmaları bitirir. Aynı zamanda sonraki bir model değişikliğinin işleri iyileştirip iyileştirmediğini anlamak için gerekli değerlendirme kümesini üretir ki ekiplerin en çok "keşke önce bunu kursaydık" dediği şey budur.

İlgili rehberler

İlgili içerikler:

• Özel Yönetim Panosu Geliştirme: Metrikten Aksiyona
• Otomasyon Keşif Aşaması Hangi Çıktıları Sağlamalı?
• Çalışan Performans Panolarında Neleri Ölçmelisiniz?

Yapay Zeka İş Akışı Otomasyonu: Kullanım Alanları ve Riskler rehberinden doğan çalışma; ürün stratejisi, tasarım, geliştirme veya entegrasyon desteği gerektiren somut bir girişime dönüşürse Veri Ürününüzü Konuşalım.