Uygulamanıza Ne Zaman Yapay Zekâ Eklemeli, Ne Zaman Eklememeli

Şu anda her ürün sahibinin üzerinde, yaptıkları her şeye yapay zekâ iliştirmeleri yönünde sessiz bir baskı var. Yatırımcılar bunu soruyor. Rakipler başlıklarına koyuyor. Yönetim kurulundan biri bir makale iletiyor. Ve böylece gayet iyi bir uygulamada, kimsenin istemediği ve neredeyse kimsenin kullanmadığı küçük bir parıltı simgesi ve sohbet kutusu beliriyor. Özellik çıkıyor, basın bülteni yayımlanıyor ve altı ay sonra kullanım grafikleri dümdüz oluyor. Soru hiçbir zaman yapay zekâ ekleyip <em>ekleyemeyeceğiniz</em> değildi. Ekleyip eklememeniz gerektiğiydi.

Geçimimi küçük ve orta ölçekli işletmeler için yazılım ve yapay zekâ özellikleri yaparak sağlıyorum; bu da size her şeye yapay zekâ eklemenizi söylemek için finansal bir teşvikim olduğu anlamına geliyor. Tam tersini yapacağım. Sunabileceğim en değerli şey, bütçe ayırmadan önce bir yapay zekâ özelliğinin sessizce yükünü taşıyıp taşımayacağını yoksa sessizce çürüyüp çürümeyeceğini anlamanızı sağlayacak bir yöntem. Çünkü buradaki başarısızlık dramatik değildir. Yapay zekâ özellikleri nadiren patlar. Sadece orada öylece durur, kullanılmadan ve sevilmeden; her API çağrısında size para, kullanıcı her dokunup uzaklaştığında ise biraz itibar kaybettirir.

Bu rehber, o görüşmelerde gerçekten kullandığım çerçevedir. Vızıltılı sözcükler yok, modaya uygun model adları yok, henüz sormadığınız bir sorunun cevabının bir dil modeli olduğunu varsaymak yok. Sadece uygulamanıza neyin ait olduğuna, neyin sade koda ait olduğuna ve neyin çöpe ait olduğuna karar vermenin pratik bir yolu.

İliştirilmiş yapay zekâ özelliklerinin çoğu neden sessizce başarısız olur

Küçük bir üründe bir yapay zekâ özelliği çöktüğünde, neredeyse hiçbir zaman model yeterince akıllı olmadığı için çökmez. Özellik yanlış nedenlerle seçildiği için çöker. Birisi tesadüfen yapay zekâ gerektiren belirli ve sancılı bir şeyi çözmek yerine yapay zekâya sahip olmak istemiştir. Hedef teknolojiydi, kullanıcının sorunu ise sonradan akla geldi. Kullanıcılar bunu anında sezer.

İkinci yaygın başarısızlık daha incedir: özellik gerçek bir sorunu çözer ama sade kodun daha ucuz ve daha güvenilir biçimde çözebileceği bir sorunu. Yalnızca bir listeyi tarihe göre sıralayan “yapay zekâ destekli” etiketli bir düğme bir özellik değil, bir yüktür. Belirlenimci bir şeyi alıp daha yavaş, daha pahalı ve zaman zaman yanlış hâle getirdiniz, sonra da bu gerilemeyi reklam ettiniz. Kullanıcılar bunu da fark eder.

Üçüncü başarısızlık güvendir. Yapay zekâ özellikleri olasılıksaldır — çoğu zaman haklıdırlar, bazen de kendinden emin biçimde yanlış. Bir yanlış cevabın pahalı olduğu ve kullanıcının bunu yakalama yolunun bulunmadığı bir iş akışına böyle bir şey bıraktıysanız, bir özellik değil bir mayın eklemişsinizdir. İyi haber şu ki üç başarısızlık biçimi de öngörülebilir, yani kaçınılabilir. Tek yapmanız gereken doğru soruları çıkmadan sonra değil, başlamadan önce sormaktır.

Dürüst sınav: bu gerçekten bir yapay zekâ sorunu mu?

Bildiğim en kullanışlı süzgeç şu. “Akıllı” yapmaya hevesli olduğunuz her özellik için sorun: bu görev sabit kuralları mı izliyor, yoksa dağınık, insan biçimli girdiyi anlamayı mı gerektiriyor? Görev kuralları izliyorsa — şuna göre sırala, şunu hesapla, iki saat önce hatırlatma gönder — sade kod istersiniz. Daha ucuz, daha hızlı, tamamen öngörülebilir ve asla halüsinasyon görmez. Buna yapay zekâ demek yalnızca pahalı bir pazarlamadır.

Yapay zekâ yerini, girdinin gerçekten dağınık ve insan biçimli olduğu yerde hak eder: kuralların öngöremeyeceği serbest metin, görüntüler, konuşma, yüz farklı düzende belgeler, eşleştirilmesi değil anlaşılması gereken dil. Bunlar eskiden hiç otomatikleştirilemeyen şeylerdi. Özelliğiniz orada yaşıyorsa, yapay zekâ bir gösteriş değildir — onu kurmanın tek pratik yoludur. Maharet, özellikle her şeye yapay zekâ deme baskısı varken, iki kategoriyi dürüstçe ayırt etmektedir.

Bir uygulamada yapay zekânın gerçekten ait olduğu yer

Somutlaşalım. Bunları yıllarca kurduktan sonra, kısa bir kalıp listesi değerini kanıtlamayı sürdürüyor — moda oldukları için değil, altta yatan görev gerçekten yapılandırılmamış girdiyi anlamayla ilgili olduğu için. İşte kullanıcıların gerçekten geri döndüğü özellikler bunlardır.

• Serbest metni yapılandırılmış veriye dönüştürmek — dağınık bir müşteri e-postasını okuyup siparişi, adresi, son tarihi çekip çıkarmak.
• İlk taslağı hazırlamak — bir yanıt, bir özet, bir açıklama — ki bunu sonra bir insan düzenler; yapay zekânın denetimsiz göndermesi yerine.
• Yalnızca anahtar sözcükleri değil anlamı kavrayan arama, böylece kullanıcılar belgeyi sizin dosyaladığınızdan farklı ifade etseler bile doğru olanı bulur.
• Gelen öğe seline — destek talepleri, e-postalar, yüklemeler — sınıflandırma veya yönlendirme yaparak doğru şeyin doğru yere ulaşmasını sağlamak.
• Belgelerden ve görüntülerden bilgi çıkarmak: faturalar, fişler, formlar, sahadan fotoğraflar.
• Kendi verileriniz üzerinde sohbet temelli yardım; kullanıcı sade bir soru sorar ve içeriğinize dayalı bir cevap alır.

Kalıbı fark edin. Bunların her birinde girdi öngörülemez ve insanidir; az miktarda yanlışlık tolere edilebilir çünkü döngüde bir insan vardır ya da hatanın maliyeti düşüktür. Bu birleşim — dağınık girdi, hoşgörülü riskler — bir yapay zekâ özelliğinin doğal yuvasıdır. İki yarıya da uyan bir görev bulduğunuzda, büyük olasılıkla kurmaya değer bir özellik bulmuşsunuzdur.

Yapay zekâyı rahat bırakmanız gereken yer

Yapay zekâya nereye uzanmamak gerektiğini bilmek de en az o kadar önemlidir, çünkü yanlış yerleştirme yalnızca para israf etmez — ürününüzün kazandığı güveni etkin biçimde aşındırır. Bazı görevler cazip görünüp tuzak çıkar.

Daha sessiz bir maliyet de var. Her yapay zekâ özelliği, artık her çağrıda izlemeniz, değerlendirmeniz ve parasını ödemeniz gereken bir şeydir. Kullanıcılarınızın güvendiği üç yapay zekâ özelliği, zaman zaman sizi utandıran on tanesinden daha değerlidir. Yanlış anda bir müşterinin önünde yanılan bir model, özenle kurulmuş bir yıllık itibarı bir çırpıda yok edebilir. Buradaki ölçülülük çekingenlik değildir — ürün sezgisidir.

Hızlı bir harita: kur, atla ya da sonra yap

Bunu daha az soyut kılmak için, bir avuç yaygın “hadi yapay zekâ ekleyelim” fikrinin yukarıdaki sınavdan geçirildiğinde genelde nasıl sonuçlandığı şöyle. Bunu kutsal bir metin değil, tartışacağınız makul bir varsayılan olarak görün.

Tablonun şekli dersin kendisidir. Evetler, girdinin dağınık ve risklerin hoşgörülü olduğu yerde kümelenir. Hayırlar, görevin gerçekten kural tabanlı olduğu ya da yanlış cevabın acıttığı ve kimsenin kontrol etmediği yerde kümelenir. Fikrinizi o ızgaraya dürüstçe yerleştirebilirseniz, kararın çoğunu zaten vermişsinizdir.

Zamanlama: iyi bir yapay zekâ özelliği bile fazla erken eklenebilir

Bazen özellik gerçekten uygundur ama cevap yine de henüz değil'dir. Yapay zekâ özelliklerinin, girişimcilerin hafife aldığı sinsi bir ön koşulu vardır: yalnızca üzerine oturdukları veri ve iş akışı kadar iyidirler. Belgeleriniz üzerinde anlamsal bir arama harikadır — belgeleriniz gerçekten düzenlendiğinde. Ürününüzle ilgili soruları yanıtlayan bir asistan muhteşemdir — ürün içeriğiniz çelişkili bir dağınıklık olmaktan çıktığında. Yapay zekâ, üzerine kurulduğu her şeyi büyütür, kaos dâhil.

Bu yüzden akıllı katmanı eklemeden önce, altındaki sıkıcı katmanın sağlam olduğundan emin olun. Çekirdek uygulamanız hâlâ ayaklarının üzerinde durmaya çalışıyorsa, bir yapay zekâ özelliğine mühendislik zamanı dökmek genelde yanlış hesaptan borç almaktır. Gösterişsiz gerçek şu ki yapay zekâ eklemenin en iyi zamanı çoğunlukla temelleri çiviledikten sonra'dır — gerçek kullanıcılarınız, gerçek verileriniz ve yapay zekânın benzersiz biçimde gidereceği açık, tekrarlayan bir sancı olduğunda.

Pişman olmadan bir yapay zekâ özelliği nasıl eklenir

Diyelim ki sınavı geçen bir özellik buldunuz: dağınık girdi, hoşgörülü riskler, altında sağlam bir temel, giderilecek gerçek bir sancı. Güzel. Şimdi ekiplerin ya kalıcı bir şey inşa ettiği ya da gelecek yıl sessizce söküp atacakları bir şey yaptığı kısım. Bunu bir lansman değil, dikkatli bir deney olarak ele alın.

1. 1
   Tek cümlelik görevi yazın

   “Asistan gelen bir e-postayı okur ve sipariş formunu doldurur, bir insan da onaylar.” Bu cümleyi yazamıyorsanız özellik hazır değildir — hâlâ göreve değil teknolojiye âşıksınız.
2. 2
   Başta döngüde bir insan tutun

   Yapay zekânın taslak hazırlamasına, önermesine veya ön doldurmasına izin verin — onayı bir insan versin. Tek başına davranmasına hiç güvenmeden önce — eğer güvenecekseniz — nerede güvenilir nerede değil öğrenirsiniz.
3. 3
   Yanıldığında ne olacağına karar verin

   Olasılıksal özelliklerin zarif bir başarısızlığa ihtiyacı vardır. Kullanıcı bunu nasıl fark eder? Nasıl düzeltir? Görünür bir 'geri al' ya da 'bu doğru değil' yolu olmayan bir yapay zekâ özelliği, üretimde güvenemeyeceğiniz bir özelliktir.
4. 4
   Yeniliği değil kullanımı ölçün

   İnsanların ilk haftadan sonra onu gerçekten kullanıp kullanmadığını ve söz verdiğiniz zamanı kazandırıp kazandırmadığını izleyin. Lansmanda sıçrayıp sonra dümdüz olan bir özellik size bir şey söylüyordur. Dinleyin.
5. 5
   Onu kaldırmaya istekli olun

   Rakamlar hakkını vermediğini söylüyorsa, kesin. Birkaç şeyi güvenilir biçimde yapan daha küçük bir ürün, kimsenin dokunmadığı yapay zekâ özellikleriyle bezeli şişkin bir üründen iyidir.

Beş adımın hepsinde geçen ortak iplik, yanılma konusundaki alçakgönüllülüktür. Sade kod ya çalışır ya da düzelttiğiniz bir hatası vardır. Yapay zekâ ise çoğu zaman haklı, bazen yanlıştır, sonsuza dek — bu onun doğasıdır, yamayla giderebileceğiniz bir kusur değil. Özelliği bu gerçeğin etrafında tasarlayın, bir varlığa dönüşsün. Yapay zekânın hep haklı olduğunu varsayın, az önce konuştuğumuz mayını kurmuş olursunuz.

Daha büyük resim: yapay zekâ bir araçtır, bir strateji değil

Yeterince geri çekilin, bütün soru daha basitleşir. Yapay zekâ bir araçtır, tıpkı bir veritabanı ya da bir arama çubuğunun araç olması gibi. Ürünü bir veritabanına sahip olmak üzerine kurmazsınız; veritabanını ürünü daha iyi yaptığı yerde kullanırsınız. Aynı ölçülülük burada da işinize yarar. Yapay zekâdan gerçek değer alan şirketler, en çok ekleyenler değildir — onu gerçek bir sürtünmeyi giderdiği o birkaç yere tam olarak ekleyen ve diğer her yerde direnenlerdir.

Bu arada bu ölçülülük, gerçekten eklediğiniz yapay zekâyı etkileyici hissettiren şeydir. Her ekranda yarım yamalak bir asistan olduğunda hiçbiri özel hissettirmez. Tek bir özellik sessizce bir müşterinin e-postasını okuyup ekibinize her seferinde on dakika kazandırdığında, insanlar onu hatırlar. Daha az, daha keskin, gerçekten yararlı — kurmaya değer yapay zekâ sürümü budur ve kullanıcılarınızın size gerçekten teşekkür edeceği sürüm de budur.

Sık sorulan sorular