Rehber
İşletme Yazılımına Yapay Zekâ Eklemek: Nerede İşe Yarar, Nerede Yaramaz, Veriler Ne Olur?
Yapay zekâ talep ayırma, belge okuma ve taslak yazmada işe yarar; kesin hesapta ve kontrolsüz akışta risklidir. Kullanım alanları, sınırlar, veri gizliliği soruları ve küçük bir denemeyle başlamak.
· 4 dk okuma · Mood Reklam
Yapay zekâ artık neredeyse her yazılım görüşmesinde gündeme geliyor: “Programımız da yapay zekâlı olsun.” Bu istek tek başına bir ihtiyaç değil, bir merak. Yapay zekâ bazı işlerde gerçekten zaman kazandırır, bazılarında ise hatayı görünmez hâle getirir. Bir işletme yazılımına eklemeden önce iki soruyu yanıtlamak gerekir: hangi işi yapacak ve yanlış yaptığında ne olacak?
Burada yapay zekâdan ne kastediliyor?
İşletme yazılımlarında bugün en çok konuşulan tür, metni anlayıp metin üreten büyük dil modelleridir. Bunlar bir e-postayı özetleyebilir, gelen bir talebi konusuna göre sınıflandırabilir, bir belgeden belirli bilgileri çekebilir ya da bir yanıt taslağı yazabilir. Görüntüden yazı okuma, fotoğraftaki nesneyi tanıma ve geçmiş veriden tahmin yapma da bu ailenin parçalarıdır. Ortak noktaları şudur: kural ezberlemezler, örneklerden öğrendikleri olasılıklarla çalışırlar. Bu yüzden çoğu zaman doğru, bazen de kendinden emin bir şekilde yanlış sonuç verirler.
İşe yaradığı yerler
| İş | Yapay zekânın payı | İnsanın payı |
|---|---|---|
| Gelen talepleri ayırmak (şikâyet, teklif, randevu) | Konuyu tahmin edip doğru kişiye yönlendirmek | Yanlış yönlenenleri düzeltmek |
| Belgeden bilgi çekmek (irsaliye, fatura, konşimento) | Tarih, firma adı, ürün gibi alanları okuyup forma doldurmak | Doldurulan alanları kontrol edip onaylamak |
| Yanıt taslağı | Sık sorulan sorulara taslak yazmak | Göndermeden önce okuyup düzeltmek |
| Uzun metni özetlemek | Toplantı notunu ya da bir müşterinin yazışma geçmişini kısaltmak | Kararı vermek |
| Ürün ve hizmet açıklaması | İlk taslağı hazırlamak | Bilgiyi doğrulamak, kendi dilinize uyarlamak |
İskenderun’da limana çalışan bir nakliye ya da gümrük işinde her gün çok sayıda belgenin elle bir programa aktarıldığını düşünün; belgeden alan okuma burada gerçek bir yük kaldırır. Ama dikkat edin: tablodaki her satırda son sözü bir insan söylüyor.
İşe yaramadığı ya da riskli olduğu yerler
- Kesin hesap gereken işler: Stok miktarı, cari bakiye, maaş ve vergi hesabı. Bunlar kuralla yazılan klasik kodun işidir; olasılıkla çalışan bir modele bırakılmaz.
- Hukuki, tıbbi ya da mali karar: Bir kliniğin hastaya vereceği bilgi ya da bir sözleşme maddesinin yorumu, yapay zekâ taslağıyla değil, yetkili kişinin kararıyla verilir.
- Sonucun kontrol edilmediği akışlar: Kimsenin bakmadığı otomatik bir zincirde yanlış bilgi sessizce çoğalır ve fark edildiğinde geriye dönük düzeltme gerekir.
- Kuralı zaten belli işler: “Stok belirli bir seviyenin altına düşünce uyar” gibi bir iş için yapay zekâ gerekmez; basit bir kural daha güvenilir ve daha az kaynakla çalışır.
- Verisi olmayan işler: Geçmiş kayıtlarınız düzensiz ya da yetersizse tahmin yapan bir modelden anlamlı sonuç beklemek gerçekçi değildir. Önce veriyi düzene sokmak gerekir.
Veri gizliliği: bilgi nereye gidiyor?
En çok atlanan konu budur. Yapay zekâ özelliklerinin büyük kısmı, veriyi bir hizmet sağlayıcının sunucusuna gönderip yanıtı geri alarak çalışır. Bu, müşteri adlarının, telefon numaralarının, hasta bilgilerinin ya da ticari yazışmaların işletmenizin dışına, çoğu zaman yurt dışındaki bir sunucuya çıkması demektir. Şunları sorun:
- Hangi veri, hangi sağlayıcıya gönderiliyor? Aynı iş kişisel veri gönderilmeden yapılabilir mi?
- Sağlayıcı gönderilen veriyi saklıyor mu, kendi modelini eğitmek için kullanıyor mu? Kurumsal kullanım koşulları bunu nasıl düzenliyor?
- Kişisel bilgiler ayıklanarak ya da maskelenerek gönderilebilir mi?
- Gerekirse model işletmenin kendi sunucusunda çalıştırılabilir mi? Bunun donanım ve bakım yükü nedir?
Kişisel verilerin işlenmesi ve yurt dışına aktarılmasına ilişkin yükümlülükleriniz için ilgili kurumun güncel düzenlemelerine bakın ve hukuk danışmanınızdan görüş alın. Bu karar yazılımcının değil, veri sorumlusu olarak işletmenin kararıdır.
Küçük bir denemeyle başlayın
Yapay zekâyı bütün yazılıma yaymak yerine tek bir işte ve sınırlı bir süre deneyin. Gelen taleplerin sınıflandırılması iyi bir başlangıçtır: yapay zekâ önerir, çalışan onaylar ya da düzeltir. Deneme boyunca kaç önerinin düzeltildiğini kaydedin. Düzeltmeler sıksa ya da çalışanlar öneriyi okumadan onaylamaya başladıysa özellik ya iyileştirilmeli ya da kaldırılmalıdır. Kullanım başına ücretlendirilen servislerde maliyetin kullanım arttıkça nasıl büyüyeceğini de baştan hesaplayın.
Kapsamda nasıl yer almalı?
Yapay zekâ özelliği kapsamda ayrı bir madde olarak yazılmalı: hangi işi yapacağı, hangi veriyi göreceği, hangi sağlayıcının kullanılacağı, sonucu kimin onaylayacağı ve servis değişir ya da kapanırsa ne olacağı. Yapay zekâ servisleri de bir dış bağlantıdır; diğer bağlantılarda olduğu gibi hesabın işletme adına açılması ve erişim anahtarlarının teslimde size verilmesi gerekir. Bu konuları API entegrasyonu ve teslim ve sahiplik yazılarında ayrıca anlattık.
İskenderun’da bir işletme yazılımı planlıyorsanız işe yapay zekâdan değil, iş akışından başlayın; hangi adımın gerçekten otomatikleşebileceği ancak akış yazıya döküldüğünde görülür. Kapsamın nasıl çıkarıldığını özel yazılım sayfasında bulabilirsiniz.
