İşletmeler İçin Yapay Zekâ: Nereden Başlamalı?

Okuma süresi: 6 dk

İşletmeler için yapay zekâ çoğu zaman iki uçta konuşulur: ya “her şeyi değiştirecek” bir teknoloji ya da “bizim işimize uymaz” denip bırakılan bir moda. Gerçek, ikisinin arasında bir yerde ve işletmeden işletmeye değişiyor. Bu yazı, yapay zekâyı işinize nereden sokacağınızı adım adım anlatıyor: hangi işle başlamalı, hangi verileri dışarıda tutmalı, ilk denemeyi nasıl kurup ölçmeli ve ekibi nasıl hazırlamalı.

Kısa cevap şu: büyük bir dönüşüm projesiyle değil, tekrar eden, sonucu kolay kontrol edilen tek bir işle başlayın. O iş oturduktan sonra ikinci ve üçüncü işe geçin.

Önce terimleri ayıralım

İşletmelerde “yapay zekâ” denince genellikle üç farklı şey kastediliyor. Hangisine ihtiyacınız olduğunu bilmek, yanlış araca para ve zaman harcamayı önler.

Çoğu işletme için doğal sıra da budur: önce ekip sohbet asistanını güvenli biçimde kullanmayı öğrenir, sonra en çok tekrar eden iş için entegrasyon ya da otomasyon kurulur.

1. adım: ilk işi doğru seçin

İlk denemenin başarısı, seçilen işe bağlıdır. İyi bir ilk iş şu dört özelliği taşır:

• Sık tekrar eder: her gün ya da her hafta yapılan bir iş; bir kerelik projeler deneme için uygun değildir.
• Sonucu kolay kontrol edilir: çıktının doğru olup olmadığını işi bilen biri kısa sürede anlayabilir.
• Hata pahalı değildir: yanlış bir taslak yeniden yazılır; yanlış bir ödeme ya da yanlış bir hukuki cevap ise geri alınamayabilir.
• Kişisel ya da gizli veri gerektirmez ya da bu veriler çıkarılarak yapılabilir.

Bu ölçütlere uyan işlere örnekler: toplantı notlarından özet ve yapılacaklar listesi çıkarmak, sık gelen e-postalara cevap taslağı hazırlamak, ürün açıklamalarının ilk taslağını yazmak, uzun bir belgeyi okunur bir özete çevirmek, müşteri yorumlarını konulara göre gruplamak. Ofis işlerinde nelerin yapılabildiğini ofiste yapay zekâ sayfamızda örneklerle anlattık; sektörlere göre daha geniş bir liste için KOBİ'lerde yapay zekânın kullanım alanları yazımıza bakabilirsiniz.

İlk iş olarak seçilmemesi gerekenler de var: müşteriye kontrolsüz giden cevaplar, sağlık ve hukuk gibi uzmanlık isteyen kararlar, fiyat ve ödeme işlemleri, işe alım gibi kişiler hakkında karar verilen süreçler. Bunlar yapay zekâyla yapılamaz demek değil; ama deneme aşamasında değil, kontrolleri kurulduktan sonra ele alınmalıdır.

2. adım: hangi veri girer, hangisi girmez?

Yapay zekâ aracına yazdığınız her şey, o aracın sunucusuna gider. Hizmetlerin bu verileri nasıl sakladığı ve modeli geliştirmek için kullanıp kullanmadığı, kullandığınız plana ve hizmet koşullarına göre değişir. Bu yüzden araç seçmeden önce şu soruları cevaplayın:

• Girilen veriler modeli eğitmek için kullanılıyor mu, bu kapatılabiliyor mu?
• Veriler ne kadar süre saklanıyor ve nerede tutuluyor?
• Ekip hesapları tek bir yerden yönetilebiliyor mu, biri işten ayrıldığında erişimi kapatılabiliyor mu?

Kişisel verilerde dikkat gereken ayrı bir konu var: sunucuları yurt dışında olan bir hizmete müşteri ya da çalışan bilgisi girmek, kişisel verilerin yurt dışına aktarılması anlamına gelebilir. KVKK'da yurt dışına aktarım ayrı kurallara bağlıdır (6698 sayılı Kanun, madde 9). Pratik kural basittir: kimlik, iletişim, sağlık ve finans bilgilerini, müşteri listelerini ve sözleşmeleri genel amaçlı araçlara yazmayın. Bu veriler üzerinde çalışmak gerekiyorsa veriyi anonimleştirin ya da kendi sunucunuzda çalışan bir model gibi verinin içeride kaldığı bir yapı kurun. Sitenizin genel KVKK uyumu için KVKK teknik uyum sayfamız yol gösterir.

3. adım: küçük bir deneme kurun ve ölçün

Seçtiğiniz iş için iki ila dört haftalık bir deneme yeterlidir. Denemeyi şöyle kurun:

1. Bugünkü durumu yazın: iş şu an nasıl yapılıyor, kim yapıyor, yaklaşık ne kadar zaman alıyor?
2. Bir ya da iki kişiyle başlayın: işi en iyi bilen kişi, çıktıyı en iyi değerlendirecek kişidir.
3. İstek metinlerini (prompt) kaydedin: iyi sonuç veren istekleri ortak bir belgede toplayın; herkes aynı işi her seferinde baştan tarif etmesin. İyi istek yazmanın yollarını prompt yazma rehberimizde anlatıyoruz.
4. Her çıktıyı insan kontrolünden geçirin: üretken modeller hatalı bilgiyi de akıcı ve ikna edici bir dille yazabilir. Rakam, isim, tarih ve kaynak içeren her çıktı doğrulanmalıdır.
5. Sonunda karşılaştırın: iş daha kısa sürdü mü, kalite düştü mü, düzeltmeye ne kadar zaman gitti?

Deneme sonunda üç sonuçtan biri çıkar: işe yarıyor ve ekibe yayılır, kısmen işe yarıyor ve istekler ya da süreç düzeltilir, ya da bu iş için uygun değil ve başka bir işe geçilir. Üçü de değerli bir sonuçtur.

4. adım: kuralları yazın, ekibi hazırlayın

Yapay zekâyı ekipte yaygınlaştırmadan önce kısa, anlaşılır bir kullanım kuralı yazın. Bu belge uzun olmak zorunda değildir; şunları cevaplaması yeter:

• Hangi araçlar kullanılabilir, hesaplar nasıl açılır?
• Hangi bilgiler hiçbir koşulda araca yazılmaz?
• Hangi çıktılar insan kontrolü olmadan kullanılmaz (müşteriye giden metin, yayımlanan içerik, sözleşme, rakam)?
• Yapay zekâyla üretilen içerik müşteriye nasıl sunulur, telif ve marka açısından neye dikkat edilir?

Bu belgenin nasıl hazırlanacağını şirket için yapay zekâ kullanım politikası yazımızda ayrıntılı ele alıyoruz. Ekibin araçları doğru ve güvenli kullanmayı öğrenmesi için yapay zekâ eğitimimiz başlangıçtan ileri seviyeye uygulamalı bir yol sunar.

5. adım: işe yarayanı sistemlere bağlayın

Sohbet asistanıyla yapılan bir iş düzenli hâle geldiğinde, onu elle kopyala-yapıştır yapmaktan çıkarıp sistemlerinize bağlamanın zamanı gelmiştir. Bu aşamada üç yol öne çıkar:

• Kendi belgelerinizle çalışan asistan: ürün kataloğunuzu, iç yönergelerinizi ya da destek arşivinizi okuyup cevap veren bir yapı. Bu yöntemin adı RAG'dir; nasıl çalıştığını RAG nedir yazımızda anlatıyoruz. Kurulumu için yapay zekâ entegrasyonu ve kurumsal bilgi asistanı hizmetimize bakabilirsiniz.
• Sitede ya da mesajlaşmada müşteri asistanı: sık sorulan soruları yanıtlayan, gerekirse talebi ekibe aktaran bir chatbot. Ayrıntılar yapay zekâ ve chatbot entegrasyonu sayfamızda.
• İş süreci otomasyonu: formdan, e-postadan ya da tablodan gelen bilgiyi okuyup sınıflandıran, taslak hazırlayan ve onaya sunan akışlar. Örnek akışları yapay zekâ ajanı ve iş süreci otomasyonu sayfamızda bulabilirsiniz.

Hangi yolu seçerseniz seçin, ilk denemedeki kural geçerliliğini korur: kritik adımlarda son karar insanda kalmalı ve sistem ne yaptığını kayıt altına almalıdır.

Sık yapılan hatalar

• Araçla başlamak, işle başlamamak: “Hangi yapay zekâyı alalım?” sorusu, “hangi işi kolaylaştıralım?” sorusundan sonra gelir.
• Her şeyi aynı anda denemek: beş farklı işte aynı anda başlanan deneme, hangisinin işe yaradığını görmeyi imkânsız kılar.
• Çıktıyı kontrolsüz kullanmak: en çok zarar, doğrulanmadan müşteriye ya da siteye giden metinden gelir.
• Kuralları sonradan yazmak: ekip araçları kendi başına kullanmaya başladıktan sonra veri kuralı koymak çok daha zordur.
• Ölçmemek: bugünkü durumu yazmadan başlanan denemenin sonunda “işe yaradı mı?” sorusuna cevap verilemez.

Sık sorulan sorular